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    高光譜成像與其他光譜成像相比較有以下優(yōu)勢

    發(fā)布時間: 2020-05-25  點擊次數: 1501次
     
      高光譜成像技術是基于非常多窄波段的影像數據技術,它將成像技術與光譜技術相結合,探測目標的二維幾何空間及一維光譜信息,獲取高光譜分辨率的連續(xù)、窄波段的圖像數據。目前高光譜成像技術發(fā)展迅速,常見的包括光柵分光、聲光可調諧濾波分光、棱鏡分光、芯片鍍膜等??梢詰迷谑称钒踩⑨t(yī)學診斷、航天領域等領域。
      所謂高光譜圖像就是在光譜維度上進行了細致的分割,不僅僅是傳統(tǒng)所謂的黑、白或者R、G、B的區(qū)別,而是在光譜維度上也有N個通道,例如:我們可以把400nm-1000nm分為300個通道。因此,通過高光譜設備獲取到的是一個數據立方,不僅有圖像的信息,并且在光譜維度上進行展開,結果不僅可以獲得圖像上每個點的光譜數據,還可以獲得任一個譜段的影像信息。
      隨著高光譜成像的光譜分辨率的提高,其探測能力也有所增強。因此,與全色和多光譜成像相比較,高光譜成像有以下顯著優(yōu)勢。
      (1)有著近似連續(xù)的地物光譜信息。高光譜影像在經過光譜反射率重建后,能獲取與被探測物近似的連續(xù)的光譜反射率曲線,與它的實測值相匹配,將實驗室中被探測物光譜分析模型應用到成像過程中。
      (2)對于地表覆蓋的探測和識別能力極大提高。高光譜數據能夠探測具有診斷性光譜吸收特征的物質,能準確的區(qū)分地表植被覆蓋類型,道路地面的材料等。
      (3)地形要素分類識別方法是多種多樣的。影像分類既可以采用如貝葉斯判別、決策樹、神經網絡、支持向量機的模式識別方法,也可以采用基于被探測物的光譜數據庫的光譜進行匹配的方法。分類識別特征是既可以采用光譜診斷特征,也可以采用特征選擇與提取。
      (4)地形要素的定量和半定量分類識別將成為可能。在高光譜影像中能估計出多種被探測物的狀態(tài)參量,大大的提高了成像高定量分析的精度和可靠性。
      
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