7、Python高光谱分析工具（PyHAT）简介

Python高光谱分析工具（PyHAT）简介

1. PyHAT概述

光谱数据蕴含丰富信息，在行星研究中广泛应用，如远程地表矿物测绘、科学分析与探索专题产品推导以及原位矿物学和化学定量分析等。然而，分析反射光谱数据的常用方程要么不公开，要么依赖昂贵软件工具，原位数据定量方法也存在公开性和复杂性问题。

Python高光谱分析工具（PyHAT）是一个Python库及相关图形用户界面（GUI），可在跨平台、开源环境中实现光谱数据可视化、专题图像推导以及简单和复杂的光谱处理与分析方法。其开发动机主要有三点：
- 缺乏开源实现 ：已发表的光谱分析方程缺乏免费开源的实现。例如，火星勘测轨道飞行器（MRO）的紧凑型勘测成像光谱仪（CRISM）团队虽提供方程和分析工具包，但使用需付费的ENVI许可证；M3传感器数据的衍生产品也无公开可用的实现。
- 支持探索性数据分析 ：多光谱和高光谱数据分析需要支持探索性分析的环境。CRISM和M3团队定义的衍生产品相似，但因传感器、目标天体和科学目标不同，实现略有差异，需迭代确定最佳波段和参数。PyHAT的原位组件旨在应用统计学习算法处理漫游车收集的高光谱数据，以可视化和操作大量光谱并准确量化目标成分。
- 集中必要算法 ：作为处理轨道和原位高光谱数据的团队，希望集中必要的记录和预处理算法。底层数据结构和常用操作（如光谱平滑或连续谱去除）与传感器无关，仅对光谱数值进行数学运算，复杂方法（如降维和多元回归）也是如此。

为提高可访问性，PyHAT库采用标准Python开发实践编写和文档化，基于Pandas Data Fra