高光譜成像技術(shù)具有超多波段（上百個(gè)波段）、高的光譜分辨率（幾個(gè)nm）、波段窄（≤10-2λ）、光譜范圍廣（200-2500nm）和圖譜合一等特點(diǎn)。優(yōu)勢(shì)在于采集到的圖像信息量豐富，識(shí)別度較高和數(shù)據(jù)描述模型多。由于物體的反射光譜具有“指紋”效應(yīng)，不同物不同譜，同物一定同譜的原理來(lái)分辨不同的物質(zhì)信息。
物體的光譜特性與其內(nèi)在的理化學(xué)特性緊密相關(guān)，由于物質(zhì)成分和結(jié)構(gòu)的差異就造成物質(zhì)內(nèi)部對(duì)不同波長(zhǎng)光子的選擇性吸收和發(fā)射。完整而連續(xù)的光譜曲線可以更好地反映不同物質(zhì)間這種內(nèi)在的圍觀差異，這也正是成像光譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)地物精細(xì)探測(cè)的物理基礎(chǔ)。
如下實(shí)驗(yàn)采用四川雙利合譜科技有限公司的成像高光譜儀進(jìn)行測(cè)試得出結(jié)論。
第一：光譜分辨率高：探測(cè)器各波段光譜帶寬，表示探測(cè)器對(duì)地物光譜的探測(cè)能力，它包括探測(cè)器總的探測(cè)波譜的寬度、波段數(shù)、各波段的波長(zhǎng)范圍和間隔。若探測(cè)器所探測(cè)的波段越多，每個(gè)波段的波長(zhǎng)范圍越小，波段間隔越小，則光譜分辨率越高。探測(cè)器的光譜分辨率高，它取得的圖像能很好地反映出地物光譜性質(zhì)，不同地物間的差別在圖像上能很好地體現(xiàn)出來(lái)，探測(cè)器探測(cè)地物的能力就強(qiáng)。高光譜遙感影像數(shù)據(jù)的一個(gè)重要特征是超多波段和大數(shù)據(jù)量，對(duì)它的處理也就成為其成功應(yīng)用的關(guān)鍵問(wèn)題之一 。一般礦物質(zhì)的光譜吸收峰寬度為30nm左右，只有利用光譜分辨率小于30nm的傳感器才能夠識(shí)別出來(lái)。
第二：影像光譜合一：
主要體現(xiàn)在圖像和光譜同時(shí)呈現(xiàn)出來(lái)，而且物質(zhì)的特征光譜是連續(xù)的，研究物體的任何一個(gè)環(huán)節(jié)的信息都可以通過(guò)數(shù)據(jù)建模的方式來(lái)進(jìn)行分析。
圖 高光譜數(shù)據(jù)處理分析
礦物：具有穩(wěn)定化學(xué)組成份和物理結(jié)構(gòu)，所以礦物的光譜主要取決于光譜吸收的特征，決定因素在于：物質(zhì)內(nèi)電子與晶體場(chǎng)的相互作用，還有分子的振動(dòng)。
土壤的光譜特性：土壤的原生礦物：石英、長(zhǎng)石、白云母、少量的角閃石、輝石、磷灰石、赤鐵礦、黃鐵礦等。土壤中的石礫、沙粒幾乎全是由原生礦物組成，多以石英為主。粉粒絕大多數(shù)也是由石英和原生硅酸鹽礦物組成。土壤中的次生礦物主要有一下幾類(lèi)：1、簡(jiǎn)單的鹽類(lèi)，如碳酸鹽、硫酸鹽和氯化物等；2、含水的氧化物，如氧化鐵、氧化鋁、氧化硅等；3、次生層狀鋁硅酸鹽，如高嶺石、蒙脫石和水化云母類(lèi)等。
土壤水分是土壤的重要組成部分，當(dāng)土壤的含水量增加時(shí)，土壤的反射率就會(huì)下降，在水的各個(gè)吸收帶處1400nm、1900nm、2700nm，反射率的下降尤為明顯。對(duì)于植物和土壤，造成這種現(xiàn)象顯然是同一種原因，即入射輻射在水的特定吸收帶處被水強(qiáng)烈吸收所致。
圖 低含水量土壤的光譜曲線
圖 砂巖光譜反射率隨著水侵入時(shí)間的變化
土壤質(zhì)地是指土壤中各種粒徑的顆粒所占的相對(duì)比例。他對(duì)土壤光譜反射率特性的影響，主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：
1.影響土壤持水能力，進(jìn)而影響土壤光譜反射率；
2.土壤顆粒大小本身也對(duì)土壤的反射率有很大影響；
對(duì)于土壤粒徑較小的粘粒部分，由于其很強(qiáng)的吸濕作用，他在1400nm、1900nm、2700nm等處的水吸收帶異常明顯。隨土壤顆粒變小，顆粒間的空間減少，比表面積增大，表面更趨于平滑，使土壤中粉砂粒的反射率比砂粒高，但當(dāng)顆粒細(xì)至粘粒時(shí)，又使土壤持水能力增加，反而降低了反射率。
此外，土壤質(zhì)地影響反射特性的因素不僅是粒徑組合及其表面狀況，還與不同粒徑組合物質(zhì)的化學(xué)組成密切相關(guān)。
