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2025-01-21 09:35:14高光譜和激光雷達(dá)相融合: 高光譜和激光雷達(dá)相融合是一種先進(jìn)的技術(shù)結(jié)合，通過將高光譜成像的高光譜分辨率與激光雷達(dá)的三維空間測(cè)量能力相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)物體的精細(xì)光譜特征提取與空間結(jié)構(gòu)信息的同步獲取。這種融合技術(shù)能夠提供更豐富的數(shù)據(jù)維度，增強(qiáng)對(duì)目標(biāo)物體的識(shí)別與分類能力，廣泛應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)估產(chǎn)、城市規(guī)劃、災(zāi)害評(píng)估等領(lǐng)域。它結(jié)合了光譜的“是什么”與激光雷達(dá)的“在哪里”，為科學(xué)研究與實(shí)際應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的支持。

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2022年高光譜測(cè)量技術(shù)及應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)第一輪通知

北京理加聯(lián)合科技有限公司于2022年5月下旬以網(wǎng)絡(luò)會(huì)議的形式召開“2022年高光譜測(cè)量技術(shù)及應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)”。

理加聯(lián)合科技有限公司 408
2022-05-04
2022年高光譜測(cè)量技術(shù)及應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì) 高光譜遙感技術(shù) 高光譜和激光雷達(dá)相融合
Resonon+LR1601 | 機(jī)載高光譜成像和激光雷達(dá)相融合用于洋白蠟EAB危害的早期監(jiān)測(cè)及新的EAB監(jiān)測(cè)指數(shù)-NDVI

無人機(jī)系統(tǒng)的快速發(fā)展極大地增強(qiáng)了激光雷達(dá)在森林健康監(jiān)測(cè)方面的能力。

理加聯(lián)合科技有限公司 473
2022-08-01
機(jī)載高光譜成像和激光雷達(dá)相融無人機(jī)系統(tǒng)

