《课程讲解》-6 高光谱特征参量与光谱库
什么是高光谱
什么是高光谱,多光谱,超光谱作者：felles提交日期：2010-4-26 8:16:00 | 分类:高光谱 | 访问量：196到底什么是高光谱，多光谱和超光谱技术2009-11-18 13:53多光谱，高光谱和高光谱技术都被称为成像光谱技术，在遥感和其他科研领域具有举足轻重的作用。
多年来，我一直对这种技术理解不深，很多人说什么多光谱，甚至是超光谱，多光谱技术实际上是高光谱技术的原始阶段，几乎被淘汰了。
而有些人说的超光谱实际上还在美国研发，根本没有进入到市面上，也就说诸多同仁对成像光谱技术也是糊里糊涂。
今日，我在一个网站上发现了对这种技术的解释 ，我认为从专业角度来说，他们说的还比较靠谱。
对于科研确实有一定的帮助。
我在这里吧相关资料拷贝过来供大家欣赏。
成像光谱技术（高光谱成像技术）基础Imaging Spectrometer Fundamentals说明：1.下文所属的成像光谱仪又叫高光谱成像系统，而且同一个概念。
2.该资料为天津菲林斯光电仪器公司 编写，仅作成像光谱技术的内部交流之用，禁止一切形式的侵权传播或引用行为。
一．技术历史背景在现代科研过程中, 多数情况下必须对空间不均匀样品的分布特性加以分析和确认，使用传统的光谱仪仅仅能够以聚焦的镜头扫描样品或者获得整个样品的平均特性，这种光谱和空间信息不可兼得的局限性促使高光谱成像技术（Hyperspectral Imaging）应用而生。
早在20世纪60年代（1960s）人造地球卫星围绕地球获取地球的图片资料时，成像就成为研究地球的有利工具。
在传统的成像技术中，人们就知道黑白图像的灰度级别代表了光学特性的差异因而可用于辨别不同的材料，在此基础上，成像技术有了更高的发展，对地球成像时，选择一些颜色的滤波片成像对于提高对特殊农作物、研究大气、海洋、土壤等的辨别能力大有裨益。
这就是人类最早的多光谱技术（Multispectral imaging）它最早出现在LandSat卫星上。
高光谱,多光谱及超光谱
1、光谱分辨率光谱分辨率spectral resolution定义1：遥感器能分辨的最小波长间隔，是遥感器的性能指标。
遥感器的波段划分得越细，光谱的分辨率就越高，遥感影像区分不同地物的能力越强。
定义2：多光谱遥感器接收目标辐射信号时所能分辨的最小波长间隔。
光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，现在的技术可以达到5~6nm（纳米）量级，400多个波段。
细分光谱可以提高自动区分和识别目标性质和组成成分的能力。
传感器的波谱范围，一般来说识别某种波谱的范围窄，则相应光谱分辨率高。
举个例子：可以分辨红外、红橙黄绿青蓝紫紫外的传感器的光谱分辨率就比只能分辨红绿蓝的传感器的光谱分辨率高。
一般来说，传感器的波段数越多波段宽度越窄，地面物体的信息越容易区分和识别，针对性越强。
2、什么是高光谱，多光谱及超光谱高光谱成像是新一代光电检测技术，兴起于2O世纪8O年代，目前仍在迅猛发展巾。
高光谱成像是相对多光谱成像而言，通过高光谱成像方法获得的高光谱图像与通过多光谱成像获取的多光谱图像相比具有更丰富的图像和光谱信息。
如果根据传感器的光谱分辨率对光谱成像技术进行分类，光谱成像技术一般可分成3类。
(1)多光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．1mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域一般只有几个波段。
(2)高光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．01mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域有几十到数百个波段，光谱分辨率可达nm 级。
(3)超光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda =O．001mm=1nm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域可达数千个波段。
众所周知，光谱分析是自然科学中一种重要的研究手段，光谱技术能检测到被测物体的物理结构、化学成分等指标。
光谱评价是基于点测量，而图像测量是基于空间特性变化，两者各有其优缺点。
全色 多光谱 高光谱影像特征-概述说明以及解释
全色多光谱高光谱影像特征-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可能如下所示：1.1 概述全色、多光谱和高光谱影像是遥感技术中常用的图像数据。
这些影像可以捕捉到地球表面的各种光谱信息，从而为地质、农业、环境等领域的研究提供重要的数据支持。
全色影像是指通过对可见光范围内的全部波段进行拍摄和合成，获得高分辨率的图像数据。
它主要反映了地物的明暗、纹理和细节特征，对于城市规划、土地管理和基础设施建设等方面具有重要的应用价值。
多光谱影像则是采用多个波段的光谱信息，通过某种方式对光谱进行组合和处理，获得不同波段上的图像。
不同波段的图像对应了不同的物质组成和能量反射特征，能够提供更加丰富的地物分类和识别信息，常用于农业、林业和环境监测等领域。
高光谱影像是一种相对于多光谱影像更为细致和细分的光谱数据。
