高光谱遥感简介ppt课件
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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
阎广建《遥感原理》课件ch6高光谱遥感
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高光谱遥感第三章ppt课件
Lt
DN -b a
a (增益系数)，b (暗电流)
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
第三章
高光谱遥感图像
辐射与几何校正
场地定标常用方法：
- 反射率法 - 辐亮度法 - 辐照度法
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
第三章
高光谱遥感图像
辐射与几何校正
辐射传输方程为
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B
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是介质所有气体及粒子的吸收系数之和
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质
所
有
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体
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散
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数
之
和
B是介质热发射能量
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
第三章
高光谱遥感图像
辐射与几何校正
（3）场地定标 辐射校正场包括 敦煌陆面试验场和青海湖水面试验场；
辐射标准和设备定标实验室； 光学特性和环境参数观测实验室； 辐射校正资料处理、存档和信息服务实验室
第三章
高光谱遥感图像
辐射与几何校正
• 6S模型（Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum）
高光谱遥感分解课件
案例一：高光谱遥感在农业监测中的应用
总结词
种植结构优化
详细描述
高光谱遥感技术能够识别不同种类的 农作物，通过监测农作物的分布和生 长状况，可以优化种植结构，提高土 地利用效率和农业生产效益。
案例二：高光谱遥感在环境监测中的应用
总结词
污染物监测
详细描述
高光谱遥感技术能够监测大气、水体和土壤中的污染物，如二氧化硫、氮氧化物、重金 属等。通过对污染物的光谱特征进行分析，可以实时监测污染物的排放和扩散情况，为
05 实际应用案例分析
案例一：高光谱遥感在农业监测中的应用
总结词：精准监测
详细描述：高光谱遥感技术能够获取地表覆盖物的光谱信息，通过分析这些光谱 信息，可以精确地监测农作物的生长状况、病虫害情况以及土壤质量等，为农业 生产提供科学依据。
案例一：高光谱遥感在农业监测中的应用
总结词：产量预测
详细描述：利用高光谱遥感技术，可以预测农作物的产量。通过对农作物生长过程中的光谱信息进行监测和分析，可以建立 产量预测模型，提高预测的准确性和可靠性。
进行分类。
非监督分类
02
对未知类别的样本进行聚类分析，将相似的像素归为同一类。
目标识别
03
利用提取的特征和分类结果，对目标进行识别和定位。
04 高光谱遥感技术发展与展望
高光谱遥感技术的发展趋势
技术创新
随着传感器技术的不断进步，高光谱遥感器的空间分辨率 和光谱分辨率将得到进一步提升，能够获取更丰富、更精 准的地物信息。
详细描述
高光谱遥感技术能够识别不同类型的矿产资源，通过对地 表的光谱信息进行监测和分析，可以确定矿产资源的分布 和储量，为矿产资源勘探提供有力支持。
总结词
高光谱遥感的发展PPT课件.ppt
(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
24
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
14
历史：
• 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。
