高光谱颜色特征提取
高光谱遥感
概念： 具有比较高的光谱分辨 率，通常能达到10-2λ数量级，
高光谱遥感具有波段多的特 点，光谱通道数多达数十甚 至数百个以上，而且各通道 间往往是连续的，因此高光 谱遥感通常也被称为成像光 谱遥感（Imaging Spectrometry）。
基本概念
遥感成像技术的发展一直伴随着两方面的进步：一是通
④定量化的连续光谱曲线数据为地物光谱机理模型引入图像分类提
供了条件。 劣势：
①对数据冗余处理不当，反而会影响分类精度；
②对定量化要求高，数据前处理复杂； ③波段多，波段间的相关性大，对训练样本数量要求高；
④使用统计学分类模型对光谱特征选择要求很高。
四、高光谱图像分类与目标识别
面向高光谱图像特点的分类算法:
高光谱图像目标识别:
①从数字信号到辐射值的转换，这个过程要求在辐射和光谱上有
高精度的定标；
②剔除大气效应：从辐射值到地面视反射率； ③纠正光照几何因素和地形影响：视反射率到地面反射率； ④光谱特征选择、特征提取、数据空间转换等； ⑤从光谱数据库中提取所要识别的目标标准光谱；或者从图像中 提取光谱端元、识别和确认所找出的端元光谱； ⑥光谱匹配和识别，采用全波形匹配或者特征参量光谱匹配；也 可以采用混合光谱分解的方法，分解每一像元光谱，得出每像元 中各端元组分的相对含量。
谱特征空间，但它包括了该对象的主要特征光谱，并在一个 含有多种目标对象的组合中，该子集能够最大限度地区别于 其它地物。
光谱特征选择：光谱特征位置搜索 光谱相关性分析 光谱距离统计
三、高光谱图像光谱分析技术 （光谱特征位置搜索）
包络线去除（Continuum Removal ）：光谱曲线的包络线从 直观上看，相当于光谱曲线的“外壳”。
高光谱图像处理方法在植物识别中的应用研究
高光谱图像处理方法在植物识别中的应用研究植物是地球上最主要的生物类群之一，其种类繁多且广泛分布，对人类和自然生态系统都起着重要作用。
随着科技的不断进步，高光谱图像处理方法在植物识别中的应用正逐渐成为研究的热点。
本文将探讨高光谱图像处理方法在植物识别中的优势和应用前景。
1. 高光谱技术简介高光谱技术是一种获取和分析物体光谱数据的技术。
与传统的数字相机只能获取红、绿、蓝三个波段的图像不同，高光谱技术可以获取几十甚至上百个波段的图像。
每个波段都包含了物体在该波段上的光谱特征，从而使得植物识别更加准确和可靠。
2. 高光谱图像处理方法的优势2.1. 丰富的光谱信息相比传统图像处理方法，高光谱图像处理方法可以提供丰富的光谱信息。
通过分析不同波段的光谱反射率，可以获取植物的物理性质和化学成分等详细信息。
这为植物的分类和识别提供了更多的参考依据，提高了分类的准确性。
2.2. 高灵敏度和高分辨率高光谱图像处理方法具有高灵敏度和高分辨率的特点。
灵敏度指的是高光谱技术可以对微小变化做出较为精确的反应，而分辨率指的是高光谱图像可以提供更多细节信息。
这使得植物的特征提取和分类更加准确和可靠。
3. 高光谱图像处理方法在植物识别中的应用3.1. 植被类型分类高光谱图像处理方法可以通过分析不同植物的光谱特征，实现对不同植被类型的分类。
例如，在农田监测中，通过采集农作物的高光谱图像，可以准确地识别出不同作物的种类和生长状况。
这对于农作物管理和精确施肥等方面具有重要意义。
3.2. 病虫害检测高光谱图像处理方法可以实现病虫害对植物的影响的监测和评估。
通过分析植物在不同波段上的光谱反射率，可以发现病害或虫害对植物的影响，进而采取相应的防治措施。
这将有助于降低农业生产的损失，提高农作物的质量和产量。
3.3. 植物生理参数估算通过高光谱图像处理方法，可以估算植物的生理参数，如叶绿素含量、水分含量和光合作用强度等。
这些参数对于研究植物的生长状况和环境适应能力具有重要意义。
高光谱成像技术原理
高光谱成像技术原理高光谱成像技术原理是一种将光谱分辨率提高到较高水平的成像技术。
它基于人眼无法察觉到的远红外和紫外波段的能力，能够获取物体的高精度光谱信息。
高光谱成像技术通过同时采集目标场景上的多个连续波段的光谱数据，实现对物体表面的光谱细微变化的探测和分析。
