高光谱数据处理基本流程
高光谱数据采集流程
高光谱数据采集是一种获取广泛、连续光谱范围内的反射或辐射信息的技术。
下面是常见的高光谱数据采集流程：
1.选择传感器和平台：根据采集目标和需求，选择适合的高光谱传感器和平台。
传感器可
以是航空或航天平台上的成像设备，例如多光谱相机、高光谱成像仪等。
2.飞行计划和路径规划：确定数据采集区域并制定详细的飞行计划。
根据采集区域的大小
和特点，规划飞行路径，包括高度、速度、重叠度等参数。
3.数据预处理：在采集数据之前，进行必要的预处理工作，如校准传感器、消除大气影响、
噪声过滤等。
这些步骤有助于提高数据质量和准确性。
4.数据采集：在确定的飞行路径上，使用载具（如飞机、无人机或卫星）携带高光谱传感
器进行数据采集。
通过持续记录传感器接收到的光谱信息，获取连续的光谱数据。
5.数据处理与校正：采集完毕后，对原始数据进行处理和校正。
包括辐射定标、几何校正、
噪声滤波等步骤，以确保数据的准确性和一致性。
6.数据解译与分析：对经过校正的高光谱数据进行解译和分析。
使用各种算法和技术，提
取数据中的特征和信息，如陆地覆盖类型、植被生理参数、污染物浓度等。
7.结果展示与应用：将分析得到的结果进行可视化展示，并应用于相关领域，如农业、环
境监测、地质勘探等。
可以生成高光谱图像、分类地图或其他需要的产品。
在整个高光谱数据采集流程中，数据质量控制和精确度校正是非常重要的环节。
同时，合适的数据处理和分析方法也能提高数据的有效利用和应用效果。
高光谱数据处理的相关方法
高光谱数据的处理步骤
1．先将原始的光谱反射在软件Viewspec pro 中进行异常值的删除，然后将重复的测量进行平均。
具体步骤如下
双击图标打开软件，（图1）点击File open 打开文件，默认路径为ViewSpecPro文件夹。
为了使打开和存储路径是储存数据的文件夹，需要对打开路径进行修改
将导出的txt文本中的直接复制到execl中。
此时需要注意小数位数的选择。
4到5位较好。
在此软件中可以进行反射率的一阶导，二阶导等的基础变化。
2利用origin对数据进行平滑。
步骤如下
首先打开软件将波段和对应的反射率复制进去然后进行一介导和平滑。
界面如下
一介导
平滑
制图比较效果
原始的
一介导平滑前
一介导平滑后
在ENVI中统去除
首先建立光谱数据库步骤如下
文件的保存为sli格式
点击polt出现右面的图
连续统去除
统去除后的效果图
统去除数据的保存
同去除前后的效果比较数据的打开类似前面。
高光谱数据处理业务流程
高光谱数据处理业务流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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高光谱数据预处理
高光谱数据预处理是指对从高光谱传感器获取的原始数据进行处理和优化，以提高数据质量、减少噪声和冗余信息，并为后续的数据分析和应用提供更好的基础。
以下是高光谱数据预处理的一些常见步骤：
1.数据校正：高光谱数据通常包含传感器的特定响应曲线、大气影响、太阳高度角等因素，需要进行各种校正，如大气校正、几何校正、太阳高度角校正等，以消除这些影响因素，提高数据质量。
2.数据滤波：高光谱数据可能存在噪声和冗余信息，需要进行滤波处理。
常见的滤波方法包括中值滤波、高斯滤波、小波变换等，可以根据数据的特点和应用需求选择合适的滤波方法。
3.数据增强：高光谱数据可能存在光谱分辨率不足的问题，需要进行数据增强。
常见的数据增强方法包括插值、降采样、多通道分解等，可以提高数据的空间和光谱分辨率。
4.特征提取：高光谱数据中包含丰富的光谱信息，需要进行特征提取，以便进行后续的分类、聚类、识别等分析。
常见的特征提取方法包括光谱特征提取、空间特征提取等。
5.数据归一化：高光谱数据的不同波段之间可能存在差异，需要进行数据归一化处理，以消除波段之间的差异，提高数据的可比性和稳定性。
