多种高光谱数据格式的读写和可视化
- 培训职业
- 2025-05-05 17:10:12
在深入探讨了Python中多光谱数据分析方法之后，我们将继续关注高光谱分析和应用的实例，特别是涉及到数据读取、可视化以及常用数据集的介绍。本文旨在为读者提供在Python环境下处理高光谱数据的指南，特别是针对不同格式数据的读写操作，并展示数据可视化的实践。
首先，我们将探讨MATLAB格式高光谱数据的读写方法。Urban数据集是高光谱分解研究中的经典案例，包含307x307个像素，每个像素对应2x2平方米的区域。数据覆盖了从400nm到2500nm的210个波长，光谱分辨率为10nm。在数据处理中，我们通常会去除特定通道（如大气影响的通道），保留162个通道进行后续分析。Urban数据集包含了Ground Truth，共分为3个版本，每个版本包含4、5或6个端元。通过这些端元，我们可以进行数据的分类和识别。
接下来，我们介绍ENVI格式数据的读写。Cuprite数据集是高光谱解混研究中基准的数据集之一，它覆盖了内华达州拉斯维加斯的Cuprite地区，包含188个通道，波长范围从370nm到2480nm。数据中包含14种矿物，通过去除噪声通道和吸水通道，我们保留了12个端元来描述不同矿物的特性。使用spectral库可以方便地读取并处理ENVI格式数据。
对于Tiff格式数据，以Pavia University为例，它是通过ROSIS传感器在意大利北部帕维亚上空采集的数据，包含103个波段，图像尺寸为610x610像素。在数据处理前，需要处理空值问题。gdal库是一个强大的遥感数据处理工具，支持多种数据格式，可以进行数据投影、重采样、裁剪等操作，是数据处理中不可或缺的工具。
在CSV格式数据的读取方面，印度松树数据是一个由AVIRIS传感器在印第安纳州西北部采集的场景，包含145x145像素和224个光谱反射带，波长范围从0.4到2.5×10^(-6)米。该数据集包含农业和森林植被等场景，以及道路、铁路等人工结构。通过去除特定吸水区域的谱带，我们可以减少数据量并提高分析效率。
最后，我们探讨H5格式数据读取，Jasper Ridge数据集是一个流行的数据集，包含512x614像素和从380nm到2500nm的224个通道。光谱分辨率为9.46nm。经过特定通道的去除后，保留198个通道进行分析。在Jasper Ridge数据集中，我们关注的四个潜在端元有助于理解特定环境的特征。
本文旨在提供一个全面的指南，帮助科研人员和数据分析师在Python环境下有效处理高光谱数据，包括数据读取、可视化以及常用数据集的应用。通过掌握这些基本操作，可以为后续的高光谱数据分析和应用奠定坚实的基础。
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