AVIRIS高光谱遥感数据的植被信息提取
高光谱遥感影像的提取和处理方法
高光谱遥感影像的提取和处理方法近年来，随着遥感技术的不断发展，高光谱遥感影像的获取成为了现实。
高光谱遥感影像是指通过遥感仪器获取的光谱范围较广的遥感影像，其相较于传统遥感影像具有更高的空间和光谱分辨率。
在许多领域，包括环境保护、农业、城市规划等，高光谱遥感影像的提取和处理方法具有重要的应用价值。
一、高光谱遥感影像的获取高光谱遥感影像的获取需要使用高光谱遥感仪器，该仪器能够捕捉到丰富的光谱信息。
一般来说，高光谱遥感仪器由多个波段的传感器组成，这些传感器能够同时记录多个波段的图像。
获取的高光谱遥感影像通常具有数百个波段，使得我们在遥感影像处理中能够获取更多的光谱信息。
二、高光谱遥感影像的预处理在进行高光谱遥感影像的提取和处理之前，我们需要对其进行预处理。
预处理的目的是提高图像的质量和减小噪声的影响。
常见的预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正旨在消除遥感影像中的辐射差异，以便更好地比较不同区域的反射率。
大气校正则旨在消除大气引起的影响，使得遥感影像更加准确。
几何校正则是为了将遥感影像的几何形状与地形相匹配。
三、高光谱遥感影像的特征提取高光谱遥感影像的特征提取是指从遥感影像中提取出我们感兴趣的信息。
常见的特征提取方法有以下几种：1. 光谱特征提取光谱特征提取是指通过对高光谱遥感影像每个波段的分析，提取出不同波长下的光谱信息。
这些信息可以用于分类、识别和分析。
常见的光谱特征提取方法包括光谱曲线拟合、波段选择、光谱角等。
2. 空间特征提取空间特征提取是指通过对高光谱遥感影像空间分布的分析，提取出图像上不同位置的信息。
常见的空间特征提取方法包括纹理特征、形状特征、结构特征等。
3. 混合特征提取混合特征提取是指将光谱特征和空间特征相结合，提取出更全面的图像信息。
这种方法更常用于高光谱遥感影像的分类与识别。
四、高光谱遥感影像的分类与识别高光谱遥感影像的分类与识别是利用图像处理和分类算法对遥感影像进行分析，将其划分为不同的类别。
基于SAM与SVM的高光谱遥感蚀变信息提取
基于SAM与SVM的高光谱遥感蚀变信息提取阎继宁;周可法;王金林;王珊珊;汪玮;李东【摘要】高光谱遥感技术的发展，提高了遥感技术的定量化水平，要求人们从光谱维去理解地物在空间维的变换。
提出了一种光谱角匹配技术（Spectral Angle Mapper，SAM）与支持向量机（Support Vector Machine，SVM）相结合的高光谱遥感蚀变信息提取模型，在光谱维提取地表的蚀变信息。
鉴于SAM算法仅考虑波谱矢量方向，忽略辐射亮度大小的缺点，利用SVM算法对SAM的提取结果进行二次分类，利用网格搜索法并结合分类精度评估进行参数寻优。
通过AVIRIS 高光谱数据实验证明，提取的蚀变信息分类精度为78.1726%，Kappa系数为0.7125。
该模型计算方便，对于解决光谱维的地物分类及相似矿物的蚀变信息提取具有一定的实际意义。
%With the development of hyper-spectral remote sensing technology, the level of quantitative remote sensing technology has improved. Aiming at the hyper-spectral image cube, the understanding and data processing in image spatial dimension must be changed to that completed in the spectral dimension. Therefore, an image classification model combined with SAM(Spectral Angle Mapper)and SVM(Support Vector Machine)is introduced, and extracts alteration information in the spectral dimension. In view of the SAM algorithm considering only the spectrum direction, ignoring radiance size, the second classification is made for the SAM results using SVM algorithm and the best parameter is sought using grid search method combined with the classification accuracy assessment. The results of AVIRIS hyper-spectral data show that the classification precision of alteration informationreaches 78.172 6%, and a Kappa coefficient of 0.712 5. This model is convenient calculation, and has some practical meaning in solving spectral dimension terrain classification and similar mineral alteration information extraction.