高光譜成像儀高光譜圖像數據的組成及特點
發布時間:2023-12-22
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高光譜成像儀在對樣本進行測試時,可以獲取樣本的高光譜圖像數據,這個數據是維數據結構。高光譜數據可視為三維圖像,在普通二維圖像之外又多一維光譜信息,其空間圖像維描述樣本的二維空間特征,其光譜維揭示了圖像每一像元的光譜曲線特征。本文對高光譜成像儀高光譜圖像數據的組成及特點做了介紹。
高光譜成像儀在對樣本進行測試時,可以獲取樣本的高光譜圖像數據,這個數據是維數據結構。高光譜數據可視為三維圖像,在普通二維圖像之外又多一維光譜信息,其空間圖像維描述樣本的二維空間特征,其光譜維揭示了圖像每一像元的光譜曲線特征。本文對高光譜成像儀高光譜圖像數據的組成及特點做了介紹。
高光譜成像儀高光譜圖像數據的組成:
高光譜數據,可表示為高光譜數據立方或高光譜立方(hyperspectral cubes),是三維數據結構。高光譜數據可視為三維圖像,在普通二維圖像之外又多一維光譜信息。其空間圖像維描述目標物的二維空間特征,其光譜維揭示了圖像每一像元的光譜曲線特征,由此實現了遙感數據圖像維與光譜維信息的有機融合。
1.空間圖像維:在空間圖像維,高光譜數據與一般的圖像相似。
2.光譜維:從高光譜圖像的每一個像元中可以獲得一個連續的光譜曲線。采用基于光譜數據庫的光譜匹配技術,可以識別地物。同時大多數地物都具有典型的光譜波形特征,尤其是光譜吸收特征。這些特征與地物成分是密切相關的,因此對光譜吸收特征參數(吸收波長位置、吸收深度、吸收寬度)的提取將成為高光譜信息挖掘的主要方面。
高光譜成像儀高光譜圖像數據的特點:
1.紋理豐富復雜,空間相關性低于普通圖像。因為高光譜圖像的分辨率為幾米,地面目標可能只占幾個像素,像素值的連續性較差,相關性較低。
2.波段多,光譜分辨率高,光譜間相關性較強。
3.空間分辨高。高的光譜分辨率和空間分辨率是遙感技術發展的兩個方向,這兩個方向有趨于統一的趨勢。
4.由于波段多,狹窄且連續,使得高光譜數據量巨大、相關性大,尤其在相鄰的波段間,具有很大的數據冗余。
高光譜圖像表示方式:
高光譜圖像一般采用以下二種表示方式:
1.三維數據。F(x,y,b),表示在x行,y列,b波段的像素值。即在空間坐標(x,y)上第b波段上采集到的光譜能量,反映相應圖像像素的灰度值。
2.光譜域的亮度矢量集。F(x,y),其中x,y對應像素的空間位置,F為空間坐標(x,y)上在光譜域的亮度矢量,每個分量表示特定的波長。
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