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第1章 高光谱遥感科学的理论基础1

1.1 概述1

1.2 遥感电磁波理论基础2

1.2.1 电磁波与电磁波谱3

1.2.2 电磁辐射的基本术语6

1.2.3 电磁辐射定律7

1.3 电磁波与物质的相互作用10

1.3.1 太阳辐射与地球辐射10

1.3.2 电磁波与大气的相互作用12

1.3.3 电磁波与地表的相互作用16

1.4.1 岩矿的光谱特性19

1.4 典型地物的光谱特性19

1.4.2 植被的光谱特性22

1.4.3 土壤的光谱特性23

1.4.4 水体和雪的光谱特性25

1.4.5 城市目标的光谱特性27

1.5 地面光谱测量29

1.5.1 地物光谱在定量分析中的作用29

1.5.2 地面光谱辐射计30

1.5.3 地物光谱的测量方法32

参考文献35

第2章 高光谱遥感成像机理与成像光谱仪38

2.1 基本概念38

2.2 高光谱遥感成像特点40

2.3 高光谱遥感图像数据表达44

2.3.1 图像立方体——成像光谱信息集44

2.3.2 二维光谱信息表达——光谱曲线46

2.3.3 三维光谱信息表达——光谱曲面图47

2.4 高光谱遥感成像关键技术47

2.5 成像光谱仪的空间成像方式49

2.5.1 摆扫型成像光谱仪49

2.5.2 推扫型成像光谱仪50

2.6 成像光谱仪的光谱成像方式51

2.6.1 棱镜、光栅色散型成像光谱仪51

2.6.2 干涉型成像光谱仪52

2.6.3 滤光片型成像光谱仪56

2.6.4 计算机层析成像光谱技术57

2.6.5 二元光学元件成像光谱技术58

2.6.6 三维成像光谱技术58

2.7 成像光谱仪系统介绍59

2.7.1 国外成像光谱仪系统介绍59

2.7.2 我国成像光谱仪系统介绍63

参考文献65

第3章 高光谱遥感图像辐射与几何校正68

3.1 成像光谱仪定标68

3.1.1 实验室定标69

3.1.2 机上和星上定标70

3.1.3 场地定标71

3.2 大气辐射传输理论74

3.2.1 大气辐射传输方程75

3.2.2 大气辐射校正常用算法77

3.2.3 不同地表过程的大气校正80

3.3 高光谱遥感图像大气辐射校正83

3.3.1 辐射校正的统计学模型83

3.3.2 基于大气辐射传输理论的辐射校正模型86

3.4 高光谱遥感图像几何纠正106

3.4.1 产生图像几何变形的原因106

3.4.2 高光谱图像的几何粗纠正108

3.4.3 摆扫型成像光谱仪的图像正切校正110

3.4.4 基于地面控制点的几何精纠正112

3.4.5 利用地面线性地物校正航空图像X方向扭曲115

3.4.6 基于姿态测量参数的几何精纠正116

3.4.7 高光谱图像镶嵌125

参考文献126

第4章 光谱特征分析模型与方法129

4.1 光谱可分性准则129

4.1.1 各类样本间的平均距离130

4.1.2 类别间的相对距离131

4.1.3 离散度132

4.1.4 J-M距离135

4.2.1 概述136

4.2 光谱特征选择136

4.2.2 光谱特征位置搜索137

4.2.3 光谱距离统计139

4.2.4 基于空间自相关的波段选择141

4.3 光谱特征提取145

4.3.1 光谱特征提取的意义146

4.3.2 基于K-L变换的特征提取147

4.3.3 基于可分性准则的特征提取150

4.3.4 基于非线性准则的特征提取151

4.3.5 基于光谱重排的特征提取154

4.4.1 光谱斜率和坡向155

4.4.2 光谱二值编码155

4.4 光谱特征参量化155

4.4.3 光谱吸收指数156

4.4.4 光谱导数158

4.4.5 光谱积分159

4.4.6 光谱曲线函数模拟159

4.5 地物类型序列光谱柱状图161

4.5.1 地物类型序列161

4.5.2 光谱柱状图162

4.5.3 光谱柱状图在地质研究中的应用164

参考文献165

第5章 高光谱图像分类与地物识别166

5.1 遥感图像分类概述166

5.1.1 遥感图像分类的概念166

5.1.2 遥感图像分类的原则与步骤168

5.1.3 高光谱图像分类的特点169

5.2 遥感图像分类基本算法171

5.2.1 分类器设计171

5.2.2 非监督分类算法184

