高光谱遥感分解

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优化端元提取方法的高光谱混合像元分解

优化端元提取方法的高光谱混合像元分解
高光谱混合像元分解是一种常用的方法，用于从高光谱遥感图像中提取端元信息。

但是在实际应用中，由于许多因素的影响，如光照变化、材质反射率等，混合像元分解结果可能存在一定的误差。

为了优化端元提取的效果，可以采取以下方法：
1. 数据预处理：在进行混合像元分解之前，对高光谱图像进行预处理，包括大气校正、辐射定标、大气矫正等，以降低噪声和光照变化对端元提取的影响。

2. 端元选择：根据具体应用需求，选择合适的端元库。

端元库是由已知材质的光谱响应函数构成，选择适当的端元可以更准确地反映实际场景中的材质组成，提高分解的准确性。

3. 混合像元分解算法选择：目前常用的混合像元分解算法有N-FINDR、PPI等。

根据具体情况选择合适的算法进行端元提取。

可以尝试多种算法并进行对比分析，选择效果较好的算法。

4. 约束条件引入：在混合像元分解过程中，可以引入额外的约束条件，如非负性约束、稀疏性约束等，以提高分解结果的稳定性和准确性。

5. 后处理方法：对提取的端元进行后处理，如噪声去除、光谱平滑、分类判别等，进一步提高分解结果的质量。

6. 结合其他数据源：结合其他遥感数据，如高分辨率光学影像、地面采样数据等，可以在一定程度上提高混合像元分解的准确性。

可以通过数据融合的方法，将不同数据源的信息相互补充，得到更可靠的端元提取结果。

通过上述优化方法的综合应用，可以提高高光谱混合像元分解的准确性和稳定性，从而更准确地获取端元信息。

需要根据具体应用场景和数据特点进行针对性的优化。

高光谱遥感分解课件

端元提取的效果直接影响到后续的混合像元分解和谱间关系分析的精度和可靠性，因此是高光谱遥感分解中的关键步
骤。
混合像元分解方法
混合像元分解的方法包括基于物理模型的方法和基于统计模型的方法等。这些方法通过建立地物光谱与像元光谱之间的数学模型，利用优化算法对模型参数进行求解，从而得到每个像元的纯组分和丰度信息。
高光谱遥感分解方法
端元提取方法
端元提取是高光谱遥感分解的基础，目的是从高光谱数据中提取出纯净的地物光谱，为后续的混合像元分解和谱间关
系分析提供基础。
端元提取的方法包括基于统计的方法、基于空间的方法和基于变换的方法等。这些方法通过不同的原理和算法，从高光谱数据中提取出尽可能纯净的地物光
谱。
矿物与地质应用
总结词
高光谱遥感在矿物与地质应用中具有重要作用，可以用于矿产资源调查、地质构造分析等。
详细描述
高光谱遥感能够通过分析地物的光谱特征差异，识别不同类型的矿物和地质构造。在矿产资源调查中，高光谱遥感可以用于发现潜在的矿床和评估矿产资源的分布情况。同时，在地质构造分析中，高光谱遥感可以通过分析地物的光谱特征差异，揭示地质构造的
高光谱遥感分解课件
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
目录
CONTENTS
• 高光谱遥感概述 • 高光谱遥感技术原理 • 高光谱遥感分解方法 • 高光谱遥感应用实例 • 高光谱遥感技术展望
01
CHAPTER
高光谱遥感概述
高光谱遥感的定义
高光谱遥感是一种利用光谱信息对地球表面进行观测和监测的技术。它通过卫星或飞机搭载的高光谱成像仪获取地物辐射的连续光谱信息，进而分析地物的成分、结构和动态变化。
高光谱遥感技术的挑战与问题

