高光谱数据的特点
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波段连续，光谱分辨率高、空间分辨率低
由于波段众多, 波段窄且连续 , 使得高光谱数据量巨大(一次获取数据可达 千兆 GB 级)、相关性大 ,尤其在相邻的通道间,具有很大的数据冗余
高光谱遥感图像面临的问题
由于各个波段之间的高 度相关性，导致光谱间 存在冗余信息和数据处 理难度加大，图像在产 生及传输过程易受噪声 的影响，无疑降低了混 合像元分解的精度
02
高光谱数据的特点及处理
高光谱数据的特点
1多波Biblioteka 、波段宽度窄※ 波段宽度 <10 nm, 波段数较多光谱遥感(由几个离散的波段组成)大大增 多, 在可见光和近红外波段可达几十到几百个。 ※ 在成像高光谱遥感中,以波长为横轴,灰度值为纵轴建立坐标系, 可以使高 光谱图像中的每一个像元在各通道的灰度值都能产生一条完整、连续的光 谱曲线
由于高光谱遥感图像空 间分辨率限制和地物分 布的复杂多样性，混合 像元广泛存在于图像中， 影响遥感图像的分类精 度以及目标探测效果
高光谱数据处理——混合像元分解技术
01 凸几何分析方法 03 统计分析方法
02 稀疏回归分析方法。
04 光谱—空间联合分析方法
03
高光谱遥感的应用
高光谱遥感的应用——地质中的应用
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21316116 刘濛濛
01
高光谱遥感在地质上的应用,主要是利用矿物的 光谱吸收特征参数包括吸收波段波长位置、深度、 宽度、斜率、对称度、面积和光谱绝对发射值等, 从中获取矿物的各种定性、定量信息,进行岩石 矿物的分类、填图和矿产勘察
高光谱遥感的应用——植被研究中的应用
02
高光谱遥感在植被研究中的应用使得植被遥感的 范围被扩大到生态意义上。高光谱植被遥感主要 用于植被的识别、分类，利用高空间分辨率遥感 数据在大比例尺度内进行森林生态系统分类,通 过植被物理、化学参数实现对植物生化成分( 如 N、P、K、淀粉、水分、纤维素、木质素等 含量) 及其物理特征物理量的估测
高光谱遥感的应用——大气监测
03
对水蒸气、卷云、气溶胶等大气成分、状况的监 测。 Gao在美国堪萨斯州Coffeyville 地区和墨西哥 湾利用1.38μm 的 AIRIS 图像上用阀值方法识 别卷云获得很好效果。 Kaufman 等 1997 在稠密的森林覆盖地区,用蓝 光、红光、2.1μm波段的光谱反射率探测气溶胶 光学厚度,取得较好效果
高光谱遥感
21316116 刘濛濛 21316115 李宁皓 21316111 甘露 21316117 韦山
目录
CONTENTS
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高光谱遥感简介
高光谱数据的特点及处理
高光谱遥感的应用
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01
高光谱遥感简介
高光谱遥感
※ 成像光谱技术 ※ 在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红 外区域，利用成像光谱仪获取的许多非常窄 且光谱连续的图像数据 ※ 续写和完善了光学遥感影像从黑白全色影像 经由多光谱到高光谱的全部影像信息链