高光譜與高空間分辨率遙感實(shí)習(xí)指導(dǎo)書(共24頁)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上實(shí)習(xí)一 光譜的微分和積分一、實(shí)習(xí)目的熟悉和掌握光譜的微分和積分的概念，利用相關(guān)軟件對植被高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行微分和積分處理；利用高光譜數(shù)據(jù)分析植被的“紅邊”等典型植被高光譜特征。二、原理與方法1、光譜微分光譜微分技術(shù)就是通過對反射光譜進(jìn)行數(shù)學(xué)模擬，計(jì)算不同階數(shù)的微分值，以提取不同的光譜參數(shù)。應(yīng)用光譜微分技術(shù)能夠部分消除大氣效應(yīng)、植被環(huán)境背景（陰影、土壤等）的影響，以反映植物的本質(zhì)特征。所得的數(shù)據(jù)，可以用于植被生物化學(xué)信息的提取。不同研究者提出的植被指數(shù)可以認(rèn)為是反映波形形態(tài)變化的反射光譜的n階導(dǎo)數(shù)，而這種光譜的n階導(dǎo)數(shù)實(shí)質(zhì)上表達(dá)了植被葉綠素、水、氮等生物化學(xué)元素吸收波形的變

2、化，是這些吸收物質(zhì)的豐度與狀態(tài)的光譜指標(biāo)。光譜微分公式（以二階為例）為： （1）式中， 為 波長， 為波長 處的一階微分光譜， 為相鄰兩波段間的波長間隔。 （b）植被與土壤原始一階導(dǎo)數(shù)曲線（a） 植被與土壤原始反射率曲線圖1 光譜微分處理示意圖2、光譜積分光譜積分就是求光譜曲線在某一波長范圍內(nèi)的下覆面積。 （2）三、實(shí)習(xí)儀器與數(shù)據(jù)EXCELL軟件以及玉米葉片反射光譜。四、實(shí)習(xí)步驟1、計(jì)算玉米葉片反射光譜的一階微分光譜利用EXCELL軟件導(dǎo)入玉米葉片反射率數(shù)據(jù)，并繪制其反射率光譜曲線（見圖2）。采用公式1對玉米葉片反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行差分法處理，獲得一階微分光譜曲線（見圖3）。比較和分析圖2及圖3。圖

3、2 玉米葉片反射率光譜曲線圖3 玉米葉片一階微分光譜曲線2、根據(jù)一階導(dǎo)數(shù)光譜，求取紅邊面積計(jì)算670nm-760nm一階導(dǎo)數(shù)光譜曲線與坐標(biāo)軸之間包含的面積。3、完成實(shí)習(xí)報告內(nèi)容包括：目的、玉米原始光譜曲線、玉米一階導(dǎo)數(shù)光譜曲線、紅邊面積校。實(shí)習(xí)二 光譜庫的制作、光譜數(shù)據(jù)的重采樣及連續(xù)統(tǒng)去除一、實(shí)習(xí)目的熟悉和掌握光譜庫以及光譜數(shù)據(jù)的重采樣及連續(xù)統(tǒng)去除等概念；利用ENVI軟件制作光譜庫，對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣及連續(xù)統(tǒng)去處理。二、原理與方法圖4為連續(xù)統(tǒng)去除法示意圖,圖中的綠線即為包絡(luò)線,它從外觀上看就相當(dāng)于原始反射光譜曲線的“外殼”,就像用一層薄膜包裹凹凸不平的固體物,則薄膜只與固體物的凸出部分接觸。

4、實(shí)際的光譜曲線是由離散的樣點(diǎn)組成,所以可用連續(xù)的折線來近似光譜曲線的包絡(luò)線(Clark et al., 1984)。包絡(luò)線的物理含義為目標(biāo)的背景場光譜，在獲得包絡(luò)線后,原始光譜與對應(yīng)波段包絡(luò)線的比值即為該波段的連續(xù)統(tǒng)去除后的歸一化光譜值。連續(xù)統(tǒng)去除后的歸一化光譜的特點(diǎn)是起始點(diǎn)數(shù)值為1,其間的點(diǎn)位于(0,1)。連續(xù)統(tǒng)去除法具有壓抑背景光譜,擴(kuò)大弱吸收特征信息的優(yōu)勢。連續(xù)統(tǒng)去除可有效突出吸收和反射特征,是一種有效的光譜分析方法。圖4 連續(xù)統(tǒng)去除示意圖三、實(shí)習(xí)儀器與數(shù)據(jù)ENVI軟件、EXCELL軟件和作物冠層反射率曲線。四、實(shí)習(xí)步驟1、光譜庫的制作1）打開ENVI軟件，按照圖5的方式打開建立光譜庫界

