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2025-01-10 10:53:49系列數(shù)據(jù)處理單元: 系列數(shù)據(jù)處理單元是一種高性能的數(shù)據(jù)處理設(shè)備，廣泛應(yīng)用于各種需要數(shù)據(jù)處理和分析的場(chǎng)合。它采用先進(jìn)的處理技術(shù)和算法，能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地處理大量數(shù)據(jù)，具備高速度、高精度和高可靠性的特點(diǎn)。該系列單元設(shè)計(jì)靈活，易于集成和擴(kuò)展，支持多種數(shù)據(jù)輸入和輸出方式，方便用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和穩(wěn)定的工作性能，為用戶提供了高效、可靠的數(shù)據(jù)處理解決方案，廣泛應(yīng)用于科研、工業(yè)生產(chǎn)、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。

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系列數(shù)據(jù)處理單元問(wèn)答

2023-06-12 10:35:36轉(zhuǎn)載 | 高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（六）監(jiān)督分類: 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(duì)數(shù)據(jù)本身的分類方法，與之相對(duì)應(yīng)的：監(jiān)督分類，則是面向先驗(yàn)知識(shí)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(guò)建模的方式將這些數(shù)據(jù)與對(duì)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(guò)程。如果每種類型用一個(gè)數(shù)字來(lái)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(yàn)知識(shí)進(jìn)行訓(xùn)練，稱為訓(xùn)練集。一般可以通過(guò)目視解譯，或者實(shí)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(diǎn)擊打開(kāi)Region of Interest（ROI) Tool，進(jìn)行興趣區(qū)選?。篟OI工具最基本的ROI選取過(guò)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(diǎn)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(gè)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(duì)ROI本身進(jìn)行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,計(jì)算離散度（Compute ROI Separability），或者使用對(duì)ROI范圍內(nèi)的圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI對(duì)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(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)，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(kāi)-> 在左側(cè)Contents選項(xiàng)卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，請(qǐng)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(kāi)-> 在左側(cè)Contents選項(xiàng)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(gè)波段中每個(gè)類別的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，并計(jì)算給定像素屬于特定類別的概率。每個(gè)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(gè)類別投影到特定的分布上，分類問(wèn)題被轉(zhuǎn)化為分布相似性問(wèn)題。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打開(kāi)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(guò)計(jì)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(lái)確定兩個(gè)光譜之間的光譜相似性。