高光谱成像技术的原理基于物体的光谱吸收和反射特性。
当光线通过或反射于物体表面时，被物体吸收或反射的光波将发生变化。
高光谱成像系统通过对各个波段的频谱进行连续测量，可以获取到物体在不同波段下的光谱信息。
通过分析这些光谱数据，我们可以获取到物体的光谱特征，进而对物体进行分类、识别和定量分析。
高光谱成像技术的原理还包括光谱解混合和特征提取。
当目标场景中存在多个物体或目标时，它们的光谱将混合在一起，难以区分。
光谱解混合是指将混合光谱分离出不同的成分，以便更准确地分析和识别目标。
特征提取则是指从光谱数据中提取出与目标特征相关的信息，例如物体的化学成分、表面反射率等，以便更深入地理解目标的性质和状态。
高光谱成像技术还涉及成像系统的设计和数据处理。
高光谱成像仪器通常由光学系统、探测器和数据处理单元组成。
光学系统负责将目标场景中的光线聚焦到探测器上，以获取光谱数据。
探测器则负责将接收到的光信号转换成电信号，进而进行数字化处理和存储。
数据处理单元则对采集到的光谱数据进行预处理、反演和分析，以提取目标信息并进行图像重建。
总之，高光谱成像技术原理基于物体的光谱吸收和反射特性，通过采集目标场景上的多个波段光谱数据，实现对物体的光谱细微变化的探测和分析。
它可以用于遥感、农业、地质勘探、环境监测等领域，为科研和实际应用提供了强大的工具和手段。
高光谱遥感图像处理与应用研究
高光谱遥感图像处理与应用研究遥感技术是地球科学和自然资源管理领域的核心技术之一。
高光谱遥感是一种近年来发展迅猛的高分辨率遥感技术，其具有高维度、高分辨率和高覆盖面积等优势，被广泛应用于农业、森林、城市规划和环境监测等领域。
本文将对高光谱遥感图像的处理方法和应用进行简要介绍。
一、高光谱遥感图像的处理方法（一）预处理高光谱遥感图像的预处理是为了降低图像噪声和增强图像特征，以提高后续分析处理的准确性和可信度。
1、辐射校正：即将图像灰度值归一化为反射率，以消除光照不均匀和大气影响。
2、几何校正：对图像进行几何校正可以消除成像中的扭曲和畸变，使得图像更为准确和精确。
3、噪声去除：高光谱遥感图像常常伴随着高噪声，因此需要通过噪声滤波或概率降噪等方法来降低图像噪声。
（二）特征提取特征提取是高光谱遥感图像处理的重要环节，它是提取图像中某些特定目标信息的过程。
1、主成分分析法（PCA）：PCA是最常见的特征提取算法之一，可以将高光谱数据降维并提取主成分，以保留更有效的信息，提高分类精度。
2、端元分解法（VCA）：VCA是一种基于混合像元模型的特征提取方法，可以将每个像素分解为混合的端元（pure pixels）和混杂像元，从而更好地识别目标对象。
（三）分类识别分类识别是高光谱遥感图像分析最常用的技术之一，它是将图像中像素点进行分类，把同一类别的像素标注相同标签的过程。
1、常用分类算法：传统的分类算法包括最小距离分类、支持向量机（SVM）分类、KNN分类等。
2、深度学习分类：随着深度学习的发展，深度卷积神经网络（CNN）被广泛应用于高光谱遥感图像分类中，并在各种分类任务中取得了不错的效果。
二、高光谱遥感图像的应用研究（一）农业领域高光谱遥感图像可以用于农作物的分类、生长状态的监测和病虫害的诊断，从而帮助农业生产做出更加科学和精准的决策。
（二）森林资源管理领域高光谱遥感图像可用于森林植被覆盖度、森林生物多样性、森林类型等指标的监测和评估。
高光谱图像分类算法研究
高光谱图像分类算法研究随着遥感技术的不断进步，遥感图像的分析技术和分类算法也在不断得到改进和提高。
其中，高光谱图像分类算法是当前研究的热点之一。
本文将从高光谱图像分类算法的基本原理、常用方法、研究进展和应用前景等方面进行探讨。
一、高光谱图像分类算法的基本原理高光谱图像分类算法的基本原理是将高光谱图像中的各像元进行区分和分类。
高光谱图像中每个像元都包含多个波段的光谱信息，因此分类算法需要充分利用每个波段的光谱信息来进行分类。
常用的高光谱图像分类方法包括光谱拟合、统计分类、光谱匹配、特征选择等。
二、高光谱图像分类算法常用方法1. 监督分类算法监督分类算法是利用已知分类标签的样本来训练分类器，然后运用训练得到的分类器对新样本进行分类。
