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    典型國產(chǎn)衛(wèi)星高光譜質(zhì)量對比分析

    2022-11-18 14:26:44姜紫薇段松江
    關(guān)鍵詞:清晰度信息熵波段

    錢 進(jìn),姜紫薇,段松江,焦 歡,高 麗,肖 禾*

    (1.重慶市地理信息和遙感應(yīng)用中心,重慶 401147;2.重慶工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院 資源與安全學(xué)院,重慶 401147)

    0 引言

    高光譜遙感通過連續(xù)獲取目標(biāo)物體的輻射強(qiáng)度信息,能夠提供不同地物具有診斷性的光譜信息,因而為精細(xì)探測地物提供了可能[1-2]。自2002年首個國產(chǎn)星載中分辨率成像光譜儀(HJ-1A)發(fā)射以來,我國星載高光譜迅速發(fā)展,相繼發(fā)射了天宮一號(2011年)、高分五號(2018年)、珠海一號(2018年)和資源一號02D(2019年),在軌衛(wèi)星數(shù)量不斷上升。目前,高光譜遙感數(shù)據(jù)已經(jīng)成為地球科學(xué)各個領(lǐng)域重要的信息源,在地物精細(xì)識別、地質(zhì)調(diào)查、大氣與環(huán)境監(jiān)測、海洋資源開發(fā)、軍事偵察和偽裝識別等領(lǐng)域發(fā)揮著舉足輕重的作用。

    隨著高光譜遙感應(yīng)用需求的不斷提升,特別是自然資源部印發(fā)自然資源調(diào)查監(jiān)測體系構(gòu)建總體方案后[3],要求對地表基質(zhì)層、地表覆蓋層等全要素自然資源實(shí)行精細(xì)化監(jiān)測、管理,進(jìn)一步對高光譜遙感的定量化應(yīng)用提出了非常高的要求。高光譜影像質(zhì)量評價是數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[4],國內(nèi)外學(xué)者對此進(jìn)行了大量的研究,Roger等[5]提出了空間—光譜維去相關(guān)法,利用高光譜影像空間維和光譜維存在強(qiáng)相關(guān)的特點(diǎn),通過多元線性回歸去除強(qiáng)相關(guān)信號,利用得到的殘差圖像進(jìn)行噪聲估計(jì);Gao等[6]基于局部均值與局部標(biāo)準(zhǔn)差法(LMLSD)提出了基于邊緣剔除的局部均值與局部標(biāo)準(zhǔn)差法和基于高斯波形提取的局部均值與局部標(biāo)準(zhǔn)差法;Bioucas等[7]提出基于多元回歸理論的噪聲估計(jì)算法(NELMM),考慮每個波段的噪聲水平構(gòu)建噪聲權(quán)重矩陣,噪聲等級越高、波段權(quán)重越小,實(shí)現(xiàn)了不同波段不同噪聲水平之間的平衡;傅鵬等[8]提出一種遙感圖像間信噪比的評估和度量準(zhǔn)則,用以評估和比較不同遙感影像的信噪比;周雨霽等[9]采用輻射精度、信息量、清晰度和信噪比等指標(biāo)對Hyperion進(jìn)行質(zhì)量評估;邢曉達(dá)等[10]對THEMIS-T-FP2500地基高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了質(zhì)量評估;董勝越等[11]、王崇倡等[12]對GF5全譜波段光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評估;張霞等[13]對干涉成像光譜儀高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了質(zhì)量評估;吳興等[14]對SPARK微納衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)輻射質(zhì)量進(jìn)行了質(zhì)量評估。

    雖然針對高光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的文獻(xiàn)較多,但大都基于算法改進(jìn)或選取不同指標(biāo)對單一傳感器進(jìn)行評價,而對國產(chǎn)高光譜數(shù)據(jù)情況的對比分析相對較少,面向?qū)嵗瘧?yīng)用的多傳感器光譜對比分析較少。因此,本文選取信噪比、清晰度、信息熵等定量化評價指標(biāo),對高分五號(GF5-AHSI)、珠海一號(ZH1-OHS)和資源一號02D(ZY1E-AHSI)等3種典型國產(chǎn)星載高光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量對比評價,并面向地物精細(xì)化識別應(yīng)用,分析植被、水體、道路和房屋建筑在3種數(shù)據(jù)中的光譜特性,以期為國產(chǎn)星載高光譜遙感實(shí)際應(yīng)用提供基礎(chǔ)信息支撐。

