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《ENVI高光谱分析》PPT课件

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《ENVI培训教程》课件

《ENVI培训教程》课件
方法：利用ENVI软件对遥感数据进行处理和分析，提取森林资源信息，如森林覆 盖率、森林类型、森林健康状况等。
结果：通过对森林资源遥感监测，可以及时发现森林资源变化情况，为森林保护 和管理提供科学依据。
案例背景：某地区水资源短缺，需要监测水资源分布情况 应用ENVI软件：利用遥感技术，获取水资源分布数据 数据处理：对遥感数据进行预处理，包括几何校正、辐射校正等
分析结果：通过ENVI软件分析，得到水资源分布图，为水资源管理提供依据
汇报人：
2007年，ENVI软件被美 国Exelis公司收购
2015年，ENVI软件被美 国Harris公司收购
2019年，ENVI软件被美 国Maxar公司收购
2020年，ENVI软件被美 国Maxar公司收购
遥感数据处理：提供多种遥 感数据处理工具，如图像增 强、几何校正等
地理信息系统集成：支持与 GIS软件的集成，实现遥感数 据的空间分析
PART THREE
数据获取：从卫星、飞机等获取遥感图像 数据预处理：对图像进行几何校正、辐射校正等 数据分类：根据图像特征进行分类，如土地利用、植被覆盖等 数据分析：对分类结果进行分析，提取有用信息 数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式展示 数据应用：将分析结果应用于实际领域，如环境监测、城市规划等
数据处理：ENVI数据处理能力强， ArcGIS数据处理能力较弱
添加标题
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操作界面：ENVI界面简洁， ArcGIS界面复杂，功能强大
添加标题
添加标题
应用领域：ENVI广泛应用于遥感 数据处理，ArcGIS广泛应用于地 理信息系统管理
功能对比：ENVI专注于遥感数据 处理，IDL则更侧重于科学计算和 数据分析
,

ENVI高光谱分析

ENVI高光谱分析
• 多光谱与高光谱的模型基础一样：MODTRAN 4+。这个 模块通过高光谱像素光谱上的特征来估计大气的属性，可 以有效地去除水蒸气, 气溶胶散射，漫反射的邻域效应。 采用向导式操作流程，还包括快速大气校正功能。
使用ENVI大气校正模块——输入文件准备
• 数据是经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据 • 数据带有中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必
HYMAP
• Spectral coverage: • VIS:400-800nm,15nm bands; • NIR:881-1335nm, 14nm bands; • SWIR1:1400-1813nm, 12nm bands; • SWIR2:1950-2543nm, 16nm bands; • Spectral bands: 126 • FOV: 60° • IFOV: 2.5 mrad(along_track) • 2.0 mrad(across_track) • Pixels per line: 512
为什么做大气纠正？
• 太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然后再反射 回传感器
• 原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息 • 如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性，我们必须将
它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来。
大气散射
邻接反射
LOWTRAN模型 – MORTRAN模型 – ATCOR模型 – 6S模型
• ENVI提供针对特定传感器的定标，包括ASTER、 AVHRR、MODIS、MSS、TM、IKONOS、QuickBird、 WorldView等；通用方法，包括：平场域定标、对数残差、 内部平均反射率法和经验线性；针对热红外数据，还提供 大气校正工具、相对通道发射率、归一化发射率、Α残差 等定标工具。

