高光谱遥感论文

高光谱遥感

摘要

严格土地管理,直接关系到粮食安全，经济社会可持续发展,关系到社会稳定。土地利用遥感调查与监测是获取土地信息和反馈土地政策、检验土地管理措施执行结果的主渠道。高光谱遥感处在国际遥感科技发展的前沿, 高光谱遥感技术以其光谱分辨率高、光谱划分精细、波段多、信息量丰富等独特性能用于不同领域，在土地利用分类图制作方面有巨大的应用潜力和前景。本文主要利用EO- 1成像光谱仪获取的高光谱数据,以乌鲁木齐市三屯碑水库作为研究试验区,紧紧围绕土地利用信息提取，分类图制作技术这一主题研究高光谱遥感的应用。

关键词：高光谱遥感；土地利用；信息提取

ABSTRACT

The strict management of land is related with the safety of food supplies, the sustainable development of economy, and the social stabilization. The land use investigation and monitoring based on remote sensing data are the major way to acquire land information, inspect the land management ,and acquire the feedback of the land-policy performing. Hyperspectral remote sensing plays an important role in the international remote sensing research. Hyperspectral remote sensing data, compared with wide band remote sensing data, has the advantage of high spectral resolution. We used the hyperspectral data acquired by airborne imaging spectrum instrument EO-1 and took Santunbei reservoir of Urumqi as the experimentation area to analyze the ethod to extractland use information. The preprocessing and bands selection of hyperspectral data, classification methods at pixel and object level, and the change information extraction methods based on EO-1 hyperspectral data. Eventually research the application of hyperspectral remote sensing.

Keywords:Hyperspectral remote sensing; land use; information extraction

目录

声明.................................................... 错误！未定义书签。毕业论文（设计）任务书...................................... 错误！未定义书签。摘要...................................................................... II ABSTRACT ................................................................... III 第一章绪论.. (1)

1.1 选题背景 (1)

1.2 高光谱遥感技术的发展和现状 (1)

1.3研究的目的和意义 (2)

第二章高光谱遥感波谱分析和地物识别 (4)

2.1高光谱遥感成像机理 (4)

2.1.1高光谱遥感成像光谱仪的核心 (4)

2.1.2高光谱遥感成像光谱仪的成像方式 (4)

2.2高光谱遥感波谱分析与地物识别 (4)

2.2.1 波谱分析 (4)

2.3.2 地物识别 (5)

2.3高光谱图像分类方法 (6)

2.3.1 非监督分类 (6)

2.3.2 监督分类 (7)

2.4 高光谱遥感在分类应用中的优势 (8)

第三章高光谱遥感在土地利用分类中的应用 (10)

3.1 ENVI软件概述 (10)

3.2 EO-1高光谱数据 (10)

3.3研究区域概况与高光谱遥感预处理 (11)

3.3.1研究区域概况 (11)

3.3.2高光谱遥感预处理 (11)

3.4 研究区土地利用分类图制作 (14)

3.5 高光谱技术在土地利用分类中的问题分析 (22)

第四章结论与展望 (26)

参考文献 (27)

致谢 (28)

第一章绪论

1.1 选题背景

土地资源是一个区域的自然环境和人类过去与现在对其施加影响总和而形成的一个自然一历史一经济的综合体,它的形成与开发和自然背景紧密相关。土地利用是人类对土地有目的地施加影响的过程,其实质是对组成土地的各种自然要素的综合开发和利用。合理开发土地资源,促进土地资源持续利用是社会经济可持续发展的物质基础,随着人地矛盾的日益突出,特别是社会经济可持续发展战略实施以来,人们对土地资源持续利用的追求越来越强烈。土地资源是社会经济发展的立足之本,土地的面积有限性、不可再生性、不可移动性等特征决定了土地资源持续利用的实现总是最核心内容之一,具有极其重要的地位和作用。

利用遥感技术进行土地利用调查与监测,成本低,客观及时,具有广阔的应用前景。土地利用遥感调查与监测的目的是及时、准确掌握土地利用状况,为政府决策、为各级土地管理部门制定管理政策和落实各项管理措施提供科学依据。

高光谱遥感技术是当前较为先进的技术，其光谱分辨率高，光谱划分精细，并具有波段多，信息量丰富等独特性能，以及在地表物质的识别和分类，有用信息的提取方面与其他技术相比有很大优势，使得这一技术在环境监测，植被的精细分类，农作物生长监测，地质矿岩识别定量检测等方面有着广泛的应用，这些都有助于土地利用分类的研究。

1.2 高光谱遥感技术的发展和现状

近10 年来, 遥感数据的获取从卫星的发射到传感器的改进, 都有了飞速的发展。美国、欧空局、中国、巴西、日本、加拿大、印度和俄罗斯相继发射了许多遥感卫星, 其数据也向着高空间分辨率、高光谱分辨率发展, 例如, 2000 年9 月美国IKONOS 卫星数据实现了多光谱 4m 分辨率和全色 1m 分辨率; 2000 年 11 月卫星 EO- 1 携带的Hyperion 高光谱成像仪有 220 个波段, 每一个波段约 10nm 宽, 可以获得0. 4—2. 5um 的可见光到红外的连续光谱, 高光谱分辨率使目标物特点的表现更加准确和细致, 大大提高了卫星探测能力。2001 年 10 月美国 QuickBird 卫星数据可达彩色 2. 5m 和全色0. 61m 分辨率, 高空间分辨率使影像清晰程度可以和航空影像相媲美。2002 年, 法国Spot Image 公司的 SP OT - 5 号卫星也发射成功,可拍摄 2. 5m 分辨率的全色图像和 10m 分辨率的彩色图像。与此同时,微波遥感技术也有了很大的发展,以加拿大微波遥感卫星Radarsat 为代表的许多微波传感器实现了多极化、多波段、多分辨率和多工作模式, 而且分辨率可达到 8m 甚至更高,克服了微波遥感分辨率低的问题, 实现全天

