光谱数据处理流程解析
渤海SVC 光谱数据处理
2009.9.9
一．基本原理
水体遥感反射率的计算公式为：
/(0)rs w d R L E +=
其中，水面入射辐照度比(0)d E +又为：
(0)*/d p p E L πρ+=
p L 为标准板的反射信号；
p ρ为标准板的反射率。
而水面以上水体信号组成可表示为公式：
*u w f sky wc g L L L L L ρ=+++
其中：u L 代表传感器接收到的总信号；
w L 是进入水体的光被水体散射回来后进入传感器的离水辐射率，是我们需要得到的量。
f ρ为菲涅尔反射系数，
平静水面可取r=0.022,在5m/s 左右风速的情况下, r 可取0.025, 10m/s 左右风速的情况下, 取0.026—0.028（唐军武，2004）。
s k y L 是天空光信号，通过实地测量得到；
wc L 是来自水面白帽的信号、g L 是来自太阳耀斑的信号。这两部分信号不携带任何水体信息，在测量过程中通过采用特定的观测几何来避免和去除。
具体可参考《环境遥感模型与应用》
二．处理流程：
1.生成moc 文件：将测量得到的原始光谱XXX.sig 文件通过overlap 处理后得到去除传感器间重复波段影响后的平滑光谱曲线：
①安装运行SVC-HR1024软件，选择tools —SIG file overlap ，在browser 中选择要处理的.sig 文件；
②点击process all files 进行处理，生成的moc 文件自动保存在与.sig 同一个文件夹下面。 数据储存：为每一天新建一个以日期命名的文件夹，根据这一天所测的站点数，建立以相应点号命名的子文件夹以储存各点位测得的光谱数据(包括原始.sig 和生成的_moc.sig 文件)
2.制作.meta 文件：根据原始观测记录在.meta 文件中写入对应的水体测量（No_water_files ）、天空光测量（No_sky_files ）、灰板测量光谱曲线（No_plaq_files ）及灰板反射率的文件储存路径信息，以辅助反射率的计算。
数据储存：新建meta文件夹将制作的各站点meta文件存入其中，各站点meta文件的命名为日期+点号:如061901.meta
3. 计算各站点Rrs：
①在文件夹SVC光谱处理程序--091225-不除积分时间\bin\bin.x86\rrs_s2000.exe路径下启动光谱处理软件：
②导入该站点meta文件：
③参数设置：
根据风速设置菲涅尔系数；
在channel to use当中选择参与计算的光谱曲线:将偏离较大的水体、天空或灰板光谱去除后，可通过show row data命令重新显示查看；
通常在计算前勾选smooth data复选框，以得到平滑后的水体反射率曲线
Lambda range中可以设置窗口中显示的波段区间（通常显示查看350到1500nm的光谱，对最终得到的水体光谱曲线我们尤其关注350-900nm区间内的光谱是否正常）。
设置完成后选择compute Rrs命令计算水体反射率。
4.保存数据：处理好后的结果可点击save as ASCII保存为文本文件，然后将此站点反射率导入到excel表中，注意把相应的列名命名为Rrs_日期点号：如Rrs_061901
光谱数据处理流程解析
渤海SVC 光谱数据处理 2009.9.9 一．基本原理 水体遥感反射率的计算公式为： /(0)rs w d R L E += 其中，水面入射辐照度比(0)d E +又为： (0)*/d p p E L πρ+= p L 为标准板的反射信号； p ρ为标准板的反射率。 而水面以上水体信号组成可表示为公式： *u w f sky wc g L L L L L ρ=+++ 其中：u L 代表传感器接收到的总信号； w L 是进入水体的光被水体散射回来后进入传感器的离水辐射率，是我们需要得到的量。 f ρ为菲涅尔反射系数， 平静水面可取r=0.022,在5m/s 左右风速的情况下, r 可取0.025, 10m/s 左右风速的情况下, 取0.026—0.028（唐军武，2004）。 s k y L 是天空光信号，通过实地测量得到； wc L 是来自水面白帽的信号、g L 是来自太阳耀斑的信号。这两部分信号不携带任何水体信息，在测量过程中通过采用特定的观测几何来避免和去除。 具体可参考《环境遥感模型与应用》 二．处理流程： 1.生成moc 文件：将测量得到的原始光谱XXX.sig 文件通过overlap 处理后得到去除传感器间重复波段影响后的平滑光谱曲线： ①安装运行SVC-HR1024软件，选择tools —SIG file overlap ，在browser 中选择要处理的.sig 文件； ②点击process all files 进行处理，生成的moc 文件自动保存在与.sig 同一个文件夹下面。 数据储存：为每一天新建一个以日期命名的文件夹，根据这一天所测的站点数，建立以相应点号命名的子文件夹以储存各点位测得的光谱数据(包括原始.sig 和生成的_moc.sig 文件) 2.制作.meta 文件：根据原始观测记录在.meta 文件中写入对应的水体测量（No_water_files ）、天空光测量（No_sky_files ）、灰板测量光谱曲线（No_plaq_files ）及灰板反射率的文件储存路径信息，以辅助反射率的计算。