    1 研究背景及數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究背景

    本文研究區(qū)覆蓋重慶市核心城區(qū)部分區(qū)域以及江津區(qū)、永川區(qū)等部分區(qū)域,研究區(qū)整體位于105°40′E~106°50′E,29°00′N~29°50′N之間,包含城市建設(shè)區(qū)集聚區(qū)、農(nóng)村居民地、道路、耕地、林地等多種復(fù)雜地表覆蓋類型,地形以丘陵、平壩和山地為主,研究區(qū)內(nèi)包括長江、嘉陵江等2條主要河流水域。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    研究選取GF5-AHSI、ZH1-OHS和GF5-AHSI數(shù)據(jù)各一景(3種傳感器性能參數(shù)見表1),研究數(shù)據(jù)來源于作者單位自主獲取,經(jīng)輻射定標(biāo)、FLAASH大氣校正、幾何校正等處理,最終得到本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)成果(圖1)。

    表1 典型國產(chǎn)高光譜傳感參數(shù)對比

    (a)高分五號(R59、G38、B20) (b)珠海一號(R12、G6、B1) (c)資源一號02D(R29、G19、B10)

    其中,GF5-AHSI成像時間為2019年8月17日,光譜范圍390~2 500 nm,空間分辨率30 m,光譜分辨率在可見光/近紅外附近5 nm、短波紅外附近10 nm,原始數(shù)據(jù)330個波段,剔除192~203(1 350.58~1 443.51 nm)、246~264(1 805.44~1 956.99 nm)、327~330(2 487.97~2 513.25 nm)等共計(jì)35個空波段,保留295個波段;ZH1-OHS數(shù)據(jù)成像時間為2019年7月27日,光譜范圍400~1 000 nm,空間分辨率10 m,光譜分辨率2.5 nm,保留全部32波段;ZY1E-AHSI成像時間為2019年9月25日,光譜范圍400~2 500 nm,空間分辨率30 m,光譜分辨率在VNIR附近10 nm、SWIR附近20 nm,原始數(shù)據(jù)166個波段,剔除98~103(1 357.91~1 442.17 nm)、125~133(1 812.02~1 946.82 nm)、165~166(2 484.32~2 501.08 nm)等共計(jì)17個空波段,保留149個波段。

    2 評價指標(biāo)

    1)清晰度。清晰度是評價數(shù)字圖像的重要指標(biāo)[15],指圖像邊緣變化的敏銳程度。在圖像細(xì)節(jié)的邊緣處,光學(xué)密度或亮度隨位置的變化越敏銳(變化快)、越劇烈(反差大),則細(xì)節(jié)的邊緣就越清晰,可辨程度越高。本文采用平均梯度法來表示,該方法能夠敏感地反映圖像對微小細(xì)節(jié)反差表達(dá)的能力,平均梯度越大,表明影像層次越多,圖像越清晰。單波段清晰度計(jì)算公式如下:

    Articulation=

    (1)

    式中,nl、ns分別表示圖像的行數(shù)和列數(shù),f(x,y)表示像素(x,y)的灰度值。

    2)信噪比。信噪比是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的一個重要指標(biāo),研究指出[16-18],噪聲影響到高光譜數(shù)據(jù)處理分析的各個環(huán)節(jié),涉及特征探測、降維預(yù)處理、精細(xì)分類、端元提取、目標(biāo)探測等。光學(xué)遙感中,噪聲由系統(tǒng)噪聲和隨機(jī)噪聲構(gòu)成,通過頻域?yàn)V波變換可有效消除系統(tǒng)噪聲,隨機(jī)噪聲一般認(rèn)為是加性噪聲[19],其數(shù)學(xué)模型可表示為:

    (2)

