EO_1Hyperion高光谱数据的预处理
Eo-1数据处理

EO-1数据的处理流程。
因为老板高光谱的项目,刚进入研究生阶段就一头雾水的开始处理高光谱的影像,主要使用的数据为EO-1,才开始做的时候很迷茫,一点点查,一点点弄,最终还是一知半解,但是总归也学到了不少东西,现在总结一下,跟大家讨论讨论,希望不吝指教!1.EO-1数据的简介(因为篇幅问题发个链接,那里有详细的介绍在这里不作赘述/s/blog_5f1077ed0100qumz.html),处理的数据为L 1G2.EO-1数据的处理流程(由于处理的软件是ENVI,仅限于ENVI软件):整个流程从文献(谭炳香,李增元。
EO-1 Hyperion高光谱数据的预处理)中获得,只不过加了ENVI补丁下数据波段组合,其中红色的步骤是没搞明白的,下面对各个步骤一一说明。
3.Hyperion数据的获取:获取途径在/s/blog_5f1077ed0100qumz.html有介绍,如有不符和不全的请指正)4.ENVI补丁下数据波段组合:4.1 Hyperion工具的用途:设计Hyperion工具组件是为了方便hyper ion数据的使用。
其最基本的功能是把L1R HDF和L1G/L1T GeoTIFF数据集转换成包含波长、最大半波宽和坏波段信息的ENVI格式文件。
特别是,对于每一个输入数据格式,还包含了一些选项,在使用Hyperion数据时将更加有用。
4.2存放方法: 把hyperion_tools.sav文件放在你的ENVI安装目录下的save_add文件夹里,然后重启ENVI。
以下面的安装程序为例(D:\ProgramFiles\ITT\IDL71\products\envi47\save_add通过File→Open External File→EO-1→Hyperion Tools进入此工具。
4.3使用方法:对于L1R数据,点击“Input HDF”选择L1R文件。
然后点击“Output Path”为新的ENVI格式的数据选择存放文件夹。
hyperion数据资料

hyperion数据资料地球观测卫星—1(EO—1是)NASA新千年计划(NMP)的第一颗对地观测卫星,目的是为了对卫星载体和新遥感器的技术进行验证。
于2000年11月21日成功发射[23-24]轨道高度705km,周期98分钟,与太阳同步,通过赤道时的当地时间与Land-sat-7仅相差一分钟,每16天对全球覆盖一次.EO- 1上搭载了3种传感器,即高级陆地成像仪ALI ( AdvancedLand Imager)、大气校正仪AC(Atmospheric Corrector)和高光谱成像光谱仪Hyperion。
其中ALI 的技术性能和用途与Landsat-7上的ETM+相当,构成对Landdsat数据的连贯性,并在数据质量和性能上均有所提高Hyperion是以推扫方式获取可见光—近红外(VNIR,400—1000nm)和短波红外(SWIR, 900—2500nm)光谱数据,Hyperion产品分两级:Level0和Levell, L0是原始数据,仅用来生产成L1产品,用户所使用的是L1产品,其特性为:波长356~2577nm 波段数242 像元大小30 图像大小256x6460 VNIR波段1~70(356~1058nm)SWIR波段71~242(852~2577nm)数据类型2位有符号整型像元格式BILByte Order Network(IEEE) 文件大小800427520(bytes)Hyperion L1数据产品已经进行了辐射校正。
在设计和处理遥感器数据时,Hyperion采用了辐射传输方程,所以它的1R级产品记录的就是辐射能量值[38-41]。
它的DN值以16比特的有符号整型存储,单位是(W/mZ-sr-pLm)。
但在进行辐射校正时,VNIR波段数据乘了一个比例因子40,而SWIR波段数据乘的比例因子为80。
所以,在求算遥感器上的波谱辐射能量值时应以下式得出:VNIRL=DN/40SWIRL=DN/80其中:DN表示影像的灰度量化级值(灰度)。
基于星载高光谱数据的遥感数据预处理

基于星载高光谱数据的遥感数据预处理摘要遥感影像的预处理是遥感数据应用的基础,预处理结果的好坏将影响图像的质量及后续的研究。
研究利用高光谱数据对穿越香格里拉县中部一景EO-1 Hyperion数据进行预处理。
预处理分别进行envi补丁下数据波组合、未定标和水汽影响波段去除、绝对辐射值转换、大气校正等处理,结果表明:图像质量提高,减少了数据运算量,为应用研究奠定了基础。
