高光谱遥感图像处理与应用研究
高光谱遥感影像的提取和处理方法
高光谱遥感影像的提取和处理方法近年来，随着遥感技术的不断发展，高光谱遥感影像的获取成为了现实。
高光谱遥感影像是指通过遥感仪器获取的光谱范围较广的遥感影像，其相较于传统遥感影像具有更高的空间和光谱分辨率。
在许多领域，包括环境保护、农业、城市规划等，高光谱遥感影像的提取和处理方法具有重要的应用价值。
一、高光谱遥感影像的获取高光谱遥感影像的获取需要使用高光谱遥感仪器，该仪器能够捕捉到丰富的光谱信息。
一般来说，高光谱遥感仪器由多个波段的传感器组成，这些传感器能够同时记录多个波段的图像。
获取的高光谱遥感影像通常具有数百个波段，使得我们在遥感影像处理中能够获取更多的光谱信息。
二、高光谱遥感影像的预处理在进行高光谱遥感影像的提取和处理之前，我们需要对其进行预处理。
预处理的目的是提高图像的质量和减小噪声的影响。
常见的预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正旨在消除遥感影像中的辐射差异，以便更好地比较不同区域的反射率。
大气校正则旨在消除大气引起的影响，使得遥感影像更加准确。
几何校正则是为了将遥感影像的几何形状与地形相匹配。
三、高光谱遥感影像的特征提取高光谱遥感影像的特征提取是指从遥感影像中提取出我们感兴趣的信息。
常见的特征提取方法有以下几种：1. 光谱特征提取光谱特征提取是指通过对高光谱遥感影像每个波段的分析，提取出不同波长下的光谱信息。
这些信息可以用于分类、识别和分析。
常见的光谱特征提取方法包括光谱曲线拟合、波段选择、光谱角等。
2. 空间特征提取空间特征提取是指通过对高光谱遥感影像空间分布的分析，提取出图像上不同位置的信息。
常见的空间特征提取方法包括纹理特征、形状特征、结构特征等。
3. 混合特征提取混合特征提取是指将光谱特征和空间特征相结合，提取出更全面的图像信息。
这种方法更常用于高光谱遥感影像的分类与识别。
四、高光谱遥感影像的分类与识别高光谱遥感影像的分类与识别是利用图像处理和分类算法对遥感影像进行分析，将其划分为不同的类别。
高光谱遥感图像分类与识别方法研究
高光谱遥感图像分类与识别方法研究高光谱遥感图像分类与识别是一项重要的研究领域，它在许多应用领域中发挥着重要作用，例如农业、环境监测和目标探测等。
高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息，能够提供大量的数据，因此需要有效的分类与识别方法来处理这些数据。
本文将介绍高光谱遥感图像分类与识别的一些常用方法及其研究进展。
1. 特征提取方法在高光谱遥感图像分类与识别中，特征提取是关键的一步。
常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和小波变换等。
PCA是一种基于统计学的方法，用于减少数据维度和提取主要特征。
LDA则是一种基于线性代数的方法，可以提取类别间的差异性。
小波变换能够提取图像的局部特征。
2. 分类算法对于高光谱遥感图像分类与识别，常用的分类算法包括支持向量机(SVM)、最近邻算法(KNN)和人工神经网络(ANN)等。
SVM是一种二分类的算法，可以将其扩展到多类别分类问题。
KNN是一种基于实例的算法，基于样本间的距离进行分类。
ANN是一种模仿生物神经网络的分类算法，能够处理非线性分类问题。
3. 特征选择方法由于高光谱遥感图像具有大量的光谱信息，需要选择合适的特征进行分类。
特征选择方法的目标是从原始特征中选择出最相关的特征子集。
常用的特征选择方法包括相关系数法、互信息法和基于遗传算法的特征选择等。
相关系数法可以衡量特征与分类目标之间的相关性。
互信息法则是通过信息熵来度量特征与分类目标之间的相关性。
4. 集成学习方法为了提高高光谱遥感图像分类与识别的准确性，可以采用集成学习方法。
集成学习是通过结合多个分类器来进行分类的方法。
常用的集成学习方法包括随机森林、AdaBoost和bagging等。
随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，具有较高的分类准确性和鲁棒性。
AdaBoost则通过加权投票的方式进行分类，能够适应不同的数据分布。
5. 深度学习方法近年来，深度学习方法在高光谱遥感图像分类与识别中取得了重要的突破。
高光谱图像处理与分析技术研究与应用
高光谱图像处理与分析技术研究与应用高光谱图像处理与分析技术是一种利用高光谱图像获取和处理数据的技术。
它结合了光学、遥感、计算机科学和统计学等多学科的知识，旨在提取地物光谱信息、监测和分析环境变化、实现目标识别等应用。
高光谱图像处理与分析的流程包括数据获取、数据预处理、特征提取和目标识别等步骤。
首先，高光谱图像是通过高光谱遥感设备获得的，可以获取到地物的多个光谱波段信息。
数据预处理是为了去除噪声、校正图像等，使得图像更加清晰和准确。
特征提取是对图像进行分割和分类，从中提取出地物的特征信息。
目标识别是根据这些特征信息来判断地物的类别，并进行进一步的分析。
高光谱图像处理与分析技术在许多领域都有重要的应用价值。
首先，在农业中，利用高光谱图像可以对作物的生长状况、病虫害等进行监测和分析，帮助农民调整农作物的管理策略，提高农作物的产量和质量。
其次，在环境监测中，高光谱图像能够对大气污染、土壤质量、水质等进行监测，实现环境变化的动态监测和模拟预测。
此外，在城市规划和交通管理中，高光谱图像处理与分析技术可以帮助相关部门有效地进行资源利用和交通流量管理。
更为重要的是，在医学领域，高光谱图像处理与分析技术可以为医生提供更准确的影像诊断，促进疾病的早期发现和治疗。
然而，高光谱图像处理与分析技术也存在一些挑战和问题。
首先，高光谱图像的数据量大，处理起来时间和空间复杂度较高。
其次，不同遥感平台的高光谱图像具有不同的特点，如空间分辨率、光谱分辨率等，需要根据具体应用场景进行选择和优化。
此外，在目标识别过程中，需要考虑到不同地物的光谱特征和相互之间的干扰，以提高目标识别的准确性和实用性。
为了进一步提升高光谱图像处理与分析技术的研究与应用水平，我们可以从以下几个方面进行努力。
首先，需要加强对高光谱图像处理算法的研究与优化，提高图像的质量和准确性。
其次，可以利用机器学习和人工智能等技术，构建高效的目标识别模型，提高目标识别的效率和准确度。
遥感图像的分析与应用
遥感图像的分析与应用一、遥感图像的概述遥感图像是从卫星、飞机等高空或远距离设备采集的地表信息图像。
与传统地面测量方法相比，遥感图像获取速度快、覆盖范围广、多样性强，可以涵盖不同时期、不同地域、不同尺度的地表信息，因此被广泛应用于地球科学、环境科学、农业与林业、城市规划与管理等领域。
遥感图像可分为多种类型，包括红外图像、多光谱图像、高光谱图像等。
其中，多光谱图像被广泛应用于土地利用与覆盖分类、地表温度监测、植被生长研究、水资源评估等领域。
二、遥感图像的分析方法1.图像预处理图像预处理是遥感图像分析的第一步，用于去除图像中的噪声、改善图像的质量。
预处理包括图像的辐射定标、大气校正、几何校正等。
2.特征提取特征提取是将遥感图像转化为可供分析的特征信息的过程。
常用的特征提取方法包括像元分析、纹理分析、形态学分析等。
3.分类分类是将遥感图像中的像元按照其所代表的地物类型进行划分和分类的过程。
分类方法包括像素级分类、对象级分类、混合分类等。
三、遥感图像的应用1.土地利用土地利用与覆盖分类是遥感图像应用的主要领域之一，它可以为城市规划、农业管理、自然资源保护等提供重要的信息基础。
2.植被生长研究遥感图像可以用于植被生长的监测和分析，比如农业作物的生长、森林的更新等。
综合利用多光谱图像的叶绿素指数、植被指数等信息，可以实现植被生长的定量分析。
3.环境监测遥感图像可以用于环境监测，包括水污染、土壤质量监测等。
通过分析遥感图像中的水质、土壤含沙量等信息，可以及时发现环境的变化，并采取相应的措施加以治理。
4.城市规划遥感图像可以为城市规划与管理提供重要的基础数据，如土地利用类型、土地覆盖情况、房屋密度等信息。
基于遥感图像的城市规划不仅可以提高城市规划的准确性，还可以优化城市规划方案，提高城市的可持续发展水平。
四、发展趋势未来遥感图像的发展趋势是向高空高分辨率方向演进。
随着高分辨率遥感卫星的不断推出，遥感技术将更加适应现代化城市建设和自然资源管理的需要。
高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究
高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究遥感技术已经成为了现代地球科学中不可或缺的一部分，这种技术通过对地球表面的各种信息进行多波段、多角度、多时相的采集和处理，可以形成一系列高分辨率遥感图像。
其中，高光谱遥感图像是一种获取地表物质高光谱信息的遥感技术，这种技术可以获取大量的物质光谱信息，为我们研究地球科学和环境变化提供了重要的数据来源。
在高光谱遥感图像中，物质对不同波长的电磁辐射的反射和吸收的不同程度是其与众不同的特性。
由于不同的物质对不同波段的辐射产生的反应不同，固有光谱和在远距离上的高光谱遥感图像可以很好地区分不同物质。
在高光谱遥感图像研究中，特征提取和分类算法是研究的两个重要方面。
因此，本篇文章将探讨高光谱遥感图像的特征提取和分类算法的研究进展和应用现状。
一、特征提取在高光谱遥感图像中，特征提取是一项至关重要的技术。
