1、武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感第第4 4节节 高光谱特征参量化高光谱特征参量化 武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 龚龚龚龚 龑龑龑龑高光谱遥感高光谱遥感第四章第四章 高光谱数据处理高光谱数据处理1武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感一、高光谱特征参量化概述二、光谱曲线的简化表达三、光谱吸收特征参数提取 四、光谱曲线的函数分析五、光谱特征参量化应用第四章第四章第四章第四章 第第第第4 4节节 高光高光高光高光谱谱特征参量化特征参量化特征参量化特征参量化2武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感问题1：
2、下图中的光谱曲线属于哪种地物大类 观察光谱吸收谷特征，可以依据光谱曲线的形状推断地物类别。一、高光谱特征参量化概述3武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感A1A2A3B1B2B3 观察光谱曲线，可以依据光谱曲线的形状得到聚类结果。问题2：依据下图中的光谱曲线将相应地物划分为两类波长反射率一、高光谱特征参量化概述4武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感 如何将光谱曲线特征转化为适合于电脑进行分析计算的形式？光谱特征参量化1.1光谱特征参量化基本概念一、高光谱特征参量化概述5武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感光谱特征参量化的目的：光谱特征参量化的地位：对高光谱曲线特征进
3、行定量表达，用数值化的形式来描述反射率随波长的变化特征。针对待分析对象，通过高光谱特征参量提取，构建分析特征集，为后续匹配、分类、识别及反演奠定基础。光谱空间光谱曲线一、高光谱特征参量化概述6武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感1.2光谱特征参量化的主要方法波谱特征的简化表达光谱吸收特征参数提取光谱曲线的函数分析一、高光谱特征参量化概述7武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感一、高光谱特征参量化概述二、光谱曲线的简化表达三、光谱吸收特征参数提取 四、光谱曲线的函数分析五、光谱特征参量化应用第四章第四章第四章第四章 第第第第4 4节节 高光高光高光高光谱谱特征参量化特征参量化特
4、征参量化特征参量化8武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感波谱特征简化表达的目的 反射率为浮点型数据，波段数量多，为提高分析效率，可以对光谱曲线进行简化表达。二、光谱曲线的简化表达9武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感2.1光谱斜率和坡向光谱坡向指数 Spectral Slope Index,SSI 在光谱区间(B1,B2)内，将光谱曲线近似视为直线，该直线的斜率即为光谱斜率。如果光谱斜率为正，光谱曲线被定义为正坡向，光谱斜率为零则为平坡向，光谱斜率为负则为负坡向。二、光谱曲线的简化表达10武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感 光谱子区间数为 k,则一条光谱曲线可以
5、被描述为S1,S2,Si,Sk,Si -1,0,1,从而实现对光谱曲线的简化表达。二、光谱曲线的简化表达2.1光谱斜率和坡向数据量比较SSI：2 K 比特光谱曲线：32 n 比特反射率波长与多光谱遥感的区别是：光谱子区间可以有针对性选择。11武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感2.2光谱二值编码 为了实现在光谱库中对特定目标进行快速查找，可采用对光谱进行二值编码的方案。最简单的形式编码值反射率值波段二、光谱曲线的简化表达12武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感(1).分段编码 将光谱波长分成几段分别进行二值编码，各段具有不同的编码阈值T。二、光谱曲线的简化表达2.2光谱二值
6、编码13武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感 采用多个门限进行编码可以加强编码的描述性能。例如可采用两个门限将光谱值划分为三个域：像元编码数为通道数的两倍像元编码数为通道数的两倍二、光谱曲线的简化表达(2).多门限编码2.2光谱二值编码14武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感 仅在最能区分地物类型的波段进行编码。如果不同地物的光谱特征差异在特定波段有显著体现，可以在这些波段进行编码，从而既能达到良好分类目的，又能提高编码效率。二、光谱曲线的简化表达(3).在一定波段进行编码2.2光谱二值编码15武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感 考察当前波段与后续相邻波段的数值
7、关系，依据数值关系确定编码。主要有：大小比较编码 差值编码 比值编码二、光谱曲线的简化表达(4).波段组合二值编码2.2光谱二值编码16武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感 大小比较编码 差值编码 比值编码二、光谱曲线的简化表达2.2光谱二值编码17武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感1.地物类型序列 在前面所学的课程中，典型地物类型常被分为植被、水体、岩矿、土壤和城市人工目标五大类。这五大类之间的光谱特征差异很大，比较容易区分，这五大类内部不同的亚类之间光谱特征较接近，我们称其为地物类型序列地物类型序列。2.3地物类型序列光谱柱状图 二、光谱曲线的简化表达18武汉大学武汉
8、大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感地物类型序列一般都具有以下四个特点：1.同属于同一个典型地物大类;2.包含的物理化学成分和特性相近，仅各成分比例不同；3.地物内部组织结构相似，外部形态略有差异；4.在波谱空间中，光谱曲线的形态类似。二、光谱曲线的简化表达1.地物类型序列2.3地物类型序列光谱柱状图 19武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感 直接针对同一序列内的不同地物进行直观分析时，很难准确的发现其稳定的差异。光谱柱状图光谱柱状图将光谱反射率曲线图像化，在地物类型序列柱状图中可以清楚看到序列内部的光谱差异。二、光谱曲线的简化表达2.光谱柱状图及应用2.3地物类型序列光谱柱状图 20
