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多光譜數(shù)據(jù)的特點（多光譜數(shù)據(jù)的特征）

發(fā)布時間：2023-04-19 05:36:26 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 136

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本文目錄:

1、多光譜方法技術(shù)
2、多光譜圖像顏色重建是什么
3、多光譜遙感定量化分析技術(shù)在地物識別中的應(yīng)用研究
4、高分辨率的地球資源衛(wèi)星有哪些?各有什么特點?高光譜衛(wèi)星有什么特點?

多光譜數(shù)據(jù)的特點（多光譜數(shù)據(jù)的特征）

一、多光譜方法技術(shù)

多光譜的信息提取主要集中于：①色調(diào)信息提取，②紋理信息提取，③信息融合。對于色調(diào)信息提取，主要是采用一些增強處理，擴(kuò)大圖像中地物間的灰度差別，以突出目標(biāo)信息或改善圖像效果，提高解譯標(biāo)志的判別能力，如反差擴(kuò)展、彩色增強、運算增強、變換增強等，這些傳統(tǒng)的圖像處理方法在一定程度上滿足了應(yīng)用的需要。近年來發(fā)展了一系列的以主成分變換（PCA）為主的信息提取技術(shù)，在巖礦信息提取中發(fā)揮了重要作用。如張滿郎（1996）提出修正的直接主成分分析提取鐵氧化物信息。MNF 變換（Maximum Noise Fraction Transformation）（Kruse，1996；Green et al.，1998），NAPC（Noise⁃adjust Principal Component Transform）（Lee et al.，1990）、分塊主成分變換（Jia et al.，1998）、基于主成分的對應(yīng)分析（Carr et al.，1999；張滿郎，1996；楊金中，2003），以及基于主成分分析的空間自相關(guān)特征提?。╓arner et al.，1997）、子空間投影（Harsanyi et al.，1994）和高維數(shù)據(jù)二階特征分析（Lee et al.，1993；Haertel et al.，1999）等，也是基于主成分分析進(jìn)行信息特征選擇與特征提取。同時，根據(jù)模式識別的原理，提出并設(shè)計出監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類方法以及利用決策樹進(jìn)行分類識別（Wrbka et al.，1999；Friedl et al.，1999；Friedl et al.，1999；Hansen et al.，1996）。這些技術(shù)與方法是建立在圖像灰度特征之上，利用數(shù)理統(tǒng)計的知識進(jìn)行地物分類與信息提取的。

遙感影像的邊緣和紋理信息對線、環(huán)構(gòu)造的識別具有一定作用，但卻似乎無助于巖性的識別。邊緣信息提取通常采用濾波算子或銳化的方法進(jìn)行（Gross＆Schott，1998；Varbel，2000）。紋理信息提取通常利用灰度共生矩陣、傅里葉功率譜和紋理譜（王潤生，1992）等方法。

多源數(shù)據(jù)融合研究也非常普及與深入，其技術(shù)方法涉及到不同的數(shù)理知識（Jimen et al.，1999；Pohl，1998；Robinson et al.，2000；Price，1999；Gross＆Schott，1998），比如小波信息融合。其應(yīng)用涉及到非遙感數(shù)據(jù)（王潤生，1992；朱亮璞，1994），如遙感數(shù)據(jù)與地球化學(xué)、物探數(shù)據(jù)的疊加與融合。這些方法一方面拓寬了遙感的應(yīng)用范圍，另一方面也延伸了遙感的應(yīng)用能力。

總的來說，多光譜遙感巖礦信息提取主要是基于圖像灰度特征，即基于巖礦的反射強度差異，采用一些數(shù)字變換方法，增強或突出有限的目標(biāo)信息，使之易于目視解譯。在數(shù)據(jù)處理中，由于波段有限，未能有效地融入巖礦的光譜知識，其結(jié)果精度更多地取決于研究人員的經(jīng)驗。