圖 礫巖的RGB圖像R：1112 G：1322 B：1533
礫巖未加水時(shí)，對(duì)反射率校準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析處理（PCA）：PCA是用多波段數(shù)據(jù)的一個(gè)線性變換，變換數(shù)據(jù)到一個(gè)新的坐標(biāo)系統(tǒng)，以使數(shù)據(jù)的差異達(dá)到最大。這一技術(shù)對(duì)于增強(qiáng)信息含量、隔離噪聲、減少數(shù)據(jù)維數(shù)非常有用。
意義：主成分分析法是使用最為廣泛的線形降維方法之一，在許多降維處理中應(yīng)用都很廣泛。主成分分析法將方差的大小作為衡量信息量多少的標(biāo)準(zhǔn)，認(rèn)為方差越大提供的信息越多，反之提供的信息就越少。其基本思想是通過(guò)線形變換保留方差大、含信息多的分量，丟掉信息量少的方向，從而降低數(shù)據(jù)的維數(shù)。降維后每個(gè)分量是原變量的線形組合，因此，主成分分析方法本質(zhì)上是一種線形降維的方法。其計(jì)算步驟一般分為以下四步：
1）對(duì)原始數(shù)據(jù)樣本集合進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。
2）計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣，并對(duì)其進(jìn)行正交分解，得出主成分分量。
3）計(jì)算各主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)量，根據(jù)要求的貢獻(xiàn)率閾值選取主成分。
4）針對(duì)選取的主成分建立主成分方程，計(jì)算主成分值。
PCA把原自變量映射為含絕大部分信息的少數(shù)潛變量，再用線性的最小二乘法確定這些潛變量系數(shù)，建立潛變量和因變量的回歸方程后再轉(zhuǎn)換為原自變量和因變量的回歸方程。其壓縮自變量的效率極高，但其映射過(guò)程和因變量無(wú)關(guān)，因而其預(yù)測(cè)精度也難達(dá)到很高。
Savitzky-golay （數(shù)字平滑與濾波）
給數(shù)據(jù)以不同的權(quán)重，獲得更為有效的數(shù)據(jù)平滑，是基于最小二乘原理，能夠保留分析信號(hào)中的有用信息，消除隨機(jī)噪聲的有效地?cái)?shù)據(jù)平滑方法，利用高次多項(xiàng)式進(jìn)行數(shù)據(jù)平滑，其實(shí)就是一種去卷積運(yùn)算。
由于光譜儀采集得到的光譜信號(hào)中既包含實(shí)驗(yàn)所需的有用信息，同時(shí)由于儀器精密度等原因帶來(lái)隨機(jī)噪聲，最常用的消除噪聲的方法Savitzky-Golay(SG)卷積平滑法，通過(guò)多項(xiàng)式來(lái)移動(dòng)窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式最小二乘擬合信號(hào)平滑，既消除噪聲又保留了光譜輪廓。由于各個(gè)樣本間分布不均勻、樣本大小不一樣、樣本表面散射及光程變化等都會(huì)產(chǎn)生散射影響，采用多遠(yuǎn)散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）的方法可以有效的消除這些散射影響。另外，導(dǎo)數(shù)光譜可以有效的消除基線和其他背景干擾，分辨出重疊峰，提高靈敏度和分辨率。針對(duì)光譜采集過(guò)程中可能存在的噪聲來(lái)源，分別利用MSC和SG卷積求導(dǎo)方法的不同組合對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行與處理。
獲取并比較經(jīng)歷以下時(shí)間段后，礫巖在吸收水分后，其礫巖的整體影像表現(xiàn)變化。水在巖石或者礫巖在近紅外波段900nm-2500nm波段都表現(xiàn)出強(qiáng)的吸收，上面已經(jīng)敘述。
此次試驗(yàn)采用的相機(jī)光譜波段為900nm-1700nm，水的吸收帶主要集中體現(xiàn)在1400nm左右，而礦物巖石的光譜特征主要集中體現(xiàn)在2000nm-2400nm波段范圍內(nèi)。
下圖為礫巖在未接觸水時(shí)，其礫巖經(jīng)過(guò)主成分分析（PCA）、Savitzky-golay （數(shù)字平滑與濾波）、多遠(yuǎn)散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）的方法處理后，在主成分PC-3狀態(tài)下的影像表現(xiàn)。