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(000)019【总页数】6页(P141-146)【关键词】光谱角匹配技术;支持向量机;高光谱;蚀变信息提取;相似矿物【作者】阎继宁;周可法;王金林;王珊珊;汪玮;李东【作者单位】中国科学院新疆生态与地理研究所新疆矿产资源研究中心，乌鲁木齐 830011; 中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室，乌鲁木齐 830011; 中国科学院大学，北京 100049;中国科学院新疆生态与地理研究所新疆矿产资源研究中心，乌鲁木齐 830011; 中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室，乌鲁木齐 830011;中国科学院新疆生态与地理研究所新疆矿产资源研究中心，乌鲁木齐 830011;中国科学院新疆生态与地理研究所新疆矿产资源研究中心，乌鲁木齐 830011;中国科学院新疆生态与地理研究所新疆矿产资源研究中心，乌鲁木齐 830011;中国科学院新疆生态与地理研究所新疆矿产资源研究中心，乌鲁木齐 830011; 中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室，乌鲁木齐 830011; 中国科学院大学，北京100049【正文语种】中文【中图分类】TP79高光谱遥感技术是20世纪80年代遥感领域的最大成就之一，它在空间对地观测的同时获取众多连续波段的地物光谱图像，达到从空间直接识别地球表面物体的目的，因此高光谱遥感器一般又被称为成像光谱仪。
高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化
高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化高光谱遥感图像是一种获取地面物体反射光谱信息的重要数据源。
在资源环境监测、农业生产、城市规划等领域，高光谱遥感图像的特征提取与分类算法优化具有重要意义。
本文将重点探讨高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化的方法和技术。
一、高光谱遥感图像的特征提取方法在高光谱遥感图像中，每个像素点包含多个波段的光谱信息，因此特征提取主要是从光谱、空间和纹理等多个方面进行。
以下介绍几种常用的特征提取方法：1. 光谱特征提取：光谱特征提取是指通过分析各个波段的光谱反射率，获取区分不同地物的特征。
常用的方法有平均光谱曲线、光谱强度、光谱比值等。
可以利用统计学方法或者光谱分解等技术进行光谱特征提取。
2. 空间特征提取：空间特征提取是指通过分析高光谱图像像素点之间的空间关系，提取地物的空间分布特征。
常用的方法有纹理特征、空间模式指数等。
可以利用滤波器、卷积操作、灰度共生矩阵等技术进行空间特征提取。
3. 纹理特征提取：纹理特征提取是指通过分析高光谱图像中地物表面纹理的特征，提取地物的纹理信息。
常用的方法有灰度共生矩阵、小波变换、局部二值模式等。
可以通过计算纹理特征的统计值或者采用机器学习方法进行纹理特征提取。
以上是高光谱遥感图像中常用的特征提取方法，通过综合运用各种方法，可以获得更多的特征信息，提高特征提取的准确度和鲁棒性。
二、高光谱遥感图像的分类算法优化高光谱遥感图像分类是指将图像中的每个像素点划分到不同类别中，以实现对地物的识别和分类。
分类算法的优化可以提高分类的准确性和效率。
以下介绍几种常用的优化算法：1. 监督分类算法优化：监督分类算法是指在训练样本的基础上，通过对特征进行提取和选择，利用统计学或模型建立分类器，实现对遥感图像进行分类。
常用的监督分类算法有支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）等。
通过优化特征选择、样本分布策略和分类器参数等方面，可以提高分类的准确性。
高光谱数据处理与特征提取技术研究
高光谱数据处理与特征提取技术研究近年来，随着遥感技术的快速发展，高光谱遥感已经成为地球观测领域的重要组成部分。
高光谱遥感技术通过采集地面物体在数百个连续光谱波段的反射率数据，弥补了传统遥感技术中光谱分辨率的不足。
然而，由于高光谱数据的维度高、信息量大，对数据的处理和特征提取成为了研究的难点。
高光谱数据处理首先需要对原始数据进行预处理，以去除不必要的噪音和干扰。
这一步骤包括辐射校正、大气校正、辐射度转换等。
辐射校正主要用于将原始数据的数字值转换为辐射度值，消除了由于传感器观测和记录过程中的不确定性导致的误差。
大气校正则是为了消除大气吸收和散射对高光谱数据的影响，使得数据能够准确地反映地物的光谱特性。
辐射度转换则将辐射度值转换为反射率数据，以便后续的特征提取。
在预处理完成后，接下来需要进行高光谱数据的降维处理。
由于高光谱数据的维度高达几百甚至上千维，传统的数据处理方法往往难以处理如此高维数据。
因此，降维处理就变得尤为重要，可以将高光谱数据降低到更低的维度，减小计算复杂度。
常用的降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
PCA通过对原始数据进行线性变换，得到新的低维表示，使得新的维度下数据的方差最大。
LDA则是通过最大化不同类别之间的差别、最小化同一类别内部的差别，使得新的低维表示有更好的分类能力。
除了降维处理，高光谱数据的特征提取也是至关重要的一步。
特征提取的目的是通过挖掘数据中的潜在信息，抽取出最能表征地物光谱特性的特征。
常用的特征提取方法有光谱特征提取、空间特征提取和纹理特征提取等。
