高光谱与高空间分辨率遥感实习

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高光谱与高空间分辨率遥感实习
实习一 光谱的微分和积分
一、实习目的
熟悉和掌握光谱的微分和积分的概念,利用相
关软件对植被高光谱数据进行微分和积分处理;
利用高光谱数据分析植被的“红边”等典型植被
高光谱特征。
二、原理与方法
1、光谱微分
光谱微分技术就是通过对反射光谱进行数学模
拟,计算不同阶数的微分值,以提取不同的光谱
参数。应用光谱微分技术能够部分消除大气效应、
植被环境背景(阴影、土壤等)的影响,以反映
植物的本质特征。
光谱微分公式(以二阶为例)为:
 '' (  i )  [  (  i 1 )   (  i 1 )] / 2  
'
'
式中, i 为 波长, (  ) 为波长  i 处的一阶微分光谱,

为相邻两波段间的波长间隔。
'
i
2、光谱积分
光谱积分就是求光谱曲线在某一波长范围内
的下覆面积。
2
 

1
f (  )d 
三、实习仪器与数据
EXCELL软件以及玉米叶片反射光谱。
四、实习步骤
1、计算玉米叶片反射光谱的一阶微分光谱
利用EXCELL软件导入玉米叶片反射率数
据,并绘制其反射率光谱曲线(见图1)。采用公
式1对玉米叶片反射率数据进行差分法处理,获得
一阶微分光谱曲线(见图2)。比较和分析图1及
图2。
0.6
0.5
反射率
0.4
0.3
0.2
0.1
0
300
400
500
600
700
800
900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600
波长 ( n m )
图1 玉米叶片反射率光谱曲线
0.02
一阶微分光谱
0.015
0.01
0.005
0
-0.005
400
500
600
700
800
波长 (nm)
图2 玉米叶片一阶微分光谱曲线
900
1000
2、根据一阶导数光谱,求取红边面积
计算670nm-760nm一阶导数光谱曲线与坐标
轴之间包含的面积。
3、完成实习报告
内容包括:目的、玉米原始光谱曲线、玉米
一阶导数光谱曲线、红边面积校。
实习二 光谱库的制作、光谱数据的重
采样及连续统去除
一、实习目的
熟悉和掌握光谱库以及光谱数据的重采样及连
续统去除等概念;利用ENVI软件制作光谱库,对
光谱数据进行重采样及连续统去处理。
二、原理与方法
图3 连续统去除示意图
三、实习仪器与数据
ENVI软件、EXCELL软件和作物冠层反射率曲线。
四、实习步骤
1、光谱库的制作
1)打开ENVI软件,打开建立光谱库界面。
2)导入光谱数据,然后以光谱库的格式存储
2、光谱数据的重采样
1)在ENVI主菜单中打开spectral resampling命令
2)选择待重采样的光谱文件
3)定义输出结果文件名
4)指定波长文件
5)查看重采样结果
3、连续统去除
1)选择并打开待连续统去除的光谱
2)连续统处理
4、完成实习报告
内容包括:目的、光谱库制作结果、光谱重采样结
果以及连续统去除结果。
实习三 高光谱数据的相关分析及建模
一、实习目的
熟悉和掌握高光谱数据的特征提取方法;掌握利用回
归统计分析方法进行高光谱建模。
二、原理与方法
1、相关分析
相关分析(correlation analysis),相关分
析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对
具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关
程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统
计方法。
2、回归分析
回归分析(regression analysis)是确定两种
或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统
计分析方法。研究一个随机变量Y对另一个(X)或
一组(X1,X2,…,Xk)变量的相依关系的统计分
析方法。
三、实习仪器与数据
SPSS软件、EXCELL软件及玉米叶片反射光
谱数据、叶绿素含量数据。
四、实习步骤
1、相关分析