SAM 使用的端元光譜可以來(lái)自 ASCII 文件或光譜庫(kù)，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(gè)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(kāi)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(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)比未知類別數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)光譜的余弦距離的問(wèn)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(duì)于非監(jiān)督分類，監(jiān)督分類通過(guò)融入先驗(yàn)知識(shí)，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(duì)于遙感應(yīng)用來(lái)說(shuō)，獲取地面真值的成本較高，通過(guò)目視解譯的方式會(huì)不可避免地引入人為誤差，給結(jié)果帶來(lái)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(gè)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(wèn)題。

2023-01-10 13:08:36高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（一）高光譜數(shù)據(jù)讀取與可視化: 高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（一）地表反射的太陽(yáng)輻射包含著豐富的信息，從太陽(yáng)外層大氣的吸收到地球大氣的吸收，經(jīng)過(guò)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(gè)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(guò)比對(duì)光譜數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)地物區(qū)分，狀態(tài)區(qū)分，異常監(jiān)測(cè)等難以通過(guò)傳統(tǒng)遙感手段實(shí)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(xiǎn)、等領(lǐng)域。太陽(yáng)輻射與典型地物反射率通常彩色影像有紅綠藍(lán)三個(gè)波段，多光譜影像有幾到十幾個(gè)波段，而高光譜影像有著幾十到上百個(gè)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(duì)計(jì)算機(jī)的性能提出了較高的要求，更多的是要求對(duì)處理者新的思路和方法。在接下來(lái)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(guò)程中給讀者以新的思考。Hyperspectral light sheet microscopy | Nature CommunicationsENVI (The Environment for Visualizing Images) 是美國(guó)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(yǔ)言IDL (Interactive Data Language) 開(kāi)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(guó)防&安全、地球科學(xué)、公用設(shè)施管理、遙感工程、水利、海洋、測(cè)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(kāi)ENVI軟件，可以看到ENVI軟件的主界面由以下六個(gè)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(diǎn)擊依次點(diǎn)擊①菜單欄->File->Open，在彈出的對(duì)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(kāi)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(kāi)頭到實(shí)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(chǔ)類型，用數(shù)字表示bit位數(shù)Interleave：存儲(chǔ)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(gè)波段所對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)兩個(gè)文件應(yīng)該放在同一目錄下面，ENVI在讀取時(shí)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。任選其中一個(gè)文件都可以打開(kāi)該文件，但是ENVI對(duì)兩個(gè)文件的處理方式有所不同。如果選擇.hdr文件，ENVI會(huì)直接載入顯示文件的第一個(gè)波段，如下圖所示。使用鼠標(biāo)滾輪可以對(duì)圖像進(jìn)行縮放操作，使用②工具欄中的工具可以對(duì)圖像進(jìn)行拖動(dòng)縮放等一系列操作。加載成功的圖像會(huì)顯示在③圖層管理區(qū)，通過(guò)點(diǎn)擊圖像前面的勾選框來(lái)控制圖像在④圖像顯示區(qū)的顯示與否。使用如果打開(kāi)文件本體，ENVI會(huì)彈出Data Manager窗口該窗口包含三個(gè)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(guò)處理后的頭文件信息，③是進(jìn)行RGB合成的波段選取，點(diǎn)擊三種顏色的方框后，在①中單擊選擇波段，選擇完成后點(diǎn)擊Load Data。