大数据处理流程的主要环节
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的
大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素
红外吸收光谱法试题和答案解析
红外吸收光谱法 一、选择题 1. CH 3—CH 3的哪种振动形式是非红外活性的（1） （1）υC-C （2）υC-H （3）δasCH （4）δsCH 2. 化合物中只有一个羰基.却在1773cm -1和1736 cm -1 处出现两个吸收峰.这是因 为（3） （1）诱导效应 （2）共轭效应 （3）费米共振 （4）空间位阻 3. 一种能作为色散型红外光谱仪的色散元件材料为（4） （1）玻璃 （2）石英 （3）红宝石 （4）卤化物晶体 4. 预测H 2S 分子的基频峰数为（2） （1）4 （2）3 （3）2 （4）1 5. 下列官能团在红外光谱中吸收峰频率最高的是（4） （1） （2）—C ≡C — （3） （4）—O —H 二、解答及解析题 1. 把质量相同的球相连接到两个不同的弹簧上。弹簧B 的力常数是弹簧A 的力常数的两倍.每个球从静止位置伸长1cm.哪一个体系有较大的势能。 答：M h hv E k 2π= = ;所以B 体系有较大的势能。 2. 红外吸收光谱分析的基本原理、仪器.同紫外可见分光光度法有哪些相似和不同之处 答： 红外 紫外 基本原理 当物质分子吸收一定波长的光能.能引起分子振动和转动的能及跃迁.产生的吸收光谱一般在中红外区.称为红外光谱 当物质分子吸收一定波长的光能.分子外层电子或分子轨道电子由基态跃迁到激发态.产生的吸收光谱一般在紫外-可见光区。 仪器 傅立叶变换红外光谱仪 紫外可见光分光光度计 相同：红外光谱和紫外光谱都是分子吸收光谱。 不同：紫外光谱是由外层电子跃迁引起的。电子能级间隔一般约为1~20eV; 而红外光谱是分子的振动能级跃迁引起的.同时伴随转动能级跃迁.一般振动能级间隔约为~1eV 。
高光谱数据处理工具软件使用手册
高光谱数据处理工具软件使用手册 一数据读取操作 1 读取南京中地仪器公司的光谱数据（单个文件） [sampleName,lambda,spectrum ]=hyperReadZD(fname) 2 读取北师大波谱库的数据（单条记录） [metaInfo,lambda,spectrum]=hyperReadSPL(fname,iStart,iEnd,i Step,desPathStr) 参数：如果输入参数iStart,iEnd,iStep则将读取的波谱数据按照以上三个参数进行重采样。三参数的含义分别是：起始波段（nm），终止波段(nm)，采样间隔（nm）；如果输入desPathStr，则将采样后的结果作为zip文件保存在目录desPathStr内。 3 读取Envi波谱库数据（单个文件，多条记录） [samplename,lambda,spectral]=hyperReadEnvi(fname) 4 读取ASD波谱仪数据 [measured, lambda, reference] = hyperReadAsd(filename) 5 读取高光谱影像数据（AVIRIS格式） [M, wavelengths_nm] = hyperReadAvirisRfl(filename, height, width, bands) 二数据转换 1 高光谱立方体数据转换为二维数组 [M] = hyperConvert2d(M) 输入： M - 高光谱立方体数据(m x n x p) 输出： M –二维矩阵形式(p x N) 2 将二维数组转换为数据立方体 [img] = hyperConvert3d(img, h, w, numBands) 输入： M –二维数据矩阵 (p x N) 输出： M –三维数据立方体 (m x n x p) 3 光谱重采样 [ output ] = hyperResample( M, currentWaveLengths, desiredWaveLengths ) 输入： M –二维高光谱数据矩阵 (p x N)
紫外光谱分析实验数据处理部分
