高光谱遥感数据处理基础
高光谱遥感影像处理流程
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1. 辐射校正，去除传感器和大气造成的辐射失真，恢复影像真实的辐射亮度值。
高光谱遥感
高光谱遥感器
OMIS系统部分参数 128波段 波段 波长 光谱分辩率 64(64,32,16) 0.4-1.1um 10nm 16(8,1) 1.1-2.0um 60nm 32(32,1) 2.0-2.5um 15nm 8(8,1) 3.0-5.0um 250nm 8(8,1) 8.0-12.5um 500nm IFOV 3.0,1.5mrad FOV > 70 degree
VNIR: 32 波段 (0.44~1.08um) 光谱分辨率: 20nm SWIR: 32 波段 (1.5~2.45um) 光谱分辨率: 25nm TIR: 7 波段 (8.0~11.6) 光谱分辨率: 0.45um IFOV: 3.0mrad FOV: 90 degree scanning : 10-20(line/second) digitizer: 12bit
高光谱遥感的基本概念
高光谱遥感起源于20世纪70年代初的多光谱遥 感,它将成像技术与光谱技术结合在一起,在对目标 的空间特征成像的同时,对每个空间像元经过色散 形成几十乃至几百个窄波段以进行连续的光谱覆 盖,这样形成的遥感数据可以用“图像立方体”来形 象的描述.同传统遥感技术相比,由于其所获取的图 像包含了丰富的空间,辐射和光谱三重信息。
2 5.0 表 1.1，国际上部分成像光谱仪一览表（陈述彭等，1997） 500-980 32 2 0.0-71.0
遥感器 PLI-PMI CASI SFSI AIS-1 AIS-2 AVIRIS (20km) ASAS 改进 ASAS GERIS
光谱范围 (nm) 403-805 430-870 1200-2400 900-2100 1200-2400 800-1600 1200-2400 400-2450 455-873 400-1060 400-100 1000-2000 2000-2500
envi高光谱数据处理流程
envi高光谱数据处理流程
envi高光谱数据处理流程是一种非常常用的数据处理方法，主要应用于高光谱遥感数据处理。
其主要流程包括：数据预处理、光谱反射率计算、特征提取与分类等几个步骤。
1、数据预处理：数据预处理包括数据校正、波长校准及大气校正等过程。
其中，数据校正主要是将数据进行去背景、去噪、去影响等处理。
波长校准是将采集到的数据进行波长校准，保证数据的准确性。
大气校正是将采集的数据进行大气校正，降低大气对数据的影响。
2、光谱反射率计算：光谱反射率计算是将采集到的数据进行转换，得到地表反射率信息。
这个过程主要通过将采集到的数据进行比对处理，计算出地表反射率。
3、特征提取：特征提取是将采集到的数据进行特征分析，得到地物分类信息。
这个过程主要通过对采集到的数据进行分析，计算出每个波段的特征，然后根据这些特征进行分类。
4、分类：分类是将采集到的数据进行分类，识别出地表不同的类别。
这个过程主要通过将采集到的数据进行分析，然后根据不同的特征进行分类，最终得到地表不同的类别。
总之，envi高光谱数据处理流程是一个比较全面、细致的数据处理方法，可以有效地对高光谱遥感数据进行处理，得到准确的地表信息。
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ENVI高光谱数据处理流程
ENVI高光谱数据处理流程一、显示图像波谱1.打开文件：主菜单中，File→Open Image File→文件名.raw或者Window→Available Bands List→File →Open Image File→文件。
2.显示真彩色图像：波段列表（Available Bands Lis）中，右键→Load TrueColor。
3.*设置像素大小：主窗口（Display）中，右键→Pixel Locator。
4.绘制波谱：主窗口中，右键→Z Profile（Spectrum）。
