Hyperion高光谱数据处理技术详解

"Hyperion高光谱数据处理.pptx 是一份关于遥感技术的课件，主要探讨了Hyperion高光谱数据的处理方法，包括数据的打开、水汽吸收波段的标识、辐射定标以及大气校正等步骤。这份课件详细介绍了Hyperion传感器及其在EO-1卫星上的应用，同时也讲解了不同级别的数据产品，如Level 0和Level 1，以及它们各自的特点和处理流程。" Hyperion高光谱数据处理是遥感领域中的一个重要环节，它涉及到多个复杂的步骤和技术。Hyperion是地球观测卫星EO-1上搭载的一个高光谱成像仪，该卫星于2000年发射，2017年退役。Hyperion传感器具有高光谱分辨率，覆盖了从357到2567纳米的波长范围，分为10纳米的光谱间隔，提供了242个波段，其中包括70个可见光近红外(V-NIR)波段和172个中红外(SWIR)波段。 在数据处理方面，Hyperion数据被分为两个主要级别：Level 0和Level 1。Level 0数据是原始数据，主要用于生成Level 1的产品。Level 1数据则进一步细分为L1A、L1B、L1R和L1T。L1A产品存在VNIR与SWIR波段的空间错位问题，需要用户后期处理；而L1B和L1R产品已经解决了这个问题。L1R产品进行了系统辐射纠正，但未进行几何纠正；L1T产品则同时完成了辐射和几何校正，是目前最常使用的数据级别。 数据的存储格式通常为HDF，并且采用BIL（Band Interleaved by Line）方式。用户在处理Hyperion数据时，需要理解这些数据级别的差异，选择合适的级别进行分析，例如，对于需要精确几何信息的项目，L1T可能是最佳选择，因为它包含了完整的辐射和几何校正。 在实际应用中，遥感分析师会遇到水汽吸收波段的问题，因为大气中的水汽会影响特定波段的信号，需要通过标识这些波段并进行校正来获取准确的地表信息。此外，辐射定标和大气校正是消除大气影响，提高地表反射率估计精度的关键步骤。辐射定标将传感器读数转换为地表反射率或辐射亮度，而大气校正则是消除大气对地表反射率测量的影响，使得分析结果更接近真实的地表特性。 Hyperion高光谱数据处理涉及到对卫星数据的预处理、校正和分析，这些步骤对于从高光谱数据中提取地表特征和环境信息至关重要。通过深入理解和掌握这些技术，遥感专家可以利用Hyperion数据进行森林覆盖分析、环境污染检测、土地覆盖变化监测等多种应用。