第6章 高光谱特征参量与光谱库

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1、第六章高光谱特征参量与光谱库光谱特征提取－－（1）波形特征的绝对位置信息波长？波长区间？（2）波形特征的相对位置信息（波段排序）降序？升序？波长间隔？16.1光谱形态学分析－－光谱特征参量化１）光谱吸收特征参数２）光谱斜率与坡向３）光谱二值编码４）光谱导数５）光谱积分６）光谱曲线模拟21）光谱吸收特征参数主要是用来识别各种矿物成分或空间分布，通过定义的光谱参数来提取各种定量信息。主要包括：吸收波长位置（P），深度（H），宽度（W），斜率（K），对称度（S），面积（A）。3光谱吸收指数：SAI（spectralabsorptionind

2、ex）一条光谱曲线的光谱吸收特征可以由光谱吸收谷点M与光谱吸收两个肩部的S1与S2组成。4光谱吸收指数（SAI）可以表达为单散射反射率的函数，平均单散射反射率可以进行混合像元光谱分解成分的丰度反演，因此，可以通过获取一系列典型地物的光谱吸收指数，通过最小二乘法来反演地物光谱混合成分的含量，这对光谱识别和光谱混合分析具有重要的意义。5２）光谱斜率与坡向光谱坡向指数示意图6３）光谱二值编码适用于对光谱库的查找和匹配。成像光谱数据这种海量数据会产生大程度的冗余度，会降低计算机的处理效率。为实施匹配，因此要建立一些数据缩减和模式匹配技术，提出

3、了一系列对光谱进行二进制编码的建议（Goetz，1990）。使得光谱可用简单的0,1来表述。7最简单的编码方法h(n)=0,ifx(n)<=T;h(n)=1,ifx(n)>=T;其中x(n)是像元第n通道的亮度值，h(n)是其编码，T是选定的门限制，一般选为光谱的平均亮度，这样每个像元灰度值变为1bit，像元光谱变为一个与波段数长度相同的编码序列。89复杂一点的光谱匹配方式：10114）光谱导数（微分）对光谱曲线进行求导或采用数学函数估算整个光谱的斜率，由此得到光谱辐射计的光谱曲线斜率称为光谱导数（微分光谱）。光谱导数不能产生多于原始

4、光谱数据的信息，但可以抑制或去除无关信息，突出感兴趣的目标信息。比如去除背景吸收或者是杂光反射信号，例如：增强光谱曲线在坡度上面的细微变化，或者消除部分大气效应。12成像光谱图像所获取的能量L与地物反射率之间的关系为：T是大气透过率，E为太阳福照度，Lp为程辐射135）光谱积分146）光谱曲线模拟典型的地物具有典型的波形形态，为了准确的描述、确定光谱曲线的特点，我们可以将整条光谱曲线或者是曲线中的某一段用一个数学函数来表达出来，这就称为是光谱曲线模拟。以植被的曲线模拟为例：分为两个阶段的模拟，500~680可见光以及670~780红边

5、151617倒高斯模型中参数主要通过两种方式获得：186.2光谱数据库光谱数据库是：由高光谱成像光谱仪或野外光谱仪在一定条件下测得的各类地物反射光谱数据的集合。特点：它对准确地解译遥感图像信息、快速地实现未知地物的匹配、提高遥感分类识别水平起着至关重要的作用。196.2.1数据特点光谱数据组成：一般包括植被、土壤、水体、冰雪、岩矿和人工目标6个典型地物大类。遥感地面试验数据由遥感地面试验获取，是典型地物光谱测量与环境变量测量最终能获得规范、配套、完备、有效的数据集。完整的地面试验数据体系应由以下6个方面组成：20完整的地面试验数据体系

6、（1）观测数据；（2）仪器观测数据；（3）测点状况数据；（4）观测方法和数据处理方法的说明；（5）观测人员信息；（6）观测数据之元数据：包括观测数据项的定义，数据格式和数据库现存数据的状况。21实验测量的地物光谱是光谱知识库的核心。涉及：a.典型地物的分类与特性描述；b.数据获取规范的建立；c.数据采集；d.数据处理；e.数据质量控制等。22测量仪器地物光谱数据的测量仪器主要有野外光谱仪和成像光谱仪。比如：光谱分析仪ASDFieldSpecPro,成像光谱仪（机载或星载），modis，phi，omis等23常见的光谱库当前常见的光谱库

7、有6个，公开提供电子版的有USGS、JPL、JHU、IGCP-264、ASTER。(1)USGS是美国地质勘探局USGS（UnitedStatesGeologicalSurvey）光谱实验室在1993年建立的波长在0.2～3.0um之间的光谱库，现在的光谱库版本是Splib04,包含444个样本的498个波谱，光谱分辨率为4nm（可见光波段0.2～0.8um）和10nm(近红外波段0.8～2.35um)。24(2)JPL是美国喷气推进实验室(JPLJetPropulsionLaboratory)用BeckmanUV-5240型号的仪器

8、对160种不同粒度的常见矿物进行了测试，并同时进行了X光测试分析。最后按照小于45um，45～125um，125～500um3种粒度,分别建立了3个光谱库JPL1，JPL2，JPL3，突出反映了粒度对光谱反射率的影响。除