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高光譜數(shù)據有哪些?高光譜數(shù)據詳解

發(fā)布時間:2024-03-13
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高光譜數(shù)據是一種多維度信息集合,它在傳統(tǒng)的二維圖像數(shù)據(空間維和光譜維)基礎上,增加了一個光譜維度,形成了三維立方體數(shù)據結構。那么,高光譜數(shù)據有哪些呢?本文從多個方面詳細介紹了高光譜數(shù)據。

高光譜數(shù)據是一種多維度信息集合,它在傳統(tǒng)的二維圖像數(shù)據(空間維和光譜維)基礎上,增加了一個光譜維度,形成了三維立方體數(shù)據結構。那么,高光譜數(shù)據有哪些呢?本文從多個方面詳細介紹了高光譜數(shù)據。

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高光譜數(shù)據有哪些?高光譜數(shù)據詳解


高光譜數(shù)據獲取方法

獲取高光譜數(shù)據通常依賴高光譜成像儀器,這些儀器分為空基(如衛(wèi)星或無人機)、機載和地面平臺幾種。通過成像光譜儀在多個狹窄的連續(xù)光譜通道內成像,可以同時獲取圖像和每個像元對應的光譜信息。

常見的成像光譜儀有SINESPEC,其產品包括高光譜相機、高光譜成像儀、顯微鏡高光譜成像系統(tǒng)、無人機高光譜成像系統(tǒng)等。

每一個像元不再僅僅代表一種或幾種波段的反射率信息,而是連續(xù)、精細的光譜曲線,包含了豐富的光譜信息。這種數(shù)據形式使得我們能夠更準確地識別地物類型、監(jiān)測環(huán)境變化、分析物質成分等。

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高光譜數(shù)據格式

1.?ENVI格式

ENVI(Environment for Visualizing Images)是一種常用的高光譜數(shù)據格式,使用二進制文件存儲數(shù)據,同時還包含一個頭文件(.hdr)來描述數(shù)據的元數(shù)據信息,包括數(shù)據的尺寸、波段信息、像元大小等。

2.?HDF格式

HDF(Hierarchical Data Format)是一種用于存儲和管理科學和工程數(shù)據的格式,適用于高光譜、遙感和氣象數(shù)據等。HDF格式具有層次結構,可以存儲多維、大規(guī)模的數(shù)據。常見的HDF格式包括HDF4和HDF5。

3.?NetCDF格式

NetCDF(Network Common Data Form)是一種自描述的數(shù)據格式,用于存儲科學數(shù)據,包括高光譜數(shù)據。NetCDF格式具有可擴展的結構,可以存儲多維數(shù)組和元數(shù)據。一般以.nc擴展名保存。

4.?ASCII格式

ASCII(American Standard Code for Information Interchange)格式是一種文本格式,將每個像元的光譜數(shù)據以文本形式存儲,一般以逗號、制表符或空格分隔不同的值。ASCII格式簡單易懂,但文件大小較大。

5.?其他格式

還有一些其他格式可用于存儲高光譜數(shù)據,如BSQ(Band Sequential)格式、BIL(Band Interleaved by Line)格式、BIP(Band Interleaved by Pixel)格式等,它們以不同的方式將高光譜數(shù)據存儲為二進制格式。

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高光譜數(shù)據特點分析

1. 光譜分辨率高:高光譜數(shù)據能夠在很窄的光譜范圍內進行連續(xù)采樣,光譜分辨率遠高于多光譜數(shù)據。

2. 信息量大:由于光譜分辨率的提高,使得數(shù)據中的信息量成倍增加,為后續(xù)的分析和處理提供了更多的選擇。

3. 數(shù)據維度高:由于增加了光譜維度,數(shù)據處理的復雜性和計算量也相應增加。

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高光譜數(shù)據處理流程

我們以功能強大的遙感數(shù)據處理軟件ENVI(Environment for Visualizing Images)為例介紹。它提供了許多功能模塊,可以進行數(shù)據導入、預處理、特征提取、分類和可視化等操作。下面是ENVI高光譜數(shù)據處理流程的詳細介紹。

1.?數(shù)據導入

首先,我們需要將高光譜數(shù)據導入ENVI軟件。ENVI支持導入多種高光譜數(shù)據格式,如Hyperion、AVIRIS等。可以通過ENVI的文件菜單選擇導入數(shù)據或者使用ENVI API導入數(shù)據。

2.?數(shù)據預處理

在數(shù)據導入之后,我們需要對高光譜數(shù)據進行預處理,以減少噪聲和增強圖像的質量。ENVI提供了多種數(shù)據預處理方法,包括大氣校正、大氣校正和去除噪聲。可以根據數(shù)據的需求選擇適當?shù)念A處理方法。

3.?特征提取

特征提取是高光譜數(shù)據分析的關鍵步驟。在這一步驟中,我們可以利用ENVI提供的各種特征提取算法來提取數(shù)據中的有用信息。ENVI提供了許多特征提取算法,包括主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)、最大似然分類(MLC)等。

4.?分類

分類是高光譜數(shù)據處理的一個重要環(huán)節(jié)。ENVI提供了多種分類算法,用于將數(shù)據分成不同的類別??梢允褂肊NVI的分類工具對特征提取后的數(shù)據進行分類,根據分類結果進行應用。

5.?可視化

可視化是高光譜數(shù)據處理的最后一步。ENVI提供了豐富的可視化工具,可以對數(shù)據進行可視化和可視化分析。可以通過ENVI的圖像菜單選擇適當?shù)目梢暬ぞ?,并根據需要生成圖像。

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高光譜數(shù)據應用領域

高光譜數(shù)據在多個領域都有廣泛的應用,包括但不限于:

1. 農業(yè):用于監(jiān)測作物生長狀態(tài)、識別病蟲害、評估作物產量等。

2. 環(huán)境監(jiān)測:檢測水質、空氣質量、土壤成分等,評估環(huán)境質量。

3. 軍事偵察:識別偽裝目標、監(jiān)測敵方動態(tài)等。

4. 城市規(guī)劃:城市規(guī)劃師可以利用高光譜數(shù)據進行城市綠地監(jiān)測、城市熱島效應分析等。

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