典型地物光谱分析表
地物光谱反射率分析
地物光谱反射率分析实习报告实习题目：地物光谱测定实习时间，地点：天山堂前面空地贺兰堂地信专业机房实习目的：认识地物光谱反射率的规律，分析典型地物的光谱特征使用仪器：地物光谱分析仪测量目标的基本信息：草地，裸地，水泥路，红灌丛，绿灌丛环境参数表：气温：18度实习内容，实习步骤：1. 用ASD软件打开外业测量地物光谱数据，去除十条曲线中明显异常曲线打开ASD软件→file→open→选中测得的十条曲线→打开→选择加载的十条数据→view→graph data→在空白处右击→customization dialog→axis→min/max(设置max为1)，根据图形删除其中一条或多条异常曲线（在目录中直接删除）2.对符合条件的地物光谱曲线进行处理(导出每种地物的JPG、tab 和平均值.mn数据)①加载符合条件的曲线（方法与步骤1相同）→export→分别选择jpg，设置输出路径和文件名，点击export即可②求每种地物的平均值曲线Process→statistics→选择mean→设置输出路径和文件名即可对于上述导出的平均值曲线，点击export→分别选择text格式，设置输出路径和文件名，点击export即可导出.dat文件3.处理数据①对每种地物的jpg文件，只需要分析其曲线特征（联系地物实际特性来分析其在可见光（380-760nm）和近红外（760-1500nm）之间的光谱特征）②将上述的dat文件（五个）分别用excel打开，并且计算红、绿、蓝波段的平均值，蓝光101-171，绿光171-251，红光281-341，将计算好的五组数据放入新的excel表中，并绘制折线图③将步骤2中的各种地物平均值数据在ASD中打开，方法如步骤1所示，并将其按照jpg格式导出，并对其进行分析。
反射率曲线及分析：0.65um之间，植被的反射率曲线出现了一个小波峰，由于这个波段式可见光波段，说明植物叶绿素对蓝光和红光吸收作用强，而对绿光的反射作用强，在0.7～0.8um之间出现了一个陡坡，到1.1um附近有一峰值，这是植被特有的特征。
地物光谱 实验报告
地物光谱实验报告地物光谱实验报告一、引言地物光谱是指地球表面上各种物质对太阳辐射的反射和吸收特性。
通过对地物光谱的研究，可以了解地球表面的组成、结构和特征，对于地质勘探、环境监测和农业生产等领域具有重要意义。
本实验旨在通过测量不同地物的光谱曲线，探究地物的反射和吸收特性。
二、实验方法1. 实验材料准备本实验使用的材料有：植物叶片、土壤样本、水样本、红外线灯、光谱仪等。
2. 实验步骤(1) 将植物叶片、土壤样本和水样本分别放置在光谱仪下方，保持距离一致。
(2) 打开光谱仪，选择合适的测量模式。
(3) 调整光谱仪的参数，确保测量的准确性。
(4) 依次测量植物叶片、土壤样本和水样本的光谱曲线。
(5) 记录测量结果，并进行数据分析。
三、实验结果与分析1. 植物叶片的光谱曲线通过测量不同植物叶片的光谱曲线，我们可以观察到不同波长的光线在叶片上的反射和吸收情况。
一般来说，叶绿素对绿光的吸收最强，因此叶片在绿光下呈现出较暗的颜色。
而在红光和蓝光下，叶片的反射率较高，因此呈现出较亮的颜色。
2. 土壤样本的光谱曲线土壤样本的光谱曲线受土壤成分和湿度等因素的影响较大。
一般来说，泥质土壤在近红外区域的反射率较高，而砂质土壤在可见光区域的反射率较高。
此外，土壤湿度的增加会导致光谱曲线向长波段方向移动。
3. 水样本的光谱曲线水样本的光谱曲线与水的透明度和溶解物质的浓度有关。
一般来说，纯净的水在可见光区域的反射率较低，而在红外区域的反射率较高。
当水中溶解物质的浓度增加时，光谱曲线会发生变化，反射率会随之增加或减小。
四、实验结论通过本实验的测量和分析，我们得出以下结论：1. 植物叶片的光谱曲线受叶绿素的吸收作用影响较大，不同波长的光线在叶片上的反射和吸收情况不同。
2. 土壤样本的光谱曲线受土壤成分和湿度的影响，不同类型的土壤在不同波长的光线下的反射率不同。
3. 水样本的光谱曲线受水的透明度和溶解物质的浓度影响，纯净水在可见光区域的反射率较低。