特征提取的主要任务是将高光谱遥感图像中每个像元的光谱信息转化成低维空间的特征，以减少信息冗余和处理量，同时保留物体空间分布和分类信息。
常用的特征提取方法包括如下几种。
1. 主成分分析（PCA）PCA是一种线性变换的方法，可以将高维空间中的数据降维到低维度的特征空间。
在高光谱遥感图像中，PCA方法可以对数据矩阵进行特征值分解，得到协方差矩阵的主特征向量。
这些主成分可以描述遥感图像的大部分空间信息，对于多波段数据的降维处理非常有效。
2. 独立成分分析（ICA）ICA是一种非线性变换的方法，可以将遥感图像中的光谱信息进行分离和隔离，从而得到更加明确的光谱信息。
在高光谱遥感图像中，ICA可以对数据矩阵进行特征值分解，找到可以独立分离的成分。
这些成分可以帮助我们更好地理解高光谱遥感图像中的光谱结构，并提高物体检测和分类的准确率。
3. 小波变换（WT）WT是一种非平稳信号的频域分析方法，可以用于多尺度分析和特征提取。
在高光谱遥感图像中，WT可以将数据矩阵分解为一组小波系数，这些系数可以反映不同尺度下的物体信息。
高光谱遥感的原理及应用
高光谱遥感的原理及应用1. 概述高光谱遥感是一种在更多波段上获取图像数据的遥感技术。
与传统的遥感技术相比，高光谱遥感可以捕捉更丰富的光谱信息，对地表物质进行更精细的分类与分析。
本文将介绍高光谱遥感的基本原理和其在各个领域的应用。
2. 基本原理在高光谱遥感中，传感器能够获取地表物质在连续的较窄波段范围内反射或辐射的能量。
这些数据形成了一个高光谱数据立方体，其中的每个像素都包含了多个波段的光谱信息。
高光谱遥感数据的采集过程包括以下几个步骤：•辐射校正：对于每个波段的数据，需要进行辐射校正，将辐射强度转换为辐射亮度温度或辐射亮度值。
•大气校正：由于大气对辐射的吸收和散射会对数据产生影响，需要进行大气校正以消除这些影响。
•几何校正：将采集到的数据进行几何校正，使其与地表物质之间的关系更加精确。
•光谱校正：由于传感器的响应可能会随时间而变化，需要进行光谱校正以使数据具有更高的精度和一致性。
3. 应用领域高光谱遥感技术在许多领域中都有广泛的应用，下面将介绍其中的几个主要领域。
3.1 农业高光谱遥感可以提供农作物的生长状况和营养需求的信息，帮助农民制定合理的施肥和灌溉计划。
通过监测作物的反射光谱，可以检测到病虫害的存在并进行预警。
此外，高光谱遥感还能够分析土壤特性，评估土壤质量和植被覆盖度。
3.2 环境监测高光谱遥感可以用于监测和评估环境变化及污染状况。
通过分析海洋、湖泊和河流的水质，可以检测到水体中的有害物质和蓝藻水华等问题。
同时，利用高光谱遥感技术还可以监测空气质量，识别并追踪大气污染源。
3.3 建筑与城市规划高光谱遥感可以提供高精度的地物分类和识别能力，有助于建筑和城市规划的设计与评估。
通过分析建筑物材料的光谱特征，可以对建筑物进行3D建模和监测。
此外，在城市规划中，高光谱遥感可以用于检测土地利用、土地覆盖和城市扩展等方面的变化。
3.4 自然资源管理高光谱遥感技术在自然资源管理中有广泛的应用。
利用高光谱遥感数据，可以对森林、湿地和荒漠等自然环境进行监测和分析。
高光谱遥感图像语义分割算法及应用研究
高光谱遥感图像语义分割算法及应用研究在现代遥感技术中，高光谱遥感图像是一种常见的数据类型。
因为高光谱图像覆盖了更广泛的光谱范围，它可以提供更多的光谱信息，为地物分类和识别带来了更大的挑战。
因此，高光谱遥感图像的语义分割技术自然成为了许多遥感研究者的关注点。
花费大量时间为每个像素分配标签是非常困难的，因此需要使用计算机视觉的技术来更快地完成任务。
语义分割是一种将像素分类为特定目标类别的计算机视觉任务。
在高光谱图像上进行语义分割，就是要根据光谱特征将每个像素分配到具有语义意义的类别中。
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域迅速发展，并在高光谱语义分割中得到广泛应用。
目前最常用的方法是使用卷积神经网络（CNN）。
CNN可以自动从图像中提取特征，并根据这些特征对像素进行分类。
许多基于CNN的算法，例如SegNet、FCN和U-Net，已经在高光谱遥感图像中得到了应用。
SegNet是一种基于编码器-解码器体系结构的语义分割算法。
编码器将原始输入图像压缩成一系列高度抽象的特征，解码器将特征重新映射到原始图像空间，并使用插值技术对像素进行分类。
FCN是一种vanilla的全卷积网络，从卷积神经网络发展而来。
它可以根据图像分割需要生成任意大小的输出，并且使用反卷积层来对图像进行上采样。
U-Net则结合了编码器-解码器类型的网络结构和跳跃连接技术，利用这种技术将低层特征与高层特征相连接，使网络可以在保留分辨率的同时捕获更细微的特征。
语义分割算法的评估是一个非常重要的问题。
目前的评估方法主要是使用IoU （Intersection over Union），这是一个衡量预测标签与真实标签之间重叠面积的统计量。
超过50%的IoU表示语义分割算法的性能较好。
而这种评估方法也遭受着一些争议：它无法衡量每个类别的重要性，因此可以使用更细粒度的评估指标。
在应用方面，高光谱遥感图像语义分割技术已经被广泛应用于土地利用、农作物识别、城市规划、生态环境监测等领域。
高光谱图像分类技术研究及其应用
高光谱图像分类技术研究及其应用高光谱图像分类技术是一种利用高光谱数据进行自动分类的方法。
随着遥感技术的发展和高光谱数据获取手段的日益完善，高光谱图像分类技术成为了遥感数据处理领域的热点研究方向。
本文将从高光谱图像的概念入手，介绍高光谱图像分类技术的基本原理和方法，并探讨其在农业、环境、地质勘探等领域的应用情况。
一、高光谱图像概念高光谱是指光谱带宽小于5纳米的可见和近红外波段范围内的光谱数据。
高光谱图像就是在一定范围内获取物体表面反射光谱数据的图像。
高光谱图像包含了物体表面的光谱信息，可以通过分析反射光谱数据来识别和分类不同物质。
与传统彩色图像相比，高光谱图像具有更高的信息量和更强的识别能力，因此在农业、环境、地质勘探等领域得到了广泛应用。
二、高光谱图像分类技术原理高光谱图像分类是一种利用计算机算法自动对高光谱图像进行分类的技术。
其基本原理是：将高光谱图像中的每一个像素点看作是一个高维度的光谱向量，通过对这些向量进行聚类或分类，得到图像中各个物体的空间分布和数量信息。
高光谱图像分类技术通常包含以下步骤：1、光谱预处理对高光谱图像的光谱数据进行预处理，包括光谱重采样、波段处理、噪声去除等操作，将光谱数据转化为更易于处理和分析的形式。
2、特征提取从高光谱图像中提取更有代表性的特征，用于分类器的训练和分类任务中。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等。
3、分类器设计设计一个分类器，将特征向量映射到类别标签上，从而实现高光谱图像分类。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、决策树等。
4、分类结果评估对分类结果进行评估，包括分类精度、召回率、准确率、F1值等指标。
三、高光谱图像分类技术应用高光谱图像分类技术具有广泛的应用前景，下面介绍其在农业、环境和地质勘探等领域的应用情况。
1、农业领域高光谱图像分类技术可以应用于农业领域，用于实现农作物的分类和监测。
高光谱高空间分辨率遥感观测、处理与应用
㊀２０２３年７月A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a J u l y,２０２３㊀㊀第５２卷㊀第７期测㊀绘㊀学㊀报V o l．５２,N o．７引文格式:钟燕飞,王心宇,胡鑫,等．高光谱高空间分辨率遥感观测㊁处理与应用[J]．测绘学报,２０２３,５２(７):１２１２Ｇ１２２６．D O I:１０．１１９４７/j．A G C S．２０２３．２０２２０７１５．Z H O N G Y a n f e i,WA N G X i n y u,HU X i n,e t a l．H y p e r s p e c t r a lw i t hh i g hＧs p a t i a l r e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n g f r o m o b s e r v a t i o n, p r o c e s s i n g t oa p p l i c a t i o n s[J]．A c t a G e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a,２０２３,５２(７):１２１２Ｇ１２２６．D O I:１０．１１９４７/j．A G C S．２０２３．２０２２０７１５．高光谱高空间分辨率遥感观测㊁处理与应用钟燕飞１,王心宇２,胡㊀鑫１,３,王少宇４,万瑜廷１,唐㊀舸２,张良培１１．武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉４３００７９;２．武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉４３００７９;３．广州市城市规划勘测设计研究院,广东广州５１００６０;４．