5.收集任意点波谱：Spectral Profile中，Options→Collect Spectra，点击图像任6.光谱平滑：Spectral Profile中，Options→Set Z Profile Avg Window，将window7.部分光谱：主菜单→Basic Tools→Resize Data(Spatial/Spectral)→Spectral Subset，选择需要的光谱波段。
生成新的文件，右键→Load True Color to<new>。
显示新图像。
8.关闭所有文件：File→Close All Files。
二、标准波谱库主菜单→Spectral→Spectral Libraries→Spectral Library Viewer→安装文件夹下，ITT\IDL\IDL80\products\envi48\spec_lib。
共有usgs_min、veg _lib、jpl_lib、jhu_lib四个标准波谱库。
在Spectral Library Viewer中，单击波谱名称，自动显示波谱。
三、自定义波谱库1.输入波长范围：在菜单中，Spectral Spectral Library→Spectral Library Builder2.波谱收集：以从影像数据中收集波谱为例：a)打开高光谱图像，收集任意点波谱。
无人机机载高光谱数据获取与处理技术规程
无人机机载高光谱数据获取与处理技术规程
无人机机载高光谱数据获取与处理技术规程是指在无人机平台上获取和处理高光谱遥感数据的一系列操作规范和流程。
以下是相关的技术规程：
1. 无人机选择和配置：根据实际需求选择适当的无人机平台，确保其具备足够的载荷容量和稳定性，以便携带高光谱遥感仪器。
2. 高光谱遥感仪器选择与安装：选择适当的高光谱遥感仪器，确保其性能符合实际需求，并进行正确的安装和校准。
3. 飞行计划与路径规划：根据研究区域和目标确定飞行计划，并进行飞行路径规划，包括飞行高度、航线间距等参数的确定。
4. 飞行操作与数据采集：进行无人机的起飞、飞行控制和降落操作，在飞行过程中采集高光谱数据，并确保数据的质量和完整性。
5. 数据预处理：对采集到的高光谱数据进行预处理，包括数据格式转换、去噪、校正等步骤，以提高数据质量。
6. 数据处理与分析：对预处理后的高光谱数据进行处理和分析，包括光谱特征提取、分类与识别等，以获取感兴趣的地物信息。
7. 数据存储与管理：对处理后的数据进行存储和管理，包括建立数据库、数据备份等，以便后续的数据共享和利用。
8. 结果报告与应用：根据实际需求，将处理后的数据结果整理成报告或图像，用于科研、决策等领域的应用。
这些技术规程的目的是确保无人机机载高光谱数据获取与处理的科学性和规范性，提高数据质量和效率，并促进相关领域的研究和应用。
环境遥感科学中的高光谱数据处理与分析
环境遥感科学中的高光谱数据处理与分析高光谱数据是环境遥感科学中一种重要的数据源，具有丰富的光谱信息，可以提供大量的物质特征和光谱反射率数据。
高光谱数据处理与分析是环境遥感科学中的一个关键步骤，它可以帮助我们深入理解地球表面的环境状况，监测环境变化，并提供支持环境保护、资源管理和气候变化研究的科学依据。
本文将介绍高光谱数据处理与分析的基本方法和技术，并探讨其在环境遥感科学中的应用。
高光谱数据处理的主要目标是从原始数据中提取有用的信息。
在高光谱数据处理过程中，我们需要进行数据预处理、特征提取和分类等步骤。
首先，数据预处理是高光谱数据处理的第一步，它的主要目的是消除数据中的噪声和杂散信息，提高数据质量。
数据预处理包括大气校正、辐射校正和几何校正等。
大气校正能够消除大气传输的影响，使得地表反射率数据更加准确。
辐射校正可以消除太阳辐射的影响，得到物体的真实辐射率数据。
几何校正则用于减少图像变形和畸变，使图像和数据能够准确地对应。
特征提取是高光谱数据处理的关键步骤之一，它可以从高光谱数据中提取出地物的光谱、空间和时间特征。
特征提取是确定地物种类和状态的重要手段，对于环境遥感科学的研究具有重要意义。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和光谱指数等。
