8专题高光谱数据的处理与分析
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专题四：高光谱数据的处 理与分析
ENVI/IDL
专题背景
• 高光谱分辨率遥感（HyperspectralRemote
- 光谱通道窄（10-2λ
Sensing）
- 空间成像的同时，记录下成百个连续光谱通道数据
）而连续，从每个像元均可提取一
ENVI/IDL
条连续的光谱曲线
专题介绍
• 高光谱遥感本身的特点具有很大的应用前景 • 本专题介绍高光谱图像预处理、物质识别、图像
• 林木健康分析Forest
• 植被的抑制
ENVI/IDL
6.2 植被分析（二、农作物胁迫分析）
• 农作物胁迫Agricultural
Stress
- 创建农作物胁迫的空间分布图 - 判断出适合农作物生长的区域，可用于精确农业分析； - 绿度：来标识闲置农田、虚弱的植被、健康的作物； - 光利用效率：标识植被生长率； - 冠层氮含量：用于估计相关的氮等级； - 叶绿素：突出植被胁迫； - 冠层水分含量：标识水胁迫的层次。
ENVI/IDL
6.2 植被分析（三、易燃性分布分析）
• 易燃性分布分析
- 创建某一区域植被易燃性的空间分布图 - 用于森林规划，也可用它来分析城郊混合区的火灾
风险 - 绿度：显示大多数的绿色指数； - 冠层水分含量：标识植被的冠层水分含量； - 干旱或炭衰竭：突出非生物指数；
ENVI/IDL
6.2 植被分析（四、林木健康分析）
• 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
ENVI/IDL
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”
ENVI/IDL
2、波谱库
ENVI/IDL
4、高光谱图像物质识别
ENVI/IDL
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
ENVI/IDL
• 林木健康分析工具
- 创建整个森林区域健康程度的空间分布图 - 用于检测病虫害以及枯萎病的发生情况，也可以用
于评估某地区的木材收获量 - 绿度：表面绿色植被的分布； - 叶绿素：标识类胡萝卜素以及花青素的含量； - 冠层水分含量：标识水分含量； - 光使用效率：标识森林生长率；
ENVI/IDL
6.2 植被分析（五、植被抑制）
ENVI/IDL
2.1 标准波谱库（一）
• ENVI自带多种标准波谱库，包括建立在JPL波谱库
基础上的，从0.4~2.5μ m三种不同粒径160种“纯 ”矿物的波谱。美国USGS从0.4~2.5μ m包括近500 种典型的矿物和一些植被波谱。来自Johns Hopkins University（JHU）的波谱包含 0.4~14μ m。IGCP246波谱库有5部分组成，通过对 26个优质样品用5个不同的波谱仪测量获得。植被 波谱库由Chris Elvidge 提供，范围是 0.4~2.5μ m。
ENVI/IDL
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。Βιβλιοθήκη Baidu
ENVI/IDL
示意图
大气散射
邻接反射
直接反射
ENVI/IDL
特征地物类型，它实际上代表图像中没有发生混 合的“纯点”。类似于监督分类中的训练样本
• 端元光谱的确定有两种方式：
- 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 - 在遥感图像上得到的“图像端元”：
- 从二维散点图中基于几何顶点的端元提取
- 借助纯净像元指数（Pixel
Purity Index——PPI）和 n维可视化工具用于端元波谱收集 - 基于连续最大角凸锥（Sequential Maximum Angle Convex Cone——简称SMACC）的端元自动提取。
ENVI/IDL
2.1 标准波谱库（二）
• 浏览标准波谱库数据：
- HOME\ITT\IDL\IDL80\products\envi48\spec_lib
ENVI/IDL
2.2 自定义波谱库
• ENVI提供自定义波谱库功能，允许您基于不同的
波谱来源创建波谱库，波谱来源包括：ASCII文件 ，由ASD波谱仪获取的波谱文件，其他波谱库，感 兴趣区均值，波谱剖面和曲线等等。
选取样本像元 获取样本像元的平 均波谱 识别平均样本波谱
ENVI/IDL
5.1 端元波谱获取（二、MNF变换）
• MNF变换 • 重要作用
- 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 • 计算时需要输入的参数
- 统计信息的图像范围
shift diff subset - 噪声统计文件（可以用到另一副图像上做变换） - MNF统计文件(反变换的时候要用) - Mnf变换输出波段选择(根据特征值选择输出波段)
- 绝对定标是获取图像上目标物的绝对辐射值等物理
量 - 相对定标是将图像目标物辐射量归一化某个值范围 内，比如以其他数据作为基准。
ENVI/IDL
1.1 传感器定标（二、定标方式）
• 传感器定标的三个阶段内容：
- 发射前的实验室定标
