数值型数据举例20个

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让我们深入探讨一下高光谱图像数据的基础知识。本期内容旨在帮助大家理解不同类型高光谱数据间的差异和用途。

高光谱原始数据解析

我们来了解一下高光谱原始数据。这些数据是无量纲的，除了光谱之外都未经校准。它们通常以数字或DN（计数）表示。在不同照明条件下或使用不同采集参数获取的数据，不能直接进行比较，除非进行进一步处理以补偿这些差异。

高光谱辐射数据详解

高光谱辐射数据则是以物理意义的微辐射（单位面积每单位立体角的功率）单位来衡量。它们与被扫描物体发射或反射的能量有关，但数据也受到大气效应和照明条件变化的影响。

高光谱反射数据的重要性

相对于前两者，高光谱反射数据则更加关注物体的物理属性，与照明条件或高光谱仪器差异无关。这类数据可以直接比较在不同测量条件下或使用不同高光谱仪器获取的数据，是材料识别和分析的理想选择。

那么，这些数据的背后是什么呢？在探讨高光谱数据类型之前，我们先来回顾一下高光谱数据的构成。每一个组成部分都会影响高光谱成像仪捕捉的数据。

高光谱成像需要宽带电磁辐射源（即照明）、要扫描的对象以及高光谱成像仪。图1展示了一个示例，其中高光谱成像仪正在监测被阳光照射的树木。

照明的影响

所有形式的宽带照明，无论是太阳光还是人造光，其强度都会随波长变化。图2展示了太阳辐射照射下的亮度，而图3则展示了两种台式照明系统照亮的辐射度。

物体与成像的关系

物体的化学成分决定了它与各种波长入射光的相互作用，决定了哪些波长的光被吸收、透射或反射。这种相互作用是高光谱成像测量的基础。

高光谱成像仪的角色

高光谱成像仪本身在不同波长下的效率也不同。图4显示了一台相机的光谱响应图。

回到我们的主题，图1中所示的每个因素都会影响记录的高光谱数据。接下来，我们将解释不同的高光谱数据模式是如何包含或消除这些影响的。