【实验数据处理部分】 一．由实验测得的数据可以得到以下几个谱图： 1.苯蒸气的紫外吸收光谱： 左图中，苯的K吸 收带大约在214nm处， B吸收带在256nm左右。 并且，苯蒸气的精细结 构（主要指苯分子的振 动能级）清晰可见。 另外，由于滴加到 比色皿中的苯过多导致 浓度偏大，A值偏大。 （超过了1.0）。 2.不同取代基对苯的紫外吸收带的影响： （1）、苯甲酸与苯乙烯： 左图中，①②标示的 是苯蒸气的K带和B带； ③表示的是苯甲酸的K 吸收带；而④⑤表示的是 苯乙烯的E2带和K带。 （其中为了使谱图便于 比对，将苯蒸气的吸光度 值成比例地缩小了一定 的数值。） 读图可知： 与苯比较，羧基(吸 电子基)取代的苯环，其K 吸收带发生了红移，B吸 收带也有一定程度的红 移，但强度变弱了； 而对于苯乙烯，由于乙烯基双键的存在，增大了苯环的共轭体系，使得价电子跃迁所需要的能量变低，因而发生了很大程度的红移，E2带和K带分别红移至210nm和245nm处。 (2)、苯酚和苯胺：
图中，①②标示的是 苯蒸气的K带和B带； ③④表示的是苯酚的K 吸收带和B吸收带；而 ⑤⑥⑦则表示苯胺的E2 带、K带和B带。 读图可知： 苯酚的E2吸收带与 K吸收带合并了，原因是 酚羟基的助色作用使得 吸收带发生红移，同样 地，与苯相比，苯酚的B 吸收带也发生了红移； 苯胺的氮原子上含 有孤对电子，也和酚羟基一样具有助色效应，因此苯胺的各个吸收带也发生了一定程度的红移（相比较于苯而言）。 二、溶液性质对取代苯紫外吸收的影响： 1.苯酚与其碱性溶液： 图中：①②③分别标 示的是苯酚在碱性溶液 中的E2吸收带、K吸收 带和B吸收带的大致位 置；而④⑤则分别标示苯 酚在中性溶液中的K吸 收带和B吸收带的位置。 读图可知： 由于碱性溶液中的 酚羟基以氧负离子形式 存在，使得酚羟基的助色 作用大大增强，因而苯环 的吸收带均发生较大的 红移。 例如：原本在苯酚的 紫外吸收图谱中未能读出的E1、E2吸收带，此时可以大致从图中读出；另外，碱性溶液中，苯酚的K带红移至245nm左右，B带红移至290nm左右。 苯酚在碱性溶液中的变化见下图：
红外与近红外光谱常用数据处理算法
一、数据预处理 （1）中心化变换 （2）归一化处理 （3）正规化处理 （4）标准正态变量校正（标准化处理）（Standard Normal Variate,SNV）（5）数字平滑与滤波（Smooth） （6）导数处理（Derivative） （7）多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction,MSC） （8）正交信号校正（OSC） 二、特征的提取与压缩 （1）主成分分析（PCA） （2）马氏距离 三、模式识别（定性分类） （1）基于fisher意义下的线性判别分析（LDA） （2）K-最邻近法（KNN） （3）模型分类方法（SIMCA） （4）支持向量机（SVM） （5）自适应boosting方法（Adaboost） 四、回归分析（定量分析） （1）主成分回归（PCR） （2）偏最小二乘法回归（PLS） （3）支持向量机回归（SVR）
一、数据预处理 （1） 中心化变换 中心化变换的目的是在于改变数据相对于坐标轴的位置。一般都是希望数据集的均值与坐标轴的原点重合。若x ik 表示第i 个样本的第k 个测量数据，很明显这个数据处在数据矩阵中的第i 行第k 列。中心化变换就是从数据矩阵中的每一个元素中减去该元素所在元素所在列的均值的运算： u ik k x x x =- ，其中k x 是n 个样本的均值。 (2) 归一化处理 归一化处理的目的是是数据集中各数据向量具有相同的长度，一般为单位长度。其公式为： 'ik x = 归一化处理能有效去除由于测量值大小不同所导致的数据集的方差，但是也可能会丢失重要的方差。 （3）正规化处理 正规化处理是数据点布满数据空间，常用的正规化处理为区间正规化处理。其处理方法是以原始数据集中的各元素减去所在列的最小值，再除以该列的极差。 min() 'max()min() ik ik k k x xk x x x -= - 该方法可以将量纲不同，范围不同的各种变量表达为值均在0~1范围内的数据。但这种方法对界外值很敏感，若存在界外值，则处理后的所有数据近乎相等。 （4） 标准化处理（SNV ）也称标准正态变量校正 该处理能去除由单位不同所引起的不引人注意的权重，但这种方法对界外点不像区间正规化那样的敏感。标准化处理也称方差归一化。它是将原始数据集各个元素减去该元素所在列的元素的均值再除以该列元素的标准差。 ';ik k ik k k x x x S S -==
简析大数据及其处理分析流程
昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚
简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。
高光谱数据处理基本流程
高光谱数据处理基本流 程 The document was finally revised on 2021
