文章轉(zhuǎn)載自微信公眾號(hào)CSDN，作者冰清-小魔魚(yú)，版權(quán)歸原作者及刊載媒體所有。

---

在定量遙感或者高光譜遙感中，信息提取主要用到光譜/波譜分析技術(shù)。本專題對(duì)光譜/波譜分析中涉及的流程及一些技術(shù)進(jìn)行講解，包括以下內(nèi)容：

• 基本概念

• 遙感反演

• 波譜識(shí)別

1 基本概念

?????“光譜分析”在很多領(lǐng)域也有這個(gè)概念，比如醫(yī)學(xué)、電子學(xué)、化學(xué)等。如其中一個(gè)概念為：“光譜分析主要是以光學(xué)理論為基礎(chǔ)，以物質(zhì)與光相互作用為條件，建立物質(zhì)分子結(jié)構(gòu)與電磁輻射之間的相互關(guān)系，從而進(jìn)行物質(zhì)分子幾何異構(gòu)、立體異構(gòu)、構(gòu)象異構(gòu)和分子結(jié)構(gòu)分析和鑒定的方法。”

????在遙感里面經(jīng)常會(huì)看到光譜分析和波譜分析兩個(gè)概念，可以將光譜分析視為在微觀條件下定義；波譜分析在宏觀上定義的。也就是光譜分析是廣義定義，波譜分析是狹義定義，在不太嚴(yán)格的情況下，兩個(gè)概念是一樣的。

遙感中的光譜分析技術(shù)可以理解為基于電磁輻射與物質(zhì)相互作用產(chǎn)生的波長(zhǎng)與反射強(qiáng)度，即地物波譜特征，而進(jìn)行物質(zhì)分析的技術(shù)。在這個(gè)過(guò)程中，如果一種物質(zhì)A中摻和其他物質(zhì)B而造成物質(zhì)A的波譜特征發(fā)生變化，可以建立物質(zhì)A、物質(zhì)B與波譜特征變化三者之間的關(guān)系，這個(gè)也是定量遙感中物質(zhì)反演的一個(gè)基本過(guò)程之一；在這個(gè)過(guò)程中另外一個(gè)情況，地物波譜特征用圖像或者波譜曲線表示，用已知的波譜曲線A和未知的波譜曲線B進(jìn)行對(duì)比分析，從而得出波譜曲線A和B是否一致，或者占多大比重。這個(gè)是高光譜遙感中的波譜識(shí)別的基本原理。

????因此，從應(yīng)用角度上看，光譜分析就是定量遙感或高光譜遙感中的圖像信息提取技術(shù)。可分為遙感反演、地物識(shí)別和物質(zhì)分類(lèi)，后兩個(gè)就是波譜識(shí)別范疇。

2 遙感反演

????遙感反演就是根據(jù)觀測(cè)信息和模型，求解或推算描述地面實(shí)況的應(yīng)用參數(shù)。可以看到遙感反演的基礎(chǔ)是描述遙感信號(hào)或遙感數(shù)據(jù)與地表應(yīng)用之間的關(guān)系模型。這種關(guān)系模型可以是遙感模型和應(yīng)用模型，包括統(tǒng)計(jì)型和物理型：

• 統(tǒng)計(jì)模型基于陸地表面變量和遙感數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系，優(yōu)點(diǎn)在于容易建立并且可以有效概括從局部區(qū)域獲取的數(shù)據(jù)，缺點(diǎn)在于模型一般具有地域局限性，也不能解釋因果關(guān)系；

• 物理模型遵循遙感系統(tǒng)的物理規(guī)律，可以建立因果關(guān)系，地域變化時(shí)候，也可以方便修改變量，缺點(diǎn)在于模型的建立過(guò)程漫長(zhǎng)而曲折(梁順林等)。

???可以看到，遙感反演需要具備多方面的知識(shí)，需要理解遙感成像機(jī)理、相關(guān)地學(xué)知識(shí)、數(shù)學(xué)知識(shí)等。比較成熟或者用的比較多的反演模型包括：植被生物參數(shù)反演模型(氮、葉綠素、水分等)，水質(zhì)參數(shù)反演模型(渾濁度、透明度、總懸移質(zhì)泥沙含量、pH 值、總含氮量等)，大氣成分(臭氧、二氧化碳、二氧化硫、甲烷等痕量氣體，氣溶膠等)。應(yīng)用包括植被蓋度監(jiān)測(cè)、作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、水華監(jiān)測(cè)、大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)等。

????反演涉及的關(guān)鍵部分是模型的構(gòu)建，在模型構(gòu)建好之后就是模型中參數(shù)的推算。下面以太湖葉綠素反演為例，數(shù)據(jù)使用環(huán)境小衛(wèi)星的CCD多光譜數(shù)據(jù)，介紹在ENVI下的操作流程。

?