它利用较窄的波段间隔捕捉和分析地物的光谱信息，能够提供更详细的物质组成和光谱特性，广泛应用于矿产勘探、地质调查和环境变化监测等领域。
本文将重点介绍全色、多光谱和高光谱影像的特征和应用领域，并分析它们在遥感技术中的重要性。
同时，也将探讨未来发展方向，以期为相关领域的研究提供参考和启示。
1.2 文章结构文章结构是指文章的组织和布局方式，它的设计直接关系到读者对文章内容的理解和掌握程度。
本文将以全色、多光谱和高光谱影像特征为主线，从整体到细节逐步展开，以便读者能够系统地了解这些影像特征的定义、应用领域和特征分析情况。
本文的文章结构如下所示：第一部分是引言部分，主要包括概述、文章结构和目的。
在概述中，将简要介绍全色、多光谱和高光谱影像特征的背景和意义；在文章结构中，将提供本文的组织结构，使读者能够清晰地了解全文的框架；在目的部分，则明确说明本文的目标是为了全面介绍和分析全色、多光谱和高光谱影像特征。
第二部分是正文部分，是文章的主体部分，主要包括全色影像特征、多光谱影像特征和高光谱影像特征三个章节。
在每个章节中，将先对该影像特征进行定义和概念的介绍，然后分析该影像特征在不同应用领域中的具体应用情况，最后对该影像特征进行详细的特征分析，包括特征的表示、提取和处理方法等。
高光谱特征参量化PPT课件
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二、光谱曲线的简化表达
2.3地物类型序列光谱柱状图 2.光谱柱状图及应用
(1) 反射率增强
M 个 波 段
n个目标
增强后的反射率矩阵
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二、光谱曲线的简化表达
2.3地物类型序列光谱柱状图 2.光谱柱状图及应用
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一、高光谱特征参量化概述
问题2：依据下图中的光谱曲线将相应地物划分为两类
反
A1
射 率
A2
观察光谱曲线，
A3 可以依据光谱曲线的
形状得到聚类结果。
B1 B2 B3
波长
4
一、高光谱特征参量化概述
1.1光谱特征参量化基本概念 如何将光谱曲线特征转化为适合于电脑
进行分析计算的形式？
光谱特征参量化
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一、高光谱特征参量化概述
SAI的计算
SAI
/
m
d 1
(1
m
d )2
d为比例参数
d (m 2 ) /(1 2 )
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三、光谱吸收特征参数提取方法
3.4部分典型地物光谱吸收参数实例 • 实验数据介绍
植被
水体
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三、光谱吸收特征参数提取方法
3.4部分典型地物光谱吸收参数实例 • 植被的光谱吸收参数
参照试验区的土地覆盖专题图，选取两类植 被：麦田、草地。每种植被选择多个样点，进行 包络线去除后提取吸收特征参数。
光谱吸收特征参数提取方法
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第四章 第4节 高光谱特征参量化
一、高光谱特征参量化概述 二、光谱曲线的简化表达 三、光谱吸收特征参数提取 四、光谱曲线的函数分析 五、光谱特征参量化应用
高光谱分类数据集
高光谱分类数据集
高光谱分类数据集是一种用于高光谱图像分类的数据库，通常包含各种地物类型的图像数据和对应的标签。
这些数据集通常用于训练和测试机器学习模型，以实现高光谱图像的自动分类和识别。
高光谱图像是一种包含多个连续波段的图像，每个波段对应不同的光谱信息。
通过对这些光谱信息进行分析和处理，可以识别出不同的地物类型，如植被、水体、建筑物等。
高光谱分类数据集通常由多个图像组成，每个图像包含多个波段和像素。
每个像素都有一个对应的标签，表示该像素所属的地物类型。
这些标签通常由专家进行标注或通过其他方法获取。
高光谱分类数据集通常用于研究和实践高光谱图像处理技术，例如图像分类、目标检测、变化检测等。
通过训练分类器，可以实现对高光谱图像的自动分类和识别，为遥感监测、环境监测、城市规划等领域提供有力支持。
以上是关于高光谱分类数据集的一些基本介绍，希望能够帮助您了解这个概念。
如需获取更多关于高光谱分类数据集的信息，建议您咨询专业人士或查阅相关论文资料。
高光谱特征参量和光谱库
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基于光谱库旳光谱匹配技术：
（1）二值编码匹配
高岭土与明矾石旳成像光谱图像数据编码匹配时，只 需要将二值编码光谱数据库内感爱好旳二值编码向量 （已知）同未知旳高光谱二值编码图（像元）匹配并 计算匹配系数。人们根据匹配系数旳大小来拟定和提 取位置图像上感爱好旳地物信息。
光谱吸收特征分析输入参数界面
干草清除包络线前后旳光谱曲线
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6.3 基于光谱库旳光谱匹配
在成像光谱图像处理中，光谱匹配技术是成像 光谱地物辨认旳关键技术之一。