- 在遥感器发射之前对其进行的波长位置、辐射精度、
光谱特性等进行精确测量
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
• 数据
- “18-高光谱数据的处理与分析\2-物质识别”
端元波谱收集
物质识别
ENVI/IDL
5、高光谱图像分类
ENVI/IDL
5 高光谱图像分类流程
影像文件 最小噪声分离 MNF 数据维数判断
是否从图像获得端 元波谱
否
计算纯净像元指数
n-D
ID
流程化操作进行地物识别
Map Distribution and Abundance
ENVI/IDL
6、植被分析
ENVI/IDL
6.1 植被指数计算器
• 提供了6类
- 绿度
27种植被指数的计算
Greenness - 光利用率 Light Use Efficiency -氮 - 干旱或炭衰减Dry or Senescent Carbon - Stress Pigments - 冠层水分含量Canopy Water Content
• 步骤
- 输入波长范围 - 波谱收集
- 保存波谱库
ENVI/IDL
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
- 编辑数据、绘图参数 - 添加注记 - 波谱曲线对比 - „„
ENVI/IDL
3、端元波谱
ENVI/IDL
端元波谱
• 端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的
• 学会了ENVI软件中专业的高光谱分析功能
ENVI/IDL
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。
• 提供了生物物理学交叉检验 • 通过植被指数计算器统一进行计算
• 提供了每种植被指数的详细资料和计算公式
• 能够根据影像信息自动显示可计算的植被指数
ENVI/IDL
6.2 植被分析（一、概述）
• 农作物胁迫Agricultural • 易燃性分布分析
Stress
Fire Fuels Health
• 植被抑制
- 从多光谱和高光谱减少
或移除植被光谱信息 - 利用红外与近红外波段 - 方便地质或城市解译
ENVI/IDL
专题总结
• 本专题学习了高光谱图像分析的原理及处理流程
- 高光谱图像预处理，包括传感器定标、大气校正 - 高光谱物质识别（图像分类），包括波谱库建立、
端元波谱获取、MNF变换、PPI分析、N维可视化工 具、波谱沙漏工具 - 植被分析，包括植被指数计算器、农作物胁迫分析 、易燃性分布分析、林木健康分析、植被抑制
ENVI/IDL
5.1 端元波谱获取（三、PPI计算）
• 计算纯净像元指数PPI
• •
PPI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维散点图迭代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. 计算时需要输入的参数 - 进行迭代的次数 - 设置域值的系数(极值像元的域值) - 数据二次采样(减少内存,但不能太小)
- 基于星载定标器的星上定标
- 有些卫星载有辐射定标源、定标光学系统，在成像时
实时、连续的进行定标
- 发射后的定标（场地定标）
- 通过选择典型的均匀稳定目标，用精密仪器进行地面
同步测量感器过顶时的大气环境参量和地物反射率， 利用遥感方程，建立图像与实际地物间的数学关系， 得到定标参数以完成精确的传感器定标
选择前面得到的结果
• 分类后处理
ENVI/IDL
5.4 向导式目标识别——沙漏分析工具
• 向导式波谱分析工具
- 影像亮度值定标为反射率 - 最小噪声分离（MNF） - 纯净像元指数（PPI） - N维散度分析 - 选择终端单元 - 地物制图（地物识别）
Apparent Reflectance
MNF PPI
N维可视化和端元选择 是
是否输入用户选定端 元波谱
用户选定端元波谱
波谱识别 结果
ENVI/IDL
5 高光谱图像分类
• 专题内容
- 基于PPI端元提取方法完成高光谱图像分类数据
• 数据
- “18-高光谱数据的处理与分析\3-高光谱分类”
ENVI/IDL
5.1 端元波谱获取（一、基本流程）
MNF变换 计算纯净像元指数 PPI N维可视化工具
•
ENVI/IDL
5.1 端元波谱获取（四、端元波谱收集）
• 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
• 波谱分析,端元识别
ENVI/IDL
5.2 波谱识别
• 波谱角分类
ENVI/IDL
5.3 分类结果浏览及后处理
• 以RGB方式在Display中显示高光谱数据。 • 在Display->Image->Overlay->Classfication，
分类的处理流程
ENVI/IDL
1、图像预处理
ENVI/IDL
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。
ENVI/IDL
1.1 传感器定标（一、定义）
• 传感器定标就是将图像的数字量化值（DN）转化
为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等物理量 的处理过程
