高光譜成像原理是什么?高光譜圖像數(shù)據(jù)分析方法
發(fā)布時(shí)間:2024-01-16
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高光譜成像在遙感監(jiān)測(cè)、食品品質(zhì)及安全、農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測(cè)、醫(yī)療診斷、航天領(lǐng)域[等有了大量的研究和應(yīng)用。那么,高光譜成像原理是什么?本文簡(jiǎn)單介紹了高光譜成像原理和高光譜圖像數(shù)據(jù)分析方法。
高光譜成像在遙感監(jiān)測(cè)、食品品質(zhì)及安全、農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測(cè)、醫(yī)療診斷、航天領(lǐng)域[等有了大量的研究和應(yīng)用。那么,高光譜成像原理是什么?本文簡(jiǎn)單介紹了高光譜成像原理和高光譜圖像數(shù)據(jù)分析方法。
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高光譜成像原理
高光譜成像技術(shù)主要融合了光學(xué)、電子學(xué)、數(shù)字圖像信息處理及計(jì)算機(jī)科學(xué)等技術(shù),是一門新興的無(wú)接觸式檢測(cè)技術(shù)。其產(chǎn)生的圖像具有空間和光譜兩重信息,每個(gè)像素都保存相應(yīng)位置的光譜信息,光譜也反映該特定像素的信息。
高光譜成像一般有兩種系統(tǒng),.種是基于濾波片的成像系統(tǒng),其裝置主要由電荷耦合器件(CCD)攝像頭和濾波片組成[川];另一種是基于圖像光譜儀的高光譜圖像系統(tǒng),如圖1所示,主要由 CCD或相機(jī)、光譜儀、照明單元、采集控制及處理軟件組成。
圖像采集方式有逐點(diǎn)掃描式、線推掃式以及面幀式,目前應(yīng)用最多的是線推掃式。圖像光譜儀的核心部件是棱鏡光柵-棱鏡(PCP)單元,并配備狹縫,在推扎過(guò)程中待測(cè)物一條窄帶的反射光束通過(guò)PGP單元,被色散后投射到CCD探測(cè)器上,物體表面的多個(gè)條帶光譜圖像進(jìn)行拼接,得到整個(gè)物體的高光譜圖像。
光譜采集方式包含反射、透射、散射和熒光4種模式].其光譜覆蓋面包含紫外、可見光、近紅外和巾紅外區(qū)域、所獲波段信息量大、分辨率高、連續(xù)性強(qiáng),可為待測(cè)物休屬性分析與判斷提供依據(jù)。
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高光譜圖像數(shù)據(jù)分析
高光譜圖像數(shù)據(jù)處理的分析方法有很多,一般的分析流程是對(duì)原始光譜信息進(jìn)行校正和預(yù)處理之后進(jìn)行降維,選擇關(guān)鍵信息建立模型進(jìn)行結(jié)果分析。
1.?數(shù)據(jù)校正與預(yù)處理
原始高光譜圖像信息是能量值,圖像采集過(guò)程受外界光照強(qiáng)度、試樣表南陰影等的影響較大,需要通過(guò)白板校正獲取反射率或吸收率。圖像預(yù)處理可以通過(guò)直方圖均值化或主成分分析(Principle component analysis,PCA),常用的光譜信息預(yù)處理方法「15.161有平滑(Smoothing)、求導(dǎo)(Derivatives)、遺傳算法(Genetic algorithm,GA)、歸一化(Normalization,NOR)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(Standard normal variable transformation,SNV)和多元散射校正(Multiplicative scattering correction,MSC)等。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)校正和預(yù)處理,有助于提高高光譜的信噪比以及實(shí)現(xiàn)原始光譜數(shù)據(jù)的挖掘。
2.?數(shù)據(jù)降維
對(duì)于圖像信息,可以直接提取具有代表性的單一或幾個(gè)波長(zhǎng)范圍內(nèi)的圖像,也可以采用主成分分析法、最小噪聲分離法(Minimum noise fraction,MNF)、獨(dú)立成分分析法(Independent components analysis,ICA)等獲取關(guān)鍵的主成分圖像,還可以采用波段比算法、差分算法等提取數(shù)個(gè)特征波長(zhǎng)圖像,計(jì)算獲得新的圖像。對(duì)于光譜信息,可以以全部目標(biāo)像素或感興趣區(qū)域的像素光譜平均后獲得平均光譜信息,也可以提取每個(gè)像素的光譜信息用于像素分類分析。
3.?模型建立與分析
使用圖像信息,可以采用各種圖像處理技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分割獲取有效信息,提取相關(guān)特征參數(shù)建立模型。使用光譜信息,可以采用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法如多元線性回歸(Multiple linear?regression,MLR)、主成分回歸(Principal component regression,PCR)、偏最小二乘回歸(Partial least squares regression,PLSR)、支持向量機(jī)(Support vector machine,SVM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial neural network,ANN)等,建立定性或定量分析模型。在樣本集挑選時(shí)可以根據(jù)分析方法的不同來(lái)選擇,如定性分析可以用隨機(jī)挑選法、Kennard-Stone法等,定量分析中可以用含量梯度法和SPXY法等。
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