所谓光谱匹配是经过研究两个光谱曲线旳相同 度来判断地物旳归属类别。它是由已知地物类 型旳反射光谱，经过波形或特征匹配比较来到 达辨认地物类型旳目旳。
在建库模块中，顾客能够重命名地物光谱曲线名 称，能够添加、删除、显示任意条光谱曲线，并 实现数据库文件和ASCII码文件两种格式旳保存。
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光谱库建库模块界面以及几种功能菜单
在光谱重采样模块，提供了顾客自定义 滤波重采样、数据滤波重采样、传感器 滤据旳特点，系统提供了光谱 特征分析旳功能：如光谱吸收特征分析、 包络线清除等。而且在高光谱影像上点击 显示图像像素旳光谱曲线图。
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6）光谱积分
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7）光谱曲线模拟
经典旳地物具有经典旳波形形态，为了精 确旳描述、拟定光谱曲线旳特点，我们能 够将整条光谱曲线或者是曲线中旳某一段 用一种数学函数来体现出来，这就称为是 光谱曲线模拟。
以植被旳曲线模拟为例：分为两个阶段旳 模拟，500~680可见光以及670~780红边
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h(n)=0, if x(n)<=T;
h(n)=1,if x(n)>=T; 其中x(n)是像元第n通道旳亮度值，h(n)是其编码，T是 选定旳门限制，一般选为光谱旳平均亮度，这么每个 像元灰度值变为1bit，像元光谱变为一种与波段数长度 相同旳编码序列。
高光谱 大数据特征 -回复
高光谱大数据特征-回复高光谱大数据特征：探索未知领域的宝藏引言：在信息时代的浪潮中，数据被视为现代社会的石油，而大数据则是这一宝藏的代表。
而在大数据中，高光谱数据特征则是其中的一颗璀璨明珠。
本文将为您详细介绍高光谱大数据特征，从什么是高光谱、高光谱大数据的特征以及如何利用高光谱大数据探索未知领域等方面展开论述。
第一部分：什么是高光谱高光谱，简而言之，是一种用于获取物体各个频带反射光谱信息的技术。
光谱可视为物体对不同波长光的不同反射率的测量，在高光谱成像中，多个连续的波长带被用来记录物体的反射率。
这些反射率值组成了高光谱图像，通常被表示为一个数值矩阵。
第二部分：高光谱大数据特征1. 高维性：高光谱数据特征相对于其他传统的数据特征来说，具有更高的维度。
传统的数据特征通常包括形状、颜色、纹理等有限的特征，而高光谱数据特征则可以提取出数百个甚至上千个频段的反射率数据，使得数据的维度大大增加。
2. 多样性：高光谱大数据特征不仅可以在空间上进行采集，还可以同时捕捉不同频谱范围内的信息。
这使得高光谱数据在地质勘探、农业、环境监测等领域具有广泛的应用。
3. 时空关联性：高光谱大数据特征可以捕捉到物体的时空关联变化。
通过对不同时间和空间的高光谱数据进行分析，可以揭示出物体在不同状态下的信息变化，帮助进行预测和决策。
第三部分：利用高光谱大数据探索未知领域1. 地质勘探领域：高光谱大数据特征在地质勘探领域具有重要意义。
通过分析高光谱数据，可以发现地下的矿产资源、石油、天然气等。
高光谱数据的多样性和高维性使得地质勘探人员可以更加精准地确定勘探点，显著提高勘探效率。
2. 农业领域：高光谱大数据特征在农业领域的应用也是非常广泛的。
通过提取植物叶片的高光谱数据，可以获取有关植物的生长状况、叶片养分含量等重要信息。
这些信息可以帮助农业人员进行农作物的施肥和灌溉，提高农作物的产量和质量。
3. 环境监测领域：高光谱大数据特征在环境监测领域也具有重要意义。
6高光谱特征参量与光谱库
6高光谱特征参量与光谱库高光谱是指采集一个物体在一定范围内的多个连续波段的光谱信息，高光谱影像中每一个像素记录了一个物体在可见光和红外光等多个波段中的反射、辐射等光谱参数。
高光谱数据提供了丰富的光谱信息，可以获得物体的细节、成分和结构信息。
为了提取和利用这些光谱信息，需要定义一系列的高光谱特征参量，并建立一个高光谱库。
下面将分别介绍高光谱特征参量的定义和高光谱库的构建。
高光谱特征参量是根据光谱数据提取出来的特征，用来描述光谱的不同特性。
常用的高光谱特征参量包括：平均光谱、光谱形状指标、吸收特征、反射率等。
平均光谱是指将多个波段的光谱数据进行平均得到的结果，能够反映物体在整个波段范围内的平均反射情况。
光谱形状指标包括波谷位置、波峰位置、谷底位置等，可以反映物体在不同波段上的反射情况。
吸收特征是指物体对一些波段的辐射吸收较多，可以通过计算这些波段的反射率来得到吸收特征。
反射率是光谱中的一个重要参量，它表示物体对不同波段光的反射程度。
建立高光谱库是为了收集、整理和管理高光谱数据，以便于高光谱数据的利用和分析。
高光谱库通常包括光谱数据集、元数据和相关信息。
光谱数据集是通过采集和处理高光谱影像获得的，它记录了不同物体在不同波段上的光谱信息。
元数据是光谱数据集的描述信息，包括采集时间、地理位置、观测仪器、处理方法等。
相关信息是对光谱数据进行分类和标注的结果，可以是物种名称、物质成分、地物类型等。
建立高光谱库需要进行数据采集、数据处理和数据管理等步骤，可以利用高光谱遥感技术、地面实测和样方采集等方式获取光谱数据，并进行光谱分析和统计。
高光谱特征参量与光谱库的应用非常广泛。