首尔大学农业与生命科学学院,首尔１５１７４２H y p e r s p e c t r a lw i t hh i g hＧs p a t i a l r e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n g f r o m o b s e r v a t i o n, p r o c e s s i n g t oa p p l i c a t i o n sZ H O N GY a n f e i１,W A N G X i n y u２,H UX i n１,３,W A N GS h a o y u４,W A NY u t i n g１,T A N GG e２,Z H A N GL i a n g p e i１１．S t a t eK e y L a b o r a t o r y o f I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g i nS u r v e y i n g,M a p p i n g a n dR e m o t eS e n s i n g,W u h a nU n i v e r s i t y, W u h a n４３００７９,C h i n a;２．S c h o o l o f R e m o t eS e n s i n g a n d I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g,W u h a nU n i v e r s i t y,W u h a n４３００７９, C h i n a;３．G u a n g z h o uU r b a nP l a n n i n g a n dD e s i g nS u r v e y R e s e a r c h I n s t i t u t e,G u a n g z h o u５１００６０,C h i n a;４．C o l l e g e o fA g r i c u l t u r ea n dL i f eS c i e n c e s,S e o u l N a t i o n a l U n i v e r s i t y,S e o u l１５１７４２,S o u t hK o r e aA b s t r a c t:H y p e r s p e c t r a l r e m o t e s e n s i n g h a s a l w a y s b e e n a r e s e a r c h h o t s p o t i n t h e f i e l d o f r e m o t e s e n s i n g．H o w e v e r,l i m i t e db y i m a g i n g a p e r t u r ea n de n e r g y,i t i sd i f f i c u l t t oo b t a i n t h e i m a g e r y w i t hh y p e r s p e c t r a l a n d h i g h s p a t i a l r e s o l u t i o na t t h e s a m e t i m e,w h i c h g r e a t l y l i m i t s t h ea p p l i c a t i o no f h y p e r s p e c t r a l r e m o t e s e n s i n g i n f i n eＧs c a l e t a s k s．I n r e c e n t y e a r s,w i t h t h e d e v e l o p m e n t o f h y p e r s p e c t r a l i m a g i n g t e c h n o l o g y a n d n e w o b s e r v a t i o n p l a t f o r m sr e p r e s e n t e d b y u n m a n n e d a e r i a lv e h i c l e s,h y p e r s p e c t r a la n d h i g hＧs p a t i a l r e s o l u t i o n(H２,w i t hb o t hn a n o m e t e r s p e c t r a l r e s o l u t i o na n ds u b m e t e r s p a t i a l r e s o l u t i o n)h a sd e v e l o p e d r a p i d l y,p r o m o t i n g t h e a p p l i c a t i o n o f h y p e r s p e c t r a l r e m o t e s e n s i n g t e c h n o l o g y,b u t a t t h e s a m e t i m e,i t h a s a l s ob r o u g h t m o r e p r o b l e m s．T h ee x t r e m e l y h i g hs p a t i a la n ds p e c t r a l r e s o l u t i o n m a k e st h ed a t a m o r e m a s s i v e a n d h i g hＧd i m e n s i o n a l,i n c r e a s e s t h e s p a t i a l h e t e r o g e n e i t y a n d s p e c t r a l v a r i a b i l i t y o f h y p e r s p e c t r a l d a t a,a n db r i n g s g r e a t e rc h a l l e n g e st oi n t e l l i g e n t i m a g ei n f o r m a t i o n p r o c e s s i n g．T h e r e f o r e,t h i sa r t i c l e r e v i e w s t h ea p p l i c a t i o n a n d d e v e l o p m e n t s t a t u s o f H２r e m o t e s e n s i n g i m a g e f r o m t h r e e a s p e c t s:H２r e m o t e s e n s i n g i m a g eb e n c h m a r k d a t a s e t,H２r e m o t e s e n s i n g i m a g e i n t e l l i g e n t i n f o r m a t i o n p r o c e s s i n g a n d t y p i c a l a p p l i c a t i o n o f H２r e m o t e s e n s i n g i m a g e．K e y w o r d s:h y p e r s p e c t r a la n d h i g hＧs p a t i a lr e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n g;H２r e m o t es e n s i n g b e n c h m a r k d a t a s e t;i n t e l l i g e n t p r o c e s s i n g a n da p p l i c a t i o n o f H２r e m o t e s e n s i n g i m a g eF o u n d a t i o n s u p p o r t:T h eN a t i o n a l K e y R e s e a r c h a n dD e v e l o p m e n t P r o g r a mo f C h i n a(N o s．２０２２Y F B３９０３４０４;２０２２Y F B３９０３５０２);T h eN a t i o n a l N a t u r a l S c i e n c eF o u n d a t i o n o f C h i n a(N o s．４２０７１３５０;４２１０１３２７)摘㊀要:高光谱遥感技术是遥感领域的研究热点之一.然而,由于成像口径与能量等限制因素,难以同时获得高光谱和高空间分辨率的图像,这极大限制了高光谱遥感在精细尺度任务中的应用.近年来,随着高光谱成像技术及无人机为代表的新型观测平台的发展,高光谱高空间(双高,同时具备纳米级光谱分辨率与亚米级空间分辨率)遥感技术发展迅猛,推动了高光谱遥感技术的应用,但同时也带来了更多问题.极高的空间与光谱分辨率使得数据更加海量高维,加剧了高光谱数据的空间异质性和光谱变异性,为影像智能信息处理带来更大的挑战.为此,本文将从双高遥感影像基准数据集㊁双高遥感影像智能信息处理㊁双高遥感影像典型应用３个方面论述双高遥感应用与发展现状.Copyright©博看网. All Rights Reserved.第７期钟燕飞,等:高光谱高空间分辨率遥感观测㊁处理与应用关键词:高光谱高空间遥感;双高遥感基准数据集;双高遥感智能处理与应用中图分类号:T P ７５１ʒP ２３７㊀㊀㊀㊀文献标识码:A ㊀㊀㊀㊀文章编号:１００１Ｇ１５９５(２０２３)０７Ｇ１２１２Ｇ１５基金项目:国家重点研发计划(２０２２Y F B ３９０３４０４;２０２２Y F B ３９０３５０２);国家自然科学基金(４２０７１３５０;４２１０１３２７)㊀㊀看得广㊁辨得清㊁识得多 是光学遥感不断追求的目标.