Matlab实现多光谱遥感数据反射率重采样

资源摘要信息:"该文件包含了Matlab编写的函数，旨在处理遥感数据的重采样问题。重采样是指在多光谱传感器中，不同设备可能具有不同的波段宽度和光谱范围，为了对比分析或数据融合，需要将它们转换到一个统一的标准上。Matlab作为一种广泛用于工程计算和算法开发的编程语言，非常适合处理此类信号处理任务。 在遥感领域，常用的多光谱传感器包括但不限于Landsat TM5、Landsat ETM+、MODIS Terra、SPOT、ASTER、AVHRR 2/3、IKONOS、Quickbird、CBERS CCD&IRMSS、SeaWiFS和IRS LISS & WIFS等。这些传感器各自的数据可能在光谱分辨率和波段设置上有所差异，因此需要通过重采样来统一处理。 该Matlab函数提供的功能，能够对上述传感器的反射波段进行重新采样。重采样的过程通常是将各个传感器的原始波段数据通过线性平均的方法，转换到目标波段的光谱范围。例如，将不同传感器获取的数据转换到相同的波段宽度和中心波长，使得分析和处理更为简便。 一般来说，重采样过程会涉及到以下步骤： 1. 确定目标波段和原始波段的光谱范围； 2. 对原始波段数据进行重采样，使其匹配目标波段的光谱范围； 3. 利用线性插值、多项式插值或其他数学方法，计算新波段的值； 4. 根据需要可能还要对重采样后的数据进行归一化处理，以确保数据的一致性和可用性。 该Matlab函数处理的数据类型包括反射率、透射率和吸收率。其中，反射率是最常用的数据类型，它表示目标反射到传感器的光能量占入射光能量的百分比。 除了Matlab函数本身，压缩包中还包含了一个名为resample_data.mat的多光谱样本文件。这个文件可能包含了特定样本区域的多光谱数据，用于测试和演示重采样函数的功能。例如，使用亚马逊热带雨林的多光谱样本数据，可以展示该函数对于森林覆盖区的遥感数据重采样能力，从而帮助研究者更好地理解地表特征和进行植被分类。 总体来说，该Matlab函数是遥感数据处理中十分有用的工具，特别是在需要对多源遥感数据进行融合分析时，重采样功能是必不可少的步骤。利用此函数，可以提高遥感数据的互操作性，为后续的地学分析和环境监测提供了重要的数据支持。"