实验数据与预处理

实验数据是一幅1995年采集的机载可见光/红外成像光谱仪（Airborne Visible Infra－red Imaging Spectrometer，AVIRIS）高光谱遥感影像，位于美国内华达州一处金矿和赤铜矿矿区，也是非常有名的地质遗址。该AVIRIS影像拥有224个波段，光谱分辨率为10nm，空间分辨率为20m，光谱范围400～2500nm（Bordman et al.，1995；Yang Ke－ming et al.，2007）。本实验使用了该AVIRIS影像的后50个波段数据，波谱范围1900～2500nm，图幅400×350像素，如图3.3所示。

图3.3 研究区域的AVIRIS高光谱遥感影像

原始AVIRIS影像包含了太多的噪声等信息，包括来自电离层电磁辐射的干扰、传感器增益补偿等，严重影响了图像的纯净度，对于进行的光谱线性分解将会产生极大的干扰。因此，在用于研究之前，先进行了图像去噪等白化预处理，采用了高光谱影像最常用的最小噪声分离（Minimum Noise Fraction，MNF）技术，它能有效地分离噪声和非噪声部分。对AVIRIS影像进行白化去噪、去相关性等处理之后，就可以尽可能地减少噪声等因素对端元信息提取，提高丰度反演和图像分类的精度。原始影像和MNF去噪后的灰度影像如图3.4所示。

图3.4 AVIRIS高光谱原始影像（a）和经MNF变换后的影像（b）

对AVIRIS高光谱遥感影像进行白化去噪、去相关性等处理之后，就可以尽可能地减少噪声等因素对微量信息提取的影响，从而尽可能地提高处理精度。然后就可以对端元数目的计算和提取，建立端元库，通过线性光谱分解实现丰度反演和影像分类。