    S(i,j)表示圖像信號,n(i,j)表示圖像噪聲,(i,j)表示含噪聲圖像,一般采用高斯白噪聲模擬加性噪聲。高斯型白噪聲概率密度函數(shù)為:

    (3)

    式中,x為噪聲信號,σn為噪聲標(biāo)準(zhǔn)差。

    本文采用Gao等提出的基于邊緣塊剔出的局部均值與局部標(biāo)準(zhǔn)差噪聲估算方法,具體算法流程見文獻(xiàn)[20]。

    3)信息熵。信息熵是圖像質(zhì)量評價的常用指標(biāo),它從信息論的角度反映圖像信息豐富程度。通常情況下,圖像信息熵越大,其信息量就越豐富,質(zhì)量越好。假設(shè)圖像中各個像素點(diǎn)的灰度值之間是相互獨(dú)立的,圖像的灰度分布為P={P1,P2,…,Pi,…,Pn},其中Pi表示灰度值為i的像素的個數(shù)與總像素個數(shù)之比,而n為灰度級總數(shù)。本文采用Shannon信息熵[15]進(jìn)行表示,計(jì)算公式如下:

    (4)

    其中,Pi表示灰度為i的像元出現(xiàn)的概率。

    3 數(shù)據(jù)分析

    3.1 單指標(biāo)分析

    信噪比計(jì)算結(jié)果如圖2(a)所示,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)信噪比水平大體相當(dāng),基本維持在30 dB以上,總體上來看,除空波段和明顯噪聲異常波段外,3種數(shù)據(jù)信噪比水平較高。ZH1-OHS在紅光波段以下(380~760 nm)時,信噪比計(jì)算值略低于GF5-AHSI和ZY1E-AHSI,而在近紅外波段760~940 nm均高于GF5-AHSI和ZY1E-AHSI。GF5-AHSI和ZY1E-AHSI信噪比隨波長變化各波段信噪比水平保持相對一致,但ZY1E-AHSI在紅光波段825~920 nm、988 nm和近紅外波段1 055~1 090 nm、1 240~1 290 nm附近產(chǎn)生異常高信噪比波段(>500 dB),信噪比水平明顯高于其他波段和另外兩種數(shù)據(jù)各波段計(jì)算值,主要是因?yàn)閆H1-OHS空間分辨率明顯高于ZY1E-AHSI,且覆蓋重慶核心城區(qū),地類覆蓋相對復(fù)雜導(dǎo)致邊緣檢測結(jié)果不同,從而影響噪聲估算結(jié)果。

    (a)信噪比 (b)清晰度 (c)信息熵

    高光譜傳感器獲取高光譜分辨率數(shù)據(jù),會犧牲一定程度的空間分辨率和信噪比。圖3、圖4、圖5展示了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)最優(yōu)信噪比和最差信噪比單波段影像圖,可以看出,GF5-AHSI和ZY1E-AHSI因?yàn)椴ǘ螖?shù)量相對較多,各通道光譜響應(yīng)參數(shù)保持一致難度更大,條帶噪聲現(xiàn)象明顯,實(shí)際應(yīng)用中建議進(jìn)一步消除噪聲,提升數(shù)據(jù)處理和后續(xù)應(yīng)用分析的可信度。