• 传感器定标可分为绝对定标和相对定标
ENVI/IDL
专题背景
• 高光谱分辨率遥感（HyperspectralRemote
- 光谱通道窄（10-2λ
Sensing）
- 空间成像的同时，记录下成百个连续光谱通道数据
）而连续，从每个像元均可提取一
ENVI/IDL
条连续的光谱曲线
专题介绍
• 高光谱遥感本身的特点具有很大的应用前景 • 本专题介绍高光谱图像预处理、物质识别、图像
• 林木健康分析Forest
• 植被的抑制
ENVI/IDL
6.2 植被分析（二、农作物胁迫分析）
• 农作物胁迫Agricultural
Stress
- 创建农作物胁迫的空间分布图 - 判断出适合农作物生长的区域，可用于精确农业分析； - 绿度：来标识闲置农田、虚弱的植被、健康的作物； - 光利用效率：标识植被生长率； - 冠层氮含量：用于估计相关的氮等级； - 叶绿素：突出植被胁迫； - 冠层水分含量：标识水胁迫的层次。
ENVI/IDL
6.2 植被分析（三、易燃性分布分析）
• 易燃性分布分析
- 创建某一区域植被易燃性的空间分布图 - 用于森林规划，也可用它来分析城郊混合区的火灾
风险 - 绿度：显示大多数的绿色指数； - 冠层水分含量：标识植被的冠层水分含量； - 干旱或炭衰竭：突出非生物指数；
ENVI/IDL
6.2 植被分析（四、林木健康分析）
• 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
ENVI/IDL
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”
ENVI/IDL
2、波谱库
ENVI/IDL
4、高光谱图像物质识别
ENVI/IDL
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
ENVI/IDL
• 林木健康分析工具
- 创建整个森林区域健康程度的空间分布图 - 用于检测病虫害以及枯萎病的发生情况，也可以用
于评估某地区的木材收获量 - 绿度：表面绿色植被的分布； - 叶绿素：标识类胡萝卜素以及花青素的含量； - 冠层水分含量：标识水分含量； - 光使用效率：标识森林生长率；
ENVI/IDL
6.2 植被分析（五、植被抑制）
ENVI/IDL
2.1 标准波谱库（一）
• ENVI自带多种标准波谱库，包括建立在JPL波谱库
基础上的，从0.4~2.5μ m三种不同粒径160种“纯 ”矿物的波谱。美国USGS从0.4~2.5μ m包括近500 种典型的矿物和一些植被波谱。来自Johns Hopkins University（JHU）的波谱包含 0.4~14μ m。IGCP246波谱库有5部分组成，通过对 26个优质样品用5个不同的波谱仪测量获得。植被 波谱库由Chris Elvidge 提供，范围是 0.4~2.5μ m。
ENVI/IDL
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。Βιβλιοθήκη Baidu
ENVI/IDL
示意图
大气散射
邻接反射
直接反射
ENVI/IDL
特征地物类型，它实际上代表图像中没有发生混 合的“纯点”。类似于监督分类中的训练样本
• 端元光谱的确定有两种方式：
- 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 - 在遥感图像上得到的“图像端元”：
- 从二维散点图中基于几何顶点的端元提取
- 借助纯净像元指数（Pixel
Purity Index——PPI）和 n维可视化工具用于端元波谱收集 - 基于连续最大角凸锥（Sequential Maximum Angle Convex Cone——简称SMACC）的端元自动提取。
ENVI/IDL
2.1 标准波谱库（二）
• 浏览标准波谱库数据：
- HOME\ITT\IDL\IDL80\products\envi48\spec_lib
ENVI/IDL
2.2 自定义波谱库
• ENVI提供自定义波谱库功能，允许您基于不同的
波谱来源创建波谱库，波谱来源包括：ASCII文件 ，由ASD波谱仪获取的波谱文件，其他波谱库，感 兴趣区均值，波谱剖面和曲线等等。
选取样本像元 获取样本像元的平 均波谱 识别平均样本波谱
ENVI/IDL
5.1 端元波谱获取（二、MNF变换）
• MNF变换 • 重要作用
- 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 • 计算时需要输入的参数
- 统计信息的图像范围
shift diff subset - 噪声统计文件（可以用到另一副图像上做变换） - MNF统计文件(反变换的时候要用) - Mnf变换输出波段选择(根据特征值选择输出波段)
- 绝对定标是获取图像上目标物的绝对辐射值等物理
量 - 相对定标是将图像目标物辐射量归一化某个值范围 内，比如以其他数据作为基准。
ENVI/IDL
1.1 传感器定标（二、定标方式）
• 传感器定标的三个阶段内容：
- 发射前的实验室定标
- 在遥感器发射之前对其进行的波长位置、辐射精度、
光谱特性等进行精确测量
