【查看原文】高光譜遙感數(shù)值建模技術(shù)及在植被、水體、土壤信息提取領(lǐng)域應(yīng)用

高光譜遙感（Hyperspectral Remote Sensing）又叫成像光譜遙感，是將成像技術(shù)和光譜技術(shù)相結(jié)合的多維信息獲取技術(shù)（Goetz，1985年）。高光譜遙感數(shù)據(jù)中包含了豐富的空間、輻射和光譜三重信息，具有重要的綜合應(yīng)用價(jià)值。近年來，隨著成像光譜技術(shù)在航空遙感領(lǐng)域的快速發(fā)展，這項(xiàng)技術(shù)成為各個(gè)領(lǐng)域的重要監(jiān)測方法，涵蓋大氣圈、海洋研究、植被生態(tài)、礦產(chǎn)地質(zhì)、水體研究、軍事偵察和考古研究等領(lǐng)域，其應(yīng)用正在步入成熟期。

傳統(tǒng)的地物成分檢測方法過程繁瑣、費(fèi)時(shí)費(fèi)力，無法做到無損分析，而高光譜遙感能夠做到實(shí)時(shí)、非接觸、快速、無損檢測，蘊(yùn)含著近似連續(xù)的地物光譜信息。通過光譜重建，高光譜影像能獲取地物近似連續(xù)的光譜反射率數(shù)據(jù)，與地面實(shí)測值匹配，從而將精細(xì)的地物成分光譜模型應(yīng)用到地物信息提取中。無人機(jī)和有人機(jī)機(jī)載高光譜遙感能夠探測具有診斷性的地物光譜吸收物質(zhì)，在多種算法支持下，不僅能為準(zhǔn)確區(qū)分地表地物類型、評(píng)估和成分含量評(píng)價(jià)等提供精確的數(shù)據(jù)支持，使得定量或半定量地物信息提取成為可能，而且在大量試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，能夠?yàn)橄嚓P(guān)硬件儀器的研發(fā)提供理論依據(jù)。機(jī)載高光譜可以多時(shí)相的獲取數(shù)據(jù)，使得通過多種元素含量的計(jì)算，間接評(píng)估地物質(zhì)量成為可能。

【專家】：
張博士，來自重點(diǎn)高校及科研院所一線科研人員，長期從事高光譜遙感技術(shù)與應(yīng)用研究，主持多項(xiàng)國家級(jí)科研項(xiàng)目，編寫著作2部，第一作者發(fā)表科研論文20余篇。對(duì)高光譜遙感的多平臺(tái)、多傳感器應(yīng)用現(xiàn)狀，以及涉及的核心技術(shù)具有很深的理解，精通ENVI、R語言和Unscrambler等分析工具，具有豐富的科研及地表水體、植被、土壤、巖礦和人工目標(biāo)提取經(jīng)驗(yàn)。

【內(nèi)容簡述】：

專題一、植被高光譜信息提取之作物品種鑒定
1 基本ENVI波譜操作介紹
1）顯示灰階影像
2）顯示彩色影像
3）提取波譜剖面廓線
4）采集波譜曲線
5）動(dòng)畫顯示數(shù)據(jù)（Animate the Data）
2 基礎(chǔ)高光譜分析
通過鑒別波譜曲線識(shí)別作物

專題二、植被高光譜信息提取之不同作物分類
1 非監(jiān)督分類
1）K-均值
2）IsoData
2 監(jiān)督分類
1）繪制感興趣區(qū)
2）平行六面體法（Parallelepiped）
3）最小距離法（Minimum Distance）
4）馬氏距離（Mahalanobis Distance）
5）最大似然分類（Maximum Likelihood）

專題三、高光譜數(shù)據(jù)獲取技術(shù)與精度評(píng)價(jià)技術(shù)
1 機(jī)載（有人機(jī)+無人機(jī)）高光譜數(shù)據(jù)獲取方法
1）常見的地面高光譜儀器概述
2）常見的機(jī)載成像儀概述
3）光譜庫的研究現(xiàn)狀
4）高光譜遙感在信息提取中的技術(shù)優(yōu)勢
5）高光譜遙感數(shù)據(jù)獲取的考慮因素
2 精度評(píng)價(jià)技術(shù)

