第2章-高光谱遥感数据获取与分析

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高光谱遥感影像的提取和处理方法

高光谱遥感影像的提取和处理方法

高光谱遥感影像的提取和处理方法近年来,随着遥感技术的不断发展,高光谱遥感影像的获取成为了现实。

高光谱遥感影像是指通过遥感仪器获取的光谱范围较广的遥感影像,其相较于传统遥感影像具有更高的空间和光谱分辨率。

在许多领域,包括环境保护、农业、城市规划等,高光谱遥感影像的提取和处理方法具有重要的应用价值。

一、高光谱遥感影像的获取高光谱遥感影像的获取需要使用高光谱遥感仪器,该仪器能够捕捉到丰富的光谱信息。

一般来说,高光谱遥感仪器由多个波段的传感器组成,这些传感器能够同时记录多个波段的图像。

获取的高光谱遥感影像通常具有数百个波段,使得我们在遥感影像处理中能够获取更多的光谱信息。

二、高光谱遥感影像的预处理在进行高光谱遥感影像的提取和处理之前,我们需要对其进行预处理。

预处理的目的是提高图像的质量和减小噪声的影响。

常见的预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等。

辐射校正旨在消除遥感影像中的辐射差异,以便更好地比较不同区域的反射率。

大气校正则旨在消除大气引起的影响,使得遥感影像更加准确。

几何校正则是为了将遥感影像的几何形状与地形相匹配。

三、高光谱遥感影像的特征提取高光谱遥感影像的特征提取是指从遥感影像中提取出我们感兴趣的信息。

常见的特征提取方法有以下几种:1. 光谱特征提取光谱特征提取是指通过对高光谱遥感影像每个波段的分析,提取出不同波长下的光谱信息。

这些信息可以用于分类、识别和分析。

常见的光谱特征提取方法包括光谱曲线拟合、波段选择、光谱角等。

2. 空间特征提取空间特征提取是指通过对高光谱遥感影像空间分布的分析,提取出图像上不同位置的信息。

常见的空间特征提取方法包括纹理特征、形状特征、结构特征等。

3. 混合特征提取混合特征提取是指将光谱特征和空间特征相结合,提取出更全面的图像信息。

这种方法更常用于高光谱遥感影像的分类与识别。

四、高光谱遥感影像的分类与识别高光谱遥感影像的分类与识别是利用图像处理和分类算法对遥感影像进行分析,将其划分为不同的类别。

对高光谱遥感数据的分析与处理

对高光谱遥感数据的分析与处理

对高光谱遥感数据的分析与处理姓名:张俊飞班级:021051学号:02105058E-mail:jeffei@时间:2013年4月25日对高光谱遥感数据的分析与处理一、高光谱成像介绍高光谱成像技术是近二十年来发展起来的基于非常多窄波段的影像数据技术,其最突出的应用是遥感探测领域,并在越来越多的民用领域有着更大的应用前景。

高光谱成像技术集中了光学、光电子学、电子学、信息处理、计算机科学等领域的先进技术,是传统的二维成像技术和光谱技术有机的结合在一起的一门新兴技术。

近几年年来,自然灾害频发,所以,及时、准确的灾情评估对决策部门制定科学和有效的救灾减灾方案具有关键性的作用。

遥感具有数据获取范围广、速度快等特点,应用在灾害评估中具有非常大的优势和潜力。

在我国近年来的多次重大自然灾害评估中,遥感技术都发挥了极其重要的作用。

遥感技术的应用不止于此。

下面列举了主要的应用方面:1.气象:天气预报、全球气候演变研究;2.农业:作物估产、作物长势及病虫害预报;3.林业:调查森林资源、监测森林火灾和病虫害;4.水文与海洋:水资源调查、水资源动态研究、冰雪监控、海洋渔业;5.国土资源:国土资源调查、规划和政府决策;6.环境监测:水污染、海洋油污染、大气污染、固体垃圾等及其预报;7.测绘:航空摄影测量测绘地形图、编制各种类型的专题地图和影像地图;8.地理信息系统:基础数据、更新数据。

虽然拥有诸多优点,但其本身带有很大的数据,对硬件和软件有很高的要求,本文中,先不对硬件进行讨论,就软件方面,对数据进行一系列处理,做到既不丢失其主要数据,又能降低其时空复杂度。

