高光谱影像

高光谱成像是一门使用专用传感器同时捕捉多个窄波长数据的学科。高光谱数据通常表示为一个图像立方体，其中每个图像表示数十或数百个窄波长范围或光谱带中的一个。高光谱成像能够测量和分析区域或物体的光谱特征，用于农作物健康评估、环境退化监测和组织病理学等应用。

高光谱成像应用在哪里?

高光谱成像用于遥感、监视、机器视觉和医学成像等应用，主要目的是识别材料和探测物体、异常和过程。例如，遥感中的高光谱成像涉及利用卫星或航空图像探测和识别矿物、陆地植被和人造结构。

在医学成像中，对组织表面的高光谱成像分析可以为组织病理提供深刻的诊断信息。

高光谱图像处理是如何工作的?

高光谱成像首先使用高光谱图像传感器捕获一组图像，并将其表示为三维图像高光谱数据立方体。然后，可以使用各种图像处理算法对该数据立方体进行分析和处理，主要用于涉及分类、光谱匹配和分解的工作流程。

例如，一种常见的高光谱图像处理技术，最大丰度分类，用于根据图像中的光谱特征对像素进行分类，并将它们与对象或区域类(也称为端元类)相关联。

另一个常见任务涉及使用归一化差异植被指数或植被区域高光谱图像的NDVI值，并在该值上应用阈值来衡量该区域植被的相对健康状况。NDVI值越高，说明该地区植被越健康、密度越高。

MATLAB高光谱成像

的高光谱成像库在MATLAB^®提供了一组访问、预处理、分析和处理高光谱数据的功能和可视化功能。

的Hyperspectral Viewer应用程序实现高光谱数据的可视化和交互式探索。您可以以灰度图像的形式查看高光谱数据的各个波段，也可以查看数据的彩色复合表示形式。该应用程序还可以创建光谱配置文件，以识别高光谱数据中的构成元素。

高光谱成像库包含用于预处理、分析和解释高光谱数据的内置函数。它支持万博1manbetx的工作流降维，光谱分离，光谱匹配,分类通过以下技术波段选择，endmember提取，丰度图估计，归一化植被指数,异常检测．

MATLAB提供了支持高光谱成像工作流程的数据探索、可视化和算法开发工具。万博1manbetx此外,图像处理工具箱™提供一套全面的参考标准算法，可用于高光谱成像数据。