高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（六）

非監(jiān)督分類是一種面對數(shù)據(jù)本身的分類方法，與之相對應(yīng)的：監(jiān)督分類，則是面向先驗知識的分類方法。監(jiān)督分類是指給定已知類型的數(shù)據(jù)，通過建模的方式將這些數(shù)據(jù)與對應(yīng)的類型建立映射關(guān)系，并將這種關(guān)系應(yīng)用到未知類型的數(shù)據(jù)上的過程。如果每種類型用一個數(shù)字來表示，分類任務(wù)可以看做回歸分析的一種特例。

主界面分區(qū)

ROI工具

監(jiān)督分類需要有已知類型的數(shù)據(jù)集作為先驗知識進(jìn)行訓(xùn)練，稱為訓(xùn)練集。一般可以通過目視解譯，或者實地樣方調(diào)查的方式獲取訓(xùn)練集。構(gòu)建訓(xùn)練集的方法如下：

在主菜單②工具欄中點擊打開Region of Interest（ROI) Tool，進(jìn)行興趣區(qū)選取：

ROI工具

最基本的ROI選取過程如上圖所示，首先選擇①工具添加新的ROI范圍，在②中調(diào)整ROI的名稱和顏色，在③中選擇繪制ROI的圖形形狀，④在圖上繪制ROI，完成后右鍵Accept shape type。如果想要繪制帶有空洞的圖形，可以點擊復(fù)選框⑤所示的Multi Part復(fù)選框，然后在影像上繪制兩個疊加的圖形，完成后右鍵 Accept。

使用File可以進(jìn)行ROI圖層的讀取與保存

如果選取好了ROI可以使用Options可以利用對ROI本身進(jìn)行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,計算離散度（Compute ROI Separability），或者使用對ROI范圍內(nèi)的圖像進(jìn)行統(tǒng)計（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI對圖像進(jìn)行裁剪。

除了使用不同形狀進(jìn)行框選，還可以使用像元，自動區(qū)域生長，閾值選取等方式產(chǎn)生ROI。

在ENVI的幫助文件中詳細(xì)介紹了這些工具的使用方法。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側(cè)Contents選項卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，請讀者自行查閱。

監(jiān)督分類

在訓(xùn)練集選擇完畢后就可以進(jìn)行監(jiān)督分類，ENVI中提供了多種監(jiān)督分類的工具，包括：

• 平行六面體（Parallelepiped）

• 最 小距離（Minimum Distance）

• 馬氏距離（Mahalanobis Distance）

• 最 大似然（Maximum Likelihood）

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Net）

• 支持向量機(jī)（Support Vector Machine）

• 波譜角（Spectral Angle Mapper）

這里我們介紹兩種監(jiān)督分類方法，最 大似然法和波譜角方法。

01最 大似然法

在ENVI的幫助文件中詳細(xì)介紹了各種分類方法的原理。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側(cè)Contents選項卡中Classification->Supervised Methods中，最 大似然法定義為:

最 大似然分類假設(shè)每個波段中每個類別的統(tǒng)計數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，并計算給定像素屬于特定類別的概率。每個像素被分配到具有最 高概率（即最 大似然）的類別。

根據(jù)該定義，最 大似然法將每個類別投影到特定的分布上，分類問題被轉(zhuǎn)化為分布相似性問題。

在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打開最 大似然分類工具。首先要選擇進(jìn)行訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，需要強(qiáng)調(diào)的是，我們選擇在上篇文中生成的主成分分析的結(jié)果進(jìn)行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細(xì)描述。

分類結(jié)果如下所示：

02波譜角方法

光譜角映射器 (SAM) 是一種基于物理的光譜分類，它使用 n 維角度將像素與參考光譜進(jìn)行匹配。該算法通過計算光譜之間的角度并將它們視為維數(shù)等于波段數(shù)的空間中的向量來確定兩個光譜之間的光譜相似性。SAM 使用的端元光譜可以來自 ASCII 文件或光譜庫，或者您可以直接從圖像中提取它們（作為 ROI 平均光譜）。SAM 比較端元譜向量與 n 維空間中每個像素向量之間的角度。較小的角度代表與參考光譜更接近。