光谱特征提取主要通过分析不同波段的反射率值之间的关系，挖掘出地物表现出的光谱特性，如光谱曲线形态、光谱吸收特征等。
空间特征提取则是通过分析地物在空间上的分布情况，提取出地物的大小、形状和空间分布规律等特征。
纹理特征提取则是通过分析地物表面的纹理特征，提取出地物的纹理信息，如纹理粗糙度、纹理方向等。
高光谱数据处理与特征提取技术的研究不仅可以在农业、环境监测、城市规划等领域中发挥重要作用，还对于地质勘探、矿产资源调查等领域具有重要意义。
植被信息遥感提取方法
植被信息遥感提取是一种利用遥感技术来获取地表植被信息的方法。
这种方法通过卫星或无人机拍摄地表图像，然后利用图像处理技术和计算机视觉技术，提取出植被的特征信息，如植被覆盖率、植被类型、植被生长状态等。
以下是植被信息遥感提取的基本方法：
1. 图像获取：使用卫星或无人机拍摄地表图像，获取不同分辨率、不同光谱特性的图像数据。
这些图像数据可以提供丰富的植被信息，为后续的植被信息提取提供基础。
2. 图像预处理：对获取的图像进行预处理，包括去噪、增强、裁剪等操作，以提高图像的质量和可读性，为后续的植被信息提取提供更好的基础。
3. 特征提取：利用图像处理技术和计算机视觉技术，从图像中提取植被的特征信息。
常用的特征包括植被覆盖率、植被类型、植被生长状态等。
这些特征可以通过不同的算法和方法进行提取，如基于光谱特征的方法、基于纹理特征的方法、基于机器学习的方法等。
4. 分类识别：将提取的特征进行分类识别，确定植被的类型和生长状态。
常用的分类方法包括监督学习、非监督学习等。
通过对图像中的植被进行分类，可以得到各种植被的信息，如草地的面积、森林的覆盖率等。
5. 结果评估：对植被信息提取的结果进行评估，以确保提取结果的准确性和可靠性。
评估的方法包括人工目视检查、统计分析等。
评估结果可以用于优化植被信息提取的方法和算法，提高结果的准确性和可靠性。
总的来说，植被信息遥感提取是一种综合利用遥感技术、图像处理技术和计算机视觉技术的方法，可以快速、准确地获取地表植被的信息。
这种方法在农业、林业、环境监测等领域具有广泛的应用价值。
遥感影像信息提取方法
遥感影像信息提取方法遥感影像就像是地球的超级照片，从太空或者高空给我们展示地球的模样。
那怎么从这复杂的影像里提取有用的信息呢？有一种方法是目视解译。
这就像是我们看一幅画，用自己的眼睛去识别里面的东西。
比如说，在遥感影像里看到一大片绿色，形状像树，那可能就是森林啦。
有经验的解译者就像厉害的侦探，能从影像的颜色、形状、纹理这些蛛丝马迹里判断出是城市、农田还是山脉。
不过呢，这个方法比较依赖人的经验，而且要是影像特别复杂，就很容易出错，眼睛也会看累的，就像看一幅超级复杂的拼图看久了一样。
还有基于像元的分类方法。
影像都是由一个个像元组成的呀，每个像元都有自己的数值。
我们可以根据像元的数值特征来分类。
就好比把一群小朋友按照身高、体重这些数值来分成不同的小组。
像监督分类，我们得先找一些已知类型的样本，就像先认识几个有代表性的小朋友，然后根据这些样本的特征去给其他像元分类。
非监督分类呢，就像是让像元们自己抱团，根据它们数值的相似性自动分成不同的类别。
但是这种方法也有小缺点，有时候像元的数值会受到很多因素影响，可能就分错类了。
决策树分类法也很有趣。
它就像一棵大树，有很多分支。
每个分支都是一个判断条件。
比如说，先判断影像里这个地方的植被指数，如果植被指数高，再判断别的特征。
这样一层一层判断下去，就像走迷宫一样，最后确定这个地方是什么类型的地物。
这种方法很直观，不过要是树的结构没设计好，就像迷宫的路线画错了，那结果也会不对。
还有面向对象的分类方法。
它不是只看像元，而是把影像里相似的像元组合成一个个对象。
这就好比把一群志同道合的小朋友组成一个小团队。
然后根据这些对象的特征来分类。
这样能更好地利用影像里地物的形状、大小等信息，比只看像元要聪明一些。
但是它的计算量可能比较大，就像要组织很多小团队，比较费精力。
遥感影像信息提取的方法各有各的优缺点，就像不同的小工具，我们要根据具体的任务和影像的特点来选择合适的方法，这样才能从遥感影像这个大宝藏里挖到最有用的信息呢。
高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究
高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究遥感技术已经成为了现代地球科学中不可或缺的一部分，这种技术通过对地球表面的各种信息进行多波段、多角度、多时相的采集和处理，可以形成一系列高分辨率遥感图像。
其中，高光谱遥感图像是一种获取地表物质高光谱信息的遥感技术，这种技术可以获取大量的物质光谱信息，为我们研究地球科学和环境变化提供了重要的数据来源。
在高光谱遥感图像中，物质对不同波长的电磁辐射的反射和吸收的不同程度是其与众不同的特性。
由于不同的物质对不同波段的辐射产生的反应不同，固有光谱和在远距离上的高光谱遥感图像可以很好地区分不同物质。
在高光谱遥感图像研究中，特征提取和分类算法是研究的两个重要方面。
因此，本篇文章将探讨高光谱遥感图像的特征提取和分类算法的研究进展和应用现状。
一、特征提取在高光谱遥感图像中，特征提取是一项至关重要的技术。
特征提取的主要任务是将高光谱遥感图像中每个像元的光谱信息转化成低维空间的特征，以减少信息冗余和处理量，同时保留物体空间分布和分类信息。
常用的特征提取方法包括如下几种。
1. 主成分分析（PCA）PCA是一种线性变换的方法，可以将高维空间中的数据降维到低维度的特征空间。
在高光谱遥感图像中，PCA方法可以对数据矩阵进行特征值分解，得到协方差矩阵的主特征向量。