高光谱分辨率遥感 用很窄（10-2l）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，每个像元均可提取一条连续的光谱曲线，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（Imaging Spectrometry）遥感。 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——有些传感器可以在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，数据量成指数增加； （5）信息冗余增加——由于相邻波段高度相关，冗余信息也相对增加。 优点： （1）有利于利用光谱特征分析来研究地物； （2）有利于采用各种光谱匹配模型； （3）有利于地物的精细分类与识别。 ENVI高光谱数据处理流程： 一、图像预处理 高光谱图像的预处理主要是辐射校正，辐射校正包括传感器定标和大气纠正。辐射校正一般由数据提供商完成。 二、显示图像波谱 打开高光谱数据，显示真彩色图像，绘制波谱曲线，选择需要的光谱波段进行输出。 三、波谱库 1、标准波谱库 软件自带多种标准波谱库，单击波谱名称可以显示波谱信息。 2、自定义波谱库
ENVI提供自定义波谱库功能，允许基于不同的波谱来源创建波谱库，波谱来源包括收集任意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文件、感兴趣区均值、波谱破面和曲线等等。 3、波谱库交互浏览 波谱库浏览器提供很多的交互功能，包括设置波谱曲线的显示样式、添加注记、优化显示曲线等 四、端元波谱提取 端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的特征地物类型，它实际上代表图像中没有发生混合的“纯点”。 端元波谱的确定有两种方式： （1）使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”，一般从标准波谱库选择； （2）在遥感图像上得到的“图像端元”。 端元波谱获取的基本流程： （1）MNF变换 重要作用为：用于判定图像内在的维数；分离数据中的噪声；减少计算量；弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足。 （2）计算纯净像元指数PPI PPI生成的结果是一副灰度的影像，DN值越大表明像元越纯。 作用及原理：
红外吸收光谱分析
第三章红外吸收光谱分析 3.1概述 3.1.1红外吸收光谱的基本原理 红外吸收光谱法又称为分子振动转动光谱，属于分子光谱的范畴，是有机物结构分析的重要方法之一。当一定频率的红外光照射分子时，若分子中某个基团的振动频率和红外辐射的频率一致，两者产生共振，光的能量通过分子偶极矩的变化传递给分子，该基团就吸收了这个频率的红外光，产生振动能级跃迁；如果红外辐射的频率和分子中各基团的振动能级不一致，该频率的红外光将不被吸收。如果用频率连续变化的红外光照射某试样，分子将吸收某些频率的辐射，引起对应区域辐射强度的减弱，用仪器以吸收曲线的形式记录下来，就得到该试样的红外吸收光谱，稀溶液谱带的吸光度遵守Lambert-Beer定律。 图3-1为正辛烷的红外吸收光谱。红外谱图中的纵坐标为吸收强度，通常用透过率或吸光度表示，横坐标以波数或波长表示，两者互为倒数。图中的各个吸收谱带表示相应基团的振动频率。各种化合物分子结构不同，分子中各个基团的振动频率不同。其红外吸收光谱也不同，利用这一特性，可进行有机化合物的结构分析、定性鉴定和定量分析。 图3-1 正辛烷的红外光谱图 几乎所有的有机和无机化合物在红外光谱区均有吸收。除光学异构体，某些高分子量的高聚物以及一些同系物外，结构不同的两个化合物，它们的红外光谱一定不会相同。吸收谱带出现的频率位置是由分子振动能级决定，可以用经典力学(牛顿力学)的简正振动理论来说明。吸收谱带的强度则主要取决于振动过程中偶极矩的变化和能级跃迁的概率。也就是说，红外光谱中，吸收谱带的位置、形状和强度反映了分子结构的特点，而吸收谱带的吸收强度和分子组成或官能团的含量有关。
红外光谱特征峰解析常识
红外光谱特征峰解析常识 编写李炎平 红外特征光谱峰存在一定特征规律，正确的记录了化学结构和特征，识记特征波谱峰有助于我们解析红外光谱。下面我将一些特征波谱峰简要罗列如下，如有疏漏之处还望批评指出。 , 羟基:特征峰范围(3650~3200)cmˉ1，一般在 3600cmˉ1处有较强峰。 , 羧基:特征峰范围(3500~2500)cmˉ1，一般峰波 数小于羟基。 , 饱和烷烃—C—H :特征峰小于3000cmˉ1，一般在 (2950~2850)cm处，如有峰在(1390~1360)cmˉ1 处，则说明有—CH,如有峰在1450cmˉ1处，则说3 明有——， CH2 , 不抱和烷烃:特征峰大于3000cmˉ1，对于烯烃 _C,C,H在3050 cmˉ1处和(1600~1330)cmˉ1 ,C,C,H处有峰，对于炔烃在(3360~3250)cmˉ1 处有峰，在(700~600)cmˉ1处有枪宽峰。 C,C, 对于:在(1700~1645)cmˉ1处有特征峰，不 过不太明显，只具有指示作用。 ,CHO,,COC,,,COOC,, 对于在(1900~1600)cm处有强峰。 ,C,O,,,C,O,C,,,C,N,,,C,O,C,, 指纹区:等，在 (1330~900)cmˉ1处有中强峰， , 对于:在(900~400)cmˉ1处有中强或弱峰。 (CH)2n