高光谱ENVI使用方法简介

高光谱ENVI使用方法简介

高光谱制图—FLAASH大气校正
FLAASH是目前精度最高的大气辐射校正模型， 使用了 MODTRAN 4+ 辐射传输模型的代码，基 于像素级的校正 FLAASH可对Landsat, SPOT, AVHRR, ASTER, MODIS, MERIS, AATSR, IRS等多光谱、高光谱 数据、航空影像及自定义格式的高光谱影像进行 快速大气校正分析。能有效消除大气和光照等因 素对地物反射的影响，获得地物较为准确的反射 率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数
高光谱制图—FLAASH大气校正(5)
如果要自动保存前面所输入的FLAASH参 数 如果需要生成相关诊断文件（如通道定义 文件等）
高光谱影像地理坐标定位
空间遥感平台在传感器采集数据的同时也精确地 记录了自身的几何信息，使用这些几何信息如星 历、姿态数据以及传感器探元与成像数据上像元 间的几何关系等，可以计算出影像上每一个像元 所对应的经纬度，其结果将作为影像数据的辅助 地理信息一并打包发布给用户。利用这些详细的 输入几何信息（Input Geometry）使得影像不需 要选择大量地面控制点就可以进行几何精纠正， 即ENVI所谓的地理坐标定位Georeference）。
比较Ｎ维散点图和二维散点图 利用N维散点图进行端元选取，理解使用菜 单Class Controls的使用 Ｎ维可视化仪同光谱剖面的链接，使用鼠 标中键来进行光谱曲线的绘制 光谱分析与Ｎ维可视化仪连接起来
高光谱影像分析-光谱切面
光谱切面包括水平切面、垂直切面和任意 方向切面。 切面是一幅ENVI影像，沿水平方向的切面， 样本数等于光谱波段数，行数等于采样数； 沿垂直方向的切面，样本数等于行数；对 于任意方向的切面，样本数等于沿ROI折 线的像元总数

ENVI基本影像处理流程操作ppt课件

ENVI基本影像处理流程操作ppt课件
7
1.1ENVI简介——立体像对高程提取扩展模块— DEM Extraction
• 快速从ALOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2,
GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, OrbView-3, QuickBird, WorldView-1, SPOT 1-5等以及航空影像立体像对中提取 DEM。
3
1.快速认识ENVI
•1.1 ENVI简介 •1.2 安装目录结构 •1.3 栅格文件系统和储存 •1.4 数据输入 •1.5 数据显示 •1.6 常见系统设置
4
1.1ENVI简介——ENVI/IDL体系结构
扩展模块 主模块 开发语言
Atmospheric Correction
大气校正模 块
Feature Extraction
5
1 55 2 3-5 3
1.1-3.7 26 2-3
2每5天
其他卫星
传感器 Landsat1~7
发射时间 72~99
SPOT4
1999
中巴资源卫星-01/02 1999
13
1.3栅格文件系统和储存
• ENVI栅格文件格式：ENVI使用的是通用栅格数据格式，包含一
个简单的二进制文件（ a simple flat binary ）和一个相关 的ASCII（文本）的头文件。
–ENVI头文件包含用于读取图像数据文件的信息，它通常创建于一个数据文件第一次被 ENVI读取
时。单独的ENVI头文本文件提供关于图像尺寸、嵌入的头文件（若存在）、数据格式及其它相 关信息。所需信息通过交互式输入，或自动地用“文件吸取”创建，并且以后可以编辑修改。 您可以在ENVI之外使用一个文本编辑器生成一个ENVI头文件

ENVI高光谱分析技术

ENVI高光谱分析技术

Water Vapor (std atm-cm)
518 1Байду номын сангаас60
1762 2589 3636
5119
Water Vapor (g/cm2) 0.42 0.85
HYDICEAISA、DAIS、CASI、HYMAP
AVIRIS
• Spectral coverage: • VIS to NIR (400-2500nm) • Spectral bands: 224 • Spectral resolution: <10nm • FOV: 30° • IFOV: 1.0 mrad • Digitization:12 bits
• 基于统计学模型
– 平场域定标 – 对数残差 – 内部平均反射率法 – 经验线性
• 基于简化辐射传输模型的黑暗像元法 • 基于统计的不变目标法 • 基于植被指数的大气阻抗植被指数法 • ……
ENVI大气校正模块
• ENVI的大气校正模块的模型为MODTRAN 4+模型，它是 由Spectral Sciences, Inc. (SSI)和Air Force Research Labs (AFRL)合作开发，ITT VIS进行整合和图形化。
使用ENVI大气校正模块——基本参数设置
• 传感器基本信息设置
使用ENVI大气校正模块——大气模型
Model Atmosphere
Sub-Arctic Winter (SAW) Mid-Latitude Winter (MLW) U.S. Standard (US) Sub-Arctic Summer (SAS) Mid-Latitude Summer (MLS) Tropical (T)
• 多光谱与高光谱的模型基础一样：MODTRAN 4+。这个 模块通过高光谱像素光谱上的特征来估计大气的属性，可 以有效地去除水蒸气, 气溶胶散射，漫反射的邻域效应。 采用向导式操作流程，还包括快速大气校正功能。

