高光谱

地物光谱仪是遥感发展的重要技术支撑，同时也是地面光谱测量的独立应用系统。目前地物光谱仪可提供地物目标的高质量的光谱数据，特别是可提供地物目标的精细光谱特征，为高光谱遥感器技术设计提供科学依据，为地物光谱数据库提供数据源，支持高光谱遥感数据计算机自动地进行地物分类与识别所需要的各种光谱特征、模拟模型和应用模型的发展。反过来，随着遥感技术与应用的发展，其基础研究不断加深，对光谱采集技术要求越来越高，推动了地物光谱采集技术的迅速发展。
3）所要识别的像元最好是较纯像元，该方法对那些混合像元的分析可能会产生几个分值比较相近的结果，这样就无法将该像元正确地分到对应的类别中。
6 高光谱遥感的定义，特点，突出特点，与遥感的主要区别，成像技术的关键
1）定义:高光谱遥感是高光谱分辨率遥感是指利用遥感仪器在特定光谱域以高光谱分辨率(光谱分辨率在10nm以下)获取连续的地物光谱图像的遥感技术。
1 噪音采用闽值法判别出，然后利用相邻行亮度的平均值来代替;
2)利用最近像元值代替该像元或中值滤波方法来消除图像的随机点状噪音;
3)利用MNF变换可以确定图像数据的固有维数，分离图像数据中的噪音，并可减少后续处理的计算量。
②城市地物及人工目标识别
③城市生态环境调查
④土地利用现状及变化
⑤城市交通管理
虫害：
8 精准农业的概念，叶面积指数的概念和作用，光谱分辨率概念
1)精准农业是:按照田问每一操作单元(区域、部位)的具体条件，精细准确地调整各项土壤和作物管理措施，最大限度地优化使用各项农业投入，以获取单位面积上的最高产量和最大经济效益，同时保护农业生态环境，保护土地等农业自然资源。
④在秋季，有些品种树木的叶子会呈现红色，这是因为在叶绿素减少时，花青苷色素（红色）
大量增加的缘故。
⑤健康绿色植物在近红外波段的光谱特征是：反射率高（45%～50%），透射率高（45%～50%），吸收率低（<5%）
⑥茂盛植被在多片叶子叠加辐射作用下，能够在光谱的近红外波段产生更高的反射率（高达85%）。
2 最小噪声分离变换（MNF变换）
1)定义：最小噪声分离变换（Minimum Noise Fraction Rotation，MNF Rotation）工具用于判定图像数据内在的维数（即波段数），分离数据中的噪声，减少随后处理中的计算需求量。
2)本质：MNF本质上是两次层叠的主成分变换。
第一次变换（基于估计的噪声协方差矩阵）用于分离和重新调节数据中的噪声，这步操作使变换后的噪声数据只有最小的方差且没有波段间的相关。
2)叶面积指数( L A I ): 通常是指单位面积土地上所有叶片 表面积的总和，或单位面积上植物叶片的垂直投影面积总和。
3)叶面积指数作用:叶面积指数是生态系统的一个重要结构参数，可用来反映植物叶 面数量、冠层结构变化、植物群落生命活力及其环境效应 ，为植物冠层表面物质和能量交换的描述提供结构化的定量信息。
14 调制传递函数
空间频率: 线对/毫米(lp/mm)
调制度M定义如下：M=(Imax－Imin)/(Imax＋Imin)
正弦信号通过镜头后，它的调制度的变化是正弦信号空间频率的函数，这个函数称为调制传递函数MTF(Modulation Transfer Function)。对于原来调制度为M的正弦光栅，如果经过镜头到达像平面的像的调制度为M ’，则成像系统的MTF函数值为：
叶面积指数与生物量( 干重、 鲜重) 和叶绿素是衡量作物生长状况的重要指标。如何利用遥感技术实时监测植 株叶面积、生物量和叶绿素， 对于作物的管理调控及估产具有重要意义。
4)光谱分辨率：仪器在达到50%光谱响应时在波长方向的宽度（Bandwidth）。
9 光谱仪的作用，（光谱辐射计在高光谱中的作用）
2. 2 波段选择
2. 3 坏线替换、 条纹去除
2. 4 Smile检测
第二步 Hyperion 影像几何校正
第三步 Hyperion 影像反射率反演
岩矿的光谱特性:光谱的选择性吸收
具有稳定化学组分和物理结构的岩石矿物具有稳定的本征光谱吸收特征。
水体的光谱特性：
①地表较纯洁的自然水体对0.4～2.5波段的电磁波吸收明显高于绝大多数其它地物。
②在近红外和中红外波段，水几乎吸收了其全部的能量，即纯净的自然水体在近红外波段更近似于一个“黑体”。因此，在1.1～2.5波段，较纯净的自然水体的反射率很低，几乎趋近于零。
7 高光谱遥感在精准农业，水域，城市，虫害中有哪些具体的应用？
精准农业：
①高光谱遥感技术能有效地对作物进行分类和识别，且分类精度较高，对于大比例尺尺度上研究地表作物覆盖，提取更加细致的信息提供了有力保障。
②高光谱遥感监测作物叶面积指数、 生物量和叶绿素含量
③高光谱遥感监测作物养分及水分状况