这些主成分可以描述遥感图像的大部分空间信息，对于多波段数据的降维处理非常有效。
2. 独立成分分析（ICA）ICA是一种非线性变换的方法，可以将遥感图像中的光谱信息进行分离和隔离，从而得到更加明确的光谱信息。
在高光谱遥感图像中，ICA可以对数据矩阵进行特征值分解，找到可以独立分离的成分。
这些成分可以帮助我们更好地理解高光谱遥感图像中的光谱结构，并提高物体检测和分类的准确率。
3. 小波变换（WT）WT是一种非平稳信号的频域分析方法，可以用于多尺度分析和特征提取。
在高光谱遥感图像中，WT可以将数据矩阵分解为一组小波系数，这些系数可以反映不同尺度下的物体信息。
实验一：高光遥感数据的获取及分析
实验一高光谱遥感数据获取评分姓名：石佳兴学号：20133032001031、分别使用AVIRIS 和Hyperion 数据，如何针对植被、水体等不同地物进行假彩色合成选择合适的波段？方法：1.(标准)假彩色合成：根据加色法和减色法原理，选择遥感影像的某三个波段，分别赋予红、绿、蓝三种颜色，就可以合成彩色影像。
由于选择的颜色与原来遥感波段所代表的真实颜色不同，因此生成的合成色不是地物的真实颜色，这种合成叫做假彩色合成。
当遥感影像的绿波段赋蓝，红波段赋绿，近红外波段赋红时，这一合成被称为标准假彩色合成。
过程：根据方法中所述的原理，对于AVIRI遥感影像，可以分别赋予第52、31、21波段红、绿、蓝，来识别植被、水体等不同地物；对于Hyperion遥感影像，则可以分别赋予第111、31、21波段红、绿、蓝。
结果：AVIRIS 数据Hyperion 数据分析1.植被在可见光波段（0.38-0.76um）有一个小的反射峰，位置在0.55um（绿）处，在近红外波段（0.7--0.8um）有一个反射的“陡坡”，至1.1um附近有一个峰值。
根据标准假彩色的合成原理，绿波段被赋予蓝，红外波段被赋予红，绿色与红色相加为品红，因而植被在影像中大致呈红色。
2.水体的反射主要在蓝绿光波段，其他波段吸收都很强，根据标准假彩色合成原理，绿波段被赋蓝，因此一般的湖泊水库等均呈蓝黑色。
水体呈现深蓝色，植被呈现红色，通过标准假彩色合成较好的区分了植被、水体、建筑物等不同地物。
2分别从ETM+，AVIRIS 和Hyperion 数据中分别选取5 种不同的地物，提取曲线。
从光谱剖面曲线上，比较分析多光谱数据和高光谱数据的各自特点。
方法：提取5种不同地物所在区域的平均光谱数据。
过程：提取区域平均光谱数据的方法（1）首先，利用ROI 工具选取区域；（2）然后，在ROI Tool 的窗口中选中区域，再点击下方的Stats 按钮；（3）最后，在ROI Statistics Results 窗口中，点击File|Save ROI Results to text file…菜单，按照提示保存为文本文件；（4）将文本文件导入Excel 或Matlab，其中Mean 对应的数据列即为该区域的平均光谱。
基于高光谱遥感影像的森林识别与分类
森林识别与分类研究现状
基于高光谱遥感影像的森林识 别与分类研究已取得了一定的 进展，但仍存在一些挑战和难 点。
目前的研究主要集中在图像预 处理、特征提取和分类算法等 方面，取得了不少成果。
但仍存在一些问题，如图像噪 声干扰、特征提取不充分、分 类精度不高等。
消除传感器和大气因素的影响 ，将原始辐射亮度转换为反射
率或辐射率。
几何校正
纠正影像的几何变形，使影像 与地图坐标系统一致。
噪声去除
去除影像中的噪声，提高影像 质量。
波段组合
根据需要选择不同波段的高光 谱影像进行组合，提高分类精
度。
影像质量评价
分辨率
评价高光谱影像的空间分辨率 ，即单个像素所表示的实际地
）、梯度提升决策树（GBDT）等。
非监督分类算法
无需已知样本进行训练，通过聚类分析将影像划分为不同 的类别。常见的算法有K-均值聚类、层次聚类等。
混合分类算法
结合监督分类和非监督分类的优点，先用非监督分类对未 知区域进行初步分类，再用监督分类对初步分类结果进行
优化。
分类结果评估指标
精度评估
通过比较分类结果与实际结果，计算分类精度、混淆矩阵等指标 ，评估分类算法的性能。
森林健康状况评估
高光谱遥感影像可以获取森林的 健康状况，包括叶绿素含量、水 分含量等参数，为森林健康评估 提供依据。
生态环境保护应用案例
1 2
森林生态系统服务功能评估
利用高光谱遥感影像，可以评估森林生态系统的 服务功能，包括水源涵养、土壤保持、气候调节 等。
生态环境质量监测
通过对高光谱遥感影像的分析，可以监测生态环 境的质量状况，包括空气质量、水质等参数。
基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析
基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析发布时间：2022-06-14T07:16:26.286Z 来源：《新型城镇化》2022年12期作者：梁亚敏王瑞[导读] 保证城市绿地分类的科学性、有效性，且做到合理规划与积极建设，能够使城市绿化覆盖率持续提升，强化城市绿地规划的整体效果。
天津东晟图地理信息技术有限公司天津市 300000摘要：保证城市绿地分类的科学性、有效性，且做到合理规划与积极建设，能够使城市绿化覆盖率持续提升，强化城市绿地规划的整体效果。
故此，文章将围绕高分辨率遥感影像提取城市绿地信息的方法展开以下分析，希望展现高分辨率遥感影像技术的优势，提高城市绿地信息提取的效率。
关键词：高分辨率；遥感影像；城市绿地；信息提取随着高分辨率遥感卫星的成功发射，象征着地球空间数据获得和处理技术进一步发展，使遥感运用范围持续扩大，强化地理数据的更新速度，特别是1米空间分辨率IKONOS卫星影像可支持商用，有助于推动遥感技术的发展。