• 1983年，世界第一台成像光谱仪AIS－1在美国研制成功， 并在矿物填图、植被生化特征等研究方面取得了成功，初 显了高光谱遥感的魅力。
➢ 成像光谱仪为每个像元提供数十个至数百个窄波段的光谱信 息，每个像元都能产生一条完整而连续的光谱曲线。这就是 高光谱遥感与常规遥感的主要区别。
➢ 如一个TM波段内只记录一个数据点，而航空可见光/红外光 成像光谱仪(AVIRIS)记录这一波段范围内的光谱信息用10个 以上数据点。
7
8
• 成像光谱技术则把遥感波段从几个、几十 个推向数百个、上千个。高光谱遥感数据 每个像元可以提供几乎连续的地物光谱曲 线，使我们利用高光谱反演陆地细节成为 可能。
28
高光谱的应用
• 由于高光谱图像具有很高的光谱分辨率，因而能够提 供更为丰富的地物细节，有利于地物物理化学特性的 反演。
（1）海洋遥感方面。 • 由于中分辨率成像光谱仪具有光谱覆盖范围广、分辨
率高和波段多等许多优点，因此已成为海洋水色、水 温的有效探测工具。它不仅可用于海水中叶绿素浓度、 悬浮泥沙含量、某些污染物和表层水温探测，也可用 于海冰、海岸带等的探测。
法
24
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
14
历史：
• 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。
• 1983年，世界第一台成像光谱仪AIS－1在美国研制成功， 并在矿物填图、植被生化特征等研究方面取得了成功，初 显了高光谱遥感的魅力。
➢ 成像光谱仪为每个像元提供数十个至数百个窄波段的光谱信 息，每个像元都能产生一条完整而连续的光谱曲线。这就是 高光谱遥感与常规遥感的主要区别。
➢ 如一个TM波段内只记录一个数据点，而航空可见光/红外光 成像光谱仪(AVIRIS)记录这一波段范围内的光谱信息用10个 以上数据点。
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• 成像光谱技术则把遥感波段从几个、几十 个推向数百个、上千个。高光谱遥感数据 每个像元可以提供几乎连续的地物光谱曲 线，使我们利用高光谱反演陆地细节成为 可能。
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高光谱的应用
• 由于高光谱图像具有很高的光谱分辨率，因而能够提 供更为丰富的地物细节，有利于地物物理化学特性的 反演。
（1）海洋遥感方面。 • 由于中分辨率成像光谱仪具有光谱覆盖范围广、分辨
率高和波段多等许多优点，因此已成为海洋水色、水 温的有效探测工具。它不仅可用于海水中叶绿素浓度、 悬浮泥沙含量、某些污染物和表层水温探测，也可用 于海冰、海岸带等的探测。
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
《高光谱遥感的发展》课件
高光谱遥感技术的发展趋势
提高数据获取能力
未来将进一步提高高光谱传感器的性 能，提高数据获取的精度和稳定性。
加强数据处理能力
未来将进一步发展人工智能、机器学 习等技术，提高数据处理的速度和精 度。
拓展应用领域
未来将进一步拓展高光谱遥感技术的 应用领域，如城市规划、资源调查、 灾害监测等。
加强技术交流与合作
从分割后的图像中提取地物的光谱特征，包括光谱曲线、谱带宽度 、谱带深度等。
地物分类与识别
利用提取的光谱特征，对地物进行分类和识别，常用的方法包括监 督分类、非监督分类和支持向量机等。
03
高光谱遥感技术发展现状
高光谱遥感传感器的发展
高光谱成像技术进步
随着技术的不断进步，高光谱成像传 感器在空间分辨率、光谱分辨率和辐 射分辨率等方面取得了显著提升，为 地物精细识别提供了有力支持。
新型传感器研发
科研人员正致力于开发新型的高光谱 传感器，如多角度高光谱传感器和热 红外高光谱传感器，以拓宽遥感的应 用领域。
高光谱数据处理技术的发展
数据处理算法优化
针对高光谱数据的处理，算法不断优 化以提高数据处理速度和准确性，例 如支持向量机、神经网络等机器学习 方法在高光谱分类和识别中的广泛应 用。
3
城市规划与管理
在城市规划与管理方面，高光谱遥感为城市发展 提供了丰富的空间和环境信息，有助于实现精细 化管理和可持续发展。
04
高光谱遥感技术面临的挑战与展 望
高光谱遥感技术面临的挑战
数据获取难度大
数据处理复杂度高
高光谱遥感技术需要获取大量的高光谱数 据，但受到传感器性能、天气条件等多种 因素的影响，数据获取难度较大。
资源调查与利用
高光谱与高空间分辨率遥感实习课件