主成分分析是一种常见的无监督特征提取方法，能够通过线性变换将高维的高光谱数据转化为低维的主成分影像，保留了原始数据中的主要信息。
线性判别分析则是一种有监督的特征提取方法，它通过寻找线性变换，使得不同类别的地物样本在新的特征空间中更加分散，提高了分类的准确性。
分类是高光谱数据处理的最终目标，它利用提取的特征将地物进行分类，帮助我们了解地表环境的类型和分布。
分类方法可以分为监督分类和非监督分类。
监督分类需要事先准备好地物样本，通过训练分类器来实现对新数据的分类。
常用的监督分类方法有最大似然分类、支持向量机（SVM）和随机森林等。
非监督分类则是在没有事先准备地物样本的情况下，将像素按相似度进行聚类，常用的非监督分类方法有K-means聚类算法和自组织映射等。
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。
高光谱遥感介绍：基础、数据与应用
高光谱遥感的本质及本质特征
物质运动规律，能量传递及信息记载 时空不确定性及对策 表达 多光谱与高光谱
本质及本质特征
• 一个表达式
D=F(P1,P2,…Pj；E1,E2,…,Ei)
遥感数据D，对象属性Pj，遥感响应过程及物质对象运动机理 F，环境因 素Ei: 在样的表达下，遥感数据技术的本质就是基于遥感原理性认识 F，利用获得D来反演P或E并进行应用，其中：
Change with location and time
Should be removed (Correction & Calibration)
Should to do temporal, geometry registration
应用及应用的理论基础
第1个用途—定性
λ
120 y = -0.2033x 2 + 10.164x 100 80 60 X
“高光谱遥感”的要素
• 传感器
高光谱传感器、成像原理与成像模式
两大类 多种分光方式 调制方式 关于传感器的分类 关于传感器的术语
“高光谱遥感”的要素
• 目标与环境 • 难点：时空不确定性 • 优点：
1
1
1
0.8
0.8
0.8 0.6 0.4
Cabbage
Reflectan ce
Lettuce
HS179.3B SMR-13.a SMR-13.b SMR-13.c SMR-13.d SMR-13.e
遥 感 信 息 ：定 性 、定 量 的 对 象 属 性
Natural sea bottom Terrain effect liquid-solid surface
高光谱遥感数据处理方法研究
高光谱遥感数据处理方法研究1. 引言高光谱遥感数据是指利用高光谱传感器获取的大量连续波段的图像数据。
由于其具有大量的波段信息，高光谱遥感数据在农业、环境、地质和资源调查等领域具有广泛的应用前景。
然而，高光谱遥感数据的处理方法仍然是一个具有挑战性的问题。
2. 数据校正高光谱遥感数据处理的第一步是数据校正。
由于传感器响应、大气遮盖等原因，高光谱遥感数据中可能存在噪音和偏差。
因此，需要对数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
通过校正后的数据可以更准确地反映地面物质的光谱特征。
3. 数据融合根据不同的应用需求，高光谱遥感数据可以与其他遥感数据进行融合。
常见的数据融合方法包括特征级融合和决策级融合。
特征级融合是将多源数据的特征进行组合，提取出更全面、细致的特征信息；决策级融合是将多源数据的分类结果进行组合，提高分类的准确性和可靠性。
通过数据融合，可以进一步提高高光谱遥感数据的综合利用效果。
4. 数据压缩高光谱遥感数据量大，处理起来非常耗时和耗资源。
为了减少数据存储和传输的成本，需要对数据进行压缩。
常用的数据压缩方法包括无损压缩和有损压缩。
无损压缩方法主要通过编码和解码技术实现数据的压缩和恢复；有损压缩方法则是通过舍弃部分冗余信息来达到数据压缩的目的。
选择合适的数据压缩方法，既可以节省存储空间，又可以提高数据传输的效率。
5. 数据分类与提取高光谱遥感数据中包含了丰富的光谱信息，但仍然需要将其进行分类和提取，以获得感兴趣的目标信息。
数据分类与提取方法主要包括传统的像元级分类方法和基于特征的分类方法。
