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《课程讲解》-6 高光谱特征参量与光谱库
物理意义:
光谱特征参量的分析,尤其是光谱吸收指数(SAI)的计 算,可以进行矿物吸收特征的鉴别,主要是特定波长吸收 深度图像的生成。不同吸收波长位置的SAI图像序列形成 光谱吸收图像立方体,它构成了矿物识别分类与填图的特 征参数集。例如,2.33微米的SAI图像可以得到碳酸盐矿 物分布图。2.20微米的SAI图像可以得到粘土矿物分布图, 2.12微米的SAI图像可以得到铵化物的分布图等等。
5)光谱导数(微分)
即对光谱曲线进行求导。光谱导数不能产生多 于原始光谱数据的信息,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。
6)光谱积分
7)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。
2)光谱斜率与坡向
在某一个波长区间内,如果光谱曲线可以近似地模拟出一条 直线段,那么直线的斜率被成为光谱斜率。如果光谱斜率为正, 则光谱曲线定义为正向坡;否则定义为负向坡,如果光谱斜率 为0,则定义为平向坡。可以用光谱坡向指数(spectral slope index, SSI)来衡量光谱曲线的走向。
6.2.1 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。
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ASD FieldSpec Pro ,成像光 谱仪(机载或星载),modis,phi,omis等
(2)C分子的左右肩部分S1和S2别采用了第197个波段 (2.2407um)和第212波段(2.3898um),两个吸收点 A1和A2分别为第201个波段(2.2805um)和第210个 波段(2.3700um)
Al—O分子的光谱吸收位置图
C分子的光谱吸收位置图
光 谱 吸 收 深 度 图
光 谱 对 称 性
三个特征参量 ?
1. 最大吸收 位置
2. 最大吸收 深度
3.对称性
第一个特征参量:最大吸收位置W
为了便于计算光谱吸收参数,可以将之线性化。 先假设两个开始点S1、S2,即左右两个肩部 (峰值为1)。再分别在两肩部的中间假定两吸 收点A1、A2,进而确定两条线的交点,列出下 面方程。
d2 A2S2
常见的光谱库
当前常见的光谱库有6个,公开提供电子版 的有USGS、JPL、JHU、IGCP-264、 ASTER等。
(1) USGS是美国地质勘探局USGS(United States Geological Survey)光谱实验室在1993年 建立的波长在0.2 ~ 3.0um之间的光谱库。包含 444个样本的498个波谱,光谱分辨率为4 nm(可 见光波段0.2 ~ 0.8um)和10nm(近红外波段 0.8 ~ 2. 35um)。
分别利用这三个吸收特征参数对美国内华 达cuprite矿区影像进行分析处理。
该地区原始影像是由航空可见光/红外成 像光谱仪(AVIRIS)于1995年获得,共 50个波段。
主要分析Al-O和C的特征,并选择相应的吸收波段:
(1)Al-O分子的左右肩部分S1和S2别采用了第178个波 段(2.0509um)和第199波段(2.2606um),两个吸收 点A1和A2分别为第184个波段(2.1110um)和第196 个波段(2.2307um)。
第六章 高光谱特征参量与光谱库
本章主要介绍光谱形态学分析和光 谱数据库的内容。
6.1 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)光谱吸收特征匹配 6)光谱积分 7)光谱曲线模拟
1)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。
y
x
d1 S1A1 y A1xS2
即光谱最大吸收位置W可以有两个肩部和两个吸收点
即为:
x+ S2
第二个特征参量:光谱吸收深度D(0到1之间)。
D[W A2SS22]D2
第三个特征参量:对称性S,这里不用面积作为衡量单 位。
S A B ( W S 2 ) (S 1 W )
利用这3个光谱吸收特征参数,对图像进行分析可以 分别得到高光谱影像的吸收位置图、吸收深度图以及 对称性图。
h(n)=0, if x(n)<=T;
h(n)=1,if x(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。
复杂一点的光谱匹配方式:
4)光谱吸收特征提取实例
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
6.2 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。光谱坡向指数示意图3)光 Nhomakorabea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。
最简单的编码方法
吸收波长位置(P) 在光谱吸收谷中,反射率最低处的波长位置。
吸收深度(H) 在某一波段吸收范围内,反射率最低点到归一化包 络线的距离。
吸收宽度(W) 最大吸收深度一半处的光谱 带宽。
面积(A) 对称度(S)以吸收位置垂线为界限,右边区域面积与左边区
域面积比值的常用对数。
斜率(K)
光谱吸收指数:SAI(spectral absorption index)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。