数据质量评价
01
数据完整性
检查获取的数据是否完整，是否存 在缺失或异常值。
辐射与几何精度
对数据的辐射和几何精度进行评估 ，确保数据质量可靠。
03
02
精度评价
通过与已知地物信息进行对比，评 估分类与识别的精度。
应用效果评价
将处理后的数据应用于实际应用场 景，评估其效果和价值。
04
04
案例分析与实践操作
高光谱遥感的应用领域
高光谱遥感广泛应用于环境监测、资源调查、城市规划等领 域。
在环境监测方面，高光谱遥感可用于检测大气污染、水体污 染和土壤污染等；在资源调查方面，可用于调查土地利用、 森林覆盖、矿产资源等；在城市规划方面，可用于城市扩张 监测、城市绿化监测和城市环境质量评估等。
02
高空间分辨率遥感基本原 理
高空间分辨率遥感图像能够准确监测土地 资源的利用状况和变化情况，为土地管理 和治理提供依据。
环境保护和治理
灾害监测与救援
通过高空间分辨率遥感图像的监测，可以 及时发现和评估环境问题，为环境保护和 治理提供决策支持。
高空间分辨率遥感图像能够快速获取灾区 地形地貌和灾情状况，为灾害监测、救援 和恢复提供重要信息。
报告撰写
撰写实习报告，总结实习过程、 方法、成果和经验教训，为后续 实践提供参考。
05
实习总结与展望
实习收获与体会
掌握高光谱与高空间分辨 率遥感技术的基本原理和 应用方法。
学会使用相关软件和工具 进行遥感数据处理和分析 ，如ENVI、ERDAS Imagine等。
ABCD
了解遥感数据处理和分析 的流程，包括数据预处理 、特征提取和分类识别等 。
特征提取
从遥感图像中提取地物光谱、纹理、形状等特征 ，为后续分析提供依据。
高光谱与高空间分辨率遥感课件.ppt
光谱微分公式（以二阶为例）为：
''(i) ['(i 1 )'(i 1 )]/2
式中， i 为 波长， ' ( i ) 为波长 i 处的一阶微分光谱，
为相邻 两波段间的高光波谱与长高空间间分隔辨率。遥感课件
2、光谱积分 光谱积分就是求光谱曲线在某一波长范围内
的下覆面积。
2
f ( )d 1
高光谱与高空间分辨率遥感课件
由FLAASH模块取得相关参数后,影像反射率就可利 用辐射传输方程对逐个像元进行计算.步骤如下: ①通过计算Column water vapor 的量来计算 A,B,S和La.Column water vapor 在不同场景下 各不相同,运行几次不同水蒸气数量的MODTRAN 模型,构成一个查找表,每个像素可从该表中获得水 蒸气量,进一步计算A,B,S 和La.
高光谱与高空间分辨率遥感课件
2、回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种
或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统 计分析方法。研究一个随机变量Y对另一个(X)或 一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分 析方法。
高光谱与高空间分辨率遥感课件
三、实习仪器与数据 SPSS软件、EXCELL软件及玉米叶片反射光
实习一 光谱的微分和积分
一、实习目的
熟悉和掌握光谱的微分和积分的概念，利用相 关软件对植被高光谱数据进行微分和积分处理； 利用高光谱数据分析植被的“红边”等典型植被 高光谱特征。
高光谱与高空间分辨率遥感课件
二、原理与方法 1、光谱微分
光谱微分技术就是通过对反射光谱进行数学模 拟，计算不同阶数的微分值，以提取不同的光谱 参数。应用光谱微分技术能够部分消除大气效应、 植被环境背景（阴影、土壤等）的影响，以反映 植物的本质特征。
''(i) ['(i 1 )'(i 1 )]/2
式中， i 为 波长， ' ( i ) 为波长 i 处的一阶微分光谱，
为相邻 两波段间的高光波谱与长高空间间分隔辨率。遥感课件
2、光谱积分 光谱积分就是求光谱曲线在某一波长范围内
的下覆面积。
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高光谱与高空间分辨率遥感课件
由FLAASH模块取得相关参数后,影像反射率就可利 用辐射传输方程对逐个像元进行计算.步骤如下: ①通过计算Column water vapor 的量来计算 A,B,S和La.Column water vapor 在不同场景下 各不相同,运行几次不同水蒸气数量的MODTRAN 模型,构成一个查找表,每个像素可从该表中获得水 蒸气量,进一步计算A,B,S 和La.
