高分辨率遥感作业

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1、根据光谱曲线实现对地物的区分摘要：利用便携式光谱成像仪对草地、假草地、竹子等地物进行室外光谱数据采集，获得了这几种地物的高光谱数据。文章对高光谱数据进行了去噪和变换处理，减少数据的误差以获取更接近于地物的真实光谱曲线。而后对不同地物的光谱曲线特征进行分析，区分不同地物的。关键词：数据采集；数据处理；光谱曲线分析DistinctionthegroundobjectsaccordingtothespectralcurveAbstract:usingtheportablespectralimager,wegotseveralsurfacefeatures’hyperspectral

2、data.Thispaperdiscussesthehyperspectraldatadenoisingprocessingandtransformation,toreducetheerrorofthedatainordertogetspectralcurveoffeatures.Andthenanalyzethedifferentfeaturesofspectralcurvefeatures,todistinguishthedifferentfeatures.Keywords:Datacollection;dataprocessing;Spectralcurveanalys

3、is1引言高光谱遥感指具有高光谱分辨率的遥感技术和科学（一般将光谱分辨率为λ/100的遥感称为高光谱遥感），基础是测谱学。成像光谱仪能在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和短波红外区域获取许多非常窄且光谱连续的图像数据。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，它们组成了一条完整而连续的光谱曲线。成像光谱仪将视域中观测到的各种地物以完整的光谱曲线记录下来。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率达到纳米数量级（通常波段宽度<10nm）。研究表明许多地表物质在吸收峰深度一半处的宽度为20~40nm。高光谱遥感的出现是遥感界的一场革命，它使在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥

4、感能被探测。陆地卫星遥感器的波段宽度一般在100~200nm，远大于诊断性光谱宽度，且在光谱上不连续，因而无法探测那些具有诊断性光谱特征的地表物质。而成像光谱系统获得的连续波段宽度一般在10nm以内，因此这种数据能以足够的光谱分辨率区分出那些具有诊断性光谱特征的地表物质。地物的诊断性光谱宽度为20nm左右，陆地遥感卫星传感器的光谱分辨率太大，无法通过光谱曲线来对地物加以区分。高光谱传感器的光谱分辨率比较高，能够区分不同地物之间的光谱反射率的差别，从而实现对地物的分类。但是要通过光谱曲线实现地物的识别，首先要建立地物的波谱库，通过与波谱库的曲线对比，实现识别。地物光谱特性研究在

5、遥感技术及应用的研究发展中占有重要的地位，国外的许多遥感研究部门已经开展了大量的地物光谱测量和研究工作。20世纪30年代苏联就对许多自然物体的光谱反射进行了系统的测量和研究[1]；在60年代末到70年代初，美国NASA建立了地球资源信息系统，包括植被、土壤、岩石矿物和水体等四大类地物的电磁波波谱特性数据[2]；80年代后期，美国USGS组织了地质光谱特性比较全面的研究，并制成了光谱数据库，包含近500条特征矿物与典型植被光谱数据，覆盖波谱范围为0.2～3.0um；美国喷气推进实验室对160种矿物在0.4～2.5um的反射光谱进行了实验室测量研究，除光谱数据外，还规范了样品采集

6、、样品纯度和组分分析方法[3]；90年代，美国JohnsHopkins大学建立了包括岩石、矿物、地球土壤、月球土壤、人工材料、陨石、植被、雪和冰的波谱数据库[4]。我国的许多学者也对地物的光谱进行研究，杜华强[5]等人提出利用分形理论对450～780nm之间的植被反射光谱曲线进行分形测量，并用分形维数定量反映其植被健康状况的新思路。研究表明，高光谱数据能更好地用于植被参数，如叶面积指数、生物量等的反演，更适用于土地覆盖与植被研究。2数据采集及预处理本次数据采集使用的是美国ASD（AnalyticalSpectralDevice）公司的FieldSpec3便携式的光谱仪，其光谱

7、范围是350~2500nm，其中350~1000nm的分辨率是3nm，采样间隔是1.4nm；1000~2500nm的分辨率是10nm，采样间隔是2nm。测量的时间为2013年6月14日的13:00—14:00，天气无风晴朗，这样能保证太阳的高度与照度。每个地物进行10次的光谱测量，在对每种地物测量之前，先以白板进行定标，定标是保持白板水平放置，保证倾斜小于1°。传感器的测头垂直向下测量，距离地面约为1m左右，视场角为25°，地面视场范围直径半米左右。研究区域为中国矿业大学(北京)校园，对校园内的多种地物