如果只想要顯示一個(gè)波段的灰度影響可以在①中選中目標(biāo)波段后直接點(diǎn)擊Load Greyscale。RGB 合成象素值的彩色圖，就是將三個(gè)波段的數(shù)據(jù)分別通過(guò)紅、綠、藍(lán)三個(gè)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(gè)可用波段的組合來(lái)創(chuàng)建 RGB 合成圖。與僅處理一個(gè)波段相比，通過(guò)將多個(gè)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(lái)源：簡(jiǎn)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(huì)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(diǎn)所在像元的光譜曲線。如下圖所示：點(diǎn)擊光譜特征窗口中的，可以對(duì)光譜曲線進(jìn)行一些操作，如平滑，計(jì)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(jiǎn)單的讀取及可視化操作。使用ENVI軟件可以實(shí)現(xiàn)大部分簡(jiǎn)單的高光譜數(shù)據(jù)處理。在接下來(lái)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(shí)，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

2025-02-17 14:45:11超聲成像系統(tǒng)功能單元有何作用？: 超聲成像系統(tǒng)功能單元超聲成像系統(tǒng)是一種廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、工業(yè)無(wú)損檢測(cè)等領(lǐng)域的重要技術(shù)工具。其核心功能是通過(guò)聲波探測(cè)物體或人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從而獲得相應(yīng)的影像信息。這些系統(tǒng)通常由多個(gè)功能單元協(xié)作工作，以確保圖像的高精度與清晰度。本文將詳細(xì)介紹超聲成像系統(tǒng)的主要功能單元，包括探頭、信號(hào)處理單元、顯示系統(tǒng)及圖像存儲(chǔ)和傳輸模塊，并探討每個(gè)單元如何協(xié)同作用，共同實(shí)現(xiàn)高效的超聲成像。 1. 超聲探頭（Transducer）超聲成像系統(tǒng)的核心部件之一便是超聲探頭，它負(fù)責(zé)發(fā)射超聲波并接收從被檢物體反射回來(lái)的回波。探頭內(nèi)置的壓電材料將電信號(hào)轉(zhuǎn)換為超聲波信號(hào)，并通過(guò)聲波傳播到體內(nèi)或物體中。當(dāng)聲波遇到不同密度的組織時(shí)，會(huì)產(chǎn)生反射，探頭再將反射波轉(zhuǎn)換回電信號(hào)。超聲探頭的頻率、形狀和工作方式直接影響成像的質(zhì)量。常見(jiàn)的探頭類型包括線陣探頭、凸陣探頭和相控陣探頭，每種類型根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的不同有所差異。 2. 信號(hào)處理單元信號(hào)處理單元是超聲成像系統(tǒng)的“大腦”，其主要作用是對(duì)由超聲探頭接收到的信號(hào)進(jìn)行處理。這個(gè)單元需要完成多個(gè)復(fù)雜的任務(wù)，包括信號(hào)放大、濾波、時(shí)域分析等。通過(guò)這些處理，原始的回波信號(hào)能夠被轉(zhuǎn)換成高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。信號(hào)處理系統(tǒng)需要強(qiáng)大的計(jì)算能力來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的圖像重建，并將其轉(zhuǎn)換為可視化圖像。現(xiàn)代超聲成像系統(tǒng)還通過(guò)數(shù)字信號(hào)處理（DSP）技術(shù)提高圖像質(zhì)量，減少噪聲干擾，使得成像更加清晰和細(xì)致。 3. 顯示系統(tǒng) 顯示系統(tǒng)是超聲成像設(shè)備與操作人員交互的重要環(huán)節(jié)。通過(guò)高分辨率的顯示器，醫(yī)務(wù)人員或工程師能夠?qū)崟r(shí)查看超聲成像結(jié)果。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，顯示系統(tǒng)的清晰度、色彩對(duì)比度及顯示的細(xì)節(jié)程度對(duì)診斷精度有著重要影響?，F(xiàn)代超聲設(shè)備的顯示系統(tǒng)通常具備高分辨率、廣色域和多種顯示模式，可以顯示2D、3D以及彩色多普勒?qǐng)D像等不同形式的成像數(shù)據(jù)，幫助操作人員從不同角度進(jìn)行觀察。 4. 圖像存儲(chǔ)與傳輸模塊超聲成像系統(tǒng)的圖像存儲(chǔ)與傳輸模塊是確保成像數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存與遠(yuǎn)程診斷的關(guān)鍵單元。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)不僅需要具備高容量，還需要滿足一定的安全性和隱私保護(hù)要求。現(xiàn)代超聲設(shè)備通常配備硬盤、云存儲(chǔ)等技術(shù)，確保圖像可以長(zhǎng)期存檔并能隨時(shí)調(diào)取。圖像傳輸功能（如DICOM協(xié)議）允許超聲圖像快速而安全地傳送至醫(yī)院內(nèi)不同部門或遠(yuǎn)程診斷中心，極大提高了診斷的效率和準(zhǔn)確性。 