高光谱与高空间分辨率遥感课件
2、回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种
或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统 计分析方法。研究一个随机变量Y对另一个(X)或 一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分 析方法。
高光谱与高空间分辨率遥感课件
三、实习仪器与数据 SPSS软件、EXCELL软件及玉米叶片反射光
实习一 光谱的微分和积分
一、实习目的
熟悉和掌握光谱的微分和积分的概念，利用相 关软件对植被高光谱数据进行微分和积分处理； 利用高光谱数据分析植被的“红边”等典型植被 高光谱特征。
高光谱与高空间分辨率遥感课件
二、原理与方法 1、光谱微分
光谱微分技术就是通过对反射光谱进行数学模 拟，计算不同阶数的微分值，以提取不同的光谱 参数。应用光谱微分技术能够部分消除大气效应、 植被环境背景（阴影、土壤等）的影响，以反映 植物的本质特征。
高光谱遥感理论基础课件
CHAPTER
02
高光谱遥感的基本原理
电磁波与光谱辐射基础
电磁波的波长和频率
电磁波的波长范围从极长波到极短波，包括无线电波、微波、红外线、可见光 、紫外线、X射线和伽马射线等。不同波长的电磁波具有不同的特性和应用。
光谱辐射与光谱响应
物体对不同波长的电磁波具有不同的吸收、反射和透射特性，这种特性决定了 物体在光谱上的表现。光谱响应是指传感器在不同波长上的测量能力。
详细描述
高光谱遥感能够通过分析地物光谱特征，监 测植被的生长状况、种类分布以及生态系统 的健康状况。同时，高光谱遥感还能用于水 质监测，如水体污染物的分布和扩散情况。 此外，土壤状况的监测也是高光谱遥感的重 要应用之一，如土壤肥力、盐碱化程度等。
城市规划与建设管理
总结词
高光谱遥感在城市规划与建设管理中发挥着重要作用，能够提供丰富的地表信息，为城 市规划和建设提供科学依据。
详细描述
在环境监测方面，高光谱遥感可以用于检测大气污染 、水体污染和土壤污染等环境问题；在城市规划方面 ，高光谱遥感可以用于城市绿化、城市交通和城市空 间布局等方面的监测和规划；在资源调查方面，高光 谱遥感可以用于土地利用、矿产资源和水资源的调查 和评估；在农业管理方面，高光谱遥感可以用于农作 物生长监测、病虫害预警和产量预测等方面。
详细描述
高光谱遥感技术通过获取地物在不同光谱波段的反射或发射信息，能够识别和区分不同类型的地物，并揭示其内 在的光谱特征。由于其高光谱分辨率的特点，高光谱遥感能够提供更丰富的地表信息，为地物识别、环境监测、 资源调查等领域提供了强有力的支持。
高光谱遥感技术的发展历程
总结词
高光谱遥感技术自20世纪80年代诞生以来，经历了初期探索、技术发展和成熟应用三个阶段，目前 已经成为遥感领域的重要分支。
高光谱遥感理论基础.pptx
30
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。
31
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。
33
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。
34
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
26
• 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。
27
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。
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
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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。
高光谱遥感
EO-1
Landsat-7
1
mi
n
29 min
Terra
表 Hyperion主要技术参数
中国的环境与减灾1号卫星高光谱成像仪
• 高光谱遥感信息成像机理
➢ 高光谱遥感器接收到入瞳辐射后通过探测器产生电信号，在经过增益和模数转 换（A/D）产生遥感影像数值（DN）。遥感器的空间响应、光谱响应和辐射响应决 定了输出图像的信息特征。进入传感器的辐射量通过光学系统后，由分光器件分成 不同的光谱段后到达探测器焦平面转换为测量值。该测量值的大小直接与探测器的 光谱响应率相关，从而又与光学系统的透过率和探测器的光谱灵敏度相关联。
三、高光谱遥感器的发展
❖ 70年代末，美国加州理工学院喷气推进实验室（JPL）
学者提出。
❖ 1983年，世界上第一台成像光谱仪问世，AIS-1
（Airborne Imaging Spectrometer）问世，64波段。
❖ 1987年，航空可见光/红外成像光谱仪AVIRIS，224波段 ❖ 2000年第一台星载高分辨率成像光谱仪 HYPERION升空。 ❖ 1991年，中国第一台航空成像光谱仪（MAIS）运行
➢ 第一代成像光谱仪称航空成像光谱仪AIS(Airborne
Imaging Spectrometer)，64个通道，光谱覆盖范围从990nm-2400nm, 光谱分辨率9.3nm。
➢ 第二代成像光谱仪称航空可见光、近红外成像光谱仪
AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)，224个通道， 光谱范围410nm-2450nm，光谱分辨率10nm。
❖多光谱遥感（Multirspectral Remote Sensing），光谱分 辨率为波长 的1/10数量级范围（几十个至几百个nm）；