二、PCA理论基础对测试数据库说明如下:AVIRIS高光谱数据92AV3C:该场景由AVIRIS传感器于1992年6月获得,该数据为145*145大小,有220个波段。

该数据及真实标记图可以由因特网下载:http://www.ehu.es/ccwintco/index.php/Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes。

高光谱遥感数据分析与处理技术研究

高光谱遥感数据分析与处理技术研究

高光谱遥感数据分析与处理技术研究第一章:引言高光谱遥感数据分析与处理技术已经成为了现代遥感工作中不可或缺的环节。

高光谱数据具有比多光谱数据更高的空间分辨率和更低的光谱分辨率,能够提供更详细和准确的地表反射信息,对于地表覆盖、土地利用、环境变化等方面的研究有着重要的作用。

本文将对高光谱遥感数据的分析与处理技术进行详细的介绍和研究。

第二章:高光谱遥感数据的获取与处理高光谱遥感数据的获取通常使用的是高光谱成像仪器,这里不再详述。

在高光谱遥感数据的处理过程中,主要分为以下几个步骤:1.数据预处理数据预处理是高光谱遥感数据处理的重要步骤。

常用的数据预处理方法包括大气校正、辐射校准、几何校正和噪声去除等。

大气校正主要是针对由于大气吸收和散射导致的高光谱遥感数据的失真进行修正;辐射校准主要是针对不同的光谱波段之间存在差异进行修正;几何校正主要是针对高光谱遥感数据的位置和方向进行精确的矫正;噪声去除则主要是针对高光谱遥感数据中存在的噪声进行处理,以便更好的提取高质量的地表反射谱线。

2.特征提取和选择高光谱遥感数据中存在大量的光谱信息,因此需要进行特征提取和选择,以便于更好的进行分类和识别。

特征提取主要是对高光谱遥感数据中的有意义的信息进行提取和筛选;特征选择则是在进行特征提取之后,进一步选择对于分类或者识别有帮助的特征,以便于提高分类和识别准确度。

3.分类和识别高光谱遥感数据分析与处理的重要目的之一是进行分类和识别。

基于高光谱遥感数据的分类和识别主要使用光谱角度法、光谱角度均值法、监督分类和非监督分类等方法。

这些方法的主要思想是依靠高光谱遥感数据的光谱特征进行分类和识别,使得对于地表物体的识别更加准确。

第三章:高光谱遥感数据在环境变化监测中的应用高光谱遥感数据在环境变化监测中的应用非常广泛。

高光谱遥感数据能够提供高质量、高可靠、高精度的地表反射信息,使得对于环境变化的研究变得更加准确和深入。

具体应用如下:1.土地利用监测高光谱遥感数据能够提供更为准确的土地利用信息,因此在土地利用监测方面具有重要的应用价值。

高光谱遥感第二章ppt课件

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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

实验一:高光遥感数据的获取及分析

实验一:高光遥感数据的获取及分析

实验一高光谱遥感数据获取评分姓名:石佳兴学号:20133032001031、分别使用AVIRIS 和Hyperion 数据,如何针对植被、水体等不同地物进行假彩色合成选择合适的波段?方法:1.(标准)假彩色合成:根据加色法和减色法原理,选择遥感影像的某三个波段,分别赋予红、绿、蓝三种颜色,就可以合成彩色影像。

由于选择的颜色与原来遥感波段所代表的真实颜色不同,因此生成的合成色不是地物的真实颜色,这种合成叫做假彩色合成。

当遥感影像的绿波段赋蓝,红波段赋绿,近红外波段赋红时,这一合成被称为标准假彩色合成。

过程:根据方法中所述的原理,对于AVIRI遥感影像,可以分别赋予第52、31、21波段红、绿、蓝,来识别植被、水体等不同地物;对于Hyperion遥感影像,则可以分别赋予第111、31、21波段红、绿、蓝。

结果:AVIRIS 数据Hyperion 数据分析1.植被在可见光波段(0.38-0.76um)有一个小的反射峰,位置在0.55um(绿)处,在近红外波段(0.7--0.8um)有一个反射的“陡坡”,至1.1um附近有一个峰值。