etm数据典范地物光谱采集方法介绍[整理版]
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ETM 数据典型地物光谱采集方法介绍地物, 光谱, ETM, 典型, 数据遥感的物理基础是地物对电磁波的反射、吸收和发射特性；遥感研究的最终目的是应用，遥感技术及其应用实质上是一个地物电磁波谱特性成像与反演的问题，要想利用遥感图像正确有效地分析问题、解决问题，必须对各类地物波谱特性及其变化规律有较全面、深入的认识。
过去，在对地物波谱特性研究方面，人们更多地侧重于在地面和实验室进行光谱的测试与研究，而对卫星数据地物光谱特性的研究不足，这使得理论研究和应用研究不能很好地相结合，理论研究的成果不能有效地、更直接地指导应用。
遥感应用的实践证明，地物波谱研究不仅包括地面（近地面）地物光谱测量和研究，而且还应包括同步（准同步）航天遥感数据的光谱采集与研究。
Landsat-7 ETM+数据是目前及今后我国遥感用户使用最多的遥感数据源之一，本文以北京幅ETM+数据为例，概括介绍如何利用Landsat7 ETM+数据采集、反演地物光谱数据。
1.1．数据的选择与预处理根据研究区植被的季节变化特点，选择了2001年4月1号、2001年4月17号、2001年5月19号和2001年6月4号4个时相北京幅ETM+数据，考虑到白天的热红外波段6的数据对本项研究没有太大的意义，另外，从光谱的角度来说全色波段8并不是一个独立的波段，所以此研究所使用的是ETM+波段1~5、波段7共5个波段的数据。
首先对以上4个时相的遥感数据做系统级校正，然后对它们进行精确的空间配准，使相同地物在不同时相的遥感图像上的位置相一致，并使多时相遥感数据处于同一地理坐标系统之下。
2．典型地物类型选择首先，根据地物在遥感图像上的影像特征并结合专业知识，在图像上初步选择水体、植被（小麦、林地）、裸沙地、城镇和机场跑道为典型地物样本14个，然后，到实地进行考察，对所选典型地物的类型及位置进行检查和调整。
3.3．光谱数据采集先从遥感图像上读取各样本点在各波段上的灰度值（DN值），并对样本的灰度值进行统计运算和数值分析，结合遥感图像的影像特征进行样本的筛选与纯化。
地物光谱反射实验报告
一、实验目的1. 学习地物光谱反射率的测定方法。
2. 认识地物光谱反射率的规律。
3. 掌握绘制地物反射光谱曲线。
4. 分析不同地物在不同波段的光谱反射特征。
二、实验原理地物光谱反射实验是基于地物对太阳辐射的反射、吸收和透射特性来进行的。
当太阳光照射到地物表面时，地物会吸收一部分能量，同时反射一部分能量。
反射的光谱特征可以反映地物的物理和化学性质，如颜色、成分、水分含量等。
实验原理如下：1. 反射定律：入射光线、反射光线和法线在同一平面内，入射光线和反射光线分居法线两侧，入射角等于反射角。
2. 光谱反射率：地物对某一波长的光线的反射率是指反射光强度与入射光强度的比值。
3. 光谱反射曲线：将地物在不同波长的光谱反射率绘制成曲线，即可得到地物的光谱反射曲线。
三、实验仪器与材料1. 仪器：- 地物光谱仪- 移动平台- 温度计- 湿度计- 数据采集器2. 材料：- 不同地物样本（如植被、土壤、水体、岩石等）- 标准白板四、实验步骤1. 样本准备：将不同地物样本清洗干净，并在实验前测量其温度和湿度。
2. 光谱反射率测定：- 将地物样本放置在光谱仪下，调整光谱仪的参数，使其对准样本表面。
- 打开光谱仪，记录样本在不同波长的光谱反射率。
- 重复测量多次，取平均值。
3. 数据记录与处理：- 将实验数据记录在表格中。
- 使用绘图软件绘制地物光谱反射曲线。
4. 结果分析：- 分析不同地物在不同波段的光谱反射特征。
- 比较不同地物的光谱反射曲线，探讨其差异的原因。
五、实验结果与分析1. 植被：植被在可见光波段（400-700nm）的光谱反射率较低，在近红外波段（700-1100nm）的光谱反射率较高。
这主要归因于叶绿素对光的吸收和反射。
在红光波段（660-680nm）附近，植被的光谱反射率有一个峰值，称为“红边”，这是由于叶绿素对红光的吸收较强，对绿光的吸收较弱造成的。