《ENVI高光谱分析》课件
光谱分辨率高：能够获取 更精细的光谱信息
信息量大：能够获取更多 的地物信息
应用广泛：适用于多种地 物类型的识别和分类
技术难度大：需要专业的 数据处理和分析技术
农业：监测作物生长状况，评估土壤肥力 环境监测：监测大气污染、水质污染、土地利用变化 地质勘探：寻找矿产资源，评估地质灾害风险 城市规划：评估城市环境质量，规划城市发展 军事侦察：监测军事设施，评估军事活动影响 医疗健康：监测人体生理状况，评估疾病风险
目的：提高图像质量，去除噪 声和干扰
方法：使用图像融合算法，如 PCA、ICA等
步骤：选择合适的融合算法， 进行图像融合和裁剪
注意事项：保持图像的完整性 和清晰度，避免过度裁剪和融 合
噪声去除方法：滤波、平滑、降噪算法等 图像增强方法：对比度增强、亮度增强、色彩增强等 预处理步骤：数据读取、数据清洗、数据转换等 预处理工具：ENVI、Matlab、Python等
网络等
训练样本选取： 选择具有代表 性的样本作为 训练集，确保 样本多样性和
代表性
样本预处理： 对训练样本进 行归一化、标 准化等预处理， 以提高分类效
果
模型训练：使 用训练样本训 练分类器，调 整参数以优化
分类效果
模型评估：使 用测试样本评 估分类器的性 能，如准确率、 召回率、F1值
等
模型优化：根 据评估结果对 分类器进行优 化，以提高分
数据检查：检查数据是否完整、正 确，如有问题进行修复
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
格式转换：将数据转换为ENVI支 持的格式，如.hdr、.img等
数据预处理：对数据进行平滑、滤 波、去噪等操作，提高数据质量
辐射定标：将传感器接收到的辐射信号转换为物理量 大气校正：消除大气对辐射信号的影响 辐射定标方法：绝对定标、相对定标、光谱定标等 大气校正方法：暗像元法、辐射传输模型法等 辐射定标与大气校正的重要性：提高高光谱数据的准确性和可靠性
高光谱遥感数据的特征选择与提取课件
将高光谱遥感数据与其他类型的数 据（如光学图像、雷达数据等）进 行融合，能够提高目标检测和识别 的精度和可靠性。
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。
感谢观看
THANKS
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。
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。
感谢观看
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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
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一种基于矩阵分解的特征提取方法
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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。
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揭示数据的主要特征结构
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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。
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，
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：
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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；
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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：
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初始类别参数的选定
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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，
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气纠正模型与算法，依此实现成像光谱信息的图 像－光谱转换； 3 光谱编码，尤其指光谱吸收位置、深度、对称性 等光谱特征参数的算法； 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
12
请同学们回顾下面的基本概念：地物光谱反射率，谈 谈影响地物光谱反射率的因素 地物的光谱反射率：是物体的反射辐射通量与入射辐 射通量之比 方向性 谱特性 时间性 空间
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。
14
15
16
17
1）准备工作:光谱仪、计算机充电、安装镜头，连 线，打开电源以及软件
2）测量过程：镜头对准白板，进行OPT优化镜头 对准目标，进行地物光谱反射率采集
电磁波与物质相互作用的类型 请大家列举遥感常用 有哪些？在进行被动遥感时， 的波段 电磁波要与多少种物质 进行作用？
