高光谱遥感

合集下载

高光谱遥感

高光谱遥感
光谱范围 400~850nm 采样间隔 1.8nm 光谱分辨率 <5nm 瞬时视场角 1.5mrad 行象元数 376 信噪比 ~200
• 中国:MAIS、PHI、OMIS-1(10个热波段)、 中国: 个热波段)、 、 、 ( 个热波段 CMODIS(神舟III号) 、Env-DD(环境灾害小卫星) (神舟 号 (环境灾害小卫星)
三、高光谱遥感技术优势与局限性
优势 1:充分利用地物波谱信息资源 :
图 不同波谱分辨率对水铝反射光谱曲线
优势 2: 利用波形 精细光谱特征进行分类与识别地物 : 利用波形/精细光谱特征进行分类与识别地物
Al-OH
Paragonite
Muscovite
Phengite
三种类型的白云母精细光谱特征
岩石的光谱发射率特征
航空高光谱遥感飞行设计图
(2)光谱特征参数定量分析技术 )
不同水分含量的叶片的光谱反射率
RWC(%)=24.5+7.13*面积 (R2=0.845)
(3)光谱匹配技术(二值编码) )光谱匹配技术(二值编码) • 岩矿光谱分类与识别
岩石和矿物
2.15-2.31微米 粘 土 矿 2.24-2.31微米 Mg-OH 对称性>1 滑石 2.15-2.19微米 叶蜡石 2.31-2.35微米 碳 酸 盐
优势 3: 利用图 谱实现自动识别地物并制图 : 利用图-谱实现自动识别地物并制图
局限1:海量数据的传输、 局限 :海量数据的传输、处理与存储 128波段的 波段的OMIS: 采集数据速率 采集数据速率60Mb/s;400Mb/km2 波段的 ;
高光谱遥感信息的图像立方体表达形式是一种新 高光谱遥感信息的图像立方体 表达形式是一种新 型的数据存储格式, 型的数据存储格式,其正面图像是由沿飞行方向的扫 描线合沿扫描方向的像元点组成的一景优选的三波段 合成的二维空间彩色影像; 合成的二维空间彩色影像;其后面依次为各单波段的 图象叠合,其数据量为所有波段图像的总和; 图象叠合,其数据量为所有波段图像的总和;位于图 像立方体边缘的信息表达了各单波段图像最边缘各像 元的地物辐射亮度的编码值或视反射率。 元的地物辐射亮度的编码值或视反射率。

高光谱遥感分解课件

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

高光谱遥感名词解释

高光谱遥感名词解释

高光谱遥感名词解释
1.高光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing):是遥感技术的一种,利用高光谱数据进行地物信息的提取。

高光谱遥感能够提供每个像元的数十至数百个波段的光谱数据,这些数据可以用来识别不同类型的地物,对地表的物理、化学和生物属性进行精确的定量分析。

2.光谱(Spectrum):是由不同波长的光组成的光线。

在高光谱遥感中,探测器可以测量出每个像元的光谱,也就是不同波长的光在该像元的反射率或辐射率的值。

3.反射率(Reflectance):是地物表面反射入射光的比率,是高光谱遥感中的一个重要参数。

不同地物的反射率在不同波段上表现出不同的特征,可以用来识别地物类型。

4.特征提取(Feature extraction):是高光谱遥感中的重要分析方法,通过数学和统计学方法对光谱数据进行处理,提取出地物的光谱特征,如反射率峰值、谷值和斜率等,用来识别地物类型和进行精确分类。

5.分类(Classification):是将地物根据其光谱特征划分为不同的类别的过程。

高光谱遥感中常用的分类方法包括基于像素的分类、基于物体的分类和基于混合像元的分类等。

6.多光谱遥感(Multispectral Remote Sensing):和高光谱遥感相似,但是只能提供少数几个波段的光谱信息。

多光谱遥感常用于地物类型的粗略分类,而高光谱遥感更加适用于地物的精细分类和属性分析。

高光谱遥感的概念

高光谱遥感的概念

定量反演与模型模拟技术
定量反演
利用高光谱数据反演地物参数, 如叶绿素含量、地表温度等。
模型模拟
建立地物光谱模型,模拟地物光 谱特征,用于预测和模拟。
参数优化
对反演和模拟的参数进行优化, 提高结果的准确性和可靠性。
04
高光谱遥感的应用案例
农业应用案例
作物分类与识别
土壤质量评估
高光谱遥感能够通过分析不同作物反射 的光谱特征,实现对农作物的精细分类 和识别,有助于精准农业的实施。
图像融合
将多源遥感数据融合,提 高信息量和分辨率。
图像增强
通过对比度拉伸、色彩映 射等手段,改善图像的可 视化效果。
特征提取与分类技术
特征提取
从高光谱数据中提取地物 光谱特征,如光谱曲线、 谱带宽度等。
分类识别
利用提取的特征进行地物 分类,识别不同类型地物。
精度评估
对分类结果进行精度评估, 提高分类准确率。
高光谱遥感的概念