在农业领域，可以通过提取农作物的光谱特征参量，分析农作物的生长状态、营养状况和病虫害情况，为农业管理和决策提供科学依据。
在环境领域，可以利用高光谱特征参量来监测水体的浑浊度、水质状况和藻类浓度，能够提供水资源管理和保护的参考。
在矿产资源调查中，可以通过光谱库来识别矿物的种类、含量和分布，为矿产资源的勘查和开采提供技术支持。
什么是高光谱
什么是高光谱第一篇：什么是高光谱什么是高光谱,多光谱,超光谱作者：felles 提交日期：2010-4-26 8:16:00 | 分类:高光谱 | 访问量：196到底什么是高光谱，多光谱和超光谱技术2009-11-18 13:53多光谱，高光谱和高光谱技术都被称为成像光谱技术，在遥感和其他科研领域具有举足轻重的作用。
多年来，我一直对这种技术理解不深，很多人说什么多光谱，甚至是超光谱，多光谱技术实际上是高光谱技术的原始阶段，几乎被淘汰了。
而有些人说的超光谱实际上还在美国研发，根本没有进入到市面上，也就说诸多同仁对成像光谱技术也是糊里糊涂。
今日，我在一个网站上发现了对这种技术的解释成像光谱技术（高光谱成像技术）基础Imaging Spectrometer Fundamentals说明：1.下文所属的成像光谱仪又叫高光谱成像系统，而且同一个概念。
2.该资料为天津菲林斯光电仪器公司编写，仅作成像光谱技术的内部交流之用，禁止一切形式的侵权传播或引用行为。
一．技术历史背景在现代科研过程中, 多数情况下必须对空间不均匀样品的分布特性加以分析和确认，使用传统的光谱仪仅仅能够以聚焦的镜头扫描样品或者获得整个样品的平均特性，这种光谱和空间信息不可兼得的局限性促使高光谱成像技术（Hyperspectral Imaging）应用而生。
早在20世纪60年代（1960s）人造地球卫星围绕地球获取地球的图片资料时，成像就成为研究地球的有利工具。
在传统的成像技术中，人们就知道黑白图像的灰度级别代表了光学特性的差异因而可用于辨别不同的材料，在此基础上，成像技术有了更高的发展，对地球成像时，选择一些颜色的滤波片成像对于提高对特殊农作物、研究大气、海洋、土壤等的辨别能力大有裨益。
这就是人类最早的多光谱技术（Multispectral imaging）它最早出现在LandSat卫星上。
这些最早的星载图像传感器（例如，LandSat卫星上的Thematic Mapper和法国SPOT卫星上的相机）以离散的几种颜色（或者几个波段）对地球成像，就是人们常说的多光谱成像。
高光谱遥感复习资料汇总
一、高光谱概述1. 高光谱遥感定义、特点和存储方式定义：用很窄而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。
特点：在可见光到短波红外波段，其光谱分辨率高达纳米数量级。
波段多波段多、光谱范围窄、波段连续、数据量大、信息冗余增加等。
存储方式：有影像立方体和光谱反射曲线。
2. 高光谱应用（1）海洋遥感（2）植被分析：植被类型识别、森林树种识别、荒漠化研究、生物物理生物化学参数分析（3）精细农业：水分含量、有机质含量、土壤粗糙度、农作物生长状态分析、病虫害预警（4）地质调查（5）大气和环境监测（6）军事-去除伪装3.高光谱数据处理的关键技术：①光谱图像的显示及数据格式②光谱重建：实现从影像像元光谱特征的定量化表达。
③光谱编码：对光谱特征进行描述和表达；提取光谱吸收位置、深度、对称性等光谱特征的算法。
④光谱匹配：建立实测光谱数据库的基础上，对影像中各像元的灰度变化曲线与光谱库中的实测光谱曲线进行匹配，实现类属的确定。
⑤混合光谱分析⑥生物物理化学反演：从高光谱数据中提取出用于植被和生态研究的生物物理和生物化学参数信息的技术。
二、地物光谱特征1. 水的光谱特征(1)基本特征：水体在可见光波段反射率不超过10%，反射主要在蓝绿光波段，在红外波段水体反射率几乎为零，在遥感影像上常呈黑色。
(2)波谱特征：①水体类型及所含成份有密切关系悬浮泥沙：悬浮泥沙所引起的混浊度是影响水体光谱特征的主要因素之一。
浊水反射率比清水高很多，峰值出现在黄红区。
叶绿素浓度：叶绿素浓度增加时，蓝光反射率显著下降，绿光反射率显著上升。
②不同形态的水具由不同的光谱特征雪的反射率明显高于水体，且受到雪粒大小、雪花絮状形态、积雪松紧程度影响。
2. 植被光谱特征(1)基本特征可见光波段有一个小的反射峰，两侧有两个吸收带，近红外波段有一反射“陡坡”，至1.1μm附近有一峰值，形成植被的独有特征。
在中红外波段受到绿色植物含水量的影响，吸收率大增，反射率下降，特别是在水的吸收带形成低谷。
高光谱遥感简介课件
Onboard Layout of PHI
高光谱遥感简介
Nagano
Minamimaki
Image Cube of高光8谱0遥-b感a简n介ds PHI HRS Image
农业应用（精准农业）：农作物的
识别和品种划分
PHI在日本
左:日本长野县盐尻市南部农作物的识别结果 紫-水稻, 黄-葡萄, 绿-梨, 蓝-大豆
高光谱遥感简介
高光谱遥感简介
高光谱遥感简介
• 影像分辨率主要决定于瞬时视场(IFOV,instantaneous field of view)角和成像高度。瞬时视场角越小、飞机航 高越低，地面分辨单元越小，分辨率就越高。
• IFOV值小意味空间分辨率越高 。 • IFOV值大意味着辐射分辨率越高。 • 因为当传感器接受地面反射能量时，探测器上聚焦的