圖 礫巖未加水（PC3）
同樣，選取整個(gè)礫巖數(shù)據(jù)采集的10個(gè)樣本，時(shí)間分別為：11：08、11：17、11：20、11：27、12：00、12：30、12：58、13：36、13：57、14：35共計(jì)10個(gè)時(shí)間段的高光譜影像與未加水的礫巖影像比較。
礫巖在未吸收水時(shí)，其整體表現(xiàn)出相同的狀態(tài)。而當(dāng)?shù)[巖開(kāi)始吸收水分以后，從其礫巖與水接觸部位開(kāi)始，直至吸收看似包含為止。在此過(guò)程中，礫巖表現(xiàn)出非常明顯的對(duì)水吸收的一種狀態(tài)。
下圖中，從右到左，能夠看出礫巖隨著時(shí)間的變化，礫巖在不斷的吸收水分，顏色越深，而且越多，說(shuō)明此區(qū)域吸收水分越明顯，礫巖表現(xiàn)處理的信息是，整個(gè)礫巖在不同程度的吸收著水分，而不是單個(gè)的粒狀成分。
之前給您提供的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，是借助其中一個(gè)顆粒來(lái)分析其隨著時(shí)間的變化，同一顆粒在吸收水分后其表現(xiàn)出來(lái)的特征光譜變化。
11：08 11：17
11：20 11：27
12：00 12：30
12：58 13：36
13：57 14：35
其光譜變化，我在這里不再進(jìn)行詳細(xì)的分析，因?yàn)榈[巖上的每一個(gè)像素或者每一個(gè)礫巖顆粒均可在高光譜里面作為有效的研究對(duì)象。
這樣是高光譜非常重要的一個(gè)技術(shù)優(yōu)勢(shì)：把圖像和光譜結(jié)合在一起，一次可以進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)采集，對(duì)研究物體或者物質(zhì)整體宏觀表現(xiàn)的技術(shù)應(yīng)用非常的有效，而且也非常的直觀。其他技術(shù)可能在光譜精度上存在一定的優(yōu)勢(shì)，但他們不可能一次性的采集如此多的數(shù)據(jù)和影像，精度的分析可以借助分析手段來(lái)提供。
圖 礫巖光譜反射率隨著水侵入時(shí)間的變化
一：礫巖未加水的PC狀態(tài)影像：20160408 11：08
PC-1 PC-2
PC-3 PC-4
PC-5 PC-6
二：礫巖加水的PC狀態(tài)影像：時(shí)間間隔：20160408 11：17
newrawfile-礫巖-1-夾水-1_ref
PC-1 PC-2
PC-3 PC-4
PC-5 PC-6
三：礫巖加水的PC狀態(tài)影像：時(shí)間間隔：20160408 11：20
newrawfile-礫巖-1-夾水-10_ref
PC-1 PC-2
PC-3 PC-4
PC-5 PC-6
四：礫巖加水的PC狀態(tài)影像：時(shí)間間隔：20160408 11：27
20160408112703測(cè)試：
圖 RGB圖
PC-1 PC-2
PC-3 PC-4
PC-5 PC-6
五：礫巖加水的PC狀態(tài)影像：時(shí)間間隔：20160408 12：00
20160408120014
PC-1 PC-2
PC-3 PC-4
PC-5 PC-6
六：礫巖加水的PC狀態(tài)影像：時(shí)間間隔：20160408 12：30
newrawfile20160408123032_ref
PC-1 PC-2
PC-3 PC-4
PC-5 PC-6
七：礫巖加水的PC狀態(tài)影像：時(shí)間間隔：20160408 12：58
newrawfile20160408125820
PC-1 PC-2
PC-3 PC-4
PC-5 PC-6
八：礫巖加水的PC狀態(tài)影像：時(shí)間間隔：20160408 13：36
newrawfile20160408133617
PC-1 PC-2
PC-3 PC-4
PC-5 PC-6
九：礫巖加水的PC狀態(tài)影像：時(shí)間間隔：20160408 13：57
newrawfile20160408135737_ref
PC-1 PC-2
PC-3 PC-4
PC-5 PC-6
十：礫巖加水的PC狀態(tài)影像：時(shí)間間隔：20160408 14：35
newrawfile20160408143523_ref
PC-1 PC-2
PC-3 PC-4
PC-5 PC-6
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