完整word版光谱成像技术的分类

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光谱成像技术的分类光谱成像技术,有时又称成像光谱技术,融合了光

谱技术和成像技术,交叉涵盖了光谱学、光学、计算机技术、电子技术和精密机械等多种学科,能够同时获得目标的两维空间信息和一维光谱信息。出现的光谱成像仪的种类和数量己经具有较大规光谱成像技术发展到今天,、分光原理和重构理论模,因而可以从光谱分辨率、信息获取方式(扫描方式)等不同的视

角对光谱成像技术进行分类。 1基于光谱分辨率分类,高(Multi-spectral)光

谱成像技术针对光谱分辨能力的不同,可分为多光谱多光谱的谱段数一般只有几十个,spectral)。(Hyper- spectral)以及超光谱(Ultra-光谱它们的区别如表高光谱的谱段数可达到几百个,而超光谱一般指谱段数上千个。所示。1多、高、超光谱的比较表1

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量级Multi-spectral)(

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10010λ高光谱—200

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2 基于信息获取方式分类

而现今的探测器最多能进行进行探测,“数据立方”光谱成像仪需要对三维.

二维探测。要想获得完整的三维数据,理论上至少需增加一维的空间扫描或光谱扫描。光谱成像技术获取图谱信息的主要方式有:挥扫式(Whiskbroom )、推扫

式(Pushbroom)、凝视式(Staring)以及快照式(Snapshot)。

挥扫式成像光谱仪的光谱成像系统只对空间中某点进行光谱探测,通过沿轨和穿轨两个方向扫描获取完整的二维空间信息,其信息获取方式如图1a所示。[1]就是通过挥扫成像VIRISA。

推扫式光谱成像系统探测空间中一维线视场(图1b中的X方向)的光谱,通过沿

轨方向(Y方向)扫描实现二维空间信息的获取,芬兰国立技术研究中心实验[2]。室研制的AISA就是典型的推扫式成像光谱仪凝视式光谱成像系统可对固定窗口目标成像,采用滤光的方式分离并获取不同波段的图像信息,再将不同波段的图像堆叠成“数据立方”。如图1c中所示,该类成像光谱仪实际上是采用光谱维扫描的方式实现图谱“数据立方”的获取。

快照式c凝视式;d推扫式;典型的光谱成像过程:图1 a挥扫式;b

它不需扫描便可获取三维图谱信息。快照式是一种新兴的图谱信息获取方式,利快照式光谱成像技术实现方式主要有三种:一种是视场分割三维成像的方式,[3],用玻璃堆进视场分割,再利用分光器件将三维信息展开到二维平面进行面探测[4],利用正交光栅等分光器件将三维信所示;第二种是计算层析的方式如图1d第三种是孔径编码计算光谱再利用算法重构三维图谱;息层析投影到二维平面,

[5],通过孔径编码的形式引入计算维,再进行分光得到编码的混合图成像的方式谱信息,最后通过计算解码重构三维信息的孔径编码计算成像技术,其三维信息获取方式如图2所示。

2 孔径编码计算光谱成像技术的信息获取方式图

3 基于分光原理分类要想探测每个像素的光谱信息需进入光谱成像系统的图像信号均为复色光,对复色信号分光。按照分光原理来划分,成像光谱技术可分为三类:色散型。和干涉型,滤光片型(filtering)(interferometric)(dispersive )棱镜分光是利用材料对色散型分光技术主要包括棱镜分光和光栅分光两种。光栅分光则是利用衍射的原不同波长的光折射率不同将复色光在主截面内散开;理将复色光在主截面内散开。滤光片型成像光谱仪技术采用滤光片作为分光器件,其种类形式多样,如滤光片轮、滤光片阵列、线性渐变滤光片、光楔滤光片等;另外还有两种经典的调。经滤光片(LCTF)(AOTF)和液晶可调谐滤光片谐型滤光器,声光可调谐滤光片通过变换滤

光片或调谐滤光获取完整滤光,探测器获得的每帧图像为准单色图,的“数据立方”。通过探测目标的干涉干涉型成像光谱技术也称作傅里叶变换光谱成像技术,[6]干涉型成像光谱技术按照探测模式可图并利用傅里叶变换计算获得光谱信息。,3a)Michelson分为三类:一是时间调制型,其主要的结构原型是干涉仪(如图其典型的结构是二是空间调制型,利用动镜扫描干涉实现光谱信息的相干探测。,利用空域的干涉图获得光谱3bSagnac以干涉仪(三角共光路)系统(如图)信息,此类干涉型光谱仪有狭缝,不需要动镜扫描。三是时空混合调制型,其典.型的结构有三角共路系统和双折射晶体偏振干涉系统(如图3c),这类系统既无狭缝又无动镜,通过推扫实现全部空间的干涉图样获取。干涉型成像光谱技术按有无运动装置可分为静态型和动态型,其中时间调制型为动态,空间调制型和时空混合调制型为静态。

空间调制型;时间调制型;b3 三种典型的干涉成像光谱仪工作原理图:a图c时空混合调制型参考文献airborne the Imaging spectroscopy and al. Eastwood M L, Sarture C M, et O,

[1]Green R

VIRIS)[J]. Remote Sensing of Environment, 1998, 65(3): visible/infrared imaging spectrometer (A 248.227-[2]Okkonen J, Aikio M. Airborne imaging spectrometer for applications

(AISA)[C]//Geoscience

and Remote Sensing Symposium, 1993. IGARSS'93. Better Understanding of Earth Environment., 481.International. IEEE, 1993: 479-[3]Gao L, Kester R T, Tkaczyk T S. Compact Image Slicing Spectrometer (ISS) for hyperspectral

-12308.fluorescence microscopy[J]. Optics express, 2009, 17(15): 12293computed a prism al. Faceted grating for et Aumiller Jones CravenM [4]Kudenov W, -J, R,

16.-044002-1-tomographic imaging spectrometer[J]. Optical Engineering, 2012, 51(4): 044002.[5]Wagadarikar A A, Pitsianis N P, Sun X, et al. Spectral image estimation for coded aperture snapshot spectral imagers[C]//Optical Engineering+ Applications. International Society for Optics and Photonics, 2008: 707602-707602-15.

[6]Persky M J. A review of spaceborne infrared Fourier transform spectrometers for remote

4797.-sensing[J]. Review of Scientific Instruments, 1995, 66(10): 4763.