关键词EO-1;Hyperion;高光谱;遥感;大气校正遥感可以快速获取地表信息,并通过数据的传输与处理、判译分析,实现了解和研究地物的空间分布等地表特征[1]。
由于遥感系统空间、波谱、时间以及辐射分辨率的限制,会在数据获取的过程中产生误差。
这些误差降低了遥感数据的质量和精度。
因此,在图像分析和处理之前需要进行遥感原始影像的预处理,减小数据误差,提高图像质量。
选用穿越香格里拉中部的一景EO-1 Hyperion数据,着重进行绝对辐射值转换、坏线修复、大气校正、几何校正等预处理工作以及方法的阐述。
1 EO-1 Hyperion数据介绍EO-1上搭载了3种传感器,高光谱成像光谱仪Hyperion是其中之一。
Hyperion数据覆盖范围为北纬15°~55°,东经70°~140°的矩形区域。
Level 1R (Hyp-L1R)和Level 1Gst数据产品(Hyp-L1G)分别是Hyperion高光谱成像光谱仪的2种数据格式数据产品。
该数据共有242个波段,幅宽7.7 km,地面分辨率为30 m,光谱范围为400~2 500 nm,光谱分辨率达到10 nm。
虽然hyperion的L1级数据是经过一系列的处理结果得来,但实际结果仍然存在着质量问题,需要进行进一步的数据预处理,以解决图像数据误差。
2 Hyperion数据预处理原理与方法研究区位于香格里拉县中部,香格里拉地理位置处于北纬27°31′12″~28°31′12″,东经99°12′00″~100°17′24″,是滇、川以及西藏三省区交汇处,该研究区森林资源丰富。
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。
EO-1Hyperion高光谱数据FLAASH模块大气纠正

大气影响和Hyperion高光谱遥感图像光谱噪声.
1 FLAASH大气校正基本原理
FLAASH大气校正基于太阳波谱范围内(不包括
热辐射),标准的平面朗伯体在传感器处接收到的单
遥感图像的光谱噪声.
关键词:大气校正;FLAASH;高光谱影像;Hyperion数据
遥感卫星传感器接收到的目标物反射及发射能 量辐射需通过大气层.使高光谱遥感影像中包含了地 面和大气的综合信息.图象中既包括了地面反射光谱 信息,也记录了大气辐射传输效应引起的地面反射辐 照度变化信息.影像灰度值大小与地形、太阳光入射 角、天空光散射、传感器观测角等有关.实际应用中, 剔除这些因素干扰,将遥感影像原始DN值数据转换 为反射率,对正确利用遥感数据进行定量分析、信息 提取、遥感应用十分关键.
water channels reference={1047 1056 1066 1181 1191 1200};
waterchannels absorption={1114 1124 1143}; cirrus channel=1 372; KTupperchannels={21ll 2121 213021402150}; KT lower channels={657 667 677 687 663 672}; alternate water channels absorption={816 826}; alternate water channels reference={768 778 864
万方数据
llO
新疆地质
2010焦
Hyperion高光谱数据的预处理

图 1 EO - 1 卫星与 Landsat 7 卫星轨迹平面图
km2 。二是此数据需要编程订购 ,时间较长 。因此 ,在国内 开展 EO - 1 Hyperion 数据的应用研究较少 。
本单位通过国际合作获取了一景 Hyperion 数据 ,本文 着重阐述了 EO - 1 Hyperion 数据的预处理内容和方法ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ。
表 2 被剔除的 Hyperion 波段
Hyperion 原始波段
1~7 58~78 121~127 167~178 224~240
波长范围 (nm)
355~416 936~923 1 356~1 426 1 820~1 931 2 395~2 577
表 3 保留的 Hyperion 波段
Hyperion 原始波段
3 Hyperion 数据预处理
Hyperion 数据预处理流程见图 2 ,预处理后得到 Hyperi2
on 反射率图像 。
3. 1 非正常像元的分类
Hyperion 图像上非正常像
元大致分为 5 类 : ①像元值为
零的波段 ,称未定标波段 ; ②一
行或一列像元 DN 值为零或非
103-处理专题:Hyperion高光谱数据处理

结果查看