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高光谱遥感综述

高光谱遥感及其发展与应用综述 摘要：高光谱遥感是20世纪80年代兴起的新型对地观测技术。文中归纳了高光谱遥感技术波段多、波段宽度窄，光谱分辨率高，数据量大、信息冗余，“图谱合一”等特点，具有近似连续的地物光谱信息、地表覆盖的识别能力极大提高、地形要素分类识别方法灵活多样、地形要素的定量或半定量分类识别成为可能等优势，简单介绍了高光谱遥感在国外及国内的发展情况。在此基础上，概述了高光谱遥感在地质矿产、植被生态、大气科学、海洋、农业等领域的应用。 关键词：高光谱遥感；发展；应用 1高光谱遥感 高光谱分辨率遥感是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获取有关数据。它的基础是测谱学。测谱学早在20世纪初就被用于识别分子和原子及其结构，20世纪80年代才开始建立成像光谱学。它是在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，获取许多非常窄且光谱连续的图像数据的技术。成像光谱仪为每个象元提供数十至数百个窄波段光谱信息，能产生一条完整而连续的光谱曲线。 1.1高光谱遥感的特点 （1）波段多，波段宽度窄。成像光谱仪在可见光和近红外光谱区内有数十甚至数百个波段。与传统的遥感相比，高光谱分辨率的成像光谱仪为每一个成像象元提供很窄的(一般<10nm) 成像波段，波段数与多光谱遥感相比大大增多，在可见光和近红外波段可达几十到几百个，且在某个光谱区间是连续分布的，这不只是简单的数量的增加，而是有关地物光谱空间信息量的增加。 （2）光谱响应范围广，光谱分辨率高。成像光谱仪响应的电磁波长从可见光延伸到近红外，甚至到中红外。成像光谱仪采样的间隔小，光谱分辨率达到纳米级，一般为10nm左右。精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细微特征。 （3）可提供空间域信息和光谱域信息，即“谱像合一”，并且由成像光谱仪得到的光谱曲线可以与地面实测的同类地物光谱曲线相类比。在成像高光谱遥感中，以波长为横轴，灰度值为纵轴建立坐标系，可以使高光谱图像中的每一个像元在各通道的灰度值都能产生1 条完整、连续的光谱曲线，即所谓的“谱像合一”。（4）数据量大，信息冗余多。高光谱数据的波段众多，其数据量巨大，而且由于相邻波段的相关性高，信息冗余度增加。 （5）数据描述模型多，分析更加灵活。高光谱影像通常有三种描述模型：图像模型、光谱模型与特征模型。 1.2高光谱的优势 高光谱遥感的光谱分辨率的提高，使地物目标的属性信息探测能力有所增强。因此，较之全色和多光谱遥感，高光谱遥感有以下显著优势: (1)蕴含着近似连续的地物光谱信息。高光谱影像经过光谱反射率重建，能获取地物近似连续的光谱反射率曲线，与地面实测值相匹配，将实验室地物光谱分析模型应用到遥感过程中。 (2)地表覆盖的识别能力极大提高。高光谱数据能够探测具有诊断性光谱吸收特征的物质，能够准确区分地表植被覆盖类型、道路的铺面材料等。

高光谱遥感技术的介绍及应用

高光谱遥感技术的介绍及应用． 高光谱遥感技术的介绍及应用 在20世纪，人类的一大进步是实现了太空对地观测，即可以从空中和太空对人 类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测。最近几十年，随着空间技术、计算机技术、传感器技术等与遥感密切相关学科技术的飞速发展，

遥感正在进入一个以高光谱遥感技术、微波遥感技术为主要标志的时代。本文 简要介绍了高光谱遥感技术的特点、发展状况及其在一些领域的应用。 1 高光谱遥感简介 1.1高光谱遥感概念 所谓高光谱遥感，即高光谱分辨率遥感，指利用很多很窄的电磁波波段（通常 <10nm）从感兴趣的物体获取有关数据；与之相对的则是传统的宽光谱遥感，通常>100nm，且波段并不连续。高光谱图像是由成像光谱仪获取的，成像光谱仪 为每个像元提供数十至数百个窄波段光谱信息，产生一条完整而连续的光谱曲线。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱中能被探测。 高光谱遥感技术是近些年来迅速发展起来的一种全新遥感技术，它是集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体的综合性技术。在成像过程中，它利用成像光谱仪以纳米级的光谱分辨率，以几十或几百个波段同时对地表地物像，能够获得地物的连续光谱信息，实现了地物空间信息、辐射信息、光谱信息的同步获取，因而在相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。 1.2高光谱遥感数据的特点

同其他常用的遥感手段相比 ,成像光谱仪获得的数据具有以下特点: 1）、多波段、波段宽度窄、光谱分辨率高。波段宽度 < 10 nm ，波段数较多光谱遥感(由几个离散的波段组成)大大增多，在可见光和近红外波段可达几十到几百个。如 AVIRIS在 0. 4～214 波段范围内提供了224 个波段。研究表明许多这是传统的多光谱等。40 nm～20地物的吸收特征在吸收峰深度一半处 的宽度为 遥感技术所不能分辨的(多光谱遥感波段宽度在 100～200 nm 之间)，而高光 谱遥感甚至光谱分辨率更高的超光谱遥感却能对地物的吸收光谱特征进行很好的识别，这使得过去以定性、半定量的遥感向定量遥感发展的进程被大大加快。另外，在成像高光谱遥感中，以波长为横轴，灰度值为纵轴建立坐标系，可以 使高光谱图像中的每一个像元在各通道的灰度值都能产生一条完整、连续的光谱曲线，即所谓的“谱像合一”，它是高光谱成像技术的一大特点。 2）、由于波段众多，波段窄且连续，相邻波段具有很高的相关性，使得高光数据

高光谱遥感技术及发展

遥感技术与系统概论 结课作业 高光谱遥感技术及发展

高光谱遥感技术及发展 摘要：经过几十年的发展，无论在遥感平台、遥感传感器、还是遥感信息处理、遥感应用等方面，都获得了飞速的 发展，目前遥感正进入一个以高光谱遥感技术、微波遥感技 术为主的时代。本文系统地阐述了高光谱遥感技术在分析技 术及应用方面的发展概况，并简要介绍了高光谱遥感技术主 要航空/卫星数据的参数及特点。 关键词：高光谱，遥感，现状，进展，应用 一、高光谱遥感的概念及特点 遥感是20 世纪60 年代发展起来的对地观测综合性技术，是指应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术[1]。所谓高光谱遥感，即高光谱分辨率遥感，指利用很多很窄的电磁波波段（通常<10nm）从感兴趣的物体获取有关数据；与之相对的则是传统的宽光谱遥感，通 常>100nm，且波段并不连续。高光谱图像是由成像光谱仪获取的，成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段光谱信息，产生一条完整而连续的光谱曲线。它使本来在宽波段遥感中不可

