Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解
Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解
高光谱遥感技术通过“图谱合一”的方式，将光谱和图像两种观测方式结合起来，大大提高了人们对客观世界的认知能力。本文将从理论基础、MATLAB开发基础、高光谱数据处理技术、混合像元分解技术以及具体案例操作实践等方面，详细介绍如何使用MATLAB进行高光谱遥感数据处理与混合像元分解。
理论基础
1. 高光谱遥感
高光谱遥感基本概念：高光谱遥感是一种能够获取地物光谱信息的遥感技术，它通过获取地物在可见光到近红外波段的连续光谱信息，实现对地物的精细分类和识别。
高光谱遥感的三个特点：
光谱分辨率高：能够获取地物在可见光到近红外波段的连续光谱信息。
光谱通道连续：能够获取地物在可见光到近红外波段的连续光谱信息。
光谱成像：能够获取地物在可见光到近红外波段的连续光谱信息。
高光谱遥感产生动机和过程：高光谱遥感技术的产生源于人们对地物光谱信息的需求，通过获取地物在可见光到近红外波段的连续光谱信息，实现对地物的精细分类和识别。
2. 高光谱遥感成像与数据处理
高光谱成像机理与成像光谱仪：高光谱成像机理是通过获取地物在可见光到近红外波段的连续光谱信息，实现对地物的精细分类和识别。成像光谱仪是实现高光谱成像的关键设备。
高光谱遥感数据类型、参数、元数据数据预处理：高光谱遥感数据主要包括反射率数据、辐射率数据等。数据预处理主要包括辐射校正、大气校正等。
光谱特征提取：光谱特征提取是高光谱数据处理的重要环节，主要包括主成分分析（PCA）、最小噪声分离（MNF）等方法。
3. 高光谱遥感图像分类与混合像元分解
高光谱遥感图像分类与识别：高光谱遥感图像分类与识别主要包括监督分类与非监督分类。
混合光谱形成、物理机理：混合光谱形成是高光谱遥感数据处理中的一个重要问题，主要由地物的混合特性引起。
混合像元分解模型：混合像元分解模型主要包括线性模型和非线性模型。线性模型主要包括最小二乘法、稀疏运算等方法。非线性模型主要包括Hapke模型等。
MATLAB开发基础
1. MATLAB软件介绍及安装、常用功能介绍
MATLAB版本介绍：MATLAB是美国MathWorks公司在20世纪80年代中期推出的数学软件，优秀的数值计算能力和卓越的数据可视化能力使其很快在数学软件中脱颖而出。到目前为止，已经进化到2022版本。
MATLAB软件界面：MATLAB软件界面主要包括命令窗口、工作区、当前文件夹、命令历史记录等。
常见错误和使用注意：在使用MATLAB时，需要注意路径问题、变量命名规则等。
2. MATLAB高光谱图像处理框架
MATLAB高光谱图像处理框架组织与分析：MATLAB高光谱图像处理框架主要包括数据读写可视化、增强、校正、降维、光谱解混、光谱匹配等六组函数。
APP—高光谱查看器的使用介绍：高光谱查看器是MATLAB中用于高光谱图像处理的专用工具，主要界面包括波段选择、波段组合图像显示和光谱可视化等。
3. MATLAB精选案例及解析
高光谱遥感图像分类案例介绍及解析：高光谱遥感图像分类案例主要包括最小距离分类、最大似然分类、支持向量机分类等。
高光谱遥感图像解混案例介绍及解析：高光谱遥感图像解混案例主要包括最小二乘法、稀疏运算等方法。
MATLAB高光谱数据处理技术
1. 高光谱成像数据处理及MATLAB实现
GF-5、资源02D卫星高光谱图像数据读取可视化：使用MATLAB读取GF-5、资源02D卫星高光谱图像数据，并进行可视化处理。
2D/3D高光谱数据矩阵变换：使用MATLAB对高光谱数据进行2D/3D矩阵变换。
2. 地面波谱测量数据处理及MATLAB实现
便携式地物光谱仪（asd）数据读取：使用MATLAB读取便携式地物光谱仪（asd）数据。
反射率因子数据计算：使用MATLAB计算反射率因子数据。
光谱曲线显示可视化：使用MATLAB显示光谱曲线并进行可视化处理。
3. 高光谱数据回归定量分析及MATLAB实现
高光谱回归分析数据整理：使用MATLAB对高光谱回归分析数据进行整理。
回归学习器：使用MATLAB的回归学习器进行回归分析，主要包括随机森林、线性、支持向量机等方法。
回归分析结果、误差分析可视化：使用MATLAB对回归分析结果和误差分析进行可视化处理。
MATLAB混合像元分解技术
1. 高光谱端元数量评估及MATLAB实现
Harsanyi-Farrand-Chang（NWHFC）噪声白化方法：使用MATLAB实现Harsanyi-Farrand-Chang（NWHFC）噪声白化方法。
Hysime高光谱数据的程序实现：使用MATLAB实现Hysime高光谱数据的程序。
2. 端元光谱提取及MATLAB实现
采用PPI、VCA等方法对高光谱数据的端元光谱进行提取：使用MATLAB采用PPI、VCA等方法对高光谱数据的端元光谱进行提取。
VCA端元光谱提取的代码解析：对VCA端元光谱提取的代码进行详细解析。
3. 端元含量评估及MATLAB实现
采用最小二乘、稀疏运算等方法对高光谱数据的端元含量进行评估：使用MATLAB采用最小二乘、稀疏运算等方法对高光谱数据的端元含量进行评估。
最小二乘端元含量评估方法代码解析：对最小二乘端元含量评估方法的代码进行详细解析。
典型案例操作实践
1. 矿物填图案例
以甘肃某地区为例，采用资源02E数据进行绢云母、绿泥石等蚀变矿物信息提取和定量评估。涉及研究区高光谱影像读取、评估矿物种类数目、提取矿物端元光谱、利用光谱库进行识别、评估矿物含量、数据处理、矿物图可视化、结果输出等。
2. 木材含水量算法案例
采用回归学习器对森林木材样品数据含水量进行定量分析，涉及高光谱数据读取、写入、高光谱回归分析数据整理，回归学习器，随机森林、线性、支持向量机等含水量评估、误差分析可视化。回归分析结果可视化、结果输出等。
3. 土壤质量评估案例
基于航空高光谱、地面波谱测试数据对土壤质量参数进行评估，涉及航空、地面高光谱土壤调查方案设计、高光谱数据的预处理整体，土壤质量参数建模，结果可视化等。