高光谱实验二探索.docx

[键入公司名称] 高光谱遥感实验三 ——高光谱数据预处理  目录 1. 数据筛选 2 2. 求平均值 2 3. 剔除水汽吸收波段 3 4. 求一阶微分 6 5. 去包络线 6 6. 总结 7 1. 数据筛选 首先，打开数据处理软件ViewSpecPro，将需要处理的原始数据通过File?open打开。 对原始数据进行筛选，选出相差不大的数据组，如图1所示，对于兰花的原始数据进行筛选。 图 1 数据筛选 2. 求平均值 选中九个玉兰花的原始数据，在软件的主菜单栏中的setup中设定储存位置，然后再求平均值，通过ViewSpecPro?Process?Statistics，如图2所示，所求得的九个玉兰花原始数据的平均值结果如图3所示。 图 2 统计步骤 图 3 玉兰求平均值结果 3. 剔除水汽吸收波段 水汽的吸收对植被的光谱曲线有很大的影响，如图4三颗针的原始数据和图5腊梅的原始数据所示，此波段范围对植被光谱的研究也没有太大的意义，为了方便之后的数据处理，要将该波段范围剔除。采用的方法是直接对数据的水气吸收的波段的ASCII码值删去。 图 4 三颗针原始数据 图 5 三颗针原始数据放大后 将软件ENVI打开，Spectral? Spectral Libraries?Spectral Library Builder，操作过程如图6所示，最后点击批plot显示。 图 6 ENVI去水汽步骤 由此，打开三颗针及腊梅的原始数据，对其数据进行观察。可看到，当鼠标在光谱曲线上移动时，图像的左下角会显示该区域的范围，在有强烈水汽吸收的波段记下其当前位置。 将该曲线保存成ASCII格式的文件，用记事本打开，并将其有水汽吸收的位置删去，并保存。在光谱库中打开修改过后的ASCII文件，其结果如图7所示。 图 7 三颗针去水汽结果 用同样的方法，对腊梅的数据进行处理，其处理前后结果如图8、9所示。 图 8 腊梅原始数据 图 9 腊梅去水汽结果 4. 求一阶微分 原始的光谱数据有可能敏感波段的显示不太明显，因此，对其求一阶微分可使其显示的效果更佳。 光谱导数可以增强光谱曲线在坡度上的细微变化，光谱导数波形分析能消除部分大气效应。 对光谱求导可以有以下作用： (1)增强光谱曲线在坡度上的细微变化; (2)消除基线偏移或平缓背景干扰的影响; (3)程辐射、大气透过率和太阳辐照度等随波长变化量小，因此光谱导数可以消除或抑制它们对光谱带来的影响； (4)光谱导数在一定程度上改善了光谱的多重共线性等。 选择求了平均值的光谱曲线，主菜单ViewSpecPro?Process?1st derivative，所求得的一阶光谱曲线如图10所示。 图 10 玉兰求一阶微分 5. 去包络线 包络线去除法（continuum removal）是一种有效增强感兴趣吸收特征的光谱分析方法，它可以有效突出光谱曲线的吸收和反射特征，并将反射率归一化为0 ~ 1.0，光谱的吸收特征也归一化到一致的光谱背景上，有利于与其他光谱曲线进行特征数值的比较，从而提取特征波段以供分类识别。“包络线”通常定义为逐点直线连接光谱曲线上那些凸出的峰值点，并使折线在峰值点上的外角大于180°，以原始光谱曲线上的值除以包络线上对应的值，即为光谱去包络。 在ENVI主菜单中选择Spectral? Spectral Libraries?Spectral Library Builder，打开光谱数据库，Import导入ASD数据，如棕榈的测量数据，plot显示（图11）。在plot的窗口中，选择plot_function?continuum removed，去除了该光谱曲线包络线（图12）。 图 11 棕榈原始光谱曲线 图 12 棕榈去包络线后的光谱曲线 6. 总结 在实验的过程中，有很多需要注意的地方，例如，在进行数据筛选的时候，要仔细的观察光谱之间的差异，将差别较大的光谱的曲线剔除，只留下差异较小的曲线。在剔除水汽的时候，要认真观察其所在的波段范围，不要将没有被水汽吸收的波段删除。当有水汽的时候，在软件ViewSpecPro中观察时，可以通过Axis调节，将Y坐标的系数放大，便于观察。