5.2.3 监督分类算法192

5.3 高光谱图像分类算法206

5.3.1 二值编码匹配208

5.3.2 光谱波形匹配208

5.3.3 光谱角度填图210

5.3.4 基于包络线去除的图像分类212

5.3.5 基于目标分解的神经网络分类212

5.3.6 像元空间关联下的高光谱图像分类217

5.4 高光谱图像地物识别与目标探测218

5.4.1 地物识别与目标探测概述218

5.4.2 基于特征确认概率分析的目标识别220

5.4.3 凸面几何体投影变换223

5.4.4 约束能量最小化算法225

5.4.5 RX异常探测算子228

5.4.6 基于加权样本自相关矩阵的目标探测算法228

5.4.7 基于正交子空间投影与加权相关矩阵的异常目标探测算法231

5.4.8 基于正交子空间投影的目标探测算法233

5.4.9 基于数据白化距离的目标探测算法234

参考文献238

6.1.1 混合光谱的概念246

第6章 混合光谱理论与光谱分解246

6.1 混合光谱问题246

6.1.2 混合光谱产生机理247

6.2 混合光谱模型251

6.2.1 线性光谱混合模型251

6.2.2 非线性光谱混合模型255

6.3 线性光谱解混262

6.3.1 端元提取262

6.3.2 混合像元分解273

6.4 线性光谱解混在高光谱图像分析中的应用283

6.4.1 混合光谱法图像反射率转换283

6.4.2 地物分类283

6.4.3 低概率目标识别285

6.4.4 地物填图287

参考文献289

第7章 多源信息辅助高光谱数据分析293

7.1 多源数据融合293

7.1.1 数据融合概念与特点293

7.1.2 数据级融合295

7.1.3 特征级融合296

7.1.4 决策级融合297

7.2 高空间分辨率与高光谱分辨率数据融合298

7.2.1 光谱域数据融合300

7.2.2 空间域数据融合303

7.2.3 基于图像光谱复原的空间域遥感数据融合305

7.2.4 基于光谱分解的高光谱与高空间分辨率数据融合307

7.3 空间信息辅助下的高光谱数据分析309

7.3.1 地块的GIS数据获取309

7.3.2 GIS数据参与光谱解混和图像分类312

7.4 数字地貌模型与高光谱图像分析316

7.4.1 数字地貌模型概述316

7.4.2 数字地貌模型建立317

7.4.3 DGM支持下的像元光谱分解与亚像元定位320

7.4.4 模糊数学理论指导下的DGM辅助高光谱数据分类322

7.4.5 地貌、植被与土地利用之间模糊关系的建立323

7.5.1 多时相指数图像立方体模型325

7.5 时间信息辅助下的高光谱数据分析325

7.5.2 高光谱植被指数时间序列分析326

参考文献331

第8章 高光谱数据处理与分析系统334

8.1 高光谱数据处理的特点334

8.1.1 高光谱数据结构334

8.1.2 高光谱数据特点337

8.1.3 高光谱数据库与高光谱图像处理系统338

8.2 高光谱数据库系统339

8.2.1 高光谱数据库系统设计339

8.2.2 数据库存储格式与规范343

8.2.3 高光谱数据库与信息挖掘346

8.3 高光谱遥感数据处理系统349

8.3.1 国内外高光谱遥感数据处理系统现状350

8.3.2 高光谱遥感数据处理系统架构354

8.3.3 高光谱图像处理与分析系统（HtIPAS）功能介绍359

参考文献361

第9章 高光谱遥感应用363

9.1 概述363

9.2 高光谱遥感在植被调查中的应用364

9.2.1 植被生理、生化参量反演365

9.2.2 植被参量的高光谱遥感反演370

9.2.3 植被高光谱分类377

9.3 高光谱遥感在生态环境调查中的应用381

9.3.1 大气污染监测382

9.3.2 土壤侵蚀监测383

9.3.3 水环境监测385

9.3.4 火灾监测389

9.4 高光谱遥感在地质调查中的应用390

9.4.1 岩石、矿物光谱吸收及其机理391

9.4.2 岩矿的光谱识别模型392

9.4.3 高光谱遥感矿岩填图研究395

9.5 高光谱遥感在城市调查中的应用400

9.5.1 主要城市地物光谱特征在高光谱图像上的表征401

9.5.2 专题信息与图像数据的综合表达404

9.5.3 城市地物覆盖分类405

参考文献407