光谱成像技术的分类

光谱成像技术的分类 光谱成像技术,有时又称成像光谱技术,融合了光谱技术和成像技术,交叉涵盖了光谱学、光学、计算机技术、电子技术和精密机械等多种学科,能够同时获得目标的两维空间信息和一维光谱信息。 光谱成像技术发展到今天,出现的光谱成像仪的种类和数量己经具有较大规模,因而可以从光谱分辨率、信息获取方式(扫描方式)、分光原理和重构理论等不同的视角对光谱成像技术进行分类。 1基于光谱分辨率分类 光谱成像技术针对光谱分辨能力的不同,可分为多光谱(Multi-spectral),高光谱(Hyper- spectral)以及超光谱(Ultra-spectral)。多光谱的谱段数一般只有几十个,高光谱的谱段数可达到几百个,而超光谱一般指谱段数上千个。它们的区别如表1所示。 表1多、高、超光谱的比较 分类分辨 率 通道数光谱典型例子 多光谱(Multi-spectral)10-1λ 量级 5—30ETM+ ASTER 高光谱(Hyper-spectral)10-2λ 量级 100— 200 AVIRIS 超光谱(Ultra-spectral)10-3λ 量级 1000— 10000 GIFTS

2 基于信息获取方式分类 光谱成像仪需要对三维“数据立方”进行探测,而现今的探测器最多能进行二维探测。要想获得完整的三维数据,理论上至少需增加一维的空间扫描或光谱扫描。光谱成像技术获取图谱信息的主要方式有:挥扫式(Whiskbroom )、推扫式(Pushbroom)、凝视式(Staring)以及快照式(Snapshot)。 挥扫式成像光谱仪的光谱成像系统只对空间中某点进行光谱探测,通过沿轨和穿轨两个方向扫描获取完整的二维空间信息,其信息获取方式如图1a所示。AVIRIS就是通过挥扫成像[1]。 推扫式光谱成像系统探测空间中一维线视场(图1b中的X方向)的光谱,通过沿轨方向(Y方向)扫描实现二维空间信息的获取,芬兰国立技术研究中心实验室研制的AISA就是典型的推扫式成像光谱仪[2]。 凝视式光谱成像系统可对固定窗口目标成像,采用滤光的方式分离并获取不同波段的图像信息,再将不同波段的图像堆叠成“数据立方”。如图1c中所示,该类成像光谱仪实际上是采用光谱维扫描的方式实现图谱“数据立方”的获取。 图1 典型的光谱成像过程:a挥扫式;b推扫式;c凝视式;d快照式 快照式是一种新兴的图谱信息获取方式,它不需扫描便可获取三维图谱信息。快照式光谱成像技术实现方式主要有三种:一种是视场分割三维成像的方式,利用玻璃堆进视场分割,再利用分光器件将三维信息展开到二维平面进行面探测

高光谱成像检测技术

高光谱成像检测技术 一、高光谱成像技术的简介 高光谱成像技术是近二十年来发展起来的基于非常多窄波段的影像数据技术,其最突出的应用是遥感探测领域,并在越来越多的民用领域有着更大的应用前景。它集中了光学、光电子学、电子学、信息处理、计算机科学等领域的先进技术,是传统的二维成像技术和光谱技术有机的结合在一起的一门新兴技术。 高光谱成像技术的定义是在多光谱成像的基础上,在从紫外到近红外(200-2500nm)的光谱范围内,利用成像光谱仪,在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谱波段对目标物体连续成像。在获得物体空间特征成像的同时,也获得了被测物体的光谱信息。 高光谱成像技术具有超多波段(上百个波段)、高的光谱分辨率(几个nm)、波段窄(≤10-2λ)、光谱范围广(200-2500nm)和图谱合一等特点。优势在于采集到的图像信息量丰富,识别度较高和数据描述模型多。由于物体的反射光谱具有“指纹”效应,不同物不同谱,同物一定同谱的原理来分辨不同的物质信息。 二、高光谱成像系统的组成和成像原理 高光谱成像技术的硬件组成主要包括光源、光谱相机(成像光谱仪+CCD)、装备有图像采集卡的计算机。光谱范围覆盖了200-400nm、400-1000nm、900-1700 nm、1000-2500 nm。 CCD 光源光栅光谱仪成像镜头

光谱相机的主要组成部分有:准直镜、光栅光谱仪、聚焦透镜、面阵CCD。 高光谱成像仪的扫描过程:面阵CCD探测器在光学焦面的垂直方向上做横向排列完成横向扫描(X方向),横向排列的平行光垂直入射到透射光栅上时,形成光栅光谱。这是一列像元经过高光谱成像仪在CCD上得到的数据。它的横向是X方向上的像素点,即扫描的一列像元;它的纵向是各像元所对应的光谱信息。 同时,在检测系统输送带前进的过程中,排列的探测器扫出一条带状轨迹从而完成纵向扫描(Y方向)。

多光谱相机原理及组成

多光谱相机原理及组成 多光谱成像技术自从面世以来,便被应用于空间遥感领域。而随着搭载平台的小型化和野外应用的需求,光谱成像仪在农业、林业、军事、医药、科研等领域的需求也越来越大。而在此之前成像技术并没有那么高,只能对特定的单一的谱段进行成像。虽然分辨率高但是数据量大难以进行分析、存储、检索,而多光谱成像是将所有的信息结合在一起,这不仅仅是二维空间信息,同时也把光谱的辐射信息也包含在内,从而在更宽的谱段范围内成像。 多光谱相机的基本构成 1.光学系统 可以在各个谱段内范围内成像,可以很好的的控制杂散光,是多光谱相机最重要的部分,对工作谱段范围和分辨能力起了决定性的作用,还可以设定工作焦距视场角大小等 2.控制和信息处理器 控制监督多光谱相机的整个工作过程,并收集图像数据,并进行储存。 3.热控装置 由温度控制器、隔热材料、散热器、热控涂层等组成 4.其他结构 物镜、电路系统、探测器及其他零配件 多光谱相机的工作谱段范围 人眼所能能识别的光谱区间为可见光区间,波长从400nm到700nm;普通数码相机的光谱响应区间与人眼识别的光谱区间相同,包含蓝、绿、红、三个波段;而多光谱相机的工作谱段范围在其基础上,可以分可见光、近红外光、紫外光等每台多光谱相机的分辨率不同,所应用的领域也不同 就比如说我们在做植被调查的时候,植被的可见光波段对绿色比较敏感对红色和蓝色反射较弱。相对于可见光波段,植被在近红外波段具有很强的反射特性,多数植被在可见光波段的光谱差异很小。而在近红外波段的光谱差异更大,光谱差异越明显越有利于分类。 光谱特性 我们知道像素运用复杂的大气准则来,复原反射光谱和辐射光谱所的到的数据分析,得到不同物质的反射率不同,称之为光谱特征。如果有足够的光谱特证,可用于识别场景中的专用材质,其中包括光谱范围、宽度、分辨率。范围是指相机获取图像来自的光谱段,谱段的宽度反映了谱段设置的要求、通过努力衡量大气中物质的光谱特性还有传感器的光谱响应,就要考虑大气中的吸收和散射。多光谱相机的光学系统 光学系统是指由透镜、反射镜、棱镜和光阑等多种光学元件按一定次序组合成的系统。通常用来成像或做光学信息处理。曲率中心在同一直线上的两个或两个以上折射(或反射)球面组成的光学系统称为共轴球面系统,曲率中心所在的那条直线称为光轴。其中参数包括焦距、视场角、相对孔径等。 多光谱相机的反射光学系统 如果光学系统中的光学镜片为反射镜,则此系统称之为反射系统,反射式光学系统最大的优势就在于其光谱范围很大,对各个谱段都适用,并且不需要矫正二级光谱,但是因选用的是非球面镜片,会使系统的加工和装配变得十分困难,增加制作工艺难度