城市绿化水平作为评价城市生态环境的重要指标，进行城市绿化信息的采集十分关键。
在高分辨率传感器技术完善发展的今天，运用遥感技术能获取更多地表景观信息，为城市化建设提供可靠依据。
一、高分辨率遥感影像提取城市绿地信息的有效性（一）高分辨率遥感影像技术的基本概述遥感技术主要是信息技术、航天技术快速发展的产物[1]，具体指通过人造卫星、飞机或者其他飞行设备上获得地物目标的电磁辐射信息，从而对地球环境与资源进行有效判定的技术。
高分辨率遥感技术是在较远距离对目标反射或者自身辐射的电磁波、可见光、红外线进行感知，准确探测与识别目标的技术手段。
（二）高分辨率遥感影像的基本特点 1.空间分辨率比较高米级亚米分辨率所展现的图像十分清晰[2]，目标物形状可以准确看到，影像中地物尺寸、形状、结构与相邻关系能够充分体现出来。
空间分辨率较高的基础上，能够让地物类型更加多变，纹理类型与纹理区域有明显变异性特点，相同地物内部构成要素丰富多元的细节信息都能得以体现，促使地物光谱统计特点稳定性降低。
光谱信息提取算法实现过程
光谱信息提取算法实现过程光谱信息提取是一个重要的研究领域，它涉及到从光谱数据中提取出有用的信息。
在很多领域，如遥感、化学分析和天文学中，对于光谱数据的准确解读和分析至关重要。
因此，研究者们开发出了各种光谱信息提取算法，以帮助从光谱数据中获取所需信息。
在本文中，我们将探讨一个常用的光谱信息提取算法实现过程。
这个算法被称为主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）。
它是一种无监督学习方法，通过线性变换将原始光谱数据映射到一个新的空间，以实现维度降低和特征提取的目的。
首先，我们需要准备光谱数据集。
通常，这些数据以矩阵的形式存储，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个波段。
为了方便起见，我们假设有一个包含100个样本和50个波段的光谱数据集。
接下来，我们开始实现PCA算法。
具体步骤如下：1. 数据预处理：在应用PCA之前，我们需要进行数据预处理。
常用的预处理方法包括标准化和归一化。
标准化是将数据减去其均值，并除以标准差，以使数据具有零均值和单位方差。
归一化是将数据缩放到特定范围，以避免不同波段之间的数值差异对PCA的结果产生影响。
2. 计算协方差矩阵：接下来，我们计算样本数据的协方差矩阵。
协方差矩阵描述了不同波段之间的相关性。
它可以通过将数据矩阵转置，然后与原始数据矩阵相乘得到。
假设我们的数据集矩阵为X，协方差矩阵为C，则协方差矩阵的计算公式为C = (X' * X) / (n-1)，其中n是样本数量。
3. 计算特征值和特征向量：通过对协方差矩阵进行特征值分解，我们可以得到特征值和对应的特征向量。
特征值代表了在新空间中每个主成分的重要性，而特征向量则表示主成分的方向。
可以使用各种数值计算库中的特征值分解函数来计算特征值和特征向量。
4. 选择主成分：根据特征值的大小，我们可以选择最大的k个特征值对应的特征向量作为主成分，其中k是我们希望降低维度到的目标值。
通常，我们选择特征值按降序排列的前几个特征向量。
高光谱遥感的应用
在外星探测中，有火星探测 热红外高光谱仪等，中 国和印度的探月计划中也将搭载高光谱仪。
基于高光谱数据的矿物精细识别
利用高光谱遥感（含热红外高光谱）进行矿 物识别可分为 3 个层次：
矿物种类识别 矿物含量识别 矿物成分识别
3.混合光谱分解技术
用以确定在同一像元内不同地物光谱成分所 占的比例或非已知成分。因为不同地物光谱成 分的混合会改变波段的深度，波段的位置，宽 度，面积和吸收的程度等。这种技术采用矩形 方程，神经元网络方法以及光谱吸收指数技术 等，求出在给定像元内各成分光谱的比例。
4.光谱分类技术
主要的方法包括传统的最大似然方法、人工 神经网络方法、支持向量机方法和光谱角 制图方法（Spectral Angel Map-per, SAM）。
5.光谱维特征提取方法
可以按照一定的准则直接从原始空间中选 出一个子空间；或者在原特征空间之间找到 某种映射关系。这一方法是以主成分分析为 基础的改进方法。
6、模型方法
是模型矿物和岩石反射光谱的各种模型方法 。 因为高光谱测量数据可以提供连续的光谱抽样 信息，这种细微的光谱模型特征是模型计算一 改传统的统计模型方法建立起确定性模型方法。 因而，模型方法可以提供更有效和更可靠的分 析结果。
植被遥感研究的分析方法，除了应用于地质分析中的一些 方法外，主要有以下几种技术：
1、多元统计分析技术 用原始的光谱反射率或经微分变换、对数变换、植被指数变换或其
他数学变换后的 数据作为自变量，以叶面指数、生物量、叶绿素含量
等作为因变量，建立多元回归预测模型来估计或预测生物物理模型和 生物化学参数。 2、基于光谱波长位置变量的分析技术
基于高光谱遥感的岩矿端元识别及信息提取研究
