Чтение гиперспектральных данных
The hypercube функция читает гиперспектральные данные и возвращает hypercube объект. Объект содержит кубик гиперспектральных данных и связанные с ним свойства. Используйте функции объекта, чтобы удалить или выбрать необходимую гиперспектральную полосу, назначить новые значения пикселей, сгенерировать цветное изображение и записать гиперспектральные данные в формат файла ENVI (окружение визуализации изображений).
hcube = hypercube(filename)filename. Входным файлом может быть файл национальной передачи изображений (NITF), файл Hyperion level 1R (L1R), сохраненный в иерархическом формате данных (HDF), заголовок ENVI или файл изображений или файл с расширением текста метаданных (MTL), который содержит спутниковые данные со спутников наблюдения Земли (EO).
EO-1 гиперион
EO-1 Advanced Land Imager (EO-1 ALI)
Мультиспектральный сканер Landsat (Landsat MSS)
Ландсат Тематический Mapper (Landsat TM)
Landsat Расширенный Тематический Mapper Plus (Landsat ETM + )
Landsat Operating Land Imager/Тепловой инфракрасный сканер (Landsat OLI/TIRS)
Примечание
The hypercube функция считывает спутниковые данные, которые хранятся в формате файла размеченных изображений (GeoTIFF).
hcube = hypercube(___,wavelength)Wavelength свойство выхода hypercube объект.
hcube = hypercube(tifFile,wavelength)tifFile.
hcube = hypercube(image,wavelength)hypercube объект из куба гиперспектральных данных image и заданные значения центральной длины волны wavelength.
hcube = hypercube(image,wavelength,metadata)hypercube объект из куба гиперспектральных данных image, заданные значения центральной длины волны wavelengthи метаданные metadata. Можно использовать этот синтаксис для изменения Metadata свойство объекта гиперкуба.
Примечание
Эта функция требует библиотеки Image Processing Toolbox™ гиперспектральной визуализации. Можно установить библиотеку Image Processing Toolbox Hyperspectral Imaging Library из Add-On Explorer. Дополнительные сведения об установке дополнений см. в разделе Получение и управление Дополнений.
assignData | Присвоение новых данных кубу гиперспектральных данных |
cropData | Области сельскохозяйственных культур, представляющие интерес |
enviwrite | Запись гиперспектральных данных в формат файла ENVI |
selectBands | Выберите большинство информативных полос данных |
removeBands | Удалите спектральные полосы из куба данных |
colorize | Оценка цветного изображения гиперспектральных данных |
Считывайте гиперспектральные данные, хранящиеся в формате ENVI, в рабочую область. Создайте hypercube объект путем определения файла данных ENVI и связанного файла заголовка ENVI.
hcube = hypercube('paviaU.dat','paviaU.hdr');
Отображение свойств hypercube объект.
hcube
hcube =
hypercube with properties:
DataCube: [610×340×103 double]
Wavelength: [103×1 double]
Metadata: [1×1 struct]
Оцените изображение RGB из гиперспектральных данных с помощью colorize функция. Визуализация изображения RGB.
rgbImg = colorize(hcube,'Method','RGB'); figure imagesc(rgbImg) title('RGB Image of Data Cube')
Смотрите метаданные hypercube объект.
hcube.Metadata
ans = struct with fields:
Filename: "Y:\jobarchive\Bspkg20b\2020_06_16_h06m34s27_job1406120_pass\matlab\toolbox\images\supportpackages\hyperspectral\hyperdata\paviaU.hdr"
FileModDate: "25-Feb-2020 14:29:34"
FileSize: 654
Format: "HDR"
FormatVersion: ''
SensorType: [0×0 string]
Description: [0×0 string]
AcquisitionTime: [0×0 string]
RasterFormat: "ENVI"
Height: 610
Width: 340
Bands: 103
DataType: "double"
Interleave: "bsq"
HeaderOffset: 0
ByteOrder: "ieee-le"
BandNames: [0×0 string]
FWHM: []
Gain: []
Offset: []
ReflectanceGain: []
ReflectanceOffset: []
BadBands: []
CloudCover: []
SunAzimuth: []
SunElevation: []
Чтение данных формата ENVI в рабочую область путем определения файла заголовка, который содержит информацию о гиперспектральных данных. Связанный с ним двоичный файл данных ENVI должен храниться в той же папке, что и заголовочный файл ENVI.
hcube = hypercube('paviaU.hdr');Отображение свойств hypercube объект.
