第6章 高光谱特征参量与光谱库

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。
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复杂一点的光谱匹配方式： 复杂一点的光谱匹配方式：
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4）光谱导数（微分） ）光谱导数（微分）
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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。
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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。 完整的地面试验数据体系应由以下6个方面组 成：
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(2) JPL是美国喷气推进实验室 (JPL Jet Propulsion Laboratory )用Beckman UV-5240 型号的仪器对160种不同粒度的常见矿物进行 了测试，并同时进行了X光测试分析。最后按 照小于45um，45～125um，125～500um 3种 粒度,分别建立了3个光谱库JPL1，JPL2， JPL3，突出反映了粒度对光谱反射率的影响。 除光谱数据外，还规范了样品采集、样品纯度 和组分分析方法。
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。
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最简单的编码方法
h(n)=0, if x(n)<=T;
对光谱曲线进行求导或采用数学函数估算整个 光谱的斜率，由此得到光谱辐射计的光谱曲线 斜率称为光谱导数（微分光谱）。 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。
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光谱吸收指数（SAI）可以表达为单散射反射率 的函数，平均单散射反射率可以进行混合像元光 谱分解成分的丰度反演，因此，可以通过获取一 系列典型地物的光谱吸收指数，通过最小二乘法 来反演地物光谱混合成分的含量，这对光谱识别 和光谱混合分析具有重要的意义。
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２）光谱斜率与坡向
光谱坡向指数示意图
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３）光谱二值编码
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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。 主要包括：吸收波长位置（P），深度（H），宽度 （W），斜率（K），对称度（S），面积（A）。
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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。
第六章 高光谱特征参量与光谱库
光谱特征提取－－ （1）波形特征的绝对位置信息 波长？波长区间？ （2）波形特征的相对位置信息（波段排序） 降序？升序？波长间隔？
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6.1 光谱形态学分析－－光谱特征参量化 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）光谱积分 ６）光谱曲线模拟
干草去除包络线前后的光谱曲线
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（5）应用目标
开发GeoImager光谱数据库系统的目标在于：
开发国产化的软件系统。 利用数据库系统有计划的收集和积累各地区、各种 地物不同时期的光谱数据和有关参量，实现对我国 地面目标光谱数据的管理，为用户提供查询、检索 以及共享交流等。 为高光谱定量遥感理论研究和应用服务，如在光谱 匹配、目标识别等关键技术中占据着重要的位置， 发挥着重大的作用。 为理论研究、光谱特性研究提供有力的工具。
(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，现在 的光谱库版本是Splib04,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)。
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GeoImager 系统界面和光谱数据库管理界面
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（1）数据规范
建立光谱数据库所提供的地物光谱数据应是有代表性的、能反映 地物的光谱特征的、可供对比的、规范化的高光谱分辨率光谱。 在建立地物光谱数据库时应遵守以下规范。 测量仪器必须经过实验室定标，测量方法需符合地物光谱测量规 范的要求； 在采集典型地物波谱数据的同时，采集完备的科学配套的环境参 数（如：测量日期、时间、地点、太阳高度角、能见度等），并 记载完整的地物名称及对地物表观的物理描述参数（如：水体的 水色、水温、透明度、污染状况，植被的生长状况、覆盖率，土 壤的干湿度、表面粗糙度、颗粒大小，岩石的化学成分、矿物成 分等），以支持定量遥感的参数反演； 测量的光谱数据必须校准为通常的反射率数据。光谱源数据来自 野外光谱仪，在输入数据时用户只需选择一个或多个地物的反射 率文件即可，但多个地物建立到一个光谱库的前提条件是这几个 地物的波长数据应该保持一致。
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完整的地面试验数据体系
（1）观测数据； （2）仪器观测数据； （3）测点状况数据； （4）观测方法和数据处理方法的说明； （5）观测人员信息； （6）观测数据之元数据：包括观测数据项的定 义，数据格式和数据库现存数据的状况。
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实验测量的地物光谱是光谱知识库的核心。涉 及： a. 典型地物的分类与特性描述； b. 数据获取规范的建立； c. 数据采集； d. 数据处理； e. 数据质量控制等。
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另外，在许多遥感商用软件中也包含高光谱数 据库模块，如：在ENVI软件中拥有波谱库管 理、编辑及分析模块，它包含了美国地质调查 局的USGS光谱库，喷气推进实验室的JPL标 准物质成分光谱库，John Hopking 大学热红 外及植被光谱库，用户可查看、建立、重采样 标准光谱库和自己的光谱库。
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。 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
