高光谱数据

高光谱数据的处理步骤

1． 先将原始的光谱反射在软件Viewspec pro 中进行异常值的删除，然后将重复的测量进行

平均。具体步骤如下 双击图标打开软件，（图1）点击File?open 打开文件，默认路径为ViewSpecPro文件夹。为了使打开和存储路径是储存数据的文件夹，需要对打开路径进行修改

将导出的txt文本中的直接复制到execl中。此时需要注意小数位数的选择。4到5位较好。在此软件中可以进行反射率的一阶导，二阶导等的基础变化。 2利用origin对数据进行平滑。步骤如下

首先打开软件将波段和对应的反射率复制进去然后进行一介导和平滑。界面如下 一介导

平滑

制图比较效果

原始的

一介导平滑前

一介导平滑后

在ENVI中统去除

首先建立光谱数据库步骤如下

文件的保存为sli格式

点击polt出现右面的图

第一章：

1.遥感图像的最基本单元是像元，每个像元具有空间特征和属性特征。 空间特征：是用X值和Y值来表示；（纹理，形状，大小，方位） 属性特征：常用亮度值表示。（灰度值，亮度值） 2.遥感图像特征（②，③遥感成像技术发展的方向）

① 时间分辨率：对同一地点进行遥感采样的时间间隔，集采样的时间频率。也称重访周期。 ② 空间分辨率：像素所代表的地面范围的大小，或地面物体能分辨的最小单元； ③ 光谱分辨率：传感器在接收目标辐射的光谱时能分辨的最小波长间隔； ④ 辐射分辨率：指传感器接收波谱信号时，能分辨的最小辐射度差； 3.高光谱遥感基本概念：

①多光谱遥感（Multirspectral Remote Sensing）,光谱分辨率在波长的1/10数量级范围内(几十个至几百个nm)的遥感； ②高光谱遥感（Hyperspectral Remote Sensing）,光谱分辨率在波长的1/100数量级范围内（几个nm）的遥感；

③超光谱遥感（Ultraspectral Remote Sensing）,光谱分辨率在波长的1/1000数量级范围内（0.2-1nm）的遥感。

4.高光谱遥感与常规多光谱遥感的比较：

①高光谱遥感：即高光谱分辨率成像光谱遥感，幅

高光谱遥感第三次实习

一、 实习任务：

运用MNF变换后的波段以及散点图工具提取端元 运用MNF变换后的波段以及纯净像元指数工具以及N维可视化仪提取端元

运用提取的端元进行分类和制图

二、 实习目标以及用时：学习运用ENVI软件进行纯净像元的提取方

法

三、 教学方式：依据实习指导书进行实验，并完成实习报告 四、 使用器材：美国内华达的赤铜矿AVIRIS遥感数据，该数据已经经

过ATREM大气校正，ENVI遥感软件 五、 具体实习过程

本次实习主要内容：本章选用的实验数据是一幅经过校准的AVIRIS图像，处理的结果用于地质学应用，这主要是考虑到，到目前为止地质学研究仍然是高光谱遥感的主要应用领域之一。

在ENVI主菜单下选择：File > Open Image File，在打开的文件选择窗口中选择图像文件cup95eff，点击OK打开图像： 这是一幅经过校准的有50个波段的AVIRIS图像，图中显示的是将第183、193、207波段分别赋红、绿、蓝合成的彩色图像。 我们可以打开它的2-D散点图观察一下。在主图像窗口中选择：Tools > 2-D Scatte

高光谱遥感实习报告

目录

一．数据预处理 ............................................................................................................................... 2

1. 数据说明 ............................................................................................................................... 2

2.数据转换 ................................................................................................................................ 3 2.FLAASH大气校正 .........................................................................................

ASTM G173-03 Reference Spectra Derived from SMARTS v. 2.9.22.2 2.0 1.8 Extraterrestrial Global tilt Direct+circumsolar

Intensity (W*m-2*nm-1)

1.6 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000

Wavelength (nm)

1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 500 1000

E-G Transmission of Global tilt E-D Transmission of Direct+circumsolar

1500

2000

2500

3000

3500

4000

Wavelength (nm)

0.3 0.2 0.1Derivative of Global tilt Derivative of Direct+circumsolar

Derivative

0.0 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000

Wavelength (nm

高光谱遥感课程教学与实践教学环节设计

摘要：针对遥感科学与技术本科专业的培养目标，对高光谱遥感的教材选择、教学内容以及实践教学环节进行了设计与探讨。

关键词：高光谱遥感；教学内容；实践教学

Teaching Content Arrangement and Discussion on Hyperspectral Remote Sensing

SONG Yan, TIAN Yugang

（College of Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan 430074,China）

Abstract: According to training requirements in remote sensing and technology, a proper teaching book, teaching content arrangement and practice course were made and discussed.

