1、專題四：高光譜數(shù)據(jù)的處理與分析,專題背景,高光譜分辨率遙感（HyperspectralRemote Sensing） 空間成像的同時(shí)，記錄下成百個(gè)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(gè)像元均可提取一條連續(xù)的光譜曲線,專題介紹,高光譜遙感本身的特點(diǎn)具有很大的應(yīng)用前景 本專題介紹高光譜圖像預(yù)處理、物質(zhì)識(shí)別、圖像分類的處理流程,1、圖像預(yù)處理,圖像預(yù)處理,高光譜圖像的預(yù)處理主要是輻射校正，輻射校正包括傳感器定標(biāo)和大氣糾正。,1.1 傳感器定標(biāo)（一、定義）,傳感器定標(biāo)就是將圖像的數(shù)字量化值（DN）轉(zhuǎn)化為輻射亮度值或者反射率或者表面溫度等物理量的處理過(guò)程 傳感器定標(biāo)可分為絕對(duì)定標(biāo)和相對(duì)定

2、標(biāo) 絕對(duì)定標(biāo)是獲取圖像上目標(biāo)物的絕對(duì)輻射值等物理量 相對(duì)定標(biāo)是將圖像目標(biāo)物輻射量歸一化某個(gè)值范圍內(nèi)，比如以其他數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)。,1.1 傳感器定標(biāo)（二、定標(biāo)方式）,傳感器定標(biāo)的三個(gè)階段內(nèi)容： 發(fā)射前的實(shí)驗(yàn)室定標(biāo) 在遙感器發(fā)射之前對(duì)其進(jìn)行的波長(zhǎng)位置、輻射精度、光譜特性等進(jìn)行精確測(cè)量 基于星載定標(biāo)器的星上定標(biāo) 有些衛(wèi)星載有輻射定標(biāo)源、定標(biāo)光學(xué)系統(tǒng)，在成像時(shí)實(shí)時(shí)、連續(xù)的進(jìn)行定標(biāo) 發(fā)射后的定標(biāo)（場(chǎng)地定標(biāo)） 通過(guò)選擇典型的均勻穩(wěn)定目標(biāo)，用精密儀器進(jìn)行地面同步測(cè)量感器過(guò)頂時(shí)的大氣環(huán)境參量和地物反射率，利用遙感方程，建立圖像與實(shí)際地物間的數(shù)學(xué)關(guān)系，得到定標(biāo)參數(shù)以完成精確的傳感器定標(biāo),1.2 大氣校正（一、起源

3、）,太陽(yáng)輻射通過(guò)大氣以某種方式入射到物體表面然后再反射回傳感器 原始影像包含物體表面，大氣，以及太陽(yáng)的信息 如果想了解某一物體表面的光譜屬性，就必須將它的反射信息從大氣和太陽(yáng)的信息中分離出來(lái)。,示意圖,大氣散射,直接反射,鄰接反射,1.2 大氣校正（二、校正方法）,遙感圖像的大氣校正方法很多。這些校正方法按照校正后的結(jié)果可以分為2種： 絕對(duì)大氣校正方法：將遙感圖像的DN(Digital Number)值轉(zhuǎn)換為地表反射率、地表輻射率、地表溫度等的方法。 相對(duì)大氣校正方法：校正后得到的圖像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其結(jié)果不考慮地物的實(shí)際反射率。 ENVI下FLAASH大氣校正工具 基于M

4、ODTRAN4+輻射傳輸模型 支持高光譜和多光譜數(shù)據(jù),1.2 大氣校正（三、練習(xí)）,專題內(nèi)容： 用FLAASH對(duì)AVIRIS航空高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正 數(shù)據(jù)： “18-高光譜數(shù)據(jù)的處理與分析1-大氣校正”,2、波譜庫(kù),2.1 標(biāo)準(zhǔn)波譜庫(kù)（一）,ENVI自帶多種標(biāo)準(zhǔn)波譜庫(kù)，包括建立在JPL波譜庫(kù)基礎(chǔ)上的，從0.42.5m三種不同粒徑160種“純”礦物的波譜。美國(guó)USGS從0.42.5m包括近500種典型的礦物和一些植被波譜。來(lái)自Johns Hopkins University（JHU）的波譜包含0.414m。IGCP246波譜庫(kù)有5部分組成，通過(guò)對(duì)26個(gè)優(yōu)質(zhì)樣品用5個(gè)不同的波譜儀測(cè)量獲得。植被波

5、譜庫(kù)由Chris Elvidge 提供，范圍是0.42.5m。,2.1 標(biāo)準(zhǔn)波譜庫(kù)（二）,瀏覽標(biāo)準(zhǔn)波譜庫(kù)數(shù)據(jù)： HOMEITTIDLIDL80productsenvi48spec_lib,2.2 自定義波譜庫(kù),ENVI提供自定義波譜庫(kù)功能，允許您基于不同的波譜來(lái)源創(chuàng)建波譜庫(kù)，波譜來(lái)源包括：ASCII文件，由ASD波譜儀獲取的波譜文件，其他波譜庫(kù)，感興趣區(qū)均值，波譜剖面和曲線等等。 步驟 輸入波長(zhǎng)范圍 波譜收集 保存波譜庫(kù),2.3 波譜庫(kù)交互,波譜庫(kù)瀏覽器提供很多的交互功能，包括設(shè)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(duì)比 ,3、端元波譜,端元波譜