完整word版光谱成像技术的分类

光谱成像技术的分类光谱成像技术,有时又称成像光谱技术,融合了光 谱技术和成像技术,交叉涵盖了光谱学、光学、计算机技术、电子技术和精密机械等多种学科,能够同时获得目标的两维空间信息和一维光谱信息。出现的光谱成像仪的种类和数量己经具有较大规光谱成像技术发展到今天,、分光原理和重构理论模,因而可以从光谱分辨率、信息获取方式(扫描方式)等不同的视 角对光谱成像技术进行分类。 1基于光谱分辨率分类,高(Multi-spectral)光 谱成像技术针对光谱分辨能力的不同,可分为多光谱多光谱的谱段数一般只有几十个,spectral)。(Hyper- spectral)以及超光谱(Ultra-光谱它们的区别如表高光谱的谱段数可达到几百个,而超光谱一般指谱段数上千个。所示。1多、高、超光谱的比较表1 ASTER 量级Multi-spectral)( -2A VIRIS 10010λ高光谱—200 量级)(Hyper-spectral

-3GIFTS 超光谱—100010λ10000 量级Ultra-spectral() 2 基于信息获取方式分类 而现今的探测器最多能进行进行探测,“数据立方”光谱成像仪需要对三维. 二维探测。要想获得完整的三维数据,理论上至少需增加一维的空间扫描或光谱扫描。光谱成像技术获取图谱信息的主要方式有:挥扫式(Whiskbroom )、推扫 式(Pushbroom)、凝视式(Staring)以及快照式(Snapshot)。 挥扫式成像光谱仪的光谱成像系统只对空间中某点进行光谱探测,通过沿轨和穿轨两个方向扫描获取完整的二维空间信息,其信息获取方式如图1a所示。[1]就是通过挥扫成像VIRISA。 推扫式光谱成像系统探测空间中一维线视场(图1b中的X方向)的光谱,通过沿 轨方向(Y方向)扫描实现二维空间信息的获取,芬兰国立技术研究中心实验[2]。室研制的AISA就是典型的推扫式成像光谱仪凝视式光谱成像系统可对固定窗口目标成像,采用滤光的方式分离并获取不同波段的图像信息,再将不同波段的图像堆叠成“数据立方”。如图1c中所示,该类成像光谱仪实际上是采用光谱维扫描的方式实现图谱“数据立方”的获取。 快照式c凝视式;d推扫式;典型的光谱成像过程:图1 a挥扫式;b 它不需扫描便可获取三维图谱信息。快照式是一种新兴的图谱信息获取方式,利快照式光谱成像技术实现方式主要有三种:一种是视场分割三维成像的方式,[3],用玻璃堆进视场分割,再利用分光器件将三维信息展开到二维平面进行面探测[4],利用正交光栅等分光器件将三维信所示;第二种是计算层析的方式如图1d第三种是孔径编码计算光谱再利用算法重构三维图谱;息层析投影到二维平面, [5],通过孔径编码的形式引入计算维,再进行分光得到编码的混合图成像的方式谱信息,最后通过计算解码重构三维信息的孔径编码计算成像技术,其三维信息获取方式如图2所示。

高光谱成像检测技术.

高光谱成像检测技术 、高光谱成像技术的简介 高光谱成像技术是近二十年来发展起来的基于非常多窄波段的影像数据技术, 其最突出的应用是遥感探测领域, 并在越来越多的民用领域有着更大的应用前景。 它集中了光学、光电子学、电子学、信息处理、计算机科学等领域的先进传统的二维成像技术和光谱技术有机的结合在一起的一门新兴技术。 技术,是高光谱成像 技术的定义是在多光谱成像的基础上,在从紫外到近红外(200-2500nm 的光谱范围内,利用成像光谱仪,在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谱波段对目标物体连续成 像。在获得物体空间特征成像的同时, 也获得了被测物体的光谱信息。 高光谱成像技术具有超多波段(上百个波段、高的光谱分辨率(几个nm 、波 段窄(<1-2入光谱范围广(200-2500nm和图谱合一等特点。优势在于采集到的图像信息量丰富, 识别度较高和数据描述模型多。由于物体的反射光谱具有“指纹” 效应, 不同物不同谱, 同物一定同谱的原理来分辨不同的物质信息。、高光谱成像系统的组成和成像原理 高光谱成像技术的硬件组成主要包括光源、光谱相机(成像光谱仪+CCD 、装备有图像采集 卡的计算机。光谱范围覆盖了200-400nm 、400-1000nm 、900-1700 nm 、1000-2500 nm。

CC D 朮源「一光栅壯谱以 —a I \、 「维电移台 . 样品 A CCD。 光谱相机的主要组成部分有:准直镜、光栅光谱仪、聚焦透镜、面阵

高光谱成像仪的扫描过程:面阵CCD探测器在光学焦面的垂直方向上做横向排列完成横向扫描(X方向,横向排列的平行光垂直入射到透射光栅上时,形成光栅光谱。这是一列像元经过高光谱成像仪在CCD上得到的数据。它的横向是X方 向上的像素点,即扫描的一列像元;它的纵向是各像元所对应的光谱信息。 同时,在检测系统输送带前进的过程中,排列的探测器扫出一条带状轨迹从而完成纵向扫描(丫方向。 1\ 综合横纵扫描信息就可以得到样品的三维高光谱图像数据。