在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打開光譜角工具，在端元集合（Endmember Collection：SAM）中導(dǎo)入選取的ROI，將上一步選取的ROI所在范圍的光譜均值作為特定類別的標(biāo)準(zhǔn)光譜。SAM的本質(zhì)是將分類問題轉(zhuǎn)化為對比未知類別數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)光譜的余弦距離的問題。需要強(qiáng)調(diào)的是，我們選擇主成分分析的結(jié)果進(jìn)行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細(xì)描述。

分類結(jié)果如下所示：

小結(jié)

本文中我們介紹了兩種監(jiān)督分類的方法，相對于非監(jiān)督分類，監(jiān)督分類通過融入先驗知識，提供了有明確類別的結(jié)果，這大大減少了進(jìn)行后續(xù)處理的成本。但是對于遙感應(yīng)用來說，獲取地面真值的成本較高，通過目視解譯的方式會不可避免地引入人為誤差，給結(jié)果帶來不確定性。正如上一篇文章提到，數(shù)據(jù)和特征決定了分類的上限，而分類的方法只能逼近這個上限。如何構(gòu)建質(zhì)量高、數(shù)量多的訓(xùn)練集，權(quán)衡成本是監(jiān)督分類需要考慮的問題。

顯微共聚焦拉曼光譜技術(shù)

顯微拉曼光譜技術(shù)是將拉曼光譜分析技術(shù)與顯微分析技術(shù)結(jié)合起來的一種應(yīng)用技術(shù)。其原理是使光源、樣品、探測器三點共軛聚焦，消除雜散光，信號增強(qiáng)104-105倍。原理：從點光源發(fā)光通過透鏡聚焦到被測物體上，若物體恰在焦點上，那么發(fā)射光通過透鏡應(yīng)當(dāng)匯聚回到光源，這就是所謂的共聚焦。

便攜式拉曼光譜技術(shù)

便攜式拉曼光譜儀滿足現(xiàn)場測試的需求，具有質(zhì)量輕，體積小，且容易攜帶等特點，已成為當(dāng)今拉曼光譜儀的發(fā)展新方向。一般我們釆用光強(qiáng)大、方向性強(qiáng)和單色性好的窄帶半導(dǎo)體激光器作光源，由光柵、系統(tǒng)光路和CCD電路系統(tǒng)完成釆集，PC端或嵌入式系統(tǒng)完成界面交互和上層操作，便于在現(xiàn)場使用。

手持式拉曼光譜技術(shù)

手持式拉曼光譜系統(tǒng)基于市場快速檢測的需求，具有較好分辨率、靈敏度，滿足日常應(yīng)用。手持式拉曼光譜儀由激光器、光譜儀、探測器、微處理系統(tǒng)和待測樣品區(qū)組成。一般要求小型化，質(zhì)量<1kg，具有數(shù)據(jù)比對功能，可實現(xiàn)物質(zhì)的快速鑒別。 

表面增強(qiáng)拉曼光譜技術(shù)

當(dāng)分子被吸附到某些粗糙的金屬表面上時，拉曼散射強(qiáng)度會極大的增強(qiáng)，科學(xué)界把這一現(xiàn)象命名為表面增強(qiáng)拉曼散射效應(yīng)，簡稱SERS。 表面增強(qiáng)拉曼可以觀測化學(xué)反應(yīng)過程，實現(xiàn)單分子檢測

共振拉曼光譜技術(shù)

當(dāng)激發(fā)頻率接近或重合于分子的一個電子吸收峰時，某特定的拉曼帶強(qiáng)度會急劇增加，達(dá)到正常拉曼帶強(qiáng)度的百萬倍，并出現(xiàn)強(qiáng)度可與基頻相比擬的泛音及組合振動，這就是共振拉曼效應(yīng)(簡稱RRE)。共振拉曼可選擇性的激發(fā)某些組分信息，得到特定組分的共振拉曼光譜