主要内容
传感器参数
地图投影 坐标系 波普范围 全色波段 可见波段 近红外 短波红外
UTM (以图像中心点经纬度定义UTM区) WGS84 0.4-2.5微米 0个 35个
0个
扫描宽度 7.5KM
时间分辨率 200天
像素大小 30米
数据格式 HDF&Tiff
主要内容
主要内容
下载地址 • 目前,常用的下载地址主要有下面两个: • 地理空间数据云: • 美国地质调查局:
处理流程
数据打开
水汽吸收 波段标识
辐射定标
大气校正
图像配准
结果查看
Edit ENVI Header
Radiometric Correction
数据组织形式 • 目前,Hyperion常用的数据级别为L1R和L1T。其中,L1R数据产品包括一个元
数据文件(.MET),一个HDF数据集文件(.L1R),一个ENVI格式的hdr文件(.hdr), 一个辅助文件(.AUX),一个美国联邦地理数据委员会标准元数据文件(.fgdc),和 一个README.txt文件;L1T数据产品包括242个TIFF格式的单波段文件,一个元 数据文件(.TXT)和一个README.txt文件。
主要内容传感器参数地图投影utm以图像中心点经纬度定义utm区中红外坐标系wgs84热红外波普范围0425微米扫描宽度75km全色波段时间分辨率200天可见波段35个像素大小30米近红外35个数据格式hdftiff短波红外172个主要内容目前hyperion常用的数据级别为l1r和l1t
处理专题三:Hyperion高光谱数据处理
辐射定标
• 在 Toolbox 中,选择 Radiometric Correction > Radiometric Calibration。
高光谱预处理方法

高光谱预处理方法嘿,咱今儿就来说说高光谱预处理方法。
这玩意儿啊,就好比是给高光谱数据来一场精心的打扮,让它能以最美的姿态展现在我们面前。
你想想看,高光谱数据就像是一个有点乱糟糟的大杂烩,里面啥都有。
有各种干扰信号啦,噪声啦,乱七八糟的。
那我们要怎么把它整理清楚呢?这就用到我们的预处理方法啦!比如说,我们得给它来个“洗澡”,把那些不必要的杂质、噪声啥的给洗掉,让数据变得干净清爽。
这就像是我们洗脸一样,把脸上的灰尘啊、脏东西啊都洗掉,才能露出我们干净的脸蛋呀。
还有呢,我们要对它进行一些调整,让它更符合我们的要求。
比如说,让数据的强度啊、对比度啊啥的更合适,就像我们给照片调个色,让它看起来更漂亮、更吸引人。
那具体有哪些预处理方法呢?比如说归一化,这就好比是把高光谱数据都放在一个标准的框框里,让它们都能有个比较的基准。
还有平滑处理,就像给数据磨了个皮,让它变得更光滑、更细腻。
再说说去噪,这可太重要啦!就像我们要把耳边那些嗡嗡响的蚊子赶走一样,把那些讨厌的噪声都去掉,让数据更清晰、更准确。
咱可别小瞧了这些预处理方法啊,它们就像是高光谱数据的美容师、造型师,能让数据变得更有价值,更能为我们所用。
没有它们,那高光谱数据可能就像是一个蓬头垢面的人,谁还愿意去仔细研究它呢?而且啊,不同的应用场景可能需要不同的预处理方法呢。
就好像不同的人适合不同的发型和妆容一样,得根据具体情况来选择合适的方法。
你说要是不进行预处理,那会咋样?那数据可能就乱七八糟的,根本没法用嘛!那我们之前的努力不都白费啦?所以啊,高光谱预处理方法真的是太重要啦!咱可得好好掌握这些方法,让高光谱数据发挥出它最大的作用。
别嫌麻烦,想想看,要是能通过这些预处理让我们得到更准确、更有用的信息,那不是很值得吗?咱就踏踏实实地做好每一步,让高光谱数据在我们的手中变得闪闪发光!怎么样,现在是不是对高光谱预处理方法有了更深的认识啦?。
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应用技术
EO- 1 Hyperion 高光谱数据的预处理
谭炳香, 李增元, 陈尔学, 庞勇
( 中国林科院资源信 息所, 北京 100091)
2005. 6
摘要: 针对 EO- 1 Hyper ion 高光谱遥感数据的特点, 在图像质量检 查的基础上 , 对 Hy perion 图像 进行了未 定标和受水 汽 影响波段的去除、坏线修复、条纹去除、Smile 效应降低、大气 纠正等 预处理, 获得 了较好 质量的 图像, 为图像 的进一 步分析 和 实际应用提供了保障。结果表明图像大气纠正后光谱优化处理能进一步提高图像的质量。
Hyper ion L 1 产品从 L 0 数据经过一系列处 理生成, 包 括 斑点去除、回波 纠正、背景去 除、辐射纠 正、坏 像元恢 复以 及 图像质量检查等过程。一旦 L 1 数据 集生 成, 应该不 再有 坏 像元或条纹等误差存在。但是, 实际 上不正常的 像元仍然 存 在, 在进行图像应用 之前, 必 须将不 正常 的像 元识别 出来 并 加以纠正[ 5] 。