基于高光谱遥感的岩矿端元识别及信息提取研究林娜;杨武年;刘汉湖【摘要】以美国内华达州Cuprite地区的AVIRIS数据作为数据源,通过最小噪声分离变换(MNF)确定影像数据内在的维数,隔离数据中的噪声；然后计算像元纯净指数(PPI),得到“极纯”像元；将之输入到N维可视化器中提取端元波谱；利用波谱库进行波谱分析识别端元；最后利用匹配滤波(MF)和混合调制匹配滤波(MTMF)进行矿物信息提取,发现MTMF矿物信息提取的结果明显优于MF,并且对于分布比较集中的矿物识别的效果要更好.%AVIRIS reflectance data inCuprite,Nevada,United States was used. First the image intrinsic dimension was determined and data noise was isolated by minimum noise fraction rotation; then pixel purity index (PPI) was calculated and 7 "very pure" pixels was obtained. Afterwards, put them into n-dimensional visualizer to extract endmember spectrum; and the endmember was identified by the spectral analysis. At last the Matched Filtering (MF) and Mixture-Tuned Matched Filtering (MTMF)was used for mineral information extraction. The MTMF results are significantly better than MF,and for minerals which have a concentrated distribution the result is much better.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2011(000)005【总页数】108页(P11-117,99)【关键词】高光谱;AVIRIS;PPI;N维可视化器;端元;混合调制匹配滤波【作者】林娜;杨武年;刘汉湖【作者单位】成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室/遥感与GIS研究所,成都610059;重庆工商大学重庆市发展信息管理工程技术研究中心,重庆400067;成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室/遥感与GIS研究所,成都610059;成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室/遥感与GIS研究所,成都610059【正文语种】中文【中图分类】TP721 引言80年代初期成像光谱概念的出现，使光学遥感进入了一个斩新的阶段——高光谱遥感。
高光谱遥感影像的信息提取与应用研究
高光谱遥感影像的信息提取与应用研究高光谱遥感影像是近年来迅速发展起来的一种高精度遥感技术。
相比于传统的遥感影像，高光谱遥感影像可以提供更加丰富、细致的数据信息，能够更好地反映地面对象的物理和化学特性，具有广泛的应用前景。
本文将着重探讨高光谱遥感影像的信息提取与应用研究。
一、高光谱遥感影像的信息提取1.高光谱遥感影像的数据特点高光谱遥感影像相比于传统的遥感影像具有较高的光谱分辨率。
该技术可以将地球表面的反射光谱分为数百或数千个波段，获得更加详细的图像信息。
由于数据量极大，因此提取高度纯净的信息，需要学者们从多个维度上进行分析。
2.信息提取的方法信息提取方法在很大程度上决定了高光谱遥感影像的应用价值。
常见的信息提取方法包括：基于像元特征分析的方法、基于物质光谱匹配的方法、基于深度学习的方法等。
不同的方法适用于不同的应用场景，需要根据实际情况进行选择。
3.信息提取的应用高光谱遥感影像的信息提取可以广泛应用于自然资源管理、环境保护、城市规划等领域。
例如，在农业领域中，可以通过提取作物的生长状态信息，实现真正意义上的精准农业，提高粮食产量和质量。
此外，高光谱遥感影像的信息提取还可以帮助分析矿产资源、水资源和土地利用情况等。
二、高光谱遥感影像的应用研究1.农业领域在农业领域，高光谱遥感影像的应用主要体现在作物监测、土壤养分评估、灾害监测等方面。
例如，通过分析高光谱遥感影像中的叶绿素、植被指数等参数，可以对农作物的健康状态进行评估。
此外，在危害性灾害如病虫害和气象灾害等方面，也可以通过高光谱遥感影像来进行预警和监测。
2.环境保护领域在环境保护领域，高光谱遥感影像的应用主要体现在水体监测、气体监测等方面。
通过对高光谱遥感影像中的水体类别、浊度、富营养化度等参数进行分析，可以判断水体是否存在污染物，以及是否需要进行入河口治理等措施。
此外，在大气污染方面，也可以通过高光谱遥感影像来预测空气质量等指标。
3.城市规划领域在城市规划领域，高光谱遥感影像的应用主要体现在环境评估、景观设计等方面。
高光谱遥感数据的特征选择与提取
（3）离散度 离散度可以克服当两个类别均值相等时，不能有效区
分类别的局限，离散度表达式为：
当类别多于两个时，可以用平均离散度来衡量类别可 分性。
13
尽管离散度克服了类均值相等给归一化距离带来的 麻烦，但是并非最优的类别可分性度量，当样本的 分布存在的情况如下图所示的时候，离散度并不能 有效的反映可分性（b的可分性显然要高于a）
16
5.2 光谱特征选择
17
通过特征选择，可以强化最具可分性的光谱波段， 这里分为：光谱特征位置搜索和光谱距离统计。
光谱特征位置搜索：根据专家对特定地物的物理 化学性质和光谱特性分析，选择最具有排他性的 光谱特征波段。
光谱距离统计：在光谱可分性距离的统计准则下， 选择光谱波段子集，使得在某一个光谱可分性距 离统计准则下，其统计差异最大或者最优。
9
（2）类别间的归一化距离
根据费歇尔准则，分类时总是希望类内的离散度尽
量小，类间的离散度尽量大，那么根据这个定律，
可以作为相对距离的一个度量，度量的公式为归一
化距离：
d norm
| 1 2 1 2
|
10
11
