高光谱预处理实验指导书
光谱作业指导书
光谱作业指导书一、引言光谱是研究物质结构和性质的重要手段之一，广泛应用于化学、物理、生物等领域。
本指导书旨在为光谱作业提供详细的操作步骤和相关知识，帮助学生掌握光谱技术的基本原理和实验方法。
二、实验目的1. 了解光谱的基本概念和分类；2. 掌握常见的光谱仪器的使用方法；3. 学习光谱数据的分析和解读。
三、实验仪器和材料1. 分光光度计：型号XYZ-123；2. 标准溶液：A溶液、B溶液、C溶液；3. 试剂：甲醇、硫酸等。
四、实验步骤1. 准备工作a. 检查仪器是否正常工作，如有故障及时修理或更换；b. 清洗光学元件，确保无污染；c. 校准仪器，确保测量结果准确可靠。
2. 光谱测量a. 打开分光光度计电源，待仪器预热后进行测量；b. 调节仪器参数，如波长、积分时间等，根据实验要求进行设置；c. 使用甲醇进行基线校正，确保测量结果准确；d. 分别加入A溶液、B溶液和C溶液，记录吸光度数据；e. 绘制吸光度-波长曲线，进行光谱数据分析。
3. 数据处理和分析a. 对测得的吸光度数据进行平滑处理，排除噪声干扰；b. 计算各样品的最大吸光度和波长；c. 利用光谱数据，分析样品的组成、结构和性质。
五、实验安全注意事项1. 使用化学试剂时，注意防护措施，如佩戴手套、护目镜等；2. 遵守实验室规章制度，注意实验室卫生和安全；3. 注意仪器操作规范，避免损坏仪器和发生意外事故。
六、实验结果与讨论根据实验数据和分析结果，可以得出以下结论：1. A溶液的光谱图显示吸收峰位于400 nm附近，推测其主要成分为某种有机化合物；2. B溶液的光谱图显示吸收峰位于600 nm附近，推测其主要成分为某种无机物；3. C溶液的光谱图显示吸收峰位于800 nm附近，推测其主要成分为某种混合物。
七、实验结论通过本次实验，我们掌握了光谱的基本原理和实验方法，并成功测量了A、B、C三种溶液的光谱数据。
通过对光谱数据的分析，我们初步推测了各溶液的成分和性质。
Hyperion高光谱数据的预处理
图 1 EO - 1 卫星与 Landsat 7 卫星轨迹平面图
km2 。二是此数据需要编程订购 ,时间较长 。因此 ,在国内 开展 EO - 1 Hyperion 数据的应用研究较少 。
本单位通过国际合作获取了一景 Hyperion 数据 ,本文 着重阐述了 EO - 1 Hyperion 数据的预处理内容和方法ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ。
表 2 被剔除的 Hyperion 波段
Hyperion 原始波段
1～7 58～78 121～127 167～178 224～240
波长范围 (nm)
355～416 936～923 1 356～1 426 1 820～1 931 2 395～2 577
表 3 保留的 Hyperion 波段
Hyperion 原始波段
3 Hyperion 数据预处理
Hyperion 数据预处理流程见图 2 ,预处理后得到 Hyperi2
on 反射率图像 。
3. 1 非正常像元的分类
Hyperion 图像上非正常像
元大致分为 5 类 : ①像元值为
零的波段 ,称未定标波段 ; ②一
行或一列像元 DN 值为零或非
《ENVI》实验指导
《ENVI》实验指导书ENVI快速入门一、软件概况介绍：ENVI（The Environment for Visualizing Images）遥感影像处理软件是由美国著名的遥感科学家用IDL开发的一套功能齐全的遥感影像处理软件，它是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
曾获2000、2001年美国权威机构NIMA遥感软件测评第一。
ENVI的应用领域包括：地质、林业、农业、模式识别、军事、自然资源勘探、海洋资源管理、环境和土地利用管理等。
二、ENVI的安装1、ENVI永久许可1)ENVI浮动license：服务器版，多个用户可以同时访问一个服务器，服务器需要安装license，客户端不需要安装license，但是需要进行设置。
2)ENVI加密狗：加密狗也需要license安装，但是有灵活、不依赖网卡的特点。
3)ENVI网卡加密：利用网卡号的唯一性进行加密，如果更换机器时，需要将原来的网卡拔下重新安装在新机器上。
2、ENVI临时许可三、目录结构介绍一般情况下ENVI安装在RSI文件夹下，完全版本包括IDL60、License等文件夹，ENVI的所有文件及文件夹保存在IDL60\products\ENVI40下。
✧Bin：相应的ENVI运行目录。
✧Data：数据目录，保存一矢量文件夹（一些矢量数据）和一些例子数据（有些数据有头文件，有些数据没有头文件）。
✧Flt_func：ENVI常规传感器的光谱库文件。
例如：aster、modis、spot、tm等。
✧Help：ENVI的帮助文档。
✧Lib：IDL生成的可编译的程序，用于二次开发。
✧Map_proj：影像的投影信息，文本格式，客户可以进行定制。
✧Menu：ENVI菜单文件，可以进行中、英文菜单互换。
并不是所有的英文菜单都已经汉化，汉化工作我们正在做，以后会陆续推出。
✧Save：应用IDL可视化语言编译好的、可执行的ENVI程序。
高光谱预处理方法
高光谱预处理方法嘿，咱今儿就来说说高光谱预处理方法。
这玩意儿啊，就好比是给高光谱数据来一场精心的打扮，让它能以最美的姿态展现在我们面前。
你想想看，高光谱数据就像是一个有点乱糟糟的大杂烩，里面啥都有。
有各种干扰信号啦，噪声啦，乱七八糟的。
那我们要怎么把它整理清楚呢？这就用到我们的预处理方法啦！比如说，我们得给它来个“洗澡”，把那些不必要的杂质、噪声啥的给洗掉，让数据变得干净清爽。
这就像是我们洗脸一样，把脸上的灰尘啊、脏东西啊都洗掉，才能露出我们干净的脸蛋呀。
还有呢，我们要对它进行一些调整，让它更符合我们的要求。
比如说，让数据的强度啊、对比度啊啥的更合适，就像我们给照片调个色，让它看起来更漂亮、更吸引人。
那具体有哪些预处理方法呢？比如说归一化，这就好比是把高光谱数据都放在一个标准的框框里，让它们都能有个比较的基准。
还有平滑处理，就像给数据磨了个皮，让它变得更光滑、更细腻。
再说说去噪，这可太重要啦！就像我们要把耳边那些嗡嗡响的蚊子赶走一样，把那些讨厌的噪声都去掉，让数据更清晰、更准确。
