2.數(shù)據(jù)格式與文件結(jié)構(gòu)

高光譜相機(jī)常用的保存格式是 ENVI 標(biāo)準(zhǔn)格式，包括 .hdr 和 .raw 兩個(gè)文件，部分設(shè)備還會附帶 .dci 采集信息文件。

2.2 ENVI 格式介紹（.hdr + .raw）

hdr 保存元信息（波長、大小、數(shù)據(jù)類型等）介紹

.hdr 文件是純文本，由 ENVI 標(biāo)準(zhǔn)定義，記錄整個(gè)高光譜圖像的所有關(guān)鍵信息samples（寬度 W）

· lines（高度 H）

· bands（光譜數(shù)）

· interleave（存儲方式，如 BIP/BSQ/BIL）

· data type（數(shù)據(jù)類型，例如 uint16, float32）

· wavelength（每個(gè)波段對應(yīng)的波長）

· sensor type（傳感器類型）

.raw 保存光譜數(shù)據(jù)矩陣介紹

.raw 是一個(gè)純二進(jìn)制文件，記錄了所有像素與波段的原始數(shù)字量化值。它只包含數(shù)據(jù)本身，不含尺寸、波長等信息，必須配合 .hdr 文件使用。

數(shù)據(jù)一般按以下三種方式之一存儲：

· BSQ（按波段存儲）

· BIL（按行存儲）

· BIP（按像素存儲）

不同存儲方式對讀取速度和數(shù)據(jù)處理效率可能有影響。

.dci 保存數(shù)據(jù)采集信息介紹

高光譜相機(jī)會生成自定義的 .dci 文件，記錄：

· Camera（相機(jī)型號）

· R\G\B（數(shù)據(jù)采集時(shí)的RGB）

· ExposureTime(曝光時(shí)間)

· Gain（增益）

· ObjectDistance移動平臺速度或步長（推掃相機(jī)）

· POS:

· longitude 、latitude （經(jīng)緯度）

· altitude （海拔高度）

· height （相對高度）

此文件主要服務(wù)于實(shí)驗(yàn)記錄，通常不參與數(shù)據(jù)處理。

地面高光譜相機(jī)                                                        機(jī)載高光譜相機(jī)                

2.2數(shù)據(jù)維度（H × W × Bands）

高光譜成像*終形成三維數(shù)據(jù)立方體：

· H（Height）：圖像高度

· W（Width）：圖像寬度

· Bands（波段數(shù)）：每個(gè)像素具備多少維光譜

因此高光譜數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于普通圖像，也是后續(xù)算法設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn)來源之一。

2.3常見采集模式與影響（推掃 vs 面陣）

高光譜相機(jī)的采集方式主要分為推掃（線掃）和面陣（快照）兩大類，每種方式適用于不同應(yīng)用場景。

1）推掃式高光譜相機(jī)

也叫線陣相機(jī)，每次只采集一條線（X 方向），在樣品或相機(jī)移動過程中完成 Y 方向掃描。成像過程為：每次成一條線上的像后（X方向），在檢測系統(tǒng)輸送帶前進(jìn)的過程中，排列的探測器掃出一條帶狀軌跡從而完成縱向掃描（Y方向）。綜合橫縱掃描信息就可以得到樣品的三維高光譜圖像數(shù)據(jù)。

成像原理：

· 相機(jī)內(nèi)部有一個(gè)狹縫

· 光經(jīng)過光柵分光后投射到線陣探測器

· 運(yùn)動平臺（或傳送帶）推動樣品，使相機(jī)逐行掃描

· *終形成完整高光譜立方體

特點(diǎn)：

光譜分辨率高
噪聲低
適合工業(yè)流水線、農(nóng)作物掃描、實(shí)驗(yàn)室推掃等

2）面陣高光譜相機(jī)

也叫 快照式高光譜相機(jī)，一次曝光即可獲取所有空間維度。

常見技術(shù)包括：

· 分光棱鏡陣列

· 多分區(qū)濾光片（如 IMEC）

· 多通道分束系統(tǒng)

3.數(shù)據(jù)讀取與可視化

高光譜數(shù)據(jù)的讀取及可視化，可以使用集成好的高光譜遙感軟件直接處理，亦可使用python或MATLAB等自行編程讀取處理，原始高光譜曲線是DN值信息，DN 就是相機(jī)探測器把光信號轉(zhuǎn)成的數(shù)字值，本質(zhì)上是“像素灰度”。它不是物理量，因此需要轉(zhuǎn)換為反射率或輻射度數(shù)據(jù)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理。以下為簡單代碼讀取案例。

3.1讀取示例

Python 讀取高光譜圖像示例代碼

MATLAB 讀取高光譜圖像代碼

3.2彩色合成

真彩色合成（True Color）

選擇對應(yīng)人眼的波長：

· R = 660 nm

· G = 550 nm

· B = 450 nm

呈現(xiàn)出的畫面與肉眼視覺一致。

適用于：自然景物、農(nóng)業(yè)遙感、人類可見光范圍分析。

假彩色合成（False Color）

選擇具有代表性的其他波段，例如：

· R = 800 nm（近紅外）

· G = 660 nm

· B = 550 nm

近紅外表現(xiàn)植物生理狀況，因此常用于：植被健康監(jiān)測、目標(biāo)高光譜增強(qiáng)、地物分類

假彩色能夠強(qiáng)化某些光譜差異，是高光譜數(shù)據(jù)特有的優(yōu)勢。

真彩色合成                                                           假彩色合成            

3.3光譜曲線繪制

高光譜圖像中，每個(gè)像素點(diǎn)對應(yīng)一條光譜曲線。
在軟件中點(diǎn)擊任意位置即可看到其光譜反射率/輻亮度隨波長變化情況。亦可選擇區(qū)域及無規(guī)則圖像，將roi等的所有像素點(diǎn)進(jìn)行平均。

結(jié)語

高光譜成像看似“高冷”，但本質(zhì)上，它只是用更細(xì)致的方式去觀察世界：不僅看形狀、看顏色，更能看到物質(zhì)在光譜維度里的真實(shí)樣子。希望這篇文章能幫助你在認(rèn)識高光譜技術(shù)的道路上邁出更扎實(shí)的一步。下一節(jié)我們將介紹高光譜圖像的預(yù)處理方法。