高光谱图像处理:波谱识别与后处理技术
该资源是一份关于高光谱图像处理和分析的教程,重点介绍了如何在ENVI软件中进行高光谱数据的处理和后处理,包括浏览结果显示、波谱识别以及使用波谱沙漏工具。教程涵盖了从大气校正到端元提取,再到波谱识别的全过程,并强调了高光谱遥感技术在地物识别和分类中的应用。 在高光谱图像处理领域,首先,大气校正是一个关键步骤,旨在消除大气吸收和散射对地物反射率的影响,提高后续分析的准确性。大气校正工具如FLAASH可以用于校正数据,使地物的光谱特征更接近真实值。 接着,物质识别依赖于端元波谱的选择。端元波谱是地物纯光谱的代表,可以通过外部获取或从高光谱数据中提取。例如,基于PPI(Principal Component Pursuit)的端元提取方法可以帮助识别并提取出地物的典型光谱特征。 波谱识别是高光谱图像处理的核心,它通过比较每个像素的光谱剖面与已知端元波谱,实现地物分类。这个过程可以借助ENVI的Display功能,将分类结果叠加在高光谱图像上,以RGB方式直观展示。 后处理阶段,用户可以在Display模块下选择Image > Overlay > Classification,加载分类结果,以便于进一步的视觉评估和分析。此外,波谱沙漏工具(Spectral Hourglass Wizard)提供了一站式的解决方案,整合了整个处理流程,使得用户能够在一个界面下完成所有操作。 教程中还提到了两种类型的航空高光谱数据——AVIRIS和HyMap,这些数据将在ENVI 5 Classic环境中进行处理。学习者可以通过实践操作,掌握高光谱图像处理的基本技能,同时注意版权规定,仅限于练习使用,不得用于商业目的。 这份教程对于理解和应用高光谱遥感技术,特别是通过ENVI软件进行数据分析的人员来说,具有很高的参考价值。它详细讲解了高光谱处理的各个方面,包括预处理、特征提取和结果解释,有助于提升读者在高光谱领域的专业能力。
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