RSD处理高分5号高光谱(GF5 AHSI)数据(二)——波段编辑复制和删除

RSD处理GF5AHSI数据波段管理

李国春

接上篇《RSD处理高分5号高光谱(GF5 AHSI)数据(一)》,我们已经加载了一个GF 5 AHSI数据集全部330个波段数据并进行了大气校正,现在介绍波段数据的复制和对坏波段的删除等管理功能。

从上篇加载的数据开始,在层列表勾选该层。选择菜单命令 高光谱->复制波段数据 。点击后出现下述对话框。

图1 选择波段

图1左侧列出了所有通道的数据,打勾表示已经选中。点击OK可以将所有选中的通道复制成一个新层,选中所有通道就相当于复制了一个与当前层完全一样的副本。当然有时候我们不需要复制一个完全相同的层。

1. 勾选/保存勾选结果

勾选需要复制的通道很简单,但是300多个通道每次挑一遍也很费劲。挑选完保留的通道后,对话框下边有一个“Save Selection”的按钮,可以将这次挑选结果保存起来,下次从“Load Selection”直接加载进来就可以了。保存的选择通道就是1个文本文件,里面是通道序号。

2. 挑选需要保留通道数据

点击左侧任意一行,右侧图像窗口中就会出现该通道数据数据的单色图像。检查图像质量确定是否保留。图2.。不希望保留的就取消前面的勾选。

图2 坏波段的数据

3. 复制/删除

点击OK即可完成复制。这里没有提及删除这一问题,是这样,没有被勾选复制的,在新层里就等于删除了。对于一些需要对原始数据进行更改的操作,RSD往往都选择在其复制的副本上操作。这里也一样,原始数据不动,相当于在副本上进行了删除操作。

图3 未删除之前330个通道的数据

图4 删除水汽吸收带和坏波段后剩余198个通道

注意图4不是修复了,是删除后的剩余。没有数据的部分用直线连接起来了。

图4 复制后增加的新层

复制后可见任务中增加了一个新层。

下一篇介绍如何用GF5 AHSI 高光谱数据对象从光谱库查询相似光谱。参见《RSD处理高分5号高光谱(GF5 AHSI)数据(三)——搜索光谱库》

RSD软件近期有更新(2019.12.18),下载专业版3.1.5或者标准版2.2.5可以获得最新的GF5 AHSI高光谱数据处理支持。

加QQ群136965427,这里发布和讨论有关RSD技术问题。

加企鹅758461012,原来的满了。

### 高分高光谱图像大气校正效果评价 高分GF5AHSI高光谱数据的大气校正是遥感数据分析中的关键步骤之一。通过大气校正,可以将传感器接收到的辐射亮度转换为地表反射率,从而减少大气散射吸收对影像质量的影响[^1]。大气校正的效果可以从以下几个方面进行评价: #### 1. **地表反射率准确性** 大气校正的主要目标是获得准确的地表反射率值。经过校正后,影像中地物的真实反射特性应更接近实际情况。对于GF5 AHSI数据,使用RSD软件的一键大气校正功能能够较好地实现这一目标[^1]。校正后的反射率值通常与标准地面实测数据或已知的地物反射特性进行对比,以验证其准确性。 #### 2. **波段一致性** 高光谱数据包含数百个波段,大气校正后需要确保各波段间的反射率变化一致且合理。例如,在VNIR(可见光-近红外)SWIR(短波红外)波段中,大气校正后的影像应能清晰反映地物在不同波长下的光谱特征[^3]。如果某些波段存在显著偏差,则可能表明校正过程存在问题。 #### 3. **噪声水平** 大气校正可能会引入一定的噪声,特别是在处理边缘波段或受大气影响较大的波段时。因此,评价校正效果时需关注校正后影像的信噪比(SNR)。高质量的大气校正算法应尽量降低噪声水平,同时保留地物的真实光谱信息[^2]。 #### 4. **视觉效果** 校正后的影像应具有更好的视觉效果,表现为地物边界更加清晰、色彩更加自然。此外,大气校正还能消除由大气散射引起的“灰霾”现象,使影像整体更为明亮锐利[^1]。 #### 5. **定量分析** 为了更科学地评价大气校正效果,可以通过以下方法进行定量分析: - 比较校正前后影像的地物光谱曲线,观察是否更接近理论值或实测值。 - 计算校正后影像的均方根误差(RMSE),评估其与参考数据的差异。 - 使用统计指标(如相关系数)衡量校正结果与真实地表反射率的匹配程度。 ```python # 示例代码:计算校正前后影像的RMSE import numpy as np def calculate_rmse(original, corrected): return np.sqrt(np.mean((original - corrected) ** 2)) # 假设originalcorrected分别为校正前后的影像数据 rmse_value = calculate_rmse(original, corrected) print(f"RMSE between original and corrected image: {rmse_value}") ``` ### 结论 高分AHSI高光谱数据的大气校正效果总体良好,能够显著提高影像的地表反射率精度视觉质量。然而,具体的校正效果还需根据实际应用场景需求进行进一步验证优化[^2]。
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