CONTENCT

• 引言 • 高光谱遥感的原理 • 高光谱遥感的关键技术 • 高光谱遥感的应用案例 • 高光谱遥感的未来发展
01
引言
什么是高光谱遥感
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、飞机或其他遥感平台搭载的高光谱传感器,获 取地表反射、发射和散射的光谱数据,从而实现对地物的精细识 别和分类。
高光谱遥感的数据获取方式
采集方式
通过卫星或飞机搭载高光谱传 感器进行数据采集。
数据处理
对采集的高光谱数据进行预处 理、特征提取和分类识别等操 作。
应用领域
农业、环境监测、城市规划、 地质勘察等领域。
03

高光谱遥感

高光谱遥感
遥感分类
多光谱遥感:国际遥感界的共识是光谱分辨率在λ /10数量级范围 的称为多光谱(Multispectral),这样的遥感器在可见光和近红外 光谱区只有几个波段,如美国 LandsatMSS,TM,法国的SPOT等。 高光谱遥感:光谱分辨率在λ /100的遥感信息称之为高光谱遥感 (HyPerspectral)。它是在电磁波谱的可见光,近红外,中红外和 热红外波段范围内,获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。 其成像光谱仪可以收集到上百个非常窄的光谱波段信息。高光谱遥 感是当前遥感技术的前沿领域,它利用很多很窄的电磁波波段从感 兴趣的物体获得有关数据,它包含了丰富的空间、辐射和光谱三重 信息。高光谱遥感使本来在宽波段遥感中不可探测的物质,在高光 谱遥感中能被探测。 超高光谱遥感:而随着遥感光谱分辨率的进一步提高,在达到 λ /1000时,遥感即进入超高光谱(ultraspeetral)阶段。
土壤属性高光谱反演
土壤盐分
在土壤反射光谱中的特征光谱,从而对土壤营养状况和
土壤侵蚀状况做进一步检测与评价。有图可知,总氮在 0.55-0.60μm之间和0.80-0.85μm之间有较明显的反射峰 ,在1.4μm周围有较显著的吸收谷。
土壤水分
当土壤的含水率增加时,土壤的反射率下降,在水的吸
Hyperion/EO-1
Hyperion 传感器搭载于 EO-1 卫星平台,EO-1(Earth
Observing-1)是美国NASA 面向 21 世纪为接替 LandSat-7 而 研制的新型地球观测卫星,于 2000 年 11月发射升空,其卫 星轨道参数与 LandSat-7 卫星的轨道参数接近,之所以设计 相同轨道,目的是为了使 EO-1 和 LandSat-7 两颗星的图像 每天至少有 1~4 景重叠,以便进行比对。 传统的陆地资源卫星只提供为数不多的七个多光谱波段,远 远不能满足各种实际应用的需要,因此美国地质调查局 (USGS)与美国宇航局(NASA)合作发射了 EO-1 卫星, 并在该卫星上搭载了三种传感器分别是 ALI (the Advanced Land Imager), Hyperion, LEISA (the Linear Etalon Imaging Spectrometer Array)Atmospheric Corrector

高光谱遥感

高光谱遥感

高光谱遥感的基本概念
高光谱遥感的基础是波谱学,早在20世纪初波 谱学就被用于识别分子和原子的结构。由于物 质是由分子、原子构成的,组成物质的分子、 原子的种类及其排列方式决定了该物质区别于 其它物质的本质特征。当电磁波入射到物质表 面时,物质内部的电子跃迁,原子、分子的振 动、转动等作用使物质在特定的波长形成特有 的吸收和反射特征,能够通过物质的反射(或 吸收)光谱上反映出物质的组成成分与结构的 差异,然而这些吸收和反射特征在传统的多光 谱遥感数据上很难清楚地体现(童庆禧, 1990)。
10-1λ
>10-2λ
高光谱遥感的基本概念 2 Radiant
2 Spatial (2D)
高光谱图像立方体
2 Spectral
高光谱遥感的基本概念
z光谱分辨率高(λ×10-2)
特 点
z波段多⎯数十到数百 z谱⎯像合一的特点 z信息量大,一次数据获取达千兆(GB)级
z数据速率高,数十⎯数百兆比特/秒
10
ΕΟ−1/ΗΨ
220
ΠΕΡΙ ON
EO-1/ LAC
256
Landsat7
7/W TM+
Obv iew-4
MO DIS
MERIS
AR IES
400-2 500
2 5.4 12 0.0 1 6.5 <5.0 12.5 2 5.0 2 0.0-71.0 6 0.0 57 0.0 1 6.0 10 0.0 1 5.0 200 0.0 60 0.0 2 0.0 5 0.0 8.0 400/ 500
航天高光谱仪 Hyperion
遥感器 PLI-PMI C ASI S FSI AIS-1
AIS-2 AVI RIS (20 km) A SAS 改进 ASAS

