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专题六：高光谱遥感 hyperspectral remote sensing,遥感的发展趋势,平台、传感器数据 高（空间）分辨率 高光谱 高时间、高辐射 信息处理方法 遥感反演 面向对象 光谱端元 应用方面 实用化、商业化、国际化、一体化,“天地一体化”,背景,随着对地观测技术的迅速发展，图像的光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率有了较显著的提高，高光谱和高空间分辨率图像得到了越来越多的应用。 精细的观测地物地物的识别，地物的成分信息,光学遥感技术的发展经历了 全色（黑白）摄影-彩色摄影-多光谱-高光谱等四个历程。,高光谱分辨率遥感,是用很窄而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短红外波段内，其光谱分辨率高达纳米数量级，与多波段遥感相比，其光谱分辨率较高 ，波段多达数十甚至数百个，又称“成像光谱”。,高光谱图像的特征,高光谱图像由成像光谱仪产生 测谱学和遥感成像技术的融合。,国际遥感界的共识是光谱分辨率在/10数量级范围的称为多光谱(Multispectral)，这样的遥感器在可见光和近红外光谱区只有几个波段，如美国 LandsatMSS，TM，法国的SPOT等;而光谱分辨率在/100的遥感信息称之为高光谱遥感(HyPerspectral);随着遥感光谱分辨率的进一步提高，在达到/1000时，遥感即进入超高光谱(ultraspectral)阶段(陈述彭等，1998)。,高光谱遥感与宽波段遥感比较,宽波段遥感以TM为例，TM只有6个波段，其波谱分辨率大于100nm。 高光谱遥感的波谱分辨率通常小于10nm，以AVIRIS。 宽波段传感器只能区分物质，高光谱遥感可以鉴别物质。（宝石鉴定）,常用的成像光谱仪,高光谱分辨率成像光谱遥感起源于地质矿物识别填图研究，逐渐扩展为植被生态、海洋海岸水色、冰雪、土壤以及大气的研究中。 AVIRIS 224个波段 HIRIS 192个波段,光谱库,ENVI中 的相关应用-标准波谱库：*.sli ,*.hdr,高光谱图像,对地物进行多波段成像所得到的一组二维图像，每个波段对应的一个二维图像。 高光谱图像与自然图像的区别在于多了一维光谱信息。 图像立方体 SpectralBuild 3D Cube,光谱空间及光谱角,光谱曲线图是区分不同地物的主要方法 区分大量光谱时，需要用光谱空间来表述。 以n=2为例，光谱向量（右图） 多维光谱空间在可视化绘图是困难的，数学构建上是可能的。 光谱间的相似性可以通过光谱向量间的角度来判断光谱角。,光谱端元,将相关性很小的图像波段，如PCA、MNF的前两个波段，作为X,Y构成二维散点图。 在理想状态下，根据线性混合模型数学描述，三角形顶端为纯净像元。 在实际选择中，往往选择凸出部分，再获取
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