高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（一）

地表反射的太陽輻射包含著豐富的信息，從太陽外層大氣的吸收到地球大氣的吸收，經(jīng)過與地物的相互作用反射回大氣，最 終被傳感器捕獲。高光譜遙感可以在每個像元獲取高分辨率的光譜數(shù)據(jù)，這些光譜信息提供了一種理解事物的新的維度。下圖展示了幾種典型地物的光譜?？梢钥闯霾煌匚镎宫F(xiàn)出顯著不同的光譜特征。除此之外，同種地物在不同狀態(tài)下，也可能在特定波段展現(xiàn)出顯著不同的光譜特征。通過比對光譜數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)對地物區(qū)分，狀態(tài)區(qū)分，異常監(jiān)測等難以通過傳統(tǒng)遙感手段實現(xiàn)的應(yīng)用。高光譜遙感被廣泛應(yīng)用于農(nóng)林業(yè)、礦業(yè)、環(huán)境、保險、等領(lǐng)域。

太陽輻射與典型地物反射率

通常彩色影像有紅綠藍(lán)三個波段，多光譜影像有幾到十幾個波段，而高光譜影像有著幾十到上百個波段。波段的增加除了提高了信息量，還使得數(shù)據(jù)量成比例增加。這種數(shù)據(jù)量對計算機(jī)的性能提出了較高的要求，更多的是要求對處理者新的思路和方法。在接下來的文章中，我們將詳細(xì)介紹高光譜數(shù)據(jù)的處理流程與方法，希望能在此過程中給讀者以新的思考。

Hyperspectral light sheet microscopy | Nature Communications

ENVI (The Environment for Visualizing Images) 是美國Exelis Visual Information Solutions 公司的旗艦產(chǎn)品。它是由遙感領(lǐng)域的科學(xué)家采用交互式數(shù)據(jù)語言IDL (Interactive Data Language) 開發(fā)的遙感圖像處理軟件。ENVI已經(jīng)廣泛應(yīng)用于科研、環(huán)境保護(hù)、氣象、石油礦產(chǎn)勘探、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、醫(yī)學(xué)、國防&安全、地球科學(xué)、公用設(shè)施管理、遙感工程、水利、海洋、測繪勘察和城市與區(qū)域規(guī)劃等領(lǐng)域。

雙擊ENVI圖標(biāo)打開ENVI軟件，可以看到ENVI軟件的主界面由以下六個部分組成：①菜單欄、②工具欄、③圖層管理窗格、④圖像顯示部分、⑤工具箱、⑥狀態(tài)欄。

ENVI軟件的布局如圖所示，首先點擊 依次點擊①菜單欄->File->Open，在彈出的對話框中選取所需要的文件，

 一般的ENVI文件由兩部分組成，文件本體和頭文件（.hdr）。文件本體記錄了文件的數(shù)據(jù)信息，而頭文件中記錄了關(guān)于這些數(shù)據(jù)信息的描述。使用記事本文件可以直接打開hdr文件，可以看到其中包括了：

• 操作記錄

• Samples：柵格列數(shù)

• Lines：柵格行數(shù)

• Bands：波段數(shù)

• Header offset：文件開頭到實際數(shù)據(jù)起始位置的偏移量

• File type：文件類型

• Data type：數(shù)據(jù)存儲類型，用數(shù)字表示bit位數(shù)

• Interleave：存儲順序

• Map Info：圖像采用的投影系統(tǒng)參數(shù)，坐標(biāo)系統(tǒng)及單位

• Coordinate System String：詳細(xì)的坐標(biāo)系統(tǒng)信息

• Wavelength：每個波段所對應(yīng)的波長

兩個文件應(yīng)該放在同一目錄下面，ENVI在讀取時會自動進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