探测的物质，在高光谱中能被探测。 同其它传统遥感相比，高光谱遥感具有以下特点： ⑴波段多。成像光谱仪在可见光和近红外光谱区内有数十甚至数百个波段。 ⑵光谱分辨率高。成像谱仪采样的间隔小，一般为10nm 左右。精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细微特征。 ⑶数据量大。随着波段数的增加，数据量呈指数增加[2]。 ⑷信息冗余增加。由于相邻波段的相关性高，信息冗余度增加。 ⑸可提供空间域信息和光谱域信息，即“图谱合一”，并且由成像光谱仪得到的光谱曲线可以与地面实测的同类地物光谱曲线相类比。近二十年来，高光谱遥感技术迅速发展，它集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体，已成为当前遥感领域的前沿技术。 二、发展过程 自80 年代以来，美国已经研制了三代高光谱成像光谱仪。1983 年，第一幅由航空成像光谱仪

高光谱图像分类

《机器学习》课程项目报告 高光谱图像分类 ——基于CNN和ELM 学院信息工程学院 专业电子与通信工程 学号 35 学生姓名曹发贤 同组学生陈惠明、陈涛 硕士导师杨志景 2016 年 11 月

一、项目意义与价值 高光谱遥感技术起源于 20 世纪 80年代初，是在多光谱遥感技术基础之上发展起来的[1]。高光谱遥感能够通过成像光谱仪在可见光、近红外、短波红外、中红外等电磁波谱范围获取近似连续的光谱曲线，将表征地物几何位置关系的空间信息与表征地物属性特征的光谱信息有机地融合在了一起，使得提取地物的细节信息成为可能。随着新型成像光谱仪的光谱分辨率的提高，人们对相关地物的光谱属性特征的了解也不断深入，许多隐藏在狭窄光谱范围内的地物特性逐渐被人们所发现，这些因素大大加速了遥感技术的发展，使高光谱遥感成为 21 世纪遥感技术领域重要的研究方向之一。 在将高光谱数据应用于各领域之前，必须进行必要的数据处理。常用的数据处理技术方法包括：数据降维、目标检测、变化检测等。其中，分类是遥感数据处理中比较重要的环节，分类结果不但直接提取了影像数据有效信息，可以直接运用于实际需求中，同时也是实现各种应用的前提，为后续应用提供有用的数据信息和技术支持，如为目标检测提供先验信息、为解混合提供端元信息等。 相对于多光谱遥感而言，由于高光谱遥感的波谱覆盖范围较宽，因此我们可以根据需要选择特定的波段来突显地物特征，从而能够精确地处理地物的光谱信[2]。目前，许多国家开展大量的科研项目对高光谱遥感进行研究，研制出许多不同类型的成像光谱仪。高光谱遥感正逐步从地面遥感发展到航空遥感和航天遥感，并在地图绘制、资源勘探、农作物监测、精细农业、海洋环境监测等领域发挥重要的作用。

高光谱遥感技术的介绍及应用

高光谱遥感技术的介绍及应用在20世纪，人类的一大进步是实现了太空对地观测，即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测。最近几十年，随着空间技术、计算机技术、传感器技术等与遥感密切相关学科技术的飞速发展，遥感正在进入一个以高光谱遥感技术、微波遥感技术为主要标志的时代。本文简要介绍了高光谱遥感技术的特点、发展状况及其在一些领域的应用。 1 高光谱遥感简介 1.1高光谱遥感概念 所谓高光谱遥感，即高光谱分辨率遥感，指利用很多很窄的电磁波波段（通常<10nm）从感兴趣的物体获取有关数据；与之相对的则是传统的宽光谱遥感，通常>100nm，且波段并不连续。高光谱图像是由成像光谱仪获取的，成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段光谱信息，产生一条完整而连续的光谱曲线。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱中能被探测。 高光谱遥感技术是近些年来迅速发展起来的一种全新遥感技术，它是集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体的综合性技术。在成像过程中，它利用成像光谱仪以纳米级的光谱分辨率，以几十或几百个波段同时对地表地物像，能够获得地物的连续光谱信息，实现了地物空间信息、辐射信息、光谱信息的同步获取，因而在相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。 1.2高光谱遥感数据的特点 同其他常用的遥感手段相比,成像光谱仪获得的数据具有以下特点: 1）、多波段、波段宽度窄、光谱分辨率高。波段宽度< 10 nm ，波段数较多光谱遥感(由几个离散的波段组成)大大增多，在可见光和近红外波段可达几十到几百个。如A VIRIS在0. 4～214 波段范围内提供了224 个波段。研究表明许多地物的吸收特征在吸收峰深度一半处的宽度为20～40 nm。这是传统的多光谱等

高光谱遥感图像研究意义及现状

高光谱遥感图像研究意义及现状 1研究高光谱遥感图像的意义 (1) 2高光谱遥感图像分类以及其基本现状 (2) 2.1图像预处理 (3) 2.2定义感兴趣地物类别并标记训练样本 (3) 2.3特征提取与特征选择 (4) 2.4分类判决 (4) 1研究高光谱遥感图像的意义 遥感图像是按一定比例尺,客观真实地记录和反映地表物体的电磁辐射的强弱信息,是遥感探测所获得的遥感信息资料的一种表现形式，因此遥感技术应用的核心问题是根据地物辐射电磁辐射强弱在遥感图像上表现的特征,判读识别地面物体的类属及其分布特征。遥感图像特征取决于遥感探测通道、地物光谱特征、大气传播特征及传感器的响应特征等因素。只要了解这些因素对遥感图像特征的影响，则可按图像特征判读地面物体的属性及其分布范围，实现遥感图像的分类识别。 高光谱遥感图像是一种高维图像，可反映地物的空间信息和光谱信息，其数据量庞大。随着传感器的不断更新，人们已经可以在不同的航空、航天遥感平台上获取不同时空间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。高光谱遥感与以往遥感技术相比，具有图谱合一的特征和从可见光到红外甚至热红外的一系列波段，是一种综合性的遥感技术手段。特别是在地面的信息比较微弱的情况下，高光谱遥感具有识别微弱信息和定量探测的优势。 发展高光谱遥感技术，满足军事和民用对该技术的需求，开展该领域的研究是非常必要而有实际意义的。发展以地物精确分类、地物识别、地物特征信息提取为目标的超光谱遥感信息处理模型，提高超光谱数据处理的自动化和智能化水平。 高光谱遥感技术将确定物质或地物性质的光谱与揭示其空间和几何关系的图像结合在一起，而许多物质的特征往往表现在一些狭窄的光谱范围内，高光谱遥感实现了获取地物的光谱特征同时又不失其整体形态及其与周围地物的关系。 高光谱技术产生的一组图像所提供的丰富信息可以显著地提高数据分析的质量、细节性、可靠性以及可信度，可有效地用于地物类型的像素级甚至亚像素级识别，己广泛应用于地质勘探与地球资源调查、城市遥感与规划管理、环境与