高光谱数据分析ENVI操作手册

高光谱数据分析ENVI操作手册

高光谱数据分析ENVI操作手册1.常见参数选择主菜单→File→Preferences●用户自定义文件（User Defined Files）图形颜色文件，颜色表文件，ENVI的菜单文件，地图投影文件等。

需重启ENVI ●默认文件目录(Default Directories)默认数据目录，临时文件目录，默认输出文件目录，ENVI补丁文件、光谱库文件、备用头文件目录等，需重启ENVI。

●显示设置(Display Default)可以设置三窗口中各个分窗口的显示大小，窗口显示式样等。

其中可以设置数据显示拉伸方式（Display Default Stretch），默认为2%线性拉伸。

●其他设置(Miscollaneous)制图单位（Page Unit），默认为英寸（Inches），可设置为厘米（Centimeters）还有缓冲大小（cache size），可以设置为物理内存的50-75%左右。

Image Tile Size不能超过4M。

2.显示图像及其波谱2.1.打开文件●主菜单，Open Image File→文件名.raw。

●或Window→Available Bands List→File →Open Image File→文件名.raw。

2.2.显示图像●显示单波段灰度级图像：Gray color,选择的波段一般是图像显示最清晰的波段。

●显示伪彩色图像：RGB color，选择具有明显吸收谷、强烈反射作用和所含信息量较大的波段作为彩色合成RGB波段。

●显示真彩色图像：波段列表（Available Bands List）中，右键→Load TrueColor 。

●图像保存：Display窗口，File→Save Image As→Image File，选择输出格式、路径和名称，OK。

●动画显示：Display窗口，Tools→Animation，动态显示各波段图像，能很快的分辨出包含信息量较多的波段。

光谱分析 ppt课件

光谱分析 ppt课件
光度准确度测试方法主要有标准溶液法和滤光片法。 标准溶液多采用酸性重铬酸钾溶液。
(三)光度线性范围
指仪器光度测量系统对于照射到接收器上的辐射功率与 系统的测定值之间符合线性关系的功率范围，即仪器的 最佳工作范围。
检测方法——溶液稀释法：配制适当浓度的溶液，按照 一定的倍数逐步稀释，分别测定其吸光度，根据测得的 吸光度计算吸光系数，以吸光度为横坐标，相应的吸光 系数为纵坐标，绘制吸光系数-吸光度曲线，曲线的平 坦区域即为仪器的线性范围。
1.被测物在一个波长上有最大吸收峰，在另一个波长上没有 吸收或很少吸收；
2.非被测物在两个波长上的吸收相同。
双波长分光光度计优点
只要λ1、λ2选择适当，ΔA就是消除了非特征性吸收干 扰的吸光度值。将ΔA用于计算结果能较好的解决由于 非特征吸收信号（如试样的浑浊、吸收池与空气界面 以及吸收池与溶液界面的折射差别等）影响而带来的 误差，结果更准确。
双波长分光光度计
四、紫外-可见分光光度计性能 评价指标
(一)波长准确度和波长重复性 (二)光度准确度 (三)光度线性范围 (四)分辨率 (五)光谱带宽 (六)杂散光 (七)基线稳定度 (八)基线平直度
(一)波长准确度和波长重复性
波长准确度是指仪器波长指示器上所示波长值与仪器此时 实际输出的波长值之间的符合程度。
(四)分辨率
指仪器对于紧密相邻的峰可分辨的最小波长间隔，此 间隔越小分辨率越高。它是分光光度计质量的综合反 映。
单色器输出的单色光的光谱纯度、强度以及检测器的 光谱灵敏度等是影响仪器分辨率的主要因素。
(五)光谱带宽
光谱带宽（Spectral band width）是指从单色器射出的单色 光最大强度的1/2处的谱带宽度。它与狭缝宽度、分光元 件、准直镜的焦距有关，可以认为是单色器的线色散率的 倒数与狭缝宽度的乘积。