Spectral bands: 244
Spectral resolution: <5nm
Spectral sampling interval: 1.9nmHyperspace.Sensor
Pixels per line: 376
System
Digitization: 12 bits
Sensor weight: 9kg
段内获取地物点状的连续光谱辐射量曲线。 • 光谱反射率（Reflectance）的获得：
• 利用分光光度计（地面光谱仪/野外光谱仪）可以分别测量目标地物与标准 白板的光谱辐射能量，其比值就是地物的光谱反射率。
• 标准白板通常使用聚四氟乙烯（PFTE）为材料，它在400-2500 nm区间的 反射率为100% 。其它还有硫酸钡或氧化镁。
• 成像光谱仪：与地面光谱辐射计相比，成像光谱仪不是在“点” 上的光谱测量，而是在连续空间上进行光谱测量，因此它是光谱 成像的；与传统多光谱遥感相比，其光谱通道不是离散而是连续 的，因此从它的每个像元均能提取一条平滑而完整的光谱曲线。
高光谱检测技术PPT课件
定性分析常用的方法
• 聚类分析是典型的无监督模式识别方法, 利用同类样本 彼此相似, 即物以类聚 , 聚类分析就是使相似的样本聚 在一起, 从而达到分类的目的
• 另一种常用方法是Mahananobis距离, 其核心是通过多波 长下的光谱数据, 定量描述出测量样本离校正集样本的 位置, 因而在光谱匹配、异常点检测和模型外推方面都 很有用。
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对称伸缩振动---非对称伸缩振动---摇摆振动---摇摆振动 ---弯曲振动---剪切振动
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三、 近红外光谱的常见分析方法
透射光光谱法
反射光谱法
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可用于 定性和
定量 分析
透射光谱法就是把待测样品置于作用光与检测器之间，检 测器所检测到的分析光是作用光通过样品体与样品分子相互 作用后的光，若样品是透明的真溶液，则分析光在样品中经 过的路程一定，透射光的强度与样品组分浓度由比耳定律决 定。
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（2）植物油品质分析中的应用
• 1994 年Sato采用近红 外光谱技术鉴别大豆 、玉米、棉籽、橄榄 、花生及油菜等植物 油种类。
• 陈永明等结合遗传算 法建立了不同产地的 橄榄油近红外分析模 型, 可以快速、无损地 鉴别出未知产地的橄 榄油, 将为其他植物油 产地鉴别提供了一种 便捷手段。
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2. 光散射的定义及物理解释
光的散射定义: 指由于媒质中存在的气体，液体或固体的微小粒子对光
束的影响，使光波偏离原来的传播方向而向四周散射的现 象
物理解释：
A: 强调粒子概念－－分子场吸收一个光子的 同时，发射一 个光子（拉曼散射）
B: 强调波动概念－－由于物质密度的起伏光被散 射瑞利散射）
高光谱影像特征选择与提取 完整ppt课件
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式中：X={X1,X2,……，XN}为光谱向量，N为波段 数，λ={λ1, λ2,……，λN}为波长集合。
以此类推，可以计算出任意阶导数光谱。通过导数 光谱运算可以发现待定地物某阶导数具有明显区别 于其它地物的特征，从而用于地物识别。
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植被指数与导数光谱实质是在光谱空间上进行特定 运算以形成新的特征，按照这一思路，可以设计其 它光谱运算特征，如波段求和、取均值以及其它更 复杂的运算获取的特征。
B距离等方法。
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离散度
式中，Ui、Uj分别表示i、j类的亮度均值矢量， 分别为i、j类的协方差矩阵，tr[A]表示矩阵A对角 线元素之和。
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B距离
式中符号的意义同于“离散度”公式中的定义。
对于任何一给定的地物类别，只要算出这两个不同 类别在所有可能的波段组合中的标准距离、离散度 或B距离，并去最大者，便是区分这两个类别的最 佳波段组合，即最优子集。
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其中S[i]为第i波段编码Xi为该波段原始属性值， T为阀值。通常阀值选整个光谱向量的平均值，也 可以取向量中值或根据光谱曲线进行人工阀值选择。
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[
二值编码采用单阀值进行处理，划分取决范围较大，
表达进度较低。一种改进算法是多值编码。四值编码基
本方法是：首先对整个像元光谱向量取平均值，得到阀
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熵及联合熵
