高光譜遙感的發(fā)展ppt課件-wenkub.com
2025-12-26 00:41 本頁面
【正文】 為此，利用高光譜成像儀目標識別能力很強的同時，快速實現(xiàn)圖像的同步“定位”，賦予三維坐標，形成“定性”、“定位”一體化快速遙感技術。 58 ? （ 2）“定性”、“定位”一體化快速遙感技術。高光譜遙感器的光譜分辨率已達數(shù)納米，空間分辨率僅幾米，對應圖像任一像元反演的地物光譜，可與地面實測值相比擬，這將便于實驗室地物光譜分析模型直接應用到高光譜遙感的處理和分析研究，以及利用計算機自動進行地物的光譜分類和匹配識別研究。 57 ? （ 1）遙感信息定量化?？梢灶A見，這兩方面問題是目前乃至未來成像光譜儀遙感的主要研究方向。 54 未來高光譜的發(fā)展 ? 目前，成像光譜儀和成像雷達成為遙感技術與應用領域內的兩大熱點。 36 ? 野外收集數(shù)據(jù) 37 Spectra of several different vegetation species. Absorption Position, Depth, symmetry,..etc Continuum Line 38 39 Analysis of hyperspectral images 128 channel OMIS data preprocessing Geology City Agriculture 40 41 Mineral spectral absorption index s2 r2 r r1 s1 rm ?2 ?1 ?m 礦物光譜吸收指數(shù) (SAI)： mss ddmS A I r rrrr 12 )1(/ ????211ssmsd ?? ?? ???石灰?guī)r 白云巖 石灰?guī)r (CaCO3): SAI ?m SAI ? m 白云巖 (MgCO3): SAI ? m SAI ? m 新 疆 柯 坪 地 區(qū) 巖性 填 圖 42 高相似 低相似 Hyperspectral spatial vector analysis and applications ? ??? ?? ??? ?cos 1 12121t rt ri iiniiniin日本大白菜 光譜向量 : T＝ (t1,t2,...tn), R =(r1,r2,...rn) 43 成礦預測 44 45 預測礦物分布圖 46 加拿大某北極附近的礦物分布圖 47 Figure : Lithological mapping in the Arctic using hyperspectral data, Probe1, 29July99, Nanisivik, Nunavut. 48 礦物成圖 49 精細農(nóng)業(yè) 50 51 武香 4 香粳 8016 9915系列 武育 5021 武香 8313 香雪糯 Legends 水 水泥地 水稻茬 紅薯 白菜 Fine discrimination of rice species 80 band airborne hyperspectral image Discrimination precision of rice samples : % Rice discrimination from hyperspectral images 52 高光譜遙感信息的分析和處理 ? (1)超多維光譜圖像信息的顯示，如圖像立方體的生成； ? (2)光譜重建，即成像光譜數(shù)據(jù)的定標、定量化和大氣糾正模型與算法，依此實現(xiàn)成像光譜信息的圖像－光譜轉換； ? (3)光譜編碼，尤其指光譜吸收位置、深度、對稱性等光譜特征參數(shù)的算法； ? (4)基于光譜數(shù)據(jù)庫的地物光譜匹配識別算法；(5)混合光譜分解模型； ? (6)基于光譜模型的地
教學課件相關推薦
鄂ICP備17016276號-1