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《高光谱遥感》
二、光谱曲线的简化表达
2.1光谱谱曲线可以被描述为 [S1,S2,…Si,…,Sk], Si {-1,0,1},从而实现对光谱曲线 的简化表达。
反 射 率
数据量比较 SSI： 2 K 比特 光谱曲线：32 n 比特
针对每种地物和不同波长
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二、光谱曲线的简化表达
2.3地物类型序列光谱柱状图 2.光谱柱状图及应用
根据光谱柱状图给像元着 色，并形成色彩分割图。
吐鲁番岩层断面光谱柱状图
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《高光谱遥感》
二、光谱曲线的简化表达
波谱特征简化表达适用于较粗略的波谱 特征查找和匹配，目的在于提高处理效率， 或者服务于目视判读分析，并不适用于光谱 特征的精细分析。
包络线消除
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三、光谱吸收特征参数提取方法
3.1包络线消除 包络线：每条光谱曲线的外凸包曲线。
curve

光谱曲线的包络线与 光谱曲线相切或相离，从 直观上来看，包络线相当 于光谱曲线的“外壳”。

光谱曲线的包络线
curve
包络线消除：将光谱曲线相应波段的反射率值与包络线 曲线的反射率值进行比值运算，得到新的光谱曲线。29
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二、光谱曲线的简化表达
2.2光谱二值编码 (4).波段组合二值编码 考察当前波段与后续相邻波段的数值关系， 依据数值关系确定编码。 主要有： • 大小比较编码 • 差值编码 • 比值编码
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二、光谱曲线的简化表达
2.2光谱二值编码
• 大小比较编码 h(n) 0 x(n) x(n 1) n 1, 2,..., N h(n) 1 x(n) x(n 1) • 差值编码
B1 B2 B3 波长
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一、高光谱特征参量化概述
《高光谱遥感》
1.1光谱特征参量化基本概念
如何将光谱曲线特征转化为适合于电脑 进行分析计算的形式？
光谱特征参量化
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一、高光谱特征参量化概述
《高光谱遥感》
• 光谱特征参量化的目的：
对高光谱曲线特征进行定量表 达，用数值化的形式来描述反射率 随波长的变化特征。
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《高光谱遥感》
三、光谱吸收特征参数提取方法
3.2包络线消除算法 包络线消除后，那些“峰”值点上的相对值均为1， 非“峰”值点均小于1。形成若干个吸收谷，能够突出 反映光谱吸收特点。
包络线消除后 光谱
包络线
原始光谱
包络线去除前后的光谱曲线图
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《高光谱遥感》
三、光谱吸收特征参数提取方法
3.2包络线消除算法
由图中可以看出，包 络线有效强化了吸收特征， 没有改变敏感波段位置等 信息。可以更加有效地进 行光谱特征数值的比较， 对后续的特征参数提取十 分有利。 在每一大类地物光谱 曲线十分接近时，包络线 消除法使曲线的形态特征 强化，增强了可识别性。
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《高光谱遥感》
三、光谱吸收特征参数提取方法
三、光谱吸收特征参数提取方法
3.3光谱吸收特征参数提取 •光谱吸收指数(Spectral Absorption index, SAI) SAI的计算
SAI / m d 1 (1 d ) 2
m
d为比例参数 d (m 2 ) /(1 2 )
波长
与多光谱遥感的区别是：光谱子区间可以有针对性选择。
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二、光谱曲线的简化表达
2.2光谱二值编码
为了实现在光谱库中对特定目标进行快速 查找，可采用对光谱进行二值编码的方案。
最简单的形式
h(n) 0 x(n) T n 1, 2,..., N h(n) 1 x(n) T
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第四章 第4节 高光谱特征参量化
《高光谱遥感》
一、高光谱特征参量化概述 二、光谱曲线的简化表达 三、光谱吸收特征参数提取 四、光谱曲线的函数分析 五、光谱特征参量化应用
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《高光谱遥感》
二、光谱曲线的简化表达
• 波谱特征简化表达的目的 反射率为浮点型数据，波段数量多，为提 高分析效率，可以对光谱曲线进行简化表达。
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《高光谱遥感》
二、光谱曲线的简化表达
2.3地物类型序列光谱柱状图 1.地物类型序列
在前面所学的课程中，典型地物类型常 被分为植被、水体、岩矿、土壤和城市人工 目标五大类。
这五大类之间的光谱特征差异很大，比较 容易区分，这五大类内部不同的亚类之间光谱 特征较接近，我们称其为地物类型序列。
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《高光谱遥感》