根据香农信息论原理，一幅8bit表示的图像X的熵 为：
式中：X为输入图像，Pi为图像像素灰度值为i的概 率。
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同理，两个波段联合熵为： n个波段图像的联合熵为：
高光谱遥感数据的特征选择与提取课件
特征选择与提取的挑战与机遇
要点一
特征选择与提取的挑战
要点二
机遇
高光谱遥感数据具有高维、高冗余的特点，如何有效地选 择和提取特征是亟待解决的问题。同时，不同应用场景对 特征的要求也不同，需要针对具体需求进行特征选择和提 取。
随着深度学习、机器学习等技术的发展，为高光谱遥感数 据的特征选择与提取提供了新的思路和方法。这些技术能 够自动地提取有用的特征，提高数据处理的速度和精度， 为高光谱遥感技术的应用提供了更多的可能性。
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THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
独立成分分析法能够揭示高光谱数据的非高斯结构，对 于处理非线性和非高斯数据非常有效。
独立成分分析法可以用于解决盲源信号分离问题，从观 测信号中提取出独立的源信号。
非负矩阵分解法
在此添加您的文本17字
一种基于矩阵分解的特征提取方法
在此添加您的文本16字
非负矩阵分解法将高光谱数据矩阵分解为多个稀疏的非负 基矩阵的乘积，从而提取出数据的特征。
在此添加您的文本16字
揭示数据的主要特征结构
在此添加您的文本16字
通过主成分分析法，可以揭示高光谱数据的主要特征结构 ，从而更好地理解数据的内在规律和特征。
独立成分分析法
一种寻找数据中的独立成分的方法 揭示数据的非高斯结构 用于盲源信号分离问题
独立成分分析法旨在找到高光谱数据中的独立成分，这 些独立成分能够最大程度地保留数据的方差，同时彼此 独立。
基于模型的特征选择
总结词
基于模型的方法通过训练分类或回归模型来选择最重要的特征，通常使用模型的惩罚项或特征重要性评分作为选 择标准。
《高光谱检测技术》课件
根据分类和识别的需要，选择出对目 标敏感的特征，去除冗余和无关的特 征。
分类与识别技术
01
监督分类
利用已知样本的训练集进行分类 器的训练，对未知样本进行分类 。
02
03
无监督分类
目标识别
根据像素间的相似性进行聚类分 析，将未知样本划分为若干个类 别。
利用提取的特征和分类器对高光 谱图像中的目标进行识别和定位 。
高光谱检测技术的展望
技术创新与突破
随着科技的不断进步，未来高 光谱检测技术有望在硬件设备 、数据处理算法等方面取得突 破，提高检测精度和效率。
应用领域拓展
目前高光谱检测技术主要应用 于农业、环境监测等领域，未 来有望拓展至医疗、安全等领 域，为更多行业提供技术支持 。
标准化和规范化发展
未来高光谱检测技术将逐步建 立统一的标准化和规范化体系 ，提高数据可比性和可重复性 ，促进技术交流和应用。
数据处理难度
高光谱数据具有高维度、高噪声、高冗余等特点，导致数据处理难度 较大，需要高效的数据处理算法和强大的计算能力。
成本高昂
高光谱检测设备成本较高，普及难度较大，目前主要应用于科研和高 端领域。
标准化和规范化不足
目前高光谱检测技术缺乏统一的标准化和规范化，不同设备间数据可 比性和可重复性有待提高。
情报收集
高光谱技术可以获取地 面目标的详细信息，如 车辆型号、建筑材料等 ，为军事行动提供情报 支持。
战场监测
高光谱技术可以对战场 环境进行实时监测，包 括空气质量、有毒气体 等指标，保障部队的安 全行动。
05
高光谱检测技术的挑战 与展望
高光谱检测技术的挑战
技术复杂性
高光谱检测技术涉及多个学科领域，如光学、光谱学、计算机科学等 ，技术复杂性较高，需要专业人员操作和维护。
高光谱遥感第六章
第六章 混合光谱理论与光谱分解
3、线性光谱解混
空间信息辅助下的端元提取
① 首先求出高光谱图像的均值光谱向量m; ② 对高光谱图像进行分块操作； ③ 每块中选出一个距离m最远的像元ri(i=1,2,…,S)，S为
所分的块数；
④ 对由r1,r2,…,rs所组成的光谱数据集合进行端元提取第六章 混合光谱理论与光谱分解
第六章 混合光谱理论与光谱分解
4、线性光谱解混在高光谱图像分析中的应用
（3）低概率目标识别
低概率目标是指在图像中占据极少像元的目标，这些像 元看起来无关紧要，但往往是要监测的目标。模型包括三种 方法：特征空间正交投影分类器、目标特征空间正交投影分 类器、斜子空间投影分类器。
第六章 混合光谱理论与光谱分解
2、混合光谱模型
几何学模型:
第六章 混合光谱理论与光谱分解
2、混合光谱模型
（2）非线性光谱混合模型
- Hapke混合光谱理论
- 基于辐射通量密度理论的植被、
土壤光谱混合模型
- SAIL模型 - 其它非线性混合光谱模型
第六章 混合光谱理论与光谱分解
2、混合光谱模型
Hapke混合光谱理论
第六章 混合光谱理论与光谱分解
3. 线性光谱解混
– 端元提取 – 混合像元分解
第六章 混合光谱理论与光谱分解
3. 线性光谱解混 – 端元提取
• 一般方法
– – – – – – – 像元纯度指数（PPI） N-FINDR 迭代误差分析法(IEA) 顶点成分法(VCA) 最大距离法 单形体体积法 etc.