高光谱与高空间分辨率遥感课件.ppt

高光谱与高空间分辨率遥感课件.ppt
光谱微分公式（以二阶为例）为：
''(i) ['(i 1 )'(i 1 )]/2
式中， i 为 波长， ' ( i ) 为波长 i 处的一阶微分光谱，
为相邻 两波段间的高光波谱与长高空间间分隔辨率。遥感课件
2、光谱积分 光谱积分就是求光谱曲线在某一波长范围内
的下覆面积。
2
f ( )d 1
高光谱与高空间分辨率遥感课件
由FLAASH模块取得相关参数后,影像反射率就可利 用辐射传输方程对逐个像元进行计算.步骤如下: ①通过计算Column water vapor 的量来计算 A,B,S和La.Column water vapor 在不同场景下 各不相同,运行几次不同水蒸气数量的MODTRAN 模型,构成一个查找表,每个像素可从该表中获得水 蒸气量,进一步计算A,B,S 和La.
高光谱与高空间分辨率遥感课件
2、回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种
或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统 计分析方法。研究一个随机变量Y对另一个(X)或 一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分 析方法。
高光谱与高空间分辨率遥感课件
三、实习仪器与数据 SPSS软件、EXCELL软件及玉米叶片反射光
实习一 光谱的微分和积分
一、实习目的
熟悉和掌握光谱的微分和积分的概念，利用相 关软件对植被高光谱数据进行微分和积分处理； 利用高光谱数据分析植被的“红边”等典型植被 高光谱特征。
高光谱与高空间分辨率遥感课件
二、原理与方法 1、光谱微分
光谱微分技术就是通过对反射光谱进行数学模 拟，计算不同阶数的微分值，以提取不同的光谱 参数。应用光谱微分技术能够部分消除大气效应、 植被环境背景（阴影、土壤等）的影响，以反映 植物的本质特征。

ENVI的高光谱处理

ENVI的高光谱处理

专题二十四 使用ENVI的高光谱工具处理多光谱数据(节选)1.1.专题概述本专题的目的是向用户展示如何使用ENVI先进的高光谱工具对多光谱数据进行分析。

要更好地理解高光谱处理的概念及其工具，请参见ENVI高光谱辅导指南。

要获取额外的详细信息，请参见《ENVI遥感影像处理实用手册》（ENVI User’s Guide）或者ENVI的在线帮助。

♦本专题中使用的文件光盘：《ENVI遥感影像处理专题与实践》附带光盘 #1♦背景知识ENVI并非仅设计成高光谱影像处理系统。

在1992年，ENVI的开发者就决定开发出一个通用的影像处理软件，它包含一整套的基本处理工具，弥补了商业软件缺乏强大灵活处理功能的不足，使得它能够处理各种科学格式的影像数据。

它对全色、多光谱、高光谱以及基本和改进雷达影像数据都提供了支持。

当前，ENVI包含了与其它主要影像处理系统（例如：ERDAS，ERMapper和PCI）相同的基本处理功能。

其中，ENVI在前沿遥感研究中采用了许多不同的先进算法。

虽然这些算法都是在处理成像光谱仪数据或者多达上百个波谱波段的高光谱数据基础之上发展而来，但是它们也可以应用到多光谱数据和其它标准数据类型的处理上。

本专题将对某些分析Landsat Thematic Mapper（TM）数据的方法进行介绍。

本专题分为两个独立的部分：1）使用标准或者经典多光谱分析技术，对TM影像数据进行典型的多光谱分析，2）使用ENVI高光谱工具对相同的数据集进行分析。

1.2.使用ENVI的高光谱工具分析多光谱数据♦读取TM影像数据z要从磁带中读取数据，可以在ENVI主菜单中选择File → Tape Utilities → Read Known Tape Formats → Landsat TM（或者对于新的EDC-格式的磁带选择NLAPS）。

z要从光盘中读取数据，可以选择File →Open External File → Landsat → Fast，或者选择File → Open External File → Landsat → NLAPS（对于NLAPS数据）。

