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1、技術(shù)專題:高光譜數(shù)據(jù)的處理與分析技術(shù)支持郵箱: .cn技術(shù)支持熱線: -5官方技術(shù)博客: 官方技術(shù) 高光譜分辨率遙感(Hyperspectral Remote Sensing)空間成像的同時,記錄下成百個連續(xù)光譜通道數(shù)據(jù)光譜通道窄(10-2)而連續(xù),從每個像元均可提取一條連續(xù)的光譜曲線專題背景高光譜遙感本身的特點具有很大的應用前景本專題介紹高光譜圖像預處理、物質(zhì)識別、圖像分類的處理流程專題介紹1、波譜庫自ENVI5.2版本,重新梳理了原有的標準波譜庫,新增一些物質(zhì)波譜,ENVI5.4版本存放在HarrisENVI54 resourcespeclib,分別存放在四個文件夾中ASTER Spect

2、ral Library Version 2IGCP264波譜庫USGS植被波譜庫1.1 ENVI標準波譜庫保留原來的5種標準波譜庫,存放在HarrisENVI54classicspec_lib,分別在5個文件夾中,儲存為ENVI波譜庫格式USGS礦物波譜植被波譜JPL波譜庫IGCP264波譜庫JHU波譜庫1.1 ENVI Classic標準波譜庫ENVI提供自定義波譜庫功能,允許您基于不同的波譜來源創(chuàng)建波譜庫,波譜來源包括:ASCII文件,由ASD波譜儀獲取的波譜文件,其他波譜庫,感興趣區(qū)均值,波譜剖面和曲線等等。步驟輸入波長范圍波譜收集保存波譜庫1.2 波譜庫創(chuàng)建波譜庫瀏覽器提供很多的交互功

3、能,包括設置波譜曲線的顯示樣式、添加注記、優(yōu)化顯示曲線等編輯數(shù)據(jù)、繪圖參數(shù)添加注記波譜曲線對比1.3 波譜庫交互2、圖像預處理高光譜圖像的預處理主要是輻射校正,輻射校正包括傳感器定標和大氣糾正。輻射校正一般由數(shù)據(jù)提供商完成。圖像預處理專題內(nèi)容:用FLAASH對AVIRIS航空高光譜數(shù)據(jù)進行大氣校正數(shù)據(jù):“301-技術(shù)專題:高光譜數(shù)據(jù)處理與分析1-大氣校正1-AVIRIS高光譜數(shù)據(jù)”航空高光譜數(shù)據(jù)FLAASH大氣校正專題內(nèi)容:用FLAASH對HJ-HIS航天高光譜數(shù)據(jù)進行大氣校正數(shù)據(jù):“301-技術(shù)專題:高光譜數(shù)據(jù)處理與分析1-大氣校正2-HJ-HSI高光譜數(shù)據(jù)”航天高光譜數(shù)據(jù)FLAASH大氣校

4、正3、端元波譜端元的物理意義是指圖像中具有相對固定光譜的特征地物類型,它實際上代表圖像中沒有發(fā)生混合的“純點”。類似于監(jiān)督分類中的訓練樣本端元光譜的確定有兩種方式:使用光譜儀在地面或?qū)嶒炇覝y量到的“參考端元”,一般從標準波譜庫選擇在遙感圖像上得到的“圖像端元”:從二維散點圖中基于幾何頂點的端元提取借助純凈像元指數(shù)(Pixel Purity IndexPPI)和n維可視化工具用于端元波譜收集基于連續(xù)最大角凸錐(Sequential Maximum Angle Convex Cone簡稱SMACC)的端元自動提取。端元波譜4、高光譜圖像物質(zhì)識別ENVI提供許多波譜分析方法,包括:二進制編碼、波譜角

5、分類、線性波段預測(LS-Fit)、線性波譜分離、光譜信息散度、匹配濾波、混合調(diào)諧匹配濾波(MTMF)、包絡線去除、光譜特征擬合、多范圍光譜特征擬合等4 物質(zhì)識別專題內(nèi)容:用波譜角分析方法從高光譜圖像中識別物質(zhì)數(shù)據(jù)“301-技術(shù)專題:高光譜數(shù)據(jù)處理與分析2-物質(zhì)識別”4 物質(zhì)識別端元波譜收集物質(zhì)識別5、高光譜圖像分類5 高光譜圖像分類流程專題內(nèi)容基于PPI端元提取方法完成高光譜圖像分類數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)“301-技術(shù)專題:高光譜數(shù)據(jù)處理與分析3-高光譜分類”5 高光譜圖像分類5.1 端元波譜獲取(一、基本流程)MNF變換計算純凈像元指數(shù)PPIN維可視化工具選取樣本像元獲取樣本像元的平均波譜識別平均樣本波

6、譜MNF變換重要作用用于判定圖像內(nèi)在的維數(shù)分離數(shù)據(jù)中的噪聲減少計算量彌補了主成分分析在高光譜數(shù)據(jù)處理中的不足計算時需要輸入的參數(shù)統(tǒng)計信息的圖像范圍shift diff subset噪聲統(tǒng)計文件(可以用到另一副圖像上做變換)MNF統(tǒng)計文件(反變換的時候要用)MNF變換輸出波段選擇(根據(jù)特征值選擇輸出波段)5.1 端元波譜獲?。ǘ?、MNF變換)計算純凈像元指數(shù)PPIPPI生成的結(jié)果是一副灰度的影像,DN值越大表明像元越純.作用及原理純凈像元指數(shù)法對圖像中的像素點進行反復迭代,可以在多光譜或者高光譜影像中尋找最” 純”的像元.(通?;贛NF變換結(jié)果來進行)純凈像元指數(shù)可以將N維散點圖迭代映射為一個

7、隨機單位向量來計算,每次映射的極值像元被記錄下來,并且被標為極值的總數(shù)也被記錄下來.按照多次映射每個像元被記錄為極值像元的次數(shù)來決定該像元是否為純凈像元.計算時需要輸入的參數(shù)進行迭代的次數(shù)設置域值的系數(shù)(極值像元的域值)數(shù)據(jù)二次采樣(減少內(nèi)存,但不能太小)5.1 端元波譜獲?。ㄈ?、PPI計算)端元波譜收集N維可視化工具選取樣本像元生成地物平均波譜波譜分析,端元識別5.1 端元波譜獲?。ㄋ?、端元波譜收集)波譜角分類/Classification/Supervised Classification/Spectral Angle Mapper Classification5.2 波譜識別得到的結(jié)果就是ENVI的分類文件的格式,自動加載顯示在圖中。分類后處理5.3 分類結(jié)果瀏覽及后處理向?qū)讲ㄗV分析工具影像亮度值定標為反射率最小噪聲分離(MNF)純凈像元指數(shù)(PPI)N維散度分析選擇終端單元地物制圖(地物識別)5.4 向?qū)侥繕俗R別沙漏分析工具Apparent ReflectanceMNFPPIn-DIDMap Distributionand Abundance流程化操作進行地物識別本

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