5. 電源管理與控制系統(tǒng) 電源管理與控制系統(tǒng)是超聲成像系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的保障。它負(fù)責(zé)為各個(gè)功能單元提供穩(wěn)定的電力供應(yīng)，并調(diào)節(jié)系統(tǒng)的工作狀態(tài)。在現(xiàn)代超聲設(shè)備中，電源管理不僅僅是簡(jiǎn)單的供電問(wèn)題，還包括電池管理、功耗優(yōu)化以及過(guò)載保護(hù)等。尤其是在便攜式超聲系統(tǒng)中，電源管理的高效性直接影響到設(shè)備的便捷性和使用壽命。總結(jié) 超聲成像系統(tǒng)是由多個(gè)復(fù)雜的功能單元協(xié)同工作，確保了成像效果的高效、清晰與。從探頭的信號(hào)采集到處理單元的圖像生成，再到顯示和存儲(chǔ)傳輸模塊的功能實(shí)現(xiàn)，每個(gè)單元都在超聲成像中起到了不可或缺的作用。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，這些功能單元將繼續(xù)得到優(yōu)化和完善，以滿足更高精度、更廣應(yīng)用范圍的需求。

2023-02-03 15:37:09?高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（二）基于高光譜數(shù)據(jù)的植被指數(shù)計(jì)算: 高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（二）反射率與植被指數(shù)來(lái)自地物反射/發(fā)射的光通過(guò)鏡頭被相機(jī)捕獲，使得傳感器被曝光。由于光電效應(yīng)，傳感器上的每個(gè)像素傳感器上的電荷開(kāi)始累計(jì)。經(jīng)過(guò)相機(jī)芯片的轉(zhuǎn)換，這些光信號(hào)以數(shù)字的形式存儲(chǔ)下來(lái)，這些數(shù)字被稱為DN值。輻射亮度（Radiance），簡(jiǎn)稱輻亮度，指面輻射源在單位立體角、單位時(shí)間內(nèi) ，在某一垂直于輻射方向單位面積（法向面積）上輻射出的輻射能量，即輻射源在單位投影面積上、單位立體角內(nèi)的輻射通量。輻亮度是最常用的度量光強(qiáng)弱的物理量之一。輻亮度可以進(jìn)一步用于反射率的計(jì)算。DN值可以看作由輻亮度與相機(jī)屬性主導(dǎo)的變量。去除DN值中由于相機(jī)屬性引起的變化，將其轉(zhuǎn)化為輻亮度的過(guò)程稱為輻射定標(biāo)。通常該過(guò)程由相機(jī)廠商進(jìn)行處理，或者廠商會(huì)提供用于定標(biāo)的關(guān)鍵參數(shù)。物體反射的輻射能量占總輻射能量的百分比，稱為反射率。不同物體的反射率也不同，這主要取決于物體本身的性質(zhì)(表面狀況），以及入射電磁波的波長(zhǎng)和入射角度，反射率的大小范圍總是小于等于1，利用反射率可以判斷物體的性質(zhì)。在使用無(wú)人機(jī)進(jìn)行實(shí)際觀測(cè)時(shí)，通常使用地物輻亮度除以白板或反射布所在像元的輻亮度作為反射率。從空間量化植被覆蓋、生物化學(xué)、結(jié)構(gòu)和功能是研究和理解全球變化、生物多樣性和農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵。實(shí)際上，遙感在很大程度上依賴于使用源自光譜反射率的植被指數(shù) (Vegetation Indices, VI)。VI 是幾個(gè)波段反射率的數(shù)學(xué)變換，旨在最大限度地提高對(duì)特定生物物理現(xiàn)象（例如，綠度、含水量或光合作用活動(dòng)）的敏感性，同時(shí)最大限度地降低對(duì)土壤特性、太陽(yáng)光照、大氣條件和傳感器觀察等因素的敏感性。典型植物的反射光譜。植物光譜最顯著的特這就是紅光范圍的強(qiáng)吸收與近紅外區(qū)域的強(qiáng)反射，兩個(gè)波段之間的快速上升波段稱為紅邊。紅光波段的強(qiáng)吸收是由于植被葉綠素的吸收，而近紅外波段的強(qiáng)反射是由于植被的葉片結(jié)構(gòu)導(dǎo)致的。通過(guò)兩個(gè)波段進(jìn)行差分或比值可以凸顯出植被在這兩個(gè)波段的反射特性的差別。同時(shí)，差分或比值運(yùn)算可以去除兩個(gè)波段中包含的背景信號(hào)及噪聲。不同的波段或組合形式側(cè)重展現(xiàn)了不同的植被特性。植被指數(shù)是對(duì)地表植被狀況的簡(jiǎn)單、有效和經(jīng)驗(yàn)的度量。目前已經(jīng)出現(xiàn)了上百種不同的植被指數(shù)。ENVI中包含了其中7類 27種植被指數(shù)。主界面功能區(qū)在主界面⑤工具箱中搜索欄中可以方便地對(duì)所有工具進(jìn)行檢索，輸入 Vegetaton Indices Parameters ，打開(kāi)該工具如下所示：鼠標(biāo)單擊所需要的植被指數(shù)，然后點(diǎn)擊 Choose 選擇文件的存儲(chǔ)位置。此外ENVI還提供了將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到內(nèi)存的選項(xiàng) Memeory，但是這些數(shù)據(jù)在ENVI關(guān)閉后會(huì)被刪除。所以選擇存儲(chǔ)到內(nèi)存時(shí)，ENVI會(huì)彈出二次確認(rèn)對(duì)話框，繼續(xù)選中Memeory確認(rèn)即可。ENVI的幫助文件中詳細(xì)展示了各種植被指數(shù)的公式及參考文獻(xiàn)。在菜單欄 Help 中打開(kāi)-> 在左側(cè) Contents 選項(xiàng)卡中的Vegetation Analysis。