高光谱遥感图像目标检测

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

硕士学位论文

基于凸集解混的高光谱图像目标检测技术

TARGET DETECTION TECHNIQUES BY USING CONVEX-BASED UNMIXING IN

HYPERSPECTRAL IMAGES

王凯

哈尔滨工业大学

2012年7月

国内图书分类号：TN911.73 学校代码：10213 国际图书分类号：621.3 密级：公开

工学硕士学位论文

基于凸集解混的高光谱图像目标检测技术

硕士研究生：王凯

导师：张晔教授

申请学位：工学硕士

学科：信息与通信工程

所在单位：电子与信息工程学院

答辩日期：2012年7月

授予学位单位：哈尔滨工业大学

Classified Index: TN911.73

U.D.C: 621.3

Dissertation for the Master Degree in Engineering

TARGET DETECTION TECHNIQUES BY USING CONVEX-BASED UNMIXING IN

HYPERSPECTRAL IMAGES

Candidate：Wang kai

Supervisor：Prof. zhang ye

Academic Degree Applied for：Master of Engineering

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 .........................................................................................

光谱

光谱

18 2

农业工程学报

20 09住

1 3图像采集 .

柑橘果锈区域的光谱曲线。从图 3可以看出，果锈区域

在图像数据采集前，首先确定高光谱摄像机的曝光时间以保证图像的清晰度[]】;然后，根据相机的扫描频 率确定输送装置的速度以避免图像失真。光纤卤素灯对称式照射，保证柑橘表面形成足够的光照强度，在此条件下对相机的曝光时间进行优化，最终确定为 3。根 0 ms据实际测量，摄像机的视野范围为 10 mi,精度为 7 l l 013 m/ie,输送装置速度为 1 2/。 . pxl 3m . s 2 mm数据采集时，线阵的探测器在光学焦面的垂直方向

与正常区域的光谱曲线在波长 5 0 5n之间区别较 5￣7 0 m大，而在 5 0nn以下和 7 0n以上的光谱曲线噪音明 5 i 5 m显。因此，在后期的数据处理过程中，选取 5 0 7 0 l 5 - 5 n n

范围内的高光谱图像数据进行分析。 为了减少噪音和数据冗余，将标定后的图像块在光谱轴方向每 5个像素取平均值，在 x轴方向选取 2 1 8~ 8 0范围内的像素，以保证柑橘图像完整为准， 0这样就得到一个 5 0 2×Y×5 6的图像块，从而大大减少了数据量。

作横向扫描 (

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

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

图像融合方案

第6组

1314100113李家旭

2015/9/27

一．技术流程图

QuickBird高分辨率影像 TM低分辨率影像 以QuickBird影像为基准进行几何校正 图像自动配准 图像融合 总结 图1 技术流程图

二．目的及内容

2.1 目的

对低分辨率TM影像和高分辨率Quickbirds影像进行融合。

2.2内容

⑴图像几何校正 ⑵图像自动配准 ⑶图像融合

三．图像几何校正

通过几何校正，使校正的RMS控制在0.5个像元值内。并且通过几何校正之后的两幅影像具有相同的地理参考。

四．图像自动配准

同一区域的图像，由于几何校正的误差，重叠区的相同地物不能重叠，这会对图像的融合造成影响。ENVI提供图像自动配准工具，能够自动产生匹配点，实现图像自动配准。

五．图像融合

图像融合是将低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段图像重采样生成一幅高分辨率多光谱图像的遥感图像处理技术。使得处理后的图像既具有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。

图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。图像融合有多种方法，分别是HSV变换、Brovey变换、乘积运算（CN）、主成分（PC）变换、Gram-Sch

绪论和第一章 1图像的概念

是以不同形式和手段观测客观世界而获得的可以直接或间接作用于人眼，进而产生视觉的一种实体。

它是对客观对象的一种相似性的描述或写真，它包含了被描述或写真对象的信息 2图像分类

人眼的视觉特点 ：可见图像 不可见图像

图像的明暗程度和空间坐标的连续划分：数字图像(不可见) 模拟(光学)图像 (可见) 波段的数量 ：单波段图像 多波段图像 时间特性 ： 静态图像 动态图像 3图像的数学表达方法

常用的数学表征法有两种：确定性表示和统计性表示。 4遥感数字图像处理主要内容

图像增强、图像校正、信息提取。

1）图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像大的目视解译效果，它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。 图像显示：为了理解数字图像中的内容，或对处理结果进行对比。 图像拉伸：为了提高图像的对比度（亮度的最大值与最小值的比值），改善图像的显示效果。

2）图像校正（恢复/复原）：为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。 注意：图像校正包括辐射和几何校正，前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素