传统的像元级分类方法是将数据划分为若干像元，然后根据一些准则对像元进行分类；基于特征的分类方法则是根据目标的光谱特征、空间特征等进行分类。
通过数据分类和提取，可以得到地物的空间分布和数量统计等重要信息。
6. 数据分析与应用高光谱遥感数据处理的最终目标是实现对地物的分析和应用。
数据分析方法主要包括植被指数计算、水体提取、土壤质量评估等。
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。
ENVI高光谱数据处理流程
ENVI高光谱数据处理流程ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款功能强大的遥感数据处理软件，用于高光谱数据的处理和分析。
它提供了许多功能模块，可以进行数据导入、预处理、特征提取、分类和可视化等操作。
下面是ENVI高光谱数据处理流程的详细介绍。
1.数据导入首先，我们需要将高光谱数据导入ENVI软件。
ENVI支持导入多种高光谱数据格式，如Hyperion、AVIRIS等。
可以通过ENVI的文件菜单选择导入数据或者使用ENVI API导入数据。
2.数据预处理在数据导入之后，我们需要对高光谱数据进行预处理，以减少噪声和增强图像的质量。
ENVI提供了多种数据预处理方法，包括大气校正、大气校正和去除噪声。
可以根据数据的需求选择适当的预处理方法。
3.特征提取特征提取是高光谱数据分析的关键步骤。
在这一步骤中，我们可以利用ENVI提供的各种特征提取算法来提取数据中的有用信息。
ENVI提供了许多特征提取算法，包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、最大似然分类（MLC）等。
4.分类分类是高光谱数据处理的一个重要环节。
ENVI提供了多种分类算法，用于将数据分成不同的类别。
可以使用ENVI的分类工具对特征提取后的数据进行分类，根据分类结果进行应用。
5.可视化可视化是高光谱数据处理的最后一步。
ENVI提供了丰富的可视化工具，可以对数据进行可视化和可视化分析。
可以通过ENVI的图像菜单选择适当的可视化工具，并根据需要生成图像。
以上是ENVI高光谱数据处理的基本流程。
当然，根据具体的应用和需求，还可以根据需要选择其他的处理方法和工具。
此外，ENVI还支持自定义算法和脚本编程，以满足更高级的数据处理需求。
总结起来，ENVI高光谱数据处理流程包括数据导入、数据预处理、特征提取、分类和可视化等步骤。
通过这些步骤，我们可以对高光谱数据进行全面的处理和分析，从而获取有用的信息并进行进一步的应用。
高光谱遥感理论基础.pptx
地物反射率：主要在可见光、近红外波段反射太阳的辐射， 反射率等于物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比
E
E
反射波谱特性曲线：是某物体的反射率（或反射辐射能）随 波长变化的规律，以波长为横坐标，反射率为纵坐标所得的 曲线即称为该物体的反射波谱特性曲线。
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1.岩矿
高光谱遥感最早是人们研究岩石和矿物的光谱特性时提 出来的，因此，地质是高光谱遥感应用中最广泛的领域 之一。
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2）分子振动产生光谱特征 晶体结构不同，受到外来能量的时候，发生振动 而产生的光谱特性并不一致。
3）除此之外，还受到温度和矿物粒度的影响，温度升高，向短 波方向移动。
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岩石
野外的岩石光谱是矿物光谱的混合而成，可 见光和红外只有几厘米的穿透率，因此，分析岩石 表面情况很重要： （1）风化，水化物的影响 （2）岩石表面结构：颗粒减小，反射率增大 （3）岩石表面颜色：铁，碳的影响 （4）大气环境
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• 野外光谱测量的光源主要来自三个方面：太阳直射，太阳散射和周围物体的散射光源。
