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【光谱学堂】“空-地”高光谱数据协同下的农作物品种精细分类
发布:天津中科谱光信息技术有限公司浏览次数:464现今高光谱遥感的实际应用中,非常提倡“天空地深”一体化的应用模式。由于航天数据过顶时间和天气的不可控性,地面难以同步配合,导致其中的航空(有人机和无人机)和地面平台的配合,是重中之重的应用场景。
航空获取面状图谱合一的数据,地面获取点状精细光谱数据。一般情况下,地面数据起到辅助航空数据的作用。这种辅助作用主要体现在两个方面:一是地面数据受大气干扰比较小,可以认为是JZ光谱,从而对航空数据进行误差校正;另一方面地面光谱与地面化验数据的对应机理非常明确,可以在地面数据建模试验之后,应用在航空数据上,实现更加精确的定量遥感。
试验数据的链接在这里,感兴趣的老师可以下载学习:
链接:
https://pan.baidu.com/s/1H8Ym4CttN_yPUSECorNMqQ
提取码:ZDH1
1 浏览空地数据
假设我们空中获取了高光谱图像数据,地面同步采集了光谱数据。
(1)打开ENVI,加载空中数据
选择“1_高光谱数据”作为输入文件名。弹出可用波段列表,并列出这18个波谱波段的名字。在文件名上点击右键,选择合成真彩色数据。
得到一景农田的真彩色高光谱影像,空间分辨率为0.5m。
(2)浏览地面数据
从主影像窗口菜单中选择Spectral →Spectral Libraries → Spectral Library Builder,加载地面采集的光谱数据。
这里,将ASD数据全部转存为ASCII格式,因此,选择ASCIIFile。
选择“1棉花”,打开光谱列表窗口。
单位设置为:Nanometers,点击OK。
这里,我们选择从ASCII数据导入地面光谱。值得注意的是,ASD直接采集的光谱数据在图中圈处。
按住Ctrl,将5条光谱数据全部导入。
同样,将单位设置为Nanometers,点击OK。
选中5种作物,点击Plot,查看地面采集的光谱数据。
可以看出这5种作物的光谱,存在显著的差异。
(3)存储为光谱库文件
将数据保存为光谱库文件。
命名为:5种作物地面光谱。
2 基于地面数据的农作物品种分类
因为有了地面光谱数据,具备了有指示信息的地物分类基础。挑选一种监督分类方法,例如光谱角方法,实现农作物的品种分类。
(1)光谱角分类
选择Classification →Supervised → Spectral Angle Mapper。
待分类数据选择1_高光谱数据。
端元选择自己建立的光谱库文件。
这里,可以看到光谱库存储的5种地物。
(2)“分类”和“信息提取”的区别
明确“分类”和“信息提取”的概念,“分类”指的是将图中每一个像元,在一定阈值约束下,指派到最接近的类别去,也就是说5种监督类别地物,最多可以分出6种地物(第6种是不属于任何类别的像元)。而“信息提取”,指的是从所有像元中,只将最接近目的类别的那一类地物归类出来,结果通常就是1种地物。
因此,当我们只需要提取某一种地物时,比如“棉花”,就只选择Cotton的光谱就可以了。而需要将多种地物一次性分类的话,就全部选中。
(3)设置结果
将5种作物分别设置不同的颜色。
提取结果将显示为指定的颜色。
阈值可以选择一致的,都为0.1,也可以每一类自己指定。阈值设置的越严苛,提取的结果要求空地光谱的相似性越强。
将分类结果保存为“1_结果”,规则影像保存为“1结果_rule”。
3 结果分析
(1)农作物分类结果
可以看出,经过处理后,我们将一块农作物田块,进行了作物品种的精细分类。部分地块呈现黑色,是因为其是温室大棚,或者水体。
(2)农作物相似度结果
rule image是每一类计算分类结果与地面光谱数据相似程度的结果。越相似值越大。通过设置一定的色彩,可以得出更加丰富的信息。
这是小麦的相似度结果(图中色彩倒置了,颜色越暖越不相似)。
4 总结
讨论了空中数据和地面数据结合情况下,一直最直观的应用场景。具体项目和科研执行过程中,有更加复杂的应用实例。例如罂粟的查找、矿物的探测、军事侦察等等,都需要类似的应用效果。
空、天、地、深,都有高光谱应用的需求,每一个平台上获取的光谱数据,应该是互相补充、互相标定、互相提升、互相应用的关系,而不是简单的孰优孰劣。因此,对于不同平台高光谱数据之间的对比性结论,一般情况下我个人是不认同的。
创作不易,转载请注明出处~中科谱光技术总监、ZG科学院空天信息创新研究院张东辉博士制作。
· 文稿:张东辉
· 编辑:李雨彤
· 校对:张彩霞、蓝梓月
· 审定:张立福、孙雪剑、黄瑶
2021-04-03 -
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