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高光谱遥感数据处理技术

发布时间:2019-09-13 20:12 来源:未知 编辑:admin

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  展开全部高光谱遥感是高光谱分辨率遥感(Hyperspectral Remote Sensing)的简称。它是在电磁波谱的可见光,近红外,中红外和热红外波段范围内,获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术(Lillesand & Kiefer 2000)。其成像光谱仪可以收集到上百个非常窄的光谱波段信息。 高光谱遥感是当前遥感技术的前沿领域,它利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获得有关数据,它包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息。高光谱遥感的出现是遥感界的一场革命,它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质,在高光谱遥感中能被探测。 国际遥感界的共识是光谱分辨率在λ/10数量级范围的称为多光谱(Multispectral),这样的遥感器在可见光和近红外光谱区只有几个波段,如美国 LandsatMSS,TM,法国的SPOT等;而光谱分辨率在λ/100的遥感信息称之为高光谱遥感(HyPerspectral);随着遥感光谱分辨率的进一步提高,在达到λ/1000时,遥感即进入超高光谱(ultraspeetral)阶段(陈述彭等,1998)。

  展开全部高光谱的成像波段众多,在实际应用中, 并不是所有的成像波段都可以用于分析。由于地表物质结构与组成的差异,对不同的光谱波段会产生不同的光学行为。遥感用于分类和识别的基础就是光谱行为的差异性,差异性的大小直接影响识别和分类的能力与精度,只有那些差异性达 到一定的程度的光谱影像用于地表分析才是合适的。主要的方法有:

  (1)多元统计分析技术(强调充分利用光谱数据的绝对值及其变化形式)(2)基于光谱位置(波长)变量的分析技术,强调充分利用光谱位置(波长)的变化信息(3)光学模型方法,强调概念性模型具有明确的物理意义及反演生物参数的潜力(4)参数成图技术,实际上是采用上面的模型方法预测生物参量并成图,以分析这些参量在空间上的分布。

  我认为与传统的影像处理相比高光谱处理有以下重点:(1)高光谱数据量大、波段多。因此需要在提取目标信息前,进行降维处理,可以采用变换或滤波等办法。(2)混合象元分解技术。利用线性或非线性模型等技术来提取需要的信息。

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