高光谱图像

高光谱 (Hyperspectral) 光谱的定义  光谱是复色光经过色散系统（如棱镜、光栅）分光后，被色散开的单色光按波长（或频率）大小而依次排列的图案，全称为光学图谱。  太阳光色散后有红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫，顺次连续分布的彩色光谱，覆盖了大约在390到770纳米的可见光区。 光谱的分类 按波长区域  在一些可见光谱的红端之外，存在着波长更长的红外线，同样，在紫端之外，存在波长更短的紫外线。因此，除了可见光谱外，光谱还包括有红外光谱和紫外光谱。 按产生方式  光谱可以分为发射光谱和吸收光谱和 散射 光谱。 多光谱、高光谱、超光谱的区别  高光谱成像是新一代光电检测技术，兴起于20世纪80年代，目前仍在迅猛发展巾。高光谱成像是相对多光谱成像而言，通过高光谱成像方法获得的高光谱图像与通过多光谱成像获取的多光谱图像相比具有更丰富的图像和光谱信息。如果根据传感器的光谱分辨率对光谱成像技术进行分类，光谱成像技术一般可分成3类： 多光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0.1数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域一般只有几个波段。 高光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0.01数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域有几卜到数百个波段，光谱分辨率可达nm级。 超光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0

前言 ​ 本资料整理了高光谱遥感图像概念定义、分析处理与分类识别的基本知识。第一部分介绍高光谱图像的一般性原理和知识，第二部分介绍了高光谱图像的噪声问题；第三部分介绍高光谱图像数据冗余问题以及数据降维解决冗余的方法；第四部分介绍高光谱图像的混合像元问题，对光谱解混做了一定介绍；第五部分和第六部分分别介绍了高光谱图像的监督分类和分监督分类的特点、流程和常用算法。 1.基本介绍 高光谱遥感(Hyperspectral remote sensing) 是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术,同时探测目标的二维集合空间与一维光谱信息,获取高光谱分辨率的连续、窄波段图像数据。 高光谱图像与高分辨率图像、多光谱图像不同。 高光谱识别优势： 光谱分辨率高、波段众多，能够获取地物几乎连续的光谱特征曲线，并可以根据需要选择或提取特定波段来突出目标特征； 同一空间分辨率下，光谱覆盖范围更宽，能够探测到地物更多对电磁波的响应特征； 波段多，为波段之间的相互校正提供了便利； 定量化的连续光谱曲线数据为地物光谱机理模型引入图像分类提供了条件； 包含丰富的辐射、空间和光谱信息，是多种信息的综合载体。 高光谱在识别方面的困难： 数据量大，图像包含几十个到上百个波段，数据量是单波段遥感图像的几百倍；数据存在大量冗余，处理不当，反而会影响分类精度；