常见的归一化方法包括最小-最大归一化、z-score标准化等。
6.数据降维：高光谱数据通常包含大量的冗余信息，可以通过数据降维方法减少数据维度，提高数据处理效率和准确性。
常见的降维方法包括主成分分析、线性判别分析等。
高光谱数据预处理是高光谱图像分析的重要步骤，可以提高数据质量、减少噪声和冗余信息，并为后续的数据分析和应用提供更好的基础。
专题高光谱数据的处理与分析
2.1 标准波谱库（二）
• 浏览标准波谱库数据： - HOME\ITT\IDL\IDL80\products\envi48\spec_lib
2.2 自定义波谱库
• ENVI提供自定义波谱库功能，允许您基于不同的波谱来源创建波 谱库，波谱来源包括：ASCII文件，由ASD波谱仪获取的波谱文件 ，其他波谱库，感兴趣区均值，波谱剖面和曲线等等。
1、图像预处理
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。
1.1 传感器定标（一、定义）
• 传感器定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或 者反射率或者表面温度等物理量的处理过程
• 传感器定标可分为绝对定标和相对定标 - 绝对定标是获取图像上目标物的绝对辐射值等物理量 - 相对定标是将图像目标物辐射量归一化某个值范围内，比如 以其他数据作为基准。
• 林木健康分析工具 - 创建整个森林区域健康程度的空间分布图 - 用于检测病虫害以及枯萎病的发生情况，也可以用于评估某 地区的木材收获量 - 绿度：表面绿色植被的分布； - 叶绿素：标识类胡萝卜素以及花青素的含量； - 冠层水分含量：标识水分含量； - 光使用效率：标识森林生长率；
6.2 植被分析（五、植被抑制）
• 数据 - “18-高光谱数据的处理与分析\2-物质识别”
端元波谱收集
物质识别
5、高光谱图像分类
5 高光谱图像分类流程
影像文件
最小噪声分离 MNF
数据维数判断
是否从图像获得端
否
元波谱
计算纯净像元指数
N维可视化和端元选择
是否输入用户选定端 元波谱
是 用户选定端元波谱
波谱识别 结果
高光谱数据分类处理python
高光谱数据分类处理python
高光谱数据分类可以使用Python中的机器学习算法进行处理。
以下是一个使用Python进行高光谱数据分类的基本流程：
1. 数据加载：使用Python中的库（如numpy、pandas）加载
高光谱数据。
高光谱数据通常以多维数组的形式表示。
2. 数据预处理：进行数据预处理步骤，包括特征缩放、特征选择、数据清洗等。
根据实际情况选择合适的数据预处理方法。
3. 特征提取/选择：根据数据的特点，使用合适的特征提取或
选择方法，将高维的高光谱数据降维为低维的特征向量。
4. 数据划分：将预处理后的数据划分为训练集和测试集。
通常采用交叉验证的方法将数据集划分为多个子集，以便进行模型选择和评估。
5. 模型选择与训练：根据所需的算法选择适当的分类器模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经
网络（Neural Network）等。
使用训练数据对模型进行训练，
优化模型的参数和超参数。
6. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算分类准确率、精确率、召回率等指标，评估模型的性能。
7. 模型调优：根据评估结果，调整模型的参数和超参数，进一步提高模型的性能。
8. 预测与应用：使用调优后的模型对未知的高光谱数据进行预测，实现高光谱数据分类任务。
以上是一个基本的高光谱数据分类处理流程，具体的实现可能会根据具体的数据特点和应用场景而有所差异。
在Python中，可以使用诸如scikit-learn、Tensorflow、Keras等机器学习库来实现高光谱数据分类任务的各个步骤。