高光谱成像技术作为２０世纪遥感技术最重要的突破之一,具备 光谱连续㊁图谱合一 的特性,可同步获取地物空间维与光谱维的信息.相比于可见光影像 所见即所得 的特点,高光谱影像中每个像元包含了数百个窄而连续波段组成光谱向量,可实现超视觉属性的精细识别,在矿物识别㊁军事侦察㊁城市监测㊁精准农业等众多领域展现出巨大应用价值[１],已经成为人类研究地表生态环境与认识理解地球的重要信息来源.近年来,高光谱遥感技术发展迅猛,美国㊁德国㊁中国㊁意大利㊁印度等国相继发射了搭载高光谱载荷的对地观测卫星,但受限于卫星口径㊁能量㊁体积㊁重量等诸多因素限制,高光谱遥感卫星的空间分辨率普遍较低(数米至数百米)[２Ｇ３].然而,在精细化对地观测应用中,迫切需要同步获取高空间与高光谱分辨率数据,以实现农作物冠层尺度分析㊁林业中单木信息识别㊁军事中伪装目标识别等应用.从观测角度来说,航空遥感(有人机和无人机等)是目前高光谱高空间(双高,同时具备纳米级光谱分辨率与亚米级空间分辨率)数据的主要来源[４].近年来,随着无人机高光谱遥感技术发展迅猛,可实现重点区域的低成本㊁高灵活的双高数据获取,已广泛应用于环境监测㊁灾害险情调查㊁林业虫害监测和精准农业等领域.同时新型光谱成像方式㊁高灵敏探测器㊁多光谱/高光谱影像融合㊁计算光谱成像等技术的发展也将为双高数据获取提供更多有效手段[５].相比于中低分辨率高光谱观测,双高观测可同时实现地物空间细节和光谱属性的全面感知,同时也为高光谱数据处理与应用提出了新挑战.双高观测中可分辨的地物单元与物质组成更加详尽,丰富的空间细节引起了极高的地物空Ｇ谱异质性, 同物异谱 现象大量存在导致地物类内方差显著增大,光谱统计分布特征更加复杂.此外,双高数据空间维与光谱维存在大量的信息冗余,数据海量高维的特点对处理方法的效率也提出了更高要求.本文主要围绕高光谱高空间遥感技术,以观测(标准数据集构建)㊁智能处理(波段选择㊁精细分类㊁目标探测)与地学应用为主线展开讨论(图１),为双高遥感研究与应用发展提供一定的理论支撑.图１㊀双高遥感影像 观测Ｇ处理Ｇ应用 理论体系F i g ．１㊀H ２r e m o t e s e n s i n g f r o mo b s e r v a t i o n ,p r o c e s s i n g t o a p pl i c a t i o n s １㊀双高遥感公开数据集本节从双高(纳米级光谱分辨率与亚米级空间分辨率)遥感数据集的角度出发,综述近几年各大研究单位发布的双高影像基准数据与样本集,归纳与总结成像平台㊁传感器㊁光谱分辨率㊁空间分辨３１２１Copyright ©博看网. All Rights Reserved.J u l y ２０２３V o l ．５２N o ．７A G C S h t t p :ʊx b ．c h i n a s m p ．c o m 率㊁波段数㊁影像大小㊁地物类别㊁发布年份和发布单位等信息,分析双高观测数据特点.(１)航空双高遥感数据集,主要包括徐州H Y S P E X 数据集[６](用于徐州煤矿矿区精细分类,包含裸地㊁湖㊁树㊁农作物和煤等９类地物)㊁A e r o R I T 数据集[７](包含车辆㊁建筑㊁道路㊁水体㊁植被５类地物)㊁马蹄湾村数据集[８](包含水稻茬㊁草地㊁榆树㊁白蜡和国槐等１９类地物)㊁T A I G A林业遥感数据集[９](包含３个类别与１０个林分连续变量信息(树干密度㊁断面面积㊁平均树高㊁叶面积指数等))㊁L u o ji a ＧH S S R 数据集[１０](包含稻田㊁树林㊁灌木林㊁建筑及乡路等２３类地物).(２)无人机双高遥感数据集,主要包括WHU ＧH i 基准数据集[１１](包含简单农业区域L o n gK o u ㊁城乡结合区域H a n C h u a n ㊁复杂农业区域H o n g H u ３个场景的全标注分类数据集(h t t p:ʊr s i d e a ．w h u ．e d u ．c n /r e s o u r c e _WH U H i _s h a r i n g ．h t m ),以及面向目标探测的R i v e r 数据集(h t t p :ʊr s i d e a ．w h u ．e d u ．c n /r e s o u r c e _WH U H i r i v e r _s h a r i n g．h t m )[１２])㊁U A V ＧH S I ＧC r o p 数据集[１３](包含玉米㊁小米㊁大白菜㊁胡萝卜㊁叶芥末等２９个地物).图２与表１展示了WH U ＧH i ＧH o n gH u 数据集的类别标注信息,包含２２种地物类别(１７种农作物),该数据具有细碎化土地利用特点复杂农业场景,农作物嵌套种植且种类相似.图２㊀WHU ＧH i ＧH o n gH u 数据集F i g ．２㊀WHU ＧH i ＧH o n gH ud a t a s e t 表１㊀WH U ＧH i ＧH o n gH u 地物类别标记T a b ．１㊀G r o u n d Ｇt r u t ha n n o t a t i o no fWH U ＧH i ＧH o n gH u２㊀双高遥感影像智能信息处理相比于传统高光谱卫星影像,双高遥感影像可同步获取地物精细光谱与空间信息,可分辨的地物基本单元与物质组成更详尽,同时也带来了数据海量高维㊁空Ｇ谱异质性等新挑战.首先,双高遥感观测获取的数据量巨大,空间维与光谱维存在严重信息冗余,对特征提取与算法处理效率提出了更高要求.其次,如图３所示,双高遥感影像存在严重的空Ｇ谱异质性问题.本文选取了S a l i a n s 高光谱影像和WHU ＧH i 双高影像进行空Ｇ谱异质性分析,采用相对空间异质指数[１４]对比S a l i a n s 与WHU ＧH i 数据的空间异质性,选取从S a l i a n s 花椰菜和青草类别与WHU ＧH i 油菜类别中随机选取的１０００条光谱曲线对比光谱变异性,可明显看出双高数据的空间异质性与光谱可变性更强.本文将上述现象描述为双高数据的空Ｇ谱异质性问题,即分辨率提升㊁地物细节凸显导致双高数据存在严重的 同物异谱 问题,同类地物的类内方差增大,不同地物的类间距离减小,加剧了地物精细分类与目标探测的难度.针对上述代表性问题,本章主要从双高遥感影像的波段选择㊁精细分类与目标探测角度出发,综述双高遥感影像智能信息处理方法.２．１㊀双高遥感影像波段选择不同于特征提取方法,波段选择,旨在从高维数据中筛选出能够反映地物诊断性光谱特征的波段子集,进而降低后续计算负担,提升应用精度与处理效率[１５].本节主要围绕双高波段选择方法展开讨论,依据选择策略讨论基于排序㊁搜索㊁聚４１２１Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第７期钟燕飞,等:高光谱高空间分辨率遥感观测㊁处理与应用类㊁稀疏㊁嵌入㊁深度学习６大类方法.图３㊀S a l i n a s 数据与WHU ＧH I ＧH o n gH u 数据光谱可变性与空间异质性对比F i g ．３㊀T h e v i s u a l i z a t i o no f t h e s p e c t r a l v a r i a t i o na n d t h e s p a t i a l h e t e r o g e n e i t y o f S a l i n a s a n d WHU ＧH I ＧH o n gH u ㊀㊀(１)基于排序的方法,利用预定义的波段优先级标准对每个光谱波段的重要性进行量化,根据量化结果对波段进行排序.根据评估测度是否利用真实地物类别标签,可将其分为无监督测度与有监督测度.最大方差主成分分析(M V P C A )[１６]是无监督中最典型的方法之一,其计算各波段影像的方差,并以主成分组成波段子集.有监督测度方法,如基于互信息(M I )[１７]的方法通过计算各个波段影像与真实类别标签影像之间的联合直方图,获得互信息进行排序.基于排序的方法整体上复杂度较低,但由于各波段大多单独利用特定参数进行评估,仅是优势波段的简单叠加,割裂了波段之间的组合关系[１８].(２)基于搜索的方法,主要思想为在给定评价函数的条件下,按照一定搜索策略迭代波段子集解,使得评价函数达到最优.由于双高影像存在着更强的谱间相关性,解空间呈现出愈发高维多峰的特征,采用高效的更新策略是关键步骤.常见的搜索策略主要包括增删搜索法与更新搜索法.典型的增删搜索法为顺序前向搜索(S F S)[１９],其解集从空集开始,每次选取使目标函数最大的波段进入解集,直至达到最大选取数目.典型的更新搜索法为启发性算法,如二进制的遗传算法(G A )[２０]利用０/１编码表征波段子集解,引入交叉变异算子获取新解,根据适应度函数迭代解种群与输出最佳解.基于搜索的方法整体上易于实现,但需要对波段选择问题进行有效建模.(３)基于聚类的方法,从波段特征相似性的角度出发,在全谱段进行聚类以获得不同的波段子聚类,在每个子聚类中进行筛选获得代表性的波段,构成最终的子集.快速邻域分组方法(F N G B S)[２１]通过计算每个分组内各波段与初始中心波段之间的相似度,迭代获得每个细分组,通过信息熵排序,确定最终的波段子集组成.支配集提取方法(D S E B S )[２２]通过局部空谱一致性算子度量波段的信息量与独立性.基于聚类的方法依赖于波谱相似性对整个高光谱影像进行分析,但如何在每个波段子类中确定代表性波段仍然值得进一步研究,并且基于聚类的方法对于初始的聚类数与位置往往非常敏感.