hcube
hcube =
hypercube with properties:
DataCube: [610×340×103 double]
Wavelength: [103×1 double]
Metadata: [1×1 struct]
Оцените изображение RGB из куба данных с помощью colorize функция. Увеличьте контрастность изображения RGB с помощью контрастного растяжения. Визуализация изображения RGB.
rgbImg = colorize(hcube,'Method','RGB','ContrastStretching',true); figure imagesc(rgbImg) title('RGB Image of Data Cube')
Присвойте новые значения центральной длины волны для гиперспектральных данных. Количество значений длины волны должно быть равно количеству полос в кубе гиперспектральных данных. Каждое значение длины волны должно быть уникальными значениями.
minWavelength = 500; maxWavelength = 1010; newWavelength = minWavelength:5:maxWavelength;
Создайте новую hypercube объект с новыми значениями длины волны.
newhcube = hypercube('paviaU.hdr',newWavelength);Постройте график старых и новых значений длины волны. Отобразите область значений длин волн.
figure plot(hcube.Wavelength,'o') hold on plot(newhcube.Wavelength,'or') xlabel('Band Number') ylabel('Wavelength') str1 = ['Original wavelength range: ' num2str(min(hcube.Wavelength)) 'nm to ' num2str(max(hcube.Wavelength)) 'nm']; text(5,1075,str1) str2 = ['New wavelength range: ' num2str(min(newhcube.Wavelength)) 'nm to ' num2str(max(newhcube.Wavelength)) 'nm']; text(5,1035,str2) legend('Original Values','New Values','Location','SouthEast')
Чтение изображения RGB в рабочую область. Изображение RGB содержит три спектральных канала: красный, зеленый и синий.
image = imread('peppers.png');Задайте значения центральной длины волны для красного, зеленого и синего каналов как 700, 530 и 470 нанометров (нм) соответственно.
wavelength = [700 530 470];
Создайте hypercube объект, использующий изображение и значения длины волны.
hcube = hypercube(image,wavelength)
hcube =
hypercube with properties:
DataCube: [384×512×3 uint8]
Wavelength: [3×1 double]
Metadata: [1×1 struct]
Считайте гиперспектральные данные в рабочую область и смотрите его свойства.
hcube = hypercube('paviaU.dat');Осмотрите Metadata свойство hypercube объект.
hcube.Metadata
ans = struct with fields:
Filename: "/mathworks/devel/bat/BR2021ad/build/matlab/toolbox/images/supportpackages/hyperspectral/hyperdata/paviaU.hdr"
FileModDate: "25-Feb-2020 03:59:34"
FileSize: 654
Format: "HDR"
FormatVersion: ''
SensorType: [0x0 string]
Description: [0x0 string]
AcquisitionTime: [0x0 string]
RasterFormat: "ENVI"
Height: 610
Width: 340
Bands: 103
DataType: "double"
Interleave: "bsq"
HeaderOffset: 0
ByteOrder: "ieee-le"
BandNames: [0x0 string]
FWHM: []
Gain: []
Offset: []
ReflectanceGain: []
ReflectanceOffset: []
BadBands: []
CloudCover: []
SunAzimuth: []
SunElevation: []
SolarIrradiance: []
EarthSunDistance: []
WavelengthUnits: "Nanometers"
Найдите и удалите пустые поля из метаданных.
metadata = hcube.Metadata; fields = fieldnames(metadata); indx = find(structfun(@isempty,metadata)==1); newMetadata = rmfield(metadata,fields(indx));
Установите значение для AcquistionTime поле на текущую дату.
currentDate = datestr(now,'yyyy-mm-dd');
newMetadata.AcquistionTime = currentDate;Создайте hypercube объект с новыми метаданными. The DataCube и Wavelength свойства новой hypercube объект аналогичен объекту входных данных.
nhcube = hypercube(hcube.DataCube,hcube.Wavelength,newMetadata);
Осмотрите Metadata свойство нового hypercube объект.
nhcube.Metadata
ans = struct with fields:
Height: 610
Width: 340
Bands: 103
DataType: "double"
Interleave: "bsq"
HeaderOffset: 0
ByteOrder: "ieee-le"
AcquistionTime: '2021-04-20'
WavelengthUnits: "Nanometers"
countEndmembersHFC | enviinfo | estimateAbundanceLS | fippi | h5read | hypermnf | hyperpca | inverseProjection | multibandread | multibandwrite | ndvi | nfindr | nitfread