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wenku.baidu.com 17
倒高斯模型中参数主要通过两种方式获得：
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实例： 实例：Geoimager光谱库系统 光谱库系统
武汉大学也致力于光谱数据库系统的的研制和 开发，并将其集成到自行开发的遥感图像处理 软件GeoImager中。该数据库能够根据用户的 需求，对大量的地物目标按照一定的标准，进 行统一的管理、查询、提供高光谱数据的各种 分析功能，并具有图像光谱维显示分析等模块。
图：矿石光谱库及几种矿石的光谱曲线
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在光谱重采样模块，提供了用户自定义 滤波重采样、数据滤波重采样、传感器 滤波重采样等。
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针对高光谱数据的特点，系统提供了光谱 特征分析的功能：如光谱吸收特征分析、 包络线去除等。并且在高光谱影像上点击 显示图像像素的光谱剖面图，
光谱吸收特征分析输入参数界面
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成像光谱图像所获取的能量L与地物反射率 之间的关系为： 成像光谱图像所获取的能量 与地物反射率ρ 之间的关系为： T是大气透过率，E为太阳福照度，Lp为程辐射 是大气透过率， 为太阳福照度 为太阳福照度， 为程辐射 是大气透过率
L = T ⋅ E ⋅ ρ + Lp
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5）光谱积分 ）
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6）光谱曲线模拟 ）
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(3) 约翰霍普金斯大学(JHU)提供了包含15个子 库的光谱库，针对不同的地物类型选用了不同 的分光计，并且每种地物都给出了详细的文本 介绍。其中2.03～2.5µm的光谱数据是用 BeckmanUV-5240仪器测试得到的，2.08～ 15µm的光谱数据是用FTIR仪器测试得到的。
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(4) 美国在IGCP-264工程实施过程中，为了比 较光谱分辨率和采样间隔对光谱特征的影响， 对26种样本采用5种分光计测试，并同时进行 了EDS、SEM、XRD分析测试。最后建成了5 个光谱库。
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（4）功能设计
该光谱数据库系统主要包括光谱数据库的建立、 查看、重采样等基本功能，以及光谱吸收特征 分析、包络线去除等光谱特征分析功能；此外， 针对高光谱数据“图谱合一”的特点，实现了 图像-光谱的相互查看。
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源数据来自野外光谱仪，在输入数据时用户只需 选择一个或多个地物的反射率文件即可，但多个 地物建立到一个光谱库的前提条件是这几个地物 的波长数据应该保持一致。在建库模块中，用户 可以重命名地物光谱曲线名称，可以添加、删除、 显示任意条光谱曲线，并实现数据库文件和 ASCII码文件两种格式的保存。
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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
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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。
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(5) 2000年5月，加利福尼亚技术研究所建立了 ASTER光谱库，该库还配备了相关的辅助信息，并 带有数据库搜索功能，用户能查询光谱数据。 光谱库的数据来源于USGS、JPL、JHU3个光谱库， 共计8类，即:矿物类(1348种)，岩石类(244种)，土壤 类(58种)，月球类(17种)，陨石类(60种)，植被类(4 种)，水/雪/冰(9种)和人造材料(56种)。其中矿物和陨 石采用双向反射波谱测量，波谱覆盖率为2.08～ 25um，其它都采用半球反射测量，波谱覆盖范围略 有不同，但大致在0.3～15um范围内。
光谱库建库模块界面以及几个功能菜单
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左边显示了高光谱影像立方体，右边显 示了该影像上几种地物的光谱曲线。
高光谱影像立方体以及其对应的几种地物光谱曲线
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运用光谱库查看模块，可以形象直观地查看地物的光谱曲线， 分析地物的光谱特征。直观反映了几种植被的光谱曲线如图 所示。 用户可以一目了然地看出不同种类的植被在不同波段的反射 率区别。此外，系统还提供了各种条件的查询，在查询界面 中可以根据用户输入查询要求，如光谱仪型号、地物名称等， 便可以从光谱库中查到满足条件的地物光谱。
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（3）模块特点
光谱数据库系统共包括光谱库的建库，光谱库查看和 光谱重采样3个板块。 光谱库建库给用户提供了方便快捷的建库工具，用户 只需输入由成像光谱仪测得的地物反射率文件，并给 每个地物配以相应的参数即可保存为光谱库文件或 ASCII文件； 光谱库查看使用户可以查看、分析及比较光谱库中每 个地物的光谱曲线，并对未知的地物进行光谱匹配。 光谱重采样可以根据用户自定义的重采样波长、传感 器类型等来对光谱库中的地物重采样。
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在我国，一些科研单位也着力于高光谱数据库的研究。 1987年中国科学院空间科学技术中心出版了“中国地 球资源光谱信息资料汇编”，含岩石、土壤、水体、 植被、农作物等地物的波谱曲线共1000条，并有相应 的实验分析报告。波长范围主要为0.4～1.0µm，部分 在0.4～2.4µm之间。 1998年中科院遥感所建立了面向对象的光谱数据库， 共收集地物光谱数据5000条，这是我国第一部系统的 光谱库。 建立一个齐全完善的光谱数据库需要大量的人力和物 力，但是可以根据自己的需要建立小型的光谱数据库。
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（2）数据结构
开发的光谱数据库系统数据采取ASCII文件即 文本文件存储，包括文件头和数据结构两部分。 文件头中依次记录某光谱数据库中包含的各个 地物的名称、传感器和环境参数等，数据部分 的第一列是波长数据，其它列依次记录在该波 长时与文件头所对应的地物的反射率数据。程 序中用一个二维指针来表示，第一维存储不同 的地物，第二维存储波长数据。