二、多光譜圖像顏色重建是什么

我只能給你講個概念。具體深入的話，樓主要去查閱有關(guān)專業(yè)文獻(xiàn)。

物體的顏色決定于物體表面反射出來的光譜，也即決定于物體本身對可見光光譜范圍內(nèi)電磁波的反射率。傳統(tǒng)的成像設(shè)備諸如數(shù)碼相機(jī)、掃描儀采用RGB傳感器進(jìn)行彩色圖像的采集。通過這種方式得到物體光譜反射率的方法存在同色異譜問題,但在多光譜成像系統(tǒng)中卻不存在這樣的問題。多光譜成像系統(tǒng)的特點是有一個由多個光學(xué)帶通濾光片組成的濾片輪組成的光學(xué)通道，通過采集每個通道中的光譜圖像來恢復(fù)物體本身的反射率進(jìn)而得到物體的顏色圖像。相較于RGB彩色圖像使用的三個光譜通道，多光譜圖像中包含了更多的光譜信息，使圖像的反射率重建更加準(zhǔn)確。

三、多光譜遙感定量化分析技術(shù)在地物識別中的應(yīng)用研究

黨福星

（航空物探遙感中心，北京　100083）

多光譜遙感技術(shù)是一種根據(jù)地表地物的電磁波譜特征，利用多光譜掃描儀從空中探測地面信息的技術(shù)。多光譜遙感資料的多波譜特性，是識別地物和提取地表信息的重要依據(jù)之一，利用遙感波譜信息進(jìn)行地物識別和信息提取，不但信息量大，而且信息處理可以定量化。目前，應(yīng)用多光譜遙感資料所精細(xì)反映的地表地物的電磁波譜特性，進(jìn)行地物信息的定量提取研究是多光譜遙感技術(shù)應(yīng)用中的重要內(nèi)容和熱點，本文以地面地物信息的定量化提取為研究內(nèi)容，提出了地物識別的新思路，探討了多光譜信息定量化分析技術(shù)在遙感解譯應(yīng)用中的具體研究途徑，對今后進(jìn)一步開展遙感解譯定量化研究具有實際意義。

圖1是多光譜遙感定量化分析技術(shù)流程。試驗采用的是航空多光譜掃描原始數(shù)據(jù)，具有較高的波譜和空間分辨率（10個波段，8.5m的像元），地面主要地物波譜資料是通過地面準(zhǔn)同步測試獲取的。

試驗研究包括兩部分：第一是遙感圖像數(shù)據(jù)定量化，主要內(nèi)容有大氣散射校正、噪聲消除、基于機(jī)下點的圖像歸一化校正和反射率圖像生成。第二是利用地物的地面反射率值與遙感圖像的光譜信息的相關(guān)特征以及反射率值的變化趨勢，建立遙感地物反射光譜解譯模型，進(jìn)行地物屬性信息的定量提取，為研究人員提供較高精度的專題信息圖像和有利于計算機(jī)的自動成圖。

圖1　試驗研究方法技術(shù)流程

一、試驗區(qū)概況及遙感數(shù)據(jù)定量化

（一）試驗區(qū)概況及主要地物波譜特征

本次航空多光譜掃描數(shù)據(jù)是于1991年9月和1993年8月用DS—1268系統(tǒng)分別在新疆西北部地質(zhì)找礦區(qū)和冀中農(nóng)業(yè)平原區(qū)采集的。試驗區(qū)概況如下。

1.農(nóng)業(yè)區(qū)及主要地物波譜

農(nóng)業(yè)區(qū)以灤河流域平原為主，平原地區(qū)平均海拔高度為70m，試驗區(qū)內(nèi)平均高差不足50m。本區(qū)地物類型主要有植被、水體、裸土等，植被有農(nóng)作物、樹木、雜草等。農(nóng)作物類型主要是玉米和花生，成片大面積分布，其混合像元率為0～10%。樹木主要有成片樹林和在耕地之間、道路兩旁、建筑物旁成排分布的兩種形式，混合像元率為20%和60%左右，草地主要分布在山坡和河灘，混合像元率為20%～80%，分布不均勻。本區(qū)無植被覆蓋地物主要是灤河水、池塘水、裸露的砂土和礫石，主要分布在道路區(qū)、人工建筑區(qū)以及河灘等。典型地物波段反射光譜數(shù)據(jù)如表1所示。