咱可别小瞧了这些预处理方法啊，它们就像是高光谱数据的美容师、造型师，能让数据变得更有价值，更能为我们所用。
没有它们，那高光谱数据可能就像是一个蓬头垢面的人，谁还愿意去仔细研究它呢？而且啊，不同的应用场景可能需要不同的预处理方法呢。
就好像不同的人适合不同的发型和妆容一样，得根据具体情况来选择合适的方法。
你说要是不进行预处理，那会咋样？那数据可能就乱七八糟的，根本没法用嘛！那我们之前的努力不都白费啦？所以啊，高光谱预处理方法真的是太重要啦！咱可得好好掌握这些方法，让高光谱数据发挥出它最大的作用。
别嫌麻烦，想想看，要是能通过这些预处理让我们得到更准确、更有用的信息，那不是很值得吗？咱就踏踏实实地做好每一步，让高光谱数据在我们的手中变得闪闪发光！怎么样，现在是不是对高光谱预处理方法有了更深的认识啦？。
机载高光谱数据预处理技术研究报告
项目编号：机载高光谱数据预处理技术研究报告南京理工大学模式识别与图像处理教研室二○一○年十二月二十一日目录前言 (3)1 大气辐射传输机理及模型研究 (4)1.1大气辐射传输机理 (4)1.1.1大气吸收作用 (5)1.1.2大气散射作用 (12)1.1.3大气反射和折射作用 (12)1.2典型大气辐射传输模型研究 (13)1.2.1 LOWTRAN (13)1.2.2 MODTRAN辐射传输模型 (14)1.2.3 5S模型 (16)1.2.4 6S模型 (16)1.2.5 6SV模型 (18)1.2.6 基于6SV的大气校正机理 (19)1.3影响大气辐射传输模型计算结果的主要因素 (22)1.3.1 大气参数的影响 (22)1.3.2 地表特性假设 (23)1.3.3 大气辐射传输理论的选择 (24)2 典型大气校正方法及光谱反演模型研究 (26)2.1不变目标法 (27)2.2直方图匹配法 (27)2.3参考值大气校正法 (28)2.4基于地面线性回归经验模型法 (28)2.5大气阻抗植被指数法 (28)2.6黑暗像元法 (29)2.7基于大气辐射传输模型的大气校正方法 (31)2.8综合大气校正方法 (33)2.9高光谱遥感图像的大气校正 (33)3 基于6SV的机载高光谱图像快速大气校正方法 (35)3.1辐射定标及辐射校正 (36)3.2大气模式 (37)3.3气溶胶光学厚度反演 (37)3.4大气水汽含量反演 (40)3.5光谱响应 (41)3.6辐射传输方程求解及像素级校正 (42)总结 (44)参考文献 (45)前言按照中国地质调查局“机载高分辨率矿物成像光谱仪研制”工作的实际需求，本单位承担“机载高光谱数据预处理技术研究”工作，通过飞行时间和大气参数，对机载高光谱数据进行大气校正，使其能够正确反映地面目标属性，以便对机载高光谱数据进行后续的定量分析、信息提取以及遥感应用。
本课题根据电磁波在大气中的辐射传输原理，研究大气的散射和吸收引起的辐射误差校正模型与算法，分析比较LOWTRAN、MODTRAN、6S、6SV等典型的大气辐射传输模型，探索适用于机载高光谱成像系统的大气辐射传输校正模型。
CHRIS／PROBA高光谱数据的预处理
理， 获得较好质量 的影像 ， 为影像 的进一步分析和实际应用提供保 障。
关键 词 ： ＨＲＩ／ ＲＯ Ａ； Ｃ Ｓ Ｐ Ｂ 高光谱 图像 ； 去条带 ； 大气校正
中图分类号 ： ７ ＴＰ ９ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ６７ ４ （０ ８０ —０ ００ １０— ９９ ２ ０ ）１０ ４—４
一
种成像 装 置 ， 成像 模 式多 ， 光谱 范 围宽 ， 分辨率 高 ，
同一地点 ５ 个不同角度成像 。这些优点不仅有利于 生 物量评 估和 生物 健 康 状 况 的监 测 ， 而且 对 于 植 被
或林 地 的冠层 结构 、 密度 、 识别 植 被或林 木种 类方 面 也很 有帮 助 。 目前 ， 世界 上约 有 ５ ６个科 学 团 队正 在 准备 使用 Ｃ Ｉ ＨＲ Ｓ数据 用 于各 种 各样 更 为 广 泛 的科 学研 究 ｌ 。但 在 国 内开展 Ｃ 】 ］ ＨＲＩ／ Ｒ Ａ 数据 应 Ｓ Ｐ ＯＢ 用 还 比较 少 ， 文 着 重 阐述 了 Ｃ 本 ＨＲＩ／ Ｒ Ａ 数 Ｓ Ｐ ＯＢ 据 的预 处理 内容 和方 法 ， 以后 的研究 、 产 和应用 为 生
维普资讯
第１ ７卷第 １ 期 ２０ ０ ８年 ２月
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ＥＮＧＩ ＮＥＥ ＮＧ Ｕ ＲＶＥＹＩ ＲＩ ＯＦ Ｓ ＮＧ ＡＮＤ ＡＰＰ ＮＧ Ｍ Ｉ
ＣＨＲＩ／ ＲＯＢ 高 谱 数 据 的预 处理 ＳＰ Ａ 光
Hale Waihona Puke 欧空 局 于 ２ ０ 年 １ ０１ ０月 ２ ２日发射 的新 一代 微卫 星 ，
为太 阳同 步 轨 道 ， 道 高 度 ６ ５ｋ 倾 角 ９ ． ９ 。 轨 １ ｍ， ７８。
光谱作业指导书
光谱作业指导书一、引言光谱是研究物质性质和结构的重要手段之一，广泛应用于化学、物理、生物学等领域。
本指导书旨在匡助学生理解光谱的基本原理和操作步骤，提供相应的实验指导，以便学生能够顺利完成光谱作业。
二、光谱基础知识1. 光谱的定义光谱是指将光按照波长进行分解并记录其强度的过程。
根据波长范围的不同，光谱可分为可见光谱、紫外光谱、红外光谱等。
2. 光谱的分类根据光谱的测量方法和原理，光谱可分为吸收光谱、发射光谱和拉曼光谱等。
3. 光谱仪的构成光谱仪主要由光源、样品室、光栅、检测器和数据处理系统等组成。
光源产生光，样品室用于放置待测样品，光栅用于分散光束，检测器用于测量光强度，数据处理系统用于记录和分析数据。
三、光谱实验操作指导1. 实验前准备a. 检查光谱仪的各部件是否完好，并进行必要的校准。
b. 准备待测样品，并按照实验要求进行处理，如稀释、溶解等。
2. 光谱测量步骤a. 打开光谱仪电源，待仪器启动完成后，进行暗噪声测量。
b. 将待测样品放置于样品室中，并调整光栅的角度和入射光强度。
c. 选择合适的测量模式（吸收光谱、发射光谱等），设置波长范围和积分时间。
d. 点击开始测量按钮，记录测量数据，并保存数据文件。
3. 数据处理与分析a. 使用数据处理软件打开保存的数据文件。
b. 根据实验要求，进行光谱数据的处理，如峰位分析、吸收峰面积计算等。
