揭秘Hyperion叶绿素、地表参数反演秘诀：ENVI和ERDAS的经验比值、一阶微分法宝典

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2023-12-02 23:05:41

高光谱遥感影像：利用经验比值法和一阶微分法获取地表信息

想象一下，你手里拿着一个强大的望远镜，可以穿透物体并揭示隐藏的信息。这就是高光谱遥感影像的强大之处。它是一种令人难以置信的技术，可以深入探索地球表面的奥秘。而经验比值法和一阶微分法就是两把钥匙，可以解锁这些隐藏的宝藏。

经验比值法：像侦探一样寻找线索

经验比值法就像一个侦探，通过仔细检查不同波段的反射率差异来寻找地表特征的线索。每个物体对不同波长的光都有独特的反应，而经验比值法巧妙地利用这一特性。它比较不同波段的反射率，就像比对指纹一样，从而识别地物并提取有价值的信息。

举个例子，植物对近红外波段的反射率很高，而土壤则较低。通过将近红外波段的反射率与红波段的反射率进行比较，我们可以计算出一个经验比值，该比值可以帮助我们区分植被和土壤。

一阶微分法：揭示隐藏的边界

一阶微分法则更像一个几何学家，它着眼于遥感影像的微妙变化，捕捉边缘、纹理和其他隐含的细节。它使用微积分的强大力量来计算每个像素的微小变化，从而揭示出肉眼难以察觉的特征。

想象一下，你有一幅森林的遥感影像。一阶微分法可以识别树冠和森林空地的边界，提取道路网络，甚至检测出地表上微妙的地貌特征。它就像一个探险家，深入未知领域，发现新的发现。

ENVI和ERDAS：你的遥感探测器

ENVI和ERDAS是遥感影像处理领域的两大巨头。它们为经验比值法和一阶微分法提供了强大的工具，让你轻松驾驭高光谱遥感影像的奥秘。

经验比值法和一阶微分法：各有所长

经验比值法和一阶微分法就像遥感影像处理中的两种超级英雄，各有各的优势：

经验比值法： 简单易用，对数据要求不高，对不同光谱特征的地物具有较强的适应性。
一阶微分法： 无需选择特定波段组合，对数据要求不高，对不同光谱特征的地物具有较强的适应性。

但是，就像任何超级英雄一样，它们也各有短板：

经验比值法： 需要根据具体应用场景选择合适的波段组合，可能存在非线性关系影响精度。
一阶微分法： 容易受到噪声干扰，对几何精度要求较高。

选择你的武器：何时使用哪种方法

哪种方法适合你的任务？这取决于你的具体目标和数据特性：

经验比值法： 适用于对光谱特征有明显差异的地物，如植被、水体、岩石。
一阶微分法： 适用于提取边界、纹理和地貌特征等几何信息。

代码示例

使用 ENVI 和 ERDAS 实施经验比值法和一阶微分法的 Python 代码示例：

# ENVI 经验比值法
import envi
img = envi.open('my_image.hdr')
nir_band = img.get_band(4)
red_band = img.get_band(3)
ndvi = (nir_band - red_band) / (nir_band + red_band)

# ERDAS 一阶微分法
import erdas
img = erdas.open('my_image.img')
dx = erdas.derivation(img, 'SobelX')
dy = erdas.derivation(img, 'SobelY')
gradient = np.sqrt(dx**2 + dy** 2)