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高光譜和激光雷達(dá)相融合問答

2023-05-09 09:29:50Ecodrone?一體式高光譜-激光雷達(dá)無人機(jī)遙感系統(tǒng)——森: 在陸地生態(tài)系統(tǒng)中，森林是最大的有機(jī)碳庫，是陸地中重要的碳匯和碳源，因此了解森林生態(tài)系統(tǒng)在碳循環(huán)中的作用，對(duì)于研究陸氣系統(tǒng)的碳循環(huán)乃至全球碳循環(huán)都是一個(gè)基礎(chǔ)，具有重要的意義。易科泰光譜成像與無人機(jī)遙感技術(shù)研究中心最新推出Ecodrone?一體式高光譜-激光雷達(dá)無人機(jī)遙感系統(tǒng)，助力森林碳循環(huán)研究及應(yīng)用。性能特點(diǎn)：8旋翼專業(yè)無人機(jī)遙感平臺(tái)，搭載VNIR/NIR高光譜成像、機(jī)載PC及激光雷達(dá)可飛行作業(yè)20分鐘以上，有效覆蓋面積超10ha厘米級(jí)地面分辨率，50m高度高光譜成像地面分辨率達(dá)3.5cm，30m高度（用于高分辨率林木表型分析）地面分辨率可達(dá)2cm50m高單樣線飛行作業(yè)可自動(dòng)采集形成寬度36m的樣帶高光譜成像大數(shù)據(jù)高密度三維點(diǎn)云，精確度2.5cm，最高可達(dá)3次回波，50m飛行高度點(diǎn)云密度700pts/m2專業(yè)無人機(jī)遙感技術(shù)方案，同步獲取高光譜與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，應(yīng)用軟件可直接得出近百種植被光譜反射指數(shù)、高密度三維點(diǎn)云、三維測(cè)量數(shù)據(jù)、分類點(diǎn)云、DTM等應(yīng)用于大范圍、多維度的森林遙感研究、碳循環(huán)研究、林木三維表型測(cè)量、植被資源調(diào)查、森林物種多樣性研究、植被生物及非生物脅迫分析、環(huán)境及生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化研究等案例一：森林碳庫分布研究森林地上生物量（AGB）的估算對(duì)于碳循環(huán)建模和氣候變化緩解方案的制定至關(guān)重要。來自意大利、美國(guó)和英國(guó)的研究人員將主動(dòng)和被動(dòng)傳感器結(jié)合，其中被動(dòng)型高光譜數(shù)據(jù)記錄了潛在與森林生物量相關(guān)的冠層光譜信息，并將這些信息與主動(dòng)型小型激光雷達(dá)獲取的參數(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了在不同尺度上對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)的有機(jī)碳分布進(jìn)行遙感計(jì)算。研究區(qū)域位于塞拉利昂的戈拉雨林國(guó)家公園 (GRNP) 內(nèi)，處于西非潮濕的上幾內(nèi)亞森林帶的最西端，該地區(qū)的森林主要為濕潤(rùn)低地常綠林，部分地區(qū)主要為干燥低地常綠和半落葉林類型。圖1.1 位于塞拉利昂和利比里亞之間的研究區(qū)域研究人員采用偏最小二乘回歸（PLSR）處理多輸入和多重共線性問題，計(jì)算投影中的重要性變量（VIP），以評(píng)價(jià)各預(yù)測(cè)因子對(duì)生物量的重要性。結(jié)果表明，當(dāng)單獨(dú)使用高光譜波段時(shí)，其預(yù)測(cè)能力有限(R2 =0.36)，用植被指數(shù)替代高光譜波段的改善較小(R2 =0.67)，僅基于激光雷達(dá)指標(biāo)，PLS預(yù)測(cè)AGB的決定系數(shù)（R2）為0.64，當(dāng)再將高光譜波段添加到激光雷達(dá)度量中，精度得到了適度的提高（R2 =0.70）。