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Procesamiento de imágenes hiperespectrales

Importe, exporte, procese y visualice datos hiperespectrales

La biblioteca Hyperspectral Imaging Library de Image Processing Toolbox™ proporciona funciones y herramientas de MATLAB® para procesar y visualizar imágenes hiperespectrales.

Puede usar las funciones de esta biblioteca para leer, escribir y procesar datos hiperespectrales captados con sensores de este tipo en distintos formatos de archivo. La biblioteca admite el formato nacional de transmisión de imágenes (NITF), el formato del Entorno de Visualización de Imágenes (ENVI), el formato de archivo de imagen etiquetado (TIFF) y el formato de extensión de metadatos de texto (MTL).

La biblioteca presenta una serie de algoritmos para la extracción de miembros finales, la estimación de mapas de abundancia, la corrección radiométrica y atmosférica, la reducción de dimensionalidad, la selección de bandas, la correspondencia espectral y la detección de anomalías.

La app Hyperspectral Viewer permite leer datos hiperespectrales, visualizar imágenes de bandas individuales y sus histogramas, crear una gráfica espectral de un píxel o una región de un cubo de datos hiperespectral, generar representaciones en color o en color falso de imágenes hiperespectrales, y visualizar metadatos.

Para analizar imágenes hiperespectrales, descargue la biblioteca Hyperspectral Imaging Library de Image Processing Toolbox desde Add-On Explorer. Para obtener más información sobre la descarga de complementos, consulte Descargar y administrar complementos.

Apps

Hyperspectral ViewerVisualizar datos hiperespectrales

Funciones

expandir todo

Leer y escribir

hypercubeRead hyperspectral data
enviwriteWrite hyperspectral data to ENVI file format
enviinfoRead metadata from ENVI header file

Seleccionar y eliminar bandas

selectBandsSelect most informative bands
removeBandsRemove spectral bands from data cube

Seleccionar ROI

assignDataAssign new data to hyperspectral data cube
cropDataCrop regions-of-interest

Transformar el color

colorizeEstimate color image of hyperspectral data
denoiseNGMeetDenoise hyperspectral images using non-local meets global approach
sharpencnmfSharpen hyperspectral data using coupled nonnegative matrix factorization (CNMF) method

Calibración radiométrica

dn2radianceConvert digital number to radiance
dn2reflectanceConvert digital number to reflectance
radiance2ReflectanceConvert radiance to reflectance

Corrección atmosférica

correctOOBCorrect out-of-band effect using sensor spectral response
empiricalLineEmpirical line calibration of hyperspectral data
fastInScenePerform fast in-scene atmospheric correction
flatFieldApply flat field correction to hyperspectral data cube
iarrApply internal average relative reflectance (IARR) correction to hyperspectral data cube
logResidualsApply log residual correction to hyperspectral data cube
rrsCompute remote sensing reflectance
subtractDarkPixelSubtract dark pixel value from hyperspectral data cube
sharcPerform atmospheric correction using satellite hypercube atmospheric rapid correction (SHARC)

Corrección espectral

smileMetricCompute spectral smile metrics of hyperspectral data
reduceSmileReduce spectral smile effect in hyperspectral data cube
hyperpcaPrincipal component analysis of hyperspectral data
hypermnfMaximum noise fraction transform of hyperspectral data
inverseProjectionReconstruct data cube from principal component bands
ppiExtract endmember signatures using pixel purity index
fippiExtract endmember signatures using fast iterative pixel purity index
nfindrExtract endmember signatures using N-FINDR
countEndmembersHFCFind number of endmembers
estimateAbundanceLSEstimate abundance maps
readEcostressSigRead data from ECOSTRESS spectral library
samMeasure spectral similarity using spectral angle mapper
sidMeasure spectral similarity using spectral information divergence
jmsamMeasure spectral similarity using Jeffries Matusita-Spectral Angle Mapper method
sidsamMeasure spectral similarity using spectral information divergence-spectral angle mapper hybrid method
ns3Measure normalized spectral similarity score
spectralMatchIdentify unknown regions or materials using spectral library
spectralIndicesCompute hyperspectral indices
ndviNormalized difference vegetation index
anomalyRXDetect anomalies using Reed-Xiaoli detector

Temas