(４)基于稀疏的方法,立足于稀疏性理论,希望将每个波段向量在合适的基字典中使用与原子相关的少数非零系数进行表达.稀疏表示方法(S pa B S )[２３]通过K ＧS V D 获得高光谱数据的稀疏５１２１Copyright ©博看网. All Rights Reserved.J u l y２０２３V o l．５２N o．７A G C S h t t p:ʊx b．c h i n a s m p．c o m表示,揭示了各个波段在形成双高影像时的重要程度.改进稀疏子空间聚类的方法(I S S C)[２４]假设每个波段可以稀疏地表示为其子空间内其他波段的线性或仿射组合.基于稀疏的方法对双高影像进行了稀疏假设,并据此建模成稀疏优化问题,整体上降低了计算复杂度,但对于双高影像的稀疏假设是否全面尚未得到充分的证实.(５)基于嵌入的方法,将整个波段选择和学习模型进行融合,依据学习模型的精度反馈评估波段子集,以实现应用上最佳的波段子集选取.本文主要以分类应用为例,应用最广泛是S VM 分类器[２５],递归特征消除以S VM训练阶段计算出的权重值作为排序准则,去除冗余波段.基于嵌入的方法由于波段选择过程与应用过程耦合,难以直接评估波段选择方法本身的性能,更多地取决于学习算法的表现,复杂度较高.(６)基于深度学习的方法,近年来,随着深度学习技术在高光谱遥感影像处理各领域应用的不断发展,相关研究[２６]结合空间/光谱注意力机制,设计卷积神经网络(C N N),实现对高光谱影像的显著性波段选择.文献[２７]提出了一种端到端的高光谱波段选择框架B SＧN e t s,根据B AM和重建网络实施的不同,B SＧN e t s包括全连接(F C N)与卷积网络(C N N)两种形式.基于深度学习的方法利用深层次的网络结构提取各波段间的非线性依赖关系,可有效提取显著性波段,但也带来了更加庞大的计算量.本节在WH UＧH iＧH o n g H u双高数据集上进行试验,选取了P C A[１５]㊁I C A[１５]㊁M V P C A[１６]㊁M I[１７]㊁S F S[１９]㊁G A[２０]㊁F N G B S[２１]㊁D S E B S[２２]㊁S p a B S[２３]㊁I S S C[２４]㊁B SＧN e tＧF C[２７]㊁B SＧN e tＧC o n v[２７]１２种代表性方法,分类精度变化图和分类精度表分别如图４和表２所示.从分类精度来看,与理论分析一致,特征提取方法(P C A和I C A)在特征数较少时具备显著优势,而特征数较多时,不及其他波段选择方法,基于排序的方法得到的波段子集整体精度较低,其他方法在波段数超过３０后可获得优于全波段的效果,其中,I S S C方法具备明显优势, B S_N e t_F C整体精度优于传统方法.图５展示了在设定波段数为９时选取波段的分布情况,可以发现,MV P C A和M I选取的波段聚集在较紧密的范围内,F N G B S选取的波段最为均匀, D S E B S选取波段密度正比于光谱变化坡度, S p a B S在所有谱段内获取了差异性较大的波段, I S S C均匀分布在曲线变化剧烈区域,B S_N e t_F C 在红光与近红外交界附近选取较多波段.表２㊀波段选择分类精度T a b．２㊀B a n d s e l e c t i o n c l a s s i f i c a t i o na c c u r a c y特征选择/特征提取总体精度O A K a p p a系数均值ʃ标准差最值均值ʃ标准差最值P C A[１５]０．６５ʃ０．０３１０．７００．５９ʃ０．０３５０．６４I C A[１５]０．６５ʃ０．０３１０．６８０．５８ʃ０．０３５０．６２MV P C A[１６]０．４３ʃ０．０７５０．５００．３５ʃ０．０６８０．４２M I[１７]０．３５ʃ０．０５００．４３０．２７ʃ０．０４５０．３５S F S[１９]０．６１ʃ０．０７００．６５０．５４ʃ０．０７６０．６４G A[２０]０．６４ʃ０．０６４０．６９０．５７ʃ０．０６８０．６２F N G B S[２１]０．６５ʃ０．０５７０．６８０．５８ʃ０．０６２０．６２D S E B S[２２]０．６４ʃ０．０６４０．６９０．５８ʃ０．０６９０．６３S p a B S[２３]０．６０ʃ０．０７５０．６６０．５３ʃ０．０７７０．６０I S S C[２４]０．６５ʃ０．０５８０．６９０．５９ʃ０．０６１０．６３B SＧN e tＧF C[２７]０．６７ʃ０．０３９０．６９０．６０ʃ０．０４２０．６２B SＧN e tＧC o n v[２７]０．６２ʃ０．０３５０．６５０．５６ʃ０．０３９０．５８A l l b a n d s０．６７０．６７０．６００．６０图４㊀不同波段选择/特征提取方法分类精度变化曲线F i g．４㊀C l a s s i f i c a t i o na c c u r a c y c u r v e s o f d i f f e r e n t b a n d s e l e c t i o nm e t h o d s ６１２１Copyright©博看网. All Rights Reserved.第７期钟燕飞,等:高光谱高空间分辨率遥感观测㊁处理与应用图５㊀波段选择方法选取波段对比F i g ．５㊀C o m pa r i s o n o fs e l e c t e db a n d so fd i f f e r e n t b a n d s e l ec t i o nm e t h od s２．２㊀双高遥感影像精细分类高光谱影像分类旨在赋予影像中每个像元唯一的类别标签,其分类精度将直接影响后续处理和解译任务的准确性.然而,相比于中低分辨率的高光谱影像,空间分辨率的显著提升使得双高遥感影像中同物异谱现象大量发生,地物类内方差明显增大,光谱特征统计分布更加复杂,地物光谱信息的统计可分性严重减弱[２８],导致早期支持向量机㊁核极限学习机[２９]和低秩稀疏表示[３０]等分类方法在双高影像分类面临极大挑战.为此,本章综述主要面向基于深度学习的双高分类研究,根据分类网络数据输入的形式划分为基于空间取块(P a t c h Ｇb a s e d )和无须空间取块(P a t c h Ｇf r e e)两大类方法.２．２．１㊀P a t c h Ｇb a s e d 深度学习双高影像分类方法如图６所示,P a t c h Ｇb a s e d 深度学习分类方法以标记像元为中心选取邻域的三维 空间块 作为网络模型的输入,输出中心像元的类别标签.目前,针对双高遥感分类的方法模型主要包括空谱信息融合提取网络和双分支空谱融合网络两大类.(１)空谱信息融合提取网络:该类模型以三维 空间块 为输入数据,利用深层神经网络学习全部光谱信息和邻域的空间信息.该类模型早期利用２D C N N 或３D C N N 提取空谱融合特征进行分类,然后采用条件随机场[１１]等后处理方法消除双高影像分类结果中错分的孤立区域.随着研究的不断深入,基于图卷积网络[３１]㊁联合注意力机制[３２]㊁视觉T r a n s f o r m e r [３３]等优异的网络架构也被开发出来,可以显著提升双高影像的空谱融合特征提取能力.(２)双分支空谱特征融合网络:该类网络构建２个分支分别为侧重光谱信息提取的光谱分支和空间信息提取的空间分支[３４Ｇ３５].光谱分支一般采用光谱注意力机制㊁L S T M 模型挖掘光谱连续特征,空间分支一般采用空间注意力机制[３６]㊁多尺度残差模块等操作捕获降维后双高影像的空间特征,其中降维的方法包括波段选择㊁主成分分析(P C A )和最小噪声分离(MN F )等.最后,双分支分别将提取的空谱特征级联后输入到全连接层进行整合,进而实现空谱信息融合.P a t c h Ｇb a s e d 深度学习分类模型在双高影像上取得了优异的结果,但是该类模型仍存在一些不足:① 空间块 的最优尺寸受到空间分辨率和地物分布等多种因素的影响,导致 空间块 的最优尺寸难以确定,且不同影像的最优尺寸存在差异;② 空间块 输入导致后续的深度学习模型仅利用局部空谱信息,局部空谱融合的方式在空间分辨率极高的双高影像中会产生错分的孤立区域现象;③空间取块的方式使得相邻像元空间块存在着大量的数据冗余,使得网络在模型推理时需要耗费大量的时间和计算成本.图６㊀基于空间取块机制的卷积神经网络分类F i g．６㊀P a t c h Ｇb a s e d c o n v o l u t i o n a l n e u r a l n e t w o r k f o rH S I c l a s s i f i c a t i o n ２．２．２㊀P a t c h Ｇf r e e 深度学习双高影像分类方法为了缓解P a t c h Ｇb a s e d 的方法在双高影像分类的局限性,一些研究学者开始提出无须空间取块(P a t c h Ｇf r e e)的分类方法,其将全局影像(或分７１２１Copyright ©博看网. All Rights Reserved.J u l y２０２３V o l．５２N o．７A G C S h t t p:ʊx b．c h i n a s m p．c o m区裁剪为若干个NˑNˑB的图像块)作为网络的输入,通过全卷积神经网络实现全局空谱信息融合缓解双高影像极高的光谱变异性.相比于P a t c hＧb a s e d的方法,P a t c hＧf r e e的方法避免了空间取块机制最佳窗口选择的难题,并且具有更优的模型推理效率.