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遥感信息
应用技术
2005. 6
严重影响了图像的 质量和 图像 的应用。 在上 述处理 后保 留 的 176 个波 段中, 有不同程度条纹的波 段达近百 个。Hyper-i on 的 V RIN 波段条纹较重、清楚, 且较 少; SWI R 波 段条纹 较 轻、隐约, 且较多。图 4 为波段 VN IR57 和 SW IR100 的原 始 图像, 从中可明显地看到条纹的分布。
图 2 Hyperion 数据 预处理流程
标问题。由 于 H yperion 系 统 是 推 扫 式 成 像 , 而 且 光 谱 区 VN IR 和 SWIR 分 别 由 两 个 传 感 器 获 取 数 据, 因 此, 面 阵
CCD 器件上的上万个探测元件的定标很困难。
3. 2 非正常像元的纠正
3. 2. 1 未标定及水气影响波段的去除 Hyper ion 图像的 242 波段 中, 辐射 定标 的波 段为 VN IR
Han 等[ 5] 人 曾 对 Hyperion 的 L 0 级产品和 L 1 级产品 进行了 比较, 发 现图 像 上非 正 常 像元
不是由 L0 级产品到 L1 级产品 生产过程 中产 生的, 因为 在 L 1 级产 品 上 有 的 非 正 常 像 元 在
L 0 级 产 品上 也 存 在。他 们 推 断, 可能 的原 因 是传 感 器 的定
收稿日期: 2005- 03- 10 修订日期: 2005- 07- 07 基金项目: 国家 863 课题/ 遥感数据森林资源定量应用0 ( 编号: 2002AA 133050) 资助。 作者简介: 谭炳香( 1966~ ) , 女, 山东昌邑人, 副研究员, 硕士, 主要研究领域: 林业与环境资源遥感应用。
8~ 57, SWI R 77~ 224, 没有定标的波段置为 0 值, 它们是 波
段 1~ 7、58~ 76、225~ 242。将定 标波段 提取 出来生 成一 幅
198 个波段的图像。 由于 VN IR 的 波段 56~ 57 和 SWIR 的 波段 77~ 78 重
叠, 实际上只有 196 个独立 的波段, 且 SWI R 77~ 78 的噪 音 比 V NI R 56~ 57 的 大, 通 常 保 留 V NI R 56 ~ 57, 而 删 除 SW IR 77~ 78。这样, 生成一幅 196 个波段的图像, 其对应 原 始波段为 8~ 57 和 79~ 224。
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2005. 6
应用技术
遥感信息
L 1 产 品 有 242 个 波 段, 1 ~ 70 为 可 见 近 红 外 波 段 ( V NIR ) , 71~ 242 为短波红外波段( SW IR) , 其中 198 个波 段 经过辐射定 标处理, 定标 的波段 分别为 V NIR 8~ 57, SWIR 77~ 224。由于 V N IR56~ 57 与 SWIR77~ 78 的重 叠, 实 际 上只有 196 个独立的 波段。没 有定标的波段置 为 0 值。Hyper ion 产品没有作几何纠正。
高光谱遥感数据中, 光谱 范围 1 356~ 1 417nm、1 820~ 1 932nm 和大于 2 395nm 的波段受水 汽的影 响较大, 在这 些 波段中, 极少包含地面信息。因此, 需把它们剔除。对 Hyper ion 数据 , 受水汽影响的波段为: 121~ 127、167~ 178 和 224, 共 20 个波段。剔除受水汽影响 的波段后, 剩下 176 个波段, 即: 8~ 57、79~ 120、128~ 166、179~ 223。被剔 除波 段和 保 留波段及其波长范围分别见表 2 和表 3。
表 1 Hyperion L1 产品的特性说明
波长
波段数 像元大小 图像大小 V NIR 波段 SWIR 波段 数据类型 像元格式 Byt e Order 文件大小
356~ 2 577( nm)
242 30( m) 256 @ 6460 1 ~ 70 ( 356~ 1 058nm ) 71 ~ 242 ( 852~ 2 577nm ) 2 位有符号整型 BIL N et w ork( IEE E) 800, 427, 520( bytes)