c. 进行数据图表的绘制，以便更直观地展示实验结果。
d. 根据实验目的，对实验结果进行分析和讨论，并撰写实验报告。
四、光谱实验注意事项1. 安全操作在进行光谱实验时，要注意避免直接接触光源和样品，以免造成伤害。
同时，注意遵守实验室的安全规定，佩戴实验室所需的个人防护装备。
2. 仪器操作在操作光谱仪时，要轻拿轻放，避免碰撞和摔落。
调整光栅角度时，应注意不要触碰光栅表面，以免损坏。
3. 样品处理在进行光谱实验前，要对待测样品进行适当的处理，如稀释、溶解等。
同时，要避免样品受到污染，以免影响实验结果。
光谱作业指导书
光谱作业指导书一、引言光谱是研究物质结构和性质的重要手段之一，广泛应用于化学、物理、生物等领域。
本指导书旨在帮助学生理解光谱的基本原理、常见的光谱技术以及光谱数据的分析与解读方法，以提高学生在光谱实验中的实验操作能力和数据处理能力。
二、光谱的基本原理1.1 光谱的定义光谱是将物质辐射或吸收的电磁波按照波长或频率进行分解，得到一系列连续或离散的波长或频率的分布图谱。
1.2 光谱的分类光谱可分为连续光谱和离散光谱两种类型。
连续光谱是指物质发出或吸收的光在波长或频率上连续分布的光谱，如黑体辐射光谱。
离散光谱是指物质发出或吸收的光在波长或频率上呈现离散分布的光谱，如原子吸收光谱和分子振动光谱等。
1.3 光谱的测量方法常见的光谱测量方法包括吸收光谱、发射光谱和散射光谱。
吸收光谱是通过测量物质对入射光的吸收程度来获得的，常用的技术有紫外可见吸收光谱和红外吸收光谱等。
发射光谱是通过测量物质发出的光的强度和波长来获得的，常用的技术有荧光光谱和拉曼光谱等。
散射光谱是通过测量物质对入射光的散射程度来获得的，常用的技术有拉曼散射光谱和散射光谱等。
三、常见的光谱技术2.1 紫外可见吸收光谱紫外可见吸收光谱是通过测量物质对紫外可见光的吸收程度来获得的。
该技术可以用于定量分析和定性分析。
常用的仪器有分光光度计和紫外可见分光光度计等。
2.2 红外吸收光谱红外吸收光谱是通过测量物质对红外辐射的吸收程度来获得的。
该技术可以用于研究物质的结构和功能。
常用的仪器有红外光谱仪和傅里叶变换红外光谱仪等。
2.3 荧光光谱荧光光谱是通过测量物质在受激光照射下发出的荧光光的强度和波长来获得的。
该技术可以用于研究物质的结构和性质。
常用的仪器有荧光光谱仪和时间分辨荧光光谱仪等。
2.4 拉曼光谱拉曼光谱是通过测量物质对激光散射后的光的频率变化来获得的。
该技术可以用于研究物质的结构和振动信息。
常用的仪器有拉曼光谱仪和共聚焦拉曼光谱仪等。
四、光谱数据的分析与解读方法3.1 峰位和峰型分析在光谱中，峰位是指吸收、发射或散射峰的波长或频率位置，峰型是指峰的形状。
高光谱算法实验
高光谱算法实验
高光谱算法实验是指通过使用高光谱数据进行数据处理
和分析，以提取有关地物或场景的详细光谱信息的实验研究。
以下是一个基本的高光谱算法实验流程：
1. 数据获取：获取高光谱遥感数据，可以通过航空或卫星遥感传感器收集。
2. 数据预处理：对获取的高光谱数据进行预处理，包括噪声去除、大气校正、几何校正等。
3. 特征提取：根据实验的目标，选择合适的特征提取方法，例如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等，提取数据中的有用光谱信息。
4. 数据分类/回归：使用合适的分类或回归算法对提取
的特征进行处理，将数据分为不同的类别或预测目标变量。
5. 算法评估：对实验结果进行评估，包括精度评估、交叉验证等，以验证算法的准确性和可靠性。
6. 结果分析：分析实验结果，探索数据中的光谱特征和相关信息，获取对应地物或场景的相关知识。
7. 优化和改进：根据实验结果和分析，对算法进行优化和改进，以提高分类或回归的准确性和稳定性。
在高光谱算法实验中，常用的算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、卷积神经网络(CNN)等。
根据实际需求和研究目标，可以选择合适的算法进行实验和分析。
需要注意的是，高光谱算法实验需要充分理解高光谱数
据的特点和处理方法，并结合实际应用场景进行合理的算法选择和实验设计。
同时，实验中的数据预处理、特征提取和算法评估等步骤也需要谨慎进行，确保实验结果的可靠性和科学性。
Hyperion高光谱数据的预处理
段 1～7 、58～76 、225～242 。将定标波段提取出来生成一幅
198 个波段的图像 。 由于 VN IR 的波段 56～57 和 SWIR 的波段 77～78 重
叠 ,实际上只有 196 个独立的波段 ,且 SWIR 77～78 的噪音 比 VN IR 56 ～ 57 的 大 , 通 常 保 留 VN IR 56 ～ 57 , 而 删 除 SWIR 77～78 。这样 ,生成一幅 196 个波段的图像 ,其对应原 始波段为 8～57 和 79～224 。
和 L1R 产品中的 VN IR 波段与 SWIR 波段之间的空间位置 是经过纠正的 ,用户无需再进行匹配 。本研究所用数据为
L1R 产品 。
收稿日期 :2005 - 03 - 10 修订日期 :2005 - 07 - 07 基金项目 :国家 863 课题“遥感数据森林资源定量应用”(编号 :2002AA133050) 资助 。 作者简介 :谭炳香 (1966～) , 女 ,山东昌邑人 ,副研究员 ,硕士 ,主要研究领域 :林业与环境资源遥感应用 。
B IL Network ( IEEE) 800 ,427 ,520 (bytes)
Hyperion L1 产品只有一种数据格式 , 即 : Hierarchical Data Format ( HDF) , 波段存储格式为 B IL 。Hyperion L1 产 品又分为 L1A 、L1B 和 L1R 三种 。2002 年以前处理的数据 为 L1A 。L1B 产品由美国 TRW 处理而成 ,L1R 产品由美国 USGS 处理生成 。L1A 与 L1B 和 L1R 最大的不同在于 L1A 产品没有纠正 VN IR 与 SWIR 之间的空间错位问题 ,而 L1B
(完整word版)高光谱数据处理基本流程
高光谱分辨率遥感用很窄(10—2l）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。
