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高光譜成像儀高光譜圖像信息的處理方法

發(fā)布時(shí)間:2023-12-22
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高光譜成像儀?采集的光譜數(shù)據(jù)往往波段數(shù)多(幾十個(gè)甚至幾百個(gè)),光譜分辨率高(納米級(jí)),數(shù)據(jù)量大,數(shù)據(jù)率高(從每秒數(shù)兆到每秒數(shù)百兆),巨大的數(shù)據(jù)量為應(yīng)用和分析帶來不便,因此就需要對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。本文對(duì)高光譜成像儀高光譜圖像信息的處理方法做了介紹。

高光譜成像儀采集的光譜數(shù)據(jù)往往波段數(shù)多(幾十個(gè)甚至幾百個(gè)),光譜分辨率高(納米級(jí)),數(shù)據(jù)量大,數(shù)據(jù)率高(從每秒數(shù)兆到每秒數(shù)百兆),巨大的數(shù)據(jù)量為應(yīng)用和分析帶來不便,因此就需要對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。本文對(duì)高光譜成像儀高光譜圖像信息的處理方法做了介紹。

三維高光譜圖像示意圖

盡管成像光譜儀具有其獨(dú)特的優(yōu)越性,但由于高光譜遙感數(shù)據(jù)具有多、高、大、快等特點(diǎn),即波段數(shù)多(幾十個(gè)甚至幾百個(gè)),光譜分辨率高(納米級(jí)),數(shù)據(jù)量大,數(shù)據(jù)率高(從每秒數(shù)兆到每秒數(shù)百兆),巨大的數(shù)據(jù)量為應(yīng)用和分析帶來不便,因此產(chǎn)生了許多新的數(shù)據(jù)處理方法對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。高光譜數(shù)據(jù)的處理技術(shù)的研究主要集中在以下幾個(gè)方面:對(duì)海量數(shù)據(jù)的高比例“非失真”壓縮;高光譜遙感數(shù)據(jù)的高速化處理;光譜及輻射量的定量化和歸一化:高光譜遙感數(shù)據(jù)特征圖像提取及三維光譜圖像數(shù)據(jù)的可視化;地物光譜模型及識(shí)別技術(shù);以及高光譜遙感數(shù)據(jù)在地質(zhì)、農(nóng)業(yè)、植被、海洋、環(huán)術(shù)境、大氣、城市等中應(yīng)用模型的建立。


研究人員為高效利用成像光譜儀數(shù)據(jù),充分發(fā)揮其高光譜分辨率和空間分辨率方面做出了許多嘗試,所采用的方法可歸納為兩大類:

1.基于純像元的分析方法

(1)基于成因分析的光譜分析方法

基于成因分析的方法研究地物的光譜特性,從地物光譜特征上發(fā)現(xiàn)農(nóng)征地物的特征光譜區(qū)間和參數(shù),最常用的是各種各樣的植被指數(shù)。這種方法普遍用于NSS和TM圖像的處理和分析應(yīng)用中。成像光譜儀問世以后,許多研究人員沿用了這種方法,利用成像光譜儀數(shù)據(jù)的高光譜分辨率,選取影像的波段,發(fā)展了許多更為精細(xì)的植被指數(shù)。與此相對(duì)的方法,是地物光譜重建和重建的光譜與數(shù)據(jù)庫光譜的匹配識(shí)別。這一方法通過對(duì)比分析地面實(shí)測(cè)的地物光譜曲線和由成像光譜儀圖像得到的光譜曲線來區(qū)分地物。為了提高成,像光譜儀數(shù)據(jù)分析處理的效率和速度,一般要對(duì)這些曲線進(jìn)行編碼或者提取表征曲線的參數(shù)?!肮庾V匹配”是利用成像光譜儀探測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行地物分析的主要方法之…,但由于野外實(shí)際情況的復(fù)雜性,很難建立一個(gè)比較通川的地物光譜庫,這就限制了利用該法進(jìn)行分析,目前僅僅在比較小的范圍內(nèi)(如巖石成分分析等)取得成功的運(yùn)用。

(2)基于統(tǒng)計(jì)分析的圖像分類和分析

基于統(tǒng)計(jì)分析的圖像分類和分析認(rèn)為每一波段的圖像為隨機(jī)變量,基于概率統(tǒng)計(jì)理論進(jìn)行多維隨機(jī)向量的分類。成像光譜儀圖像波段多,分類很大程度上受限于數(shù)據(jù)的維數(shù),面對(duì)數(shù)百個(gè)波段的數(shù)據(jù),如果全部用于分類研究,在時(shí)間上往往是無法接受的。因此在圖像分類之前必須壓縮波段,同時(shí)又要盡可能地保留信息,即進(jìn)行“降維”的研究。目前,壓縮波段有兩種途徑,一是從眾多的波段中挑選感興趣的若干波段:二是利用所有波段,通過數(shù)學(xué)變換來壓縮波段,最常用的如主成分分析法等?;诮y(tǒng)計(jì)分析的圖像分類和分析在理論上比較嚴(yán)謹(jǐn),所以需要有充分的數(shù)據(jù)的地學(xué)特征,否則得到的結(jié)果有時(shí)是不明確的物理解釋。


2.基于混合像元的分析方法

由于傳感器空間分辨率的限制以及地物的復(fù)雜多樣性,混合像元普遍存在于遙感圖像中,對(duì)地面地物分布比較復(fù)雜的區(qū)域尤其如此。如果將該像元?dú)w為一類,勢(shì)必會(huì)帶來分類誤差,導(dǎo)致精度下降,不能反映真實(shí)的地物覆蓋情況。

概括起來,混合模型主要有兩類,即線性光譜混合模型和非線性光譜混合模型。線性混合模型是迄今為止最受歡迎且使用最多的一種模型,其突出優(yōu)點(diǎn)是簡單。雖然它只能分離與波段數(shù)目相同的類別,但對(duì)于有著數(shù)百個(gè)波段的高光譜數(shù)據(jù),完全可以克服這種限制。對(duì)于非線性混合模型可以利川某些方法來使之線性化,從而簡化為線性模型。

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