多光谱视频成像技术

多光谱视频成像技术 光谱是由原子内部运动的电子能级跃迁产生的。各种物质的原子内部电子的运动情况不同,所W它们发射的光波也不同。目前观测到的原子发射的光谱线己达百万条,每种原子都有其独恃的光谱,犹如人的指纹一样各不相同。研究不同物质的发光和吸收光的情况,有重要的理论和实际意义,己成为一门专业的学科——光谱学。由于每种原子都有自己的特征谱线,因此可W根据光谱来鉴别物质和确定其化学组成。故而,高光谱成像技术被广泛应用于多个领域。 光谱图像的传统应用领域包括遥感、矿产勘探、危险废物监控等。近些年来,光谱图像被逐渐用来解决机器视觉领域的难题,例如材质辨别、眼科学、燃烧动力学、细胞科学、监控、精细农业和军事安防等。 3.1传统光谱成像技术 谱仪采用光学分光元件(棱镜、光栅等),能够记录下单个像素点的高分辨率光谱信息。为了获取二维光谱图像,传统的光谱成像仪器普遍采用扫描策略,通过牺牲时间分辨率来换取高分辨率光谱信息。按照不同的扫描策略,传统光谱 成像方法主要分为两类:空间域扫描型和光谱域滤波型。空间域扫描式光谱采集方法分为两类:掸扫式和推扫式。掸扫式光谱仪每次记录空间上1个像素点的光谱信息,扫描装畳逐点移动直到所有像素点的光谱信息均记录完毕。为了提升扫描效率,推扫式光谱仪通过移动狭缝的位置,每次记录空间上1条线的光谱信息,狭缝逐线移动直至记录下整个场景的光谱信息。光谱域滤波式光谱仪普遍采用窄带滤波片或者电子控制的液晶变波长带通器件,通过时序切换滤波片来记录不同波段的光谱信息。 整体来说,传统的光谱仪普遍通过连续采样的方式获取3维光谱矩阵信息。为了实现高精度的光谱采集,需要对同一场景进行多次采样。因此,此类方法无法获取动态场景的光谱信息。 3.2计算光谱成像技术 传统光谱成像无法采集动态光谱的弊端,严重阻碍了目标跟踪、环境污染监测、流水线材质识别等领域的光谱应用拓展,能够在一次曝光时间内获取整个高维光谱数据矩阵的技术成为了行业的迫切需求。 光谱数据矩阵具有3个维度,每秒钟的数据达到10Gb量级。1次测量获取如此大数据量的数据超过了奈奎斯特采用极限,但是基于近年来提出的压缩感知理论,这成为了可能。下面介绍几种典型的基于此技术的计算成像式光谱获取方法。 (1)断层式扫描式 断层扫描式光谱仪通过在一个二维平面上投影出整个高维光谱矩阵,实现了单次曝光时间内的光谱获取。断层扫描式光谱仪具备单次曝光光谱获取能力,不使用任何滤波片能够直接记录下不同波段的光谱信息,从而保证了整个系统具备很高的光效率。 (2)编码光圈式 压缩感知理论表明,从有限的低维平面投影中重建高维数据矩阵是理论上可行的。美国杜克大学David.J.Brady教授首次将此思想引入到光谱采集中,其基本假设是自然场景光谱具备多尺度内在稀疏属性。为了实现编码压缩感知,相机中惯常被用来调节光通量的光圈被替换成二维随机编码器件。场景的入射光线透过成像物镜第一次成像在编码光圈表面,接着经过中继镜和棱镜色散后,最后在探测器上第二次成像。 (3)棱镜掩膜式 该系统使用掩模或微透镜阵列的空间采样方法,结合传统色散方式,通过高分辨率相机对散开的光谱进行采集,能够在短曝光时间内实现光谱的视频采集。棱镜掩膜式系统的光谱采集过程:场景光线经掩模采样后被三棱镜色散,根据“光路可逆原理”推导掩模空间分布模型,

成像光谱仪及其应用概述

成像光谱仪简介及其应用概述 成像光谱仪:将成像技术和光谱技术结合在一起,在探测物体空间特征的同时并对每个空间像元色散形成几十个到上百个波段带宽为10nm左右的连续光谱覆盖。它以高光谱分辨率获取景物或目标的高光谱图像。在陆地、大气、海洋等领域的研究观测中有广泛的应用。 成像光谱仪–概述 成像光谱仪是20世纪80年代开始在多光谱遥感成像技术的基础上发展起来的,它以高光谱分辨率获取景物或目标的高光谱图像,在航空、航天器上进行陆地、大气、海洋等观测中有广泛的应用,高成像光谱仪可以应用在地物精确分类、地物识别、地物特征信息的提取。建立目标的高光谱遥感信息处理和定量化分析模型后,可提高高光谱数据处理的自动化和智能化水平.。由于成像光谱仪高光谱分辨率的巨大优势,在空间对地观测的同时获取众多连续波段的地物光谱图像,达到从空间直接识别地球表面物质的目的,成为遥感领域的一大热点,正在成为当代空间对地观测的主要技术手段。地面上采用成像光谱仪也取得了很大的成果,如科学研究、工农林业环境保护等方面。 成像光谱仪主要性能参数是:(1)噪声等效反射率差(NE?p),体现为信噪比(SNR);(2)瞬时视场角(IFOV),体现为地面分辨率;(3)光谱分辨率,直观地表现为波段多少和波段谱宽。 高光谱分辨率遥感信息分析处理,集中于光谱维上进行图象信息的展开和定量分析,其图象处理模式的关键技术有:⑴超多维光谱图象信息的显示,如图像立方体(见图一)的生成;⑵光谱重建,即成像光谱数据的定标、定量化和大气纠正模型与算法,依此实现成像光谱信息的图象-光谱转换;⑶光谱编码,尤其指光谱吸收位置、深度、对称性等光谱特征参数的算法;⑷基于光谱数据库的地物光谱匹配识别算法; ⑸混合光谱分解模型;⑹基于光谱模型的地表生物物理化学过程与参数的识别和反演算法。 高光谱分辨率成像光谱遥感起源于地质矿物识别填图研究,逐渐扩展为植被生态、海洋海岸水色、冰雪、土壤以及大气的研究中。 成像光谱仪的基本原理

机器视觉之高光谱成像技术分析

高光谱成像技术 高光谱成像技术起源于地质矿物识别填图研究,逐渐扩展为植被生态、海洋海岸水色、冰雪、土壤以及大气的研究中。对空间探测、军事安全、国土资源、科学研究等领域都具有非常重要的意义。 所谓高光谱图像就是在光谱维度上进行了细致的分割,不仅仅是传统所谓的黑、白或者R、G、B的区别,而是在光谱维度上也有N个通道,例如:我们可以把400nm-1000nm分为300个通道。因此,通过高光谱设备获取到的是一个数据立方,不仅有图像的信息,并且在光谱维度上进行展开,结果不仅可以获得图像上每个点的光谱数据,还可以获得任一个谱段的影像信息。 目前高光谱成像技术发展迅速,常见的包括光栅分光、声光可调谐滤波分光、棱镜分光、芯片镀膜等。 原理: 光栅分光原理: 在经典物理学中,光波穿过狭缝、小孔或者圆盘之类的障碍物时,不同波长的光会发生不同程度的弯散传播,再通过光栅进行衍射分光,形成一条条谱带。也就是说:空间中的一维信息通过镜头和狭缝后,不同波长的光按照不同程度的弯散传播,这一维图像上的每个点,再通过光栅进行衍射分光,形成一个谱带,照射到探测器上,探测器上的每个像素位置和强度表征光谱和强度。一个点对应一个谱段,一条线就对应一个谱面,因此探测器每次成像是空间一条线上的光谱信息,为了获得空间二维图像再通过机械推扫,完成整个平面的图像和光谱数据采集。 经过狭缝的光由于不同波长照射到不同的探测器像元上,光能量很低,因此需要选择高灵敏相机,同时需要加光源。例如系统如下:

声光可调谐滤波分光(AOTF)原理: AOTF由声光介质、换能器和声终端三部分组成。射频驱动信号通过换能器在声光介质内激励出超声波。改变射频驱动信号的频率,可以改变AOTF衍射光的波长,从而实现电调谐波长的扫描。 最常用的AOTF晶体材料为TeO2即非共线晶体,也就是说光波通过晶体之后以不同的出射角传播。如上图所示:在晶体前端有一个换能器,作用于不同的驱动频率,产生不同频率的振动即声波。不同的驱动频率对应于不同振动的声波,声波通过晶体TeO2之后,使晶体中晶格产生了布拉格衍射,晶格更像一种滤波器,使晶体只能通过一种波长的光。光进入晶体之后发生衍射,产生衍射光和零级光。 l AOTF系统组成: AOTF系统组成:成像物镜+准直镜+偏振片+晶体+偏振片+物镜+detector,入射光经过物镜会聚之后进入准平行镜(把所有的入射光变成平行光),准平行光进入偏振片通过同一方向的传播的光,平行光进入晶体之后,平行于光轴的光按照原来方向前行,非平行光进行衍射,分成两束相互垂直o光和e光(入射光的波长不同经过晶体之后的o光与e光的角度也不同,因此在改变波长的过程中,图像会出现漂移);o 光和e光及0级光分别会聚在不同的面上。

成像光谱技术简介

成像光谱技术 1.成像光谱技术发展简述 光谱技术是指利用光与物质的相互作用研究分子结构及动态特性的学科,即通过获取光的发射、吸收与散射信息可获得与样品相关的化学信息,成像技术则是获取目标的影像信息,研究目标的空间特性信息。这两个独立的学科在各自的领域里已有数百年的发展历史,但是知道上个世纪六十年代,遥感技术兴起,空间探测和地表探测一时成为科学界研究的热点,人们希望得到的不单纯是目标的影响信息或者目标的光谱信息,而是同时得到影像信息和光谱信息,这一需求极大的导致了成像技术和光谱技术的结合,催生出了成像光谱技术。 所谓光谱成像技术,其本质是充分利用了物质对不同电磁波谱的吸收或辐射特性,在普通的二维空间成像的基础上,增加了一维的光谱信息。由于地物物质组成的不同,其对应的光谱之间存在差异(即指纹效应),从而可以利用地物目标的光谱进行识别和分类。光谱成像技术可以在电磁波段的紫外、可见光、近红外和中红外区域,获取许多窄并且光谱连续的图像数据,为每个像元提供一条完整并且连续的光谱曲线。 图1 成像光谱技术示意图 图1.1就是成像光谱技术的示意图,成像光谱仪得到一个三维的数据立方体,从每个空间象元都可以提取一条连续的光谱曲线,通过谱线的特征分析,继而用于后续的测探等目的。 2.成像光谱仪的分类 成像光谱仪是成像光谱技术发展的必然产物,是可以同时获取影像信息与像元的光谱信息的光学传感器,是成像光谱技术得以实现的实物载体,根据不同的分类标准可以进行多种分类,主要有以下几种: (1)根据成像光谱仪的光谱分辨率不同,可以分为多光谱成像仪

(Multispectral Imager, MSI),高光谱成像仪(Hyperspectral Imager, HSI),超光谱成像仪(Hyperspectral Imager, USI)。 多光谱成像仪:获得的目标物的波段在3~12之间,光谱分辨率一般在 100nm左右,主要用于地带分类等方面。 高光谱成像仪:获得的目标物的波段在100~200之间,光谱分辨率在10nm 左右,被广泛用于遥感中。 超光谱成像仪:获得的目标物的波段在1000~10000之间,光谱分辨率在 1nm以下,通常用于大气微粒探测等精细探测领域。 (2)按照分光原理的不同可以分为棱镜色散型、光栅衍射型、滤光片型、干涉 型以及计算层析型。 棱镜色散型和光栅衍射型分别是利用棱镜的色散和光栅的衍射来获取目标物的光谱,这两类光谱仪都是直接型光谱仪,即可以直接得到目标物的光谱曲线,具有原理简单和性能稳定等优点。 滤光片型光谱仪是采用相机加滤光片的方案,分光元件为滤光片,有多种形式,有线性滤光片、旋转滤光片等。这种光谱仪也是一种间接成像光谱仪,需要调制才能获得整个数据立方体 干涉型光谱仪是采用干涉仪实现两束相干光的干涉,从而获得目标物的干涉图。该类型的光谱仪其采集到干涉图和最终需要反演得到光谱图之间存在傅里叶变换关系,故其也称傅里叶变换光谱仪。 (3)按照扫描方式不同,成像光谱技术可分为挥扫式(Whiskbroom)、推扫式(Pushbroom)和凝视(Staring)成像光谱仪。 挥扫视:主要利用扫描镜,将空间信息按照一定的顺序输入,再由光谱仪对各点进行光谱分光,这类光谱仪的探测器一般为线阵。 推扫式:采用一个垂直于运动方向的面阵探测器,先将扫描成像于光谱仪的狭缝上,在通过运动获得另一维的光谱数据。 凝视型:无需探测器的运动,在任意时刻即可获取目标的二维空间信息以及一维光谱信息。 此外,还有多种分类方法,比如按照数据称重理论和调制方式以及搭载平台的不同等等。 3.成像光谱技术的应用 成像光谱技术应用方向可以分为两大类:军用和民用。在军用方面,由于成像光谱仪特别是高光谱成像仪具有在光谱上区分地物类型的能力,因此它在地物的精细分类、目标检测和变化检测上体现出较强的优势,成为一种重要的战场侦察手段。早在20世纪末,美国军方就有实验表明高光谱图像可以分辨出

