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。

Presentation on theme: "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。"— Presentation transcript:

1 高光谱与高空间分辨率遥感实习

2 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。

3 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。

4 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。

5 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 。

6 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

7 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。

8 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。

9 二、原理与方法 图 3 连续统去除示意图

10 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

11 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。

12 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。

13 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。

14 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

15 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

16 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。

17 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。

18 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,

19 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.

20 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。

21 四、实习步骤 1 、处理流程 图 4 处理流程

22 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

23 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

24 图 5 FLAASH 模块参数设置

25 2 ）大气校正结果 图 6 大气校正结果

26 6 、完成实习报告 内容包括：目的、预处理结果、大气校正结果。

27 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。

28 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

29 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

30 像点位移的计算公式

31 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。

32 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。

33 图 9 打开 IKONOS 数据及 DEM 数据

34 图 10 运行正射校正程序 2 、运行正射校正程序

35 图 11 选择需校正的影像数据 3 、选择需校正的影像数据

36 图 12 设定正射校正参数 4 、设定正射校正参数

37 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

38 6 、完成实习报告 内容包括：目的、正射校正结果。