表1　農(nóng)業(yè)區(qū)主要地物波段反射光譜數(shù)據(jù)（%）

2.地理、地質(zhì)及主要地物波譜

地質(zhì)找礦調(diào)查區(qū)位于我國西北的新疆阿舍勒地區(qū)，區(qū)內(nèi)有一大型銅礦床。試驗區(qū)屬北溫帶寒冷半干旱氣候區(qū)，區(qū)內(nèi)基巖裸露較好，在低山丘陵區(qū)的溝谷中植被發(fā)育，多生茅草類；山坡（陰坡）上生長有蒿類及野刺玖、兔兒條等灌木，整個地勢由南西向北東依次增高，分別為750m、800m、850m，呈似臺階狀上升。

區(qū)內(nèi)地層主要出露有上古生界中泥盆系依托克薩雷組、阿爾泰組，下石炭系口山咀組，第三系、第四系主要分布在研究區(qū)南部。上述地層構(gòu)成長軸為北西向的向斜，沿其走向在西北端與南阿勒泰構(gòu)造成礦帶相連。

區(qū)內(nèi)構(gòu)造復(fù)雜，礦床位于瑪爾卡庫里深斷裂北東側(cè)近南北向的次級斷裂帶中，沿斷裂各種巖石普遍受擠壓破碎，礦區(qū)附近受到不同程度的區(qū)域變質(zhì)和動力變質(zhì)作用及成礦熱液蝕變的影響，使得巖石變得復(fù)雜化。圍巖蝕變強烈，蝕變范圍較廣而且種類繁多，巖石強烈硅化、絹云母化和綠石化，且發(fā)育有一定量的褐鐵礦化及鐵帽，形成明顯的退色蝕變帶。

區(qū)內(nèi)主要巖石類型可分為礦化蝕變巖、非礦化蝕變巖及未蝕變（弱蝕變）巖石。表2是試驗區(qū)主要地物的波段反射光譜數(shù)據(jù)。

（二）遙感圖像數(shù)據(jù)定量化

本項試驗在保證精度的前提下，對ATM圖像進(jìn)行了必要的預(yù)處理，包括圖像的條帶、噪聲去除、大氣散射校正、圖像歸一化校正和反射率值恢復(fù)等。

原始的遙感圖像數(shù)據(jù)除了包含地物光譜反射率信息外，也包含著大氣輻射傳輸效應(yīng)、地形效應(yīng)和不同波段的增益影響。剔除這些干擾因素，將原始圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為反射率圖像是多光譜數(shù)據(jù)定量化解譯和分析不可少的基礎(chǔ)性工作。轉(zhuǎn)換的方法很多，本次試驗僅采用波譜平臺對數(shù)剩余值法和線性回歸法。

表2　地質(zhì)試驗區(qū)主要地物波段反射光譜數(shù)據(jù)（%）

線性回歸法的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

航空物探遙感論文集

式中：R_j（i）為第j波段第i像元的反射率；A_j,B_j為線性回歸系數(shù)；L_j（i）為第j波段第i像元的圖像亮度值。

該方法的適用條件是定標(biāo)地物分布均勻、面積足夠大（約10×10像元）而且地形起伏不能太大。

波譜平臺對數(shù)剩余值法克服了對數(shù)剩余值法中背景地物壓制目標(biāo)地物吸收特征這一缺陷，其數(shù)學(xué)模型為：

航空物探遙感論文集

式中：G′_j（·）為波段j上處于波譜平臺區(qū)的所有像元的幾何平均值；G′（·）為所有處于波譜平臺區(qū)的像元在所有波段上的幾何平均值；G.（i）為第i像元點在所有波段的幾何平均值；R_j（i）為第j波段第i像元的波譜平臺反射率對數(shù)值。

該模型的適用條件是像幅內(nèi)大氣水平均勻。

二、試驗區(qū)地物反射光譜解釋模型建立

（一）用于農(nóng)業(yè)區(qū)地物識別的反射光譜解釋模型建立及定量化分析

多光譜遙感圖像的波譜特征是地物識別的重要依據(jù)，而建立判別地物屬性的反射光譜解譯模型是識別地物的關(guān)鍵。我們利用試驗區(qū)主要地物的地面反射率值與遙感圖像中光譜信息的相關(guān)特征以及反射率的變化趨勢，建立了地物反射光譜解譯模型，這些模型主要有：