1)将玉米反射光谱数据及叶绿素数据导入SPSS
软件,并进行对每个波段与对应的叶绿素含量数
据进行相关分析
2)获得相关分析结果,找出相关系数绝对值
最大值波段,并与临界值进行比较。
0.6
反射率/相关系数
0.4
玉米叶片反射光谱
相关系数
0.2
0
400
500
600
700
-0.2
-0.4
-0.6
波长 (nm)
图3 相关系数曲线
800
900
1000
2、回归建模
1)选用540nm反射率与叶绿素含量进行回
归分析
2)回归分析结果
3、完成实习报告
内容包括:目的、相关分析结果、回归分
析结果。
实习四 高光谱图像大气校正
一、实习目的
熟悉和掌握高光谱图像大气校正基本流程;掌
握ENVI中FLAASH大气校正模块的基本操作及参
数设置。
二、原理与方法
1、基本原理
FLAASH 大气校正基于太阳波谱范围内(不包
括热辐射),标准的平面朗伯体在传感器处接
收到的单个像元光谱辐射亮度,
由FLAASH模块取得相关参数后,影像反射率就可利
用辐射传输方程对逐个像元进行计算.步骤如下:
①通过计算Column water vapor 的量来计算
A,B,S和La.Column water vapor 在不同场景下
各不相同,运行几次不同水蒸气数量的MODTRAN
模型,构成一个查找表,每个像素可从该表中获得水
蒸气量,进一步计算A,B,S 和La.
②忽略影像邻近像元效应影响,利用(5)式计算像元空
间平均反射率ρe,获取邻近像元反射率.FLAASH
模块中用一个径向距离近似指数函数,代替大气点
扩散函数进行邻近像元反射率计算.当求得邻近像
元反射率后,将遥感器接收的辐射亮度和
MODTRAN4 模拟大气校正参数代入(4)式,求得整
幅影像的真实地表反射率ρ.
2、模块参数设置
参数主要包括:传感器几何参数、地面高程、遥
感影像成像时间和日期、大气参数气溶胶模式、
能见度、光谱波段响应。
三、实习仪器与数据
ENVI软件及Hyperion影像数据。
四、实习步骤
1、处理流程
图4 处理流程
2、去除未定标及水汽影像波段
删除的波段见表1,最终保留196个波段,分别为
8-57,79-224。
表1 被删除的波段
3、绝对辐射值的转换
VNIR 和SWIR波段分别除以因子40和80.
4、坏线修复、条纹去除、Smile效应去除
5、基于FLAASH进行大气校正
1)FLAASH模块参数设置
图5 FLAASH模块参数设置
2)大气校正结果
图6 大气校正结果
6、完成实习报告
内容包括:目的、预处理结果、大气校正结果。
实习五 高空间分辨率遥感数据的正射校正
一、实习目的
熟练掌握利用如ENVI等通用遥感图像处理软
件对IKONOS、QuickBird等高空间分辨率数据
的正射校正。
二、原理与方法
正射纠正即将中心投影的影像纠正为垂直投影
或正射投影。
垂直投影
中心投影
图7 垂直投影与中心投影示意图
在中心投影的像片上,地形的起伏除了引起像片
比例尺的变化外,还会引起平面上点位在像片上
相对位置的移动,这种现象称为像点位移。其位
移量就是中心投影与垂直投影在同一水平面上的
投影误差。
图8 地形起伏对影像的影响
像点位移的计算公式
由公式可以看出:
1)移量与地面高差h成正比,即高差越大引起的像
点位移量也越大。当地面高差为正时(地形高于
摄影基准面),σ为正值,像点位移是背离像点
方移动的;当高差为负时(地形低于摄影基准
面),σ为负值,像点向像主点方向移动。
2)位移量与像主点的距离 r 成正比,即距像主点越
远的像点位移量越大,像片中心部分位移量较小。
像主点处r=0,无位移。
3) 位移量与摄影高度H(航高)成反比。即摄影高
度越大,困地表起伏引起的位移量越小。
因此,结合DEM图像,可以对中心投影转换为正射
投影。
三、实习仪器与数据
ENVI软件和IKONOS数据。
四、实习步骤
1、打开ENVI软件,打开IKONOS数据及
DEM数据。
图9 打开IKONOS数据及DEM数据
2、运行正射校正程序
图10 运行正射校正程序
3、选择需校正的影像数据
图11 选择需校正的影像数据
4、设定正射校正参数
图12 设定正射校正参数
5、运行正射校正程序,检查校正结果
图13 检查正射校正结果
6、完成实习报告
内容包括:目的、正射校正结果。