(3)建立地物的标准光谱数据和建立地物光谱数据库；
(4)为高光谱遥感器的性能指标设立提供分析依据；
(5)地面光谱辐射计可直接用于地面矿物填图；
(6)建立目标的方向性光谱反射特性；
(7)建立目标地面光谱数据与目标特性（生物物理和生化参量）间的基本定量关系。
13 光谱辐射计
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。
3 SAM
1)概念：光谱角填图分类（SAM）是一种基于相关/匹配滤波器的分类方法，充分利用了光谱维的信息，强调了光谱的形状特征，大大减少了特征信息，是目前高光谱图像分类中较常用的方法。
2)SAM分类过程
1）参考光谱库的建立:一般的应用中，以图像中已知类型的区域为参考光谱，将区域中光谱的几何平均向量作为类中心。在实际的参考光谱库建立时，选择已知类型的区域作为参考光谱，然后获取该区域的平均光谱曲线，建立参考光谱库。
③当混水层（悬浮泥沙含量约100mg/l）厚度超过30cm时，其底部性质即不致影响到该水体的反射性能
④在0.6～0.7μm波段内的反射率几乎与水体的混浊度线性相关
土壤的光谱特性:
①土壤水分是土壤的重要组成部分，当土壤的含水量增加时，土壤的反射率就会下降，在水的各个吸收带处（1.4，1.9和2.7），反射率的下降尤为明显。对于植物和土壤，造成这种现象显然是同一种原因，即入射辐射在水的特定吸收带处被水强烈吸收所致。
MTF值= M ’/ M
15高光谱遥感在分类中的优势和劣势
优势：
① 光谱分辨率高，能够获取地物精细的光谱特征曲线，模型可选择性强；
② 在同一空间分辨率条件下，遥感器覆盖波长范围更宽；
③ 波段多，为波段之间的相互校正提供了方便；
④ 定量化的连续光谱曲线数据为地物光谱机理模型引入图像分类提供了条件。
光栅分光光谱仪；傅里叶变换光谱仪、渐变滤光片光
谱仪、旋转滤光片轮光谱仪和声光调制器光谱仪等。
（3）高速数据采集、传输、记录和实时无损数据压缩技术
（4）成像光谱仪光谱与辐射定标技术
（5）成像光谱信息处理技术
5）与遥感区别：分离很多很窄的波段来接收信息；每个波段宽度仅小于10nm;能形成连续完整的光谱曲线；范围广
第二次是对噪声白化数据（Noise-whitened）的标准主成分变换。为了进一步进行波谱处理，通过检查最终特征值和相关图像来判定数据的内在维数。
3)性质：一是对图像的任何波段做比例扩展，变换结果不变；
二是变换使图像矢量、信息分离和加性噪声分量互相垂直。乘性噪声可以通过对数变换转换为加性噪声。变换后可针对各分量图像进行去噪、或者舍弃噪声占优势的分量。
J计算：
11典型地物的光谱特征，包括植被，水体，土壤
植被光谱：
①由植被化学和形态学特征决定，而这种特征与植被的发育、健康状况以及生长条件密切相关。
②植被患病时，叶绿素吸收带强度会减弱，同时反射率变大，特别是红色波长区域，所以患病植物看上去总是呈淡黄色或“缺绿病”色。
③当植物衰老时，由于叶绿素的减少，叶红素和叶黄素（黄色）在叶子的光谱响应中起主导作用，这就是秋季植物叶子变黄的主要原因。
劣势：
① 对数据冗余处理不当，反而会影响分类精度；
② 对定量化要求高，数据前处理复杂；
③ 波段多，波段间的相关性大，对训练样本数量要求高；
④ 使用统计学分类模型对光谱特征选择要求很高。
16 HPR数据处理的流程
第一步 Hyperion 影像处理
1,1 DN值分析与转换
2）SAM分类:参考光谱库建立之后，就可根据公式计算未知像元与各类中心的夹角，然后将给未知像元分类到夹角最小的类别中去SAM分类。
3）为有效降低原始图像波段间的相关性，将原始图像进行主成分变换和MNF变换后，然后转换到原来的空间，再利用SAM方法采用与上面实验同样的阐值进行分类。
4 PPI：像元纯净指数:是用于从影像中提取出纯净的像元，用于进行分类或是波谱匹配。
5 Speetral Analyst 分析方法成功应用的关键:
1）选择合适的分析波长范围。许多地物在某些波段的光谱特征可能相同，但其它的波段特征就会有所不同，因此合理的选择光谱匹配的波段是得到精确结果的基础。
2）选择合适的分析方法，分析时要尽量选用能使分析的分值最高，而且其分值与第二分值差值较大的方法。
⑦在中红外波段，绿色植物的光谱响应主要被1.4，1.9和2.7附近的水的强吸收带所支配。随着叶子水分减少，植物中红外波段的反射率明显增大。
⑧植被叶绿素浓度的增加，植被光学作用增强，消耗更多的长波光子。
⑨植被红边向长波方向的位移反映了植被光合作用的增强，是植被活力的表现。红边向短波方向位移引起光谱吸收深度的减少，往往代表了植被光合作用的减弱。
10 红边，蓝边的概念，其在遥感中的作用，计算