高光谱数据及其分析.pdf

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1、专题14高光谱数据及其分析影像光谱学（imagingspectrometry）高光谱影像（hyperspectralimages）高光谱传感器或者成像光谱仪测谱学imagingspectrometry两个最新的概念目的：用AVIRIS高光谱数据来了解用影像波谱数据进行空间和波谱浏览。数据：JPL提供的AVIRIS辐亮度数据要进行反射率定标操作1.显示各种数据打开辐射亮度影像50个波段第193波段183193207操作2提取波谱曲线Zprofile当前点的波谱曲线针对性的保存波谱曲线上图为湖面的波谱曲线，与水相关采集波谱曲线移动过程中的波谱曲线2.可以转入一个新的window可以只转入一条到wi

2、ndows显示名字用快捷菜单plotkey左键按住第一条的名字，而后拖到新的window操作改变波谱曲线的颜色和线性edit――dataparameters改变窗体的edit操作3动画显示第二部分：处理cuprite地区的辐亮度数据radiancedata数据刚才50个波段数据加载AVIRIS辐亮度数据rgb和灰度提取辐亮度波谱曲线Tool――pixellocator上面是stonewallplaya地区提取该地区的波谱曲线分别提取如下地区的波谱曲线Stonewallplaya590*570Varnishedtuff435*555Silicacap494*514Calcite260*613比较

3、辐亮度波谱曲线这些波谱曲线都很相似，所有的波谱曲线形状都是与典型的太阳/大气响应共同作用造成的。2.2um小的吸收特性归公于地表的矿物质加载波谱库反射率波谱曲线打开jpl1。Sli文件加载4条岩石曲线可以改成xrange从2.0到2.5比较影像和波谱库中曲线可以看出目视比较判断区别较难比较辐射亮度和ATREM表观反射率（apparentreflectancespectra）ATREM（AtmosphericREMoval）算法是一种基于辐射传输模型的技术，用来在不知道地表特性的先验知识的条件下，从AVIRIS数据中提取地表反射率它利用了0.94和1.1微米的水汽波段来逐个像元的分别计算AVIR

4、IS数据中的水汽值、大气上层的辐照度以及大气中CO2,臭氧，N2O,CO,CH4和O2的透射率波谱曲线http：//cires.colorado.edu/cses/atrem.htmlcenterforthestudyforearthfromspace，universityofColorado1.打开183193207合成图像，并且zprofile2.加载ATREM表观发射率数据并打开z剖面采集窗口也是50个波段，为校正过的AVIRIS表观发射率数据，校正中采用的大气模型ATREM来处理AVIRIS辐射亮度数据第193波段校正后的183，193，207校正前的图像与校正后的link观察zpro

5、file辐射亮度表观反射率曲线是不同的上面7个地区590*570，435*555。。。。绘制波谱曲线的垂直偏移offset，进行分析ATREM表观反射率波谱曲线可以将校正前的拖动名字到表观反射率中比较第三部分比较大气纠正后的波谱曲线比较用不同算法得到的影像表观反射率波谱曲线1.平场域纠正法flatfieldcorrection－－利用一块已知反射率的均匀平滑区域对整个影像进行标准化处理面积大，波谱曲线变化平缓波谱较均一的区域，该区域的波谱曲线作为参考波谱曲线，然后用影像中每一个像元的波谱曲线值除以参考波谱曲线，得到表观反射率数据水裸地等2.内部平均相对反射率internalaveragerel

6、ativereflectanceIARR校正定标方法利用整个影像的平均波谱曲线来对影像进行标准化处理。若没有地面测量数据，对整个场景不太了解时，这种方法能将辐射亮度装成相对反射率没有植被覆盖的干旱区域有较好的结果，该区域的平均波谱曲线作为参考波谱曲线，然后用影像中每一个像元的波谱曲线值除以参考波谱曲线，得到表观反射率数据3.经验线性拟合法empiricallinecorrection用影像数据去匹配所选区域的反射率波谱曲线这种方法需要预先知道地面测量数据，或者先验知识。通常找到一个亮的和一个暗的地面目标，或更多个地面目标测量反射率。在AVIRIS影像中，找到相同地物目标，从感兴趣区中提取平均波

7、谱曲线，然后在所测地物反射率曲线和影像辐射亮度波谱曲线之间建立线性回归关系。并确定AVIRIS数据集每一个波段中两者线性变换公式。然后利用回归过程中计算出的系数gains和偏移值offset，逐像元地将辐射亮度转换为表观反射率波谱值操作打开波谱库最上面的是明矾alunite的各种radiance比较