根据标准假彩色的合成原理,绿波段被赋予蓝,红外波段被赋予红,绿色与红色相加为品红,因而植被在影像中大致呈红色。

2.水体的反射主要在蓝绿光波段,其他波段吸收都很强,根据标准假彩色合成原理,绿波段被赋蓝,因此一般的湖泊水库等均呈蓝黑色。

水体呈现深蓝色,植被呈现红色,通过标准假彩色合成较好的区分了植被、水体、建筑物等不同地物。

2分别从ETM+,AVIRIS 和Hyperion 数据中分别选取5 种不同的地物,提取曲线。

从光谱剖面曲线上,比较分析多光谱数据和高光谱数据的各自特点。

方法:提取5种不同地物所在区域的平均光谱数据。

过程:提取区域平均光谱数据的方法(1)首先,利用ROI 工具选取区域;(2)然后,在ROI Tool 的窗口中选中区域,再点击下方的Stats 按钮;(3)最后,在ROI Statistics Results 窗口中,点击File|Save ROI Results to text file…菜单,按照提示保存为文本文件;(4)将文本文件导入Excel 或Matlab,其中Mean 对应的数据列即为该区域的平均光谱。

环境遥感科学中的高光谱数据处理与分析

环境遥感科学中的高光谱数据处理与分析

环境遥感科学中的高光谱数据处理与分析高光谱数据是环境遥感科学中一种重要的数据源,具有丰富的光谱信息,可以提供大量的物质特征和光谱反射率数据。

高光谱数据处理与分析是环境遥感科学中的一个关键步骤,它可以帮助我们深入理解地球表面的环境状况,监测环境变化,并提供支持环境保护、资源管理和气候变化研究的科学依据。