    圖3 高分五號最大信噪比(波段21)和最小信噪比(波段326)影像

    圖4 珠海一號最大信噪比(波段26)和最小信噪比(波段15)影像

    圖5 資源一號02D最大信噪比(波段54)和最小信噪比(波段164)影像

    清晰度實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖2(b)顯示, ZY1E-AHSI清晰度整體優(yōu)于GF5-AHSI,GF5-AHSI除波段319(2 420 nm)至波段326(2 500 nm)清晰度低于ZH1-OHS外,其余波段整體優(yōu)于ZH1-OHS。ZY1E-AHSI和ZH1-OHS各波段清晰度較為均勻,GF5-AHSI清晰度隨波長呈聚集分布,在380~498 nm至青光波段、500~613 nm至橙光波段、617~1 974 nm至近紅外波段以及近紅外波段1 982~2 194 nm、2 201~2 413 nm和2 420~2 500 nm附近分布為6個相對均勻分布的區(qū)間。結(jié)合各波段像素灰度分布來看,產(chǎn)生清晰度大小區(qū)分和GF5-AHSI隨波長聚集的原因,主要是灰度變化強(qiáng)度不同引起的對比度差異,導(dǎo)致邊緣清晰度呈實(shí)驗(yàn)結(jié)果分布。三景實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)清晰度均值分別為7.246 7、4.483 3、8.762 7,結(jié)合信噪比實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析,GF5-AHSI和ZY1E-AHSI數(shù)據(jù)受條帶噪聲影響明顯,低信噪比波段灰度陡變像素增加,平均梯度計(jì)算值偏大,導(dǎo)致ZH1-OHS清晰度整體偏低。

    信息熵計(jì)算結(jié)果如圖2(c)所示,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)所有波段信息熵均大于7,3種數(shù)據(jù)各波段均具有豐富的信息量,表明國產(chǎn)星載高光譜傳感器信息量性能指標(biāo)均達(dá)到較高水平。其中,GF5-AHSI信息熵在全成像波譜范圍內(nèi)均低于ZY1E-AHSI;在380~760 nm波長范圍內(nèi),ZH1-OHS信息熵明顯優(yōu)于GF5-AHSI和ZY1E-AHSI,在近紅外波長范圍內(nèi)優(yōu)于GF5-AHSI而略低于ZY1E-AHSI。高光譜數(shù)據(jù)應(yīng)用側(cè)重于光譜分析,對圖面指標(biāo)要求相對較少,本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)成像時間略有差異,數(shù)據(jù)使用時需進(jìn)一步結(jié)合目視效果進(jìn)行波段優(yōu)選。

    3.2 對比分析

    將3種傳感數(shù)據(jù)各波段清晰度、信噪比和信息熵分波長,按照紫(0.38~0.43 μm)、藍(lán)(0.43~0.47 μm)、青(0.47~0.50 μm)、綠(0.50~0.56 μm)、黃(0.56~0.59 μm)、橙(0.59~0.62 μm)、紅(0.62~0.76 μm)、近紅外(0.76~2.5 μm)分為8個實(shí)驗(yàn)組,分別統(tǒng)計(jì)其最大值、最小值和均值,對比分析3種傳感數(shù)據(jù)情況,結(jié)果如表2所示??傮w上看,3種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的清晰度和信息熵隨波長增加變化不大,主要是因?yàn)榍逦群托畔㈧刂笜?biāo)存在一定相關(guān)性,導(dǎo)致變化趨勢相似;信噪比隨波長變化有明顯波動,3種數(shù)據(jù)信噪比均隨波長增加呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢。

    表2 分波長統(tǒng)計(jì)結(jié)果表

    在紫光波段,ZH1-OHS無成像波段,GF5-AHSI清晰度明顯低于ZY1E-AHSI,信噪比和信息熵基本相當(dāng),均值分別為30.122 5 dB、34.063 6 dB和7.334 8、7.697 4。在藍(lán)光和青光波段(0.43~0.50 μm),ZH1-OHS僅有1個成像波段,可比性不強(qiáng),GF5-AHSI和ZY1E-AHSI質(zhì)量評價結(jié)果與其在紫光波段范圍內(nèi)規(guī)律保持一致,但各項(xiàng)指標(biāo)水平均有明顯提升,特別是最小信噪比方面大幅提升,說明該波長范圍內(nèi)數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。在綠光至橙光波段范圍(0.50~0.62 μm),ZH1-OHS信息熵優(yōu)于GF5-AHSI和ZY1E-AHSI,但信噪比低于GF5-AHSI和ZY1E-AHSI,而ZY1E-AHSI清晰度、信噪比和信息熵3項(xiàng)指標(biāo)均略優(yōu)于GF5-AHSI,3種數(shù)據(jù)信噪比均較藍(lán)光和青光波段(0.43~0.50 μm)有明顯下降。在紅光和近紅外波段(0.62~2.50 μm),3種數(shù)據(jù)的清晰度和信息熵表現(xiàn)基本保持一致,其中ZH1-OHS略優(yōu)于GF5-AHSI和ZY1E-AHSI,信噪比整體上較綠光至橙光波段(0.50~0.62 μm)范圍表現(xiàn)略有上升,但最小信噪比波段計(jì)算值均有所下降,特別是ZY1E-AHSI出現(xiàn)個別極大值信噪比波段,對整體信噪比計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生影響,表明部分傳感器在紅光和近紅外波段信噪比容易出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象,加之受高光譜本身波段高相關(guān)性(圖6)影響,因此建議在實(shí)際應(yīng)用過程中,尤其需要注意在紅光波段和近紅外波段的噪聲去除和特征選擇。