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，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上,而且各光谱通道间往往是连续的,每个像元均可提取一条连续的光谱曲线，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（Imaging Spectrometry)遥感。
高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点：(1）波段多—-可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段；(2）光谱范围窄——波段范围一般小于10nm；（3）波段连续—-有些传感器可以在350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱；(4）数据量大——随着波段数的增加，数据量成指数增加；（5）信息冗余增加—-由于相邻波段高度相关，冗余信息也相对增加。
优点：（1）有利于利用光谱特征分析来研究地物；（2）有利于采用各种光谱匹配模型；(3）有利于地物的精细分类与识别。
ENVI高光谱数据处理流程：一、图像预处理高光谱图像的预处理主要是辐射校正，辐射校正包括传感器定标和大气纠正。
辐射校正一般由数据提供商完成。
二、显示图像波谱打开高光谱数据,显示真彩色图像，绘制波谱曲线，选择需要的光谱波段进行输出.三、波谱库1、标准波谱库软件自带多种标准波谱库，单击波谱名称可以显示波谱信息。
2、自定义波谱库ENVI提供自定义波谱库功能，允许基于不同的波谱来源创建波谱库，波谱来源包括收集任意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文件、感兴趣区均值、波谱破面和曲线等等.3、波谱库交互浏览波谱库浏览器提供很多的交互功能，包括设置波谱曲线的显示样式、添加注记、优化显示曲线等四、端元波谱提取端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的特征地物类型，它实际上代表图像中没有发生混合的“纯点"。
端元波谱的确定有两种方式：（1）使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元"，一般从标准波谱库选择；(2）在遥感图像上得到的“图像端元”.端元波谱获取的基本流程：（1）MNF变换重要作用为：用于判定图像内在的维数；分离数据中的噪声；减少计算量；弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足。
光谱作业指导书
光谱作业指导书一、引言光谱是研究物质的一种重要手段，通过测量物质与电磁波的相互作用，可以获取物质的结构、组成和性质等信息。
本指导书旨在提供光谱实验的基本原理、操作步骤以及数据处理方法，帮助学生更好地理解和掌握光谱分析技术。
二、实验目的本实验旨在通过对某种物质的光谱测量，了解光谱仪的基本原理、熟悉光谱测量的操作步骤，并学习如何分析和解释光谱数据。
三、实验原理1. 光谱仪的原理光谱仪是一种用于测量物质光谱的仪器。
其基本原理是将光分散成不同波长的成分，然后通过检测器对各个波长的光强进行测量。
常见的光谱仪有分光光度计、红外光谱仪、紫外可见光谱仪等。
2. 分子光谱的原理分子光谱是通过测量分子与电磁波的相互作用来研究分子结构和性质的方法。
常见的分子光谱包括红外光谱、紫外可见光谱和核磁共振光谱等。
四、实验步骤1. 准备工作（1）检查光谱仪的工作状态，确保仪器正常运行。
（2）准备待测物质的样品，并按照实验要求进行处理和制备。
2. 光谱测量（1）将待测样品放置在光谱仪的样品室中。
（2）选择适当的波长范围和光强范围，并设置光谱仪的参数。
（3）开始测量，并记录每个波长处的光强数值。
3. 数据处理（1）对测得的光谱数据进行平滑处理，去除噪声和干扰。
（2）根据光谱的特征峰位置和形状，分析样品的成分和性质。
（3）利用光谱数据进行定量分析或定性分析，得出相关结论。
五、实验注意事项1. 在操作光谱仪时，要注意保持仪器的清洁和稳定，避免对结果产生干扰。
2. 样品的制备要准确、均匀，避免产生误差。
3. 在进行光谱测量时，要选择适当的波长范围和光强范围，以保证测量结果的准确性和可靠性。
六、实验结果与讨论根据实验测得的光谱数据，可以得出样品的成分和性质等信息。
通过对光谱数据的分析和解释，可以进一步探讨样品的结构和特性，为相关领域的研究提供参考和依据。
七、结论通过本实验，我们学习了光谱仪的基本原理和操作步骤，掌握了光谱数据的处理和分析方法。
光谱作业指导书
光谱作业指导书一、引言光谱学是研究物质与光之间相互作用的科学，广泛应用于物理、化学、生物学等领域。
本指导书旨在提供光谱作业的详细步骤和操作要求，匡助实验人员正确进行光谱实验，并获取准确的实验数据。
二、实验目的本次实验的目的是通过测量和分析样品的光谱，了解样品的组成、结构以及与光的相互作用的特性。
具体目标如下：1. 学习使用光谱仪器进行光谱测量；2. 掌握光谱数据的处理和分析方法；3. 理解样品的光谱特性，如吸收谱、发射谱等。
三、实验器材和试剂1. 光谱仪：型号为XXX，工作波长范围为XXX；2. 样品：选择适当的样品进行测试，如某种溶液、固体物质等；3. 试剂：根据实验需要选择适当的试剂，如溶剂等。
四、实验步骤1. 准备工作：a. 检查光谱仪的工作状态，确保仪器正常运行；b. 准备样品，根据实验要求将样品制备成合适的形式，如溶液或者固体；c. 根据实验要求选择合适的试剂，如溶剂等。
2. 光谱测量：a. 打开光谱仪电源，待仪器预热稳定后，进行基线校正；b. 将样品放置于光谱仪的样品室中，调整仪器参数，如波长、积分时间等；c. 开始测量样品的光谱，记录测量的光谱曲线。
3. 数据处理：a. 对测量到的光谱曲线进行平滑处理，去除噪声和杂散信号；b. 根据实验要求选择合适的数据处理方法，如峰值分析、积分面积计算等；c. 分析处理后的数据，获取样品的光谱特性参数。
4. 结果分析：a. 对实验结果进行分析和解释，比较不同样品的光谱特性差异；b. 根据实验目的，结合已有知识，对实验结果进行合理解释；c. 讨论实验结果的可靠性和误差来源。
