开课时间：秋季学期
课程编号：E12006Z 课 时：40 学 分：2 课程属性：专业基础课 主讲教师：赵永超等
英文名称：Hyperspectral Remote Sensing and Data Processing
教学目的、要求
本课程为信号与信息处理专业和遥感信息工程专业研究生的专业基础课。主要讲授成像光谱(高光谱)遥感技术的基本原理、图像处理的关键技术以及应用实例等。包括：成像光谱遥感的基本物理基础，成像原理，光谱学与光谱处理，成像光谱图像的基本理解，成像光谱图像处理的数学基础，成像光谱图像预处理、高级处理与应用信息提取，成像光谱仪器与图像定标、检验，不确定性及其对策，应用实例，等等。
通过本课程的课堂讲授、专题讨论和实验等，使学生系统了解和掌握涉及高光谱数据的基本处理方法，掌握基于高光谱数据特征的地物信息提取的一般理论与相应技能，从而为从事后续相关研究工作奠定基础。
预修课程
遥感概论 摄影测量原理 仪器分析 线性代数 光学/应用光学
教 材
教材：
赵永超等，《高光谱遥感基础与数据处理》讲义
主要内容
内容提要：
第一章 绪论 (一)
高光谱遥感的基本概念、技术要素及科学要素、基本表达及本质。
第二章 绪论 (二)
高光谱成像模式与信息响应基本原理、技术发展及现状、数据特征、数据要素及数据处理的基本要点、高光谱遥感的应用实例示例等。
第三章 高光谱图像与光谱
高光谱图像的数据特点，高光谱图像的理解。光谱与成像光谱，高光谱遥感及数据处理的物理与数学基础(一、物理基础)，光谱学基础，辐射传输理论。
第四章 高光谱遥感及数据处理的物理与数学基础(二、数学基础)
高维数据的一般表达与运算，高光谱图像预处理/处理分析初步。
第五章 光谱与光谱数据分析
光谱数据的测量与预处理方法，光谱数据的主要构成因素，光谱数据的分析处理基本算法与工具。
第六章 高光谱图像的变换分析
彩色合成与波段管理，波段运算与统计，图像拉伸，滤波及自适应滤波，SRSSHF，特征提取与特征选择，高光谱图像的一些特定变换方法与基本算法，如主成分分析、MNF变换，FFT变换，凸面几何体投影变换等。
第七章 高光谱图像的分类算法1：通用分类算法
高光谱图像分类方法的特殊性及基本原理，通用监督与无监督分类算法等。
第八章 高光谱图像的分类算法2：端元提取与光谱填图
线性混合模型，高光谱图像的端元提取方法及选取，光谱填图的一些主要算法等。
第九章 高光谱图像的分类算法3：目标信息提取综合及光谱库的利用
光谱库的作用，光谱填图的通用流程，先验知识的作用，岩矿、水体、植被、土壤等目标识别与信息提取方法、效果示例等。
第十章 高光谱图像预处理初步(一)
高光谱图像成像恢复算法、辐射、光谱、空间预处理要求及基本知识。高光谱图像辐射、光谱、空间定标的基本要求、原理，定标基本方法，定标数据处理与应用等。
第十一章 高光谱图像预处理初步(二：辐射域预处理与定量化)
高光谱图像辐射预处理的基本技术体系与实现方法，相对辐射定标与校正，绝对辐射定标，定量化中的基本问题等。
第十二章 高光谱图像分析与处理进阶(一)
高光谱图像分析处理的基本技术体系与实现方法、图像优化方法等。
第十三章 高光谱图像分析与处理进阶(二、应用典例)
精准农业、矿产与找矿、水体与环境等与高光谱。
参考文献
主要参考书：
1． Freek van der Meer，Steven de Jong等主编，“Imaging spectrometry: basic principles and prospective applications”，Kluwer Academic Publishers, 2001
2． ASPRS, “Manual of Remote Sensing”，第3版第4卷，“Hyperspectral Remote Sensing”
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