(１)全局影像输入:当双高影像的数据量较小时,可以直接将全局影像作为模型的输入.文献[３７]首次提出快速全卷积深度网络实时分类框架F P G A,其在编码器中嵌入光谱注意力模块提升特征提取效率,相比于P a t c hＧb a s e d的方法在精度和效率上都有极大的提升.但是,F P G A方法受到卷积核的限制无法捕获长距离像素间的依赖关系,同时难以应对地物尺度多样性的挑战,导致其在对空谱异质性极高的双高影像分类时仍会出现错分孤立区域现象.在此基础上,一些融合多尺度信息㊁长距离上下文信息等双高分类网络相继被提出.在融合多尺度信息方面,文献[３８]通过深层次残差网络空洞卷积空间金字塔池化(a t r o u s s p a t i a l p y r a m i d p o o l i n g,A S P P)提取高层语义信息和多尺度上下文信息,极大缓解了双高影像严重的空间异质性和地物尺度差异的挑战.文献[３９]在A S P P基础上进一步提出了尺度注意力模块,其通过自适应聚合多尺度上下文特征更好解决地物尺度多样性的挑战,并且通过聚合光谱Ｇ空间Ｇ尺度注意力机制实现了地物亚类之间的精细区分.在长距离上下文依赖关系捕获方面,文献[４０]通过图注意力网络对影像长距离空间上下文进行建模,并通过融合卷积神经网络提取的特征,使网络获得了更加优异的地物分类精度.(２)分区裁剪输入:当双高影像的数据量较大时,会采用分区裁剪的输入方式来降低计算代价.文献[７]将A e r o R I T数据集按照５０％重叠率裁剪为空间尺寸为６４ˑ６４的图像块,在U N e t 模型的基础上研发了轻量化的UＧN e tＧm模型,实现了对建筑物㊁道路㊁汽车等５类地物的精细分类.文献[１０]在H R N e t模型的基础上针对双高影像的特点提出３DＧH R N e t,在L u o j i aＧH S S R数据集(６４３８个２５６ˑ２５６图像块)的测试数据中取得了优异精度.文献[１３]利用残差连接的T r a n s f o r m e r层来学习影像的全局上下文特征,其构建的H S IＧT r a n s U N e t模型在U A VＧH S IＧC r o p数据集中(４３３个９６ˑ９６图像块)实现了对２７类作物的精细分类.２．２．３㊀双高分类试验与分析本节以WHUＧH iＧH o n g H u双高数据集进行双高分类方法的对比分析试验,其中训练集为每类１００个样本,其余标记样本作为测试集.试验方法包括:①基于统计学习的方法,如光谱角匹配法(S AM)㊁最大似然分类法(M L C)和支持向量机(S VM);②P a t c hＧb a s e d深度学习方法,如一维卷积光谱特征网络(F EＧ１D C N N[４１])㊁二维卷积空间特征网络(RＧP C A C N N[４２])㊁三维卷积空谱联合特征提取(AＧF CＧ３D C N N[４３]和H y b r i d S N[４４])㊁双分支空谱特征融合网络(S S A N[４５]);③P a t c hＧf r e e深度学习方法,如F P G A[３７]㊁S３A N e t[３９]㊁F u l l C o n t N e t[４６]和S S D G L[４７].可视化分类图和分类精度表分别如图７和表３所示.S AM㊁M L C㊁S VM和F EＧ１D C N N ４类方法由于仅利用双高影像的光谱信息,存在严重的地物错分现象,其分类精度整体在７５％以下.其中,F EＧ１D C N N方法可以挖掘更深层次的光谱信息,其分类性能优于基于统计学习的３种光谱分类方法.RＧP C A C N N㊁AＧF CＧ３D C N N㊁H y b r i d S N和S S A N４种P a t c hＧb a s e d分类方法可以同时利用双高影像光谱信息和空间信息,分类性能得到极大的提升,其中H y b r i d S N精度达到了９０．０２％.然而,该类方法仅能利用局部空间信息难以有效解决双高影像极高的光谱变异性,导致分类结果中仍有大量错分的孤立区域.同时,该类方法逐像元的模型推理方式需要大量的计算时间.相比于P a t c hＧb a s e d分类方法, F P G A㊁S３A N e t㊁F u l l C o n t N e t和S S D G L４种P a t c hＧf r e e分类方法可以融合全局空谱信息,极大地消除了孤立错分情况且分类性能也有着明显提升,总体分类精度均优于９７％,全局输入的方式也极大提升了模型的推理速度.然而,以整张影像作为输入的全卷积网络模型显存占用较大,对计算机的性能要求较高.２．３㊀双高遥感影像目标探测高光谱目标探测旨在确定特定或异常目标在每个像元中存在性问题,通过像元与目标的置信度值进行度量[４８].在传统中低分辨率遥感影像中,通常假设目标具有小尺寸与低比例等特性,甚至假设目标为亚像元.与之相比,双高影像空间分辨率更高,目标通常表现为超像元形式,且具备如纹理㊁形状等空间上下文信息,因此基于空Ｇ谱特征的目标探测方法效果一般由于传统基于光谱８１２１Copyright©博看网. All Rights Reserved.第７期钟燕飞,等:高光谱高空间分辨率遥感观测㊁处理与应用特征的探测方法.本节根据目标光谱先验信息是否已知,将现有方法划分为已知先验的目标探测方法和先验未知的异常探测方法,并分别进行试验分析.图７㊀不同方法分类结果定性对比(WHU ＧH i ＧH o n gH u )F i g ．７㊀C o m p a r i s o no f d i f f e r e n t c l a s s i f i c a t i o nm e t h o d sb y u s i n g t h eWHU ＧH i ＧH o n g H ud a t a s e t 表３㊀WH U ＧH i ＧH o n gH u 分类精度表T a b ．３㊀C l a s s i f i c a t i o na c c u r a c y o fWH U ＧH i ＧH o n gH u 分类方法推理时间/s 显存占用/M B总体精度/(％)S AM ５３．０１Ｇ４５．６６M L C７８．０６Ｇ５８．５３S VM１０．０３Ｇ７１．３４F E Ｇ１D C N N２４７９．５１１０１９７１．６２R ＧP C AC N N５５８４．３８１１０５７６．１４A ＧF C Ｇ３D C N N １８９９．７５１１０３８３．０９H y b r i d S N ５４７７．４３１０５７９０．０２S S A N２８３７．８０１０２３８４．４６F P G A１１．５１５９０１９７．５６S ３A N e t１１．７７８８４９９７．８２F u l l C o n t N e t １１．８６９７５１９７．９１S S D G L１１．１０１０３６５９８．１６２．３．１㊀已知先验的目标探测已知目标先验时,探测算法利用目标的先验光谱特征将高光谱影像中的目标与其他地物区分[４９].由于目标在高光谱影像中所占比例极小.高光谱目标探测算法可大致分为基于统计的方法㊁基于核的方法㊁基于表示的方法和基于深度学习的方法.基于统计的方法可以细分为结构化背景模型和非结构化背景模型[５０].结构化背景模型使用子空间模型对背景光谱变化进行建模,目标探测问题归结为在式(１)所二元假设中进行选择的问题[５１]H ０:x ＝B a b ＋w目标不存在H １:x ＝S a t ＋B a b ＋w目标存在}(１)式中,矩阵B 和S 分别定义了背景的变化子空间和目标的变化子空间.基于结构化背景模型的典型方法包括:正交子空间投影[５２]㊁匹配子空间探测器[５１]等.非结构化背景模型使用统计分布描述背景变化,一般将背景和噪声进行统一建模为一个均值为０,协方差矩阵为Γb 的多元正态分布,无须对B 和w 进行显式求解.基于非结构化背景模型的典型方法包括:约束能量最小化方法(C E M )[５２],自适应一致性余弦估计(A C E )[５３]等.然而,传统统计方法存在非线性混合建模不足等问题.为此,基于核的方法被提出,该类方法利用核函数将高光谱数据从原始特征空间投影到高维特征空间,使得原始特征空间的非线性混合转化为高维特征空间的线性混合,从而可以利用更简单的判别准则实现探测.基于核的方法包括核匹配子空间探测器[５４]和核正交子空间投影[５５]等.为增强子空间模型表示能力,稀疏表示被引入并应用于高光谱目标探测问题,由此产生了基９１２１Copyright ©博看网. All Rights Reserved.。
ENVI遥感图像处理-高光谱数据的处理与分析
1.1 ENVI Classic标准波谱库
保留原来的5种标准波谱库，存放在 …\Harris\ENVI54\classic\spec_lib，分别在5个文件夹 中，储存为ENVI波谱库格式
✓ USGS矿物波谱 ✓ 植被波谱 ✓ JPL波谱库 ✓ IGCP264波谱库 ✓ JHU波谱库
1.2 波谱库创建
元波谱收集 • 基于连续最大角凸锥（Sequential Maximum Angle Convex Cone——简
称SMACC）的端元自动提取。
4、高光谱图像物质识别
4 物质识别
ENVI提供许多波谱分析方法，包括：二进制编码、波谱 角分类、线性波段预测（LS-Fit）、线性波谱分离、光谱 信息散度、匹配滤波、混合调谐匹配滤波（MTMF）、 包络线去除、光谱特征拟合、多范围光谱特征拟合等
5.2 波谱识别
波谱角分类 /Classification/Supervised Classification/Spectral
Angle Mapper Classification
5.3 分类结果浏览及后处理
