基于场景光谱库的高光谱影像模拟

高光谱影像能够获取地物精细的光谱信息,是地物精细识别、参数高精度反演的数据源。然而,高光谱传感器由于其自身的特征,往往覆盖周期较长,从而限制了其应用推广。为了提高高光谱影像的时效性,研究人员开展了大量高光谱影像模拟的研究,然而已有的大多数方法是基于标准光谱库,与实际的场景光谱存在较大差异。本文构建了一种基于场景光谱库的高光谱影像模拟方法,并提出一种基于归一化植被指数(NDVI)的光谱匹配算法,提升了模拟的速度和精度。该方法以山东省德州市西南部为试验区进行实验验证,以高分一号(GF-1)WFV多光谱数据为模板影像对高分五号(GF-5)AHSI载荷数据进行了模拟,并且同传统的模拟方法进行了对比分析。分析结果表明:建立的新方法模拟结果表现良好,283个有效波段的平均R^(2)为0.69,相较于基于类别匹配的传统模拟方法提升了0.16,但各波段的模拟效果存在差异,其中在第71波段处模拟效果最佳,R^(2)达到了0.81,比基于类别匹配的模拟方法增加了0.18;在运行效率方面,该方法模拟时间大大缩短,模拟速率提高了75%。