, 对于醛类:特征范围为羰基峰+(2900~2700)cmˉ1。 , 对于:在(1300~900)cmˉ1处有两强峰(可,C,O,C, 能有一个弱峰)。 , 特征区范围(4400~1330)cmˉ1，指纹区范围(1330~400)cmˉ1。 , 通常将中红外光谱区域划分为四个部 分。 1)4000~2500cm-1，为含氢基团的伸 缩振动区，通常称为“氢键区”。 2)2500~2000cm-1叁键和累积双键区。 3)2000~1500cm-1，双键区。 4)小于1500cm-1，单键区。
高光谱数据处理基本流程
高光谱分辨率遥感 用很窄（10-2l）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，每个像元均可提取一条连续的光谱曲线，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（ImagingSpectrometry）遥感。 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——有些传感器可以在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，数据量成指数增加； （5）信息冗余增加——由于相邻波段高度相关，冗余信息也相对增加。 优点： （1）有利于利用光谱特征分析来研究地物； （2）有利于采用各种光谱匹配模型； （3）有利于地物的精细分类与识别。 ENVI高光谱数据处理流程： 一、图像预处理 高光谱图像的预处理主要是辐射校正，辐射校正包括传感器定标和大气纠正。辐射校正一般由数据提供商完成。 二、显示图像波谱 打开高光谱数据，显示真彩色图像，绘制波谱曲线，选择需要的光谱波段进行输出。 三、波谱库 1、标准波谱库 软件自带多种标准波谱库，单击波谱名称可以显示波谱信息。 2、自定义波谱库 ENVI提供自定义波谱库功能，允许基于不同的波谱来源创建波谱库，波谱
来源包括收集任意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文件、感兴趣区均值、波谱破面和曲线等等。 3、波谱库交互浏览 波谱库浏览器提供很多的交互功能，包括设置波谱曲线的显示样式、添加注记、优化显示曲线等 四、端元波谱提取 端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的特征地物类型，它实际上代表图像中没有发生混合的“纯点”。 端元波谱的确定有两种方式： （1）使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”，一般从标准波谱库选择； （2）在遥感图像上得到的“图像端元”。 端元波谱获取的基本流程： （1）MNF变换 重要作用为：用于判定图像内在的维数；分离数据中的噪声；减少计算量；弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足。 （2）计算纯净像元指数PPI PPI生成的结果是一副灰度的影像，DN值越大表明像元越纯。 作用及原理： 纯净像元指数法对图像中的像素点进行反复迭代，可以在多光谱或者高光谱影像中寻找最“纯”的像元。（通常基于MNF变换结果来进行）
红外吸收光谱分析及其应用
红外吸收光谱分析及其应用 20世纪50年代初期，红外光谱仪问世，揭开了有机物结构鉴定的新篇章。到了50年代末期，已经积累了大量的红外光谱数据，到70年代中期，红外光谱法成为了有机结构鉴定的重要方法。红外光谱测定的优点： 1、任何气态、液态、固态样品都可以进行红外光谱的测定，这是核磁、质谱、紫外等仪器所不及的。 2、每种化合物均有红外吸收，又有机化合物的红外光谱可以获得丰富的信息。 3、常规红外光谱仪价格低廉，易于购置。 4、样品用量小。 红外吸收光谱分析也叫红外分光光度法，十一研究物质分子对红外辐射的吸收特性二建立起来的一种定性（包括结构分析）、定量分析法。根据试样的红外吸收光谱进行定性、定量分析和确定分子结构等分析的方法，称为红外吸收光谱法。 原理：当分子中某个基团的振动频率和红外光的振动频率一致时，分子就吸收红外光的能量，从原来的基态振动能级跃迁到能量较高的振动能级。物质对红外光的吸收曲线称为红外吸收光谱（IR）。 分子吸收红外光必须满足如下两个条件： 1.红外光的能量应恰好能满足振动能级跃迁所需要的能量，当红外光的频率与分子中某基团的振动频率相同时，红外光的能量才恩能够被吸收。 2.分子必须有偶极矩的变化。 与UV（紫外光谱）相比，IR的特点：IR频率范围小、吸收峰数目多、吸收曲线复杂、吸收强度弱。IR峰出现的频率位置由振动能级差决定；吸收峰的个数与分组振动自由度的数目有关；吸收峰的强度则主要取决于振动过程中偶极矩变化的大小和能级跃迁的几率。 红外吸收光谱具有高度的特征性，除光学异构外，没有两种化合物的红外光谱是完全相同的。红外光谱中往往具体要几组相关峰可以互相佐证而增强了定性和结构分析的可靠性，因此在官能团定性方面，是紫外、核磁、质谱等结构分析方法所不及的。红外光谱法可测定链、位置、顺反、晶型等异构体，而质谱法对异构体的鉴别则无能为力；红外光谱测定的样品范围广，无机、有机、高分子等