常用的监督分类算法包括最小距离分类、最大似然分类、支持向量机等。
其中，最大似然分类和支持向量机在高光谱图像分类中的应用较为广泛。
2. 无监督分类算法无监督分类算法是不需要事先知道分类标签的样本，通过对图像中像元的相似性和差异性进行分析，将像元分为不同的类别。
常用的无监督分类算法包括K均值聚类、自组织特征映射神经网络等。
无监督分类算法的精度较差，在实际应用中往往需要结合半监督或监督分类算法来进行分类。
三、高光谱图像分类算法的研究进展1. 特征提取和选择特征提取和选择是高光谱图像分类中的关键步骤，直接影响到分类精度和效率。
目前，很多学者致力于探索高光谱图像中的特征选择方法和特征提取算法。
特征选择方法包括卡方检验、相关系数等，特征提取算法包括小波变换、主成分分析等。
2. 深度学习算法深度学习算法作为一种新的技术方法，具有较强的特征提取和分类能力。
目前已有很多学者利用深度学习算法来进行高光谱图像分类，其中常用的深度学习模型包括卷积神经网络、自编码器等。
3. 其他算法的应用在高光谱图像分类中，除了传统的监督和无监督分类算法，还有其他算法被应用到图像分类中。
比如基于模糊集的分类算法、遗传算法和模拟退火算法等。
ENVI高光谱数据分析操作手册
感兴趣区和掩膜的选择和使用可具体情况具体分析，运行一项或两项均可。
北京卓立汉光仪器有限公司
4. 滤波
打开图像，FilterConvolutions and Morphology。在Convolutions and Morphology Tools 中，选择 Convolutions滤波类型（高通滤波 器、低通滤波 器、拉普拉斯算子、方向滤波器、高斯高通滤波器、高斯低通滤波器、中值滤波 器、Sobel、Roberts、自定义卷积核）。
2.3.2.3. 保存波谱库
北京卓立汉光仪器有限公司 在Spectral Libraries Resampling Parameters对话框中，为Resample Wavelength To选择匹配源，一般选择图像文件为参考。 输出重采样波谱库.sli
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3. 感兴趣区和掩膜
3.1. 感兴趣区（ROI）
Display 窗 口 中 ， Overlay → Region of Interest ， 在 ROI 对 话 框 中 ， 单 击 ROI_Type→Polygon. 绘制窗口中，选择Image，绘制一个多边形，右键结束，可根据需要多绘制 几个。
主菜单→Basic Tools→Subset Data via ROIs，选择裁剪图像。 在Saptial Subset via ROIs Parameters中，设置参数。 Select Input ROIs，选择绘制的ROI。 Mask Pixel Outside of ROIs选择yes。
4.1. 设置参数
Kernel Size(卷积核大小)：奇数。 Image Add Back(加回值)：将原始图像中的部分加回到卷积滤波结果图像中， Editable Kernel(卷积核中各项的值)。
海面油膜高光谱遥感信息提取_陆应诚
收稿日期: 2008-03-10; 修订日期: 2008-09-30基金项目:中国石油天然气股份有限公司科技预研项目“海域遥感油气勘探技术研究”(编号: 06-01C-01-08)和国家科技支撑计划(编号:2006BAK30B01)。
第一作者简介: 陆应诚(1979— ), 男, 南京大学博士研究生, 主要从事高光谱遥感应用研究。
E-mail: lycheng2003@ 。
海面油膜高光谱遥感信息提取陆应诚, 田庆久, 宋鹏飞, 李姗姗南京大学 国际地球系统科学研究所, 江苏 南京 210093摘 要: 针对辽东湾海域的Hyperion 高光谱遥感数据特点, 结合海面油膜光谱与Hyperion 影像特征, 对该数据进行水陆分离与最小噪声分离(minimum noise fraction, MNF)变换处理, 在辽东湾海域MNF 波段影像的2D 散点图中, 海面油膜的出现会在其边缘形成一个异常散点区域, 可区分油膜与干扰信息,结合提取的海面油膜端元的MNF 波谱, 通过混合调制匹配滤波(mixture tuned matched filtering, MTMF)技术, 成功地提取研究区海面油膜信息, 有效监测海面油膜信息, 为海洋环境监测提供新的技术手段。