本文将介绍高光谱数据处理与分析的基本方法和技术,并探讨其在环境遥感科学中的应用。

高光谱数据处理的主要目标是从原始数据中提取有用的信息。

在高光谱数据处理过程中,我们需要进行数据预处理、特征提取和分类等步骤。

首先,数据预处理是高光谱数据处理的第一步,它的主要目的是消除数据中的噪声和杂散信息,提高数据质量。

数据预处理包括大气校正、辐射校正和几何校正等。

大气校正能够消除大气传输的影响,使得地表反射率数据更加准确。

辐射校正可以消除太阳辐射的影响,得到物体的真实辐射率数据。

几何校正则用于减少图像变形和畸变,使图像和数据能够准确地对应。

特征提取是高光谱数据处理的关键步骤之一,它可以从高光谱数据中提取出地物的光谱、空间和时间特征。

特征提取是确定地物种类和状态的重要手段,对于环境遥感科学的研究具有重要意义。

常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和光谱指数等。

主成分分析是一种常见的无监督特征提取方法,能够通过线性变换将高维的高光谱数据转化为低维的主成分影像,保留了原始数据中的主要信息。

线性判别分析则是一种有监督的特征提取方法,它通过寻找线性变换,使得不同类别的地物样本在新的特征空间中更加分散,提高了分类的准确性。

分类是高光谱数据处理的最终目标,它利用提取的特征将地物进行分类,帮助我们了解地表环境的类型和分布。

分类方法可以分为监督分类和非监督分类。

监督分类需要事先准备好地物样本,通过训练分类器来实现对新数据的分类。

常用的监督分类方法有最大似然分类、支持向量机(SVM)和随机森林等。

非监督分类则是在没有事先准备地物样本的情况下,将像素按相似度进行聚类,常用的非监督分类方法有K-means聚类算法和自组织映射等。

高光谱遥感影像数据处理与分析技术研究

高光谱遥感影像数据处理与分析技术研究

高光谱遥感影像数据处理与分析技术研究遥感技术是指利用航空、航天等手段对地球表面进行观测和记录,以获取地表信息的一种手段。

其中,高光谱遥感影像数据处理与分析技术是遥感技术中的一个重要分支。

高光谱遥感影像数据具有丰富的光谱信息,能够提供更多细节和特征,因此在农业、地质、环境等领域有着广泛的应用。

本文将从数据处理和数据分析两个方面对高光谱遥感影像数据进行研究,探讨其应用前景和方法。

一、高光谱遥感影像数据处理技术1. 数据获取和预处理高光谱遥感影像数据的获取主要通过卫星、飞机等平台进行,包括可见光和红外光谱。

首先,需要对获取的原始数据进行预处理,如图像去噪、辐射校正、几何校正等。

这些步骤能够提高数据质量,为后续分析提供可靠的基础。

2. 光谱信息提取和分析高光谱遥感影像数据的独特之处在于其具有连续的光谱信息。

在光谱信息的提取和分析过程中,可以采用一些常用的算法和方法。

例如,主成分分析(PCA)能够提取影像中的主要特征,并减少数据维度,帮助人们理解数据的空间分布;线性混合模型(LMM)可用于定量分析影像中的不同物质的含量。

此外,还可以结合光谱库和分类器进行分析,以提高分类和识别的准确性。

3. 特征提取和目标检测高光谱遥感影像数据中的每个像元都包含大量的光谱信息,因此可用于进行特征提取和目标检测。

人们可以基于已知目标的光谱特征,利用聚类、分类、分割等方法,对影像中的目标进行准确识别和提取。

这些特征可以用于农作物生长监测、病害检测、水质评估等领域。

二、高光谱遥感影像数据分析技术1. 植被指数分析植被指数可以通过高光谱遥感影像数据的光谱信息计算得出,例如归一化植被指数(NVI)、修正的归一化植被指数(MNVI)等。

