CN104574283A - 一种用于叶蜡石信息提取的高光谱影像处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于高光谱影像处理方法，特别是涉及一种用于叶蜡石信息提取的高光谱影像处理方法。它包括：步骤一，预处理；步骤二：采样，对波段在2045nm，2075nm，2090nm，2105nm，2165nm，2195nm，2240nm，2315nm，2330nm，2375nm，2390nm的图像采样；步骤三：判断，和步骤四：计算。本发明本方法的效果在于：只用了11个波段，比如SASI全波段高光谱影像有101个波段，用这种方法处理数据量可以减少89%，并且由于是计算机自动一步提取，减少了主成分变换、端元波谱的选择等操作步骤，运算速度可以提高了9倍以上。由于去除了大部分对信息提取关系不大的波段，减少其他物质或噪声对其光谱的干扰，提高了信息提取的精度。对高光谱影像数据中叶蜡石信息的快速提取具有较好的作用和意义。

Description

一种用于叶蜡石信息提取的高光谱影像处理方法
技术领域
本发明属于高光谱影像处理方法，特别是涉及一种用于叶蜡石信息提取的高光谱影像处理方法。
背景技术
当前的高光谱遥感影像的叶蜡石信息提取方法主要是光谱全波段匹配或是部分连续波段的光谱匹配，具体算法有光谱角、混合解调滤波等，由于地表的物质组成很少是由单一矿物组成的，这些方法在信息提取的过程易受其他地物波谱或噪声的影响，提取信息精度相对较低。其次现有的光谱提取方法人工操作步骤多，增加了人为判断误差。第三是高光谱数据波段多，数据量大，现有的方法处理时间长，降低了数据处理的速度和应用规模。因此，如何在叶蜡石信息提取的过程中减少其他地物或噪声的影响、人工操作步骤和处理数据量，成为当前高光谱遥感影像处理的前沿之一。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种降低其他地物或噪声的影响，减少了处理的数据量的用于叶蜡石信息提取的高光谱影像处理方法。通过对高光谱影像重采样，提取特定波段，进行一系列判断和计算，计算出影像范围内的不同区域叶蜡石的丰度值。
为解决上述技术问题，本发明提供一种用于叶蜡石信息提取的高光谱影像处理方法，依次包括：
步骤一，预处理
获取高光谱影像；对高光谱影像的进行预处理，进行大气校正，获取地面反射率的影像数据；
步骤二：采样
对步骤一得到的影像数据进行采样，对波段在2045nm,2075nm,2090nm,2105nm,2165nm,2195nm,2240nm,2315nm,2330nm，2375nm，2390nm的图像采样，并依次记录为b1～b11，即b1为波段2045nm的采样数据，b2为波段2075nm的采样数据，以此类推；
步骤三：判断
按进行下面一系列判断，并记录结果
a1=（b1大于b2）；
a2=（b3小于b4）；
a3=（b4大于b5）；
a4=（b5小于b6）；
a5=（b7大于b8）；
a6=（b8小于b9）；
a7=（b10大于b11）；
上述判断是针对每次判断图像的相应像元进行判断的；
本步骤结束后得到a1～a7，共7个矩阵；
步骤四：计算
用下述公式进行计算b12
b12=b1+2*b4+b6+b7+b9+b10-b2-b3-2*b5-2*b8-b11
所述的*表示相乘；
用下面公式计算a0
a0=a1*a2*a3*a4*a5*a6*a7*b12
上述所有计算均为相应像元计算。
本发明本方法的效果在于：只用了11个波段，比如SASI全波段高光谱影像有101个波段，用这种方法处理数据量可以减少89%，并且由于是计算机自动一步提取，减少了主成分变换、端元波谱的选择等操作步骤，运算速度可以提高了9倍以上。由于去除了大部分对信息提取关系不大的波段，减少其他物质或噪声对其光谱的干扰，提高了信息提取的精度。对高光谱影像数据中叶蜡石信息的快速提取具有较好的作用和意义。
具体实施方式
本发明依次包括下述步骤：
步骤一，预处理
获取高光谱影像；对高光谱影像的进行预处理，进行大气校正，获取地面反射率的影像数据；
本步骤所述的进行大气校正是本领域公知的处理方法。
步骤二：采样
对步骤一得到的影像数据进行采样，对波段在2045nm,2075nm,2090nm,2105nm,2165nm,2195nm,2240nm,2315nm,2330nm，2375nm，2390nm的图像采样，并依次记录为b1～b11，即b1为波段2045nm的采样数据，b2为波段2075nm的采样数据，以此类推。每次采样得到的都是一幅灰度图，图中每一个像元的值都是其灰度值，即b1为一幅灰度图，b1图像的（1,1）点的值为灰度值，其余点依此类推，其余采样图也依次类推。
步骤三：判断
按进行下面一系列判断，并记录结果
a1=（b1大于b2）；
a2=（b3小于b4）；
a3=（b4大于b5）；
a4=（b5小于b6）；
a5=（b7大于b8）；
a6=（b8小于b9）；
a7=（b10大于b11）；
上述判断是针对每次判断图像的相应像元进行判断的，以a1=（b1大于b2）为例，取b1图像的某像元（例如（1,1）点）的灰度值，与b2图像的相应像元（当b1图像取（1,1）点，则b2图像也必须取（1,1）点）的灰度值，然后根据判断规则“b1大于b2”判断，当判断结果为“是”时，记录判断结果为1，否则记录结果为0。因此当a1=（b1大于b2）判断完毕时，得到的a1是与b1矩阵相同大小的矩阵，其中每个点的值是根据判断规则得到的判断结果（即每个点的值是0或1）。
其它判断也按照类似的规则进行。本步骤结束后得到a1～a7，共7个矩阵。
步骤四：计算
用下述公式进行计算b12
b12=b1+2*b4+b6+b7+b9+b10-b2-b3-2*b5-2*b8-b11
所述的*表示相乘。
用下面公式计算a0
a0=a1*a2*a3*a4*a5*a6*a7*b12
上述所有计算均为相应像元计算，即使用不同图像的相应像元计算。以b12=b1+2*b4+b6+b7+b9+b10-b2-b3-2*b5-2*b8-b11公式为例，当计算点（x，y）时，取b1、b4、b6、b7、b9、b10、b2、b3、b5、b8、b11的点（x，y）的灰度值参与计算，得到的结果是b17的点（x，y）的值。又例如a0=a1*a2*a3*a4*a5*a6*a7*b12，当计算点（x，y）时，取a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、b12的点（x，y）的值参与计算，得到的结果是a0的点（x，y）的值。
计算得到的a0就是叶蜡石信息的丰度图，即图像中某区域的数值越大表示该区域叶蜡石的丰度越高。