五、实验安全注意事项1. 在操作光谱仪器时，应注意安全防护，避免直接暴露于强光源下；2. 使用试剂时要注意防护措施，如佩戴手套、安全眼镜等；3. 实验结束后，及时关闭光谱仪电源，并对试剂和样品进行妥善处理。
六、实验结果记录实验人员应将实验过程中的数据、观察结果和分析结果进行详细记录，包括但不限于以下内容：1. 样品的命名和来源；2. 光谱测量的参数设置；3. 光谱曲线的绘制；4. 数据处理和分析结果；5. 实验过程中的观察和发现。
高光谱成像预处理方法
高光谱成像预处理方法1.引言1.1 概述引言部分是文章的开头部分，用于介绍文章的背景、研究领域和主题。
在"概述"章节中，可以对高光谱成像预处理方法进行简要描述，为读者提供一个整体的认识。
以下是一个参考的概述部分的内容：概述在高光谱成像技术领域，高光谱成像预处理方法扮演着不可或缺的角色。
高光谱成像是一种先进的数据采集技术，通过捕捉物体在多个连续谱段上的反射和辐射信息，能够提供丰富的光谱和空间信息。
然而，由于各种因素的影响，高光谱图像中常常存在着噪声、条纹和光照不均等问题，严重影响了数据质量和信息提取的准确性。
为了解决这些问题，研究人员提出了各种高光谱成像预处理方法，以提高数据质量和信息提取的准确性。
高光谱成像预处理方法是指在数据采集之后，在进行下一步数据分析之前，对高光谱图像进行的一系列处理和优化操作。
这些方法主要包括了噪声去除、光照校正、建立坐标系、波段选择和特征提取等步骤。
本文将对高光谱成像预处理方法进行深入探讨，并在此基础上提出一种新的高光谱成像预处理方法。
通过对现有研究成果的总结与分析，我们将详细介绍各种预处理方法的原理、特点和适用范围，并探讨其在高光谱成像领域中的应用价值。
借助本文的阐述，读者将能够更好地理解高光谱成像预处理方法的重要性和必要性，为后续的高光谱数据分析和信息提取工作提供有力支撑。
在文章的后续章节中，我们将进一步介绍高光谱成像技术的原理和相关的预处理方法，旨在为读者提供一份全面且系统的参考。
1.2 文章结构文章结构本文一共分为引言、正文和结论三个部分。
1. 引言引言部分主要对高光谱成像预处理方法进行概述，介绍本文的目的和研究背景。
首先，将简要介绍高光谱成像技术的基本原理和应用领域。
然后，说明本文的结构和内容安排，引出下文要讨论的高光谱成像预处理方法。
最后，明确本文的目的，即研究不同的高光谱成像预处理方法，并比较它们的效果和适用性。
2. 正文正文部分将详细介绍高光谱成像预处理方法。
高光谱遥感影像预处理流程
高光谱遥感影像预处理流程Hyperspectral Remote Sensing Image Preprocessing Workflow.Hyperspectral remote sensing (HRS) is a powerful tool for extracting detailed information about the Earth's surface. HRS images are typically collected by airborne or spaceborne sensors that measure the reflectance of sunlight in hundreds of narrow spectral bands. This high spectral resolution allows for the identification and characterization of a wide range of materials, including vegetation, minerals, and water.The preprocessing of HRS images is an important step that can significantly improve the quality of the data and the accuracy of subsequent analysis. The preprocessing workflow typically includes the following steps:1. Radiometric calibration: This step corrects for the effects of the sensor's response to incoming radiation. Itconverts the raw digital numbers (DNs) recorded by the sensor into reflectance values that are proportional to the amount of light reflected by the target.2. Atmospheric correction: This step removes theeffects of the atmosphere on the image data. The atmosphere can absorb and scatter light, which can distort thespectral signatures of the targets. Atmospheric correction algorithms use information about the atmospheric conditions to estimate and remove these effects.3. Geometric correction: This step corrects for the geometric distortions in the image data. These distortions can be caused by the sensor's viewing geometry, the Earth's curvature, and the terrain. Geometric correction algorithms use information about the sensor's position and orientation to rectify the image data to a specified