第六章 混合光谱理论与光谱分解
4、线性光谱解混在高光谱图像分析中的应用
（1）混合光谱法图像反射率转换
高光谱信息采集及应用说明
高光谱信息采集及应用说明一、高光谱成像技术简介通俗地讲，高光谱成像技术就是将一个范围的光谱按照一定的间隔进行分光形成光谱间隔很小的一系列光谱集合，再分别用这些光谱进行成像，生成一系列图像集合。
由于高光谱将光谱分成了间隔很小的“纯净”光，因此形成的影像可以展示该波段所具有的特性。
一般情况下，400nm-1000nm的范围内，可分成200个以上的谱段，即可获取超过200幅图像，在文物图像上选取任一点，读取200幅图像上相同位置点的光谱反射率，形成一条光谱曲线，可以标识该点对光谱敏感性，形成“文物指纹”。
二、高光谱应用介绍及案例高光谱大量应用于全球的文物及艺术品发掘、颜料分析、收藏分析、签名真伪分析等领域，具体包括笔记分析、墨水分析、颜料分析和化学物质分析等。
文物分析的特点为非接触、无损、定性定量结合、可视化和实时。
（1）强化模糊或被遮蔽的痕迹图1. 发现隐藏字迹如上图1所示，BEVIN家族拥有一幅画作，通过高光谱成像分析，在短波红外段寻找出隐藏的作者独特签名“D”，通过于作者藏于其他馆的画作比对，确定该画作是西班牙画家Diego Velazquez的作品，该画作大幅增值。
图2. 发现《独立宣言》涂改字迹如上图2的美国《独立宣言》手稿，通过高光谱分析，发现了隐藏的字迹，揭示处托马斯-杰斐逊在起草时写上“我们的人民”（our fellow subjects）之后涂改为“我们的公民”（our fellow citizen），这对于研究美国历史具有重要意义。
图3. 发现烧焦纸片的字迹如上图3的烧焦纸片，进行高光谱成像后采用PCA方法进行图像分析，发现了纸片上的字迹。
（2）艺术品监控图4.可见光与紫外荧光下的艺术品如上图4所示的艺术品，进行紫外荧光假彩色成像后，可以发现艺术品外层掉漆现象，方便及时修补。
（3）探测退化标志和研究保存环境的影响图5. 梵高画作保存环境研究如上图5所示的梵高画作，可见光下笔触难以分辨，无法判断画作材质是否有变质现象，进行外红假彩色成像后，红色墨迹为正常鞣酸铁墨水，黑色墨迹为变质墨水，警示博物馆需要尽快采取行动。
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物理意义：
光谱特征参量的分析，尤其是光谱吸收指数（SAI）的计 算，可以进行矿物吸收特征的鉴别，主要是特定波长吸收 深度图像的生成。不同吸收波长位置的SAI图像序列形成 光谱吸收图像立方体，它构成了矿物识别分类与填图的特 征参数集。例如，2.33微米的SAI图像可以得到碳酸盐矿 物分布图。2.20微米的SAI图像可以得到粘土矿物分布图， 2.12微米的SAI图像可以得到铵化物的分布图等等。
5）光谱导数（微分）
即对光谱曲线进行求导。光谱导数不能产生多 于原始光谱数据的信息，但可以抑制或去除无 关信息，突出感兴趣的目标信息。比如去除背 景吸收或者是杂光反射信号，例如：增强光谱 曲线在坡度上面的细微变化，或者消除部分大 气效应。
6）光谱积分
7）光谱曲线模拟
典型的地物具有典型的波形形态，为了准 确的描述、确定光谱曲线的特点，我们可 以将整条光谱曲线或者是曲线中的某一段 用一个数学函数来表达出来，这就称为是 光谱曲线模拟。
２）光谱斜率与坡向
在某一个波长区间内，如果光谱曲线可以近似地模拟出一条 直线段，那么直线的斜率被成为光谱斜率。如果光谱斜率为正， 则光谱曲线定义为正向坡；否则定义为负向坡，如果光谱斜率 为0，则定义为平向坡。可以用光谱坡向指数（spectral slope index, SSI）来衡量光谱曲线的走向。
6.2.1 数据特点
光谱数据组成：一般包括植被、土壤、水体、 冰雪、岩矿和人工目标6个典型地物大类。
遥感地面试验数据由遥感地面试验获取，是典 型地物光谱测量与环境变量测量最终能获得规 范、配套、完备、有效的数据集。
测量仪器
地物光谱数据的测量仪器主要有野外光谱仪和成 像光谱仪。 比如：光谱分析仪ASD FieldSpec Pro ,成像光 谱仪（机载或星载），modis，phi，omis等