高光谱成像国内外研究与应用

前言 随着科学技术的发展,人们的感官得到了延伸,认识事物的能力也不断的提高,其中光谱成像和雷达成像成为其中的佼佼者,高谱和图像使人们能够在大千世界更好的认识到事物。高光谱成像技术作为一项优点显著,实用的成像技术,从20世纪80年代开始得到了世界各国的重视,经过深入的研究和发展如今已经被广泛地应用于各个领域。 高光谱遥感是当前遥感技术的前沿领域,它利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获得有关数据,它包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息。高光谱遥感的出现是遥感界的一场革命,它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质,在高光谱遥感中能被探测。 高光谱成像技术是基于非常多窄波段的影像数据技术,其中最突出的应用是在遥感探测领域,并在民用领域有着更大的应用前景。 本文通过分析介绍高光谱图像的成像原理,探讨了高光谱图像在国内外发展现状及其应用。

1.高光谱图像成像原理及特点 1.1高光谱遥感基本概念 高光谱遥感是通过高光谱传感器探测物体反射的电磁波而获得地物目标的空间和频谱数据,成立于20世纪初期的测谱学就是它的基础。高光谱遥感的出现使得许多使用宽波段无法探查到的物体,更加容易被探测到,所以高光谱遥感的出现时成功的是革命性的。 1.2高光谱图像成像原理 光源相机(成像光谱仪+ccd)装备有图像采集卡的计算机是高光谱成像技术的硬件组成,其光谱的覆盖范围为200-400nm,400-1000nm,900-1700nm,1000-2500nm。其中光谱相机的主要组成部分为准直镜,光栅光谱仪,聚焦透镜以及面阵ccd。 其扫描过程是当ccd探测器在光学焦面的垂直方向上做横向扫描(x),当横向的平行光垂直入射到投身光栅是就形成了光栅光谱,这是象元经过高光谱仪在ccd上得出的数据,它的横向式x方向上的像素点也就是扫描的象元,它的总想是各象元对应的信息。在检测系统输送前进是排列的他测器完成纵向扫面(y)。综合扫描信息即可得到物体的三围高光谱数据。 1.3高光谱遥感的特点 (1)波段多且宽度窄能够使得高光谱遥感探测到别的宽波段无法探测到的物体。 (2)光谱响应范围更广和光谱分辨率高使得它能够更加精细的发硬出被探测物的微小特征。 (3)它可以提供空间域和光谱域信息也就是“谱像合一”。 (4)数据量大和信息冗余多,由于高光谱数据的波段多,其数据量大,而且和相邻波段的相关性比较高就使得信息冗余度增加很多。 (5)高光谱遥感的数据描述模型多能够分析的更灵活。经常使用的3种模型有:图像,光谱和特征模型。 1.4高光谱的优势 随着高光谱成像的光谱分辨率的提高,其探测能力也有所增强。因此,与全色和多光谱成像相比较,高光谱成像有以下显著优著: (1)有着近似连续的地物光谱信息。高光谱影像在经过光谱反射率重建后,能获取与被探测物近似的连续的光谱反射率曲线,与它的实测值相匹配,将实验室中被探测物光谱分析模型应用到成像过程中。 (2)对于地表覆盖的探测和识别能力极大提高。高光谱数据能够探测具有诊断性光谱

光谱成像技术的分类

光谱成像技术的分类-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

光谱成像技术的分类 光谱成像技术,有时又称成像光谱技术,融合了光谱技术和成像技术,交叉涵盖了光谱学、光学、计算机技术、电子技术和精密机械等多种学科,能够同时获得目标的两维空间信息和一维光谱信息。 光谱成像技术发展到今天,出现的光谱成像仪的种类和数量己经具有较大规模,因而可以从光谱分辨率、信息获取方式(扫描方式)、分光原理和重构理论等不同的视角对光谱成像技术进行分类。 1基于光谱分辨率分类 光谱成像技术针对光谱分辨能力的不同,可分为多光谱(Multi-spectral),高光谱(Hyper- spectral)以及超光谱(Ultra-spectral)。多光谱的谱段数一般只有几十个,高光谱的谱段数可达到几百个,而超光谱一般指谱段数上千个。它们的区别如表1所示。 表1多、高、超光谱的比较 光谱 2 基于信息获取方式分类 光谱成像仪需要对三维“数据立方”进行探测,而现今的探测器最多能进行二维探测。要想获得完整的三维数据,理论上至少需增加一维的空间扫描或光谱扫描。光谱成像技术获取图谱信息的主要方式有:挥扫式(Whiskbroom )、推扫式(Pushbroom)、凝视式(Staring)以及快照式(Snapshot)。 挥扫式成像光谱仪的光谱成像系统只对空间中某点进行光谱探测,通过沿轨和穿轨两个方向扫描获取完整的二维空间信息,其信息获取方式如图1a所示。AVIRIS就是通过挥扫成像[1]。

推扫式光谱成像系统探测空间中一维线视场(图1b中的X方向)的光谱,通过沿轨方向(Y方向)扫描实现二维空间信息的获取,芬兰国立技术研究中心实验室研制的AISA就是典型的推扫式成像光谱仪[2]。 凝视式光谱成像系统可对固定窗口目标成像,采用滤光的方式分离并获取不同波段的图像信息,再将不同波段的图像堆叠成“数据立方”。如图1c中所示,该类成像光谱仪实际上是采用光谱维扫描的方式实现图谱“数据立方”的获取。 图1 典型的光谱成像过程:a挥扫式;b推扫式;c凝视式;d快照式 快照式是一种新兴的图谱信息获取方式,它不需扫描便可获取三维图谱信息。快照式光谱成像技术实现方式主要有三种:一种是视场分割三维成像的方式,利用玻璃堆进视场分割,再利用分光器件将三维信息展开到二维平面进行面探测[3],如图1d所示;第二种是计算层析的方式[4],利用正交光栅等分光器件将三维信息层析投影到二维平面,再利用算法重构三维图谱;第三种是孔径编码计算光谱成像的方式[5],通过孔径编码的形式引入计算维,再进行分光得到编码的混合图谱信息,最后通过计算解码重构三维信息的孔径编码计算成像技术,其三维信息获取方式如图2所示。 图2 孔径编码计算光谱成像技术的信息获取方式