植被指数可以用来评估植被的生长状况、叶绿素含量、土壤水分等因素。

通过对高光谱遥感影像数据进行植被指数分析,可以提供农作物的生产效率评估、植被变化监测等重要信息。

2. 土地覆盖分类高光谱遥感影像数据能够提供更多的光谱细节,因此在土地覆盖分类中有着广泛的应用。

高光谱遥感图像的信息提取与分类研究

高光谱遥感图像的信息提取与分类研究

高光谱遥感图像的信息提取与分类研究摘要:高光谱遥感技术已成为了地球观测和环境监测的重要工具。

它通过获取多光谱数据,可以为各种应用领域提供丰富的地表信息。

其中,信息提取与分类是高光谱遥感图像处理中的关键任务之一。

本文旨在对高光谱遥感图像的信息提取与分类研究进行综述,包括信息提取方法、分类算法以及应用领域的案例等。

引言:高光谱遥感图像是在地球观测中获取多光谱数据的一种重要手段。

相比于传统的光谱遥感图像,高光谱遥感图像可以提供更丰富的光谱信息,具有更高的光谱分辨率,能够准确地刻画地表物体的光谱特征。

因此,高光谱遥感图像在农业、地质、环境保护、城市规划等领域具有广泛的应用前景。

一、信息提取方法高光谱遥感图像的信息提取是从图像中挖掘出与特定目标物或表面特征有关的信息。

常用的信息提取方法包括光谱分析、主成分分析、线性无关分解等。

1. 光谱分析光谱分析是高光谱遥感图像信息提取的基础方法之一。

它通过分析不同波长下的反射、辐射或发射数据,来推断不同物质在光谱上的特征。

光谱分析可以用于识别和提取特定物质的光谱特征,例如植被类型、土壤质地等。

2. 主成分分析主成分分析是一种降维方法,通过线性变换将高维光谱数据转换为低维的主成分,以保留尽可能多的数据信息。

主成分分析对高维数据的特征提取具有很强的效果,可以减少计算量,提高分类准确性。

3. 线性无关分解线性无关分解是一种常用的信息提取方法,它将高光谱图像分解为多个线性无关的成分,以提取地表特征。

线性无关分解可以消除光谱上的冗余信息,提高分类的准确性。

二、分类算法高光谱遥感图像的分类是将图像中的像素点分配到不同的类别中,以达到对地表物体进行区分的目的。

常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机、神经网络等。

1. 最大似然分类最大似然分类是一种基于统计学原理的分类方法。

它假设不同类别的像素点服从不同的概率分布,通过计算像素点在各个类别下的概率,将像素点分配到概率最大的类别中。

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探测器在波长方向上的记录宽度,又称为波段宽度。 严格定义为:仪器达到光谱响应最大值的50%时的波 长宽度。
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空间分辨率:成像光谱仪的一个瞬间视场, 即在一瞬间遥感系统探测单元所对应的瞬间 视场(IFOV)
时间分辨率:对同一地点进行遥感采样的时 间间隔,即采样时间的频率。
视场角:仪器在空中所扫描的角度,它决定 了地面的扫描幅宽。
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紫外、红外与微波区,引起电磁波衰减的主要原因是大 气吸收。
引起大气吸收的主要成分是氧气、臭氧、水、二氧化碳 等。
氧气:小于0.2 μm;0.155为峰值。 臭氧:数量极少,但吸收很强。两个吸收带;对航空遥
感影响不大。 水:吸收太阳辐射能量最强的介质。到处都是吸收带。
主要的吸收带处在红外和可见光的红光部分。因此,水 对红外遥感有极大的影响。 二氧化碳:量少;吸收作用主要在红外区内。可以忽略 不计。
下图显示了欧洲“环境卫星”ENVISAT携带的传感器。
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MERIS的15个波段的技术指标与应用目的
Band centre (NM)
1 412.5
2 442.5 3 490 4 5 560 6 620
7 665
8 681.25
9 708.75
10 753.75 11 760.625 12 778.75 13 865 14 885 15 900
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机载: 1)AVIRIS可见光/红外成像光谱仪 2)OMIS系统 3)推扫式PHI
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4、 AVIRIS
航空可见光/红外成像光谱仪AVIRIS。 80年代后期,美国喷气推进研究室(JPL) 制成机载可见红外成像光谱仪(AVIRIS) 的完整样机。该成像光谱仪可在0.4μm~ 2.45μm的波长范围获取224个连续的光谱 波段图像。波段宽度10nm。当飞机在20km 高空飞行 时,图像地面分辨率可达20m。
23
MODIS技术指标表:
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MODIS波段分布和主要应用:
25
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2、MERIS
作为“欧洲遥感卫星”ERS-1 和ERS-2的接替者,欧洲“环境卫 星”ENVISAT 于2002年3月由欧空局发射升空,并于2003年5月正 式投入运行。
中等分辨率成像光谱辐射计MERIS(Medium Resolution Imaging Spectrometer Instrument)
woody biomass(木头水分)
6
太阳辐射
地球上的电磁波主要来自于太阳,太阳可以认为 是一个很好的黑体辐射源。
黑体辐射:既是完全的吸收体,又是完全色辐射 体。
好的吸收体也是好的辐射体这一定律。说明凡是 吸收热辐射能力强的物体,它们的热发射能力也 强;凡是吸收热辐射能力弱的物体,它们的热发 射能力也就弱。
MODIS从可见光到热红外有36个波段,波长覆盖 范围从0.4μm到14.4μm。
MODIS的两个通道空间分辨率可达250 m,5个通 道为500 m,29个通道为1000 m,可同时获取地 球大气、海洋、陆地、冰川雪盖等多种环境信息, 有助于建立有关大气、海洋和陆地的动态模型, 以及建立预测全球变化的模型。
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地球大气会影响太阳辐射的衰减
大气组成:
不变成分(在80km以下的相对比例保持不 变):惰性气体。
可变成分(气体含量随高度、温度、位置而 变):甲烷、臭氧、水蒸汽、液态和固态水、 盐粒、尘烟。
垂直分布:可划分为4层,对流层、平流层、 电离层和外大气层
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大气对太阳辐射的影响主要分为:散射和吸收,在可见光波段,引起 电磁波衰减的主要原因是分子散射