《ENVI高级预处理》课件

《ENVI高级预处理》课件
理能力
环境监测：提 高环境监测的 准确性和实时
性
城市规划：提 高城市规划的 科学性和准确
性
农业监测：提 高农业监测的 准确性和实时
性
灾害监测：提 高灾害监测的 准确性和实时
性
智能化预处理 技术：利用人 工智能技术提 高预处理效率
和准确性
自动化预处理 技术：实现预 处理的自动化， 减少人工干预
高效预处理技 术：提高预处 理速度，降低 计算资源消耗
更新方法：利 用遥感影像进
行更新，如 Landsat、 Sentinel等
更新效果：提 高地图的准确 性和实时性， 为决策提供支
持
ENVI高级预处理 案例分析
背景：城市化进程 加速，城市扩张对 环境、社会和经济 产生影响
目的：监测城市扩 张，为城市规划和 管理提供依据
方法：使用ENVI高 级预处理技术，对 遥感影像进行预处 理和分析
数据导入：将 原始数据导入
到ENVI中
数据预处理： 对数据进行预 处理，如滤波、
去噪等
数据分析：对 预处理后的数 据进行分析， 如光谱分析、
图像分类等
数据输出：将 分析结果输出 为报告或图像
等格式
ENVI高级预处理 技术
目的：纠正图像的几何变形 方法：使用控制点、线、面等几何特征进行校正 应用：遥感图像、地图、地形图等 效果：提高图像质量，增强图像的可读性和准确性
目的：了解森林资 源的分布、种类、 数量和质量
方法：使用ENVI高 级预处理工具进行 遥感影像处理和分 析
结果：得到森林资源 的分布图和统计数据 ，为森林资源管理和 保护提供依据
案例背景：水体 污染是当前面临 的重要环境问题， ENVI高级预处理 技术在水体污染 监测中具有重要 作用。

ENVI培训第四篇-高光谱专题

ENVI培训第四篇-高光谱专题

波谱分析首先需要打开一个波谱库，然后将未 知波谱与波谱库中的波谱进行匹配处理，该工 具运用波谱角分类,波谱特征拟和二进制编码 技术,对一未知波谱与波谱库中要素的匹配进 行排序,输出一个列表,按照波谱匹配的好坏依 次排列,并纪录一个总体的得分. 匹配时需要设置三种方法所占的权重,权重是 任意的,最后输出一个总体得分,得分越高,表明 匹配效果越好.
MNF变换
主要有两个作用： 分离图像中噪声 图像解相关(散点图, Animation)
计算时需要输入的参数 统计信息的图像范围 shift diff subset 噪声统计文件（可以用到另一副图像上做变换） MNF统计文件(反变换的时候要用) Mnf变换输出波段选择(根据特征值选择输出波段)
微弱信息提取
ENVI RX Anomaly Detection Tool
Spectral/ RX Anomaly Detection
• • • • •
限于多光谱或者高光谱影像 自动检测不同于背景的目标物 提取出来的目标非常小 计算快,操作简单,精度高 Algorithm运算法 RXD standard RXD 运算法
N维可视化器 提取PPI_ROI后打开N维可视化器,选择 MNF变换结果,系统默认导入PPI_ROI PPI_ROI端元提取 波谱曲线对比编辑ROI 生成地物平均波谱 波谱分析,端元识别
分类
波谱角分类SAM
植被指数工具
提供了生物物理学交叉检验(BIOPHYSICAL CROSS CHECK) 通过植被指数计算器统一进行计算 能够根据影像信息自动显示可计算的植被指数 还提供了3种植被指数分析工具可广泛用于精准农业、 林业管理和火点监测的专题分类制图。另外，植被分 析工具箱还包括了植被指数的计算公式和取值范围等 相关知识和编程参考。