    (a)高分五號 (b)珠海一號 (c)資源一號02D

    續(xù)表2

    3.3 光譜特性分析

    高光譜遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用側(cè)重于光譜分析,實(shí)驗(yàn)針對每景實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),相對均勻分布選取道路、建筑物、水體和植被等4種典型地物樣本,取其均值波譜作為端元波譜,樣本數(shù)量見表3,均值波譜如圖7所示,一階導(dǎo)數(shù)波譜如圖8所示。

    表3 選取樣本類型與數(shù)量

    圖7顯示,4種地物原始光譜特征之間存在明顯差異,但光譜曲線走勢基本相同,具備植被“紅邊”和水體“強(qiáng)吸收”現(xiàn)象;建筑物(區(qū))與道路均屬城市不透水層,雖因材質(zhì)不同導(dǎo)致反射能力強(qiáng)弱有差異,但整體趨勢呈現(xiàn)相似的特點(diǎn)。在可見光(380~760 nm)范圍,3種數(shù)據(jù)均表現(xiàn)為建筑物反射能力最強(qiáng)、植被最弱但“紅邊”效應(yīng)明顯。道路和水體反射能力呈交替趨勢,其中GF5-AHSI道路反射能力明顯大于水體反射能力,ZH1-OHS水體反射能力大于道路反射能力,在ZY1E-AHSI上道路和水體反射能力相當(dāng),可能原因是受不同水體含沙量不同以及有機(jī)、無機(jī)物的濃度、類型、粒度大小區(qū)別差異和道路鋪面材質(zhì)不同所致。但水體在400~600 nm反射能力達(dá)到最強(qiáng)能力,符合在清水藍(lán)綠波段具有高反射能力的特點(diǎn)。

    (a)高分五號 (b)珠海一號 (c)資源一號02D

    在近紅外(760~2 500 nm)范圍,水體在3種傳感器的反射能力均隨波長增加呈現(xiàn)強(qiáng)吸收、快速下降的特點(diǎn),且不隨波長變化、傳感器差異而變化和數(shù)據(jù)時相不同、樣本區(qū)域不同而變化。ZH1-OHS成像范圍為400~1 000 nm,在近紅外僅有12個波段數(shù)據(jù),4種地物精細(xì)化辨識度相應(yīng)較低;GF5-AHSI和ZY1E-AHSI數(shù)據(jù)顯示,建筑物(區(qū))、道路和植被在近紅外范圍的反射能力均迅速上升達(dá)到極大值后,道路和植被在1 451 nm和1 965 nm附近均出現(xiàn)“強(qiáng)吸收”現(xiàn)象,反射能力隨波長增加最近降低;建筑物(區(qū))在 GF5-AHSI和ZY1E-AHSI上表現(xiàn)有所差異,但總體上降低趨勢不明顯,這主要是受建筑結(jié)構(gòu)復(fù)雜多異和屋頂材質(zhì)不同的影響。因此,建議在高光譜城市遙感監(jiān)測中,特別是不透水層監(jiān)測中,注意結(jié)合城市特點(diǎn)構(gòu)建建筑物與背景地物的分離模型。

