高分五號02星搭載了一臺60公里幅寬、330譜段、30米解析度的可見短波紅外高光譜相機（AHSI），可見近紅外（400~1000nm）和短波紅外光譜（1000~2500nm）解析度分別達到5奈米和10奈米。單看引數效能優越，忍不住想試試利用這個資料進行地物識別。

本文介紹利用光譜分析方法從高分五號02星AHSI的反射率影像（可見近紅外VN、短波紅外SW組合的330個波段影像）上識別一些地物資訊，如雲層、農作物等地物資訊。在ENVI5.6下（ENVI5.3.1及以上版本類似）操作完成，主要包括壞波段標識、端元波譜獲取、光譜分析地物識別步驟。

注：可訪問 envi.geoscene.cn/envi_license 獲取最新ENVI5.6.3軟體試用。

1壞波段標識（選做）

AHSI反射率影像中有一些波段有一些條帶噪聲（豎條帶或者橫條帶），主要集中在短波紅外SW中，如下圖所示，這些條帶噪聲對識別結果有一定影響，得到的結果也可能存在豎條帶或者橫條帶的類別，如果不影響最終應用可忽略。感興趣的可以嘗試用可見近紅外VN波段，”壞波段”會更少一些。

圖1：部分波段上的條帶噪聲

可在ENVI中標註為bad bands不參與光譜分析，這些波段目前沒有在官方渠道上公佈，可通過波譜曲線辨別，如下圖所示，有一個波段值非常高滑鼠定位到這個點，從左邊就可以獲取該波段。定位畫素點波譜曲線可通過地物識別結果進行定位。

圖2：通過畫素點波譜曲線定位“壞波段”

(1)顯示AHSI反射率影像的圖層上右鍵選擇 View metadata，開啟Edit metadata。

(2)切換到Spectral選項，在Bad Bands List點選按鈕，按住Ctrl選擇需要標識Bad bands的波段。這裡選擇標識202、263、264、271、274、277、269、320、325、326。

（3）點選Ok完成標識。

注：經過FLAASH大氣校正的反射率影像上已經自動標識了一些水汽吸收波段為壞波段，這些波段全是0值或者噪聲非常大。

圖3：標識Bad Bands

2獲取端元波譜

端元波譜實際就是需要識別地物的波譜樣本，可以通過很多種方式獲取，包括標準波譜庫、波譜儀實測、影像上獲取等。其中影像獲取也有多種方式，最簡單的方式就是從影像上選擇感興趣區（ROI），獲取感興趣的平均波譜曲線作為端元波譜，本文采用這種方式。

(1)在ENVI中，開啟Roi Tool工具，通過目視解譯方式繪製需要識別的地物。

(2)通過目視判讀，真彩色合成識別和繪製雲層、作物1、作物2和作物3 四類需要識別的地物，數量不用太多，需要準確。

注：在繪製雲層時候，按住Ctrl+滑鼠左鍵開啟魔術棒，使用魔術棒繪製更便捷。

圖4：繪製ROI感性興趣

（3）開啟/Classification/Endmember Collection工具，在檔案選擇對話方塊中選擇AHSI反射率影像。

注：如果影像有背景，可以在此對話方塊中生成或使用掩膜檔案。

（4）在Endmember Collection面板裡，選擇Import->from ROI/EVF from input file，選擇前面選擇的感興趣區。

（5）在Endmember Collection面板裡，點選Plot按鈕繪製感興趣的平均波譜曲線。

這裡繪製得到的四種地物波譜曲線，三種作物都是未知型別。為了識別三種未知作物型別，一種方法是參照實際調查結果，另外一種方法是用已知的波譜庫去識別，採用的工具為/Spectral/Spectral Analyst。這裡沒有相應的農作物波譜庫檔案，不對採集的端元波譜做波譜識別。

圖5：Endmember Collection面板和平均波譜曲線

3光譜分析地物識別

光譜分析有很多演算法，比較常用的是波譜角製圖（Spectral Angle Mapper,SAM）。ENVI中可以直接在Endmember Collection中進行SAM分析，也可以開啟Classification/Supervised Classification/Spectral Angle Mapper Classification工具。

Endmember Collection中可以預覽，還可以分別為每一類單獨設定波譜角閾值。本文直接在Endmember Collection中進行SAM地物識別。

（1）接著上一步開啟的Endmember Collection面板，選擇Algorithm-> Spectral Angle Mapper。

（2）點選Apply，彈出Spectral Angle Mapper引數面板。

• Set Maximum Angle：設定最大波譜角閾值（0~1.0），以弧度為單位。這裡可以統一設定一個閾值，也可以分別為每一類設定閾值。這裡閾值越小，識別精度越高。
• Output Rule Images：是否輸出規則檔案。規則檔案就是生成波譜角為畫素值的影象檔案，選擇輸出可以採用密度分割方式進行分類，也可以作為獲取閾值的一個參考。

圖6：Spectral Angle Mapper引數面板

(3)點選Previw可以預覽識別結果，點選OK進行處理。

結果為分類結果檔案，可以進行小斑點去除、結果編輯、精度驗證、分類轉向量等後續的處理，本文就不進行進一步的介紹。

4 總結

將識別的結果與AHSI反射率影像疊加顯示，得益於330多個波段，通過目視判讀識別精度還是挺不錯的。

圖7：SAM識別結果（區域性）