高光谱遥感的原理与应用

高光谱遥感的原理与应用

高光谱遥感的原理与应用1. 高光谱遥感技术简介•高光谱遥感是一种用于获取地面物体光谱信息的遥感技术。

•与传统遥感技术相比,高光谱遥感具有更高的波段分辨率和更丰富的光谱信息。

•高光谱遥感技术的原理是通过采集地面物体在可见光和近红外波段的光谱反射信息,来获取物体的光谱特征。

2. 高光谱遥感的原理•高光谱遥感利用高光谱仪器来收集地面物体在一系列窄波段上的光谱反射数据。

•高光谱仪器通常由特定波段的传感器阵列组成,每个传感器负责收集一个波段的光谱数据。

•地面物体的光谱特征可以通过分析被收集到的光谱数据来确定。

3. 高光谱遥感的应用领域•农业:利用高光谱遥感技术可以监测作物的生长状态、优化农田管理以及检测病虫害等问题。

•矿产资源勘探:高光谱遥感可以检测矿产资源的类型和分布,有助于矿产资源勘探和开发。

•环境监测:高光谱遥感可以监测水体质量、土壤污染程度等环境参数,有助于环境保护和资源管理。

•森林火灾监测:通过高光谱遥感技术可以实时监测森林火灾的扩散情况,有助于及时采取灭火措施。

•城市规划:高光谱遥感可以提供城市土地利用信息,有助于城市规划和土地管理。

4. 高光谱遥感技术的优势•高光谱遥感技术具有较高的波段分辨率,可以获取更详细的光谱信息。

•高光谱遥感技术可以提供更准确的地物分类和识别能力。

•高光谱遥感技术可以探测隐蔽的物体特征,对物体的构成和结构提供更深入的了解。

•高光谱遥感技术具有较高的空间分辨率,可以提供更精细的地物信息。

5. 高光谱遥感技术的挑战和发展方向•数据处理:高光谱遥感技术生成的数据量巨大,对数据处理的算法和技术提出了新的挑战。

•传感器技术:高光谱遥感仪器的性能和稳定性需要不断提升,以满足复杂环境下的需求。

•数据标定和校正:高光谱遥感数据需要进行标定和校正,来消除传感器和大气等因素对数据的影响。

•数据分析和解释:高光谱遥感技术生成的数据需要进行分析和解释,以提取有用的地物信息。

6. 结论高光谱遥感技术是一种重要的遥感技术,具有广泛的应用前景。

高光谱遥感原理与方法

高光谱遥感原理与方法

高光谱遥感原理与方法
高光谱遥感是一种利用光谱信息来获取地物特征的遥感技术。

传统的遥感技术通过测量地物反射、辐射或散射的总辐射能量来获取地物信息,而高光谱遥感则可以在较短的时间内获取地物的详细光谱信息。

高光谱遥感的原理是利用遥感仪器将地球表面上被测量物体反射的电磁波信号分成很多独立的波段,称为光谱带。

每个光谱带对应于不同的波长范围,从可见光到红外波段。

对于每个光谱带,遥感仪器会记录地物对该波段的反射或辐射能量。

高光谱遥感的方法可以分为两个步骤:数据获取和数据分析。

数据获取阶段,需要利用高光谱遥感仪器对地表进行遥感观测。

高光谱遥感仪器通常由光学设备和光谱仪组成,可以捕捉地物反射的光谱信息。

数据分析阶段,利用计算机技术对获取的高光谱数据进行处理和分析。

首先,需要对原始数据进行预处理,包括大气校正、辐射校正等,以消除环境因素的影响。

然后,利用光谱特征进行地物分类和识别。

通过对高光谱数据分析,可以提取出地物的光谱特征,比如植被指数、土壤属性、水质等。

最后,可以将分析结果应用于各种领域,比如环境监测、农业管理、资源调查等。

总的来说,高光谱遥感通过光谱信息获取地物特征,具有较高
的分辨率和较强的光谱敏感性,可以提供更详细的地物信息,对于地球科学研究和自然资源管理具有重要意义。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
21
三、高光谱遥感发展历程(国内)
它是指在特定光谱域以高光谱分辨率同时获得连续的地物 光谱图像, 使得遥感应用可以在光谱维上进行空间展开, 定量分 析地球表层生物物理化学过程与参数。
