高光谱数据有哪些？高光谱数据详解

高光谱数据是一种多维度信息集合，它在传统的二维图像数据（空间维和光谱维）基础上，增加了一个光谱维度，形成了三维立方体数据结构。那么，高光谱数据有哪些呢？本文从多个方面详细介绍了高光谱数据。

高光谱数据获取方法

获取高光谱数据通常依赖高光谱成像仪器，这些仪器分为空基（如卫星或无人机）、机载和地面平台几种。通过成像光谱仪在多个狭窄的连续光谱通道内成像，可以同时获取图像和每个像元对应的光谱信息。

常见的成像光谱仪有SINESPEC，其产品包括高光谱相机、高光谱成像仪、显微镜高光谱成像系统、无人机高光谱成像系统等。

每一个像元不再仅仅代表一种或几种波段的反射率信息，而是连续、精细的光谱曲线，包含了丰富的光谱信息。这种数据形式使得我们能够更准确地识别地物类型、监测环境变化、分析物质成分等。

高光谱数据格式

1. ENVI格式

ENVI（Environment for Visualizing Images）是一种常用的高光谱数据格式，使用二进制文件存储数据，同时还包含一个头文件（.hdr）来描述数据的元数据信息，包括数据的尺寸、波段信息、像元大小等。

2. HDF格式

HDF（Hierarchical Data Format）是一种用于存储和管理科学和工程数据的格式，适用于高光谱、遥感和气象数据等。HDF格式具有层次结构，可以存储多维、大规模的数据。常见的HDF格式包括HDF4和HDF5。

3. NetCDF格式

NetCDF（Network Common Data Form）是一种自描述的数据格式，用于存储科学数据，包括高光谱数据。NetCDF格式具有可扩展的结构，可以存储多维数组和元数据。一般以.nc扩展名保存。

4. ASCII格式

ASCII（American Standard Code for Information Interchange）格式是一种文本格式，将每个像元的光谱数据以文本形式存储，一般以逗号、制表符或空格分隔不同的值。ASCII格式简单易懂，但文件大小较大。

5. 其他格式

还有一些其他格式可用于存储高光谱数据，如BSQ（Band Sequential）格式、BIL（Band Interleaved by Line）格式、BIP（Band Interleaved by Pixel）格式等，它们以不同的方式将高光谱数据存储为二进制格式。

高光谱数据特点分析

1. 光谱分辨率高：高光谱数据能够在很窄的光谱范围内进行连续采样，光谱分辨率远高于多光谱数据。

2. 信息量大：由于光谱分辨率的提高，使得数据中的信息量成倍增加，为后续的分析和处理提供了更多的选择。

3. 数据维度高：由于增加了光谱维度，数据处理的复杂性和计算量也相应增加。

高光谱数据处理流程

我们以功能强大的遥感数据处理软件ENVI（Environment for Visualizing Images）为例介绍。它提供了许多功能模块，可以进行数据导入、预处理、特征提取、分类和可视化等操作。下面是ENVI高光谱数据处理流程的详细介绍。

1. 数据导入

首先，我们需要将高光谱数据导入ENVI软件。ENVI支持导入多种高光谱数据格式，如Hyperion、AVIRIS等。可以通过ENVI的文件菜单选择导入数据或者使用ENVI API导入数据。

2. 数据预处理

在数据导入之后，我们需要对高光谱数据进行预处理，以减少噪声和增强图像的质量。ENVI提供了多种数据预处理方法，包括大气校正、大气校正和去除噪声。可以根据数据的需求选择适当的预处理方法。

3. 特征提取

特征提取是高光谱数据分析的关键步骤。在这一步骤中，我们可以利用ENVI提供的各种特征提取算法来提取数据中的有用信息。ENVI提供了许多特征提取算法，包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、最大似然分类（MLC）等。

4. 分类

分类是高光谱数据处理的一个重要环节。ENVI提供了多种分类算法，用于将数据分成不同的类别。可以使用ENVI的分类工具对特征提取后的数据进行分类，根据分类结果进行应用。

5. 可视化

可视化是高光谱数据处理的最后一步。ENVI提供了丰富的可视化工具，可以对数据进行可视化和可视化分析。可以通过ENVI的图像菜单选择适当的可视化工具，并根据需要生成图像。

高光谱数据应用领域

高光谱数据在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

1. 农业：用于监测作物生长状态、识别病虫害、评估作物产量等。

2. 环境监测：检测水质、空气质量、土壤成分等，评估环境质量。

3. 军事侦察：识别伪装目标、监测敌方动态等。

4. 城市规划：城市规划师可以利用高光谱数据进行城市绿地监测、城市热岛效应分析等。