    4種地物在3種傳感器上的一階光譜曲線(圖8)顯示,ZH1-OHS建筑物、道路和水體的光譜導(dǎo)數(shù)對背景影響消除效果并不明顯,“峰”和“谷”位置相同且光譜變化速率區(qū)別不明顯,僅植被在藍(lán)青波段467~480 nm、紅光716~730 nm和近紅外940 nm附近出現(xiàn)明顯極值。GF5-AHSI和ZY1E-AHSI光譜導(dǎo)數(shù)特征表現(xiàn)一致,均在紅光698~736 nm附近出現(xiàn)植被極大值和水體極小值,說明該位置是植被和水體研究的適合波段;在1 342 nm、1 797~1 965 nm附件出現(xiàn)兩個植被和道路極小值,表明植被除常規(guī)的“紅邊”現(xiàn)象監(jiān)測外,針對不同植被類型可在近紅外波段選擇適合的波段數(shù)據(jù);建筑物極值在ZY1E-AHSI辨識度相對較差而在GF5-AHSI區(qū)分度較為明顯,但規(guī)律性不強(qiáng),受建筑物復(fù)雜因素影響,建筑物監(jiān)測時對數(shù)據(jù)選取尚需進(jìn)一步深入研究其機(jī)理;水體除在藍(lán)綠波段高反射外,在728 nm附近GF5-AHSI和ZY1E-AHSI均出現(xiàn)快速吸收波段,實(shí)際應(yīng)用中可選取該波段和藍(lán)綠波譜范圍數(shù)據(jù)開展相關(guān)水環(huán)境監(jiān)測。

    (a)高分五號 (b)珠海一號 (c)資源一號02D

    4 結(jié)論

    本文選取信噪比、清晰度和信息熵3個遙感影像客觀評價指標(biāo),對GF5-AHSI、ZH1-OHS和ZY1E-AHSI 3種典型國產(chǎn)星載高光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評估分析,并面向?qū)嵗瘧?yīng)用,分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的光譜特性,結(jié)果顯示:1)GF5-AHSI、ZH1-OHS和ZY1E-AHSI信噪比水平均隨波長增加呈現(xiàn)先上升再下降的特點(diǎn),且GF5-AHSI在波段326、ZY1E-AHSI在波段164等波段條帶噪聲現(xiàn)象明顯,使用前需做噪聲去除處理;2)GF5-AHSI在1 350.58~1 443.51 nm、1 805.44~1 956.99 nm、2 487.97~2 513.25 nm附近出現(xiàn)空波段,與ZY1E-AHSI出現(xiàn)空波段波長位置非常相近,說明兩種數(shù)據(jù)具有相似性,后續(xù)可分析其原因;3)清晰度和信息熵指標(biāo)存在部分相關(guān)性,且受數(shù)據(jù)噪聲影響,實(shí)際應(yīng)用中建議結(jié)合目視效果側(cè)重開展光譜分析;4)GF5-AHSI、ZY1E-AHSI波段數(shù)量更多,成像光譜范圍更廣,更適合目標(biāo)精細(xì)化分類與識別;ZH1-OHS空間分辨更高、圖面效果更好,波段主要集中在可見光和少量近紅外,更適合小尺度植被和水環(huán)境監(jiān)測;5)建筑物等城市不透水層,因其自身結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性導(dǎo)致在不同傳感器上光譜響應(yīng)差異較大,實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)結(jié)合地區(qū)差異和城市個性化特點(diǎn)構(gòu)建適合的監(jiān)測模型。

    高光譜遙感以其地物光譜測量的準(zhǔn)確性,提高了地物信息精細(xì)分類的精度,在各行各業(yè)的應(yīng)用中均有大量的研究案例,但目前星載高光譜研究工作仍然主要集中在高校和科研院所,研究成果轉(zhuǎn)化為工程化應(yīng)用較少,特別是在支撐全要素自然資源精細(xì)化監(jiān)管方面實(shí)際應(yīng)用較少,其主要原因一是數(shù)據(jù)資源較少、高精度的幾何定位和輻射定標(biāo)數(shù)據(jù)較少;二是尚未構(gòu)建起具有普適性的光譜標(biāo)志庫。下一步,構(gòu)建具有區(qū)域特點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化光譜庫、地基數(shù)據(jù)測量和研發(fā)高性能的處理模型是高光譜遙感項(xiàng)目化應(yīng)用的研究重點(diǎn)。

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