之后, 成像光谱技术的研究进入了一个高速发展期, 各国纷 纷投入资金加大成像光谱仪的研究己加拿大、日本、澳大利亚 等国, 相继研制出了不同应用目的的成像光谱仪。 我国在成像 光谱仪的研究开发方面也取得了引人瞩目的成绩, 相继成功研制 出
6
讲课提纲:
6. 高光谱数据综合分析与系统构建 6.1 高空间分辨率与高光谱数据融合 6.2 空间信息辅助下的高光谱数据分析 6.3 时间信息辅助下的高光谱数据分析 6.4 高光谱数据处理与分析系统
7. 高光谱遥感应用 7.1 高光谱遥感应用——精准农业 7.2 高光谱遥感应用——植被生态 7.3 高光谱遥感应用——内陆水质 7.4 高光谱遥感应用——地质矿产 7.5 高光谱遥感应用——大气环境
MIDAS
MIDAS –TASC
ENVI
The Environment for Visualizing Images, Research Systems Inc
ERDAS
ERDAS-Hyperspectral Data Analysis Package
TETRACORDER
U.S. Geological Survey
22
三、高光谱遥感发展历程(国际)
20世纪70年代末期,成像光谱概念形成初期(美国GER的航空光谱研究,
美国喷气推进实验室JPL的航天飞机多光谱红外辐射计SMIRR )
GER的航空光 谱仪成功地检
1983年,第一台高分辨力航空成像光谱仪 (Airborne Imaging Spectrometer,AIS-1) ,JPL
5
讲课提纲:
3. 高光谱遥感图像辐射与几何校正 3.1 成像光谱仪定标 3.2 大气辐射传输理论 3.3 高光谱遥感图像大气辐射校正 3.4 高光谱遥感图像几何纠正
4. 光谱特征分析模型与方法 4.1 光谱特征选择 4.2 光谱特征提取 4.3 地物类型序列光谱分析
5. 光谱分解与图像分类 5.1 混合光谱模型 5.2 线性光谱解混 5.3 遥感图像分类概述 5.4 高光谱图像分类算法 5.5 高光谱图像地物识别与目标探测
可成像: 成像的方式多种多样,并不一定必须同时成像, 可通过点测量后的扫描成像,比如摆扫式成像 光谱仪、激光雷达等。(空间分布展示)
更接近于成像光谱的概念,高光谱的含义应 该更宽广,只要光谱分辨率高,即可认为是 高光谱。(超光谱)
14
一、高光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing)基本概念
高光谱图像结构
15
高光谱遥感发展综述
一、高光谱遥感的基本概念 二、高光谱遥感的主要特点 三、高光谱遥感发展历程 四、高光谱遥感的典型应用简介
16
二、高光谱遥感的主要特点
塑料膜
1. 图谱合一
一个数据立方体包含百 万条的地物光谱曲线
干燥植被
高岭石
白云石
绿色植被 方解石
17
二、高光谱遥感的主要特点
2. 光谱分辨率高
SIPS
The Spectral Image Processing System –University of Colorado
HYDICE
The HYDICE Starter Kit-Naval Research Lab
Genisis
General Imaging Spectrometry Interpretation System-WTJ systems
日本:ADEOS-2(GLI)
23
三、高光谱遥感发展历程(国内)
20世纪80年代中后期,发展高光谱成像系统 “七五期间”
“八五期间”
多波段扫描仪IR/UV 双波段, VIR/MIR/IR三波段, 6波段细分红外光谱 扫描仪(FIMS), 热红外多光谱扫描仪 (ATIMS),DGS 8 波段多光谱扫描仪, AMS 19波段多光谱 扫描仪,
测到了植物光 1.2~2.4
20世纪80年代末到21世纪初,成像光谱蓬勃发
谱红边“蓝移 微米,