2. 土壤：土壤的光谱反射率在可见光波段和近红外波段都较低，但在短波红外波段（1100-2500nm）的光谱反射率较高。
各典型地物的光谱曲线-文档资料
常见地物比较光谱曲线 植被光谱曲线 土壤光谱曲线 水体光谱曲线 岩石光谱曲线
地物波谱特征
在可见光与近红外波段，地表物体自身的辐射几乎等于零。地物
发出的波谱主要以反射太阳辐射为主。太阳辐射到达地面之后， 物体除了反射作用外，还有对电磁辐射的吸收作用。电磁辐射未 被吸收和反射的其余部分则是透过的部分，即： 到达地面的太阳辐射能量＝反射能量＋吸收能量＋透射能量 一般而言，绝大多数物体对可见光都不具备透射能力，而有些物 体如水，对一定波长的电磁波透射能力较强，特别是对0. 45 ~ 0. 56μm的蓝绿光波段，一般水体的透射深度可达10~20 m，清澈 水体可达100 m的深度。 对于一般不能透过可见光的地面物体，波长5 cm的电磁波却有透 射能力，如超长波的透射能力就很强，可以透过地面岩石和土壤。
土壤的光谱曲线
自然状态下，土壤表面的 反射率没有明显的峰值和 谷值，一般来说，土质越 细反射率越高。有机质和 含水量越高反射率越低， 土类与肥力也对土壤反射 率有影响。但由于其波谱 曲线较平滑，所以在不同 光谱段的遥感影像上土壤 亮度区别并不明显。
水体的光谱曲线
水体反射率较低，小于 10%，远低于大多数的其 他地物，水体在蓝绿波段 有较强反射，在其他可见 光波段吸收都很强。纯净 水在蓝光波段最高，随波 长增加反射率降低。在近 红外波段反射率为0；含叶 绿素的清水反射率峰值在 绿光段，水中叶绿素越多 则峰值越高。这一特征可 监测和估算水藻浓度。 而浑浊水、泥沙水反射率 高于以上，峰值出现在黄 红区。
岩石的光谱曲线
岩石反射曲线无统一特 征，矿物成分、矿物含 量、风化程度、含水状 况、颗粒大小、表面光 滑度、色泽都有影响。 例如：浅色矿物与暗色 矿物对其影响较大，浅 色矿物反射率高，暗色 矿物反射率低。 自然界岩石多被植、被 土壤覆盖，所以与其覆 盖物也有关
地物光谱的采集与分析
地物光谱的采集与分析地物光谱的采集与分析是一种重要的地球科学技术方法，广泛应用于地貌、植被、土壤、水体等地物特征的研究和监测中。
地物光谱是指不同物质对不同波长光的反射和吸收特性，通过采集和分析地物的光谱数据，可以获取物质的成分、结构、特征等信息，进而实现地球资源的合理利用和环境的管理。
地物光谱的采集主要通过遥感技术实现，遥感传感器可通过空间平台（如卫星、飞机、无人机）采集地物的反射、辐射、发射等光谱数据。
遥感传感器主要分为光学传感器和微波传感器两类，光学传感器主要包括多光谱、高光谱和超光谱传感器，微波传感器主要包括合成孔径雷达（SAR）和微波辐射计（MWR）。
这些传感器在不同波段范围内可获取波长和能量特征不同的地物反射光谱，用于进行地物分类、变化检测等研究。
地物光谱的采集与分析过程包括数据获取、预处理、分类与识别、特征提取等多个环节。
首先，需要获取地物光谱数据，包括几何校正、辐射定标、大气校正等预处理，以消除传感器影响和环境干扰。
然后，进行地物分类与识别，通过光谱特征的统计学分析、机器学习等方法，将光谱数据划分为不同的类别或类型，如植被、水体、岩石等。
此外，还可结合地物光谱与其他遥感数据（如高程数据、热红外数据）进行多源数据融合，提高分类精度和信息提取效果。
最后，进行地物特征提取，通过分析不同地物光谱的反射率、吸收率等特征参数，揭示地物的性质、空间分布和变化规律。
地物光谱的采集与分析在许多领域有广泛应用。
例如，在地质领域中，光谱数据可用于岩性分类、矿石勘探等研究，通过不同矿物的光谱特征提取，可以判断矿产资源的类型和含量。
在生态领域中，光谱数据可用于植被类型、植物生理状态等研究，通过植被光谱的反射和吸收特征，可以评估生态系统的健康情况和生物多样性。
在环境领域中，光谱数据可用于水质、空气质量等监测，通过水体和大气的光谱特征，可以分析污染程度和环境变化。
然而，地物光谱的采集与分析也存在一定的挑战与问题。