圖1.2 （左）不同輸入的預(yù)測(cè)與現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)AGB的散點(diǎn)圖：(A)激光雷達(dá)指標(biāo)，(B)高光譜波段，(C)激光雷達(dá)指標(biāo)和 VI，(D)激光雷達(dá)指標(biāo)和高光譜波段；（右）7個(gè)高度等級(jí)，每個(gè)等級(jí)間隔10m的70個(gè)樣地(總面積= 87500m2)范圍的AGB和樹木數(shù)量森林是碳的主要吸收者，它所固定的碳相當(dāng)于其他植被類型的2倍，本研究中提出的高光譜和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)融合相關(guān)的發(fā)現(xiàn)非常具有意義，有助于擴(kuò)大該系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合適用性的研究，進(jìn)而對(duì)全球氣候變化研究做出更重要的貢獻(xiàn)。案例二：森林碳匯定量評(píng)估比較森林地上生物量生物量是影響氣候變化和森林生產(chǎn)力的重要因素，因此評(píng)估森林對(duì)碳匯和碳循環(huán)的貢獻(xiàn)程度具有重要的意義。韓國(guó)科研人員借助高精度激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、數(shù)字航空攝影測(cè)量圖像、高光譜圖像等空間信息，對(duì)森林碳匯信息進(jìn)行定量評(píng)估。研究區(qū)位于韓國(guó)慶尚南道巨濟(jì)市，該區(qū)域森林密度相對(duì)較低，樹種多樣，森林資源豐富，選取研究區(qū)內(nèi)2km*2km的區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集?；诟吖庾V數(shù)據(jù)中每個(gè)樹種的光譜信息，使用馬氏距離法對(duì)樹種進(jìn)行精確分類，基于高密度的LiDAR數(shù)據(jù)提取森林資源。圖2.1 從左至右依次為：研究區(qū)；激光雷達(dá)數(shù)據(jù)；高光譜圖像圖2.2 （左）樹種分類結(jié)果；（右）利用高密度激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提取地理和森林資源的結(jié)果將激光雷達(dá)與數(shù)字航拍圖像、高光譜圖像相結(jié)合計(jì)算了混交林、針葉林和闊葉林的碳匯，同時(shí)通過對(duì)森林資源的樹種和年齡信息進(jìn)行量化，借助激光雷達(dá)和數(shù)字圖像信息對(duì)樹種、年份、區(qū)域的碳匯進(jìn)行計(jì)算。利用激光雷達(dá)信息和圖像分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，對(duì)選定的區(qū)域、行政區(qū)、年份進(jìn)行森林信息和碳匯評(píng)估分析，實(shí)現(xiàn)了精確地碳匯信息提取，結(jié)果如2.3/2.4所示。圖2.3 多傳感器結(jié)合的混交林、針葉林和闊葉林的碳匯估算結(jié)果圖2.4 基于激光雷達(dá)和圖像信息的森林信息和碳匯評(píng)估，從左至右：第一行（激光雷達(dá)數(shù)據(jù)；DSM；DEM；樹高信息）；第二行（樹種信息圖；增長(zhǎng)量分析圖；碳吸收分布圖；土地覆蓋圖）易科泰生態(tài)技術(shù)公司致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應(yīng)用，為碳源碳匯定量評(píng)估、植被資源調(diào)查、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、森林遙感研究、林木表型分析、林業(yè)測(cè)繪等領(lǐng)域提供一體化多傳感器立體遙感技術(shù)方案。參考文獻(xiàn)：[1] Laurin G V, Chen Q, Lindsell J A, et al. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 89: 49-58.[2] Choi B G, Na Y W, Shin Y S. A Comparative Study of Carbon Absorption Measurement Using Hyperspectral Image and High Density LiDAR Data in Geojedo[J]. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 2017, 35(4): 231-240.