6、,端元的物理意義是指圖像中具有相對(duì)固定光譜的特征地物類型，它實(shí)際上代表圖像中沒(méi)有發(fā)生混合的“純點(diǎn)”。類似于監(jiān)督分類中的訓(xùn)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?yàn)室測(cè)量到的“參考端元”，一般從標(biāo)準(zhǔn)波譜庫(kù)選擇 在遙感圖像上得到的“圖像端元”： 從二維散點(diǎn)圖中基于幾何頂點(diǎn)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(jiǎn)稱SMACC）的端元自動(dòng)提取。,4、高光譜圖像物質(zhì)識(shí)別,4 物質(zhì)識(shí)別,ENVI提供許多波譜分析方法，包括：二進(jìn)制編

7、碼、波譜角分類、線性波段預(yù)測(cè)（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(luò)線去除、光譜特征擬合、多范圍光譜特征擬合等,4 物質(zhì)識(shí)別,專題內(nèi)容： 用波譜角分析方法從高光譜圖像中識(shí)別物質(zhì) 數(shù)據(jù) “18-高光譜數(shù)據(jù)的處理與分析2-物質(zhì)識(shí)別”,5、高光譜圖像分類,5 高光譜圖像分類流程,5 高光譜圖像分類,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) “18-高光譜數(shù)據(jù)的處理與分析3-高光譜分類”,5.1 端元波譜獲?。ㄒ?、基本流程）,5.1 端元波譜獲取（二、MNF變換）,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

8、計(jì)算量 彌補(bǔ)了主成分分析在高光譜數(shù)據(jù)處理中的不足 計(jì)算時(shí)需要輸入的參數(shù) 統(tǒng)計(jì)信息的圖像范圍shift diff subset 噪聲統(tǒng)計(jì)文件（可以用到另一副圖像上做變換） MNF統(tǒng)計(jì)文件(反變換的時(shí)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 端元波譜獲取（三、PPI計(jì)算）,計(jì)算純凈像元指數(shù)PPI PPI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(duì)圖像中的像素點(diǎn)進(jìn)行反復(fù)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(lái)進(jìn)行) 純凈像元指數(shù)可以將N維散點(diǎn)圖迭代映射為一個(gè)隨機(jī)單位向量來(lái)計(jì)算,每次映射的極值像元

9、被記錄下來(lái),并且被標(biāo)為極值的總數(shù)也被記錄下來(lái). 按照多次映射每個(gè)像元被記錄為極值像元的次數(shù)來(lái)決定該像元是否為純凈像元. 計(jì)算時(shí)需要輸入的參數(shù) 進(jìn)行迭代的次數(shù) 設(shè)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?。ㄋ?、端元波譜收集）,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(shí)別,5.2 波譜識(shí)別,波譜角分類,5.3 分類結(jié)果瀏覽及后處理,以RGB方式在Display中顯示高光譜數(shù)據(jù)。 在Display-Image-Overlay-Classfication，選擇前面得到的結(jié)果 分類后處理,5.4 向?qū)侥繕?biāo)識(shí)別沙漏分析工

10、具,向?qū)讲ㄗV分析工具 影像亮度值定標(biāo)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(shí)別）,流程化操作進(jìn)行地物識(shí)別,6、植被分析,6.1 植被指數(shù)計(jì)算器,提供了6類 27種植被指數(shù)的計(jì)算 綠度Greenness 光利用率Light Use Efficiency 氮 干旱或炭衰減Dry or Senescent Carbon Stress Pigments 冠層水分含量Canopy Water Content 提供了生物物理學(xué)交叉檢驗(yàn) 通過(guò)植被指數(shù)計(jì)算器統(tǒng)一進(jìn)行計(jì)算 提供了每種植被指數(shù)的詳細(xì)資料和計(jì)算公式 能夠根據(jù)影像信息自動(dòng)顯示可計(jì)算的植被

11、指數(shù),6.2 植被分析（一、概述）,農(nóng)作物脅迫Agricultural Stress 易燃性分布分析 Fire Fuels 林木健康分析Forest Health 植被的抑制,6.2 植被分析（二、農(nóng)作物脅迫分析）,農(nóng)作物脅迫Agricultural Stress 創(chuàng)建農(nóng)作物脅迫的空間分布圖 判斷出適合農(nóng)作物生長(zhǎng)的區(qū)域，可用于精確農(nóng)業(yè)分析； 綠度：來(lái)標(biāo)識(shí)閑置農(nóng)田、虛弱的植被、健康的作物； 光利用效率：標(biāo)識(shí)植被生長(zhǎng)率； 冠層氮含量：用于估計(jì)相關(guān)的氮等級(jí)； 葉綠素：突出植被脅迫； 冠層水分含量：標(biāo)識(shí)水脅迫的層次。,6.2 植被分析（三、易燃性分布分析）,易燃性分布分析 創(chuàng)建某一區(qū)域植被易燃性的空間分布圖 用于森林規(guī)劃，也可用它來(lái)分析城郊混合區(qū)的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn) 綠度：顯示大多數(shù)的綠色指數(shù)； 冠層水分含量：標(biāo)識(shí)植被的冠層水分含量； 干旱或炭衰竭：突出非生物指數(shù)；,6.2 植被分析（四、林木健康分析）,林木健康分析工具 創(chuàng)建整個(gè)森林區(qū)域健康程度的空間分布圖 用于檢測(cè)病蟲害以及枯萎病的發(fā)生情況，也可以用于評(píng)估某地區(qū)的木材收獲量 綠度：表面綠色植被的分布； 葉綠素：標(biāo)識(shí)類胡蘿卜素以及花青素的含量； 冠層水分含量：標(biāo)識(shí)水分含量； 光使用效率：標(biāo)識(shí)森林生長(zhǎng)率；,6.2 植被分析（五、植被抑制）,植被抑制 從多光譜和高光譜減少或移除植被光譜信息 利用紅