5、面。2）導(dǎo)入光譜數(shù)據(jù)，然后以光譜庫的格式存儲（見圖6和圖7）。圖5建立光譜庫界面圖6 導(dǎo)入光譜數(shù)據(jù) 圖7光譜庫的格式存儲界面2、光譜數(shù)據(jù)的重采樣1）在ENVI主菜單中打開spectral resampling命令（見圖8）；圖8 打開spectral resampling命令2）選擇待重采樣的光譜文件（見圖9）；圖9選擇待重采樣的光譜文件3）定義輸出結(jié)果文件名（見圖10）；圖10定義輸出結(jié)果文件名4）指定波長文件（見圖11）；圖11 指定波長文件5）查看重采樣結(jié)果（見圖12）圖12 查看重采樣結(jié)果3、連續(xù)統(tǒng)去除1）選擇并打開待連續(xù)統(tǒng)去除的光譜（圖13）圖13選擇并打開待連續(xù)統(tǒng)去除的光譜2）連續(xù)

6、統(tǒng)處理（圖14）圖14 連續(xù)統(tǒng)去除處理及結(jié)果4、完成實(shí)習(xí)報告內(nèi)容包括：目的、光譜庫制作結(jié)果、光譜重采樣結(jié)果以及連續(xù)統(tǒng)去除結(jié)果。實(shí)習(xí)三 高光譜數(shù)據(jù)的相關(guān)分析及建模一、實(shí)習(xí)目的熟悉和掌握高光譜數(shù)據(jù)的特征提取方法；掌握利用回歸統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行高光譜建模。二、原理與方法1、相關(guān)分析相關(guān)分析（correlation analysis），相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度，是研究隨機(jī)變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。 （3）式中R為相關(guān)系數(shù)，Xi、Yi為樣本，為、為期望值。2、回歸分析回歸分析（regression analysis)是確定兩種或

7、兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。研究一個隨機(jī)變量Y對另一個(X)或一組(X1，X2，Xk)變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法。三、實(shí)習(xí)儀器與數(shù)據(jù)SPSS軟件、EXCELL軟件及玉米葉片反射光譜數(shù)據(jù)、葉綠素含量數(shù)據(jù)。四、實(shí)習(xí)步驟1、相關(guān)分析1）將玉米反射光譜數(shù)據(jù)及葉綠素數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件，并進(jìn)行對每個波段與對應(yīng)的葉綠素含量數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析（圖15）。圖15 導(dǎo)入統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)2）獲得相關(guān)分析結(jié)果（圖16-17），找出相關(guān)系數(shù)絕對值最大值波段，通過圖17發(fā)現(xiàn)，540nm波段相關(guān)系數(shù)為-0.527，大于臨界值0.468（n=16,=0.05）。圖16 相關(guān)分析結(jié)果圖17 相關(guān)系數(shù)曲線2、回

8、歸建模1)選用540nm反射率與葉綠素含量進(jìn)行回歸分析（圖18）圖18 回歸分析圖19 回歸分析2）回歸分析結(jié)果CH= -9.875540-3.509，F(xiàn)-6.159, =0.025圖20 回歸分析結(jié)果3、完成實(shí)習(xí)報告內(nèi)容包括：目的、相關(guān)分析結(jié)果、回歸分析結(jié)果。實(shí)習(xí)四 高光譜圖像大氣校正一、實(shí)習(xí)目的熟悉和掌握高光譜圖像大氣校正基本流程；掌握ENVI中FLAASH大氣校正模塊的基本操作及參數(shù)設(shè)置。二、原理與方法1、基本原理FLAASH 大氣校正基于太陽波譜范圍內(nèi)(不包括熱輻射),標(biāo)準(zhǔn)的平面朗伯體在傳感器處接收到的單個像元光譜輻射亮度,按公式(4)進(jìn)行計(jì)算: （4）模型中傳感器接收到的輻射亮度L