得到的结果就是ENVI的分类文件的格式，自动加载显示 在图中。
分类后处理
5.4 向导式目标识别——沙漏分析工具
4 物质识别
专题内容：
✓ 用波谱角分析方法从高光谱图像中识别物质
数据
✓ “301-技术专题：高光谱数据处理与分析\2-物质识别”
端元波谱收集
物质识别
5、高光谱图像分类
5 高光谱图像分类流程
影像文件
最小噪声分离 MNF
数据维数判断
是否从图像获得端
否
元波谱
计算纯净像元指数
N维可视化和端元选择
高光谱遥感影像处理与地质勘查应用实例
高光谱遥感影像处理与地质勘查应用实例近年来，高光谱遥感技术在地质勘查中扮演着越来越重要的角色。
高光谱遥感影像处理的研究和应用，旨在识别和解释地表成像中的物质组成和属性。
本文将探讨高光谱遥感影像处理的基本原理以及其在地质勘查中的应用实例。
一、高光谱遥感影像处理原理高光谱遥感，简称HSI（Hyperspectral Imaging），利用一定波段范围内的连续光谱信息，获得地物的光谱反射率，并进一步实现对地物信息的获取和分析。
其基本原理是通过记录可见光与地表物质相互作用的光谱信息，从而了解地物的组成和属性。
高光谱遥感影像处理需要经过一系列的步骤。
首先，通过光谱辐射计测量不同波段的反射强度，得到高光谱数据。
然后，对高光谱数据进行预处理，包括大气校正和几何校正等，以提高数据的可靠性。
接下来，利用光谱分析方法对高光谱数据进行处理，比如光谱曲线拟合、分类和变化检测等。
最后，将处理后的数据转换为可视化图像，用于解释和应用。
二、高光谱遥感影像处理的地质勘查应用1. 矿产资源勘探高光谱遥感影像处理在矿产资源勘探中具有重要的应用价值。
通过分析光谱特征，可以发现潜在的矿产资源分布。
例如，在铜矿勘探中，铜矿石中的铜通常具有特定的吸收光谱特征，利用高光谱遥感技术可以检测到这种特征，进而快速标定矿区范围。
2. 地质构造研究高光谱遥感影像处理也可以应用于地质构造研究。
地质构造通常与特定矿产资源的分布有关，因此通过分析高光谱影像中的相对强度变化，可以揭示地质构造的分布规律，从而预测矿产资源的潜力。
3. 矿石评估矿石的质量和成分对矿石的开采和加工具有重要的影响。
利用高光谱遥感影像处理可以快速获取矿石的光谱信息，从而对矿石进行评估。
例如，在黄铁矿评估中，通过分析高光谱数据中的红外光谱特征，可以判断矿石中赤铁矿含量的高低。
4. 水文地质调查水文地质调查是研究地下水分布和地下水水质状况的重要手段。
利用高光谱遥感影像处理可以识别地表的植被状况和水质特征，从而推断地下水的分布和水质变化。
高光谱遥感的应用
在外星探测中，有火星探测 热红外高光谱仪等，中 国和印度的探月计划中也将搭载高光谱仪。
基于高光谱数据的矿物精细识别
利用高光谱遥感（含热红外高光谱）进行矿 物识别可分为 3 个层次：
矿物种类识别 矿物含量识别 矿物成分识别
3.混合光谱分解技术
用以确定在同一像元内不同地物光谱成分所 占的比例或非已知成分。因为不同地物光谱成 分的混合会改变波段的深度，波段的位置，宽 度，面积和吸收的程度等。这种技术采用矩形 方程，神经元网络方法以及光谱吸收指数技术 等，求出在给定像元内各成分光谱的比例。
4.光谱分类技术
主要的方法包括传统的最大似然方法、人工 神经网络方法、支持向量机方法和光谱角 制图方法（Spectral Angel Map-per, SAM）。
5.光谱维特征提取方法
可以按照一定的准则直接从原始空间中选 出一个子空间；或者在原特征空间之间找到 某种映射关系。这一方法是以主成分分析为 基础的改进方法。
6、模型方法
是模型矿物和岩石反射光谱的各种模型方法 。 因为高光谱测量数据可以提供连续的光谱抽样 信息，这种细微的光谱模型特征是模型计算一 改传统的统计模型方法建立起确定性模型方法。 因而，模型方法可以提供更有效和更可靠的分 析结果。
植被遥感研究的分析方法，除了应用于地质分析中的一些 方法外，主要有以下几种技术：
1、多元统计分析技术 用原始的光谱反射率或经微分变换、对数变换、植被指数变换或其
他数学变换后的 数据作为自变量，以叶面指数、生物量、叶绿素含量
等作为因变量，建立多元回归预测模型来估计或预测生物物理模型和 生物化学参数。 2、基于光谱波长位置变量的分析技术
高光谱遥感影像数据处理与分析技术研究
高光谱遥感影像数据处理与分析技术研究遥感技术是指利用航空、航天等手段对地球表面进行观测和记录，以获取地表信息的一种手段。
其中，高光谱遥感影像数据处理与分析技术是遥感技术中的一个重要分支。
高光谱遥感影像数据具有丰富的光谱信息，能够提供更多细节和特征，因此在农业、地质、环境等领域有着广泛的应用。
本文将从数据处理和数据分析两个方面对高光谱遥感影像数据进行研究，探讨其应用前景和方法。
一、高光谱遥感影像数据处理技术1. 数据获取和预处理高光谱遥感影像数据的获取主要通过卫星、飞机等平台进行，包括可见光和红外光谱。
首先，需要对获取的原始数据进行预处理，如图像去噪、辐射校正、几何校正等。
这些步骤能够提高数据质量，为后续分析提供可靠的基础。
2. 光谱信息提取和分析高光谱遥感影像数据的独特之处在于其具有连续的光谱信息。
在光谱信息的提取和分析过程中，可以采用一些常用的算法和方法。
例如，主成分分析(PCA)能够提取影像中的主要特征，并减少数据维度，帮助人们理解数据的空间分布；线性混合模型(LMM)可用于定量分析影像中的不同物质的含量。
此外，还可以结合光谱库和分类器进行分析，以提高分类和识别的准确性。
3. 特征提取和目标检测高光谱遥感影像数据中的每个像元都包含大量的光谱信息，因此可用于进行特征提取和目标检测。
人们可以基于已知目标的光谱特征，利用聚类、分类、分割等方法，对影像中的目标进行准确识别和提取。
这些特征可以用于农作物生长监测、病害检测、水质评估等领域。
二、高光谱遥感影像数据分析技术1. 植被指数分析植被指数可以通过高光谱遥感影像数据的光谱信息计算得出，例如归一化植被指数(NVI)、修正的归一化植被指数(MNVI)等。
植被指数可以用来评估植被的生长状况、叶绿素含量、土壤水分等因素。
通过对高光谱遥感影像数据进行植被指数分析，可以提供农作物的生产效率评估、植被变化监测等重要信息。
2. 土地覆盖分类高光谱遥感影像数据能够提供更多的光谱细节，因此在土地覆盖分类中有着广泛的应用。
高光谱遥感技术的原理与应用
高光谱遥感技术的原理与应用近年来，随着科学技术的不断发展，高光谱遥感技术在地球科学、环境监测、农业等领域的应用逐渐得到了广泛的关注。
高光谱遥感技术通过获取物体在可见光及近红外波段的反射、辐射或散射光谱信息，对地球表面进行非接触式的遥感观测。
本文将围绕高光谱遥感技术的原理和应用展开论述。
一、高光谱遥感技术的原理1. 光谱分辨率高光谱遥感技术利用传感器获取地物反射光谱，其分辨率是对光谱信息进行观测和采集的能力。
传统的遥感技术多采用较低的光谱分辨率，只能获取几种光谱波段的信息。
而高光谱遥感技术则采用更高的光谱分辨率，可以获取数十到上百个连续的光谱波段信息。
通过这些连续的光谱数据，可以对地物的光谱特征进行更加精细的分析和识别。
2. 光谱特征提取高光谱遥感技术利用物体在不同频谱波段上的反射光谱特征，对地物进行识别和分类。
不同的物体或地物在光谱上会产生不同的反射率曲线，形成独特的光谱特征。
通过对这些光谱特征进行提取和分析，可以识别地物的种类、分布和状态等信息。
例如，通过高光谱遥感技术可以区分不同类型的植被，检测到植被的健康状况和生长状态。
3. 光谱图像处理高光谱遥感技术获取的数据是大量的光谱图像，需要进行图像处理和分析。
常见的光谱图像处理方法包括光谱反射率校正、光谱特征提取、光谱曲线匹配等。
光谱反射率校正是指根据大气光学模型，对光谱数据进行大气校正，消除大气散射和吸收对光谱数据的影响。
光谱特征提取是指通过算法和模型，从光谱数据中提取出地物的光谱特征，用于地物的分类和识别。
光谱曲线匹配是指将高光谱数据与已知的光谱库进行比对，进一步确定地物类型。
二、高光谱遥感技术的应用1. 地质勘探高光谱遥感技术可以通过对地壳中不同矿物质的光谱特征进行分析，实现矿产资源的勘探和识别。
不同的矿物质在光谱分布上有独特的特征峰值，通过对这些特征进行提取和分析，可以确定地下的矿产类型和储量。
同时，高光谱遥感技术还可以监测地质灾害，如岩层滑坡、地震活动等，为地质灾害防治提供重要的科学依据。
高光谱遥感技术的发展与应用现状概要
文章编号:0494-0911(200810-0001-04中图分类号:P237 文献标识码:B高光谱遥感技术的发展与应用现状杨国鹏,余旭初,冯伍法,刘伟,陈伟(信息工程大学测绘学院遥感信息工程系,河南郑州450052The D evel op m ent and Applicati on of H yperspectral RS TechnologyYANG Guo -peng ,YU X u -chu ,FENG W u -fa ,L I U W e,i CHEN W e i摘要:20世纪80年代初期出现的高光谱遥感技术,将反映目标辐射属性的光谱信息与反映目标空间几何关系的图像信息有机地结合在一起,与传统的全色、多光谱遥感相比,在地物识别方面具有明显的优势。
高光谱遥感技术在许多国家的重视下发展迅速,其应用领域也日趋广泛并更加成熟。
对高光谱遥感技术的发展与应用现状进行总结。
关键词:高光谱影像;高光谱遥感;发展;应用收稿日期:2008-04-24作者简介:杨国鹏(1982-,男,山东聊城人,博士生,研究方向为图像处理与模式识别、高光谱遥感技术应用。
