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高光谱成像技术

发布时间:2017-06-09

高光谱遥感图像和常见的二维图像不同之处在于,它在二维图像信息的基础上添加光谱维,进而形成三维的坐标空间。如果把成像光谱图像的每个波段数据都看成是一个层面,将成像光谱数据整体表达到该坐标空间,就会形成一个拥有多个层面、按波段顺序叠合构成的三维数据立方体。

高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点:

(1)波段多——可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段

(2)光谱范围窄——波段范围一般小于10nm

(3)波段连续——有些传感器可以再350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱

(4)数据量大——随着波段数的增加,数据量呈指数增加

(5)相邻谱带间相关——由于相邻谱带间高度相关,冗余信息也相对增加,这一特点也为其降维处理(包括波段选择、特征提取等)和谱间压缩提供可能

(6)随着维数的增加,超立方体的体积集中于角端,超球体和椭球体的体积集中在外壳,该特点进一步为高光谱图像的降维和压缩处理提供了理论依据。

根据高光谱图像的特点及其相关技术处理的需要,高光谱数据与其所携带的信息一般采用如下的三种空间表达方式:图像空间、光谱空间和特征空间。

1、图像空间(有空间几何位置关系)

2、光谱空间,光谱信息

3、特征空间(在光谱空间进行取样,将得到的n个数据用一个n维向量来表示,它是表示光谱响应的另一种方式。N维向量包含了对应像素的全部光谱信息。在三种表示方法中,特征空间表示法适合于模式识别中的应用。