9、由3 部分組成.第一部分是第一項(xiàng),代表太陽輻射經(jīng)大氣入射到地表后,經(jīng)大氣反射直接進(jìn)入傳感器的部分輻照度;第二部分是第二項(xiàng),代表經(jīng)大氣散射后的部分散射光,重新漫入射被觀察地物,經(jīng)反射后進(jìn)入傳感器的部分輻照度;第三部分是L,為太陽輻射經(jīng)大氣散射后的散射光, 向上通過大氣進(jìn)入傳感器的部分輻照度.FLAASH 模塊利用大氣點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)對鄰近像元效應(yīng)進(jìn)行了糾正. （5）由FLAASH模塊取得相關(guān)參數(shù)后,影像反射率就可利用輻射傳輸方程對逐個像元進(jìn)行計(jì)算.步驟如下:通過計(jì)算Column water vapor 的量來計(jì)算A,B,S和La.Column water vapor 在不同場景下各不相同,運(yùn)行幾次不同

10、水蒸氣數(shù)量的MODTRAN 模型,構(gòu)成一個查找表,每個像素可從該表中獲得水蒸氣量,進(jìn)一步計(jì)算A,B,S 和La.忽略影像鄰近像元效應(yīng)影響,利用(5)式計(jì)算像元空間平均反射率e,獲取鄰近像元反射率.FLAASH 模塊中用一個徑向距離近似指數(shù)函數(shù),代替大氣點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)進(jìn)行鄰近像元反射率計(jì)算.當(dāng)求得鄰近像元反射率后,將遙感器接收的輻射亮度和MODTRAN4 模擬大氣校正參數(shù)代入(4)式,求得整幅影像的真實(shí)地表反射率.2、模塊參數(shù)設(shè)置參數(shù)主要包括：傳感器幾何參數(shù)、地面高程、遙感影像成像時間和日期、大氣參數(shù)氣溶膠模式、能見度、光譜波段響應(yīng)。三、實(shí)習(xí)儀器與數(shù)據(jù)ENVI軟件及Hyperion影像數(shù)據(jù)。四、實(shí)習(xí)

11、步驟1、處理流程圖21 處理流程2、去除未定標(biāo)及水汽影像波段刪除的波段見表1，最終保留196個波段，分別為8-57,79-224。表1 被刪除的波段3、絕對輻射值的轉(zhuǎn)換VNIR 和SWIR波段分別除以因子40和80.4、壞線修復(fù)、條紋去除、Smile效應(yīng)去除壞線修復(fù)、條紋去除、Smile效應(yīng)可用全局去條紋方法去除。其原理為：5、基于FLAASH進(jìn)行大氣校正1）FLAASH模塊參數(shù)設(shè)置圖22 FLAASH模塊參數(shù)設(shè)置2）大氣校正結(jié)果圖23 大氣校正結(jié)果6、完成實(shí)習(xí)報告內(nèi)容包括：目的、預(yù)處理結(jié)果、大氣校正結(jié)果。實(shí)習(xí)五 高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)的正射校正一、實(shí)習(xí)目的熟練掌握利用如ENVI等通用遙感圖像處

12、理軟件對IKONOS、QuickBird等高空間分辨率數(shù)據(jù)的正射校正。二、原理與方法正射糾正即將中心投影的影像糾正為垂直投影或正射投影。垂直投影 中心投影圖24 垂直投影及中心投影示意圖在中心投影的像片上，地形的起伏除了引起像片比例尺的變化外，還會引起平面上點(diǎn)位在像片上相對位置的移動，這種現(xiàn)象稱為像點(diǎn)位移。其位移量就是中心投影與垂直投影在同一水平面上的投影誤差。如圖25，由于高差的原因，實(shí)際像點(diǎn)P距像幅中心的距離相對于理想像點(diǎn)P0距像幅中心的距離移動r。圖25 地形起伏對影像的影響像點(diǎn)位移的計(jì)算公式=其中 位移量；地面高差；像點(diǎn)到像主點(diǎn)的距離；H攝影高度。由公式可以看出： 1)移量與地面高差成正比，即高差越大引起的像點(diǎn)位移量也越大。當(dāng)?shù)孛娓卟顬檎龝r（地形高于攝影基準(zhǔn)面），為正值，像點(diǎn)位移是背離像點(diǎn)方移動的；當(dāng)高差為負(fù)時（地形低于攝影基準(zhǔn)面），為負(fù)值，像點(diǎn)向像主點(diǎn)方向移動。2）位移量與像主點(diǎn)的距離 r 成正比，即距像主點(diǎn)越遠(yuǎn)的像點(diǎn)位移量越大，像片中心部分位移量較小。像主點(diǎn)處=0，無位移。3) 位移量與攝影高度H（航高）成反比。即攝影高度越大，困地表起伏引起的位移量越小。因此，結(jié)合DEM圖像，可以對中心投影轉(zhuǎn)換為正射投影。三、實(shí)習(xí)儀器與數(shù)據(jù)EN