高光谱处理：端元波谱选择与物质识别

"该资源是一份关于高光谱图像处理和分析的教程，重点讲解了端元波谱在高光谱分类和地物识别中的重要性。教程涵盖了高光谱遥感的基本概念、处理流程，包括大气校正、端元提取、波谱识别等步骤，并提供了实践操作的软件和数据。" 在高光谱遥感领域，端元波谱的选择对于提高地物分类和混合像元分解的准确性至关重要。端元波谱类似于监督分类中的分类样本，它们是地物光谱特征的代表，能够帮助识别和区分不同的地物类型。获取端元波谱的方法多种多样，可以从标准波谱库中选取，通过仪器测量，或者从高光谱图像自身中挑选纯净像元来得到。在实际应用中，往往结合这些方法，利用已知波谱校正和优化图像上的端元波谱，以确保其准确性。 教程详细介绍了处理高光谱图像的一系列步骤，首先是大气校正，以消除大气影响，保证光谱数据的可靠性。接着，通过从外部源获取端元，例如波谱库，来进行物质识别。此外，教程还提到了基于PPI（Principal Component Analysis - Projection to Latent Structures）的端元提取方法，这种方法常用于识别和分离混合像元中的成分。 波谱识别是高光谱图像处理的核心环节，它通过比较每个像素的光谱剖面与已知端元波谱的匹配程度，对图像进行分类。这一过程可以利用各种光谱分析工具，如ENVI的内置功能，来实现高效准确的识别。最后，教程还介绍了基于波谱沙漏工具的波谱识别，这是一种有效的端元检测和分类技术。 本教程使用了FLAASH工具和ENVI的波谱分析工具，以航空高光谱数据（如AVIRIS和HyMap）为例，进行实际操作演示。所有操作都在ENVI 5 Classic环境下进行，提供了丰富的实践指导。需要注意的是，教程提供的数据仅限于学习练习，不得用于商业目的。 高光谱遥感技术的发展，尤其是高光谱分辨率的提升，使得我们可以获取更详细、连续的光谱信息，极大地促进了地物识别和环境监测的能力。通过深入理解和掌握端元波谱选择以及相关的处理技术，可以有效地挖掘高光谱数据的潜力，服务于地质调查、环境变化监测、城市规划等多个领域。