高光譜影像既包括圖像維的多波段遙感圖像，又涵蓋每一像元處連續(xù)的光譜信息。本文簡單介紹了高光譜遙感影像的構(gòu)成與特點(diǎn)。

高光譜遙感影像的構(gòu)成

高光譜遙感影像實(shí)質(zhì)上是一個(gè)數(shù)據(jù)立方體，它由以下三部分組成。

1.?空間維

在空間維，高光譜數(shù)據(jù)與一般的圖像數(shù)據(jù)類似，每一波段圖像是一幅常規(guī)圖像，可以按照模式識別和數(shù)字圖像處理的方法進(jìn)行處理。三個(gè)波段組合按照彩色圖像處理的方法顯示和處理，而多個(gè)波段組合則可以按照多光譜遙感影像處理的方法進(jìn)行。

2.?光譜維

由于對每一固定的地表位置，都有幾十甚至數(shù)百個(gè)波段同時(shí)成像，該地表單元對應(yīng)像元在不同波段上的光譜特征值將構(gòu)成一條連續(xù)的光譜曲線。通過對該像元光譜曲線與已有光譜數(shù)據(jù)庫中的曲線進(jìn)行“光譜匹配”，可以實(shí)現(xiàn)像元類別的判斷。大多數(shù)地物的光譜曲線都具有明顯的特征，可以通過光譜波形特征、光譜吸收指數(shù)、導(dǎo)數(shù)光譜等技術(shù)獲取地物識別特征。

3.?特征空間維

高光譜遙感數(shù)據(jù)提供一個(gè)高維特征空間，對地物在這個(gè)高維特征空間的分布特點(diǎn)進(jìn)行分析是高光譜應(yīng)用的基礎(chǔ)。研究發(fā)現(xiàn)在高光譜的高維空間中，數(shù)據(jù)分布不均勻且集中于高維立方體空間的角端，典型數(shù)據(jù)的差異性可以映射到一系列低維的子空間，因此需要發(fā)展有效的降維算法實(shí)現(xiàn)從高維空間到低維空間的轉(zhuǎn)換。

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高光譜遙感影像的特點(diǎn)

1.?圖譜合一、多維表達(dá)

高光譜遙感中通過每一波段的圖像實(shí)現(xiàn)對地表要素與環(huán)境的表達(dá)，不同波段圖像具有不同的應(yīng)用范圍，實(shí)現(xiàn)“圖像維”的表達(dá)。另外，對于每一像素，其在不同波段圖像上的屬性值構(gòu)成的光譜向量反映了該像素對應(yīng)的地面單元(地物)的光譜特性，可以通過詳細(xì)的光譜信息表達(dá)地物特征，從而在遙感影像分類、參數(shù)反演等方面顯示出了明顯的優(yōu)越性。

2.?數(shù)據(jù)量大、信息冗余多

由于高光譜遙感往往具有幾十個(gè)甚至上百個(gè)波段，因此圖像的數(shù)據(jù)量巨大。在提供豐富、詳細(xì)信息的同時(shí)，不同波段特別是相鄰波長波段之間往往具有較強(qiáng)的相關(guān)性，導(dǎo)致信息冗余。由于不同波段具有不同的優(yōu)勢應(yīng)用方向，不能簡單地應(yīng)用某一波段取代具他波段，?因此如何處理信息量與光譜信息的關(guān)系也是一個(gè)重要問題。

3.?隱含特征豐富

高光譜遙感影像田于從圖像、光譜兩個(gè)不同的角度對地物進(jìn)行表達(dá)，通過對圖像和光譜數(shù)據(jù)的處理，可以獲得大量隱含的、豐富的對地物識別與處理有用的特征。發(fā)展有效的特征提取算法、建立對典型地物識別有效的光譜特征一直定高光譜遙感信息處理的重要方面。

4.?精細(xì)光譜特征表達(dá)

高光譜遙感最大的優(yōu)勢在于從光譜維提供了地面單元(地表實(shí)體)精細(xì)的光譜特征，這種光譜特征往往存在于極窄的波段區(qū)間內(nèi)，在傳統(tǒng)多光譜遙感中無法體現(xiàn)，而高光譜遙感則提供了非常有利的條件。因此，通過高光譜遙感圖像提供的精細(xì)光譜特征可以提取對地物區(qū)分與識別有效的局部特征，可以利用光譜特征反演地物參數(shù)等，從而提高遙感的定量化水平。

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