高光谱图像简介

高光谱遥感是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体中获取有关数据,高光谱遥感技术作为20世纪80年代兴起的对地观测技术,始于成像光谱仪的研究计划。 目前,我国研制的224波段的推扫高光谱成像仪(PHI)与128波段的实用型模块化机载成像光谱仪(OMIS)已经进行了多次成功的航空遥感实验。另外,中国科学院上海技术物理研究所研制的中分辨率成像光谱仪于2002年随“神州”三号飞船发射升空,这是继美国1999年发射的EOS平台之后第二次将中分辨率成像光谱仪发送上太空,从而使中国成为世界上第二个拥有航天成像光谱仪的国家。 高光谱遥感图像和常见的二维图像不同之处在于,它在二维图像信息的基础上添加光谱维,进而形成三维的坐标空间。如果把成像光谱图像的每个波段数据都看成是一个层面,将成像光谱数据整体表达到该坐标空间,就会形成一个拥有多个层面、按波段顺序叠合构成的三维数据立方体。 高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点: (1)波段多——可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段 (2)光谱范围窄——波段范围一般小于10nm (3)波段连续——有些传感器可以再350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱 (4)数据量大——随着波段数的增加,数据量呈指数增加 (5)相邻谱带间相关——由于相邻谱带间高度相关,冗余信息也相对增加,这一特点也为其降维处理(包括波段选择、特征提取等)和谱间压缩提供可能 (6)随着维数的增加,超立方体的体积集中于角端,超球体和椭球体的体积集中在外壳,该特点进一步为高光谱图像的降维和压缩处理提供了理论依据。 根据高光谱图像的特点及其相关技术处理的需要,高光谱数据与其所携带的信息一般采用如下的三种空间表达方式:图像空间、光谱空间和特征空间。 1、图像空间(有空间几何位置关系) 2、光谱空间,光谱信息 3、特征空间(在光谱空间进行取样,将得到的n个数据用一个n维向量来表示,它是表示光谱响应的另一种方式。N维向量包含了对应像素的全部光谱信息。在三种表示方法中,特征空间表示法适合于模式识别中的应用。) 高光谱遥感技术将确定物质或地物性质的光谱与揭示其空间和几何关系的图像结合在一起。 支持向量机是1992~1995年由Vapnik等人在统计学习理论的基础上提出来的一种新的模式识别方法。SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。目前SVM已经被广泛应用于解决高维数据的监督分类中。支持向量机的核心思想是以构造风险最小化思想为归纳原则,通过非线性映射把样本投影到高维特征空间,在高维空间中构造VC维尽可能低的最优分类面,使分类风险上界最小化,从而使分类器对未知样本具有最优的推广能力。 我国尚未解决的SVM问题:目前支持向量机应用中,判别阈值都是以理论值0作为阈值,这在线性支持向量机情况下不会产生偏差,但是在非线性情况下,由于核函数的引进,SVM 的分类判别阈值会发生偏移而不再保持为0.这样仍然采用0作为阈值,势必会影响分类效

红外热成像原理与成像技术简要介绍

红外热成像原理与成像技术简要介绍 红外热成像技术是一项前途广阔的高新技术。比0.78微米长的电磁波位于可见光光谱红色以外,称为 红外线,又称红外辐射。是指波长为0.78~1000微米的电磁波,其中波长为0.78~2.0微米的部分称为近红 外,波长为2.0~1000微米的部分称为热红外线。自然界中,一切物体都可以辐射红外线,因此利用探测仪 测量目标本身与背景间的红外线差可以得到不同的热红外线形成的红外图像。 目标的热图像和目标的可见光图像不同,它不是人眼所能看到的可见光图像,而是表面温度分布图像。 红外热成像使人眼不能直接看到表面温度分布,变成可以看到的代表目标表面温度分布的热图像。所有温 ℃以上的物体,都会不停地发出热红外线。红外线(或热辐射)是自然界中存在最为广泛度在绝对零度(-273) 的辐射,它还具有两个重要的特性:(1)物体的热辐射能量的大小,直接和物体表面的温度相关。热辐射的 这个特点使人们可以利用它来对物体进行无需接触的温度测量和热状态分析,从而为工业生产,节约能源, 保护环境等方面提供了一个重要的检测手段和诊断工具。(2) 大气、烟云等吸收可见光和近红外线,但是 对3~5微米和8~14微米的热红外线却是透明的。因此,这两个波段被称为热红外线的“大气窗口” 。利用 这两个窗口,使人们在完全无光的夜晚,或是在烟云密布的战场,清晰地观察到前方的情况。由于这个特 点,热红外成像技术在军事上提供了先进的夜视装备,并为飞机、舰艇和坦克装上了全天候前视系统。这 些系统在现代战争中发挥了非常重要的作用。 红外热像仪应用的范围随着人们对其认识的加深而愈来愈广泛:用红外热像仪可以十分快捷,探测电 气设备的不良接触,以及过热的机械部件,以免引起严重短路和火灾。对于所有可以直接看见的设备,红 外热成像产品都能够确定所有连接点的热隐患。对于那些由于屏蔽而无法直接看到的部分,则可以根据其 热量传导到外面的部件上的情况,来发现其热隐患,这种情况对传统的方法来说,除了解体检查和清洁接 头外,是没有其它的办法。断路器、导体、母线及其它部件的运行测试,红外热成像产品是无法取代的。 然而红外热成像产品可以很容易地探测到回路过载或三相负载的不平衡。 在红外热像预知维护领域,采用红外热像仪对所有电气设备、配电系统,包括高压接触器、熔断器盘、 主电源断路器盘、接触器、以及所有的配电线、电动机、变压器等等,进行红外热成像检查,以保证所有 运行的电气设备不存在潜伏性的热隐患,有效防止火灾、停机等事故发生。下面是需要进行红外热成像产 品检查的部分设施: 1、电气装置:可发现接头松动或接触不良,不平衡负荷,过载,过热等隐患。这些隐患可能造成的潜在影响是产生电弧、短路、烧毁、起火。 2、变压器:可以发现的隐患有接头松动,套管过热,接触不良(抽头变换器),过载,三相负载不平衡,冷却管堵塞不畅。其影响为产生电弧、短路、烧毁、起火。 3、电动机、发电机:可以发现的隐患是轴承温度过高,不平衡负载,绕组短路或开路,碳刷、滑环和集流环发热,过载过热,冷却管路堵塞。其影响为有问题的轴承可以引起铁芯或绕组线圈的损坏;有毛病的碳刷可以损坏滑环和集流环,进而损坏绕组线圈。还可能引起驱动目标的损坏。 4、电气设备维修检查,屋顶查漏,节能检测,环保检查,安全防盗,森林防火,无损探伤,质量控制,医疗领域检查等等也很有效益。 5、太阳能电池片/电池组件:利用超高的热灵敏度(NETD),能够灵敏、准确的感应出被测物表面发生微小温度变化,并通过非接触检测方式实现对太阳能电池片或组件缺陷的检测。将产品缺陷位置直观准确地显示在红外热图中,为使用者提供方便快速的检测方案。也使得红外热像仪在光伏领域得到了广泛的应用。

高光谱图像分类讲解学习

高光谱图像分类

《机器学习》课程项目报告 高光谱图像分类 ——基于CNN和ELM 学院信息工程学院 专业电子与通信工程 学号 2111603035 学生姓名曹发贤 同组学生陈惠明、陈涛 硕士导师杨志景 2016 年 11 月