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
• 数据
- “18-高光谱数据的处理与分析\2-物质识别”
端元波谱收集
物质识别
ENVI/IDL
5、高光谱图像分类
ENVI/IDL
5 高光谱图像分类流程
影像文件 最小噪声分离 MNF 数据维数判断
是否从图像获得端 元波谱
否
计算纯净像元指数
n-D
ID
流程化操作进行地物识别
Map Distribution and Abundance
ENVI/IDL
6、植被分析
ENVI/IDL
6.1 植被指数计算器
• 提供了6类
- 绿度
27种植被指数的计算
Greenness - 光利用率 Light Use Efficiency -氮 - 干旱或炭衰减Dry or Senescent Carbon - Stress Pigments - 冠层水分含量Canopy Water Content
• 步骤
- 输入波长范围 - 波谱收集
- 保存波谱库
ENVI/IDL
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
- 编辑数据、绘图参数 - 添加注记 - 波谱曲线对比 - „„
ENVI/IDL
3、端元波谱
ENVI/IDL
端元波谱
• 端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的
• 学会了ENVI软件中专业的高光谱分析功能
ENVI/IDL
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。
• 提供了生物物理学交叉检验 • 通过植被指数计算器统一进行计算
• 提供了每种植被指数的详细资料和计算公式
• 能够根据影像信息自动显示可计算的植被指数
ENVI/IDL
6.2 植被分析（一、概述）
• 农作物胁迫Agricultural • 易燃性分布分析
Stress
Fire Fuels Health
• 植被抑制
- 从多光谱和高光谱减少
或移除植被光谱信息 - 利用红外与近红外波段 - 方便地质或城市解译
ENVI/IDL
专题总结
• 本专题学习了高光谱图像分析的原理及处理流程
- 高光谱图像预处理，包括传感器定标、大气校正 - 高光谱物质识别（图像分类），包括波谱库建立、
端元波谱获取、MNF变换、PPI分析、N维可视化工 具、波谱沙漏工具 - 植被分析，包括植被指数计算器、农作物胁迫分析 、易燃性分布分析、林木健康分析、植被抑制
ENVI/IDL
5.1 端元波谱获取（三、PPI计算）
• 计算纯净像元指数PPI
• •
PPI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维散点图迭代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. 计算时需要输入的参数 - 进行迭代的次数 - 设置域值的系数(极值像元的域值) - 数据二次采样(减少内存,但不能太小)
- 基于星载定标器的星上定标
- 有些卫星载有辐射定标源、定标光学系统，在成像时
实时、连续的进行定标
- 发射后的定标（场地定标）
- 通过选择典型的均匀稳定目标，用精密仪器进行地面
同步测量感器过顶时的大气环境参量和地物反射率， 利用遥感方程，建立图像与实际地物间的数学关系， 得到定标参数以完成精确的传感器定标
选择前面得到的结果
• 分类后处理
ENVI/IDL
5.4 向导式目标识别——沙漏分析工具
• 向导式波谱分析工具
- 影像亮度值定标为反射率 - 最小噪声分离（MNF） - 纯净像元指数（PPI） - N维散度分析 - 选择终端单元 - 地物制图（地物识别）
Apparent Reflectance
MNF PPI
N维可视化和端元选择 是
是否输入用户选定端 元波谱
用户选定端元波谱
波谱识别 结果
ENVI/IDL
5 高光谱图像分类
• 专题内容
- 基于PPI端元提取方法完成高光谱图像分类数据
• 数据
- “18-高光谱数据的处理与分析\3-高光谱分类”
ENVI/IDL
5.1 端元波谱获取（一、基本流程）
MNF变换 计算纯净像元指数 PPI N维可视化工具
•
ENVI/IDL
5.1 端元波谱获取（四、端元波谱收集）
• 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
• 波谱分析,端元识别
ENVI/IDL
5.2 波谱识别
• 波谱角分类
ENVI/IDL
5.3 分类结果浏览及后处理
• 以RGB方式在Display中显示高光谱数据。 • 在Display->Image->Overlay->Classfication，
分类的处理流程
ENVI/IDL
1、图像预处理
ENVI/IDL
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。
ENVI/IDL
1.1 传感器定标（一、定义）
• 传感器定标就是将图像的数字量化值（DN）转化
为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等物理量 的处理过程
• 传感器定标可分为绝对定标和相对定标