    任選其中一個文件都可以打開該文件，但是ENVI對兩個文件的處理方式有所不同。如果選擇.hdr文件，ENVI會直接載入顯示文件的第 一個波段，如下圖所示。使用鼠標(biāo)滾輪可以對圖像進(jìn)行縮放操作，使用②工具欄中的工具可以對圖像進(jìn)行拖動縮放等一系列操作。加載成功的圖像會顯示在③圖層管理區(qū)，通過點擊圖像前面的勾選框來控制圖像在④圖像顯示區(qū)的顯示與否。

使用如果打開文件本體，ENVI會彈出Data Manager窗口

 該窗口包含三個部分，分別是①波段信息、②文件信息、③RGB波段選取。①中展示了所有波段的名稱，②中是經(jīng)過處理后的頭文件信息，③是進(jìn)行RGB合成的波段選取，點擊三種顏色的方框后，在①中單擊選擇波段，選擇完成后點擊Load Data。如果只想要顯示一個波段的灰度影響可以在①中選中目標(biāo)波段后直接點擊Load Greyscale。

RGB 合成象素值的彩色圖，就是將三個波段的數(shù)據(jù)分別通過紅、綠、藍(lán)三個通道加載，然后進(jìn)行渲染。

將多波段影像數(shù)據(jù)添加到地圖中之后，可使用多波段柵格數(shù)據(jù)集中的任意三個可用波段的組合來創(chuàng)建 RGB 合成圖。與僅處理一個波段相比，通過將多個波段共同顯示為RGB 合成圖通?？蓮臄?shù)據(jù)集收集到更多信息。

來源：簡書

    通常我們選取650nm、550nm和450nm分別賦給RGB通道進(jìn)行合成以獲得最 佳的顯示效果。顯示效果如下圖：

在②工具欄中選擇按鈕，ENVI會在圖上顯示框標(biāo)，并彈出光譜特征（Spectral Profile)窗口。光譜特征窗口中顯示了框標(biāo)中心白點所在像元的光譜曲線。如下圖所示：

點擊光譜特征窗口中的    ，可以對光譜曲線進(jìn)行一些操作，如平滑，計算NDVI，顯示RGB波段所在位置等：

小結(jié)

    本文介紹了高光譜影像的基本原理以及簡單的讀取及可視化操作。使用ENVI軟件可以實現(xiàn)大部分簡單的高光譜數(shù)據(jù)處理。在接下來的教程中，我們將從植被指數(shù)提取、高光譜濾波、非監(jiān)督分類與監(jiān)督分類等方面介紹ENVI軟件的使用。除此以外，我們還將介紹基于Python的高光譜處理，從編程角度介紹高光譜相關(guān)知識，以及高光譜數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)處理的結(jié)合。

參考：

【1】百度百科

【2】 www.jianshu.com/p/d0765ee89b86

高光譜影像 → 地礦巖心鉆取探勘應(yīng)用

                                                    揭示人眼無法在傳統(tǒng)測井中看到的變化

Specim's 『SisuROCK』全自動巖心光譜成像儀器非常先進(jìn)的高光譜相機(jī)，100%可重復(fù)提供相同完整的結(jié)果。在地質(zhì)研究應(yīng)用領(lǐng)域，快速收集高光譜數(shù)據(jù)，以靈活分析各種地質(zhì)樣本。

Faster drill core scanning with Specim's SisuROCK hyperspectral core logger

『SisuROCK』 只需不到2分鐘時間即可快速對整個巖心進(jìn)行全面掃描，甚至對最困難類型的沉積物、樣品和紋理也都能完整擷取高光譜影像數(shù)據(jù)并做記錄及分析。 高速掃描：≧ 1200 公尺長巖心樣本/天

一秒鐘內(nèi)制作一張圖片，每個像素包含全頻譜 (搭配不同波段高光譜相機(jī)，可比對辨識上百種不同巖心成份)

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一個核心掃描計算機(jī)控制擷取數(shù)據(jù)

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                               不同高光譜巖心成分分析圖像

                                              湖泊沉積物高光譜影像分析   

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