本例子使用一個(gè)比較通用的線性葉綠素反演模型：

Y=ax+b??即

Chla=a*B_RED/B_NIR+b

????主要技術(shù)路線就是利用實(shí)地調(diào)查的結(jié)果，結(jié)合影像上對(duì)應(yīng)的像元反射率值，采用最小二乘法回歸得到a和b參數(shù)，之后將這個(gè)模型應(yīng)用到整個(gè)圖像中。

一、傳感器定標(biāo)

????直接利用ENVI_HJ1A1B_Tools環(huán)境衛(wèi)星數(shù)據(jù)讀取擴(kuò)展工具將圖像有DN值轉(zhuǎn)成輻射亮度值。(擴(kuò)展工具下載地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d010195ej.html)

說(shuō)明：先做傳感器定標(biāo)主要是為了避免在幾何精校正過(guò)程中進(jìn)行重采樣時(shí)候產(chǎn)生一定的誤差。

二、幾何精校正

????這一步不用多講了，由于HJ衛(wèi)星數(shù)據(jù)提供的2級(jí)數(shù)據(jù)已經(jīng)做過(guò)粗校正，可以選擇地形圖作為參考選擇控制點(diǎn)進(jìn)行幾何精校正。在幾何校正重采樣輸出時(shí)候，選擇最鄰近法(Nearest Neighbor)。

三、大氣校正

????這個(gè)步驟可以參考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d01019emt.html

四、圖像裁剪

????用太湖地區(qū)的矢量裁剪大氣校正結(jié)果，得到太湖水面區(qū)域影像。

五、樣本選擇

????這一步需要結(jié)合實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，將水面調(diào)查點(diǎn)與B_RED/B_NIR對(duì)應(yīng)的值在空間上一一對(duì)應(yīng)起來(lái)。實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)包括：水面調(diào)查點(diǎn)的經(jīng)緯度、葉綠素含量。以三列形式保存為.txt和Excel文件，以下格式：
?????序號(hào) ?緯度 ??????經(jīng)度 ??????葉綠素含量(mg/L)

????1??31.516729??120.170916 ?0.078

????2??31.457287??120.048309 0.025

????3??31.454855??120.174078 0.056

(1) 使用Basic Tool->Bandmath，表達(dá)式為float(b3)/b4，計(jì)算得到比值圖像。

(2)?在display中顯示比值圖像，選擇overlay->Region Of Interest 打開(kāi)ROI Tool。

(3) 在ROI Tool中，選擇ROI_Type->Input Points from ASCII，選擇文本格式的實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)。注意參數(shù)選擇，x：選擇經(jīng)度；y：選擇緯度；These point comprise：Individual Points。這樣將實(shí)地調(diào)查的點(diǎn)位置信息加載到圖像中

(4) 在ROI TOOL中，選擇File->Out ROIs to ASCII。在輸出格式設(shè)置面板中(如下圖)，選擇ID、經(jīng)緯度、和波段像元值(Band Values)。

????這樣就將水面調(diào)查點(diǎn)與B_RED/B_NIR對(duì)應(yīng)的值導(dǎo)出來(lái)了，將B_RED/B_NIR值導(dǎo)入Excel表中，這樣就將實(shí)測(cè)葉綠素含量值與B_RED/B_NIR值一一對(duì)應(yīng)上了。

六、模型參數(shù)反演

????有了實(shí)測(cè)的葉綠素含量值與B_RED/B_NIR值的對(duì)應(yīng)表，使用最小二乘法回歸參數(shù)a和b。回歸公式為：

??

????使用Excel的計(jì)算功能，很容易得到a=0.060583，b=0.004381

七、葉綠素反演

????有了參數(shù)a和b，反演模型可表達(dá)為：Chla=0.060583*B_RED/B_NIR+0.004381，利用bandmath很容易得到一個(gè)單波段的反演結(jié)果

八、反演結(jié)果輸出

????在display中，選擇Tools->Color Mapping->ENVI Color Tables，讓結(jié)果以彩色方式顯示。

????在打開(kāi)Overlay->annotation 注記明白，添加Object->Color Ramp，添加一個(gè)色帶。

?

3 波譜識(shí)別

????高光譜圖像分類(lèi)方法與傳統(tǒng)的多光譜分類(lèi)有本質(zhì)的區(qū)別，從高光譜圖像的每個(gè)像元均可以獲取一條連續(xù)的波譜曲線，就可以考慮用已知的波譜曲線和圖上每個(gè)像元獲取的波譜曲線進(jìn)行對(duì)比，理想情況下兩條波譜曲線一樣，就能說(shuō)明這個(gè)像元是哪種物質(zhì)。

????高光譜圖像有這個(gè)特性，它除了應(yīng)用于一般的圖像分類(lèi)，還應(yīng)用于物質(zhì)識(shí)別、目標(biāo)探測(cè)等。圖像分類(lèi)更多關(guān)注的是地物覆蓋和物質(zhì)成分，目標(biāo)識(shí)別和探測(cè)是對(duì)特定對(duì)象的搜索，其結(jié)果是“有”或者“沒(méi)有”。因此我們把高光譜圖像分類(lèi)、物質(zhì)識(shí)別、探測(cè)等稱為波譜識(shí)別。