高光谱遥感

高光谱遥感

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高光谱遥感的基本概念 高光谱遥感器及平台简介 高光谱遥感技术 高光谱应用概况

高光谱遥感的基本概念
? 高光谱分辨率（简称为高光谱）遥感或成像光 谱遥感技术的发展是过去二十年中人类在对地 观测方面所取得的重大技术突破之一，是当前 遥感的前沿技术。它是指利用很多很窄的电磁 波波段获取许多非常窄且光谱连续的图像数据 的技术，融合了成像技术和光谱技术，准实时 地获取研究对象的影像和每个像元的光谱分布。

国际遥感界认为光谱分辨率在10-1λ数量级范围内的为多 光谱(Multispectral)，这样的遥感器在可见光和近红外光谱区 只有几个波段，如美陆地卫星TM和法国SPOT卫星等; 光谱分 辨率在10-2λ的遥感信息称之为高光谱(Hyperspectral)遥感。由 于其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，往往具有波段多的特 点，即在可见到近红外光谱区其光谱通道多达数十甚至超过 100以上。随着遥感光谱分辨率的进一步提高，在达到10-3λ 时，遥感即进入了超高光谱(Ultraspectral)阶段 、
光谱区域（nm） ： 400 700 1100 2500 5500 14000
VIS VNIR
PIR
MIR
Sunlight 光谱分辨率 波段数 多光谱 高光谱 5-10 100-200 Δλ/λ 0.1 0.01 VNIR 50-100 5-20
IRT
MIR 100-200 10-50
IRT 1000-2000 100-500

高光谱应用研究综述

浙江师范大学 研究生课程论文封面 课程名称：遥感理论与技术 开课时间： 2014-2015年第一学期 学院地理与环境科学学院学科专业自然地理学 学号2014210580 姓名张勇 学位类别全日制硕士 任课教师陈梅花 交稿日期2015年1月21日 成绩 评阅日期 评阅教师 签名 浙江师范大学研究生学院制

高光谱遥感应用研究综述 张勇 （浙江师范大学地理环境与科学学院，浙江金华321004） 摘要：高光谱遥感是近二十年发展起来的谱像和一的遥感前沿技术。虽然发展时间不长，但由于其本身的特点，使其获得了广泛的重视和应用。本文阐述了高光谱遥感的特点、优势，以及在航空及航天领域的发展情况，列举了几种典型高光谱成像仪的光学系统原理和主要技术指标。在此基础上，概述了高光谱遥感在植被生态、大气环境、地质矿产、海洋、军事等领域的应用情况。最后对高光谱遥感发展趋势提出了几点建议，包括低反射率目标遥感、高信噪比、高空间分辨率及宽覆盖范围等方面。 关键字：高光谱遥感；应用；成像光谱以；研究综述 Conclusion application of hyperspectral remote sensing Zhang Yong (Geography and environmental sciences, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004) Abstract:Hyperspectral remote sensing, developed in the late twenty years, is the advanced technology of remote sensing. Because of its characters, Hyperspectral Remote Sensing has been attached importance to and used widly. The characteristics and advantages of hyperspectral remote sensing, and development situation are presented in the fields of aviation and aerospace. Several typical hyperspectral imager optical system principle and the main technical indicators are particularized. At the same time, the applications with hyperspectral remote sensing in vegetation ecology, atmospheric science ,geology and mineral resources, marine and military fields are summarized. The suggestions for the future development trend of hyperspectral remote sensing are given in the end，including the remote sensing of low reflectivity target, high signal-to-noise ratio, high spatial resolution and wide coverages. Keywords: hyperspectral remote sensing；application；imaging spectrometer 1 引言 遥感是20世纪60年代发展起来的对地观测综合性技术，是指应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术[1]。经过几十年的发展，无论在遥感平台、遥感传感器、还是遥感信息处理、遥感应用等方面，都获得了飞速的发展，目前遥感正进入一个以高光谱遥感技术、微波遥感技术为主的时代。本文系统地阐述了高光谱遥感技术在分析技术及应用方面的发展概况，并简要介绍了高光谱遥感技术主要航空/卫星数据的参数及特点。 1.1高光谱遥感简介 高光谱遥感技术又称为成像光谱技术，是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体

高光谱在遥感技术的应用

高光谱在遥感技术的应用 高光谱遥感技术（Hyperspectral Remote Sensing）的兴起是20世纪80年代遥感技术发展的主要成就之一.作为当前遥感的前沿技术，高光谱遥感在光谱分辨率上具有巨大的优势。，随着高光谱遥感技术的日趋成熟，其应用领域也日益广泛。本文主要阐述高光谱遥感的特点和主要应用。 1 高光谱遥感 孙钊在《高光谱遥感的应用》中提到，高光谱遥感是在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内，利用成像光谱仪获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。 [1]高光谱遥感具有较高的光谱分辨率，通常达到10～2λ数量级。[2] 1.1 高光谱遥感特点 综合多篇关于高光谱的期刊文章，总结高光谱具有如下特点： （1）波段多，波段宽度窄。成像光谱仪在可见光和近红外光谱区内有数十甚至数百个波段。[3]与传统的遥感相比，高光谱分辨率的成像光谱仪为每一个成像象元提供很窄的(一般<10nm) 成像波段，波段数与多光谱遥感相比大大增多，在可见光和近红外波段可达几十到几百个，且在某个光谱区间是连续分布的，这不只是简单的数量的增加，而是有关地物光谱空间信息量的增加。[4] （2）光谱响应范围广，光谱分辨率高。成像光谱仪响应的电磁波长从可见光延伸到近红外，甚至到中红外。[5]成像光谱仪采样的间隔小，光谱分辨率达到纳米级，一般为10nm 左右。精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细微特征。 （3）可提供空间域信息和光谱域信息，即“谱像合一”，并且由成像光谱仪得到的光谱曲线可以与地面实测的同类地物光谱曲线相类比。在成像高光谱遥感中，以波长为横轴，灰度值为纵轴建立坐标系，可以使高光谱图像中的每一个像元在各通道的灰度值都能产生1 条完整、连续的光谱曲线，即所谓的“谱像合一”。 （4）数据量大，信息冗余多。高光谱数据的波段众多，其数据量巨大，而且由于相邻波段的相关性高，信息冗余度增加。 （5）数据描述模型多，分析更加灵活。高光谱影像通常有三种描述模型：图像模型、光谱模型与特征模型。 1.2 高光谱遥感的优势 高光谱遥感的光谱分辨率的提高，使地物目标的属性信息探测能力有所增强。因此，较之全色和多光谱遥感，高光谱遥感有以下显著优势:

高光谱遥感期末考复习材料

1、地面光谱测量的作用： ①地面光谱辐射计在成像光谱仪过顶时，常用于地面野外或实验室同步观测，获取下 行太阳辐射，以用于遥感器定标。 ②在一些反射率转换模型中，需要引入地面光谱辐射计测取得地面点光谱来完成 DN 值图像到反射率图像的转换。 ③地面光谱辐射计可以为图像识别获取目标光谱和建立特征项。但是，这时地面光谱 测量要在空间尺度上与图像像元尺度相对应，且要具有代表性；另外，地面光谱测 量要与高光谱图像获取条件相一致。 ④通过地面光谱辐射计测量数据和地面模拟，可以帮助人们了解某一地物被高光谱遥 感探测的可能性，理解其辐射特性，确定需要采用的探测波长、光谱分辨率、探测 空间分辨率、信噪比、最佳遥感探测时间等重要参数。 ⑤地面光谱辐射计还可以勇于地面地质填图。它可以用于矿物的光谱吸收特征，识别 地面矿物或矿物的集合，从而直接完成野外矿物填图。 ⑥可以用来建立地物的表面方向性光谱反射特性。 ⑦建立目标地面光谱数据与目标特性间的定量关系。 2、高光谱成像特点： ①高光谱分辨率。高光谱成像光谱仪能获得整个可见光、近红外、短波红外、热红外 波段的多而窄的连续光谱，波段多至几十甚至数百个，其分辨率可以达到纳米级， 由于分辨率高，数十、数百个光谱图像可以获得影像中每个像元的精细光谱。 ②图谱合一。高光谱遥感获取的地表图像包含了地物丰富的空间、辐射和光谱三重信 息，这些信息表现了地物空间分布的影像特征，同时也可能以其中某一像元或像元 组为目标获得他们的辐射强度以及光谱特征。 ③光谱波段多，在某一光谱段范围内连续成像。成像光谱仪连续测量相邻地物的光谱 信号，可以转化城光谱反射曲线，真实地记录了入射光被物体所反射回来的能量百 分比随波长的变化规律。不同物质间这种千差万别的光谱特征和形态也正是利用高 光谱遥感技术实现地物精细探测的应用基础。 3、高光谱遥感图像数据表达： ①图像立方体——成像光谱信息集。 ②二维光谱信息表达——光谱曲线。 ③三维光谱信息表达——光谱曲线图。（书本44页） 4、成像光谱仪的空间成像方式： （1）摆扫型成像光谱仪。摆扫型成像光谱仪由光机左右摆扫和飞行平台向前运动完成二维空间成像，其线列探测器完成每个瞬时视场像元的光谱维获取。扫描镜对地左右平行扫描成像，即扫描的运动方向与遥感平台运动方向垂直。其优点：可以得到很大的总视场，像元配准好，不同波段任何时候都凝视同一像元；在每个光谱波段只有一个探测元件需要定标，增强了数据的稳定性；由于是进入物镜后再分光，一台仪器的光谱波段范围可以做的很宽，比如可见光一直到热红外波段。其不足之处是：由于采用光机扫描，每个像元的凝视时间相对就很短，要进一步提高光谱和空间分辨率以及信噪比比较困难。 （2）推扫型成像光谱仪。是采用一个垂直于运动方向的面阵探测器，在飞行平台向前运动中完成二维空间扫描，它的空间扫描方向是遥感平台运动方向。其优点是：像元的凝视

高光谱图像分类讲解学习

高光谱图像分类

《机器学习》课程项目报告 高光谱图像分类 ——基于CNN和ELM 学院信息工程学院 专业电子与通信工程 学号 2111603035 学生姓名曹发贤 同组学生陈惠明、陈涛 硕士导师杨志景 2016 年 11 月

一、项目意义与价值 高光谱遥感技术起源于 20 世纪 80年代初，是在多光谱遥感技术基础之上发展起来的[1]。高光谱遥感能够通过成像光谱仪在可见光、近红外、短波红外、中红外等电磁波谱范围获取近似连续的光谱曲线，将表征地物几何位置关系的空间信息与表征地物属性特征的光谱信息有机地融合在了一起，使得提取地物的细节信息成为可能。随着新型成像光谱仪的光谱分辨率的提高，人们对相关地物的光谱属性特征的了解也不断深入，许多隐藏在狭窄光谱范围内的地物特性逐渐被人们所发现，这些因素大大加速了遥感技术的发展，使高光谱遥感成为21 世纪遥感技术领域重要的研究方向之一。 在将高光谱数据应用于各领域之前，必须进行必要的数据处理。常用的数据处理技术方法包括：数据降维、目标检测、变化检测等。其中，分类是遥感数据处理中比较重要的环节，分类结果不但直接提取了影像数据有效信息，可以直接运用于实际需求中，同时也是实现各种应用的前提，为后续应用提供有用的数据信息和技术支持，如为目标检测提供先验信息、为解混合提供端元信息等。 相对于多光谱遥感而言，由于高光谱遥感的波谱覆盖范围较宽，因此我们可以根据需要选择特定的波段来突显地物特征，从而能够精确地处理地物的光谱信[2]。目前，许多国家开展大量的科研项目对高光谱遥感进行研究，研制出许多不同类型的成像光谱仪。高光谱遥感正逐步从地面遥感发展到航空遥感和航天遥感，并在地图绘制、资源勘探、农作物监测、精细农业、海洋环境监测等领域发挥重要的作用。高光谱遥感技术虽然是遥感领域的新技术，但是高光谱图像的分类一直制约着高光谱遥感的应用[3,4]，因此对其进行研究显得尤为重要。 高光谱遥感图像较高的光谱分辨率给传统的图像分类识别算法提出严峻的挑战。波段维数的增加不仅加重了数据的存储与传输的负担，同时也加剧了数据处理过程的复杂性，并且由于波段与波段间存在着大量的冗余信息，从而使得传统图像分类算法并不适用于高光谱遥感图像的分类。传统