高光谱遥感图像处理与应用研究

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。

高光谱遥感

(4)基于光谱数据库的地物光谱匹配识别算法； (5)混合光谱分解模型； (6)基于光谱模型的地表生物物理化学过程与参数的识别和反演算法
25
高光谱影像分析技术：
国内外关于成像光谱仪的遥感应用研究中，所采用的分析方法可归纳为两大类：一、基于纯像元的分析方法（1）。。。
（2）。。。
二、基于混合像元的分析方法
21
PHI和OMIS成像光谱仪的技术指标
22
• 2002年3月在我国载人航天计划中发射的第三艘试验飞船“神舟三号”中，搭载了一台我国自行研制的中分辨率成像光谱仪。这是继美国EOS计划MODIS之后，几乎与欧洲环境卫星（ENVISAT）上的MERIS同时进入地球轨道的同类仪器。它在可见光到热红外波长范围（0.4-12.5μm）具有34个波段。 • 2007年10月24日我国发射的“嫦娥-1”探月卫星上，成像光谱仪也作为一种主要载荷进入月球轨道。这是我国的第一台基于富里叶变换的航天干涉成像光谱仪，它具有光谱分辨率高的特点。 • 2008年发射的环境与减灾小卫星（HJ-1）星座中，也搭载一台工作在可见光—近红外光谱区（0.45—0.95μm）、具有128 个波段、光谱分辨率优于5nm的高光谱成像仪。它将对广大陆地及海洋环境和灾害进行不间断的业务性观测。 • “风云-3”气象卫星也将中分辨率光谱成像仪作为基本观测仪器，纳入大气、海洋、陆地观测体系，为对地球的全面观测和监测提供服务。
18
19
我国高光谱发展：
• 80年代，研制和发展了新型模块化航空成像光谱仪（MAIS）。这一成像光谱系统在可见—近红外—短波红外具有64波段，并可与6-8波段的热红外多光谱扫描仪集成使用，从而使其总波段达到70—72个。
• 高光谱仪器的研制成功，为中国遥感科学家提供了新的技术手段。通过在我国西部干旱环境下的地质找矿试验，证明这一技术对各种矿物的识别以及矿化蚀变带的制图十分有利，成为地质研究和填图的有效工具。

高光谱遥感影像混合像元分解

04
混合像元分解实验与分析
实验数据介绍
数据来源
01
实验数据来自中国的某高光谱遥感卫星，覆盖了多个地区和不
同的土地利用类型。
数据特点
02
数据具有高光谱分辨率，包含了数百个波段，能够提供丰富的
地物光谱信息。
数据预处理
03
为了提高混合像元分解的精度，需要进行数据预处理，包括辐
射定标、大气校正、几何校正等。
端元数量与分解精度
实验结果表明，随着端元数量的增加，混合像元分解的精度逐渐提高。但端元数量过多会导致解的不稳定，因此需要选择合适的端元数量。
不同土地利用类型的识别
通过混合像元分解，可以有效地识别不同类型的土地利用，如植被、水体、城市等。这为土地利用变化监测、生态保护等方面提供了有力支持。
比较不同方法的结果
混合像元分解的必要性
为了更准确地提取地物信息，提高遥感应用的效果，对高光谱遥感影像进行混合像元分解是必要的。通过混合像元分解，可以将一个混合像元分解成若干个纯像元的线性组合，从而更准确地表达地物的光谱特征。
混合像元分解研究现状
早期研究方法
早期的研究主要采用端元提取和丰度反演的方法进行混合像元分解。端元提取的方法主要基于空间和光谱的统计分析，从高光谱数据中提取出纯像元；丰度反演的方法则是基于线性混合模型，通过优化算法反演出各纯像元的丰度。
VS
近期研究方法
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始采用深度学习的方法进行混合像元分解。深度学习方法能够自动地学习和提取高光谱数据中的复杂结构和特征，从而更准确地分解混合像元。目前，常见的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等。

高光谱遥感第二章ppt课件

第二章高光谱遥感成像机理与成像光谱仪
第二章高光谱遥感成像机理与成像光谱仪
第二章高光谱遥感成像机理与成像光谱仪
第二章高光谱遥感成像机理与成像光谱仪
第二章高光谱遥感成像机理与成像光谱仪
第二章高光谱遥感成像机理与成像光谱仪
我校现有设备 Headwall
- 成像光谱仪的光谱与辐射定标技术
第二章高光谱遥感成像机理与成像光谱仪
- 成像光谱信息处理技术
海量数据非失真压缩技术高速化处理技术辐射量的定量化和归一性图像特征提取及三维谱像数据的可视化
第二章高光谱遥感成像机理与成像光谱仪
5 成像光谱仪的空间成像方式高光谱遥感成像包括空间维成像和光谱维成
第二章高光谱遥感成像机理与成像光谱仪
1 基本概念
光谱学成像技术
成像光谱学
第二章高光谱遥感成像机理与成像光谱仪
(1) 光谱分辨率 —指探测器在波长方向上的记录宽度，又称为
波段宽度。
第二章高光谱遥感成像机理与成像光谱仪
(2) 空间分辨率—对于成像光谱仪，其空间分辨率是由仪器的角分辨力，即仪器的瞬时视场角（IFOV）决定的。
第二章高光谱遥感成像机理与成像光谱仪
- 二元光学元件成像光谱技术
二元光学元件沿轴向色散，利用面阵CCD 探测器沿光轴方向对所需波段的成像范围进行扫描，每一位置对应相应波长的成像区。
- 三维成像光谱技术
三维成像光谱仪是在光栅色散型成像光谱仪的基础上改进而来的，其核心是一个像分割器，将二维图像分割转换为长带状图像。
(3）仪器的视场角（FOV）—指仪器的扫描镜在空中扫过的角度。
第二章高光谱遥感成像机理与成像光谱仪