当我们用这个距离公式衡量类别的可分性的时 候，存在这样的情况，无法衡量两类的差别：
1
问题提出？
当光谱维数增加的时候，特征组合形式成指数 倍增加，例如原始波段为N，优选后的光谱波 段是M，那么光谱特征组合数为：N!/(NM)!/M!。显然这个数目很巨大，直接导致了运 算效率下降，因此，如何优化光谱特征空间， 进行光谱选择非常重要。
2
该图列出了波段数增加时，不同的样本个数与 类别可分性的变化
光谱相关性的大小很大程度上是由光谱分辨率决 由包络线去除法调整的明矾石光谱曲线
高光谱遥感数据BRDF校正与森林参数提取
《高光谱遥感数据brdf校正与森林参数提取》2023-10-27•高光谱遥感技术简介•高光谱遥感数据BRDF校正•森林参数提取方法目录•高光谱遥感数据BRDF校正与森林参数提取的关系•高光谱遥感数据BRDF校正与森林参数提取的发展趋势与挑战目录01高光谱遥感技术简介高光谱遥感技术是指利用高光谱传感器获取目标物体反射或辐射的电磁波信息，并通过分析这些信息来识别和测量目标物体特征的技术。
高光谱传感器可以在很窄的波段内获取大量连续的光谱信息，这使得高光谱遥感技术在探测地表覆盖类型、植被生长状况、水体污染程度等方面具有显著优势。
高光谱遥感技术具有高分辨率、高灵敏度、高光谱维度的特点。
高分辨率使得高光谱遥感技术可以获取更精细的空间信息，高灵敏度可以增强对目标物体的探测能力，高光谱维度则可以提供更丰富的光谱信息。
高光谱遥感技术在多个领域都有广泛的应用，如环境保护、城市规划、农业监测、地质勘查等。
在环境保护方面，高光谱遥感技术可用于监测空气质量、水体污染、土壤污染等；在城市规划方面，高光谱遥感技术可用于调查城市绿地、测量建筑物高度等；在农业监测方面，高光谱遥感技术可用于监测作物长势、估算作物产量等；在地质勘查方面，高光谱遥感技术可用于识别地质构造、探测矿产资源等。
高光谱遥感技术应用领域02高光谱遥感数据BRDF校正BRDF定义及原理BRDF定义BRDF（Bidirectional Reflectance Distribution Function）是指物体在单位入射角和单位出射角的反射辐射通量密度与入射角和出射角之间的函数关系。
它描述了物体在某个方向上的反射性质随入射角和出射角的变化情况。
BRDF原理BRDF原理是基于物理的光学反射定律和能量守恒定律。
它反映了物体在某个方向上的反射辐射通量密度与入射角和出射角之间的关系。
BRDF值受到物体表面材质、粗糙度、颜色等因素的影响。
基于模型的方法基于物理模型的方法通常需要先建立BRDF模型，然后将模型参数应用于实际高光谱遥感数据进行校正。
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A VIRIS高光谱遥感数据的植被信息提取
摘要：以ＭｏｆｆｅｔｔＦｉｅｌｄ的ＡＶＩＲＩＳ高光谱遥感影像为对象，应用基于信息量的自适应波段选择方法实现植被信息提取的最优波段组合，在此基础上采用监督分类为主、目视解译为辅的信息提取方法，在ＥＮＶＩ和ＥＲＤＡＳ遥感图像处理软件中进行分析与处理，实现植被信息提取。
结果表明，与多光谱遥感数据相比，高光谱遥感数据具有更强的植被信息识别能力，提取的植被信息更丰富。
关键词：高光谱；遥感；植被；信息提取
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆＭｏｆｆｅｔｔＦｉｅｌｄｗａｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＡＶＩＲＩＳｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａ．Ｆｉｒｓｔｏｆａｌｌ，ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｂａｎｄｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｆｏｒｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄｔｈｒｏｕｇｈａｄａｐｔｉｖｅｂａｎｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｑｕａｎｔｉｔｙ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗａｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｍａｉｎｌｙthrough ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｗｉｔｈｔｈｅａｓｓｉｓｔａｎｃｅｏｆｖｉｓｕａｌｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎｂｙｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｏｆｔｗａｒｅＥＮＶＩａｎｄＥＲＤＡＳ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｏｆｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａｗａｓｓｔｒｏｎｇｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｍｕｌｔｉ－ｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａ，ａｎｄｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｂｔａｉｎｅｄｗａｓｍｏｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｖｅ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ；ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ；ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ
植被是环境的重要组成因子，是反映区域生态环境的标志之一，同时也是土壤、水文等要素的解译标志［１］。
植被信息作为生态环境评价的重要参数，对区域生态环境的监测和建设具有重要意义，植被调查是遥感的重要应用领域。
高光谱遥感数据因其特有的高光谱分辨率特性使其在植被生态环境领域具有极大的应用潜力，本研究从ＭｏｆｆｅｔｔＦｉｅｌｄ的ＡＶＩＲＩＳ高光谱遥感影像中提取植被信息，并与多光谱遥感数据进行比较，为使用遥感技术进行植被
信息调查提供参考。
研究所用ＭｏｆｆｅｔｔＦｉｅｌｄ的ＡＶＩＲＩＳ高光谱遥感影像采集时间为１９９７年６月２０日，空间分辨率为２０ｍ，共２２４个波段，波段宽度为９．７～１２．０ｎｍ，1景全波段影像数据量为１４５Ｍ，共4景。
高光谱遥感数据头文件信息表明起始经纬度为Ｎ３７．４４９４７°，Ｗ１２１．８０６６３°；结束经纬度为Ｎ３７．４４９８２°，Ｗ１２１．２１６３８°。
１高光谱遥感数据最佳波段的选择
与常规的遥感数据相比，高光谱数据的光谱分辨率高（一般可达到纳米级），能探测到地物在光谱特性上更微小的差异，从理论上讲其对地表地物的分辨能力得到了极大的提高，但是由于高光谱数据波段数多（往往在１００个波段以上）、数据量大，相邻波段间相关性强，在某种程度上也阻碍了高光谱数据的广泛应用。
因此，在不降低分类精度的前提下，选择有效的方法降低高光谱数据的维数是这一高维信息空间在遥感领域内应用研究的重要课题［２－７］。
目前，研究高光谱数据的最佳波段选择方法有许多种，各有所长，本研究在参考相关文献的基础上，选择了较为常用的基于信息量的自适应波段选择方法实现植被信息提取的最优波段组合［４－６］。
在ＥＮＶＩ软件中的计算发现ＢＡＮＤ７８信息量最大（标准差为７８７．１２４９１５），ＢＡＮＤ７８、ＢＡＮＤ３４、ＢＡＮＤ４３3个波段组合的均方差值最小（１．４６１０３５），且它们之间的相关系数分别为０．２７３８７６，０．８８９５３４，
０．２９７６２５，相对比较小，所以选取这３个波段用于整幅图像的最佳３波段组合。
２遥感图像增强处理
图像增强处理的目的是突出图像中的有用信息，扩大不同影像特征（例如灰度值）之间的差别，以便提高对图像的解译和分析能力，使之更适合实际应用。
图像增强处理有多种不同的方法，根据增强内容，本研究选择了彩色增强处理和反差增强处理的方法。
２．１彩色增强处理
由于人的视觉对不同色彩的分辨能力远远高于对不同灰度或黑白程度的分辨能力，因而彩色增强在图像处理中应用广泛，效果显著。
将ＢＡＮＤ７８、ＢＡＮＤ３４、ＢＡＮＤ４３分别赋予红、绿、蓝3个颜色进行彩色合成，其最终合成的假彩色图像见图１。
２．２反差增强处理
图像中不同地物的反差大小取决于相邻亮度值（或灰度）之间差别的大小。
反差扩展的目的是充分利用显示设备的能力，尽可能使人的视力从中分辨出更多的亮度等级，扩展或拉伸影像的亮度、对比度数据分布，使之充满直方图的整个动态范围，反差增强的结果见图２。
３ＭｏｆｆｅｔｔＦｉｅｌｄ植被信息的提取
３．１高光谱遥感数据植被信息的提取
常用的遥感信息提取的方法有两大类：一是目视解译，二是计算机解译。
目视解译的效果不仅取决于遥感图像的种类、比例尺大小和图像质量，而且与解译人员的业务水平、解译技术以及对工作区地质情况熟悉程度有关［７－９］。
计算机解译也称计算机分类，以数字图像为研究对象，常见的有两种，即监督分类和非监督分类。
本研究中以监督分类为主、目视解译为辅进行植被信息的提取，在ＥＲＤＡＳ软件中进行处理，包括定义分类模板和执行监督分类两步［１０］。
３．１．１定义分类模板监督分类的首要工作是定义分类模板，根据需要定义相应的分类区（ＲＯＩ）。
训练区尽可能选择较为纯净的区域，每一类也要在不同的区域多选择几个ＲＯＩ，同一类地物合并为一个分类模板，这一分类模板包含了所选择的训练区的所有模板的像元属性，生成后缀名为．ｓｉｇ的模板文件。
３．１．２执行监督分类监督分类的过程就是依据所建立的分类模板，在一定的分类决策规则条件下对图像像元进行聚类判断的过程。
执行监督分类，获得分类后的图像文件（．ｉｍｇ）（图３）。
３．２高光谱与多光谱遥感数据植被信息提取结果的对比
为了突出高光谱数据在植被信息提取方面的优势，将研究区高光谱遥感数据和多光谱遥感数据提取的植被信息进行对比（图４）。
可以看出高光谱图像中带状植被的轮廓较多光谱图像更明显，局部零散的植被信息亦清晰得多，从提取的内容上看，高光谱图像提取的植被信息比多光谱图像要丰富。
４结论
纳米级的光谱分辨率，使高光谱数据能更全面、准确地反映地物的特性，探测地物在很窄的光谱范围上的微小变化和差异，这对于光谱特性十分相似的植被遥感具有重要的意义。
本研究以ＭｏｆｆｅｔｔＦｉｅｌｄ为例，利用具有２２４个波段，波段宽度为９．７～１２．０ｎｍ的ＡＶＩＲＩＳ高光谱遥感数据进行了植被信息提取，将高光谱遥感数据和多光谱遥感数据提取的植被信息进行对比，结果显示，高光谱遥感数据所提取的植被信息更丰富，地物的属性信息探测能力更强，其在地物识别方面具有明显的优势。
参考文献：
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