高光谱检测技术PPT课件

高光谱检测技术PPT课件
第16页/共56页
定性分析常用的方法
• 聚类分析是典型的无监督模式识别方法, 利用同类样本 彼此相似, 即物以类聚 , 聚类分析就是使相似的样本聚 在一起, 从而达到分类的目的
• 另一种常用方法是Mahananobis距离, 其核心是通过多波 长下的光谱数据, 定量描述出测量样本离校正集样本的 位置, 因而在光谱匹配、异常点检测和模型外推方面都 很有用。
第12页/共56页
对称伸缩振动---非对称伸缩振动---摇摆振动---摇摆振动 ---弯曲振动---剪切振动
第13页/共56页
三、 近红外光谱的常见分析方法
透射光光谱法
反射光谱法
第14页/共56页
可用于 定性和
定量 分析
透射光谱法就是把待测样品置于作用光与检测器之间，检 测器所检测到的分析光是作用光通过样品体与样品分子相互 作用后的光，若样品是透明的真溶液，则分析光在样品中经 过的路程一定，透射光的强度与样品组分浓度由比耳定律决 定。
第25页/共56页
（2）植物油品质分析中的应用
• 1994 年Sato采用近红 外光谱技术鉴别大豆 、玉米、棉籽、橄榄 、花生及油菜等植物 油种类。
• 陈永明等结合遗传算 法建立了不同产地的 橄榄油近红外分析模 型, 可以快速、无损地 鉴别出未知产地的橄 榄油, 将为其他植物油 产地鉴别提供了一种 便捷手段。
第3页/共56页
2. 光散射的定义及物理解释
光的散射定义: 指由于媒质中存在的气体，液体或固体的微小粒子对光
束的影响，使光波偏离原来的传播方向而向四周散射的现 象
物理解释：
A: 强调粒子概念－－分子场吸收一个光子的 同时，发射一 个光子（拉曼散射）
B: 强调波动概念－－由于物质密度的起伏光被散 射瑞利散射）