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。

高光谱遥感资料处理方法与数据融合

高光谱遥感资料处理方法与数据融合高光谱遥感技术是一种获取地球表面物质光谱信息的重要手段，其应用广泛，如农业、环境监测、地质勘探等领域。

然而，高光谱数据量大、维度高、处理复杂，因此需要有效的处理方法与数据融合技术来提取有价值的信息。

高光谱遥感资料处理方法主要包括预处理、特征提取、分类与解译等几个步骤。

首先，预处理是为了去除噪声、校正辐射、减少大气效应等，以确保数据的准确性。

在预处理过程中，常用的方法有大气校正、波段选择、空间和时间滤波等。

特征提取是高光谱资料处理的核心环节，目的是从大量的光谱数据中提取出目标物体的特征，以便进行分类与解译。

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。

PCA通过线性组合将高维的原始光谱数据转换为低维的主成分变量，以达到减少数据维度、保留重要信息的目的。

LDA是一种监督方法，它可以通过最大化类别内的散度和最小化类别间的散度来提取判别信息。

小波变换则可以将光谱信号分解为不同尺度的频域成分，从而更好地表达光谱特征。

分类与解译是高光谱遥感图像处理中的重要环节，它可以通过将像素分为不同的类别或解释对象，以获得对地物的识别与定量分析。

在分类过程中，常用的方法有最大似然法、支持向量机、人工神经网络等。

最大似然法基于统计模型，通过计算概率分布最大的类别来进行分类。

支持向量机是一种基于统计学习的分类方法，它通过寻找一个最优的超平面将数据集分割为不同的类别。

人工神经网络则模拟人脑神经元的运作规律，通过多层神经元的连接来进行模式识别和分类。

除了高光谱遥感资料的处理方法，数据融合也是高光谱遥感技术中的关键环节之一。

数据融合是将来自不同传感器的遥感数据进行整合，以获得更全面、准确的信息。

常用的数据融合方法有基于物理模型的融合和基于统计方法的融合。

基于物理模型的融合是通过数学模型和物理原理将不同传感器的观测分量融合，以得到具有更高空间分辨率和光谱分辨率的数据。

高光谱遥感

(一)高光谱遥感基本概念1、高光谱遥感特点波段特点：波段多、波段宽度窄、不断连续数据量特点：数据量大、数据冗余增加2、波谱空间与光谱空间光谱特征空间：以波段为维度的空间，波段增加会导致光谱空间维度增加。