红外吸收光谱的解析分解
红外吸收光谱法 第一节概述 一、红外光谱测定的优点 20世纪50年代初期，红外光谱仪问世，揭开了有机物结构鉴定的新篇章。到了50年代末期，已经积累了大量的红外光谱数据，到70年代中期，红外光谱法成为了有机结构鉴定的重要方法。红外光谱测定的优点： 1、任何气态、液态、固态样品都可以进行红外光谱的测定，这是核磁、质谱、紫外等仪器所不及的。 2、每种化合物均有红外吸收，又有机化合物的红外光谱可以获得丰富的信息。 3、常规红外光谱仪价格低廉，易于购置。 4、样品用量小。 二、红外波段的划分 σ=104/λ（λnm σcm-1） 红外波段范围又可以进一步分为远红外、中红外、近红外 波段波长nm 波数cm-1 近红外0.75~2.5 13300~4000 中红外 2.5~15.4 4000~650 远红外15.4~830 650~12 三、红外光谱的表示方法 红外光谱图多以波长λ（nm）或波数σ（cm-1）为横坐标，表示吸收峰的位置，多以透光率T%为纵坐标，表示吸收强度，此时图谱中的吸收“峰”，其实是向下的“谷”。一般吸收峰的强弱均以很强（ε大于200）、强（ε在75-200）、中（ε在25-75）、弱（ε在5-25）、很弱（ε小于5），这里的ε为表观摩尔吸收系数 红外光谱中吸收峰的强度可以用吸光度（A）或透过率T%表示。峰的强度遵守朗伯-比耳定律。吸光度与透过率关系为 A=lg( ) T1 所以在红外光谱中“谷”越深（T%小），吸光度越大，吸收强度越强。
第二节 红外吸收光谱的基本原理 一、分子的振动与红外吸收 任何物质的分子都是由原子通过化学键联结起来而组成的。分子中的原 子与化学键都处于不断的运动中。它们的运动，除了原子外层价电子跃迁以 外，还有分子中原子的振动和分子本身的转动。这些运动形式都可能吸收外 界能量而引起能级的跃迁，每一个振动能级常包含有很多转动分能级，因此 在分子发生振动能级跃迁时，不可避免的发生转动能级的跃迁，因此无法测 得纯振动光谱，故通常所测得的光谱实际上是振动-转动光谱，简称振转光谱。 1、双原子分子的振动 分子的振动运动可近似地看成一些用弹簧连接着的小球的运动。以双原子 分子为例，若把两原子间的化学键看成质量可以忽略不计的弹簧，长度为r （键 长），两个原子分子量为m 1、m 2。如果把两个原子看成两个小球，则它们之 间的伸缩振动可以近似的看成沿轴线方向的简谐振动，如图3—2。因此可以 把双原子分子称为谐振子。这个体系的振动频率υ（以波数表示），由经典力 学（虎克定律）可导出： C ——光速（3×108 m/s ） υ= K ——化学键的力常数（N/m ） μ——折合质量（kg ） μ= 如果力常数以N/m 为单位，折合质量μ以原子质量为单位，则上式可简 化为 υ=130.2 双原子分子的振动频率取决于化学键的力常数和原子的质量，化学键越强，相对原子质量越小，振动频率越高。 H-Cl 2892.4 cm -1 C=C 1683 cm -1 C-H 2911.4 cm -1 C-C 1190 cm -1 同类原子组成的化学键（折合质量相同），力常数大的，基本振动频率就 大。由于氢的原子质量最小，故含氢原子单键的基本振动频率都出现在中红 外的高频率区。 2、多原子分子的振动 1πμ2c K m 1m 2m 1m2+ K μ
高光谱数据分析ENVI操作手册
高光谱数据分析ENVI操作手册
1.常见参数选择 主菜单→File→Preferences ●用户自定义文件（User Defined Files） 图形颜色文件，颜色表文件，ENVI的菜单文件，地图投影文件等。需重启ENVI ●默认文件目录(Default Directories) 默认数据目录，临时文件目录，默认输出文件目录，ENVI补丁文件、光谱库文件、备用头文件目录等，需重启ENVI。 ●显示设置(Display Default) 可以设置三窗口中各个分窗口的显示大小，窗口显示式样等。其中可以设置数据显示拉伸方式（Display Default Stretch），默认为2%线性拉伸。 ●其他设置(Miscollaneous) 制图单位（Page Unit），默认为英寸（Inches），可设置为厘米（Centimeters） 还有缓冲大小（cache size），可以设置为物理内存的50-75%左右。 Image Tile Size不能超过4M。
