高光谱遥感图像目标检测概要78页PPT
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高光谱遥感分解课件
端元提取的效果直接影响到后续的混合 像元分解和谱间关系分析的精度和可靠 性，因此是高光谱遥感分解中的关键步
骤。
混合像元分解方法
混合像元分解的方法包括基于物理模型的方法和基于 统计模型的方法等。这些方法通过建立地物光谱与像 元光谱之间的数学模型，利用优化算法对模型参数进 行求解，从而得到每个像元的纯组分和丰度信息。
高光谱遥感分解方法
端元提取方法
端元提取是高光谱遥感分解的基础，目 的是从高光谱数据中提取出纯净的地物 光谱，为后续的混合像元分解和谱间关
系分析提供基础。
端元提取的方法包括基于统计的方法、 基于空间的方法和基于变换的方法等。 这些方法通过不同的原理和算法，从高 光谱数据中提取出尽可能纯净的地物光
谱。
矿物与地质应用
总结词
高光谱遥感在矿物与地质应用中具有重要作用，可以用于矿产资源调查、地质构造分析 等。
详细描述
高光谱遥感能够通过分析地物的光谱特征差异，识别不同类型的矿物和地质构造。在矿 产资源调查中，高光谱遥感可以用于发现潜在的矿床和评估矿产资源的分布情况。同时 ，在地质构造分析中，高光谱遥感可以通过分析地物的光谱特征差异，揭示地质构造的
高光谱遥感分解课件
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
目录
CONTENTS
• 高光谱遥感概述 • 高光谱遥感技术原理 • 高光谱遥感分解方法 • 高光谱遥感应用实例 • 高光谱遥感技术展望
01
CHAPTER
高光谱遥感概述
高光谱遥感的定义
高光谱遥感是一种利用光谱信息对地球表面进行观测和监测 的技术。它通过卫星或飞机搭载的高光谱成像仪获取地物辐 射的连续光谱信息，进而分析地物的成分、结构和动态变化 。
高光谱遥感技术的挑战与问题
高光谱遥感第三章ppt课件
Lt
DN -b a
a (增益系数)，b (暗电流)
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
第三章
高光谱遥感图像
辐射与几何校正
场地定标常用方法：
- 反射率法 - 辐亮度法 - 辐照度法
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
第三章
高光谱遥感图像
辐射与几何校正
辐射传输方程为
dI dz
I
sI
B
sJ
是介质所有气体及粒子的吸收系数之和
是
s
介
质
所
有
气
体
及粒
子
的
散
射
系
数
之
和
B是介质热发射能量
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
第三章
高光谱遥感图像
辐射与几何校正
（3）场地定标 辐射校正场包括 敦煌陆面试验场和青海湖水面试验场；
辐射标准和设备定标实验室； 光学特性和环境参数观测实验室； 辐射校正资料处理、存档和信息服务实验室
第三章
高光谱遥感图像
辐射与几何校正
• 6S模型（Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum）
高光谱遥感的应用(课堂PPT)
10
不同传感器红外波段与红波段的光谱响应
11
实例1：MODIS数据
原始modis影像
(b) 植被指数NDVI影像图
(a) 植被指数VIUPD影像图
12
实例2：日本高光谱GLI数据
全球反射率影像图(B1+B5+B8) (GLI数据2003年4月7日)
全球植被指数影NDVI像图 (GLI数据2003年4月7日)
14
地表岩性
岩石分为三大类：沉积岩、火成岩和变质岩， 各类岩石由于形成的环境不同，具有不同的光 谱特性。
沉积岩：以Fe离子的变化作为判别依据，三阶 铁离子（0.5和0.9微米）与二阶铁离子（1.0微 米）的光谱特性并不一样。
火成岩：SiO2的含量。 变质岩：比如白云石和方解石中的Mg和Ca离
新
疆
柯
坪
地
区
岩
石灰岩
性
填
图
白云岩
18
19
20
矿山污染
甘甫平等利用航天 Hyperion高光谱数 据研究矿山污染物 的识别，通过对矿 山野外光谱特征综 合分析，结合污染 物的特征，展开对 废矿的污染物提取 的研究。 （2004）
21
油气渗漏探测
当石油在地表的侵入点明显而且范围较大的时候，高 光谱遥感的发展为油气管线渗漏监测提供了有效的解 决方案。
油气渗漏和土壤混杂点很难被多光谱遥感监测到，原 因在于它们被其他材料所冲淡。而高光谱遥感器提供 了充足的光谱分辨率，可以在可见光，近红外，短波 红外提供大量的光谱数据。
国外政府的投入很大，大的石油公司都有一套完备的 高光谱遥感油气管道监测系统。
22
三、农业方面的应用
高光谱遥感在农业科研和应用技术上主要表现在以下几 个方面：
不同传感器红外波段与红波段的光谱响应
11
实例1：MODIS数据
原始modis影像
(b) 植被指数NDVI影像图
(a) 植被指数VIUPD影像图
12
实例2：日本高光谱GLI数据
全球反射率影像图(B1+B5+B8) (GLI数据2003年4月7日)
全球植被指数影NDVI像图 (GLI数据2003年4月7日)