关键词: 油膜, 高光谱, 遥感, Hyperion, 辽东湾 中图分类号: X55 文献标识码: A1 引 言在海洋石油的遥感监测与评估中, 海面油膜是遥感探测的一个重要对象, 多光谱、热红外、雷达等诸多遥感领域均对此有一定研究(Gonzalez 等, 2006; Fingas & Brown, 1997; Labelle & Danenberger, 1997; O’Briena 等, 2005), 由于海洋背景复杂, 海面大气影响、水体对电磁波的散射与吸收作用, 海面油膜遥感信息表现为弱信息；又由于海面油膜随来源、构成种类、油膜厚度、风化程度的不同表现为不确定的遥感影像特征；这些因素对海面油膜遥感信息提取存在一定的制约。
高光谱图像处理与信息提取前沿
3
3.1 3.1.1
高光谱图像处理与信息提取方法
噪声评估与数据降维方法 噪声评估 典型地物具有的诊断性光谱特征是高光谱遥
感目标探测和精细分类的前提，但是由于成像光 谱仪波段通道较密而造成光成像能量不足，相对 于全色图像，高光谱图像的信噪比提高比较困 难。在图像数据获取过程中，地物光谱特征在噪 声的影响下容易产生“失真”，如对某一吸收特征进 行探测，则要求噪声水平比吸收深度要低至少一 个数量级。因此，噪声的精确估计无论对于遥感 器性能评价，还是对于后续信息提取算法的支 撑，都具有重要意义。
张兵：高光谱图像处理与信息提取前沿
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得新的突破。高光谱图像处理与信息提取技术的 研究主要包括数据降维、图像分类、混合像元分 解和目标探测等方向(张兵和高连如，2011)。本文 首先从上述4个方向梳理高光谱图像处理与信息提 取中的关键问题，然后分别针对每个方向，在回 顾相关经典理论和模型方法的基础上，介绍近年 来取得的新的代表性成果、发展趋势和未来的研 究热点。此外，高性能计算技术的发展显著提升 了数据处理与分析的效率，在高光谱图像信息提 取中也得到了广泛而成功的应用，因此本文还将 介绍高光谱图像高性能处理技术的发展状况。
题制图的基础数据，在土地覆盖和资源调查以及 环境监测等领域均有着巨大的应用价值。高光谱 图像分类中主要面临Hughes现象(Hughes，1968)和 维数灾难 (Bellman ， 2015) 、特征空间中数据非线 性分布等问题。同时，传统算法多是以像元作为 基本单元进行分类，并未考虑遥感图像的空间域 特征，从而使得算法无法有效处理同物异谱问 题，分类结果中地物内部易出现许多噪点。 (4) 高光谱图像提供的精细光谱特征可以用于 区分存在细微差异的目标，包括那些与自然背景 存在较高相似度的目标。因此，高光谱图像目标 探测技术在公共安全和国防领域中有着巨大的应 用潜力和价值。高光谱图像目标探测要求目标具 有诊断性的光谱特征，在实际应用中受目标光谱 的变异性、背景信息分布与模型假设存在差异、 目标地物尺寸处于亚像元级别等问题影响，有时 存在虚警率过高的问题，需要发展稳定可靠的新 方法。 此外，高光谱遥感观测的目的是获取有用的 目标信息，而不是体量巨大的高维原始数据，传 统图像处理平台和信息提取方式难以满足目标信 息快速获取的需求。尽管高性能处理器件的迅猛 发展，为亟待解决的高光谱图像并行快速处理和 在轨实时信息提取提供了实现途径，但也面临着 一系列的关键技术问题。并行处理和在轨实时处 理都需要对算法架构进行优化，同时要依据处理 硬件的特点考虑编程方面的问题，此外，在轨实时 处理还对硬件在功耗等方面提出了特殊的要求。
无人机机载高光谱数据获取与处理技术规程
无人机机载高光谱数据获取与处理技术规程
无人机机载高光谱数据获取与处理技术规程是指在无人机平台上获取和处理高光谱遥感数据的一系列操作规范和流程。