2.显示图像及其波谱 2.1.打开文件 ●主菜单，Open Image File→文件名.raw。 ●或Window→Available Bands List→File →Open Image File→文件名.raw。 2.2.显示图像 ●显示单波段灰度级图像：Gray color,选择的波段一般是图像显示最清晰的波 段。 ●显示伪彩色图像：RGB color，选择具有明显吸收谷、强烈反射作用和所含信息量较大的波段作为彩色合成RGB波段。 ●显示真彩色图像：波段列表（Available Bands List）中，右键→Load TrueColor 。 ●图像保存：Display窗口，File→Save Image As→Image File，选择输出格式、路径和名称，OK。 ●动画显示：Display窗口，Tools→Animation，动态显示各波段图像，能很快的分辨出包含信息量较多的波段。
华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维
在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，
会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图
仪器分析红外吸收光谱法习题和答案解析
红外吸收光谱法 一．填空题 1．一般将多原子分子的振动类型分为伸缩振动和变形振动,前者又可分为对称伸缩振动和反对称伸缩振动,后者可分为面内剪式振动(δ)、面内摇摆振动(ρ) 和面外摇摆振动(ω)、面外扭曲振动(τ) 。2．红外光区在可见光区和微波光区之间,习惯上又将其分为三个区: 远红外区，中红外区和近红外区 ,其中中红外区的应用最广。 3．红外光谱法主要研究振动中有偶极矩变化的化合物，因此，除了单原子和同核分子等外,几乎所有的化合物在红外光区均有吸收。 4．在红外光谱中,将基团在振动过程中有偶极矩变化的称为红外活性 ,相反则 称为红外非活性的。一般来说,前者在红外光谱图上出现吸收峰。5．红外分光光度计的光源主要有能斯特灯和硅碳棒。 6．基团一OH、一NH；==CH的一CH的伸缩振动频率范围分别出现在 3750—3000 cm-1, 3300—3000 cm-1, 3000—2700 cm-1。 7．基团一C≡C、一C≡N ；—C==O；一C＝N，一C＝C—的伸缩振动频率范围分别出现在 2400—2100 cm-1, 1900—1650 cm-1, 1650—1500 cm-1。 8．4000—1300 cm-1 区域的峰是由伸缩振动产生的，基团的特征吸收一般位于此范围,它是鉴最有价值的区域，称为官能团区；1300—600 cm-1 区域中,当分子结构稍有不同时,该区的吸收就有细微的不同,犹如人的指纹一样,故称为指纹区。 二、选择题 1．二氧化碳分子的平动、转动和振动自由度的数目分别（A） A. 3，2，4 B. 2，3，4 C. 3，4，2 D. 4，2，3 2．乙炔分子的平动、转动和振动自由度的数目分别为（C） A. 2，3，3 B. 3，2，8 C. 3，2，7 D. 2，3，7 4．下列数据中,哪一组数据所涉及的红外光谱区能够包括CH 3CH 2 COH的吸收 带?（D） A. 3000—2700cm-1，1675—1500cm-1，1475—1300cm一1。 B. 3300—3010cm-1，1675—1500cm-1, 1475—1300cm-1。 C. 3300—3010cm-1, 1900—1650cm-l，1000——650cm-1。 D. 3000—2700cm-1, 1900—1650cm-1, 1475——1300cm-1。 1900—1650cm-1为 C==O伸缩振动，3000—2700cm-1为饱和碳氢C—H伸缩振动（不饱和的其频率高于3000 cm-1），1475——1300cm-1为C—H变形振动（如—CH 3 约在1380—1460cm-1）。
高光谱数据的制图方法简介
高光谱数据的制图方法简介 ENVI软件在Spectral菜单中提供许多波谱制图方法，包括：二进制编码、波谱角制图、线性波段预测(LS-Fit)、线性波谱分匹配滤波、混合调制匹配滤波、包络线去除，以及波谱特征拟合等。 本文主要介绍几种高光谱数据处理的过程操作。 1.二进制编码 二进制编码分类技术根据波段值落在波谱均值的下方或上方，将数据和端元分别编码为0和1。在编码过程中，使用一个高级的（exclusive）OR函数，用于将需要编码的数据波谱与参照波谱相比较，从而生成一幅分类图像。 选择菜单栏Spectral—Mapping Methods—Binary Encoding。在打开的窗口设置参数如下： 图1-1 二进制编码分类参数设置 注意：“OutputRuleImages”切换按钮被设置为“No”，规则图像将不被保存。 分类结束后，规则图像将出现在可用波段列表中，可以在任何显示窗口中显示（或链接/覆盖），并可以使用ENVI的像元位置/值功能进行查询。结果显示如图1-2：