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地表岩性
岩石分为三大类：沉积岩、火成岩和变质岩， 各类岩石由于形成的环境不同，具有不同的光 谱特性。
沉积岩：以Fe离子的变化作为判别依据，三阶 铁离子（0.5和0.9微米）与二阶铁离子（1.0微 米）的光谱特性并不一样。
火成岩：SiO2的含量。 变质岩：比如白云石和方解石中的Mg和Ca离
新
疆
柯
坪
地
区
岩
石灰岩
性
填
图
白云岩
18
19
20
矿山污染
甘甫平等利用航天 Hyperion高光谱数 据研究矿山污染物 的识别，通过对矿 山野外光谱特征综 合分析，结合污染 物的特征，展开对 废矿的污染物提取 的研究。 （2004）
21
油气渗漏探测
当石油在地表的侵入点明显而且范围较大的时候，高 光谱遥感的发展为油气管线渗漏监测提供了有效的解 决方案。
油气渗漏和土壤混杂点很难被多光谱遥感监测到，原 因在于它们被其他材料所冲淡。而高光谱遥感器提供 了充足的光谱分辨率，可以在可见光，近红外，短波 红外提供大量的光谱数据。
国外政府的投入很大，大的石油公司都有一套完备的 高光谱遥感油气管道监测系统。
22
三、农业方面的应用
高光谱遥感在农业科研和应用技术上主要表现在以下几 个方面：
高光谱遥感第二章ppt课件
第二章 高光谱遥感成像机理与 成像光谱仪
第二章 高光谱遥感成像机理与 成像光谱仪
第二章 高光谱遥感成像机理与 成像光谱仪
第二章 高光谱遥感成像机理与 成像光谱仪
第二章 高光谱遥感成像机理与 成像光谱仪
第二章 高光谱遥感成像机理与 成像光谱仪
我校现有设备 Headwall
- 成像光谱仪的光谱与辐射定标技术
第二章 高光谱遥感成像机理与 成像光谱仪
- 成像光谱信息处理技术
海量数据非失真压缩技术 高速化处理技术 辐射量的定量化和归一性 图像特征提取及三维谱像数据的可视化
第二章 高光谱遥感成像机理与 成像光谱仪
5 成像光谱仪的空间成像方式 高光谱遥感成像包括空间维成像和光谱维成
第二章 高光谱遥感成像机理与 成像光谱仪
1 基本概念
光谱学 成像技术
成像 光谱学
第二章 高光谱遥感成像机理与 成像光谱仪
(1) 光谱分辨率 —指探测器在波长方向上的记录宽度，又称为
波段宽度。
第二章 高光谱遥感成像机理与 成像光谱仪
(2) 空间分辨率—对于成像光谱仪，其空间分辨率 是由仪器的角分辨力，即仪器的瞬时视场角 （IFOV）决定的。
第二章 高光谱遥感成像机理与 成像光谱仪
- 二元光学元件成像光谱技术
二元光学元件沿轴向色散，利用面阵CCD 探测器沿光轴方向对所需波段的成像范围进行 扫描，每一位置对应相应波长的成像区。
- 三维成像光谱技术
三维成像光谱仪是在光栅色散型成像光谱 仪的基础上改进而来的，其核心是一个像分割 器，将二维图像分割转换为长带状图像。
(3）仪器的视场角（FOV）—指仪器的扫描镜在空中 扫过的角度。
第二章 高光谱遥感成像机理与 成像光谱仪
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
高光谱遥感的概念课件
高光谱遥感的概念
15
整个现代遥感技术体系
各应用部门 用户
遥感信 息传输
遥感成像机 理与模型
分发
目标提取与识别 (自动化、智能化)
多源数据融合与高光集谱成遥感的概念
数据处理 (高光谱、高分辨率、雷达)
16
遥感的发展趋势
（1）随着热红外成像、机载多极化合成孔径雷达、 高分辨力表层穿透雷达和星载合成孔径雷达技术 日益成熟，遥感波谱域从最早的可见光向近红外、 短波红外、热红外、微波方向发展，波谱域的扩 展将进一步适应各种物质反射、辐射波谱的特征 峰值波长的宽域分布。
（多角度遥感）
（4）各种新型高效遥感图像处理方法和算法将被 用来解决海量遥感数据的处理、校正、融合和遥 感信息可视化。
（海量遥感数据处理、融合）
高光谱遥感的概念
23
（5）遥感分析技术从“定性”向“定量”转变， 定量遥感成为遥感应用的发展热点。
（遥感从定性到定量分析）
（6）建立适用于遥感图像自动解译的专家系统， 逐步实现遥感图像专题信息提取自动化。
高光谱遥感的概念
8
遥感的特点
• 大面积同步观测：气象卫星，资源卫星 • 时效性强：周期短，覆盖面广 • 数据的综合性和可比性好：不用去实地
采集数据 • 较高的经济和社会效益：应用广泛 • 一定的局限性：数据处理；受天气影响
高光谱遥感的概念
9
高光谱遥感的概念
10
高光谱遥感的概念
11
遥感信息处理的技术流程
• 正在使用的传感器有： MODIS（EOS）, MISR（Terra）, ASTER（Terra）, ADEOS…
• 新的传感器产生，正在研制的有：
➢EO-1 233 bands
《高光谱检测技术》PPT课件
使透射光强减弱的原因:光的吸收与光的散射
I
I e l
I0I0el
其中，α：吸收系数
β：散射系数
精选课件ppt
6
3. 近红外光与固体样品的作用
精选课件ppt
7
食品物料的光学
特性主要包括光反射率 、光透过率、光吸收率 、光密度、光发射现象
等，如图。
精选课件ppt
8
小麦中各成分的光谱
精选课件ppt
• 各种多元校正技术有多元线性回归法(mu ltiple linear regression, MLR )