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光谱地面测量
以美国ASD公司生产的野外光谱分析仪 FieldSpec Pro为例，它是一种测量可见光到近 红外波段地物波谱的有效工具。它能快速扫描地 物，光纤探头能在毫秒内得到地物单一光谱。 可以测量：相对反射率，辐射照度与辐射亮度。
镜面反射(…) 清 ➢反地澈射水物近体在似可不漫达同反10波0射m段，的的深但反度各。射个率方是向不反同射的的。能量大小不同。 主 ➢地反要表集射物吸中率体收在是太的长阳可波反辐以，射射即测满后6定足μ具m的有反以。约射上3定0的0热律K红的，外温入区度射段，角。从而等形于成反自射身角的热。辐只射有，在其反峰值射波波长射为出9.6的6 μ方m向， ➢才时荧反能很光射探暗，率测，物也体到就被与电是单地磁这一物波个波的，原长表辐水因射面面造照颜是成射色近的而、似。发粗射的出糙镜另度面外和反一湿射种度波，长等在辐有遥射关感的。图现象像。上比水如面硫有化物时，很亮，有 ➢地物的反射光谱曲线：反射率随波长变化的曲线。
处理高光谱影像和lidar数据的典型算法
处理高光谱影像和LiDAR数据的典型算法随着遥感技术的不断发展，高光谱影像和LiDAR数据已经成为遥感领域中的重要数据源。
这些数据具有丰富的信息量，可以用于地表覆盖分类、三维地形建模、环境监测等多个领域。
为了充分利用这些数据，研究人员开发了许多处理高光谱影像和LiDAR数据的典型算法。
本文将分别介绍处理高光谱影像和LiDAR数据的一些典型算法，并分析它们的特点和应用。
一、处理高光谱影像的典型算法1. 高光谱影像预处理算法高光谱影像预处理是处理高光谱影像数据的第一步，其主要目的是去除噪声、增强图像、降维等。
在高光谱影像预处理中，常用的算法包括主成分分析（PCA）、小波变换、均值滤波等。
这些算法能够有效地提取高光谱影像中的有效信息，为后续的分析和处理打下良好的基础。
2. 高光谱数据分类算法高光谱数据分类是遥感领域中的重要应用之一，其目的是根据高光谱数据对地物进行分类。
经典的高光谱数据分类方法包括支持向量机（SVM）、最大似然分类、随机森林等。
这些算法能够有效地对高光谱数据进行分类，实现对地物的识别和分类。
3. 高光谱数据融合算法高光谱数据融合是将高光谱数据与其他多源数据进行融合，获得更加丰富和准确的信息。
常用的高光谱数据融合算法包括基于像素的融合、基于特征的融合、基于决策的融合等。
这些算法能够有效地融合多源数据，为遥感应用提供更加丰富的信息源。
二、处理LiDAR数据的典型算法1. LiDAR数据滤波算法LiDAR数据滤波是处理LiDAR数据的关键步骤，其主要目的是去除噪声、提取地物信息等。
常用的LiDAR数据滤波算法包括统计滤波、高斯滤波、小波变换等。
这些算法能够有效地去除LiDAR数据中的噪声，提取出地物的准确信息。
2. LiDAR数据特征提取算法LiDAR数据特征提取是从原始LiDAR数据中提取出有用的地物特征信息，为后续的分析和应用提供支持。
常用的LiDAR数据特征提取算法包括高度提取、点云拟合、特征点提取等。
无人机遥感数据处理的流程与方法
无人机遥感数据处理的流程与方法近年来，无人机技术的快速发展使得无人机遥感数据处理成为广泛关注的热门话题。
无人机遥感数据处理是指利用无人机搭载的传感器获取的数据，并通过一系列的处理方法进行数据分析与挖掘。
本文将介绍无人机遥感数据处理的一般流程与常用的方法，旨在为读者提供一些有关该领域的基本知识和参考。
一、无人机遥感数据处理的流程无人机遥感数据处理的流程一般包括数据采集、数据预处理、数据解译与应用。
以下将分别对这三个步骤进行详细介绍。
1. 数据采集数据采集是无人机遥感数据处理的首要步骤。
无人机搭载的传感器可以获取各种各样的数据，包括照片、视频、高光谱数据等。
这些数据可以提供丰富的信息，用于实现不同的应用目标。
在数据采集过程中，需要根据具体的需求设置无人机航线、传感器参数等。
2. 数据预处理数据预处理是为了确保无人机遥感数据的质量和可用性。
