使用光谱检测目标 (影像分析工具)
汇总
识别图像中与光谱特征匹配的像素。
用法
该工具计算每个像素的匹配分数并输出匹配分数栅格。
此工具支持若干种光谱输入形式，包括从光谱库浏览器窗格或光谱查看器工具创建的 Esri 光谱库文件 (
.esl)，或从训练样本管理器窗格生成的要素类。如果库文件包含多个光谱特征，则输出为多波段栅格。
如果输入光谱来自光谱库文件（
.esl或.sli），则若波段数不匹配，将使用波段平均法实施光谱重采样。 也可使用重采样库光谱工具对光谱重采样。如果光谱数据来自反射率值介于 0 到 1 之间的光谱库，比如 USGS 光谱库，则输入表面反射率栅格也必须包含 0 到 1 之间的值。
如果输入图像并不介于 0 到 1 之间，比如 8 位或 16 位，则建议使用光谱查看器工具从图像收集材料的光谱特征。 可选择性地选中移除连续谱参数，对光谱进行归一化处理。
下面描述的检测方法参数选项允许您计算输入图像与光谱特征文件之间的匹配得分：
SAM - 光谱角度匹配法可测量目标光谱与像素光谱之间的角度。 此选项对照明变化不敏感。
SID - 光谱信息散度法可测量目标光谱除以像素光谱后的概率分布之间的散度。 该选项在识别混合像素光谱方面十分有效。
SID-SAM - 计算光谱信息散度得分与光谱角度匹配得分正切的乘积。 与单独的 SID 和 SAM 选项相比，此选项具有更好的区分能力。
NS3 - 归一化光谱相似性法基于欧氏距离和光谱角度匹配得分计算光谱匹配得分。 此选项具有较高识别能力，但是要求大量参考数据才能实现较高精度。
ACE - 自适应余弦估值器方法可在对背景噪声进行归一化后估计目标矢量（表示感兴趣的对象）和像素的光谱特征之间的相似性。 当高光谱影像具有明显的背景杂波时，请使用此选项。
CEM - 约束能量最小化方法使用有限脉冲响应 (FIR) 滤波器，当光谱与目标光谱更相似时，该滤波器对像素光谱的响应更大。 当背景噪声最小时使用此选项。
MF - 匹配滤波器 (MF) 方法使用 FIR 滤波器，当光谱与减去均值的目标光谱相似度更高时，该滤波器对减去均值的像素光谱的响应更大。 当背景噪声为附加高斯白噪声时，请使用此选项。
当勾选移除连续谱参数时，将使用连接局部光谱最大值的直线段在光谱顶部拟合凸包。 为了移除连续谱，会将其分割为图像和输入光谱中的每个像素对应的实际光谱。 这样可以基于常用基线比较吸收要素。
参数
| 标注 | 说明 | 数据类型 |
|---|---|---|
|
输入栅格 |
多波段图像。 当目标光谱是库文件时需要波长信息，并且如果目标光谱数据来自光谱库，则推荐使用表面反射率栅格。 |
Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; Raster Dataset; Mosaic Dataset |
|
输入光谱文件 |
光谱特征文件。 输入可以是包含光谱特征的光谱库文件，或从训练样本管理器创建的要素类。 |
Feature Layer; File |
|
输出得分栅格 |
包含来自输入图像和光谱特征文件的匹配得分的栅格数据集。 当输入栅格具有多个光谱特征时，输出栅格将是多波段，每个特征一个波段。 匹配得分是介于1到1之间的浮点数，其中接近1的大数值属于高概率匹配。 使用文件扩展名指定输出格式，比如 |
Raster Dataset |
|
检测方法 （可选） |
指定用于计算来自输入图像和光谱特征文件的匹配得分的方法。 所有分数均从 0 到 1 进行归一化，其中分数越高，匹配越好。
|
String |
|
移除连续谱 （可选） |
指定光谱是否将基于图像或参考数据归一化。
|
Boolean |
环境
像元对齐, 像元大小, 压缩, 当前工作空间, 地理变换, NoData, 输出配置关键字, 输出坐标系, 范围, 金字塔, 栅格统计, 重采样方法, 临时工作空间, 捕捉栅格, 切片大小, 并行处理因子
许可信息
- 基本: 需要 Image Analyst
- 标准: 需要 Image Analyst
- 高级: 需要 Image Analyst