2025-08-16 10:20:41戴永江《激光雷達(dá)技術(shù)》電子書: 戴永江《激光雷達(dá)技術(shù)》電子書PDF 上下冊(cè)誰有

2023-07-25 10:40:14半導(dǎo)體和鈣鈦礦材料的高光譜（顯微）成像: 目前在光伏業(yè)界，正在進(jìn)行一項(xiàng)重大努力，以提高光伏和發(fā)光應(yīng)用中所用半導(dǎo)體的效率并降低相關(guān)成本。這就需要探索和開發(fā)新的制造和合成方法，以獲得更均勻、缺陷更少的材料。無論是電致還是光致發(fā)光，都是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的重要工具。通過發(fā)光可以深入了解薄膜內(nèi)部發(fā)生的重組過程，而無需通過對(duì)完整器件的多層電荷提取來解決復(fù)雜問題。HERA高光譜照相機(jī)是繪制半導(dǎo)體光譜成像的理想設(shè)備，因?yàn)樗軌蚩焖佟⒍康乩L制半導(dǎo)體發(fā)射光譜圖，且具有高空間分辨率和高光譜分辨率的特性。硅太陽能電池的電致發(fā)光光譜成像光伏設(shè)備中的缺陷會(huì)導(dǎo)致光伏產(chǎn)生的載流子發(fā)生重組，阻礙其提取并降低電池效率。電致發(fā)光光譜成像可以揭示這些有害缺陷的位置和性質(zhì)。"反向"驅(qū)動(dòng)太陽能電池（即施加電流）會(huì)產(chǎn)生電致發(fā)光，因?yàn)檩d流子在電極上被注入并在有源層中重新結(jié)合。在理想的電池中，所有載流子都會(huì)發(fā)生帶間重組，這在硅中會(huì)產(chǎn)生1100 nm附近的光（效率非常低）。然而，晶體結(jié)構(gòu)中的缺陷會(huì)產(chǎn)生其他不利的重組途徑。雖然這些過程通常被稱為"非輻射"重組，但偶爾也會(huì)產(chǎn)生光子，其能量通常低于帶間發(fā)射。捕獲這些非常罕見的光子可以了解缺陷的能量和分布。在本實(shí)驗(yàn)中，我們使用了HERA SWIR (900-1700 nm)，它非常適合測(cè)量硅發(fā)光衰減。測(cè)量裝置如圖1所示：HERA安裝在三腳架上，在太陽能電池上方，連接到一個(gè)10A的電源。640×512像素的傳感器安裝在樣品上方75厘米處，空間分辨率約為250微米。圖1. 實(shí)驗(yàn)裝置最重要的是，HERA光學(xué)系統(tǒng)沒有輸入狹縫，因此光通量非常高，是測(cè)量極微弱光發(fā)射的理想選擇。圖2.A和2.B顯示了兩個(gè)波長(zhǎng)的電致發(fā)光（EL）圖像：1150 nm（帶間發(fā)射）和1600 nm（缺陷發(fā)射），這是4次掃描的平均值（總采集時(shí)間：5分鐘）。通過分析這些圖像，我們可以看到，盡管缺陷區(qū)域的亮度遠(yuǎn)低于主發(fā)射區(qū)域，但它們?nèi)员磺逦胤直娉鰜怼４送?，具有?qiáng)缺陷發(fā)射的區(qū)域的帶間發(fā)射相對(duì)較弱。我們可以注意到有幾個(gè)區(qū)域在兩個(gè)波長(zhǎng)下都是很暗的；這可能是由于樣品在運(yùn)輸過程中損壞了電池造成的。圖2.C中以對(duì)數(shù)標(biāo)尺顯示了小方塊感興趣區(qū)域（圖2A和2B中所示）的光譜。圖 2.A 和 B：兩個(gè)選定波長(zhǎng)（1150 nm 和 1600 nm）的電致發(fā)光（EL）圖像。C：A和B中三個(gè)不同區(qū)域?qū)?yīng)的電致發(fā)光光譜（圖像中的彩色方框）。金屬鹵化物鈣鈦礦薄膜的光致發(fā)光顯微研究通過旋涂等技術(shù)含量低、成本效益高的方法，可以制造出非常高效的太陽能電池和LED。這些方法面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)是在微觀長(zhǎng)度的尺度上保持均勻的成分。光致發(fā)光顯微鏡是表征這種不均勻性的一個(gè)特別強(qiáng)大的工具。HERA高光譜相機(jī)可以連接到任何顯微鏡（正置或倒置）的c-mount相機(jī)端口，并直接開始采集高光譜數(shù)據(jù)，無需任何校準(zhǔn)程序。圖3. 與尼康LV100直立顯微鏡連接的HERA VIS-NIR。在本實(shí)驗(yàn)中，我們使用HERA VIS-NIR（400-1000 nm）耦合到尼康LV100直立顯微鏡（圖3）來表征兩種鹵化物前驅(qū)體合金的帶隙分布。將兩種鹵化物前驅(qū)體合金化的優(yōu)點(diǎn)是能夠調(diào)整材料的帶隙；然而，這兩種成分經(jīng)常會(huì)發(fā)生逆混合，從而導(dǎo)致性能損失。本實(shí)驗(yàn)的目的是檢測(cè)這種逆混合現(xiàn)象：事實(shí)上，混合比的局部變化會(huì)改變局部帶隙，從而導(dǎo)致發(fā)射不同能量的光子。在這種配置中，激發(fā)光來自汞燈，通過帶通濾光片在350 nm處進(jìn)行濾光，并通過發(fā)射路徑上的二向色鏡將其從相機(jī)中濾除。HERA的高通量使其能夠在大約1分鐘的測(cè)量時(shí)間內(nèi)收集完整的數(shù)據(jù)立方體（130萬個(gè)光譜）。圖4.樣品的光譜綜合強(qiáng)度圖（A：全尺寸；B：放大）。圖4.A和4.B分別顯示了所有波長(zhǎng)（400-1000 nm）總集成信號(hào)的全尺寸和放大圖像，揭示了長(zhǎng)度尺度在1 μm左右的明亮特征。當(dāng)我們比較亮區(qū)和暗區(qū)的光譜時(shí)（圖5.B中的黑色和紅色曲線），我們發(fā)現(xiàn)暗區(qū)實(shí)際上也有發(fā)射，不僅強(qiáng)度較低，而且波長(zhǎng)中心比亮區(qū)短。事實(shí)上，光譜具有雙峰形狀，很可能與逆混合前驅(qū)體的發(fā)射相對(duì)應(yīng)。圖5.A的發(fā)射圖清楚地顯示了帶隙的這種變化。我們現(xiàn)在可以理解為什么低帶隙區(qū)域看起來更亮了--載流子可能從高帶隙區(qū)域弛豫到那里，并且在發(fā)生輻射重組之前無法返回。圖5.A：顯示平均發(fā)射波長(zhǎng)的強(qiáng)度圖。B：亮區(qū)和暗區(qū)的發(fā)射光譜（正?；?。東隆科技作為NIREOS國(guó)內(nèi)總代理公司，在技術(shù)、服務(wù)、價(jià)格上都具有優(yōu)勢(shì)。如果您有任何產(chǎn)品相關(guān)的問題，歡迎隨時(shí)來電垂詢，我們將為您提供專業(yè)的技術(shù)支持與產(chǎn)品服務(wù)。