无人机航拍的数据通常会伴随一些噪声和不完整的信息，因此需要进行一系列的处理操作。
例如，可以通过图像校正技术对图像进行纠正，消除因无人机姿态和地形起伏引起的畸变。
3. 数据解译与应用数据解译与应用是无人机遥感数据处理的核心环节。
通过对数据进行解译和分析，可以得到系统的地理信息，如土壤含水量、植被覆盖度等。
这些信息可以应用于农业、环境监测、城市规划等领域。
在数据解译与应用过程中，需要借助一些专业软件和算法，如影像处理软件、地理信息系统等，以提高数据处理的效率和准确性。
二、无人机遥感数据处理的方法无人机遥感数据处理涉及到多个方法和技术，下面将介绍其中常用的几种方法。
1. 图像处理技术图像处理技术是无人机遥感数据处理的基础之一。
通过对图像进行增强、配准、分割等操作，可以提取出有用的信息。
例如，在农业领域中，可以通过图像处理技术提取出作物的生长状态、病虫害情况等。
2. 高光谱数据处理高光谱数据处理是无人机遥感数据处理中的重要环节。
通过对高光谱数据进行光谱分析和分类，可以获取物体的光谱特征和分布。
8专题高光谱数据的处理与分析
1.2 大气校正（一、起源）
• 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
• 原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息 • 如果想了解某一物体表面的光谱属性，就必须将它的反射信息从
大气和太阳的信息中分离出来。
示意图
大气散射
邻接反射
直接反射
1.2 大气校正（二、校正方法）
• 遥感图像的大气校正方法很多。这些校正方法按照校正后的结果 可以分为2种： - 绝对大气校正方法：将遥感图像的DN(Digital Number)值转 换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。 - 相对大气校正方法：校正后得到的图像，相同的DN值表示相 同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。
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
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
• ENVI下FLAASH大气校正工具 - 基于MODTRAN4+辐射传输模型 - 支持高光谱和多光谱数据
1.2 大气校正（三、练习）
• 专题内容： - 用FLAASH对AVIRIS航空高光谱数据进行大气校正
• 数据： - “18-高光谱数据的处理与分析\1-大气校正”
2、波谱库
2.1 标准波谱库（一）
• 步骤 - 输入波长范围 - 波谱收集 - 保存波谱库
2.3 波谱库交互
•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
高光谱数据处理基本操作规范
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（ImagingSpectrometry）遥感。
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（1）MNF变换了主成分分析在高光谱数据处理中的不足。
（2）计算纯净像元指数PPIPPI生成的结果是一副灰度的影像，DN值越大表明像元越纯。
作用及原理：纯净像元指数法对图像中的像素点进行反复迭代，可以在多光谱或者高光谱影像中寻找最“纯”的像元。
（通常基于MNF变换结果来进行）纯净像元指数可以将N维散点图映射为一个随机单位向量来计算，每次映射的极值像元被记录下来，并且被标为极值的总数也被记录下来。
按照多次映射每个像元被记录为极值像元的次数来决定该像元是否为纯净像元。
（3）端元波谱收集n维可视化工具-选取样本像元-生成地物平均波谱五、波谱识别和图像分类4、高光谱和多光谱实质上的差别就是，高光谱的波段较多，谱带较窄（比如hyperion有242个波段，带宽10nm）；5、多光谱相对波段较少；6、高光谱遥感就是比多光谱遥感的光谱分辨率更高，但是光谱分辨率高的同时空间分辨率会降低。