2 Hyperion 数据产品
Hyperion 是以 推扫 方 式 获取 可 见光 - 近 红 外( V N IR, 400~ 1 000nm) 和短 波红 外 ( SW IR, 900~ 2 500nm) 光 谱 数 据。Hyper ion 产品 分 两级: Level0 和 L evel1, L0 是原 始 数 据, 仅用来生产成 L1 产品。用 户所使 用的是 L1 产 品, 其 特 性见表 1[ 4] 。
关键词: 高光谱; 遥感; EO- 1; Hyperion; 大气纠正 中图分类号: P237. 3 文献标识码: A 文章编号: 1000- 3177( 2005) 82- 0036- 06
1引言
EO- 1( Earth Observing - 1 ) 是美 国 N ASA 面向 21 世 纪为接替 Landsat 7 而研制的一 新型地 球观测卫 星, 于 2000 年 11 月 21 日发射升 空。EO- 1 卫星轨道与 L andsat 7 基本 相同, 为太阳同 步 轨道, 轨 道 高度 为 705km, 倾 角 98. 7b, 与 L andsat 7 相隔 50km, 比 Landsat 7 差一分钟过赤道。EO - 1 上搭载 了 3 种 传 感 器, 即 高 级 陆 地 成 像 仪 AL I ( A dvanced L and Imag er ) 、大气校正仪 A C( A tmospher ic Corrector ) 和高光 谱成像光谱仪 H yperion。图 1 为 EO - 1 卫星 与 L andsat 7 卫 星轨迹平面图[ 1~ 2] , EO- 1 H yperion 是第一个星载民用成像 光谱仪, 其 应用状况 得到了美国 NA SA 的高度 重视, 分别成 立了不同领域的 EO - 1Hyperion 研究科学小组。由 于 EO1 Hy perion 数据是非商 业性的 , 虽 然对 全 世界 开放, 但 获取 EO - 1 Hy perion 数据并不容易。一是其性 能价格比较高, 每 景 Hy perion 2 000美金( 180km @ 7. 5km) , 相当于 1. 48 美金/
图 1 EO - 1 卫星与 Landsat 7 卫星轨迹平面图
km2。二是此数 据需 要编 程订 购, 时间 较长。 因此, 在 国 内 开展 EO- 1 Hyperion 数据的应用研究较少。
本单位通过 国际 合作 获 取了 一 景 Hyper ion 数 据, 处理内容和方法。
Hy perion L 1 产品 只 有一 种 数 据格 式, 即: Hierarchical Data Format( HDF ) , 波 段存储 格式为 BIL 。Hy perion L 1 产 品又分为 L 1A、L1B 和 L1R 三种。2002 年以前处 理的数 据 为 L 1A 。L1B 产品由美国 T RW 处理而成, L1R 产品由美国 U SGS 处理生成。L1A 与 L1B 和 L1R 最大的不 同在于 L 1A 产品没有纠正 V N IR 与 SW IR 之间的空 间错位问题, 而 L 1B 和 L 1R 产品中的 V NIR 波段与 SWI R 波 段之间的 空间位 置 是经过纠正 的, 用户 无需 再进 行匹 配。本 研 究所 用数 据 为 L 1R 产品。
明显差异的带状现象, 称条 纹;
¼由于光谱定标而产生 的光谱 差异, 称为/ Smile0 效应; ½ 水汽 影响严重, 噪音大 的波段, 称水 汽影响波段。
Hyper ion 图 像上 非正 常像 元产生的 因素 很 多, 可 能 有传 感器问题、数据转 换过程出 错、
不适当的数据纠正等原因。T .
表 2 被剔除的 Hyperion 波段
Hyperion 原始波段 波长范围( nm)
1~ 7 58~ 78 121~ 127 167~ 178 224~ 240
355~ 416 936~ 923 1 356~ 1 426 1 820~ 1 931 2 395~ 2 577
表 3 保留的 H yperion 波段
3 Hyperion 数据预处理
Hyper ion 数据预处理流程见图 2, 预处 理后得到 Hyper-i on 反射率图像。
3. 1 非正常像元的分类
Hyper ion 图 像上 非正 常像 元大致 分 为 5 类: ¹ 像 元 值为 零的波段, 称未定 标波段; º 一
行或一列 像元 DN 值为零 或非 常小的, 称 为 坏线; » 像 元 DN 值较小但 不为 零 的、与 周 围有
Hyperion 原始波段 波长范围( nm)