波普特征空间：不同波段影像所构成的测度空间。

3、高光谱数据图谱合一的特点高光谱数据同时反映地物的空间特征（图）和光谱特征（谱）。

(二)成像光谱仪1、成像光谱仪的空间成像方式和光谱成像方式的含义空间成像方式：从影像二维空间形成角度考察成像光谱仪的工作方式。

光谱成像方式：从光谱维数据形成的角度考察成像光谱仪的工作方式。

2、成像光谱仪的瞬时视场角（IFOV）仪器视场角（FOV）瞬时视场角：以毫弧度为计量单位，所对应的地面大小被称为地面分辨单元。

仪器视场角：仪器扫描镜在空中扫过的角度，与系统平台高度决定了地面扫描幅宽。

摆扫型：单个像元凝视时间短,进一步提升光谱分辨率和信噪比较困难。

推扫型：凝视时间长,分辨率高,仪器体积小(无光机),视场角小(30°)定标量大不稳定。

3、成像光谱仪的三种定标方式共性：出于同一目的，特定情况下都是不可缺少的。

差异：处于不同阶段，考虑因素不同，入瞳辐射值获取方式不同（实验室定标：有实验室测得，原始定标，准确度高，后续定标基础）（机上星上定标：综合性定标，对前一项进行的修正，机上星上测得考虑搬运安装操作影响）（场地定标：入轨后实际运行情况，大面积均匀地表做参照,考虑大气传输，多通道大范围）场地定标的常用方法：反射基法（气溶胶参数）、辐照度基法（过程）、辐亮度基法（人力）机上定标一般使用内定标法，星上定标受制于体积一般进行辐射定标（人造辐射源/太阳）光谱定标：确定成像光谱仪增益系数和偏置量之前，必须通过光谱定标，获得成像光谱仪每个波段的中心波长和带宽。

辐射定标：确定成像光谱仪在该波长小输入辐射能与输出响应关系（增益系数和偏置量）4、空间分辨率和光谱分辨率光谱分辨率：指探测器波长方向上的记录宽度，又称波段宽度（50%）空间分辨率：由仪器瞬时视场角决定，地面分辨单元。

高光谱遥感影像混合像元分解

基本步骤是采用监督最大似然法分类，前提是必须符合正态分布。分别利用样本计算出模糊均值向量与模糊协方差矩阵用于代理最大似然法分类中的均值向量与协方差矩阵，求取出属于某一个类别的隶属度。
不同混合像元分解模型的可行性
应用估算不同类型的比例
浓密森林的植被与裸地
线性
混合模型的可行性
光学几何随机几何概率
方法：PCA降维散点图角点缺点：费时费力，适用少量数据
B）全自动选取Endmember
利用非监督的方法从数据本身全自动获取端元光谱是目前研究的热点。
（1）纯净端元指数（PPI）
1、利用MNF变化进行噪声白化和降维的处理。 2、把光谱特征空间中所有的像元往单位向量u上
投影，端元会投影到u的两侧，而混合像元会投影到中部。 3、计算每个像元被投影到端点的次数，即为纯净指数。 4、当被投影到向量端点的次数越多的时候，证明该像元为纯净像元的概率越大。
（3）几何光学模型。
该模型适用于冠状植被地区，它把地面看成由树及其投射的阴影组成。从而地面可以分成四种状态：光照植被面（C）、阴影植被面（T）、光照背景面（G）、阴影背景面（Z）。像元的反射率可以表示为：
R ( A c R c A T R T A G R G A Z R Z ) /A
第八章高光谱遥感图像混合像元分解
本章主要介绍高光谱遥感数据混合像元分解技术，多种混合分解模型以及扩展内容介绍。
8.1 混合分解的定义：
1）混合像元在高光谱遥感影像中普遍存在。 2）求解每一混合像元的覆盖类型组分比例值，也就是求取端元百分含量（丰度）。 3）解决了因混合像元的归属而产生的错分、误分问题，分类将更加精确。
优点：计算精度要高，符合实际情况，考虑了多种具体因素。

