13 PIE-Hyp参量反演

Posted 2020-12-21 piesat

PIE-Hyp参量反演

 

高光谱数据波谱分辨率高，可精确识别地物波谱特征，捕捉同种地物间微小差别，为地物的定量反演提供帮助，因而高光谱应用范围极其广泛。

在地质学领域中，矿物中金属离子Fe³⁺、Fe²⁺、Mn²⁺的电子跃迁在可见光、近红外光谱区域形成典型的光谱波形，矿物中官能团OH^-、CO₃^2-及Si-O键等的振动在短波红外光谱区域形成一系列的吸收特征，这些诊断性的吸收特征构成成像光谱识别矿物的理论基础。在土壤有机质含量、离子含量、湿度及土壤侵蚀与退化等土壤研究方面，高光谱遥感数据提供了连续窄波段的短波红外光谱信息，使得土壤评价与监测有了更强有力的工具。

PIE-Hyp定量反演模块中基于连续统去除算法和一阶微分算法处理反射率数据，利用多元逐步线性回归法建立物质的定量反演模型供用户选择。PIE-Hyp定量反演模块中模型属于线性模型，高光谱定量反演模块需用户自己建立线性模型来提供相应的模型参数，应准确对应建模时的波段所对应的波长。

1.主要内容

通过PIE-Hyp对原始影像进行参量反演。

2.学习目标

• 熟练掌握参量反演操作过程。

3.使用数据

序号	数据名称	数据说明
1	Cup99hy.tiff	原始影像
2	CupriteRefiectance.dat	叶绿素a浓度计算数据文件

 

4.参量反演操作

在"定量应用"标签下的"参量反演"组，单击【定量反演】按钮，弹出"定量反演"对话框，如下图所示：

图 31 定量反演对话框

• 输入文件：输入待进行处理的高光谱影像；

点击【…】按钮，弹出输入数据信息对话框；

图 32 定量反演输入数据对话框

• 通过"选择输入文件"中的文件列表选择文件或者通过单击【导入文件】按钮打开输入文件选择对话框选择输入外部文件；
• 单击"选择空间子集"右下端的【…】按钮打开空间子集选择对话框，可通过缩放红色方框或者手动输入待处理的空间范围；
• 单击"选择光谱子集"右下端的【…】按钮打开波段子集选择对话框，可通过波段列表选择待处理的波段子集，至少需要选择2个波段；
• 单击【确定】按钮，文件及空间波谱子集选择完成，返回到定量反演对话框。

• 输出文件：设置输出反演结果的保存路径及文件名；
• 反演模型参数：单击【参数设置】按钮，弹出参数设置对话框。

图 33 参数设置对话框

• 选择算法：设置处理算法，包括原始数据、一阶微分、连续统去除三种处理算法，选择原始数据为反射率数据，或者结合图谱分析中各类变换操作后的输出数据作为原始数据输入，一阶微分和连续统去除是在反射率功能上直接进行一阶微分或连续统去除处理；
• 设置常数项：输入反演模型的常数项，即提取的地物元素计算公式中的常数项数值；
• 设置自变量：设置自变量系数和自变量。自变量系数设置的是模型中相应波段的系数，可通过【选择】按钮，选择与系数相对应的自变量（波段）；单击【添加】按钮，即可将选择的自变量添加到自变量列表中；选中自变量列表中的自变量，单击【删除】按钮即可删除选中的自变量；
• 参数设置完成后，单击【确定】按钮，返回到定量反演对话框。

1. Fe³⁺含量反演模型
   1. 原始光谱模型表达式：R²=0.768，adjusted R²=0.718，RMSE=0.56

Fe³⁺=3.001-142.147*b38(732.07nm )+61.473*b44(793.13 nm)-203.345*b25

(599.80 nm)+281.072*b28(630.32 nm)-2.8*b215(2304.71 nm)-100.675*b24

(589.62 nm)

1. 一阶微分模型表达式：R²=0.711，adjusted R²=0.661，RMSE=0.614

Fe³⁺=2.543-2498.9*b15(498.04nm)+1933.03*b114(1285.76nm)-6529.17*b151

( 1659.000nm)+7321.59*b152(1669.100nm)-1740*b134 (1487.530nm)

1. 连续统去除模型表达式：R²=0.767，adjusted R²=0.677，RMSE=0.838

Fe³⁺=-9.171-53.797*b19(538.74nm)-165.898*b97(1114.19nm)+25.284*b47(823.65nm)-29.188*b53(884.704nm)+51.085*b92(1063.79nm)+120.481*b99(1134.38)+105.3*b15(498.04nm)-46.792*b13(477.69)+15.413*b205(2203.83nm)

1. 有机质含量反演模型

（1）原始光谱模型表达式：R²=0.863，adjusted R²=0.845，RMSE=0.159

SOM=3.448+2.029*b41(762.600nm )+71.088*b52(874.530nm)+7.396*b53(884.704nm)-95.985*b54(894.880nm)-22.185*b85(1027.16nm)+28.911*b93(1073.889nm)

（2）连续统去除模型表达式：R²=0.883，adjusted R²=0.874，RMSE=0.163

SOM=8.79-4.341*b40(752.425nm)+13.231*b52(874.530nm)-16.870*b54(894.880nm)

所有参数设置完成后，点击定量反演对话框上的【确定】按钮，进行反演操作。

5.操作技巧

暂无。

6.常见问题

问题1：颜色指数反演对输入的高光谱影像有何要求？

解决办法：输入影像应为经过大气校正的反射率数据。

问题2：营养状态指数反演对输入的数据有何要求？

解决办法：将反演叶绿素a浓度功能的输出结果作为该项的输入。

7.复习题思考

(1) 使用课程提供的课后练习数据，实践参数反演过程。