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(3)整理工作。
测量完成后,可将有关光谱拷贝到U盘中待用,或留在原机保 存;
依次关闭计算机电源及光谱仪电源; 取下镜头及其他附件,装好白板,并将光纤探测头整理好,收
回到仪器包中(注意光纤不可过硬弯折)。
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其它野外的测量仪器
(1)LAI-2000植物树冠分析仪。 (2)LI-6400便携式光合仪。 (3)LI-6262分析仪 (4)辐射传感器。
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3、Hyperion
地球观测1号(Earth Observing-1)卫星系统 在2000年发射。
地球观测1号卫星将与LandSat-7覆盖相同的地 面轨道,两颗卫星对同一地物目标以几乎相同 的时间进行观测,从而可以对LandSat-7中的 ETM+及EO-1中的三台主载荷获取的数据进 行对比。
第二章:高光谱数据的获取与分析
一、原理:电磁波及电磁辐射 二、光谱测量仪器 三、地物光谱特征
1
2.1 电磁波及电磁辐射
遥感是根据收集到的电磁波来判断目标地物和自然 现象(物体种类、特征和环境不同,具完全不同的电磁 波反射或发射特征),遥感技术主要是建立在物体反射 或发射电磁波原理上的。 电磁波 :根据麦克斯韦电磁场理论,变化的电场能够在 它的周围引起变化的磁场,这个变化的磁场又在较远的 区域内引起新的变化电场,并在更远的区域内引起新的 变化磁场.这种变化的电场和磁场交替产生,以有限的速 度由近及远在空间内传播的过程称为电磁波.
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EO-1中的三台主载荷分别为先进陆地成像仪 (Advanced Land Imager,ALI),高光谱成像仪 (Hyperion)以及高光谱大气校正仪(Linear etalon imaging spectrometer array Atmospheric Corrector,LAC)。
其中Hyperion用于地物波谱测量和成像、海洋水 色要素测量以及大气水汽/气溶胶/云参数测量等, 其性能比EOS Terra卫星上的MODIS要好的多。
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有些波段的电磁波通过大气后,衰减的很少,透过率很高,我们称 为大气窗口
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2.2 光谱测量仪器
一、野外光谱仪(以ASD野外光谱分析仪为例)
ASD野外光谱分析仪FieldSpec Pro是一种测 量可见光到近红外波段地物波谱的有效工具。它 能快速扫描地物,光纤探头能在毫秒内得到地物 单一光谱。
6、 PHI
推扫式光谱成像仪PHI。 推扫式光谱成像仪PHI是中国863-308主题 机载对地观测系统的一部分,光谱范围 400-850nm,波段数244,光谱采样1.9nm, 光谱分辨率小于5nm,信噪比大于500。
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PHI和OMIS成像光谱仪的技术指标
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2.3 地物的光谱特征
一、名词定义 二、数据表达方式 三、成像方式 四、反射率概念 五、典型地物的反射率 六、简单光谱分析方法
2
电磁波
X射线,紫外线,可见光、红外线、微波、无线 电波等都是电磁波。电磁波是一种横波。
3
电磁波谱
不同的电磁波由不同的波源产生.如果按照电磁 波在真空中传播的波长或频率递增或递减的顺序 排列,就能得到电磁波谱图。习惯上,划分如下:
4
5
一些电磁波的用途
共性:传播速度相同;遵守相同的反射、折射、透射、吸收 和散射定律;
wavelength
use
Wavelength
use
g ray
Mineral
X ray
Medical
ultraviolet Detecting (uV)(紫外) oil;spill
0.4-0.45 um (蓝波段) 0.7-1.1 µm (近红外)
Water depth turbidity Vegetation
1.55-1.75 (近红外) 2.04-2.34 (近红外) 10.5-12.5 (热红外) 3cm-15cm (短波)
20cm-1m(短 波)
Water content in plant or soil
Mineral, rock types
Surface temperature
Surface relief(地势起伏), soil moisture
Bandwidth
(NM)
10
10 10 10 10 10
10
7.5
10
7.5 3.75 15 20 10 10
Potential Applications
Yellow substance and detrital pigments Chlorophyll absorption maximum Chlorophyll and other pigments Suspended sediment, red tides Chlorophyll absorption minimum Suspended sediment Chlorophyll absorption and fluorescence Chlorophyll fluorescence peak Fluo. Reference, atmospheric corrections Vegetation, cloud Oxygen absorption R-branch Atmosphere corrections Vegetation, water vapour reference Atmosphere corrections Water vapour, land
写需要存储数据的路径、名称和其他内容。
18
(2)测量过程。 镜头对准白板,点击OPT进行优化。为了光谱测量的准
确性,在测量过程中,特别是刚开始测量的前半个小时 内,需要每隔一定时间进行一次优化; 反射率测量: 镜头对准白板,点击WR采集参比(白板应充满镜头, 并且没有阴影); 镜头对准目标(目标与镜头之间的距离应大致等同于采 集参比时白板与镜头的距离); 点击空格键存储目标光谱(或选择自动存储); 为了提高光谱数据的质量,在测量开始后的一个小时内 应当经常采集参比以提高光谱数据质量;
21
三、成像光谱仪
星载: 1)MODIS成像光谱仪 2) MERIS成像光谱仪 3) Hyperion成像仪
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