B221),
信息提取
• 主成分分析
11
.
12
.
13
.
验证
• 与光谱库进行光谱角度匹配
14
.
参考来源
（1）863项目《高(多)光谱遥感矿物蚀变信息提取 技术及软件开发》（中国有色金属工业科学技术二 等奖） （2）张远飞,吴德文,张艮中,朱谷昌,李红 高光谱数据的波段序结构分析与应用研究
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
的短波红外波段 像元大小 30m 图像大小 256x6460 数据产品有Level0（原始数据）
和Level1两种 L1数据产品已经进行了辐射校正
7
.
波段选择
• 回归偏度 • 高光谱波段序列结构分析 • 选择波段
回归偏度
8
.
9
.
高光谱波段序列结构分析
10
.
选择波段
• 通过选择几个有代表性的波段序偶, 包括 • ( B195, B205)、( B148, B216) 和( B130,
1
高光谱蚀变信息提取
张艮中 .
主要内容
• 背景 • 主要思路 • 蚀变信息提取流程
2
.
3
.
背景
目前,尽管理论上蚀变矿物(岩石)的光谱特 征非常明显,但由于高(多)光谱数据的空间分辨 率不够,同时蚀变矿物(岩石)在所研究的地物对 象中也总是属于“小类” 目标,加上背景与干扰 地物光谱的干扰与混合。所以，矿化蚀变信息在 遥感图像中的表现始终是“微弱” 的。因此，遥 感蚀变异常信息的提取依然具有相当难度。就物 理意义而言，蚀变矿物（岩石）在波谱曲线上的光 谱特征明显具有光谱可分性，但是蚀变信息在遥 感图像多元数据集合中的可识别性，依然具有不 确定性和较的大困难。
主要思路
• 序分析 • 地理现象是渐变的
பைடு நூலகம்
4
.
5
.
蚀变信息提取流程
• 数据 • 波段选择 • 信息提取 • 验证
6
.
数据
示例数据(Hyperion西藏驱龙-Level0) 10nm光谱分辨率 1-70波段覆盖356-1058nm的可
见光和近红外区域 71-242波段覆盖852-2577nm