• 主成分回归法( principa l component regression, PCR )
• 偏最小二乘法( partia l least square, PLS)
• 人工神经网( art ific ia lneura l ne tw ork, ANN )
精选课件ppt
16
反射光谱分析时，检测器与光源置于待测样品的同一侧，检测 器检测到的分析光是光源发出的作用光投射到物体后，以各种 方式反射回来的光。物体对光的反射分为规则反射光（镜面反 射）与漫反射。规则反射光指在物体表面按入射角等于反射角 的反射定律发生的反射。漫反射是光投向漫反射体（颗粒或粉
末）后，在物体表面或内部发生的方向不定的反射。
第四章 高光谱图像检测技术
第一节 近红外光谱检测技术 第二节 高光谱图像检测技术
精选课件ppt
1
第一节 近红外光谱检测技术
一、基本概念 二 近红外光谱分析原理 三、 近红外光谱的常见分析方法 四、近红外光谱定量分析的流程与步骤
五、近红外光谱分析技术的优缺点
六、近红外光谱技术在食品检测中的应用
高光谱与高空间分辨率遥感课件.ppt
光谱微分公式（以二阶为例）为：
''(i) ['(i 1 )'(i 1 )]/2
式中， i 为 波长， ' ( i ) 为波长 i 处的一阶微分光谱，
为相邻 两波段间的高光波谱与长高空间间分隔辨率。遥感课件
2、光谱积分 光谱积分就是求光谱曲线在某一波长范围内
的下覆面积。
2
f ( )d 1
高光谱与高空间分辨率遥感课件
由FLAASH模块取得相关参数后,影像反射率就可利 用辐射传输方程对逐个像元进行计算.步骤如下: ①通过计算Column water vapor 的量来计算 A,B,S和La.Column water vapor 在不同场景下 各不相同,运行几次不同水蒸气数量的MODTRAN 模型,构成一个查找表,每个像素可从该表中获得水 蒸气量,进一步计算A,B,S 和La.
高光谱与高空间分辨率遥感课件
2、回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种
或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统 计分析方法。研究一个随机变量Y对另一个(X)或 一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分 析方法。
高光谱与高空间分辨率遥感课件
三、实习仪器与数据 SPSS软件、EXCELL软件及玉米叶片反射光
实习一 光谱的微分和积分
一、实习目的
熟悉和掌握光谱的微分和积分的概念，利用相 关软件对植被高光谱数据进行微分和积分处理； 利用高光谱数据分析植被的“红边”等典型植被 高光谱特征。
高光谱与高空间分辨率遥感课件
二、原理与方法 1、光谱微分
光谱微分技术就是通过对反射光谱进行数学模 拟，计算不同阶数的微分值，以提取不同的光谱 参数。应用光谱微分技术能够部分消除大气效应、 植被环境背景（阴影、土壤等）的影响，以反映 植物的本质特征。
''(i) ['(i 1 )'(i 1 )]/2
式中， i 为 波长， ' ( i ) 为波长 i 处的一阶微分光谱，
为相邻 两波段间的高光波谱与长高空间间分隔辨率。遥感课件
2、光谱积分 光谱积分就是求光谱曲线在某一波长范围内
的下覆面积。
2
f ( )d 1
高光谱与高空间分辨率遥感课件
由FLAASH模块取得相关参数后,影像反射率就可利 用辐射传输方程对逐个像元进行计算.步骤如下: ①通过计算Column water vapor 的量来计算 A,B,S和La.Column water vapor 在不同场景下 各不相同,运行几次不同水蒸气数量的MODTRAN 模型,构成一个查找表,每个像素可从该表中获得水 蒸气量,进一步计算A,B,S 和La.
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2、回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种
或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统 计分析方法。研究一个随机变量Y对另一个(X)或 一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分 析方法。
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三、实习仪器与数据 SPSS软件、EXCELL软件及玉米叶片反射光
实习一 光谱的微分和积分
一、实习目的
熟悉和掌握光谱的微分和积分的概念，利用相 关软件对植被高光谱数据进行微分和积分处理； 利用高光谱数据分析植被的“红边”等典型植被 高光谱特征。
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二、原理与方法 1、光谱微分
光谱微分技术就是通过对反射光谱进行数学模 拟，计算不同阶数的微分值，以提取不同的光谱 参数。应用光谱微分技术能够部分消除大气效应、 植被环境背景（阴影、土壤等）的影响，以反映 植物的本质特征。