高光谱与高空间分辨率遥感实习.

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一、 一阶线性微分方程及其解法 二、 一阶线性微分方程的简单应用 三、 小结及作业 §6.2 一阶线性微分方程.
第五节 全微分方程 一、全微分方程及其求法 二、积分因子法 三、一阶微分方程小结. 例如 所以是全微分方程. 定义 : 则 若有全微分形式 一、全微分方程及其求法.
第五节 函数的微分 一、微分的定义 二、微分的几何意义 三、基本初等函数的微分公式与微分运算 法则 四、微分形式不变性 五、微分在近似计算中的应用 六、小结.
第二章 导数与微分 习题课 主要内容 典型例题 测验题. 求 导 法 则求 导 法 则 求 导 法 则求 导 法 则 基本公式 导 数 导 数 微 分微 分 微 分微 分 高阶导数 高阶微分 一、主要内容.
目录 上页 下页 返回 结束 习题课 一、导数和微分的概念及应用 二、导数和微分的求法 导数与微分 第二章.
2.8 函数的微分 1 微分的定义 2 微分的几何意义 3 微分公式与微分运算法则 4 微分在近似计算中的应用.
第七节 函数的微分 一 、微分 概念 二、微分的几何意义 三、 基本初等函数的微分公 式与 微分运算法则 四 、小结.
高等数学一 主讲 杨俊 演示文稿制作 杨俊. 高等数学一 第 3 章 一元函数微分学的应用 第 4 章 一元函数 积分学及应用 第 1 章 函数、极限与连续 第 2 章 导数与微分.
2.6 隐函数微分法 第二章 第二章 二、高阶导数 一、隐式定义的函数 三、可微函数的有理幂. 一、隐函数的导数 若由方程 可确定 y 是 x 的函数, 由 表示的函数, 称为显函数. 例如, 可确定显函数 可确定 y 是 x 的函数, 但此隐函数不能显化. 函数为隐函数. 则称此 隐函数求导方法.
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。
2.5 函数的微分 一、问题的提出 二、微分的定义 三、可微的条件 四、微分的几何意义 五、微分的求法 六、小结.
第二章 导数与微分 一. 内 容 要 点 二. 重 点 难 点 三. 主 要 内 容 四. 例 题与习题.
第二章 导数与微分. 二、 微分的几何意义 三、微分在近似计算中的应用 一、 微分的定义 2.3 微 分.
全微分 教学目的:全微分的有关概念和意义 教学重点:全微分的计算和应用 教学难点:全微分应用于近似计算.
2.3 函数的微分. 四川财经职业学院 课前复习 高阶导数的定义和计算方法。 作业解析:
第三节 微分 3.1 、微分的概念 3.2 、微分的计算 3.3 、微分的应用. 一、问题的提出 实例 : 正方形金属薄片受热后面积的改变量.
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第四节 对数留数与辐角原理 一、对数留数 二、辐角原理 三、路西定理 四、小结与思考.
例题 教学目的: 微积分基本公式 教学重点: 牛顿----莱布尼兹公式 教学难点: 变上限积分的性质与应用.
第四章 函数的积分学 第六节 微积分的基本公式 一、变上限定积分 二、微积分的基本公式.
§5.3 定积分的换元法 和分部积分法 一、 定积分的换元法 二、 定积分的分部积分法 三、 小结、作业.
第5章 定积分及其应用 基本要求 5.1 定积分的概念与性质 5.2 微积分基本公式 5.3 定积分的换元积分法与分部积分法
利用定积分求平面图形的面积.
第六章 定积分 第一节 定积分的概念 第二节 微积分基本公式 第三节 定积分的积分法.
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第三节 格林公式及其应用(2) 一、曲线积分与路径无关的定义 二、曲线积分与路径无关的条件 三、二元函数的全微分的求积 四、小结.
§5 微分及其应用 一、微分的概念 实例:正方形金属薄片受热后面积的改变量..
第三章 导数与微分 习 题 课 主要内容 典型例题.
2-7、函数的微分 教学要求 教学要点.
§5 微分及其应用 一、微分的概念 实例:正方形金属薄片受热后面积的改变量..
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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: 式中, 为 波长, 为波长 处的一阶微分光谱, 为相邻两波段间的波长间隔。

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。

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。

图1 玉米叶片反射率光谱曲线 图2 玉米叶片一阶微分光谱曲线

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 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 二、原理与方法 1、相关分析 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。 图3 相关系数曲线

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 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 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。

1、打开ENVI软件,打开IKONOS数据及DEM数据。 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。