高光谱数据预处理流程
高光谱数据预处理流程高光谱数据预处理流程是高光谱数据处理的第一步，它的主要目标是对原始高光谱数据进行去噪、去偏差、交叉校准等操作，从而提高数据的质量和准确性。
本文将介绍高光谱数据预处理的基本流程，包括数据的获取与清洗、去除异常值、光谱归一化、数据插值和交叉校准等。
第一步：数据获取与清洗高光谱数据的获取可以通过遥感技术获取，并且数据包含了大量的光谱波段信息。
在进行数据处理之前，首先需要对数据进行筛选和清洗。
对于可能存在的杂散数据和异常数据，可以通过专业的数据处理软件进行自动筛选或手动清洗，并将其剔除或进行修正。
第二步：去除异常值在进行高光谱数据处理之前，需要对数据进行异常值的检测与去除。
异常值通常是由于各种原因引起的数据异常，对后续的数据处理和分析会产生干扰和误导，并影响结果的准确性。
常见的异常值检测方法包括离群点检测和统计方法等，可以根据具体情况选择合适的方法进行异常值的检测和处理。
第三步：光谱归一化光谱归一化是将不同光谱波段的数据归一到相同的尺度上，以消除不同波段间的尺度差异，便于后续的数据处理和分析。
常见的光谱归一化方法包括最大值归一化、最小值归一化、标准化等。
其中最大值归一化是将原始光谱数据除以最大值，并将结果缩放到0-1之间，最小值归一化则是将原始数据减去最小值，并将结果缩放到0-1之间，标准化则是通过计算原始数据的均值和标准差，将数据转化为均值为0，标准差为1的分布。
第四步：数据插值数据插值是将高光谱图像上的离散采样点的数值按一定规律填充到整个光谱波段上，以弥补数据的不连续和缺失。
常见的数据插值方法包括线性插值、多项式插值和Kriging插值等。
其中线性插值是通过连接相邻的采样点，按比例确定插值点的数值；多项式插值则是利用多项式函数拟合已知的离散点数值，再求解插值点的数值；Kriging插值则通过空间自相关性进行插值，考虑了离散点之间的相关性。
第五步：交叉校准交叉校准是通过与已有参考数据进行比对，评估和校准高光谱数据的准确性和可靠性。
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泛函分析概括
高光谱遥感应用中，如何度量光谱间的相似性一直高光谱图象处理的核心问题，因而我们有必要先交代下度量空间的一些概念。
度量空间:所谓度量空间，就是指对偶(,)X d ，其中X 是一个集合，d 是X 上的一个度量（或X 上的距离函数），即d 是定义在X X ⨯上且对所有,,X ∈x y z 满足以下四条公理的函数：
（1） d 是实值、有限和非负的。
（2） 当且仅当=x y 时，(,)0d =x y 。
（3） (,)(,)d d =x y y x （对称性）。
（4） (,)(,)(,)d d d ≤+x y x z z y （三角不等式）。
度量空间给出来空间中元素“距离”的度量，因而使得空间中的元素可比较。
但是，仍需要在空间中引入代数结构，使得元素之间可进行代数运算。
因而，这里需要引入线性空间。
线性空间：所谓域(K R 或C)上的线性空间是指一个非空集合X ，且其元素,,x y （称为矢量）关于X 和K 定义了两种代数运算。
这两种运算分别叫做矢量的加法与标量的乘法。
矢量的加法是，对于X 中的每一对矢量(,)x y ，与其相联系的一个矢量+x y ，叫做矢量之和。
按这种方式它还具有下述性质：矢量加法是可交换的和可结合的，即对所有矢量都有
()()+=+++=++x y y x x y z x y z
此外存在零矢量,X ∈0并对每个矢量x ，存在有-x ，使得对一切矢量有
()+=+-=x 0x x x 0
矢量与标量的乘法是，对于每个矢量x 和每个标量α，与其相联系的一个矢量αx ，叫做α与x 之积。
按这种方式对一切,x y 和标量,,αβ具有
()()1αβαβ==x x
x x
和分配律
()()ααααβαβ+=++=+x y x y x x y
在很多情况下因为线性空间X 上定义了度量d ，所以X 同时也是一个度量空间。
然而，如果X 的代数结构与度量没有什么关系的话，我们就不能指望把代数的概念和度量的概念结合在一起。
