高光谱实验指导

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1、目录实验一高光谱遥感数据获取1实验二高光谱遥感数据的大气校正4实验三地物光谱测量与成像7实验四MNF与端元选取11实验五光谱特征分析171实验一高光谱遥感数据获取实验目的高光谱遥感数据的具冇较高的光谱分辨率,每个波段的范围小(窄波段),通常具有数十个至200多个窄波段。本次实验的目的是利用ENVkErdas等软件观察TM>AVIR1S和Hyperion等遥感数据或者实验窣使川Headwall高光谱相机拍摄的高光谱图像数据,认识高光谱数据的图谱合一的特点。实验内容1、合成真彩色和假彩色的影像2、提取同类或界类地物(物体)的光谱曲线预备知识1、

2、遥感数据的基木参数a)ETM波段波长(微米)分辨率(米)主要作用Bandl蓝绿波段0.45-0.5230用于水体穿透,分辨土壤植被Band2绿色波段0.52-0.6030分辨植被Band3红色波段0.63-0.6930处于叶绿索吸收区域,用于观测道路/裸露土壤/植被种类效果很好Band4近红外0.76-0.9030用丁•佔算牛物数量,尽管这个波段可以从植被屮区分出水体,分辨潮湿土壤,但是对于道路辨认效果不如TM3Band5中红外1.55-1.7530川于分辨道路/裸銅土壤/水,它还能在不同植被之间有好的对比度,并且冇较好的穿透大气、云雾的能

3、力。2b)AVIRIS指标波段波长(微米)波长范围400-2500nmBand1-4紫外0.369-0.399光谱分辨率10nmBand5・14蓝光0.409-0.497-*Fwmh10nmBand15-24绿光0.507-0.596Band25-36红光0.606-0.693Band37-63近红外0.702-1.048c)Hyperion指标波段波长(微米)波长范围430-2400Band1-5紫外0.356-0.396光谱分辨率10nmBand6-15蓝光0.406-0.498Band16-25绿光0.508-0.600Band26-

4、36红光0.609-0.691Band37-184近红外0.702-1.992Band185-242中红外2.002-2.577报告内容1、分别使用AVIRIS和Hyperion数据,如何针对植被、水体等不同地物进行假彩色合成选择合适的波段?2、分别从ETM+,AVIRIS和Hyperion数据中分别选取5种不同的地物,提取曲线。从光谱剖面曲线上,比较分析多光谱数据和高光谱数据的各自特点。3、信噪比计算,对Headwall拍摄的数据,釆用MNF去噪后,实现以下计算和比较分析:a)去噪前后,各波段图像的信噪比值Band6热红外10.40-12

5、.5060感应发出热辐射的目标。Band7中红外2.09-2.3530对于岩石/矿物的分辨很有用,也可用于辨识植被覆盖和湿润土壤。Band8全色0.52・0.9015得到的是黑白图彖,分辨率为15m,用于增强分辨率,提供分辨能力。3b)去噪前示,同一像素的(或同一区域的平均)光谱的信噪比值4实验二高光谱遥感数据的大气校正I;”实验目的抽,大气的影响对高光谱遥感而言比多光谱遥感更垂要,尤其是陆地高光谱遥感,消除人气的影响而获得接近地面测鞠光谱数据,对于准确识别地物、属性佔计等具冇I•分重要的意吳^飞當校止的H的是消除大气和光照等因素对地物反射

6、的影响,获得i■也物仪射率和耦射率、地表温度等真实物理模型参数,用來消除大气中懈篦*氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧对地物反射的影响,消除人气屛竽溶胶散射的影响。木次实验的H的是掌握一般人气校匸方法,理解犬气;传輪谴散射、吸收和折射作用的影响机理和校匸的原理,-掌般方法和处理过程。实验内容1、使用黑暗冃标法分别对TM和AVIRIS影像进行大气校止2、使用FLAASH模块对AVIRIS影像进行大气校正预备知识1、黑暗目标消减法(DarkObjectSubstraction,DOS)a)基木原理:寻找影像屮的最暗的目标区域,假设该区域的光谱反射率为0

7、,而实际获得的反射率是由于人气彩响或程辐射的结果,并IL其它区域受到相同的影响。那么,可以通过从每个像元的反射率5抑除掉黑暗H标的反射率就町以达到人气校正的口的。通常情况卜我们一般选择水体作为暗目标。b)ENVI中DOS的操作i.ENVI中DOS被称为DarkSubtractii.依次选择菜单BasicTool->Preprocessing->GeneralPui*poseUtilities->DarkSubtract,启动模块。选择待校正的图像,选择BandMinimum选项,即每个波段的最小值将被

8、'

9、动选为暗目标的反射率。处理后保存结

10、果即可。2、ENVIFLAASHa)简介:ENVI的高梢度大气校正工具包,英最新扩展模块FLAASH2.0专门对波谱数据进行快速人气校正分析。FLAASH可以处理任何高光谱数据、

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