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高光谱成像的意义

发布时间:2023-05-31
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高光谱成像是一门使用专用传感器同时捕获多个窄波长数据的学科。

高光谱成像是一门使用专用传感器同时捕获多个窄波长数据的学科。高光谱数据通常表示为图像立方体,其中每个图像代表数十或数百个窄波长范围或光谱带之一。高光谱成像可以测量和分析区域或物体的光谱特征,用于农作物健康评估、环境退化监测和组织病理学等应用。


一组高光谱图像。 每个图像都是在许多窄波长范围内捕获的。

 

在哪里使用高光谱成像?

高光谱成像用于遥感、监视、机器视觉和医学成像等应用,主要目的是识别材料和检测物体、异常和过程。例如,遥感中的高光谱成像涉及使用卫星或航拍图像检测和识别矿物、陆地植被和人造结构。


使用基于卫星的高光谱数据,根据物质类型,使用最大丰度分类来识别不同的陆地区域。


使用基于卫星的高光谱数据,根据物质类型,使用最大丰度分类来识别不同的陆地区域。

在医学成像中,组织表面的高光谱成像分析可以为组织病理学提供有见地的诊断信息。


来自诺丁汉大学的高光谱图像,通过将光线照射在组织表面并准确测量氧气水平并生成血氧饱和度图而得出,以方便临床研究人员和医生的工作。


高光谱图像,通过将光线照射在组织表面并准确测量氧气水平并生成血氧饱和度图而得出,以方便临床研究人员和医生的工作。

高光谱图像处理如何工作?

高光谱成像首先使用高光谱图像传感器捕获一组图像,并将它们表示为三维高光谱数据立方体。然后可以使用各种图像处理算法对该数据立方体进行分析和处理,主要用于涉及分类、光谱匹配和分解的工作流程。

例如,一种常见的高光谱图像处理技术,即最大丰度分类 (MAC),用于根据像素的光谱特征对图像中的像素进行分类,并将它们与对象或区域类(也称为端元类)相关联。


使用具有九个端元类别的高光谱图像的最大丰度分类生成的丰度图:沥青、草地、砾石、树木、彩绘金属板、裸土、沥青、自阻塞砖和阴影。


使用具有九个端元类别的高光谱图像的最大丰度分类生成的丰度图:沥青、草地、砾石、树木、彩绘金属板、裸土、沥青、自阻塞砖和阴影。

另一个常见任务涉及使用植被区域高光谱图像的归一化差异植被指数或NDVI值,并对该值应用阈值来衡量该区域植被的相对健康状况。NDVI 值越高,该地区的植被越健康、越茂密。


具有最高 NDVI 值的(最右侧)图像以绿色表示植被更健康、更茂密的区域。


 

高光谱成像库包含用于预处理、分析和解释高光谱数据的内置函数。它支持降维、光谱解混、光谱匹配和分类工作流程,包括波段选择、端元提取、丰度图估计和异常检测等技术。

本文标签: 高光谱成像

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