關(guān)于植被指數(shù)的發(fā)展和使用場(chǎng)景還可以參考 Xue J, Su B. Significant remote sensing vegetation indices: A review of developments and applications[J]. Journal of sensors, 2017.在獲取植被指數(shù)后，可以利用這些指數(shù)進(jìn)行地表參數(shù)估算或者進(jìn)一步進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用，ENVI中提供了幾種植被指數(shù)的實(shí)際應(yīng)用工具，包括林木健康分析（Forest Health Vegetation Analysis）、農(nóng)作物脅迫（Agricultural Stress Vegetation Analysis）、易燃性分布分析（Fire Fuel Vegetation analysis），以及植被抑制（Vegetation Suppression）。這些應(yīng)用工具結(jié)合幾類不同植被指數(shù)對(duì)植被進(jìn)行評(píng)估，以林木健康分析為例，首先在主界面⑤中搜索欄中輸入 Forest Health Vegetation Analysis ，雙擊打開(kāi)林木健康分析工具：該工具通過(guò)三類不同的植被指數(shù)：綠度指數(shù)，葉色素指數(shù)，冠層水分或光能利用率指數(shù)。ENVI內(nèi)置了模型進(jìn)行閾值篩選，綜合分析多種指數(shù)，將植被的健康狀況分為9種。波段運(yùn)算如果需要使用內(nèi)置植被指數(shù)以外的指數(shù)進(jìn)行運(yùn)算，可以使用ENVI中的Band Math工具。這里分別對(duì)窄波段和寬波段植被指數(shù)的計(jì)算進(jìn)行介紹。窄波段歸一化植被指數(shù)：首先在主界面⑤中搜索欄中輸入 Band Math，雙擊打開(kāi)波段運(yùn)算工具：在Band Math中輸入所需要的表達(dá)式，這里需要注意的是，ENVI默認(rèn)用b1，b2...來(lái)表示不同的變量，比如這里我們用到了兩個(gè)波段680nm和800nm，分別用變量b1和b2來(lái)表示。在Enter an expression中輸入(b2-b1)/(b2+b1)，點(diǎn)擊ok，會(huì)彈出變量與實(shí)際使用波段的匹配對(duì)話框。首先在①中單擊選擇需要賦值的變量，接下來(lái)在②中選擇所對(duì)應(yīng)的波段（如果不同波段是分開(kāi)存儲(chǔ)的，選擇Map Variable to Input File可以將整個(gè)文件賦給某個(gè)變量）。在有所變量選擇完畢后，點(diǎn)擊OK。結(jié)果如下圖所示：寬波段NDVI：通常機(jī)載成像光譜儀的光譜分辨率可以達(dá)到亞納米/納米級(jí)。而常用的衛(wèi)星數(shù)據(jù)如Landsat系列和MODIS產(chǎn)品的光譜分辨率較寬，針對(duì)這些衛(wèi)星遙感產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的植被指數(shù)基本都是寬波段植被指數(shù)。為了使用機(jī)載成像光譜儀進(jìn)行寬波段植被指數(shù)的計(jì)算需要先對(duì)波段進(jìn)行聚合，這里我們以Landsat系列的寬波段為例進(jìn)行手動(dòng)寬波段NDVI計(jì)算（Vegetaton Indices Parameters中也提供了一些寬波段VI的計(jì)算，這里另外介紹手動(dòng)波段聚合的操作方法）。Landsat 9 的傳感器如下所示：Band 1 Visible (0.43 - 0.45 μm) 30-m.Band 2 Visible (0.450 - 0.51 μm) 30-m.Band 3 Visible (0.53 - 0.59 μm) 30-m.Band 4 Red (0.64 - 0.67 μm) 30-m.Band 5 Near-Infrared (0.85 - 0.88 μm) 30-m.在⑤工具箱中搜索欄中Sum Data Parameters,打開(kāi)波段聚合工具。在①中選擇輸入文件，然后點(diǎn)擊 Spectral Subset ，在彈出的波段選擇窗格中，對(duì)要進(jìn)行聚合的波段進(jìn)行選?。ò醋hift進(jìn)行連續(xù)多選，按住Ctrl進(jìn)行多選）。點(diǎn)擊OK進(jìn)行確認(rèn)。Sum Data Parameters 提供了多種波段聚合函數(shù)，這里選擇Mean函數(shù)進(jìn)行聚合。依次對(duì)幾個(gè)波段進(jìn)行聚合后的，我們得到以下文件。接下來(lái)可以用Band Math進(jìn)行寬波段NDVI的計(jì)算，計(jì)算方法同上。小結(jié)自遙感領(lǐng)域出現(xiàn)以來(lái)，植被指數(shù)扮演著重要的角色，并且一直在發(fā)展完善。本文介紹了反射率和植被指數(shù)的概念，植被指數(shù)的原理，使用ENVI進(jìn)行植被指數(shù)計(jì)算，以及手動(dòng)窄/寬波段植被指數(shù)的計(jì)算。了解其背后的植物生理學(xué)知識(shí)，是正確使用這些指數(shù)的必要條件。

2023-10-13 15:12:23空白和樣品的數(shù)據(jù)處理: 空白和樣品的數(shù)據(jù)處理第一種：我是用樣品檢測(cè)值減去空白的檢測(cè)值，然后帶入國(guó)標(biāo)公式計(jì)算第二種：我分別把空白檢測(cè)值和樣品檢測(cè)值帶入國(guó)標(biāo)公式，算出結(jié)果后，再進(jìn)行相減理論上這兩種結(jié)果都是一樣的，但是我想了解應(yīng)該是用哪一種呢？