一、预处理高光谱图像数据的预处理主要包括噪声去除、图像校正、图像融合和归一化等步骤。1. 噪声去除:高光谱图像数据常常受到多种噪声的干扰,如设备噪声、环境噪声等。这些噪声会影响图像的质量,因此需要采取有效的方法去除。常用的噪声去除方法包括平滑滤波、中值滤波和小波变换等。2. 图像校正:由于高光谱成像仪的...
一、光谱数据的预处理高光谱相机采集的原始光谱数据需要进行预处理,以去除噪声、平滑数据和纠正系统误差等。1. 去噪声处理:高光谱数据的获取过程中往往存在各种噪声,例如电噪声、热噪声和散粒噪声等。这些噪声会影响数据的准确性和可靠性,因此需要进行去噪声处理。常用的去噪声方法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波和...
# 代码里img对象,类似于rasterio库的dataset对象,可以用它来读取高光谱数据 img = spectral.envi.read_envi(file='my_data.hdr', image='my_data') 1. 2. 3. 4. 5. 加载数据 # 通过load函数获取数据 data = img.load() # 多维数组 1. 2. 读取元数据 # 读取元数据metadata,可以获取坐标系统和变换...
(2)python栅格处理练习 第三课:python 高光谱数据处理 01)数据读取 02)数据预处理 辐射定标、6S大气校正 03)光谱特征提取 吸收特征提取 04)混合像元分解 PPI、NFINDER端元光谱提取 UCLS、NNLS、FCLS最小二乘端元丰度计算 练习5 (1)高光谱数据读取 (2)高光谱数据预处理 (3)光谱特征提取 (4)混合像元分解 第...
高光谱图像因其波段多、光谱分辨率高、光谱信息丰富等特点,在物质的精细定量、探测与分析方面展现出巨大的研究与应用前景。目前,高光谱技术已广泛应用于农业与水质监测、地质勘探、环境保护、军事安全等领域,成为研究的热门课题。熟练掌握高光谱数据处理技能是灵活应用高光谱数据的前提。为系统提升自己的高光谱数据处理能力...
高光谱遥感数据处理系列(一) 地表反射的太阳辐射包含着丰富的信息,从太阳外层大气的吸收到地球大气的吸收,经过与地物的相互作用反射回大气,Z 终被传感器捕获。高光谱遥感可以在每个像元获取高分辨率的光谱数据,这些光谱信息提供了一种理解事物的新的维度。下图展示了几种典型地物的光谱。可以看出不同地物展现出显著不同...
聚类是指将高光谱图像中的像素分成不同的群组,以便更好地理解和分析数据。 总之,高光谱数据处理是一种非常有用的技术,可以帮助我们更好地理解和分析高光谱图像中的数据。通过使用各种处理技术和方法,我们可以从高光谱图像中提取出有用的信息,并用于各种应用领域。
近年来,随着遥感应用的不断深入,高光谱图像研究已经成为遥感领域发展最迅速的技术之一。与其他传统成像...
1处理流程 图1 高分五号02星AHSI L1级数据预处理流程 流程说明: 通常情况下,高光谱数据普遍用于定量遥感的应用,辐射定标和大气校正为必须进行的步骤。对于非定量的遥感应用,比如:土地利用类型分类、目视解译等,大气校正可以不做; AHSI L1级数据进行过辐射校正、坏像元修复、光谱校正等处理,没有进行过系统几何校正,通...
高光谱成像仪图谱数据处理方法:高光谱图像由于既包含光谱信息,又包括图像信息,因此高光谱图像数据分析方法很多。这里以归纳高光谱图像数据的处理为例,介绍高光谱成像仪图谱数据处理方法。第1步,高光谱图像的校正和预处理。原始高光谱数据是光子强度信息,需进行黑白板校正获取相对反射率。由于高光谱图像通常在光谱波段...