一、项目意义与价值 高光谱遥感技术起源于 20 世纪 80年代初,是在多光谱遥感技术基础之上发展起来的[1]。高光谱遥感能够通过成像光谱仪在可见光、近红外、短波红外、中红外等电磁波谱范围获取近似连续的光谱曲线,将表征地物几何位置关系的空间信息与表征地物属性特征的光谱信息有机地融合在了一起,使得提取地物的细节信息成为可能。随着新型成像光谱仪的光谱分辨率的提高,人们对相关地物的光谱属性特征的了解也不断深入,许多隐藏在狭窄光谱范围内的地物特性逐渐被人们所发现,这些因素大大加速了遥感技术的发展,使高光谱遥感成为21 世纪遥感技术领域重要的研究方向之一。 在将高光谱数据应用于各领域之前,必须进行必要的数据处理。常用的数据处理技术方法包括:数据降维、目标检测、变化检测等。其中,分类是遥感数据处理中比较重要的环节,分类结果不但直接提取了影像数据有效信息,可以直接运用于实际需求中,同时也是实现各种应用的前提,为后续应用提供有用的数据信息和技术支持,如为目标检测提供先验信息、为解混合提供端元信息等。 相对于多光谱遥感而言,由于高光谱遥感的波谱覆盖范围较宽,因此我们可以根据需要选择特定的波段来突显地物特征,从而能够精确地处理地物的光谱信[2]。目前,许多国家开展大量的科研项目对高光谱遥感进行研究,研制出许多不同类型的成像光谱仪。高光谱遥感正逐步从地面遥感发展到航空遥感和航天遥感,并在地图绘制、资源勘探、农作物监测、精细农业、海洋环境监测等领域发挥重要的作用。高光谱遥感技术虽然是遥感领域的新技术,但是高光谱图像的分类一直制约着高光谱遥感的应用[3,4],因此对其进行研究显得尤为重要。 高光谱遥感图像较高的光谱分辨率给传统的图像分类识别算法提出严峻的挑战。波段维数的增加不仅加重了数据的存储与传输的负担,同时也加剧了数据处理过程的复杂性,并且由于波段与波段间存在着大量的冗余信息,从而使得传统图像分类算法并不适用于高光谱遥感图像的分类。传统

高光谱成像技术进展(光电检测技术大作业)

高光谱成像技术进展 By 130405100xx 一.高光谱成像技术的简介 高光谱成像技术的出现是一场革命,尤其是在遥感界。它使本来在宽波段不可探测的物质能够被探测,其重大意义已得到世界公认。高光谱成像技术光谱分辨率远高于多光谱成像技术,因此高光谱成像技术数据的光谱信息更加详细,更加丰富,有利于地物特征分析。有人说得好,如果把多光谱扫描成像的MSS ( multi-spectral scanner) 和TM( thematic mapper) 作为遥感技术发展的第一代和第二代的话, 那么高光谱成像( hyperspectral imagery) 技术则是第三代的成像技术。 高光谱成像技术的具体定义是在多光谱成像的基础上,从紫外到近红外(200-2500nm)的光谱范围内,利用成像光谱仪,在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谐波段对目标物体连续成像。在获得物体空间特征成像的同时,也获得了被测物体的光谱信息。 (一)高光谱成像系统的组成和成像原理 而所谓高光谱图像就是在光谱维度上进行了细致的分割,不仅仅是传统所谓的黑、白或者R、G、B的区别,而是在光谱维度上也有N个通道,例如:我们可以把400nm-1000nm分为300个通道。因此,通过高光谱设备获取到的是一个数据立方,不仅有图像的信息,并且在光谱维度上进行展开,结果不仅可以获得图像上每个点的光谱数据,还可以获得任一个谱段的影像信息。 目前高光谱成像技术发展迅速,常见的包括光栅分光、声光可调谐滤波分光、棱镜分光、芯片镀膜等。下面分别介绍下以下几种类别: (1)光栅分光光谱仪 空间中的一维信息通过镜头和狭缝后,不同波长的光按照不同程度的弯散传播,这一维图像上的每个点,再通过光栅进行衍射分光,形成一个谱带,照射到探测器上,探测器上的每个像素位置和强度表征光谱和强度。一个点对应一个谱段,一条线就对应一个谱面,因此探测器每次成像是空间一条线上的光谱信息,为了获得空间二维图像再通过机械推扫,完成整个平面的图像和光谱数据采集。

高光谱图像分类

《机器学习》课程项目报告 高光谱图像分类 ——基于CNN和ELM 学院信息工程学院 专业电子与通信工程 学号 2111603035 学生姓名曹发贤 同组学生陈惠明、陈涛 硕士导师杨志景 2016 年11 月

一、项目意义与价值 高光谱遥感技术起源于20 世纪80年代初,是在多光谱遥感技术基础之上发展起来的[1]。高光谱遥感能够通过成像光谱仪在可见光、近红外、短波红外、中红外等电磁波谱范围获取近似连续的光谱曲线,将表征地物几何位置关系的空间信息与表征地物属性特征的光谱信息有机地融合在了一起,使得提取地物的细节信息成为可能。随着新型成像光谱仪的光谱分辨率的提高,人们对相关地物的光谱属性特征的了解也不断深入,许多隐藏在狭窄光谱范围内的地物特性逐渐被人们所发现,这些因素大大加速了遥感技术的发展,使高光谱遥感成为21 世纪遥感技术领域重要的研究方向之一。 在将高光谱数据应用于各领域之前,必须进行必要的数据处理。常用的数据处理技术方法包括:数据降维、目标检测、变化检测等。其中,分类是遥感数据处理中比较重要的环节,分类结果不但直接提取了影像数据有效信息,可以直接运用于实际需求中,同时也是实现各种应用的前提,为后续应用提供有用的数据信息和技术支持,如为目标检测提供先验信息、为解混合提供端元信息等。 相对于多光谱遥感而言,由于高光谱遥感的波谱覆盖范围较宽,因此我们可以根据需要选择特定的波段来突显地物特征,从而能够精确地处理地物的光谱信[2]。目前,许多国家开展大量的科研项目对高光谱遥感进行研究,研制出许多不同类型的成像光谱仪。高光谱遥感正逐步从地面遥感发展到航空遥感和航天遥感,并在地图绘制、资源勘探、农作物监测、精细农业、海洋环境监测等领域发挥重要的作用。高光谱遥感技术虽然是遥感领域的新技术,但是高光谱图像的分类一直制约着高光谱遥感的应用[3,4],因此对其进行研究显得尤为重要。 高光谱遥感图像较高的光谱分辨率给传统的图像分类识别算法提出严峻的挑战。波段维数的增加不仅加重了数据的存储与传输的负担,同时也加剧了数据处理过程的复杂性,并且由于波段与波段间存在着大量的冗余信息,从而使得传统图像分类算法并不适用于高光谱遥感图像的分类。传统的分类方法往往需要很多数目的已知类别的训练样本,从而导致计算量大,时间复

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