????如下圖是一個(gè)波譜識(shí)別的典型流程，主要分為端元波譜選擇、波譜識(shí)別和結(jié)果分析。

圖：波譜識(shí)別流程

• 端元波譜選擇

????端元波譜這個(gè)概念最常見(jiàn)于混合像元分解過(guò)程中，端元的物理意義就是指圖像中具有相對(duì)固定光譜特征的地物類(lèi)型，也就是圖像中只有一種物質(zhì)的像元。廣義上講，端元波譜就是“分類(lèi)訓(xùn)練樣本”，即應(yīng)用于波譜識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)波譜。

????端元光譜的確定有兩種方式：(1) 使用光譜儀在地面或?qū)嶒?yàn)室測(cè)量到的“參考端元”；(2) 在遙感圖像上得到的“圖像端元”。方法(1)一般從標(biāo)準(zhǔn)波譜庫(kù)選擇，方法(2)直接從圖像上尋找端元，可選擇的方法有：從二維散點(diǎn)圖中基于幾何頂點(diǎn)的端元提取，借助純凈像元指數(shù)(Pixel Purity Index——PPI)和n維可視化工具用于端元波譜收集，基于連續(xù)最大角凸錐(Sequential Maximum Angle Convex Cone——簡(jiǎn)稱SMACC)的端元自動(dòng)提取。

????流程圖上標(biāo)識(shí)了兩種方法——基于PPI的端元提取和從外部源(如波譜庫(kù))獲取。

????在目標(biāo)識(shí)別中，我們往往是從圖上選擇一個(gè)目標(biāo)所在區(qū)的像元的平均波譜作為目標(biāo)識(shí)別。

• 識(shí)別波譜

????識(shí)別波譜可選的方法就很多，常用的是波譜角填圖(Spectral Angle Mapper——SAM)。波譜角填圖(SAM)使用n-維角度將像元與參照波譜進(jìn)行匹配。該算法是將像元N個(gè)波段的光譜看做N維波譜向量，通過(guò)計(jì)算與端元波譜之間的夾角判定兩個(gè)波譜間的相似度，夾角越小，說(shuō)明越相似。?

圖：波譜角示意圖

????有時(shí)候端元波譜的波譜分辨率、波段范圍與圖像不一樣大小，就會(huì)需要用到波譜重采樣，如ENVI中的Spectral -> Spectral Libraries -> Spectral Library Resampling就可以將波譜曲線進(jìn)行重采樣，使得與某一個(gè)圖像具有相同的波譜分辨率和波段覆蓋范圍。

• 結(jié)果分析?

????波譜識(shí)別的結(jié)果就是一個(gè)分類(lèi)結(jié)果，柵格或者矢量形式輸出。

????這個(gè)流程中有一個(gè)是MNF變換和維度判斷。MNF (Minimum Noise Fraction)最小噪聲分離將一幅多波段圖像的主要信息集中在前面幾個(gè)波段中，主要作用是判斷圖像數(shù)據(jù)維數(shù)、分離數(shù)據(jù)中的噪聲，減少后處理中的計(jì)算量。

??? MNF也是一種線性變換，本質(zhì)上是含有兩次疊置的主成分分析：

• ?第一次變換是利用主成分中的噪聲協(xié)方差矩陣，分離和重新調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中的噪聲(噪聲白化——noise whitening)。使變換后的噪聲數(shù)據(jù)只有最小的方差且沒(méi)有波段間的相關(guān)。

• ?第二次變換是對(duì)噪聲白化數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分變換。為了進(jìn)一步進(jìn)行波譜處理，檢查最終特征值和相關(guān)圖像來(lái)判定數(shù)據(jù)的內(nèi)在維數(shù)。數(shù)據(jù)空間被分為兩部分：一部分是聯(lián)合大特征值和相對(duì)應(yīng)的特征圖像，另一部分與近似相同的特征值和噪聲圖像。

????在ENVI中提供的工具可以組合完成上述波譜識(shí)別過(guò)程，其中波譜沙漏工具(Spectral ->Spectral Hourglass Wizard)將上述流程中的每一個(gè)步驟集中在一個(gè)界面下完成，由于采用向?qū)讲僮?#xff0c;這里就不舉例子介紹。

4 總結(jié)

??????可以看到光譜分析是基于光譜信息進(jìn)行物質(zhì)反演和識(shí)別，也就是波譜特征或者波譜曲線。這與我們常見(jiàn)影像分析方法區(qū)別較大，像物質(zhì)的空間特征、紋理特征、空間關(guān)系等屬性在光譜分析中不會(huì)重點(diǎn)考慮，甚至不作考慮。

• 編輯：Mera

• 校對(duì)：孫雪劍、黃瑤

• 審定：張立福

電話：18622044572(黃女士)

郵箱：cas-hytech@cas-hytech.com

官網(wǎng)：http://www.cas-hytech.com/

總部地址：北京市海淀區(qū)中關(guān)村大街18號(hào)8層03-174

分部地址：天津華苑產(chǎn)業(yè)區(qū)(環(huán)外)海泰華科八路6號(hào)五層A區(qū)509號(hào)

喜歡本篇內(nèi)容，就給我們點(diǎn)個(gè)“在看”吧 ~

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的erdas遥感图像几何校正_定量/高光谱遥感之—光谱分析技术的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。