[课件]ENVI培训教程PPT

[课件]ENVI培训教程PPT

规则影像 • ENVI生成的影像，其像元值 会被用于生成分类影像。这 些可选择行生成的影像允许 进行用户对分类的结果进行 评估，如果需要还可用根据 指定的阈值，重新进行分类。 这些灰阶规则影像，每一个 对应于分类中所用的某个感 兴趣区或者某个端元波谱。
平行六面体
满足平行六面 体准则的波段 数 到类中心的距 离 像元属于该类 的概率 到类中心的距 离 二值匹配成功 的百分比
监督分类 • 平行六面体法 平行六面体使用一条简单的判定规则对多光谱数据进行分类。判 定边界在影像数据空间中是否形成了一个N维的平行六面体。平 行六面体的尺度是由标准差阈值所确定的，而该标准差阈值则是 根据每种所选类的均值求出。 • 最小距离法 最小距离分类使用了每个感兴趣区的均值矢量，来计算每一个未 知像元到每一类均值矢量的欧氏距离。除非用户指定了标准差和 距离的阈值，否则所有像元都将分类到感兴趣区中最接近的那一 类。
最小距离 最大似然 马氏距离 二值编码
波谱角
以弧度为单位 的波谱角
• 最大似然法 最大似然分类假定每个波段中每类的统计都呈正态分布， 并将计算出给定像元属于特定类别的概率，除非选择一 个概率阈值，否则所有像元都将参与分类。每一像元都 将被归到概率最大的那一类中。 • 马氏距离法 马氏距离分类是一个方向敏感的距离分类器，它分类 时将使用到统计信息，它与最大似然分类有些类似，但 是它假定了所有类的协方差都相等，所以它是一个较快 的分类方法。除非用户指定了距离的阈值，否则所有像 元都将分类到感兴趣区中最接近的那一类。
• 输入的几何信息文件(IGM)包含了在指定地图投影下， 未校正过的输入影像的每一个像素的X和Y的地图坐标。
正射纠正
• 使用ENVI进行正射校正的步骤 进行内定向(Interior Orientation，仅对航空相片)：内定向建立相 机参数和航空像片之间的关系。它将使用航片间的条状控制点、 相机框标和相机的焦距，来进行内定向。 进行外定向：把航片或者卫片上的地物点同实际已知的地面位置 和高程联系起来。通过选取地面控制点，输入相应的地理坐标， 来进行外定向。 使用数字高程模型进行正射校正：这一步将对航片和卫片进行真 正的正射校正。校正过程中将使用定向文件、卫星位置参数、以 及共线方程。
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董彦卿
ENVI高光谱分析技术
主要内容
• 1、高光谱简介 • 2、高光谱数据预处理 • 3、物质制图与识别、探测
1、高光谱遥感简介
• 光学遥感技术的发展： – 全色（黑白）－－彩色摄影－－多光谱扫描成像－－高光谱遥感
• 高光谱分辨率遥感（HyperspectralRemote Sensing） – 用很窄（10-2λ）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见 光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的 特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是 连续的，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（Imaging Spectrometry） 遥感。
波谱分析工具 Spectral Analyst
• 波谱分析首先需要打开一个波谱库，然后将未知波谱与波谱库中的波谱进行 匹配处理，该工具运用波谱角分类,波谱特征拟和二进制编码技术,对一未知波 谱与波谱库中要素的匹配进行排序,输出一个列表,按照波谱匹配的好坏依次排 列,并纪录一个总体的得分.
• 匹配时需要设置三种方法所占的权重,权重是任意的,最后输出一个总体得分,得 分越高,表明匹配效果越好.
气溶胶模型（Aerosol Model）
• 提供四种标准MODTRAN气溶胶模型
– Rural（乡村）、Urban（城市）、Maritime（海洋）、 Tropospheric（对流层，能见度在40km以上）
• 两种气溶胶反演方法
– 2-Band（K-T）方法(类似模糊减少法)，如果没有找到适应的
（FWHM）,这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入（Edit Header）。 • 数据类型 • 支持四种数据类型：浮点型（floating）、4-byte signed integers, 2-byte signed integers,以及 2-byte unsigned integers。 • 数据存储类型： ENVI标准栅格格式文件，且是BIP或者BIL。 • 波谱范围：flaash能够做的数据光谱范围是0.4－2500μm。
(SAS)
Latitude (°N)
Jan.
March
May
July
Sept.
Nov.
80
SAW
SAW
SAW
MLW
MLW
SAW
Mid-Latitude
363706
SAW2.92 SA2W1 °C or 7M0LW°
MLW
MLW
SAW
Summer (MLS) Tropical (T)
60
MLW
MLW
MLW
-40
SAS
SAS
SAS
SAS
SAS
SAS
-50
SAS
SAS
SAS
MLW
MLW
SAS
-60
MLW
MLW
MLW
MLW
MLW
MLW
-70
MLW
MLW
MLW
MLW
MLW
MLW
-80
MLW
MLW
MLW
SAW
MLW
MLW
水气反演设置（Water Retrieval）
• 水气反演设置，采用两种方式对水气进行反演： – 利用水气反演模型恢复影像中每个像元的水气量 • 使用水气去除模型，数据必须具有15nm以上波谱分辨率，且至少覆 盖以下波谱范围之一： 1050-1210 nm (对应 1135 nm) 870-1020 nm (对应940 nm) 770-870 nm (对应820 nm) – 单一的水气因数用于整体影像，默认是1， • 对于多光谱数据使用水气反演模型，可以在多光谱设置中手动设置水 气波段
