高光谱影像

高光谱成像是一门学科，它使用专门的传感器同时捕捉多个狭窄波长的数据。高光谱数据通常表示为一个图像立方体，其中每个图像代表数十或数百个狭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，可用于农业作物健康评估、环境退化监测和组织病理学等应用。

高光谱成像在哪里使用?

高光谱成像用于遥感、监视、机器视觉和医疗成像等应用，其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使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，组织表面的高光谱成像分析可以为组织病理学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、光谱匹配和解混合的工作流程。

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

的另一个常见任务涉及使用归一化植被指数或植被区域高光谱图像的NDVI值，并在该值上设置阈值，以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

的高光谱影像库在MATLAB^®提供了一组用于访问、预处理、分析和处理高光谱数据的功能和可视化功能。

的高光谱查看器应用程序支持高光谱数据的可视化和交互式探索。您可以将高光谱数据的各个波段视为灰度图像，也可以查看数据的彩色复合表示。该应用程序还支持创建光谱配置文件，以便识别高光谱数据中的组成元素。

高光谱成像库包含预处理、分析和解释高光谱数据的内置功能。它支持的工作流程降维，光谱分离，光谱匹配,分类通过以下技术波段选择，endmember提取，丰富的地图估计，归一化植被指数,异常检测．

MATLAB为数据探索、可视化和算法开发提供了工具，支持高光谱成像工作流程。此外,图像处理工具箱™提供一套可用于高光谱成像数据的综合参考标准算法。