①歸一化差值植被指數(shù)I_n,d.v

航空物探遙感論文集

②垂直植被指數(shù)I_p.v

航空物探遙感論文集

③綜合比值植被指數(shù)I_r,v

航空物探遙感論文集

式（3）、（4）、（5）中R₃、R₄、R₇、R₈分別為DS—1268系統(tǒng)第3、4、7、8波段圖像的反射率值。各主要地物的判別指數(shù)動態(tài)變化范圍如表3。

表3　主要地物判別指數(shù)動態(tài)變化范圍

（二）礦化蝕變信息解譯模型的建立及其數(shù)據(jù)特征定量分析

在地質(zhì)研究區(qū)內(nèi)地表滿足朗伯體假定、地形起伏中等、大氣狀況均勻的情況下，預(yù)處理后的多光譜圖像j波段傳感器對地面某點成像時所記錄的第i個像元的反射率值可表示為：

航空物探遙感論文集

式中：p_ij為圖像內(nèi)第j波段的第i個像元對應(yīng)的地面目標(biāo)波段反射率值；ρ_kl為平臺區(qū)內(nèi)第l波段的第k個像元對應(yīng)的地面目標(biāo)波段反射率；m為多光譜圖像的波段數(shù)；n′為平臺區(qū)像元個數(shù)；R_ij為圖像反射率值。

由式（6）可知，圖像反射率值僅與平臺像幅內(nèi)地物的和目標(biāo)地物的反射光譜特征有關(guān)。由于平臺區(qū)選取地物（花崗斑巖）滿足灰體的反射特性，因此對于多光譜圖像的兩個波段的綜合比值圖像上某一像元點的值可表示為如下形式：

航空物探遙感論文集

由式（7）可知，在一定條件下，反射率圖像波段比值僅與像元內(nèi)目標(biāo)地物的波譜特性有關(guān)。為準(zhǔn)確地定量提取礦化蝕變信息，對已知礦化蝕變訓(xùn)練區(qū)的多波段綜合比值數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，區(qū)內(nèi)主要地物類型的反射率數(shù)據(jù)綜合比值統(tǒng)計特征歸納如表4所示。

表4　主要地物類型圖像反射率數(shù)據(jù)比值特征

表4數(shù)據(jù)表明：應(yīng)用反射率生成模型對經(jīng)過初步輻射校正的圖像作圖像光譜轉(zhuǎn)換之后，在（R₉—R₇）/（R₉+R₇）與（R₉—R₁₀）/（R₉+R₁₀）的二維比值數(shù)據(jù)中，植被和未蝕變巖石基本上被壓縮在零值附近，而在（R₅—R₂）/（R₅+R₂）的比值數(shù)據(jù)中，非礦化蝕變巖類基本上也被壓縮到了零值附近，因此，應(yīng)用遙感信息定量化分析技術(shù)可以將礦化蝕變信息單獨提取出來作為遙感定量信息，從而實現(xiàn)遙感信息的定量化提取。

三、遙感信息定量化提取

（一）農(nóng)業(yè)試驗區(qū)地物類型專題信息定量化提取

根據(jù)所建立的試驗區(qū)遙感解譯模型，在定量分析的基礎(chǔ)上，將不同類型的地物屬性信息提取出來。具體方法是，根據(jù)對已知地物訓(xùn)練區(qū)的統(tǒng)計分析，以由試驗區(qū)主要地物類型的反射光譜解譯模型計算出的各判別指數(shù)值的動態(tài)變化范圍作為閾值基數(shù)，在閾值范圍內(nèi)的像元點被認(rèn)為是所識別的地物，依此類推。附彩圖2和附彩圖3是利用判別指數(shù)在定量分析的基礎(chǔ)上提取的試驗區(qū)主要地物分類圖像，提取結(jié)果是令人滿意的，抽樣統(tǒng)計精度達(dá)85%。