SAS
SAS
MLW
50
MLW
MLW
SAS
SAS
SAS
SAS
511409
SA4S.11 SA2S7 °C or 8S0AS°
MLS
MLS
SAS
30
MLS
MLS
MLS
T
T
MLS
20
T
T
T
T
T
T
10
T
T
T
T
T
T
0
T
T
T
T
T
T
-10
T
T
T
T
T
T
-20
T
T
T
MLS
MLS
T
-30
MLS
MLS
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从光谱影像上获得光谱曲线
高光谱图像
空间成像的同时，记录 下成百个连续光谱通道 数据
从每个像元均可提取 一条连续的光谱曲线
对高光谱图像的处理实质是对像元光谱曲线的定量 化处理与分析
高光谱成像技术
• 成像光谱仪： – 与地面光谱辐射计相比，成像光 谱仪不是在“点”上的光谱测量， 而是在连续空间上进行光谱测量， 因此它是光谱成像的；
• 多光谱与高光谱的模型基础一样：MODTRAN 4+。这个模块通过高光 谱像素光谱上的特征来估计大气的属性，可以有效地去除水蒸气, 气 溶胶散射，漫反射的邻域效应。采用向导式操作流程，还包括快速大 气校正功能。
使用ENVI大气校正模块——输入文件准备
• 数据是经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据 • 数据带有中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必须有波段宽度
• 太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然后再反射回传感器 • 原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息 • 如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性，我们必须将它的反射信息从大
气和太阳的信息中分离出来。
为什么要大气校正
大气散射
邻接反射
直接反射
大气校正方法
• 基于辐射传输模型 – LOWTRAN模型 – MORTRAN模型 – ATCOR模型 – 6S模型
使用ENVI大气校正模块——基本参数设置
• 传感器基本信息设置
使用ENVI大气校正模块——大气模
型
Model Atmosphere Water Vapor Water Surface Air
(std atm-cm) Vapor Temperature
(g/cm2)
Sub-Arctic Winter
518
0.42 -16 °C or 3 °F
(SAW)
Mid-Latitude Winter
1060
0.85 -1 °C or 30 °F
(MLW)
U.S. Standard (US)
1762
1.42 15 °C or 59 °
Sub-Arctic Summer
2589
2.08 14 °C or 57 °
• ENVI的大气校正模块能够对高光谱、多光谱影像进行校正。 – 高光谱包括：HyMAP、 AVIRIS、 HYDICE、HYPERION、Probe-1, CASI、AISA等； – 多光谱包括：ASTER、AVHRR、IKONOS、IRS、Landsat、MODIS、 SeaWiFS、SPOT、QuickBird等，以及航空（860nm-1135nm）数据。
环境与减灾小卫星星座（HJ-1B）
2、高光谱数据预处理
•传感器定标 •大气校正
传感器定标
• 传感器定标是针对设备本身，建立传感器每个探测元件输出的数据量化值 （DN）与它所对应像元内的实际地物的辐射亮度之间的定量关系（陈述彭等， 1998）。辐射亮度（辐射率）单位可为：（μW）/（cm2*nm*sr）。
光谱识别流程
影像文件
最小噪声分离 MNF
数据维数判断
是否从图像获得端
否
元波谱
计算纯净像元指数
N维可视化和端元选择
是否输入用户选定端 元波谱
是 用户选定端元波谱
波谱识别 结果
MNF变换
• 重要作用 – 用于判定图像内在的维数 – 分离数据中的噪声 – 减少计算量
• 打开波谱库（spectral/spectral libraries/…view)
• 显示波谱曲线(点击）
• 创建波谱库（spectral/spectral libraries/…builder)
பைடு நூலகம்
波谱库的创建与浏览
• 输入波长范围 • 输入光谱
– 从图像中获取 – 外部文件（二进制）导入 – ASD波谱仪 • 波谱库交互 – 波谱库查看、编辑和分析 – 波谱分割 – 波谱重采样
• 基于统计学模型 – 平场域定标 – 对数残差 – 内部平均反射率法 – 经验线性
• 基于简化辐射传输模型的黑暗像元法 • 基于统计的不变目标法 • 基于植被指数的大气阻抗植被指数法 • ……
ENVI大气校正模块
• ENVI的大气校正模块的模型为MODTRAN 4+模型，它是由Spectral Sciences, Inc. (SSI)和Air Force Research Labs (AFRL)合作开发，ITT VIS进 行整合和图形化。
AVIRIS
• Spectral coverage: • VIS to NIR (400-2500nm) • Spectral bands: 224 • Spectral resolution: <10nm • FOV: 30° • IFOV: 1.0 mrad • Digitization:12 bits
– 与传统多光谱遥感相比，其光谱 通道不是离散而是连续的，因此 从它的每个像元均能提取一条平 滑而完整的光谱曲线。
成像光谱仪系统介绍
• 航空成像光谱仪系统 • 国内系统：MAIS、OMIS-1、OMIS-2、PHI、WHI、LASIS • 国外系统：AIS、AVIRIS、TRWIS、GERIS、HYDICEAISA、DAIS、CASI、HYMAP