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高光谱成像仪高光谱图像数据的组成及特点

发布时间:2023-12-22
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高光谱成像仪在对样本进行测试时,可以获取样本的高光谱图像数据,这个数据是维数据结构。高光谱数据可视为三维图像,在普通二维图像之外又多一维光谱信息,其空间图像维描述样本的二维空间特征,其光谱维揭示了图像每一像元的光谱曲线特征。本文对高光谱成像仪高光谱图像数据的组成及特点做了介绍。

高光谱成像仪在对样本进行测试时,可以获取样本的高光谱图像数据,这个数据是维数据结构。高光谱数据可视为三维图像,在普通二维图像之外又多一维光谱信息,其空间图像维描述样本的二维空间特征,其光谱维揭示了图像每一像元的光谱曲线特征。本文对高光谱成像仪高光谱图像数据的组成及特点做了介绍。

高光谱图像

高光谱成像仪高光谱图像数据的组成:

高光谱数据,可表示为高光谱数据立方或高光谱立方(hyperspectral cubes),是三维数据结构。高光谱数据可视为三维图像,在普通二维图像之外又多一维光谱信息。其空间图像维描述目标物的二维空间特征,其光谱维揭示了图像每一像元的光谱曲线特征,由此实现了遥感数据图像维与光谱维信息的有机融合。

1.空间图像维:在空间图像维,高光谱数据与一般的图像相似。

2.光谱维:从高光谱图像的每一个像元中可以获得一个连续的光谱曲线。采用基于光谱数据库的光谱匹配技术,可以识别地物。同时大多数地物都具有典型的光谱波形特征,尤其是光谱吸收特征。这些特征与地物成分是密切相关的,因此对光谱吸收特征参数(吸收波长位置、吸收深度、吸收宽度)的提取将成为高光谱信息挖掘的主要方面。


高光谱成像仪高光谱图像数据的特点:

1.纹理丰富复杂,空间相关性低于普通图像。因为高光谱图像的分辨率为几米,地面目标可能只占几个像素,像素值的连续性较差,相关性较低。

2.波段多,光谱分辨率高,光谱间相关性较强。

3.空间分辨高。高的光谱分辨率和空间分辨率是遥感技术发展的两个方向,这两个方向有趋于统一的趋势。

4.由于波段多,狭窄且连续,使得高光谱数据量巨大、相关性大,尤其在相邻的波段间,具有很大的数据冗余。


高光谱图像表示方式:

高光谱图像一般采用以下二种表示方式:

1.三维数据。F(x,y,b),表示在x行,y列,b波段的像素值。即在空间坐标(x,y)上第b波段上采集到的光谱能量,反映相应图像像素的灰度值。

2.光谱域的亮度矢量集。F(x,y),其中x,y对应像素的空间位置,F为空间坐标(x,y)上在光谱域的亮度矢量,每个分量表示特定的波长。

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