二、光谱曲线的简化表达
2.1光谱斜率和坡向 在光谱区间(B1,B2)内，将光谱曲线近似视 为直线，该直线的斜率即为光谱斜率。 如果光谱斜率为正，光谱曲线被定义为正坡 向，光谱斜率为零则为平坡向，光谱斜率为负则 为负坡向。 光谱坡向指数 Spectral Slope Index, SSI
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《高光谱遥感》
三、光谱吸收特征参数提取方法
3.2包络线消除算法
• 包络线消除的算法 设计的思想： 1）离散化 直方图 包络线由折线段构成 2）折线起点与折线终点的确定 3）同一波长对应的光谱曲线值与包络线值 进行比值计算
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三、光谱吸收特征参数提取方法
编码值 反射率值 波段
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二、光谱曲线的简化表达
2.2光谱二值编码 (1).分段编码 将光谱波长分成几段分别进行二值编码，各 段具有不同的编码阈值T。
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《高光谱遥感》
二、光谱曲线的简化表达
2.2光谱二值编码 (2).多门限编码
采用多个门限进行编码可以加强编码的 描述性能。例如可采用两个门限将光谱值划分 为三个域：
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《高光谱遥感》第四章 高光谱数据处理
第4节 高光谱特征参量化
武汉大学遥感信息工程学院 龚 龑
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第四章 第4节 高光谱特征参量化
《高光谱遥感》
一、高光谱特征参量化概述 二、光谱曲线的简化表达 三、光谱吸收特征参数提取 四、光谱曲线的函数分析 五、光谱特征参量化应用
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一条光谱曲线的光谱吸收特征可由光谱吸收谷点m和 两个肩部S1和S2组成，S1和S2的连线称为非吸收基线。
如何从相对吸收强度的角 度衡量光谱吸收能力？SAI 在吸收谷点波长 m 处，从 光谱曲线和非吸收基线 S1S2 和上分别获取反射率m和 SAI 38 m
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光谱吸收特征参数提取方法
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第四章 第4节 高光谱特征参量化
《高光谱遥感》
一、高光谱特征参量化概述 二、光谱曲线的简化表达 三、光谱吸收特征参数提取 四、光谱曲线的函数分析 五、光谱特征参量化应用
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《高光谱遥感》
三、光谱吸收特征参数提取方法
3.1包络线消除
如何突出反映光谱曲线之间吸收峰的差异
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二、光谱曲线的简化表达
2.3地物类型序列光谱柱状图 1.地物类型序列
地物类型序列一般都具有以下四个特点：
1.同属于同一个典型地物大类;
2.包含的物理化学成分和特性相近，仅各成分比例 不同；
3.地物内部组织结构相似，外部形态略有差异；
4.在波谱空间中，光谱曲线的形态类似。
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一、高光谱特征参量化概述
《高光谱遥感》
问题1：下图中的光谱曲线属于哪种地物大类
观察光谱吸收谷特 征 ，可以依据光谱曲 线的形状推断地物类 别。
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一、高光谱特征参量化概述
《高光谱遥感》
问题2：依据下图中的光谱曲线将相应地物划分为两类
反 射 率
A1 A2 A3
观察光谱曲线， 可以依据光谱曲线的 形状得到聚类结果。
二、光谱曲线的简化表达
2.3地物类型序列光谱柱状图 2.光谱柱状图及应用
(3) 对RGB色标块进行ISH变换。
波长 •明度 I •色度H •饱和度 S
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二、光谱曲线的简化表达
2.3地物类型序列光谱柱状图 2.光谱柱状图及应用
(4) 用增强后的反射率矩阵中 的反射率替换ISH彩色空间中的 饱和度S，再将ISH变换回RGB色 块，即得到光谱柱状图。
AW
0为反射率最低值
•
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吸收宽度(Absorption Width, AW)
最大吸收深度一半处的光谱带宽。
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《高光谱遥感》
三、光谱吸收特征参数提取方法
3.3光谱吸收特征参数提取 • 吸收面积(Absorption Area, AA)
•
吸收对称性
(Absorption Symmetry, AS)
光 谱 空 间 光 谱 曲 线
• 光谱特征参量化的地位：
针对待分析对象，通过高光谱特征 参量提取，构建分析特征集，为后续 匹配、分类、识别及反演奠定基础。
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一、高光谱特征参量化概述
《高光谱遥感》