4
全色摄影相片
灰度影像解译
SPOT 5 号全色波段图像
5
彩色成像技术及多波段成像技术
多波段影像解译
SPOT 5 号多波段合成图像
6
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
1
课程性质：选修课 课程时间：12周~15周 课时：32学时 16上课学时 16上机学时 课程要求：理论联系实际 积极主动 考查方法：课程作业一份
2
遥感基本概念回顾 高光谱遥感技术的概念以及特点 高光谱遥感数据处理关键技术 高光谱传感器介绍 光谱库介绍
3
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。
21
22
23
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
MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 27
PHI– The Push broom
Hyperspectrl Imagers
Electronics Console
POS Systemቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Spectral coverage:
VIS to NIR (450-850nm) spectral region
13
光谱辐射仪（Spectrometer/Spectroradiometers ） 能够在电磁波紫外到近红外（300-2500nm）的 太阳反射波谱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。
Spectral bands: 244
Spectral resolution: <5nm
Spectral sampling interval: 1.9nmHyperspace.Sensor
Pixels per line: 376
System
Digitization: 12 bits
Sensor weight: 9kg
总能量更大；由于这种高信号使得传感器对地面辐射 率的测量更加敏感，其结果是辐射分辨率更高或者说 是区分微小的能量的能力方面有所提高 传感器的设计IFOV应该在空间分辨率与辐射分辨率 中折中
24
25
26
➢主要技术指标 轨道：705km，太阳同步，近极地轨道 辐射灵敏度：12b 波段范围：36个波段、0.4~14.4µm 空间分辨率： 2个波段为250m 5个波段为500m 29个波段为1000m 带宽：2330km，1~2天全球覆盖
Onboard Layout of PHI
28
Nagano
Minamimaki
Image Cube of 80-bands PHI HRS Image
29
农业应用（精准农业）：农作物的 识别和品种划分
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
右:长野市西北部农作物的识别结果 黄-苹果, 蓝-水稻
3）整理工作
18
19
20
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。
第一种 线阵列探测器掸扫式扫描方式 第二种 面阵列探测器推扫式扫描方式
高光谱分辨率遥感（Hyperspectral Remote Sensing）：用很窄（0.01波长）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，因此高光谱遥感又通 常被称为成像光谱（Imaging Spectrometry）遥感。
下:葡萄的相对长势，红色区长势相对较好
High
Low
30
80 年代后期，美国喷气推进研究室（JPL）制成 机载可见红外成像光谱仪（AVIRIS）的完整样机。
0.4μm～2.45μm 224 个连续的光谱波段图像。波段宽度10nm 当飞机在20km 高空飞行 时，图像地面分辨率可
达20m
31
光谱库是由高光谱成像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
7
8
波段特点： 波段多、波段宽度窄、波段连续
数据量特点： 数据量大、信息冗余增加
9
图谱合一的特点
影像立方体
光谱反射曲线
10
图谱合一
五七农场, 常州
水稻: 99-15
水稻: 武香5021
水稻: 99-15
11
1 高光谱图像信息的显示，如图像立方体的生成； 2 光谱重建，即成像光谱数据的定标、定量化和大
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请同学们回顾下面的基本概念：地物光谱反射率，谈 谈影响地物光谱反射率的因素 地物的光谱反射率：是物体的反射辐射通量与入射辐 射通量之比 方向性 谱特性 时间性 空间
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。
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1）准备工作:光谱仪、计算机充电、安装镜头，连 线，打开电源以及软件
2）测量过程：镜头对准白板，进行OPT优化镜头 对准目标，进行地物光谱反射率采集
电磁波与物质相互作用的类型 请大家列举遥感常用 有哪些？在进行被动遥感时， 的波段 电磁波要与多少种物质 进行作用？
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全色摄影相片
灰度影像解译
SPOT 5 号全色波段图像
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彩色成像技术及多波段成像技术
多波段影像解译
SPOT 5 号多波段合成图像