高光谱遥感图像解译算法研究

高光谱遥感图像解译算法研究随着科技的不断进步和创新，高光谱遥感技术已经被广泛应用于解决环境、农业、林业、城市规划和资源管理等领域。

高光谱遥感图像是一种多波段、高光谱的图像，具有很高的信息量和空间分辨率，在解译上有很大的挑战。

因此，高光谱遥感图像解译算法的研究变得尤为重要。

一、高光谱遥感图像的基本特点高光谱遥感图像是指通过遥感技术获取的超过三百个波段的图像，包含了大量的细节和丰富的信息。

与传统的遥感图像相比，高光谱遥感图像具有更高的空间分辨率和更丰富的光谱信息。

因此，高光谱遥感图像能提供更加精确和全面的数据信息，为地表物质的检测、区分、定量分析和信息提取提供了更好的基础。

二、高光谱遥感图像解译算法研究高光谱遥感图像具有非常高的信息密度，但对于人类来说，难以直接对图像信息进行有效的解读。

因此，需要研究高效的高光谱遥感图像解译算法，该算法可以快速地对图像中的信息进行分类和解译，提取出我们所需要的结构信息。

(一) 监督分类算法监督分类算法是一种常用的高光谱遥感图像解译算法，它基于一些指定的代表性光谱特征向量库进行分类训练。

监督分类算法通常使用支持向量机(SVM)或最小距离分类器(MDC)等方法进行分类，能够进行更加准确和精细的图像分类和解译。

(二) 无监督分类算法无监督分类算法是一种使用统计学聚类方法对高光谱遥感图像进行分类和解译的方法。

无监督分类算法通常采用k均值聚类和谱聚类等算法进行分类，不需要人为干预将图像分类，能够在信息分析方面更好地体现高光谱遥感图像的纹理信息。

(三) 特征提取算法特征提取算法是一种通过选择有代表性的特征变量或特征值将高光谱遥感图像进行优化处理的方法，以便更好地分类和解译。

特征提取算法通常采用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等算法，对图像空间、频率和时间等方面的特征进行分析，更好地提取出有用的信息。

三、高光谱遥感图像解译算法的应用高光谱遥感图像解译算法在众多领域都得到了广泛应用，例如，应用于农业领域可以实现对不同农作物的分类、成熟度评估和病虫害检测等。

高光谱遥感的应用

星载成像光谱仪美国的 Hyperion，德国的 EnMAP 和日本的 Hyper-X。
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

高光谱遥感技术的介绍及应用

高光谱遥感技术的介绍及应用高光谱遥感技术的介绍及应用在20 世纪，人类的一大进步是实现了太空对地观测，即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测。

最近几十年，随着空间技术、计算机技术、传感器技术等与遥感密切相关学科技术的飞速发展，遥感正在进入一个以高光谱遥感技术、微波遥感技术为主要标志的时代。

本文简要介绍了高光谱遥感技术的特点、发展状况及其在一些领域的应用。

1 高光谱遥感简介1.1 高光谱遥感概念所谓高光谱遥感，即高光谱分辨率遥感，指利用很多很窄的电磁波波段（通常＜10nm）从感兴趣的物体获取有关数据；与之相对的则是传统的宽光谱遥感，通常＞100nm，且波段并不连续。

高光谱图像是由成像光谱仪获取的，成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段光谱信息，产生一条完整而连续的光谱曲线。

它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱中能被探测。

高光谱遥感技术是近些年来迅速发展起来的一种全新遥感技术，它是集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体的综合性技术。

在成像过程中，它利用成像光谱仪以纳米级的光谱分辨率，以几十或几百个波段同时对地表地物像，能够获得地物的连续光谱信息，实现了地物空间信息、辐射信息、光谱信息的同步获取，因而在相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。

1.2 高光谱遥感数据的特点同其他常用的遥感手段相比,成像光谱仪获得的数据具有以下特点:1）、多波段、波段宽度窄、光谱分辨率高。

波段宽度＜ 10 nm ，波段数较多光谱遥感（由几个离散的波段组成）大大增多，在可见光和近红外波段可达几十到几百个。

如AVIRIS 在0. 4～214 波段范围内提供了224 个波段。

研究表明许多地物的吸收特征在吸收峰深度一半处的宽度为20～40 nm。

这是传统的多光谱等遥感技术所不能分辨的(多光谱遥感波段宽度在100～200 nm 之间)，而高光谱遥感甚至光谱分辨率更高的超光谱遥感却能对地物的吸收光谱特征进行很好的识别，这使得过去以定性、半定量的遥感向定量遥感发展的进程被大大加快。

