1.1 高光谱遥感原理
遥感(RemoteSensing)是20世纪60年代发展起来的一种从远处探测、感知物体或事物的对地观测技术,即不直接接触物体本身,而是从远处通过各种传感器探测和接收来自目标物体的信息,经过信息的传输和处理分析,来识别物体的属性及其分布......查看详细>>
标签:智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用1.2 高光谱遥感的发展历史
自20世纪80年代以来,美国已经研制了三代高光谱成像光谱仪。1983年,第一幅由航空成像光谱仪(AIS-1)获取的高光谱分辨率图像的正式出现标志着第一代高光谱分辨率传感器面世。第一代成像光谱仪(AIS),由美国国家航空和航天管理局(N......查看详细>>
标签:智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用1.3 高光谱遥感数据的分类
在遥感的众多应用领域中,利用遥感数据进行地物的分类是其中一个重要组成部分,即如何根据获取的遥感信息对地物目标的物理属性进行识别。虽然经过几十年的研究和发展,遥感数据分类具备了十分丰富的理论和方法,并在多光谱遥......查看详细>>
标签:智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用1.4 高光谱卫星遥感光谱测量
1.4.1 成像光谱仪成像光谱就是在特定光谱域以高光谱分辨率获得连续的地物光谱图像,这使得遥感应用可以在光谱维上进行空间展开,定量分析地球表层生物、物理、化学过程和参数。它在结构和成像原理方面与光机扫描仪、推扫式......查看详细>>
标签:智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用1.5 高光谱地面光谱测量
1.5.1 野外光谱仪在遥感领域中,为了研究各种不同地物或环境在野外自然条件下的可见和近红外波段反射光谱,需要适用于野外测量的光谱仪器,对野外地物光谱进行测量。目前使用的是美国ASD公司FieldSpecPro,它是一种测量可见光到近......查看详细>>
标签:智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用1.6 高光谱遥感数据处理方法
1.6.1 传统高光谱数据处理方法传统的高光谱数据处理方法主要应用在两个方面。一种是高光谱分类,高光谱分类的目标是根据测得的光谱数据,实现对地物类别的计算机自动识别。传统的分类方法是从模式识别中发展起来的一些分类......查看详细>>
标签:智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用2.1 地物光谱数据库的建立
2.1.1 地物光谱数据库数据的组成中国铀矿床光谱数据库中的光谱数据主要来自于核工业北京地质研究院承担的“遥感卫星中国铀矿床光谱特征研究与最佳谱段选择”项目的支持,其主要包括矿物、矿石、岩石、土壤、植被、人工、......查看详细>>
标签:智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用2.2 高光谱地面实测数据的预处理
以下内容均以样本编号为Co33-V-2-10、样本名称为沥青铀矿的样本来进行说明。2.2.1 反射率光谱数据的校验为了确保获得精确可靠的光谱数据,通常对每一测量样本要获取5~6次采样数据,再取其平均值作为该测量样本的光谱数据。这组......查看详细>>
标签:智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用2.3 地物光谱特征参数
自动提取反射光谱的吸收特征参数。光谱吸收特征参数是描述反射光谱曲线的吸收峰特点的一些参数,包括吸收峰的吸收波段位置(P)、吸收深度(H)、吸收宽度(W)、斜率(K)、对称度(S)、面积(A)以及光谱绝对反射率值(R0)。各参数定义可见......查看详细>>
标签:智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用2.4 地物光谱建模分析
建模就是在可测参数(自变量)与目标状态参数(因变量)之间建立某种函数关系。变量之间是相互联系、相互制约的,变量之间的关系一般可分为两类:一类是确定性关系;另一类是相关性关系。因此,建模的方法相应地有两种:一种是基于......查看详细>>
标签:智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用科普知识
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