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。
ENVI高光谱数据处理流程
ENVI高光谱数据处理流程1.数据预处理数据预处理是高光谱数据处理流程中的第一步，其主要目的是去除数据中的噪声并增加图像质量。
常用的预处理方法包括：大气校正、大气校正之后的辐射校正、大气校正之后的大气校正等。
-大气校正：高光谱数据中的大气散射会引入许多噪声。
大气校正的目的是根据大气散射的物理原理，通过对高光谱数据进行光谱校正和辐射校正，去除大气散射带来的干扰。
-辐射校正：高光谱数据中的辐射能量受到地面温度、雨水和云等因素的影响，导致数据中存在辐射偏差。
辐射校正的目的是根据卫星的辐射源数据和大地辐射能量的关系，对高光谱数据进行校正，消除辐射偏差。
-大气校正之后的大气校正：在进行大气校正之后，仍然可能存在一些小范围的大气散射。
大气校正之后的大气校正的目的是再次进行大气散射校正，进一步提高图像质量。
2.特征提取特征提取是高光谱数据处理流程中的核心步骤，其主要目的是从高光谱数据中提取出对地物分类和解译有用的特征信息。
-光谱特征提取：光谱特征提取是指根据高光谱数据中不同波段的辐射能量变化，提取出反映地物光谱特性的特征参数。
常用的光谱特征包括：光谱曲线的均值、方差、斜率等。
-空间特征提取：空间特征提取是指从高光谱数据的空间分布中提取出反映地物空间特性的特征参数。
常用的空间特征包括：纹理特征、形状特征、边缘特征等。
3.分类与监督解译分类与监督解译是高光谱数据处理流程中的关键步骤，其主要目的是将预处理和特征提取之后得到的数据进行分类和解译。
-监督分类：监督分类是指通过已知的训练样本数据，建立分类模型，并将该模型应用于未知的高光谱数据，将数据分成不同的类别。
常用的监督分类方法有：最大似然分类、支持向量机分类、随机森林分类等。
-非监督分类：非监督分类是指利用高光谱数据本身的统计特性，将数据按照统计特性对其进行分类。
常用的非监督分类方法有：K-均值聚类、多元高斯聚类等。
4.地物解译与验证地物解译与验证是高光谱数据处理流程中的最后一步，其主要目的是对分类结果进行解译和验证，以评估分类的准确性。
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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：
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）
纯净像元指数可以将N维散点图映射为一个随机单位向量来计算，每次映射的极值像元被记录下来，并且被标为极值的总数也被记录下来。
按照多次映射每个像元被记录为极值像元的次数来决定该像元是否为纯净像元。
（3）端元波谱收集
n维可视化工具-选取样本像元-生成地物平均波谱
五、波谱识别和图像分类
ENVI提供许多波谱分析方法，包括：二进制编码、波谱角分类、线性波段预测、线性波谱分离、光谱信息散度、匹配滤波、混合调谐匹配滤波（MTMF）、包络线去除、光谱特征拟合、多范围光谱特征拟合等。
六、分类结果浏览及后处理
（1）以RGB方式在ENVI中显示高光谱数据，进行查看分类结果。
（2）利用波谱沙漏工具进行分类后处理
基本流程：影像亮度值定标为反射率-最小噪声分离（MNF）-纯净像元指数（PPI）-n维散度分析-选择终端单元-地物制图（地物识别）
高光谱遥感与多光谱遥感的异同点：
1、光谱分辨率在λ/10数量级范围的称为多光谱，这样的遥感器在可见光和近红外光谱区只有几个波段；
2、光谱分辨率在λ/100的遥感信息称之为高光谱遥感；
3、随着遥感光谱分辨率的进一步提高，在达到λ/1000时，遥感即进入超高光谱；
4、高光谱和多光谱实质上的差别就是，高光谱的波段较多，谱带较窄（比如hyperion有242个波段，带宽10nm）；
5、多光谱相对波段较少；
6、高光谱遥感就是比多光谱遥感的光谱分辨率更高，但是光谱分辨率高的同时空间分辨率会降低。