基于非负矩阵分解的高光谱遥感图像混合像元分解

ｄｎｅｓｐｒｔｎａｄｓｏｔｎｓｉｏｔｅｂｅｔｅｕｃｏｆＭＦｈｌｒｈａｌｔｆｔｅｂｎａｃｏｎｇ — ａｃｅａａｏｎｍｏｅｓｎｊｃｖｎｔｎｏＮ．Ｔｅａｏｔｍｃｎａｓｓｉｙｈｕｄｎｅｎｎｅａｉｈｔｈｏｉｆｉｇｉｏａｓａ
第３Ｏ卷第１期２１年２月０１
文章编号：０１９１（０１００２１０ — ０４２１）１— ０７—０７
红外与毫米波学报
ＪｎｒｒｄＭｉｉ．Ｉｆａｅｌｍ．Ｗａｅｌｖｓ
Ｖｏ．３１０．Ｎｏ．１Ｆｅｒａｙ，０１ｂｕｒ２１
ａｇｒｔｍｓｓｎｓｔｖｏｔｎｔａａｕｅｗｈｎｂｅｎｐｉｄｔｙｅｒｐｃｒｌｕｎｉｉ．Ｉｒｅｏｓｌｅｔｏｅ，ａｌｏｉｈｉｅｉｉｅｔｈｅｉｉｉｌｖｌｅｉｇａｐｌｅｏｈｐｓｅｔａｍｘｎｇｎｏｄｒｔｏｖｈｅｐｒｂｌｍｎｗｐｐｏｃａｅｏｏｓｒｉｄＮＭＦｗａｒｐｅｏｃｅａｒａｈｂｓｄｎｃｎｔａｎｅｓｐｏｏｓｄｆｒｄｅｏｍｐｓｔｏｆｍｉｅｉｅｓｂｙｉｔｏｕｉｇｃｎｔａｎｓｏｂｕ — ｏｉｎｏｘｄｐｘｌｎｒｄｃｎｏｓｒｉｔｆａｎｉ
２ＴｅＫｙＬｂｒｔｙｏｖｃｔｒｇａｄＲｍｏｅｓｇＩｆｒａｉＭｉｓｆｄｃｔｎ，．ｈｅａｏａｒｆｏＷａｅＳａｅｎｎｅｔＳｎｉｏｍｔｎ（ｎｔｏＥｕａｏ）ｔｉｅｎｎｏｉｒｙｉＦｄｎＵｉｒｔ，ｈｎｈｉ２０３，ｈｎ）ｕａｎｖｓｙＳａｇａ０４３ＣｉａｅｉＡｓａｔＢｃｕｅｏｅｌａｍｎｅｏｊｃｖｎｔｎｔｅｔｄｔｎｌｏｎｇｔｅＭａｘＦｃｏｉｔｎ（ＭＦｂｔｃ：ｅａｓｆｈｃｌｉｉｉｔｂｅｔｅｆｃｏ，ｈｒｉｏａＮｎｅａｖｔａｔｚｉＮ）ｒｔｏｍａｎｈｉｕｉａｉｉｉｒｒａｏ