（二）礦化蝕變巖性信息定量化提取

1.植被影響因素的消除

如前所述，應(yīng)用反射率圖像的ATM9和ATM7生成的比值圖像R₉₇可將植被信息單獨提取出來，進(jìn)而消除植被對巖性信息提取的干擾。令：

航空物探遙感論文集

式中：R₉為第9波段的反射率值；R₇為第7波段的反射率值。

當(dāng)比值圖像的像元值R₉₇≤0時，該像元點所反映的地物為植被。

2.蝕變巖石信息提取

應(yīng)用反射率圖像的ATM9和ATM10生成的比值圖像可提取蝕變信息。令：

航空物探遙感論文集

在消除植被的影響后，蝕變信息的判別依據(jù)為：當(dāng)比值圖像上的像元值R₉₁₀＞0.03時，該像元點所反映的地物為蝕變巖。

3.礦化信息提取

在蝕變信息提取的基礎(chǔ)上，礦化信息可由反射率圖像的ATM5和ATM2生成比值圖像進(jìn)行識別和提取。令：

航空物探遙感論文集

提取礦化信息的閾值基數(shù)為：當(dāng)R₅₂＞0.03時，比值圖像上的對應(yīng)像元點的地物為礦化蝕變巖。

附彩圖4是依據(jù)（8）、（9）、（10）式所示的識別準(zhǔn)則提取的植被、蝕變巖和礦化點信息分布示意。

在礦化蝕變信息提取的基礎(chǔ)上，依據(jù)礦化點反射率圖像數(shù)據(jù)的比值特征可進(jìn)一步提取地表巖石的礦化信息。令：

航空物探遙感論文集

有關(guān)試驗區(qū)地表巖石礦化信息和相對應(yīng)的圖像反射率數(shù)據(jù)比值特征見表5，通過初步分析，可得如下結(jié)論：

表5　地表礦化巖石信息和圖像反射率數(shù)據(jù)比值特征

當(dāng)巖石中鐵的氧化物、氫氧化物主要為赤鐵礦、褐鐵礦礦物時，R₆₇₈＜0,R₇₈₉＞0；

當(dāng)巖石中以含針鐵礦、褐鐵礦礦物為主時，R₇₈₉＜0,R₆₇₈＞0;

R₅₂值越大，巖石的褐鐵礦化程度越高，巖石中鐵的氧化物、氧氧化物含量也越高。

因此，根據(jù)上述結(jié)論，可提取以赤鐵礦為主的和以針鐵礦為主的礦化蝕變信息以及地表巖石的礦化程度信息。

當(dāng)R₆₇₈＜0時，礦化標(biāo)志為以赤鐵礦為主的鐵帽（附彩圖5）；

當(dāng)R₇₈₉＜0時，礦化標(biāo)志為以針鐵礦為主的褐鐵礦化（附彩圖6）。

根據(jù)R₅₂的值域范圍，可確定礦化蝕變程度。即R₅₂值越大，礦化程度越高，試驗區(qū)礦化程度與比值圖像R₅₂值域的關(guān)系為：

當(dāng)0.03＜R₅₂＜0.05時，礦化程度低；

當(dāng)0.05＜R₅₂＜0.10時，礦化程度中等；

當(dāng)0.10＜R₅₂＜0.14時，礦化程度高。

附彩圖7是根據(jù)R₅₂值域范圍提取的礦化程度專題信息示意。根據(jù)已有地質(zhì)礦產(chǎn)資料和前人野外實地踏勘結(jié)果可知，礦化程度最高的礦化帶是第一號礦化帶，這與應(yīng)用比值特征獲取的礦化程度信息所反映的圖像部位基本一致。

四、結(jié)論

通過多光譜定量化分析技術(shù)在地物識別中的初步應(yīng)用研究，得出如下結(jié)論：

①采用多光譜定量化分析技術(shù)，利用遙感圖像數(shù)據(jù)的光譜信息，進(jìn)行地表農(nóng)作物及其它地物類型的定量識別和地質(zhì)礦化蝕變專題信息的定量提取，不僅物理意義明確，而且可以為動態(tài)監(jiān)測大面積土地資源與礦產(chǎn)勘查快速提供有關(guān)專題信息圖件。