2025-04-10 14:00:17液相柱溫箱維修怎么進(jìn)行？: 液相柱溫箱維修液相柱溫箱作為液相色譜實(shí)驗(yàn)中必不可少的重要設(shè)備，其主要功能是控制色譜柱的溫度，從而保證分離效果和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。隨著使用頻率的增加，液相柱溫箱可能會(huì)出現(xiàn)不同程度的故障，影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性。因此，及時(shí)的維修和維護(hù)顯得尤為重要。本文將圍繞液相柱溫箱維修的常見問題、維修方法以及維護(hù)建議展開詳細(xì)分析，以幫助用戶提高設(shè)備的使用壽命和性能。液相柱溫箱常見的故障類型在液相柱溫箱的使用過程中，常見的故障類型主要有以下幾種：溫度波動(dòng)異常：液相柱溫箱應(yīng)保持穩(wěn)定的溫度，溫度波動(dòng)可能會(huì)導(dǎo)致色譜實(shí)驗(yàn)的重復(fù)性差。溫控系統(tǒng)出現(xiàn)故障，如加熱元件損壞或溫控儀表失靈，都會(huì)導(dǎo)致溫度波動(dòng)異常。加熱系統(tǒng)失效：加熱系統(tǒng)是液相柱溫箱的核心組件之一。如果加熱管、熱電偶或電源出現(xiàn)問題，溫箱的加熱功能將無法正常運(yùn)作。冷卻功能故障：一些液相柱溫箱配有制冷裝置，以適應(yīng)不同溫度要求。如果冷卻系統(tǒng)發(fā)生故障，可能無法滿足實(shí)驗(yàn)的低溫需求，影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。顯示屏故障：液相柱溫箱的數(shù)字顯示屏出現(xiàn)故障，導(dǎo)致用戶無法準(zhǔn)確讀取溫度數(shù)據(jù)，甚至影響設(shè)備的正常操作。維修液相柱溫箱的步驟與方法液相柱溫箱的維修通常包括檢查故障、替換損壞部件和調(diào)試設(shè)備。以下是液相柱溫箱常見故障的維修步驟：診斷故障：需要通過設(shè)備的自檢功能或檢查儀器的工作狀態(tài)來確定故障原因。對(duì)溫控系統(tǒng)、加熱元件、電源系統(tǒng)、顯示屏等進(jìn)行詳細(xì)檢查，以明確問題所在。更換損壞部件：當(dāng)發(fā)現(xiàn)某些部件損壞時(shí)，應(yīng)及時(shí)更換。例如，如果加熱元件損壞，可以選擇更換同型號(hào)的元件；如果溫控儀表失靈，需根據(jù)故障分析更換合適的溫控裝置。調(diào)整設(shè)置：有時(shí)溫度波動(dòng)的原因并非硬件問題，而是設(shè)備的設(shè)置問題。用戶可以通過調(diào)整溫箱的工作參數(shù)，如溫控范圍、報(bào)警設(shè)置等，來解決問題。清潔與保養(yǎng)：長(zhǎng)期使用的液相柱溫箱可能會(huì)積累灰塵、雜質(zhì)或液體，影響設(shè)備的正常運(yùn)行。在進(jìn)行維修時(shí)，應(yīng)注意清潔設(shè)備內(nèi)部，特別是加熱管和冷卻系統(tǒng)的表面，確保設(shè)備能夠高效運(yùn)轉(zhuǎn)。校準(zhǔn)與調(diào)試：完成維修工作后，需對(duì)設(shè)備進(jìn)行校準(zhǔn)，確保溫度的準(zhǔn)確性。可以通過標(biāo)準(zhǔn)溫度計(jì)或?qū)I(yè)設(shè)備對(duì)溫箱的溫控系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試，確保其在規(guī)定范圍內(nèi)穩(wěn)定工作。液相柱溫箱的維護(hù)建議為了提高液相柱溫箱的使用壽命和穩(wěn)定性，以下幾點(diǎn)維護(hù)建議尤為重要：定期檢查與維護(hù)：定期對(duì)設(shè)備進(jìn)行檢查，尤其是溫控系統(tǒng)和加熱元件，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問題，避免故障的發(fā)生。保持清潔：使用過程中應(yīng)保持設(shè)備的清潔，特別是加熱和冷卻系統(tǒng)的散熱片，避免灰塵或污垢積累影響設(shè)備性能。溫度設(shè)定合理：在使用過程中，根據(jù)實(shí)際需要設(shè)定合適的溫度，避免長(zhǎng)時(shí)間在極限溫度下工作，減少設(shè)備的負(fù)荷。培訓(xùn)操作人員：操作人員應(yīng)接受專業(yè)培訓(xùn)，了解設(shè)備的使用要求和注意事項(xiàng)，確保正確操作，延長(zhǎng)設(shè)備的使用壽命。結(jié)語液相柱溫箱的正常運(yùn)行對(duì)于液相色譜實(shí)驗(yàn)的精度和可靠性至關(guān)重要。定期的維修和維護(hù)不僅能夠提高設(shè)備的使用效率，還能避免不必要的設(shè)備故障帶來的損失。掌握液相柱溫箱的常見故障及其維修方法，并在日常使用中注重設(shè)備的保養(yǎng)，是確保液相色譜實(shí)驗(yàn)順利進(jìn)行的關(guān)鍵。

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(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。可以看出不同地物展現(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(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 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(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(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)，通過點(diǎn)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(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)可用波段的組合來創(chuàng)建 RGB 合成圖。與僅處理一個(gè)波段相比，通過將多個(gè)波段共同顯示為RGB 合成圖通常可從數(shù)據(jù)集收集到更多信息。來源：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