高光谱遥感分类和多光谱

高光谱遥感分类和多光谱高光谱遥感分类和多光谱是遥感技术中常用的两种影像分类方法。

高光谱遥感分类是指利用高光谱遥感影像数据进行地物分类和识别的过程，它利用地物的光谱特征来区分不同的地物类型。

多光谱遥感分类则是利用多波段遥感影像数据进行地物分类的方法，它将不同波段的光谱信息结合起来进行地物分类。

本文将分别介绍高光谱遥感分类和多光谱遥感分类的原理、应用和优缺点。

高光谱遥感分类是指通过获取地物光谱信息，在遥感影像中对地物进行分类和识别的过程。

高光谱遥感影像具有多个连续的窄波段，能够提供丰富的光谱信息。

在高光谱遥感分类中，首先需要对高光谱遥感影像进行预处理，包括大气校正、辐射校正、几何校正等。

然后，通过提取影像中每个像素的光谱响应曲线，利用统计学方法、机器学习算法或人工神经网络等方法对地物进行分类和识别。

高光谱遥感分类方法可以识别和区分植被、地表覆盖类型、土壤、水域等地物类型，具有较高的分类精度和信息提取能力。

高光谱遥感分类在农业、林业、环境监测、城市规划等领域具有广泛的应用。

在农业领域，高光谱遥感分类可以帮助农民进行作物种植监测、病虫害预警和灾害评估等工作。

在林业领域，高光谱遥感分类可以用于森林资源调查、森林火灾监测和病虫害防控等工作。

在环境监测领域，高光谱遥感分类可以用于土壤污染监测、水质评估和生态环境保护等工作。

在城市规划领域，高光谱遥感分类可以用于城市开发监测、建筑物变化检测和土地利用规划等工作。

然而，高光谱遥感分类也存在一些限制和挑战。

首先，高光谱遥感影像数据量大，处理和分析复杂，需要较大的计算资源和专业知识。

其次，高光谱遥感分类受到大气、云雾、阴影等因素的干扰，影响了分类的准确性。

另外，高光谱遥感分类容易受到地物的光谱变化和分类算法的选择等因素的影响，需要针对不同的分类对象和场景选择合适的方法。

多光谱遥感分类是指利用多波段遥感影像数据进行地物分类的方法。

多光谱遥感影像包含几个宽波段，主要包括可见光和近红外波段。

基于独立分量分析的高光谱遥感图像混合像元盲分解

ＩＣＡｏｐｒｐｅｔａｎｉｉｇｔｖｒｏｈｓｐｒｂｅ．Ｂｙｉｒｄｉｇｔｏｓｒｉｓｏｂｄｎｃｏｎｅａｉｅａ．ｆｒｈｙｅｓｃｒｌｕｍｘｎｏｏｅｃｍｅｔｉｏｌｍｎｔｏｕｃｎｈｅｃｎｔａｎｔｆａｕｎａｅｎｎｇｔｎｄａｖｂｎｄｎｅｓｍ —ｏｏｕａｅｕｔ— ｎｅ，ｔｅｐｕｐｏｅｏｕｒａｇｒｔｍｓｎｔｔｎｎｅｎｄｎｏｐｎｎｔｓｄｃｍｐｏｉｉｎｒｓｔａ — ｈｒｓｆｏｌｏｈｗａｏｏｆｄｉｄｐｅｅｔｃｍｏｅｓａｅｏｉｉｓｔｏｅｕｌｓｎｙｍｏｅＩｒｒｔｃｏｄｗｉｈｔｅｃｎｄｔｏｆｈｐｒｐｃｒｌｉｇｒｒ．ｎｏｄｅｏａｃｒｔｈｏｉｉｎｏｙｅｓｅｔａｍａｅｙ，ｗｅｄｖｌｐｅｎａｎｄｎｃｄｅｉｇｔｃｎｉｕｅｔ — ｅｅｏｄａｂｕａｅｍｏｌｎｅｈｑｏｄｅ
摘要：统的独立分量分析并不适用于高光谱遥感图像的混合像元解混，传因为图像中各端元的分布不是相互独立的．对这一问题，出了一种有约束的独立分量分析方法，实现遥感图像混合像元的盲分解．过在独立分量针提来通分析的目标函数中引入丰度非负约束与丰度和为一约束，变了传统的独立性假设．时，了更好地适用于遥感改同为数据分析，提出了一种自适应的丰度建模方法来描述数据的概率分布，各种不同的遥感数据进行建模．真数还对仿据和真实高光谱数据的实验结果表明，为一种无需光谱先验信息的算法，作具有更高的分解精度，为高光谱遥感图像混合像元的盲分解提供了一种有效的解决手段．关键词：光谱解混；立分量分析；高独丰度非负约束；丰度和为一约束中图分类号：Ｐ５Ｔ７１文献标识码：Ａ

第72章高光谱遥感图像分类ppt课件

28
初始类别参数的选定
初始类别参数是指：基准类别集群中心（数学期望）以及集群分布的协方差矩阵。因为无论采用何种判别函数，都要预先确定其初始类别的参量。以下为几种常用的方法：
29
1、像素光谱特征的比较法
首先，在遥感图像中定义一个抽样集，它可以是整幅图像的所有像素，但通常是按一定间隔抽样的像素；
15
欧几里德距离就是两点之间的直线距离。这是我们用的最多因而也是最为熟悉的一种距离。与我们习惯用的距离一致。欧氏距离的表达式为：
2. 欧几里德距离
n
2
di x k
x kj M ij
j1
欧氏距离中各特征参数也是等权的。以上两种距离都称为明可夫斯基(Minkowski)距离（以下简称明氏距离），使用明氏距离应该注意以下问题：
式中：Pwi 为先验概率，也就是在被分类的图像中类别wi出现的概率。PX wi 为似然概率，它表示在 wi这一类中出现像元X的
概率。只要有一个已知的训练区域，用这些已知类别的像元做
统计就可以求出平均值及方差、协方差等特征参数，从而可以
求出总体的先验概率。在不知道的情况下，也可以认为所有的Pwi
为相同。Pwi X 为后验概率。PX 表示不管什么类别出现的概率：
31
初始类别参数的选定
19
3、最大似然监督分类
最大似然法是经典的分类方法，已在宽波段遥感图像分类
中普遍采用。它主要根据相似的光谱性质和属于某类的概率最
大的假设来指定每个像元的类别。MLC法最大优点是能快速指定
被分类像元到若干类之中的一类中去。
从概率统计分析，要想判别某位置的向量属于哪一个类别，
判别函数要从条件概率 Pwi X i 1 , 2 , 3 , 来, m决定，