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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
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课程性质：选修课 课程时间：12周~15周 课时：32学时 16上课学时 16上机学时 课程要求：理论联系实际 积极主动 考查方法：课程作业一份
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遥感基本概念回顾 高光谱遥感技术的概念以及特点 高光谱遥感数据处理关键技术 高光谱传感器介绍 光谱库介绍
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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。
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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
MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 27
PHI– The Push broom
Hyperspectrl Imagers
Electronics Console
POS Systemቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Spectral coverage:
VIS to NIR (450-850nm) spectral region
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光谱辐射仪（Spectrometer/Spectroradiometers ） 能够在电磁波紫外到近红外（300-2500nm）的 太阳反射波谱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。
Spectral bands: 244
Spectral resolution: <5nm
Spectral sampling interval: 1.9nmHyperspace.Sensor
Pixels per line: 376
System
Digitization: 12 bits
Sensor weight: 9kg
总能量更大；由于这种高信号使得传感器对地面辐射 率的测量更加敏感，其结果是辐射分辨率更高或者说 是区分微小的能量的能力方面有所提高 传感器的设计IFOV应该在空间分辨率与辐射分辨率 中折中
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➢主要技术指标 轨道：705km，太阳同步，近极地轨道 辐射灵敏度：12b 波段范围：36个波段、0.4~14.4µm 空间分辨率： 2个波段为250m 5个波段为500m 29个波段为1000m 带宽：2330km，1~2天全球覆盖
Onboard Layout of PHI
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Nagano
Minamimaki
Image Cube of 80-bands PHI HRS Image
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农业应用（精准农业）：农作物的 识别和品种划分
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
右:长野市西北部农作物的识别结果 黄-苹果, 蓝-水稻
3）整理工作
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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。
第一种 线阵列探测器掸扫式扫描方式 第二种 面阵列探测器推扫式扫描方式
高光谱分辨率遥感（Hyperspectral Remote Sensing）：用很窄（0.01波长）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，因此高光谱遥感又通 常被称为成像光谱（Imaging Spectrometry）遥感。
下:葡萄的相对长势，红色区长势相对较好
High
Low
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80 年代后期，美国喷气推进研究室（JPL）制成 机载可见红外成像光谱仪（AVIRIS）的完整样机。
0.4μm～2.45μm 224 个连续的光谱波段图像。波段宽度10nm 当飞机在20km 高空飞行 时，图像地面分辨率可
达20m
31
光谱库是由高光谱成像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
7
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波段特点： 波段多、波段宽度窄、波段连续
数据量特点： 数据量大、信息冗余增加
9
图谱合一的特点
影像立方体
光谱反射曲线
10
图谱合一
五七农场, 常州
水稻: 99-15
水稻: 武香5021
水稻: 99-15
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1 高光谱图像信息的显示，如图像立方体的生成； 2 光谱重建，即成像光谱数据的定标、定量化和大