9、武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感n个目标M个波段二、光谱曲线的简化表达2.3地物类型序列光谱柱状图 2.光谱柱状图及应用(1)反射率增强增强后的反射率矩阵21武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感(2)按照波长顺序，建立一个从蓝到红渐变的RGB色标块。波长二、光谱曲线的简化表达2.3地物类型序列光谱柱状图 2.光谱柱状图及应用22武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感(3)对RGB色标块进行ISH变换。波长明度 I色度H饱和度 S二、光谱曲线的简化表达2.3地物类型序列光谱柱状图 2.光谱柱状图及应用23武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感(4)用增强后
10、的反射率矩阵中的反射率替换ISH彩色空间中的饱和度S，再将ISH变换回RGB色块，即得到光谱柱状图。二、光谱曲线的简化表达2.3地物类型序列光谱柱状图 2.光谱柱状图及应用针对每种地物和不同波长24武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感吐鲁番岩层断面光谱柱状图 根据光谱柱状图给像元着色，并形成色彩分割图。二、光谱曲线的简化表达2.3地物类型序列光谱柱状图 2.光谱柱状图及应用25武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感 波谱特征简化表达适用于较粗略的波谱特征查找和匹配，目的在于提高处理效率，或者服务于目视判读分析，并不适用于光谱特征的精细分析。二、光谱曲线的简化表达光谱吸收特征参
11、数提取方法26武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感一、高光谱特征参量化概述二、光谱曲线的简化表达三、光谱吸收特征参数提取 四、光谱曲线的函数分析五、光谱特征参量化应用第四章第四章第四章第四章 第第第第4 4节节 高光高光高光高光谱谱特征参量化特征参量化特征参量化特征参量化27武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感如何突出反映光谱曲线之间吸收峰的差异三、光谱吸收特征参数提取方法3.1包络线消除包络线消除28武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感光谱曲线的包络线光谱曲线的包络线 光谱曲线的包络线与光谱曲线相切或相离，从直观上来看，包络线相当于光谱曲线的“外壳”。包络线：每
12、条光谱曲线的外凸包曲线。包络线消除：将光谱曲线相应波段的反射率值与包络线曲线的反射率值进行比值运算，得到新的光谱曲线。三、光谱吸收特征参数提取方法3.1包络线消除29武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感包络线消除的算法 设计的思想：1）离散化 直方图 包络线由折线段构成2）折线起点与折线终点的确定3）同一波长对应的光谱曲线值与包络线值进行比值计算 三、光谱吸收特征参数提取方法3.2包络线消除算法30武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感例：A1B1判断每条折线段终点的依据：折线段的延长线与后续竖线段(及延长线)的交点位置是否位于相应竖线端点上方。1.立足于起始端点A,在后续竖
13、线顶端中寻找折线段终点B；2.一旦找到，连接A B；3.令B作为新的起点，寻找下一终点.=A2三、光谱吸收特征参数提取方法3.2包络线消除算法关键 所有的折线段即构成离散状态下光谱曲线的包络线。31武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感包络线去除前后的光谱曲线图包络线去除前后的光谱曲线图 包络线消除后，那些“峰”值点上的相对值均为1，非“峰”值点均小于1。形成若干个吸收谷吸收谷，能够突出反映光谱吸收特点。包络线包络线原始光谱原始光谱包络线消除后包络线消除后光谱光谱三、光谱吸收特征参数提取方法3.2包络线消除算法32武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感 由图中可以看出，包络线有
14、效强化了吸收特征，没有改变敏感波段位置等信息。可以更加有效地进行光谱特征数值的比较，对后续的特征参数提取十分有利。在每一大类地物光谱曲线十分接近时，包络线消除法使曲线的形态特征强化，增强了可识别性。三、光谱吸收特征参数提取方法3.2包络线消除算法33武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感3.3光谱吸收特征参数提取 光谱吸收特征参数是用来定位光谱吸收位置位置并量化吸收谷形状形状特征的参数。2.参数提取参数提取光谱吸收位置光谱吸收深度吸收宽度吸收面积光谱吸收对称性光谱吸收指数三、光谱吸收特征参数提取方法34武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感 吸收位置(Absorption Po
15、sition,AP)三、光谱吸收特征参数提取方法3.3光谱吸收特征参数提取35武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感 吸收深度(Absorption Depth,AD)吸收宽度(Absorption Width,AW)AW)ADAD/2AW最大吸收深度一半处的光谱带宽。三、光谱吸收特征参数提取方法3.3光谱吸收特征参数提取36武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感 吸收对称性 (Absorption Symmetry,AS)吸收对称性定义为，以过吸收位置的垂线为边界，右边区域面积与左边区域面积的比值的常用对数。吸收面积(Absorption Area,AA)三、光谱吸收特征参数
16、提取方法3.3光谱吸收特征参数提取37武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感光谱吸收指数(Spectral Absorption index,SAI)肩部S1、S2 非吸收收基线在吸收谷点波长 处，从光谱曲线和非吸收基线 和上分别获取反射率 和如何从相对吸收强度相对吸收强度的角度衡量光谱吸收能力？一条光谱曲线的光谱吸收特征可由光谱吸收谷点m和两个肩部S1和S2组成，S1和S2的连线称为非吸收基线。三、光谱吸收特征参数提取方法3.3光谱吸收特征参数提取SAI38武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感SAI的计算光谱吸收指数(Spectral Absorption index,SAI)三、光谱吸收特征参数提取方法3.3光谱吸收特征参数提取39武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感3.4部分典型地物光谱吸收参数实例 实验数据介绍三、光谱吸收特征参数提取方法植被水体40武汉大学武汉大学 龚龑龚龑高光谱遥感高光谱遥感 植被的光谱吸收参数 参照试验区的土地覆盖专题图，选取两类植被：麦田、草地。每种植被选择多个样点，进行包络线去除后提取吸收特征参数。麦田三、光谱吸收特征参数提