矿物岩石高光谱数据库分析_万余庆
矿物岩石高光谱数据库分析¹万余庆¹ 张凤丽º 闫永忠¹(¹中国煤田地质总局航测遥感局,西安710054;º山东科技大学地科院,泰安271019)摘要:U SGS-M IN、JPL、JHU、IGCP-264、A ST ER等是当前国际上几个常用的光谱数据库。
本文通过分析这些光谱库数据,发现某些矿物的光谱在不同光谱库中有较大的差异,甚至在同一光谱库中也有多种曲线形态。
由此进一步分析并验证了由矿物组成的各类岩石在光谱特征上存在更大的变异。
这些差异都会给高光谱遥感图像分析带来不利影响。
文中讨论了影响矿物、岩石光谱特征的几个因素,并指出了建立光谱库的注意事项。
关键词:高光谱遥感 影响因素 矿物岩石光谱库1 概述高光谱遥感开始于20世纪80年代,目前已经从实验转向实用阶段。
迄今为止,国际上已有近40多套航空成像光谱仪投入使用[1,2]。
2000年11月21日,EO-1卫星成功发射,已经可以对全球进行高光谱成像[11]。
与高光谱传感器同步发展的是高光谱遥感信息处理技术的开发和光谱库的研建[1,3,12],其中地物的高精度分类识别与信息提取是高光谱遥感应用的一个重要方面。
在分类识别过程中,光谱库起着判别标志的作用。
光谱库是由分光计在一定条件下测得的各类地物反射光谱数据的集合。
由于地物的光谱受到多种因素的影响[4],使得一些矿物的光谱在不同光谱库间差异较大;而且这些光谱库都是在实验室测得的,与野外环境不同,使光谱库的实用性有所降低。
本文经过野外试验和室内分析的对比,提出了建立光谱库时需要注意的因素。
2 当前国际上常见光谱库特征分析当前常见光谱库有6个,公开提供电子版的有USGS、JPL、JHU、IGCP-264、AST ER。
1)1987年中国科学院空间科学技术中心出版了“中国地球资源光谱信息资料汇编”,含岩石、土壤、水体、植被、农作物等地物的波谱曲线共1000条,并有相应的实验分析报告。
遥感地学分析地物光谱特征分析
遥感地学分析地物光谱特征分析遥感地学分析地物光谱特征是通过遥感技术获取地物的光谱信息并进行分析。
光谱是电磁波在不同波长处的分布情况，地物在遥感图像中的光谱特征可以提供关于其组成、结构和性质的信息。
地物光谱特征分析是遥感地学的重要研究内容，对于地物分类、环境监测和资源调查等应用具有重要意义。
地物光谱特征分析基于遥感图像中的光谱曲线，通过对比不同地物的光谱特征，可以帮助我们区分地物类型，并了解地物的空间分布、数量和变化情况。
光谱特征分析主要包括以下几个方面的内容。
首先是光谱曲线的形态分析。
不同地物的光谱曲线形态有所不同，通过对光谱曲线的起伏、波峰、波谷等形态特征进行分析，可以帮助我们鉴别地物类型。
比如，水体的光谱曲线具有明显的吸收特征，而植被的光谱曲线则显示出明显的吸收波段和反射波段，利用这些形态特征可以将水体和植被进行区分。
其次是光谱曲线的能量分析。
地物的光谱曲线能量分布情况与地物的组成和结构有关。
通过分析不同波段上的光谱能量分布情况，可以获得地物的组成信息。
例如，植被含有大量的叶绿素，对红辐射吸收较强，因此在红光波段上反射较少的能量。
反之，水体和土地等地物则在红光波段上反射较多的能量。
通过这种能量分布的差异，可以将植被、水体和土地等地物进行区分。
此外，也可以通过计算光谱特征参数来分析地物光谱特征。
常用的光谱特征参数包括植被指数、水体指数等。
植被指数可以反映植被的绿度和生长状况，常用的有归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）。
水体指数则用于提取水体的光谱特征，常用的有归一化水体指数（NDWI）和水体影像差异指数（MNDWI）。
通过计算这些指数，可以量化地物的光谱特征，进一步分析地物类型和性质。
最后，地物光谱特征分析还可以通过光谱数据库和遥感图像分类技术进行辅助分析。
光谱数据库是一种记录不同地物的光谱特征的库，可以通过与遥感图像的光谱曲线进行对比，帮助我们确定地物类型。
遥感图像分类技术通过对图像中的像元进行分类，将不同的光谱特征的像元归类到不同的地物类型中。