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2.數據格式與文件結構

高光譜相機常用的保存格式是 ENVI 標準格式，包括 .hdr 和 .raw 兩個文件，部分設備還會附帶 .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、數據類型等）介紹

.hdr 文件是純文本，由 ENVI 標準定義，記錄整個高光譜圖像的所有關鍵信息samples（寬度 W）

· lines（高度 H）

· bands（光譜數）

· interleave（存儲方式，如 BIP/BSQ/BIL）

· data type（數據類型，例如 uint16, float32）

· wavelength（每個波段對應的波長）

· sensor type（傳感器類型）

.raw 保存光譜數據矩陣介紹

.raw 是一個純二進制文件，記錄了所有像素與波段的原始數字量化值。它只包含數據本身，不含尺寸、波長等信息，必須配合 .hdr 文件使用。

數據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據處理效率可能有影響。

.dci 保存數據采集信息介紹

高光譜相機會生成自定義的 .dci 文件，記錄：

· Camera（相機型號）

· R\G\B（數據采集時的RGB）

· ExposureTime(曝光時間)

· Gain（增益）

· ObjectDistance移動平臺速度或步長（推掃相機）

· POS:

· longitude 、latitude （經緯度）

· altitude （海拔高度）

· height （相對高度）

此文件主要服務于實驗記錄，通常不參與數據處理。

地面高光譜相機                                                        機載高光譜相機                

2.2數據維度（H × W × Bands）

高光譜成像最終形成三維數據立方體：

· H（Height）：圖像高度

· W（Width）：圖像寬度

· Bands（波段數）：每個像素具備多少維光譜

因此高光譜數據量遠大于普通圖像，也是后續算法設計的挑戰來源之一。

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用場景。

1）推掃式高光譜相機

也叫線陣相機，每次只采集一條線（X 方向），在樣品或相機移動過程中完成 Y 方向掃描。成像過程為：每次成一條線上的像后（X方向），在檢測系統輸送帶前進的過程中，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據。

成像原理：

· 相機內部有一個狹縫

· 光經過光柵分光后投射到線陣探測器

· 運動平臺（或傳送帶）推動樣品，使相機逐行掃描

· 最終形成完整高光譜立方體

特點：

光譜分辨率高
噪聲低
適合工業流水線、農作物掃描、實驗室推掃等

2）面陣高光譜相機

也叫 快照式高光譜相機，一次曝光即可獲取所有空間維度。

常見技術包括：

· 分光棱鏡陣列

· 多分區濾光片（如 IMEC）

· 多通道分束系統

3.數據讀取與可視化

高光譜數據的讀取及可視化，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 就是相機探測器把光信號轉成的數字值，本質上是“像素灰度"。它不是物理量，因此需要轉換為反射率或輻射度數據在進行數據分析處理。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）

選擇對應人眼的波長：

· R = 660 nm

· G = 550 nm

· B = 450 nm

呈現出的畫面與肉眼視覺一致。

適用于：自然景物、農業遙感、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

近紅外表現植物生理狀況，因此常用于：植被健康監測、目標高光譜增強、地物分類

假彩色能夠強化某些光譜差異，是高光譜數據特*的優勢。

真彩色合成                                                           假彩色合成            

3.3光譜曲線繪制

高光譜圖像中，每個像素點對應一條光譜曲線。
在軟件中點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。亦可選擇區域及無規則圖像，將roi等的所有像素點進行平均。

結語

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