高光谱,多光谱及超光谱

1、光谱分辨率 光谱分辨率spectral resolution 定义1：遥感器能分辨的最小波长间隔，是遥感器的性能指标。遥感器的波段划分得越细，光谱的分辨率就越高，遥感影像区分不同地物的能力越强。 定义2：多光谱遥感器接收目标辐射信号时所能分辨的最小波长间隔。 光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，现在的技术可以达到5~6nm（纳米）量级，400多个波段。细分光谱可以提高自动区分和识别目标性质和组成成分的能力。 传感器的波谱范围，一般来说识别某种波谱的范围窄，则相应光谱分辨率高。 举个例子：可以分辨红外、红橙黄绿青蓝紫紫外的传感器的光谱分辨率就比只能分辨红绿蓝的传感器的光谱分辨率高。 一般来说，传感器的波段数越多波段宽度越窄，地面物体的信息越容易区分和识别，针对性越强。 2、什么是高光谱，多光谱及超光谱 高光谱成像是新一代光电检测技术，兴起于2O世纪8O年代，目前仍在迅猛发展巾。高光谱成像是相对多光谱成像而言，通过高光谱成像方法获得的高光谱图像与通过多光谱成像获取的多光谱图像相比具有更丰富的图像和光谱信息。如果根据传感器的光谱分辨率对光谱成像技术进行分类，光谱成像技术一般可分成3类。 (1)多光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．1mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域一般只有几个波段。 (2)高光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．01mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域有几十到数百个波段，光谱分辨率可达nm 级。 (3)超光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda =O．001mm=1nm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域可达数千个波段。 众所周知，光谱分析是自然科学中一种重要的研究手段，光谱技术能检测到被测物体的物理结构、化学成分等指标。光谱评价是基于点测量，而图像测量是基于空间特性变化，两者各有其优缺点。因此，可以说光谱成像技术是光谱分析

高光谱遥感数据处理基础

泛函分析概括 高光谱遥感应用中，如何度量光谱间的相似性一直高光谱图象处理的核心问题，因而我们有必要先交代下度量空间的一些概念。 度量空间:所谓度量空间，就是指对偶(,)X d ，其中X 是一个集合，d 是X 上的一个度量（或X 上的距离函数），即d 是定义在X X ?上且对所有,,X ∈x y z 满足以下四条公理的函数： （1） d 是实值、有限和非负的。 （2） 当且仅当=x y 时，(,)0d =x y 。 （3） (,)(,)d d =x y y x （对称性）。 （4） (,)(,)(,)d d d ≤+x y x z z y （三角不等式）。 度量空间给出来空间中元素“距离”的度量，因而使得空间中的元素可比较。但是，仍需要在空间中引入代数结构，使得元素之间可进行代数运算。因而，这里需要引入线性空间。 线性空间：所谓域(K R 或C)上的线性空间是指一个非空集合X ，且其元素,,x y （称为矢量）关于X 和K 定义了两种代数运算。这两种运算分别叫做矢量的加法与标量的乘法。 矢量的加法是，对于X 中的每一对矢量(,)x y ，与其相联系的一个矢量+x y ，叫做矢量之和。按这种方式它还具有下述性质：矢量加法是可交换的和可结合的，即对所有矢量都有 ()()+=+++=++x y y x x y z x y z 此外存在零矢量,X ∈0并对每个矢量x ，存在有-x ，使得对一切矢量有 ()+=+-=x 0x x x 0 矢量与标量的乘法是，对于每个矢量x 和每个标量α，与其相联系的一个矢量αx ，叫做α与x 之积。按这种方式对一切,x y 和标量,,αβ具有

()()1αβαβ==x x x x 和分配律 ()()ααααβαβ+=++=+x y x y x x y 在很多情况下因为线性空间X 上定义了度量d ，所以X 同时也是一个度量空间。然而，如果X 的代数结构与度量没有什么关系的话，我们就不能指望把代数的概念和度量的概念结合在一起。为了保证X 的代数性质与几何性质有如此的关系，我们首先需要引入一个辅助的所谓“范数”的概念，其中要用到线性空间的代数运算。然后再用范数诱导出我们希望的度量d ，这一想法就导出了赋范空间的概念。简单的说，赋范空间把线性空间的代数结构和其作为度量空间的度量紧密结合在一起。 赋范空间:所谓赋范空间X ，就是指在其上定义了范数的线性空间X 。而所谓线性空间X 上的范数，就是指定义在X 上的一个实值函数，它在X ∈x 的值记为x ，并且具有如下性质： （1）0≥x （2）0=?=x x 0 （3）αα=x x （4）+≤+x y x y 其中,x y 是X 中的任意矢量，α为任意标量。 巴拿赫空间：所谓巴拿赫空间就是完备的赋范空间（这里的完备性是按范数定义的度量来衡量的，见下面公式） (,)d =-x y x y ,X ∈x y 此度量叫做由范数所诱导的度量。 由范数所诱导的度量具备以下基本性质: 引理（平移不变性）：在赋范空间X 上，由范数诱导的度量d ，对所有的,X ∈x y 及每个标量α，都满足

