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高光谱遥感21316116刘濛濛21316115李宁皓21316111甘露21316117韦山高光谱遥感简介目录CONTENTS部门：XXX汇报人：xxx123高光谱数据的特点及处理高光谱遥感的应用高光谱遥感简介01高光谱遥感※成像光谱技术※在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，利用成像光谱仪获取的许多非常窄且光谱连续的图像数据※续写和完善了光学遥感影像从黑白全色影像经由多光谱到高光谱的全部影像信息链高光谱数据的特点及处理02高光谱数据的特点1多波段、波段宽度窄※波段宽度10nm,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。※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、连续的光谱曲线高光谱数据的特点2波段连续，光谱分辨率高、空间分辨率低由于波段众多,波段窄且连续,使得高光谱数据量巨大(一次获取数据可达千兆GB级)、相关性大,尤其在相邻的通道间,具有很大的数据冗余高光谱遥感图像面临的问题由于高光谱遥感图像空间分辨率限制和地物分布的复杂多样性，混合像元广泛存在于图像中，影响遥感图像的分类精度以及目标探测效果由于各个波段之间的高度相关性，导致光谱间存在冗余信息和数据处理难度加大，图像在产生及传输过程易受噪声的影响，无疑降低了混合像元分解的精度高光谱数据处理——混合像元分解技术凸几何分析方法01稀疏回归分析方法。02统计分析方法03光谱—空间联合分析方法04高光谱遥感的应用03高光谱遥感的应用——地质中的应用01高光谱遥感在地质上的应用,主要是利用矿物的光谱吸收特征参数包括吸收波段波长位置、深度、宽度、斜率、对称度、面积和光谱绝对发射值等,从中获取矿物的各种定性、定量信息,进行岩石矿物的分类、填图和矿产勘察高光谱遥感的应用——植被研究中的应用02高光谱遥感在植被研究中的应用使得植被遥感的范围被扩大到生态意义上。高光谱植被遥感主要用于植被的识别、分类，利用高空间分辨率遥感数据在大比例尺度内进行森林生态系统分类,通过植被物理、化学参数实现对植物生化成分(如N、P、K、淀粉、水分、纤维素、木质素等含量)及其物理特征物理量的估测高光谱遥感的应用——大气监测03对水蒸气、卷云、气溶胶等大气成分、状况的监测。Gao在美国堪萨斯州Coffeyville地区和墨西哥湾利用1.38μm的AIRIS图像上用阀值方法识别卷云获得很好效果。Kaufman等1997在稠密的森林覆盖地区,用蓝光、红光、2.1μm波段的光谱反射率探测气溶胶光学厚度,取得较好效果感谢观看!21316116刘濛濛