coordinate system.4. Spectral resampling: This step resamples the image data to a common spectral resolution. This is typically done to reduce the dimensionality of the data and to makeit more compatible with other data sources.5. Noise reduction: This step removes noise from the image data. Noise can be caused by a variety of factors, including sensor noise, atmospheric noise, and quantization noise. Noise reduction algorithms use various techniques to estimate and remove noise from the data.The preprocessing workflow can be customized to meet the specific needs of the application. For example, if the data is to be used for vegetation classification, then it may be necessary to apply additional preprocessing steps, such as vegetation indices or spectral unmixing.中文回答：高光谱遥感影像预处理流程。
光谱作业指导书
光谱作业指导书一、引言光谱是研究物质性质和结构的重要手段之一。
通过测量物质在不同波长范围内的吸收、发射或散射光的强度变化，可以获取物质的光谱信息，从而推断物质的组成、结构和性质等。
本指导书旨在帮助学生掌握光谱的基本原理、实验方法和数据处理技巧，以提高实验操作能力和科学研究水平。
二、实验目的1. 了解光谱的基本概念和分类；2. 掌握光谱仪的使用方法和操作技巧；3. 学会测量和分析吸收光谱、发射光谱和拉曼光谱；4. 掌握光谱数据的处理和解读方法。
三、实验仪器和材料1. 光谱仪：XYZ型光谱仪；2. 样品：A、B两种溶液样品；3. 光谱软件：SpectraPro。
四、实验步骤1. 准备工作：a. 检查光谱仪是否正常工作，确保光源和检测器的连接正确；b. 将样品A和B分别注入两个样品槽中；c. 打开光谱软件，设置光谱仪的参数，如波长范围、积分时间等。
2. 吸收光谱测量：a. 选择样品A，点击软件上的“吸收光谱”按钮；b. 调整波长范围，选择合适的波长范围进行测量；c. 点击“开始测量”按钮，记录吸收光谱的数据；d. 重复以上步骤，测量样品B的吸收光谱。
3. 发射光谱测量：a. 选择样品A，点击软件上的“发射光谱”按钮；b. 调整波长范围，选择合适的波长范围进行测量；c. 点击“开始测量”按钮，记录发射光谱的数据；d. 重复以上步骤，测量样品B的发射光谱。
4. 拉曼光谱测量：a. 选择样品A，点击软件上的“拉曼光谱”按钮；b. 调整波长范围，选择合适的波长范围进行测量；c. 点击“开始测量”按钮，记录拉曼光谱的数据；d. 重复以上步骤，测量样品B的拉曼光谱。
5. 数据处理：a. 打开数据处理软件，导入吸收光谱、发射光谱和拉曼光谱的数据；b. 对数据进行平滑处理、峰位分析和峰面积计算；c. 绘制吸收光谱、发射光谱和拉曼光谱的图谱，并进行解读。
光谱作业指导书结束以上是关于光谱作业指导书的详细内容。
通过本指导书，学生可以了解光谱的基本概念和分类，掌握光谱仪的使用方法和操作技巧，学会测量和分析吸收光谱、发射光谱和拉曼光谱，并掌握光谱数据的处理和解读方法。
高光谱snv预处理
高光谱snv预处理高光谱数据的预处理是在数据分析过程中必不可少的步骤。
而SNV （Standard Normal Variate）预处理方法是一种常用的数据标准化方法，它可以消除光谱数据中由于多种因素引起的变异，提高数据的可比性和可靠性。
本文将详细介绍高光谱SNV预处理的原理和步骤，以帮助读者更好地理解和应用该方法。
一、SNV预处理概述SNV预处理方法主要通过对光谱数据进行均值中心化和标准差缩放，来消除数据中的非特异性测量误差。
它在不损失数据原始信息的前提下，能够更好地突出光谱中的特征信息，减少干扰因素对数据分析结果的影响。
因此，SNV预处理广泛应用于高光谱数据分析领域。
二、SNV预处理步骤1. 数据准备在进行SNV预处理之前，需要先准备好高光谱数据。
这些数据可以通过光谱仪器采集到，或是从数据库中获取。
确保数据的质量和完整性对正确的预处理结果至关重要。
2. 均值中心化SNV预处理的第一步是对数据进行均值中心化。
这意味着将每个样本的光谱数据减去样本的平均光谱值。
这样做可以抵消光谱数据中的整体偏移，使其分布更加集中在零附近，方便后续的标准差缩放步骤。
3. 标准差缩放均值中心化之后，需要对数据进行标准差缩放。
这一步骤可以通过将每个样本的光谱数据除以样本的标准差来实现。
标准差缩放可以使得数据的方差在不同波长上变得相似，进一步消除光谱数据中的尺度差异，使其更容易进行比较和分析。
4. SNV预处理最后，进行SNV预处理。
这一步骤是通过对标准差缩放后的数据进行进一步变换，使其分布更接近于标准正态分布。
具体的SNV变换公式如下：SNV(i,j) = (X(i,j) - mean(X(i,:))) / std(X(i,:))其中，SNV(i,j)表示第i个样本在第j个波长上进行SNV变换后的数值，X(i,j)表示原始数据矩阵中第i个样本在第j个波长上的数值，mean(X(i,:))表示第i个样本在所有波长上的均值，std(X(i,:))表示第i个样本在所有波长上的标准差。
预处理技术在高光谱数据处理中的应用
预处理技术在高光谱数据处理中的应用高光谱数据是一种具有复杂特征的数据，它可以从多个波段中获取物体的详细信息。
然而，由于高光谱数据的复杂性和数据量庞大，需要采取一定的预处理技术来提高数据处理的效率和准确性。
本篇论文将探讨预处理技术在高光谱数据处理中的应用。