高光谱图像简介

高光谱遥感是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体中获取有关数据，高光谱遥感技术作为20世纪80年代兴起的对地观测技术，始于成像光谱仪的研究计划。 目前，我国研制的224波段的推扫高光谱成像仪（PHI）与128波段的实用型模块化机载成像光谱仪（OMIS）已经进行了多次成功的航空遥感实验。另外，中国科学院上海技术物理研究所研制的中分辨率成像光谱仪于2002年随“神州”三号飞船发射升空，这是继美国1999年发射的EOS平台之后第二次将中分辨率成像光谱仪发送上太空，从而使中国成为世界上第二个拥有航天成像光谱仪的国家。 高光谱遥感图像和常见的二维图像不同之处在于，它在二维图像信息的基础上添加光谱维，进而形成三维的坐标空间。如果把成像光谱图像的每个波段数据都看成是一个层面，将成像光谱数据整体表达到该坐标空间，就会形成一个拥有多个层面、按波段顺序叠合构成的三维数据立方体。 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——有些传感器可以再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，数据量呈指数增加 （5）相邻谱带间相关——由于相邻谱带间高度相关，冗余信息也相对增加，这一特点也为其降维处理（包括波段选择、特征提取等）和谱间压缩提供可能 （6）随着维数的增加，超立方体的体积集中于角端，超球体和椭球体的体积集中在外壳，该特点进一步为高光谱图像的降维和压缩处理提供了理论依据。 根据高光谱图像的特点及其相关技术处理的需要，高光谱数据与其所携带的信息一般采用如下的三种空间表达方式：图像空间、光谱空间和特征空间。 1、图像空间（有空间几何位置关系） 2、光谱空间，光谱信息 3、特征空间（在光谱空间进行取样，将得到的n个数据用一个n维向量来表示，它是表示光谱响应的另一种方式。N维向量包含了对应像素的全部光谱信息。在三种表示方法中，特征空间表示法适合于模式识别中的应用。） 高光谱遥感技术将确定物质或地物性质的光谱与揭示其空间和几何关系的图像结合在一起。 支持向量机是1992~1995年由Vapnik等人在统计学习理论的基础上提出来的一种新的模式识别方法。SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。目前SVM已经被广泛应用于解决高维数据的监督分类中。支持向量机的核心思想是以构造风险最小化思想为归纳原则，通过非线性映射把样本投影到高维特征空间，在高维空间中构造VC维尽可能低的最优分类面，使分类风险上界最小化，从而使分类器对未知样本具有最优的推广能力。 我国尚未解决的SVM问题：目前支持向量机应用中，判别阈值都是以理论值0作为阈值，这在线性支持向量机情况下不会产生偏差，但是在非线性情况下，由于核函数的引进，SVM 的分类判别阈值会发生偏移而不再保持为0.这样仍然采用0作为阈值，势必会影响分类效

高光谱遥感影像分类算法 - SVM

高光谱遥感影像分类算法——SVM 1高光谱遥感简介 20 世纪 80 年代以来，遥感技术的最大成就之一就是高光谱遥感技术的兴起[1]。高光谱遥感技术又称成像光谱遥感技术，始于成像光谱仪的研究[2]。所谓高光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing)通俗地说就是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体中获取有关数据的方法。高光谱遥感的最大特点是，在获得目标地物二维空间影像信息的同时，还可以获得高分辨率的可表征其地物物理属性的光谱信息，即人们常说的具有“图谱合一”的特性。可见，与全色、彩色和多光谱等图像数据相比，高光谱影像革命性地把地物的光谱反射信息、空间信息和地物间的几何关系结合在了一起[3]。因此，可以很客观地说，高光谱遥感是代表遥感最新成就的新型技术之一，同时也是目前国内外学者，特别是遥感领域的学者的研究热点之一[4-5]。 2高光谱遥感研究背景 在以美国为代表的成像光谱仪研制成功，并获得高光谱影像数据后，高光谱遥感影像由于其蕴含了丰富的信息（包括地物的空间位置、结构以及光谱特性等信息）使得人们对地物的识别有了显著的提高，并且在许多方面和领域（比如，农业、林业、地质勘探与调查和军事等）都体现出了潜在的巨大应用价值[6]。虽然高光谱影像数据的确为我们的提供了丰富的对地观测信息，但也正是因为高光谱庞大的数据量和高维数的问题使得我们目前对高光谱数据的处理能力显得较为低效，而这也在一定程度上制约了高光谱数据在现实生产和生活的广泛应用与推广[7-8]。因此，为了响应人们对高光谱影像数据处理方法所提出的新的迫切要求，也为了充分利用高光谱数据所包含的丰富信息以最大程度地发挥高光谱的应用价值，我们必须针对高光谱数据的独有特点，在以往遥感图像数据处理技术的基础上，进一步改善和发展高光谱遥感影像处理分析的方法与技术。 3高光谱遥感分类研究 3.1分类的意义 分类是人类了解和认识世界的不可或缺的基本手段。人类的日常生活和生产实践都离不开，也不可能离开分类活动。面对海量数据，人类需要借助计算机来对自身感兴趣的数据进行自动、高效和准确地分类。这一迫切需求已体现在各个