Key words: hyperspectral remote sensing; teaching content; p

高光谱遥感课程教学与实践教学环节设计

摘要：针对遥感科学与技术本科专业的培养目标，对高光谱遥感的教材选择、教学内容以及实践教学环节进行了设计与探讨。

关键词：高光谱遥感；教学内容；实践教学

Teaching Content Arrangement and Discussion on Hyperspectral Remote Sensing

SONG Yan, TIAN Yugang

（College of Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan 430074,China）

Abstract: According to training requirements in remote sensing and technology, a proper teaching book, teaching content arrangement and practice course were made and discussed.

Key words: hyperspectral remote sensing; teaching content; p

高光谱遥感图像目标探铡与分类技术研究

１．２研究现状

１．２．１成象光谱技术的发展概况

高光谱分辨率遥感（ＨｙｐｅｒｓｐｅｅｔｒａｌＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ）是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获取有关数据。高光谱遥感具有１０。２＾的光谱分辨率，它是在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，获取许多非常窄且光谱连续的图象数据的技术［Ｌｉｌｌｅｓａｎｄ＆Ｋｉｅｆｅｒ，１９９４］，所以高光谱遥感技术通常又被称为成像光谱技术。由于成像光谱仪能够得到上百通道、连续波段的图像，从而可以从每个图像像元中提取一条完整的光谱曲线［Ｇｏｅｔｚｅｔａｌ．，１９８１，１９８５１（如图１．１）

图１．１高光谱图象的概念（从每个象元均可提取一条连续的光谱曲线）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，研究表明许多地表物质的吸收特征在吸收峰深度一般处的宽度为２０，－４０ｎｍ［Ｈｕｎｔ，１９８０】。而成象光谱系统获得的连续波段宽度一般都在１０ｒｉｍ以内，因此这种数据能以足够的光谱分辨率区分出那些具有诊断性光谱特征的地表物质，这也是高光谱技术用于探测甚至识别地物的物质基础。由于高光谱遥感将确定物质或地物性质的光谱与

第4期,总第46期

2000年12月15日国土资源遥感　REMOTESENSINGFORLAND&RESOURCESNo.4,2000Dec.,2000

高光谱遥感技术在岩石识别中的应用

王青华,王润生,郭小方

(中国国土资源航空物探遥感中心,北京　100083)

摘要:依据不同岩石的光谱特征,通过图像处理方法,对各种岩石类型信息进行提取,使高光谱遥感技术在地学领域的应用由定性分析到定量识别。

关键词:高光谱;图像处理;光谱特征;岩石识别

中图分类号:TP79　文献标识码:A　文章编号:1001-070X(2000)04-0039-05

0　引言

,要是窄波段、多通道,,。借助高光谱丰富的光谱信息,,可以对不同岩石类型进行直接识别。为了充分利用高光,达到直接识别岩性的目的,用中国科学院上海技术物理所研制的模块式航空71波段高光谱仪(MAIS),在河北省张家口地区进行了试验飞行。1　MAIS系统简介

MAIS(ModularAirborneImagingSpectrometer)有71个波段,光谱覆盖范围0.4～12.5μm,其中,可见光和近红外光谱段(0.46～1.1μm)有32个波段,光谱取样间隔(或光谱分辨率)为20nm;短波红外区(1.4～2.5μ

DOI：CNKI:11-4415/P.20101111.0933.001 网络出版时间：2010-11-11 9:33网络出版地址：/kcms/detail/11.4415.p.20101111.0933.001.html

结合地物空间特性的高光谱图像分类方法研究

韩 玲，张若岚，谢秋昌

（长安大学地质工程与测绘学院/西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室，西安 710054） 【摘 要】以往的高光谱或多光谱图像分类与识别，往往只关注像元光谱维上的特性，其一切特征统计也只在光谱及波段维上展开。但是自然界的复杂性、混合像元问题的存在，仅靠像元的光谱特性是不够的，常会出现“麻点”现象。针对这一问题，本文提出一种结合地物空间特性的高光谱图像分类方法，其分类过程可以分为两个阶段，第一阶段是基于像元光谱特性的图像分类，获得影像分类图；第二阶段是针对第一阶段的分类结果，结合地物空间特性进行空间后分类处理。试验研究结果表明，该方法能够保持地块的连续性和均一性，同时克服了“麻点”现象，大大提高分类的精度。

【关键词】高光谱遥感；高光谱图像分类；混合像元；地物光谱特性；地物空间特性

【中图分类号】TP79 【文献标识码】A 【文章编号】objec