一、高光谱数据的特点及挑战高光谱遥感技术是一种从地球表面获取多光谱图像的技术，它可以在可见光和红外光区域中获取光谱数据，并利用这些数据提取目标的特征信息。
高光谱数据拥有高光谱分辨率、高空间分辨率和高光谱深度等特点，具有极高的数据复杂性和数据量。
高光谱数据的提取和分析需要针对性强的算法和预处理技术，以克服以下挑战：1.高维度：每个像素点都包含了多个光谱波段，相当于对数据进行了多次采样，因此高光谱数据的维度非常高，需要使用PCA或其他降维技术进行处理。
2.数据冗余：高光谱数据中所包含的许多波段之间是高度相关的，其中大多数信息是重复的，这极大地增加了数据的冗余度。
3.噪声：因为光谱数据采集过程中存在多种误差，如大气状况、传感器本身的误差和光学/机械系统的不精密等，噪声会对高光谱数据的分类和分析产生很大的干扰。
二、预处理技术在高光谱数据处理中的应用预处理技术是高光谱数据处理中不可缺少的一部分，高光谱数据需要经过预处理后再进行分类或分析。
预处理技术主要包括数据降维、数据标准化、谱带选择和噪声抑制，这些处理方式可以帮助提高分类的准确性和处理速度。
1.数据降维数据降维是高光谱数据处理的重要步骤之一，它可以降低数据维度，减少数据冗余和带宽占用，提高分类的准确性和效率。
常见的数据降维方法有PCA（主成分分析）和LDA（线性鉴别分析）等。
PCA使用奇异值分解来降低数据的维度，它通过计算数据的协方差矩阵，找到一组正交的特征向量作为新的特征空间。
LDA则是一种数据分析技术，它通过最小化类内距离和最大化类间距离来提高数据的分类性能。
2.数据标准化数据标准化是高光谱数据处理的必要步骤之一，它可以将数据转换成均值为零、方差为一的标准正态分布，使得处理后的数据更易于分析和比较。
ENVI-18高光谱数据预处理--传感器定标与大气校正
气溶胶模型（Aerosol Model）
• 提供四种标准 提供四种标准MODTRAN气溶胶模型 气溶胶模型
– Rural（乡村）、 （乡村）、Urban（城市）、 ）、Maritime（海洋）、 ）、 （城市）、 （海洋）、 Tropospheric（对流层，能见度在 以上） （对流层，能见度在40km以上） 以上
– 利用水气去除模型恢复影像中每个像元的水气量 • 使用水气去除模型，数据必须具有 使用水气去除模型，数据必须具有15nm以上波谱分辨率， 以上波谱分辨率， 以上波谱分辨率 且至少覆盖以下波谱范围之一： 且至少覆盖以下波谱范围之一： 1050-1210 nm (对应 1135 nm) 对应 870-1020 nm (对应 对应940 nm) 对应 770-870 nm (对应 对应820 nm) 对应 对于大多数多光谱传感器，水气反演默认显示的是NO，因为 对于大多数多光谱传感器，水气反演默认显示的是 ， 大多数传感器没有适当的波段来补偿水气的影响。 大多数传感器没有适当的波段来补偿水气的影响。 – 单一的水气因数用于整体影像，默认是 ， 单一的水气因数用于整体影像，默认是1， • 对于多光谱数据使用水气去除模型，可以在多光谱设置中手 对于多光谱数据使用水气去除模型， 动设置水气波段
使用ENVI大气校正模块——输入文件准备 输入文件准备
• 数据是经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据 数据是经过定标后的辐射亮度（辐射率） • 数据带有中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必 ） 数据带有中心波长（ 须有波段宽度（ 须有波段宽度（FWHM）,这两个参数都可以通过编辑头 ） 这两个参数都可以通过编辑头 文件信息输入（ 文件信息输入（Edit Header）。 ）。 • 数据类型 • 支持四种数据类型：浮点型（floating）、 支持四种数据类型：浮点型（ ）、4-byte signed ）、 integers, 2-byte signed integers,以及 2-byte 以及 unsigned integers。 。 • 数据存储类型： ENVI标准栅格格式文件，且是 数据存储类型： 标准栅格格式文件， 标准栅格格式文件 且是BIP或者 或者 BIL。 。 • 波谱范围：flaash能够做的数据光谱范围是 －2.5µm。 波谱范围： 能够做的数据光谱范围是0.4－ 能够做的数据光谱范围是 。
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高光谱遥感图像预处理
实验指导书
指导教师：赵泉华
一、实习目的
通过高光谱遥感图像预处理的学习，使学生在课堂教学及实验课教学的基础上进一步将理论与实践相结合，消化和理解课堂所学理论知识，达到初步掌握利用ENVI等软件预处理高光谱遥感图像，并熟悉高光谱遥感图像预处理流程与方法的目的。
二、实习方式
学生自学指导书为主，指导教师讲授为辅；
利用计算机，结合相应遥感图像及ENVI软件的具体操作进行。
三、练习数据
机载高光谱AVIRIS数据。
四、实习内容与要求
掌握高光谱遥感图像预处理的理论与方法，利用ENVI中FLAASH大气校正工具和快速大气校正工具对高光谱数据进行大气校正及快速大气校正。
实验一、高光谱FLAASH数据大气校正
实验目的：通过实验操作，掌握高光谱遥感图像FLAASH数据的大气校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像大气校正的意义。
实验内容：ENVI软件中高光谱图像预处理模块下的图像大气校正。
高光谱图像的预处理主要是辐射校正，辐射校正包括传感器定标和大气校正。
辐射校正一般由数据提供商完成。
太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然后再反射回传感器，由于大气气溶胶、地形和邻近地物等影像，使得原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息等信息的综合。
如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性，我们必须将它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来，这就需要进行大气校正过程。
操作步骤：