效应”
128个波
SMIRR则首次 段,3.7
从空间轨道上 度视场
直接鉴别了粘
土矿物和碳酸
盐矿物
机载成像光谱仪器:
美国:AIS-2、GERIS、
AVIRIS、MIVIS、
DAIS-7915、HYDICE、
Probe、TEEMS、 星载成像光谱仪器:
新型模块化航空
“九五之后”
成像光谱仪
MAIS
技物所:PHI、OMIS(I、II)、
WHI
西安光机所:多种类型傅立叶变
换光谱仪(嫦娥、环境星)
北京理工大学:傅立叶变换光谱
仪研究Leabharlann 24三、高光谱遥感发展历程
JPL实验室1988年开发了第一个专门处理成像光谱仪图像的 软件包SPAM
1991年科罗拉多大学的CSES研究中心采用交互式 语言(IDL),研制成了基于UNIX工作站的成像光 谱处理系统SIPS
19
高光谱遥感发展综述
一、高光谱遥感的基本概念 二、高光谱遥感的主要特点 三、高光谱遥感发展历程 四、高光谱遥感的典型应用简介
20
三、高光谱遥感发展历程(国际)
20 世纪 80 年代兴起的新型对地观测技术——高光谱遥感 技术,始于成像光谱仪 (Imaging Spectrometer) 的研究计划。 该计划最早由美国加州理工学院喷气推进实验室(Jet Propulsion Lab, JPL) 的一些学者提出, 并在美国宇航局 (National Aeronautics and Space Administration, NASA) 的支 持下, 相继推出了系列成像光谱仪产品(叶荣华,2001), 如
12
一、高光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing)基本概念
高光谱遥感的直观特点: 波段窄:/100,在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳
米(nm)数量级 波段多: 数十甚至数百个以上 波段连续: 可提取连续的光谱曲线 可成像: 非点测量;每个像元可提取一个光谱曲线;且
7
高光谱遥感发展综述
一、高光谱遥感的基本概念 二、高光谱遥感的主要特点 三、高光谱遥感发展历程 四、高光谱遥感的典型应用简介
8
高光谱遥感发展综述
一、高光谱遥感的基本概念 二、高光谱遥感的主要特点 三、高光谱遥感发展历程 四、高光谱遥感的典型应用简介
9
遥感(Remote Sensing):通过电磁波与地物的相互作 用,以波谱和空 间两维成像方式来探测地物特性的技术。
测绘工程 ( 代码:080901)
2003年
遥感科学与技术 (代码:080902)
2008年
地理信息系统 (代码:080903) (2002年,资环)
3
主要参考教材:
[1] 张良培,张立福. 高光谱遥感,武汉大学出版社,2005. [2] 浦瑞良,宫 鹏. 高光谱遥感及其应用,高等教育出版社,2000.
SEBASS
美国:MODIS、EO-1(ALI、
加拿大:FLI/PML、Hyperion、LAC)、Might-
CASI、SASI、TABI Sat
澳大利亚:Geosan 美日合作:ASTER
MarkII、HyMap 欧空局:CHRIS、ENVISAT
德国:ROSIS
(MERIS)、
法国:IMS
澳大利亚:ARIES
紫 蓝 青 绿 黄橙 红
遥感探测谱段:可见光与近红外
电磁波与物质的相互作用形式
10
一、高光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing)基本概念
全色 Panchromatic
光学遥感技术的发展—— 光谱分辨率的不断提高
高光谱 Hyperspectral
多光谱 Multispectral
ISDAS
Imaging Spectrometer Data Analysis System-CCRS
PCI
PCI- ERDAS-Hyperspectral Data Analysis Package
The Spectral Geologist
JPL和USGS开发的SIS、ENVI软 件
加拿大的PCI软件中 的高光谱分析模块 中科院遥感应用研究所开发的高光谱图 像处理系统HIPAS 地矿部航空物探遥感中心开发的成像光谱数据 处理分析系统ISDPS
25
三、高光谱遥感发展历程
现有高光谱图像处理系统列表
高光谱图像处理系统名称 研发机构
HIPAS
加强型的颜 色感知
主要通过形状(空间信 息)识别地物
彩色color photography
主要通过光谱信 息识别地物
增加了颜色的感知
11
一、高光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing)基本概念
光学遥感技术的发展:
全色(黑白)--彩色摄影--多光谱扫描成像--高光谱遥感-超光谱。
➢机载航空成像光谱仪(Airborne Imaging Spectrometer, AIS)系列, ➢航空可见光 / 红外成像光谱仪(Airborne visible/Infrared Imaging Spectrometer, AVIRISh); ➢星载中分辨率成像光谱仪 (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS), ➢高分辨率成像光谱仪(High Resolution Imaging Spectrometer, HIRIS), 等等。
相关文档
最新文档