图1-2 原影像图（左）与二进制编码分类结果图（右） 2. 波谱角分类 波谱角分类(SAM)是一种基于自身的波谱分类方法，这种方法将图像波谱与参照波谱在N-维空间进行匹配。SAM用到的参照端元波谱可以来自于ASCII文件、波谱库、统计文件或直接从图像中抽取（如ROI均值波谱），本实验中用的是ROI均值波谱。SAM把端元波谱（被认为是一个N维向量，N维波段数）和像元向量放在n维空间中进行角度比较。较小的角度代表象元与参照波谱匹配紧密。这一技术用于数据定标时，对照度和反照率的影响并不敏感。 选择菜单栏Spectral—Mapping Methods—Spectral Angle Mapper。设置参数如图2-1，波谱角分类结果，如图2-2： 图2-1 波谱角分类参数设置图2-2 波谱角分类结果影像 3.LS-Fit(线性波段预测)
《使用ENVI的高光谱工具处理多光谱数据》
专题二十四 使用ENVI的高光谱工具处理多光谱数据(节选) 1.1.专题概述 本专题的目的是向用户展示如何使用ENVI先进的高光谱工具对多光谱数据进行分析。要更好地理解高光谱处理的概念及其工具，请参见ENVI高光谱辅导指南。要获取额外的详细信息，请参见《ENVI遥感影像处理实用手册》（ENVI User’s Guide）或者ENVI的在线帮助。 ?本专题中使用的文件 光盘：《ENVI遥感影像处理专题与实践》附带光盘 #1 ?背景知识 ENVI并非仅设计成高光谱影像处理系统。在1992年，ENVI的开发者就决定开发出一个通用的影像处理软件，它包含一整套的基本处理工具，弥补了商业软件缺乏强大灵活处理功能的不足，使得它能够处理各种科学格式的影像数据。它对全色、多光谱、高光谱以及基本和改进雷达影像数据都提供了支持。当前，ENVI包含了与其它主要影像处理系统（例如：ERDAS，ERMapper和PCI）相同的基本处理功能。其中，ENVI在前沿遥感研究中采用了许多不同的先进算法。虽然这些算法都是在处理成像光谱仪数据或者多达上百个波谱波段的高光谱数据基础之上发展而来，但是它们也可以应用到多光谱数据和其它标准数据类型的处理上。本专题将对某些分析Landsat Thematic Mapper（TM）数据的方法进行介绍。 本专题分为两个独立的部分：1）使用标准或者经典多光谱分析技术，对TM影像数据进行典型的多光谱分析，2）使用ENVI高光谱工具对相同的数据集进行分析。 1.2.使用ENVI的高光谱工具分析多光谱数据 ?读取TM影像数据 z要从磁带中读取数据，可以在ENVI主菜单中选择File → Tape Utilities → Read Known Tape Formats → Landsat TM（或者对于新的EDC-格式的磁带选择NLAPS）。 z要从光盘中读取数据，可以选择File →Open External File → Landsat → Fast，或者选择File → Open External File → Landsat → NLAPS（对于NLAPS数据）。 z考虑到本专题的目的，这些数据已经从磁带中读出并存入到数据子集中，以提供相应的文件进行分析。使用Basic Tools → Preprocessing →Data Specific Utilities → Landsat TM → Landsat TM Calibration，启动ENVI的TM校正工具，该TM影像已经被纠正为反射率影像。（若需更多的信息，请参见《ENVI遥感影像处理实用手册》）。 ?显示一幅彩色合成影像并提取波谱曲线
大数据处理培训：大数据处理流程
大数据处理培训：大数据处理流程 生活在数据裸奔的时代，普通人在喊着如何保护自己的隐私数据，黑心人在策划着如何出售个人信息，而有心人则在思考如何处理大数据，数据的处理分几个步骤，全部完成之后才能获得大智慧。 大数据处理流程完成的智慧之路： 第一个步骤叫数据的收集。 首先得有数据，数据的收集有两个方式： 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。 第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以
将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。 一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。 现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。 上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。 检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。 另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管
大数据分析和处理的方法步骤
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足