②初步試驗結(jié)果表明：在一定的條件下，應(yīng)用多光譜信息定量化分析技術(shù)，通過對遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行定量化分析和解譯，不僅應(yīng)用效果好，提取精度高，而且所提取的有用地質(zhì)信息可做為單獨數(shù)據(jù)與其它地學(xué)信息復(fù)合，從而為今后更深入地探討實現(xiàn)遙感解譯定量化的有效研究途徑奠定了基礎(chǔ)。

③基于光譜信息統(tǒng)計的定量化分析方法，較好地與地面波譜數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用結(jié)合起來，所建立的信息提取模型的主要依據(jù)是地面實測波譜數(shù)據(jù)的變化規(guī)律。因此，直接將地面波譜數(shù)據(jù)應(yīng)用于多光譜圖像預(yù)處理和解譯過程，為多光譜圖像的解譯從定性發(fā)展到定量，提供了新的思路和研究方法。

④僅依據(jù)地物的波譜特性進(jìn)行地物識別研究，具有一定的局限性。今后如何有效地結(jié)合遙感圖像的光譜信息、結(jié)構(gòu)信息以及其它相關(guān)信息，研究提取地物信息的綜合計算機(jī)方法是提高遙感解釋定量化水平值得注意的發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn)

1.斯韋恩P.H等.遙感定量方法.北京：科學(xué)出版社，1984

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3.朱亮璞等.遙感地質(zhì)學(xué).北京：地質(zhì)出版社，1994

4.Crippen R E.Regioal Exploration in Desert Terrains:A Guide to the Use of LANDSAT Thematic Mapper Imagery,Presented at the 8th Thematic Conference on Geologic Remote Sensing,1991

THE APPLICATION OF MULTISPECTRAL QUANTITATIVE ANALYTICAL TECHNIQUE TO THE RECOGNITION OF GROUND OBJECTS

Dang Fuxing

（Aerogeophysical Survey and Remote-Sensing Center,Beijing 100083）

Abstract

Using high resolution reflection spectral information of ground objects provided by ATM image data,systematically absorbing and consulting the new achievements in remote sensing techniques and methods gained by the Aerogeophysical Survey and Remote-Sensing Center in the period of Five-Year Plan,and employing multispectral quantitative analytical technology,the author tentatively carried out the remote-sensing ground object recognition study in agricultural area of central Hebei and semi-arid area of Xinjiang,and,as a result,obtained remarkable outcomes in this aspect.

四、高分辨率的地球資源衛(wèi)星有哪些?各有什么特點?高光譜衛(wèi)星有什么特點?

美國Landsat衛(wèi)星：TM1-5、TM7波段空間分辨率為30米，熱紅外波段TM6分辨率為120米；ETM+1-5,、ETM+7波段分辨率為30米，熱紅外波段ETM+6為60米，ETM+PAN全色波段為15米?？梢杂萌ǘ螖?shù)據(jù)對低分辨影像做數(shù)據(jù)融合處理。

法國SPOT：多星運作體系，裝有兩臺并排放置的相機(jī)，實現(xiàn)了立體相對的成像要求。SPOT1~SPOT3，全色波段分辨率為10米，3個多光譜波段為20米；SPOT4,1個全色波段分辨率為10米，三個多光譜波段為20米，一個短波紅外波段為20米；SPOT5,2景全色波段影像為5米，通過它們可以生成一景2.5米的影像，三個多光譜波段為10米，一個短波紅外波段為10米。

印度資源衛(wèi)星數(shù)據(jù)（IRS）：全色波段數(shù)據(jù)，CCD推掃方式成像，地面分辨率高達(dá)5.8米；LISS數(shù)據(jù)，可見光與近紅外波段地面分辨率為23.5米，短波紅外波段為70米；

中巴資源衛(wèi)星：CCD相機(jī)成像的影像，星下點分辨率為19.5米；其他的還有78、156、256米；質(zhì)量不咋地。

日本衛(wèi)星分辨率18*18米。

IKONOS-2，全色1米，多光譜4米。

快鳥數(shù)據(jù)分辨率為2.44米和0.61米。

高光譜衛(wèi)星，波段數(shù)目多，波段寬度窄，波段分布連續(xù)，光譜分辨率高。圖譜合一，實現(xiàn)了空間信息和光譜信息的有機(jī)結(jié)合。

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