專題四、地面輔助理化數(shù)據(jù)作用與處理方法
1 地物的理化數(shù)據(jù)獲取方法
1）地面同步數(shù)據(jù)工作
2）數(shù)據(jù)預(yù)處理
3）理化數(shù)據(jù)獲取
2 Unscrambler光譜建模軟件學(xué)習(xí)
3 地物的理化數(shù)據(jù)獲取方法
4 高光譜與理化數(shù)據(jù)建模方法綜述
1）偏最小二乘回歸法（PLSR）
2）主成分回歸法（PCR）
3）多元逐步回歸法（SMLR）
4）決策樹法（DT）
5）流行學(xué)習(xí)法（ML）
6）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（BPNN）
7）小波分析法（WA）
8）遺傳算法（GA）

專題五、水體高光譜信息提取之輻射校正
1 水體遙感與信息提取原理
1）水體光譜特征
2）水體環(huán)境遙感信息研究
3）水體信息提取方法
2 數(shù)據(jù)采集情況
1）高光譜航空測量
2）地面數(shù)據(jù)測量
3 高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理
1）大氣校正的原理
2）大氣校正的方法
3）實(shí)地?cái)?shù)據(jù)采集方法
4）無線電探空法
5）黑暗像元法
6）基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的反射率反演
7）基于輻射傳輸?shù)拇髿庑Ｕ?br />4 FLAASH大氣校正法

專題六、水體高光譜信息提取之六種經(jīng)典方法
1 光譜分類法
2 單波段閾值分析法
3 多波段譜間關(guān)系法
4 水體指數(shù)法
5 植被指數(shù)法
6 斜率法

專題七、熱紅外光譜數(shù)據(jù)地表溫度提取方法
1 熱紅外遙感簡介
1）測量平臺(tái)
2）研究應(yīng)用方向
2 基本概念和熱輻射方程
1）熱紅外衛(wèi)星基本情況
2）衛(wèi)星免費(fèi)數(shù)據(jù)獲取方法
3 地表熱信息的提取方法實(shí)現(xiàn)
1）打開數(shù)據(jù)
2）形成光譜集
3）計(jì)算 L6
4）計(jì)算T6
5）計(jì)算Pv
6）計(jì)算e6
7）計(jì)算C6
8）計(jì)算D6
9）計(jì)算Ta
10）計(jì)算Ts
11）制圖

專題八、土壤高光譜信息提取之信息量方法
1 非監(jiān)督特征選取方法
2 基于信息量的成分特征選擇
1）基于機(jī)理的地物養(yǎng)分特征波段
2）波段標(biāo)準(zhǔn)差特征選擇
3）信息熵特征選擇
3 數(shù)據(jù)與方法
1）化驗(yàn)數(shù)據(jù)
2）算法實(shí)現(xiàn)

專題九、土壤高光譜信息提取之偏最小二乘建模
1 建立特征波段
1）數(shù)據(jù)集分析
2 偏最小二乘回歸模型的實(shí)現(xiàn)
1）建立訓(xùn)練集
2）建立驗(yàn)證集
3 預(yù)測結(jié)果精度分析
4 制圖

專題十、遙感提取結(jié)果的空間表達(dá)——GIS制圖流程
1 地理信息系統(tǒng)的基本概念
2 ArcGIS應(yīng)用
（1）創(chuàng)建新地圖文檔
（2）地圖與圖層操作
（3）ToolBox內(nèi)容簡介
3 遙感結(jié)果數(shù)據(jù)的采集與組織
（1）創(chuàng)建shapefile文件
（2）創(chuàng)建Geodatabase數(shù)據(jù)庫
（3）數(shù)據(jù)編輯
（4）遙感結(jié)果數(shù)據(jù)投影變換
（5）數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)、移動(dòng)與扭曲
（6）數(shù)據(jù)裁切、拼接、提取
4 空間數(shù)據(jù)綜合制圖
（1）數(shù)據(jù)符號(hào)化
（2）編制一景高質(zhì)量的專題地圖

附加內(nèi)容：
根據(jù)科研或生產(chǎn)實(shí)際，提供數(shù)據(jù)，集體討論高光譜總體實(shí)施方案
提供若干附加材料，包括典型論文、其它軟件以及學(xué)習(xí)材料

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【案例实践】高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用实践技术的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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