为了保证X 的代数性质与几何性质有如此的关系，我们首先需要引入一个辅助的所谓“范数”的概念，其中要用到线性空间的代数运算。
然后再用范数诱导出我们希望的度量d ，这一想法就导出了赋范空间的概念。
简单的说，赋范空间把线性空间的代数结构和其作为度量空间的度量紧密结合在一起。
赋范空间:所谓赋范空间X ，就是指在其上定义了范数的线性空间X 。
而所谓线性空间X 上的范数，就是指定义在X 上的一个实值函数，它在X ∈x 的值记为x ，并且具有如下性质：
（1）0≥x
（2）0=⇔=x x 0
（3）αα=x x
（4）+≤+x y x y
其中,x y 是X 中的任意矢量，α为任意标量。
巴拿赫空间：所谓巴拿赫空间就是完备的赋范空间（这里的完备性是按范数定义的度量来衡量的，见下面公式）
(,)d =-x y x y ,X ∈x y
此度量叫做由范数所诱导的度量。
由范数所诱导的度量具备以下基本性质:
引理（平移不变性）：在赋范空间X 上，由范数诱导的度量d ，对所有的,X ∈x y 及每个标量α，都满足
(,)(,)
(,)(,)d d d d ααααα++==x y x y x y x y
在赋范空间中和初等线性代数一样，可以对矢量进行相加和标量相乘的运算。
此外空间上的范数推广了矢量长度的概念。
而希尔伯特空间则把矢量的内积引入到线性空间中来，使得空间中的元素具有正交性。
内积空间：所谓内积空间就是在其上定义了内积的线性空间X 。
这里所指的X 上的内积，是X X ⨯到X 的标量域K 的一个映射；也就是说针对X 中的每一对矢量,x y ，都有一个标量，记之为,<>x y 与之对应。
这个标量叫做x y 和的内积，并且对所有的矢量,,X ∈x y z 和标量α，都满足
（1）,,,<+>=<>+<>x y z x z x y
（2）,,αα<>=<>x y x y
（3）,,<>=<>x y y x
（4）,0,,0<>≥<>=⇔=x x x x x 0
希尔伯特空间：所谓希尔伯特空间就是完备的内积空间（以内积所定义的度量来考察完备性，见下面公式）。
X 上的内积通过
=x ， (,)d =-x y x y 分别在X 定义了范数和度量。
因此，内积空间是赋范空间，而希尔伯特空间是巴拿赫空间。
但并不是所有的赋范空间都是内积空间，因为并不是所有的范数多可以由内积来得到，可以证明内积空间上的范数满足重要的平行四边形等式：
22222()++-=+x y x y x y
由于高光谱遥感图象的特征空间为有限维欧几里德空间,我们这里给出其性质。
欧几里德空间n R ：空间n R 具有内积
1122,n n x y x y x y <>=+++x y （1.1.1）
的希尔伯特空间，其中12(,,,)n x x x =x ，12(,,
,)n y y y =y 。
由此内积可以诱导
出范数
112222212,()n x x x =<>=+++x x x 由此得到欧几里德度量
1
22211(,)[()()]n n d x y x y =-=-++-x y x y （1.1.2） 常用的相似性度量主要有： （1） 欧几里德距离: 1
22211[()()]n n d x y x y =-=-+
+-xy x y （2） 内积: 1122,T n n x y x y x y <>==+++x y x y （3） 角度: cos T ar θ=x y x y
（4） 相似系数: cos T θ=x y x y
（5） 相关系数: ()()T
r μμμμ--=--x y xy x y
x y x y
（6） 绝对距离: 1
n i i i d x y ==-∑xy
（7） 明斯基距离: 11[]n q q i i i d x y ==-∑xy
（8） 切比雪夫距离: 1max i i i n
d x y ≤≤=-xy 在上面的度量公式中，欧氏距离与内积相协调，共同构成欧氏空间度量元素相似性的基础。
角度、相似系数和相关系数都可以由欧氏距离与内积派生而来。
绝对距离、明斯基距离和切比雪夫距离虽然均可以由相应范数诱导，但却不能由内积诱导，因而在没有特殊先验知识的情况下，这些度量仅在理论上有存在的必要。