Claims (1)

1.一种用于叶蜡石信息提取的高光谱影像处理方法，其特征在于：包括下述步骤
步骤一，预处理
获取高光谱影像；对高光谱影像的进行预处理，进行大气校正，获取地面反射率的影像数据；
步骤二：采样
对步骤一得到的影像数据进行采样，对波段在2045nm,2075nm,2090nm,2105nm,2165nm,2195nm,2240nm,2315nm,2330nm，2375nm，2390nm的图像采样，并依次记录为b1～b11，即b1为波段2045nm的采样数据，b2为波段2075nm的采样数据，以此类推；
步骤三：判断
按进行下面一系列判断，并记录结果
a1=（b1大于b2）；
a2=（b3小于b4）；
a3=（b4大于b5）；
a4=（b5小于b6）；
a5=（b7大于b8）；
a6=（b8小于b9）；
a7=（b10大于b11）；
上述判断是针对每次判断图像的相应像元进行判断的；
本步骤结束后得到a1～a7，共7个矩阵；
步骤四：计算
用下述公式进行计算b12
b12=b1+2*b4+b6+b7+b9+b10-b2-b3-2*b5-2*b8-b11
所述的*表示相乘；
用下面公式计算a0
a0=a1*a2*a3*a4*a5*a6*a7*b12
上述所有计算均为相应像元计算。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106845326A (zh) * 2015-12-04 2017-06-13 核工业北京地质研究院 一种基于航空高光谱遥感数据的冰川识别方法
CN111157459A (zh) * 2019-12-20 2020-05-15 核工业北京地质研究院 一种用于矿物信息提取的高光谱影像处理方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003058883A (ja) * 2001-08-10 2003-02-28 Soichi Oka ハイパースペクトル画像の特徴抽出システム
CN101140325A (zh) * 2007-10-16 2008-03-12 哈尔滨工业大学 高光谱图像的空间-光谱信息协同提高分辨率的方法
CN102289673A (zh) * 2011-06-22 2011-12-21 复旦大学 基于偏最小二乘法的高光谱遥感图像波段选择方法
CN102636778A (zh) * 2012-02-21 2012-08-15 核工业北京地质研究院 一种适用于高光谱影像的信息提取方法
CN102930533A (zh) * 2012-10-09 2013-02-13 河海大学 一种基于改进k-均值聚类的半监督高光谱影像降维方法
CN103175801A (zh) * 2013-03-14 2013-06-26 中国国土资源航空物探遥感中心 一种批量化与自动化的高光谱遥感矿物填图方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003058883A (ja) * 2001-08-10 2003-02-28 Soichi Oka ハイパースペクトル画像の特徴抽出システム
CN101140325A (zh) * 2007-10-16 2008-03-12 哈尔滨工业大学 高光谱图像的空间-光谱信息协同提高分辨率的方法
CN102289673A (zh) * 2011-06-22 2011-12-21 复旦大学 基于偏最小二乘法的高光谱遥感图像波段选择方法
CN102636778A (zh) * 2012-02-21 2012-08-15 核工业北京地质研究院 一种适用于高光谱影像的信息提取方法
CN102930533A (zh) * 2012-10-09 2013-02-13 河海大学 一种基于改进k-均值聚类的半监督高光谱影像降维方法
CN103175801A (zh) * 2013-03-14 2013-06-26 中国国土资源航空物探遥感中心 一种批量化与自动化的高光谱遥感矿物填图方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ALMA ZARE等: "Hyperspectral Band Selection and Endmember Detection Using Sparsity Promoting Priors", 《IEEE GEOSCIENCE & REMOTE SENSING LETTERS》 *
杨燕杰等: "富二价铁岩石信息提取及在铀矿勘查中的应用", 《测绘科学》 *
杨燕杰等: "航空成像光谱的蚀变信息提取技术", 《科技导报》 *
燕守勋等: "高光谱遥感岩矿识别填图的技术流程与主要技术方法综述", 《遥感技术与应用》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106845326A (zh) * 2015-12-04 2017-06-13 核工业北京地质研究院 一种基于航空高光谱遥感数据的冰川识别方法
CN106845326B (zh) * 2015-12-04 2020-10-23 核工业北京地质研究院 一种基于航空高光谱遥感数据的冰川识别方法
CN111157459A (zh) * 2019-12-20 2020-05-15 核工业北京地质研究院 一种用于矿物信息提取的高光谱影像处理方法

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