以下是相关的技术规程：
1. 无人机选择和配置：根据实际需求选择适当的无人机平台，确保其具备足够的载荷容量和稳定性，以便携带高光谱遥感仪器。
2. 高光谱遥感仪器选择与安装：选择适当的高光谱遥感仪器，确保其性能符合实际需求，并进行正确的安装和校准。
3. 飞行计划与路径规划：根据研究区域和目标确定飞行计划，并进行飞行路径规划，包括飞行高度、航线间距等参数的确定。
4. 飞行操作与数据采集：进行无人机的起飞、飞行控制和降落操作，在飞行过程中采集高光谱数据，并确保数据的质量和完整性。
5. 数据预处理：对采集到的高光谱数据进行预处理，包括数据格式转换、去噪、校正等步骤，以提高数据质量。
6. 数据处理与分析：对预处理后的高光谱数据进行处理和分析，包括光谱特征提取、分类与识别等，以获取感兴趣的地物信息。
7. 数据存储与管理：对处理后的数据进行存储和管理，包括建立数据库、数据备份等，以便后续的数据共享和利用。
8. 结果报告与应用：根据实际需求，将处理后的数据结果整理成报告或图像，用于科研、决策等领域的应用。
这些技术规程的目的是确保无人机机载高光谱数据获取与处理的科学性和规范性，提高数据质量和效率，并促进相关领域的研究和应用。
高光谱成像技术路线
高光谱成像技术路线
高光谱成像技术是一种能够获取物体在数百甚至数千个连续波
长范围内的光谱信息的成像技术。
它可以用于地质勘探、农业监测、环境监测、医学诊断等领域。
高光谱成像技术的路线通常包括以下
几个步骤：
1. 传感器选择，选择合适的高光谱成像传感器是高光谱成像技
术路线的第一步。
传感器的选择应考虑到所需的光谱范围、空间分
辨率、光谱分辨率、噪声水平等因素。
2. 数据采集，在选择好传感器之后，需要进行数据采集。
这包
括确定采集的区域、采集的时间、采集的光谱范围等。
通常会使用
航空或卫星平台进行数据采集。
3. 数据预处理，采集到的原始数据需要进行预处理，包括大气
校正、辐射校正、几何校正等，以消除数据中的噪声和偏差，确保
数据的准确性和可比性。
4. 光谱特征提取，在数据预处理之后，需要进行光谱特征提取，即从预处理后的数据中提取出所需的光谱信息，如吸收峰、反射率
等。
5. 数据分析与应用，最后一步是对提取出的光谱信息进行分析
和应用。
这包括利用光谱信息进行目标检测、分类识别、环境监测
等应用，或者与其他数据（如地理信息数据）进行集成分析。
总的来说，高光谱成像技术路线涉及到传感器选择、数据采集、数据预处理、光谱特征提取和数据分析与应用等多个环节，需要综
合考虑光谱、空间和时间分辨率以及数据处理和分析方法，以实现
对目标区域的全面、准确的光谱信息获取和分析。
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高光谱颜色特征提取
高光谱颜色特征提取是指从高光谱图像中提取出与颜色相关的特征。
高光谱图像包含了数百甚至数千个连续的波段，每个波段对应着不同的光谱信息。
通过提取高光谱图像中的颜色特征，可以获取到物体的颜色分布和颜色组合等信息，用于图像分类、目标检测、遥感影像分析等任务。
一种常见的高光谱颜色特征提取方法是通过计算每个波段的颜色直方图。
首先，将高光谱图像转换为RGB颜色空间，然后对每个波段计算颜色直方图。
颜色直方图可以反映出不同颜色在
图像中的分布情况，可以用一维或多维直方图进行表示。
常见的颜色直方图包括RGB直方图、HSV直方图等。
另一种高光谱颜色特征提取方法是利用颜色特征描述子，如颜色矩、颜色共生矩阵等。
颜色矩是对颜色的统计特征描述，包括平均值、标准差、偏度和峰度等，可以反映出图像的颜色分布和颜色的偏态情况。
颜色共生矩阵则表征了颜色之间的空间关系，可以通过计算颜色共生矩阵的统计特征如对比度、相关性、能量和熵等来描述颜色纹理信息。
除了以上方法，还可以利用机器学习和深度学习模型进行高光谱颜色特征提取。
通过训练模型，可以学习到高光谱图像中的颜色特征表示，从而进行分类、检测等任务。
综上所述，高光谱颜色特征提取是通过计算颜色直方图、颜色矩、颜色共生矩阵等方法来提取高光谱图像中的颜色信息，用于图像分析和处理任务。