20世纪80年代初期出现的高光谱遥感,在光谱分辨率上具有巨大的优势,被称为遥感发展的里程碑。
世界各国对该类遥感的发展都十分重视,成像光谱仪技术发展迅速,高光谱影像处理技术日趋成熟与深入,应用日益广泛。
一、高光谱遥感技术成像光谱仪能获取许多波段狭窄且连续的影像,光谱分辨率达到纳米级。
利用高光谱数据反演得到的地物反射光谱特征,能研究地球表面物体的分类、物质的成分、含量、存在状态、空间分布及动态变化[1]。
1.高光谱遥感技术的特点与传统的全色、多光谱遥感影像相比较,高光谱影像具有以下特点[2,3]:1.光谱响应范围广,光谱分辨率高。
成像光谱仪响应的电磁波长从可见光延伸到近红外,甚至到中红外;光谱分辨率达到纳米级。
2.光谱信息与图像信息有机结合。
在高光谱影像数据中,每一像元对应于一条光谱曲线,整个数据是光谱影像的立方体,具有空间图像维和光谱维。
高光谱图像处理与分析技术研究
高光谱图像处理与分析技术研究摘要：高光谱图像处理与分析技术是一项重要的研究领域，其在农业、环境科学、遥感等领域具有广泛的应用。
本文综述了高光谱图像处理与分析技术的基本概念及其在实际应用中的重要性。
重点介绍了高光谱图像的获取方式、预处理方法、特征提取与分类，以及图像融合与无损压缩等技术。
此外，本文还讨论了高光谱图像处理与分析技术发展中面临的挑战以及未来的研究方向。
1. 引言高光谱图像是在一个较宽的光谱范围内获取样本的光谱信息，并将其映射到图像上的一种技术。
相较于传统的彩色图像，高光谱图像包含了更丰富的光谱信息，有助于提高图像的识别和分类能力。
因此，高光谱图像处理与分析技术在许多领域中得到了广泛的应用。
2. 高光谱图像获取方式高光谱图像可以通过多种方式获取，包括航空遥感、卫星遥感以及近距离遥感等。
不同的获取方式对应着不同的数据质量和分辨率。
在选择获取方式时，需要综合考虑成本、易用性和应用需求等因素。
3. 高光谱图像预处理方法高光谱图像预处理是高光谱图像处理的第一步，其目的是去除图像中的噪声和其他干扰，以提高图像的质量。
常用的预处理方法包括噪声滤波、几何校正、辐射校正和大气校正等。
4. 高光谱图像特征提取与分类高光谱图像的特征提取与分类是高光谱图像处理的核心内容之一。
通过提取不同波段的图像特征，可以有效地对图像进行分类和识别。
常用的特征提取方法包括统计特征、频域特征和小波变换等。
而图像分类方法则包括传统的监督学习方法和近年来新兴的深度学习方法。
5. 高光谱图像融合与无损压缩技术高光谱图像融合是将多个波段的高光谱图像融合成一个多光谱图像的过程。
融合后的图像具有更高的空间分辨率和光谱分辨率，可以提高图像的识别和分类效果。
而高光谱图像无损压缩技术则可以压缩高光谱数据的体积，提高数据的传输效率。
6. 高光谱图像处理与分析技术的挑战与未来研究方向高光谱图像处理与分析技术在实际应用中面临着许多挑战，如数据维度高、图像复杂度大和计算复杂度高等。
高光谱遥感的应用及原理
高光谱遥感的应用及原理引言高光谱遥感是一种非常重要的遥感技术，它可以获取地球表面广泛频谱分辨率的遥感图像。
它的应用范围非常广泛，涉及到农业、环境保护、地质勘察等领域。
本文将介绍高光谱遥感的应用以及其原理。
高光谱遥感的应用高光谱遥感技术在许多领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：农业•作物监测：通过高光谱遥感图像可以对农作物进行快速监测和评估，帮助农民掌握作物的生长状况和健康状况，从而采取相应的措施。
•土壤分析：高光谱遥感图像可以获取土壤的光谱特征，从而帮助农民了解土壤的质地、湿度等参数，为农作物的种植提供参考。
•病虫害监测：高光谱遥感可以检测农作物上的病虫害，帮助农民及时采取控制措施，减少损失。
环境保护•水质监测：高光谱遥感可以通过检测水体的光谱特征来评估水质的好坏，监测污染源，为环境保护部门提供有效的数据支持。
•植被监测：高光谱遥感可以检测植被的健康状况和类型，对植被的分布、变化进行及时监测。
这对于森林资源管理和生态环境保护非常重要。
地质勘察•矿产资源调查：高光谱遥感可以通过检测地表岩矿的光谱特征来定量和定性分析地质信息，为矿产资源的勘察提供重要的数据支持。
•地形测量：高光谱遥感可以获取地表的高程和形态特征，可以用于地形测量、地形分析和地质灾害评估等方面。
•矿山环境监测：高光谱遥感可以监测矿山的环境变化，帮助矿产公司进行环境保护和可持续发展。
高光谱遥感的原理高光谱遥感是利用地表物体对不同波段的光谱反射或辐射进行测量，然后利用这种反射或辐射的光谱信息来提取地表物体的特征和参数。
其原理可以简单描述如下：1.光谱测量：高光谱遥感使用一台高光谱遥感仪器，能够同时获取多个波段的光谱数据。
这些波段的范围通常覆盖了整个可见光和近红外光谱区域。
2.光谱分析：通过对获取的光谱数据进行分析，可以得到地表物体在不同波段上的反射或辐射信息。
这些信息可以反映地表物体的不同特征，如植被的健康状况、土壤的含水量等。
高光谱图像处理方法在植物识别中的应用研究
高光谱图像处理方法在植物识别中的应用研究植物是地球上最主要的生物类群之一，其种类繁多且广泛分布，对人类和自然生态系统都起着重要作用。
随着科技的不断进步，高光谱图像处理方法在植物识别中的应用正逐渐成为研究的热点。
本文将探讨高光谱图像处理方法在植物识别中的优势和应用前景。
1. 高光谱技术简介高光谱技术是一种获取和分析物体光谱数据的技术。
与传统的数字相机只能获取红、绿、蓝三个波段的图像不同，高光谱技术可以获取几十甚至上百个波段的图像。
每个波段都包含了物体在该波段上的光谱特征，从而使得植物识别更加准确和可靠。
2. 高光谱图像处理方法的优势2.1. 丰富的光谱信息相比传统图像处理方法，高光谱图像处理方法可以提供丰富的光谱信息。
通过分析不同波段的光谱反射率，可以获取植物的物理性质和化学成分等详细信息。
这为植物的分类和识别提供了更多的参考依据，提高了分类的准确性。
2.2. 高灵敏度和高分辨率高光谱图像处理方法具有高灵敏度和高分辨率的特点。
灵敏度指的是高光谱技术可以对微小变化做出较为精确的反应，而分辨率指的是高光谱图像可以提供更多细节信息。
这使得植物的特征提取和分类更加准确和可靠。
3. 高光谱图像处理方法在植物识别中的应用3.1. 植被类型分类高光谱图像处理方法可以通过分析不同植物的光谱特征，实现对不同植被类型的分类。
例如，在农田监测中，通过采集农作物的高光谱图像，可以准确地识别出不同作物的种类和生长状况。
这对于农作物管理和精确施肥等方面具有重要意义。
3.2. 病虫害检测高光谱图像处理方法可以实现病虫害对植物的影响的监测和评估。
通过分析植物在不同波段上的光谱反射率，可以发现病害或虫害对植物的影响，进而采取相应的防治措施。
这将有助于降低农业生产的损失，提高农作物的质量和产量。
3.3. 植物生理参数估算通过高光谱图像处理方法，可以估算植物的生理参数，如叶绿素含量、水分含量和光合作用强度等。
这些参数对于研究植物的生长状况和环境适应能力具有重要意义。
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高光谱遥感图像处理与应用研究
遥感技术是地球科学和自然资源管理领域的核心技术之一。
高光谱遥感是一种近年来发展迅猛的高分辨率遥感技术，其具有高维度、高分辨率和高覆盖面积等优势，被广泛应用于农业、森林、城市规划和环境监测等领域。
本文将对高光谱遥感图像的处理方法和应用进行简要介绍。
一、高光谱遥感图像的处理方法
（一）预处理
高光谱遥感图像的预处理是为了降低图像噪声和增强图像特征，以提高后续分析处理的准确性和可信度。
1、辐射校正：即将图像灰度值归一化为反射率，以消除光照不均匀和大气影响。
2、几何校正：对图像进行几何校正可以消除成像中的扭曲和畸变，使得图像更为准确和精确。
3、噪声去除：高光谱遥感图像常常伴随着高噪声，因此需要通过噪声滤波或概率降噪等方法来降低图像噪声。
（二）特征提取
特征提取是高光谱遥感图像处理的重要环节，它是提取图像中某些特定目标信息的过程。
1、主成分分析法（PCA）：PCA是最常见的特征提取算法之一，可以将高光谱数据降维并提取主成分，以保留更有效的信息，提高分类精度。
2、端元分解法（VCA）：VCA是一种基于混合像元模型的特征提取方法，可以将每个像素分解为混合的端元（pure pixels）和混杂像元，从而更好地识别目标对象。
（三）分类识别
分类识别是高光谱遥感图像分析最常用的技术之一，它是将图像中像素点进行分类，把同一类别的像素标注相同标签的过程。
1、常用分类算法：传统的分类算法包括最小距离分类、支持向量机（SVM）分类、KNN分类等。
2、深度学习分类：随着深度学习的发展，深度卷积神经网络（CNN）被广泛应用于高光谱遥感图像分类中，并在各种分类任务中取得了不错的效果。
二、高光谱遥感图像的应用研究
（一）农业领域
高光谱遥感图像可以用于农作物的分类、生长状态的监测和病虫害的诊断，从而帮助农业生产做出更加科学和精准的决策。
（二）森林资源管理领域
高光谱遥感图像可用于森林植被覆盖度、森林生物多样性、森林类型等指标的监测和评估。
（三）城市规划领域
高光谱遥感图像可以用于城市规划的绿化情况监测、道路建设和管理以及建筑物的分布、高度等信息获取。
（四）环境监测领域
高光谱遥感图像可以用于环境监测领域，包括污染源识别、地表覆盖类型变化检测以及海洋物理参数测量等。
结语
高光谱遥感图像处理与应用是一项日趋成熟和广泛应用的技术。
本文简要介绍了高光谱遥感图像处理的方法和应用领域，并希望能对读者了解遥感技术和发展趋势有所帮助。