1.打开文件
File→Open→CupriteAVIRISSubset.dat→打开。
2. FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters设置
在Toolbox 中打开FLAASH 工具Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric Correction→双击启动→进入FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters 面板。
图1-1 FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters 面板
（1）Input Radiance Image：点击Input Radiance Image→选择CupriteAVIRISSubset.dat 文件→在打开的Radiance Scale Factors 面板中，选择默认Read array of scale factors (1 per band) from ASCII file→OK→在对话框中选择AVIRIS11_gain.txt 文件→打开→在Input ASCII File 对话框中，将Scale Column改为1→OK；
图1-2 输入文本文件面板
（2）Output Reflectance File：设置输出路径和文件名，输入
C:\Temp\CupriteAVIRISSubset_ref.dat；
（3）Output Directory for FLAASH Files：设置其他文件输出目录，输入C:\Temp\；（4）Root name for FLAASH Files：输入AVIRIS_。
（5）传感器基本参数设置：
中心点经纬度Scene Center Location：DD<->DMS（如果图像有地理坐标则自动获取）；
选择传感器类型Sensor Type：Hyperspectral→AVIRIS
传感器飞行高度Sensor Altitude (km)：20
设置影像区域的平均地面高程Ground Elevation (km)：0.6
图像地面分辨率Pixel Size (m)：15.5
影像成像时间（格林威治时间）Flight Date：Aug 6, 2011，Flight Time (GMT): 19:20:00
（6）大气模型参数选择Atmospheric Model：U.S. Standard（根据成像时间和纬度信息依据下表规则选择）；
（7）水汽反演Water Retrieval：yes；
（8）水汽吸收波长Water Absorption Feature：1135；
（9）气溶胶模型Aerosol Model：Urban；
（10）气溶胶反演方法Aerosol Retrieval：2-band（K-T）；
注：初始能见度Initial Visibility 只有在气溶胶反演方法为None 时候，以及
K-T 方法在没有找到黑暗像元的情况下。
（11）其他参数按照默认设置即可。
图1-3 FLAASH基本参数设置
3.高光谱数据参数设置
在FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters 面板中，单击
Hyperspectral Settings→打开高光谱设置面板→Automatic selection→OK。
图1-4 高光谱设置面板
4.高光谱高级设置
在FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters 面板中，单击
Advanced Settings→打开FLLASH Advanced Settings面板→ Use Tiled Processing
（分块处理）：Tile Size设置为100，其他默认设置→OK。
5．点击Apply执行大气校正，得到FLAASH 结果。
6.处理结果浏览
点击Data Manager →选择CupriteAVIRISSubset_ref.dat右键→点击Load True
Color→关闭Data Manager；
点击Spectral Profile→查看FLAASH 大气校正结果中某点的波谱曲线。
注：得到的波谱曲线有几个地方断开了，这是由于FLAASH 会根据反射信号的
强度判断部分波段属于“Bad band”，在头文件中标识这些波段。
图1-7 FLAASH 大气校正结果中某点的波谱曲线
实验二、高光谱FLAASH数据快速大气校正
实验目的：通过实验操作，掌握高光谱遥感图像FLAASH数据的快速大气校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像大气校正的意义。
实验内容：ENVI软件中高光谱图像预处理模块下的图像快速大气校正。
快速大气校正工具（QUick Atmospheric Correction，QUAC）自动从图像上收集不同物质的波谱信息，获取经验值完成高光谱的快速大气校正。
它得到结果的精度近似FLAASH 或者其他基于辐射传输模型的+/-15%。
它支持的高光谱波谱范围是(0.4~2.5μm)。
操作步骤：
1.打开文件
File→Open→CupriteReflectance.dat→打开。
2. 启动QUAC
在Tool box中，启动Radiometric Correction/Atmospheric Correction
Module/QUickAtmospheric Correction (QUAC)→在文件输入对话框中选择校正的图像文件CupriteReflectance.dat→打开。
图2.1 文件选择对话框
3.设置QUick Atmospheric Correction Parameters参数
打开QUick Atmospheric Correction Parameters面板，在Sensor Type中选择AVIRIS。
4.选择文件夹和路径输出
输入C:\Temp\CupriteAVIRISSubset_reff.dat，点击OK.
注：QUAC 大气校正的结果同样是扩大了10000倍的反射率数据。
图2-2 QUick Atmospheric Correction Parameters面板。