高光谱影像处理及应用特刊——中国图象图形学报.rar

简介：
本资源为《中国图象图形学报》出版的“高光谱影像处理及应用”特刊，收录多篇关于高光谱图像分析与技术应用的研究论文。 高光谱图像处理与应用是遥感领域中的一个重要分支，它涉及多波段光谱信息的获取、分析和解释。这项技术通过使用成百上千个连续或近连续的窄波段来捕捉地物的独特光谱特性，提供比传统多光谱遥感能力更强的信息量。高光谱遥感在环境监测、资源勘探、农业评估以及灾害检测等多个领域都有广泛应用。 1. 高光谱图像获取：这些图像通常由专门设计的高光谱传感器通过航空或卫星进行捕捉。这些设备能够对地物发射和反射的光线进行分光，将宽波段分解为多个窄带，并形成包含多种波长信息的数据立方体。 2. 光谱特征分析：每种地面物体都有其独特的光谱曲线；通过对高光谱图像中每个像素的独特光谱特性进行分析，可以识别出不同的地物类型。这种分析包括计算各种光谱指数（如NDVI和NDWI）、寻找与已知样本的匹配以及应用主成分分析等技术。 3. 图像预处理：为了提高图像质量，必须对高光谱数据中存在的噪声、条纹和其他问题进行修正。常见的预处理步骤有辐射校正、几何校正、去噪及大气校正等。 4. 谱间关系：通过研究像素间的复杂光谱关联性可以改善分类效果，例如利用局部自相关矩阵(GLCM)分析和独立成分分析(ICA)技术。 5. 分类与目标检测：在高光谱图像处理中广泛应用了机器学习及深度学习算法。这些方法包括支持向量机、随机森林以及卷积神经网络等模型来识别并分割图像中的不同地物。 6. 高光谱数据融合：为了结合不同遥感手段的优点，可以将高光谱影像与其他类型的成像（如多光谱或全色图）进行整合以提升空间分辨率或者增强某些特定目标的辨识度。 7. 应用案例：该技术在农业中可用于监测作物生长状况和病虫害情况；于环境监控方面能够检测水质污染源；地质勘探领域内可探测矿物资源分布；城市规划时则有助于识别建筑类型及道路布局等信息。 8. 综述文章：“高光谱图像处理与应用专刊--中国图象图形学报”可能包含该领域的最新进展、方法介绍和具体案例，为深入了解这一技术提供了重要的参考价值。 总而言之，通过深入挖掘丰富的光谱数据，高光谱遥感成为理解地球表面复杂现象的新途径。随着不断发展的技术和算法的应用，这种图像处理方式在众多领域正发挥着越来越关键的作用。