（2）C分子的左右肩部分S1和S2别采用了第197个波段 （2.2407um）和第212波段(2.3898um)，两个吸收点 A1和A2分别为第201个波段（2.2805um）和第210个 波段（2.3700um）
Al—O分子的光谱吸收位置图
C分子的光谱吸收位置图
光 谱 吸 收 深 度 图
光 谱 对 称 性
三个特征参量 ？
1. 最大吸收 位置
2. 最大吸收 深度
3.对称性
第一个特征参量：最大吸收位置W
为了便于计算光谱吸收参数，可以将之线性化。 先假设两个开始点S1、S2，即左右两个肩部 （峰值为1）。再分别在两肩部的中间假定两吸 收点A1、A2，进而确定两条线的交点，列出下 面方程。
d2 A2S2
常见的光谱库
当前常见的光谱库有6个，公开提供电子版 的有USGS、JPL、JHU、IGCP-264、 ASTER等。
(1) USGS是美国地质勘探局USGS（United States Geological Survey）光谱实验室在1993年 建立的波长在0.2 ～ 3.0um之间的光谱库。包含 444个样本的498个波谱，光谱分辨率为4 nm（可 见光波段0.2 ～ 0.8um）和10nm(近红外波段 0.8 ～ 2. 35um)。
分别利用这三个吸收特征参数对美国内华 达cuprite矿区影像进行分析处理。
该地区原始影像是由航空可见光/红外成 像光谱仪（AVIRIS）于1995年获得，共 50个波段。
主要分析Al-O和C的特征，并选择相应的吸收波段：
（1）Al-O分子的左右肩部分S1和S2别采用了第178个波 段（2.0509um）和第199波段(2.2606um)，两个吸收 点A1和A2分别为第184个波段（2.1110um）和第196 个波段（2.2307um）。
第六章 高光谱特征参量与光谱库
本章主要介绍光谱形态学分析和光 谱数据库的内容。
6.1 光谱形态学分析－－光谱特征参量化
1）光谱吸收特征参数 2）光谱斜率与坡向 3）光谱二值编码 4）光谱导数 5）光谱吸收特征匹配 6）光谱积分 7）光谱曲线模拟
1）光谱吸收特征参数
主要是用来识别各种矿物成分或空间分布，通 过定义的光谱参数来提取各种定量信息。
y
x
d1 S1A1 y A1xS2
即光谱最大吸收位置W可以有两个肩部和两个吸收点
即为：
x+ S2
第二个特征参量：光谱吸收深度D（0到1之间）。
D[W A2SS22]D2
第三个特征参量：对称性S，这里不用面积作为衡量单 位。
S A B ( W S 2 ) (S 1 W )
利用这3个光谱吸收特征参数，对图像进行分析可以 分别得到高光谱影像的吸收位置图、吸收深度图以及 对称性图。
h(n)=0, if x(n)<=T;
h(n)=1,if x(n)>=T; 其中x(n)是像元第n通道的亮度值，h(n)是其编码，T是 选定的门限制，一般选为光谱的平均亮度，这样每个 像元灰度值变为1bit，像元光谱变为一个与波段数长度 相同的编码序列。
复杂一点的光谱匹配方式：
4）光谱吸收特征提取实例
以植被的曲线模拟为例：分为两个阶段的 模拟，500~680可见光以及670~780红边
6.2 光谱数据库
光谱数据库是：由高光谱成像光谱仪或野外光 谱仪在一定条件下测得的各类地物反射光谱数 据的集合。
特点：它对准确地解译遥感图像信息、快速地 实现未知地物的匹配、提高遥感分类识别水平 起着至关重要的作用。光谱坡向指数示意图３）光 Nhomakorabea二值编码
适用于对光谱库的查找和匹配。
成像光谱数据这种海量数据会产生大程度的冗 余度，会降低计算机的处理效率。为实施匹配， 因此要建立一些数据缩减和模式匹配技术，提 出了一系列对光谱进行二进制编码的建议 （Goetz，1990）。使得光谱可用简单的0,1 来表述。
最简单的编码方法
吸收波长位置（P） 在光谱吸收谷中，反射率最低处的波长位置。
吸收深度（H） 在某一波段吸收范围内，反射率最低点到归一化包 络线的距离。
吸收宽度（W） 最大吸收深度一半处的光谱 带宽。
面积（A） 对称度（S）以吸收位置垂线为界限，右边区域面积与左边区
域面积比值的常用对数。
斜率（K）
光谱吸收指数：SAI（spectral absorption index）一条光谱曲线的光谱吸收特征可以由 光谱吸收谷点M与光谱吸收两个肩部的S1与 S2组成。