高光谱遥感技术综述_袁迎辉

第07卷 第08期 中 国 水 运 Vol.7 No.08 2007年 08月 China Water Transport August 2007 收稿日期：2007-5-4 作者简介：袁迎辉 女（1983—） 东华理工大学矿产普查与勘探专业在读硕士研究生 （344000） 高光谱遥感技术综述 袁迎辉 林子瑜 摘 要：高光谱分辨率遥感是20世纪80年代兴起的新型对地观测技术，与传统遥感相比，高光谱遥感具有更为广泛的应用前景。文中概述了高光谱遥感的特点、发展过程、发展程度及目前几种典型的成像光谱仪数据特点。 关键词：高光谱遥感 数据处理技术 成像光谱仪 中图分类号：TP72 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2007）08-0155-03 遥感是20世纪60年代发展起来的对地观测综合性技术，是指应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术[1]。经过几十年的发展，无论在遥感平台、遥感传感器、还是遥感信息处理、遥感应用等方面，都获得了飞速的发展，目前遥感正进入一个以高光谱遥感技术、微波遥感技术为主的时代。本文系统地阐述了高光谱遥感技术在分析技术及应用方面的发展概况，并简要介绍了高光谱遥感技术主要航空/卫星数据的参数及特点。 一、高光谱遥感的概念及特点 所谓高光谱遥感，即高光谱分辨率遥感，指利用很多很窄的电磁波波段（通常<10nm）从感兴趣的物体获取有关数据[3]；与之相对的则是传统的宽光谱遥感，通常>100nm，且波段并不连续。高光谱图像是由成像光谱仪获取的，成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段光谱信息，产生一条完整而连续的光谱曲线。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱中能被探测。 同其它传统遥感相比，高光谱遥感具有以下特点： ⑴ 波段多。成像光谱仪在可见光和近红外光谱区内有数十甚至数百个波段。⑵ 光谱分辨率高。成像光谱仪采样的间隔小，一般为10nm 左右。精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细微特征。⑶ 数据量大。随着波段数的增加，数据量呈指数增加[2]。⑷ 信息冗余增加。由于相邻波段的相关性高，信息冗余度增加。⑸ 可提供空间域信息和光谱域信息，即“图谱合一”，并且由成像光谱仪得到的光谱曲线可以与地面实测的同类地物光谱曲线相类比。 近二十年来，高光谱遥感技术迅速发展，它集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体，已成为当前遥感领域的前沿技术。 二、发展过程 自80年代以来，美国已经研制了三代高光谱成像光谱仪。1983年，第一幅由航空成像光谱仪（AIS-1）获取的高光谱分辨率图像的正式出现标志着第一代高光谱分辨率传感 器面世。第一代成像光谱仪（AIS），由美国国家航空和航天管理局（NASA）所属的喷气推进实验室设计，共有两种，AIS-1(1982年~1985年，128波段)和AIS-2(1985年~1987年，128波段)，其光谱覆盖范围为1.2~2.4μm。 1987年，由NASA 喷气推进实验室研制成功的航空可见光/红外光成像光谱仪（AVIRIS）成为第二代高光谱成像仪的代表。与此同时，加拿大、澳大利亚、日本等国家竞相投入力量研究成像光谱仪。在AVIRIS 之后,美国地球物理环境研究公司(GER)又研制了1台64通道的高光谱分辨率扫描仪(GERIS),主要用于环境监测和地质研究。其中63个通道为高光谱分辨率扫描仪,第64通道是用来存储航空陀螺信息。 第三代高光谱成像光谱仪为克里斯特里尔傅立叶变换高光谱成像仪(FTHSI)，其重量仅为35kg，采用256通道,光谱范围为400~1050nm，光谱分辨率为2~10nm，视场角为150°。而于1999年和2000年发射升空的中分辨率成像光谱仪(MODIS 和Hyperion)都已经成为主要的应用数据来源。 在国内，成像光谱仪的研制工作紧跟国际前沿技术，目前已跻身国际先进行列。先后研制成功了专题应用扫描仪、红光细分光谱扫描仪FIMS、热红外多光谱扫描仪TIMS、19波段多光谱扫描仪AMSS、71波段的模块化航空成像光谱仪MAIS、128波段的OMIS 以及244波段的推扫式成像仪PHI 等。此外，中国科学院上海技术物理研究所研制的中分辨率成像光谱仪于2002年随“神州”三号飞船发射升空，这是继美国1999年发射EOS 平台之后第二次将中分辨率成像光谱仪送上太空，从而使中国成为世界上第二个拥有航天载成像光谱仪的国家。 经过20世纪80年代的起步与90年代的发展，至90年代后期，高光谱遥感应用由实验室研究阶段逐步转向实际应用阶段。迄今为止，国际上已有许多套航空成像光谱仪与少数几个卫星成像光谱仪处于运行状态，在实验、研究以及信息的商业化方面发挥着重要作用。

高光谱遥感影像的光谱匹配算法研究概要

https://www.wendangku.net/doc/0517759479.html, 中国科技论文在线高光谱遥感影像的光谱匹配算法研究 蔡燕1，梅玲2作者简介：蔡燕，（1984-），女，硕士研究生，主要研究方向：高光谱遥感 通信联系人：梅玲，（1984-），女，助理工程师，主要研究方向：水文地质. E-mail: meilingcumt@https://www.wendangku.net/doc/0517759479.html, （1. 中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州 221008； 2. 江苏煤炭地质勘探四队，南京 210046） 摘要：在高光谱遥感影像处理中，光谱匹配技术是高光谱地物识别的关键技术之一。本文主要围绕光谱匹配算法的研究展开，分析讨论了常用的几种光谱匹配技术的特点，根据先验知识建立了多种地物标准光谱库，并将其读入程序存储，基于Visual C++平台实现了最小距离匹配，光谱角度匹配，四值编码匹配法，最后基于混淆矩阵对分类图像进行精度比较分析并对三种编码匹配法进行比较。 关键词：高光谱；光谱匹配；最小距离匹配；光谱角度匹配；四值编码 中图分类号：TP751 The Study on the Spectral Matching Technique of hyperspectral romote sensing Cai Yan1, Mei Ling2 (1. School Of Environment Science and Spatial Informatics China University of Mining and Technology, JiangSu XuZhou 221008;

2. JiangSu Geological Prospecting Team Four, NanJing 210046 Abstract: In the hyperspectral image processing, the spectral match technique is one of key techniques to identify and classify materials in the image. This paper addresses some issues of spectral matching methods. Several algorithms are analyzed and compared, such as minimum distance matching, spectral angle mapping and quad-encoding. According to the prior knowledge, standard spectral library including typical land-cover types is built, which is stored and used for spectral matching. All of work is done in the programming environment of Visual C++. Finally, the experimental results are tested and compared when classification accuracies are computed based on confusion matrixes. Keywords:hyperspectral; spectral match; minimum distance matching; spectral angle mapping; quad-encoding 0 引言 高光谱遥感技术的发展和广泛应用是20世纪最具有标志性的科学技术成就之一，与传统的多光谱遥感技术相比，高光谱分辨率遥感的核心特点是图谱合一，即能获取目标的连续窄波段的图像数据[1]。高光谱遥感信息的分析处理集中于光谱 维上进行图像信息的展开和定量分析。 高光谱影像分类与地物识别是建立在传统的遥感图像分类算法基础之上，结合高光谱数据特点，对高光谱图像数据进行目标识别，是对遥感图像基本分类方法的扩展与延伸。高光谱遥感影像有着很高的光谱分辨率，且光谱通道连续，因此对于影像中的任一像元均能获取一条平滑而完整的光谱曲线，将其与地物波谱库中的光谱曲线进行匹配运算，实现地物识别与定量反演[2-4]。光谱匹配技术是成像光谱地物识别的关键技术之一，主要通过对地物光谱与参考光谱的匹配或地物光谱与数据库的比较，求算他们之间的相似性或差异性，突出特征谱段，有小提取光谱维信息，以便对地物特征进行详细分析[5]。本文紧紧围绕光谱匹配的算法分析了最小 距离法，光谱角度匹配法，以及四值编码法，进行精度分析与方法比较。