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热红外高光谱遥感影像信息提取方法综述
1.内容简述
随着科技的发展，遥感技术在地球观测、资源调查、环境监测等领域得到了广泛应用。热红外高光谱遥感影像信息提取方法作为一种重要的遥感数据处理技术，已经在国内外得到了广泛的研究和应用。本文主要对热红外高光谱遥感影像信息提取方法进行综述，包括传统的热红外高光谱遥感影像信息提取方法、基于机器学习的热红外高光谱遥感影像信息提取方法以及基于深度学习的热红外高光谱遥感影像信息提取方法。通过对这些方法的研究和分析，旨在为热红外高光谱遥感影像信息提取领域的研究者提供参考和借鉴。
1.1研究背景
随着遥感技术的不断发展，热红外高光谱遥感影像已经成为了地球观测、环境监测、资源调查等领域的重要数据源。由于热红外高光谱遥感影像中存在大量的非结构化信息，如植被指数、地表温度、水汽含量等，因此如何有效地从这些影像中提取有用的信息成为了一个亟待解决的问题。研究者们针对这一问题展开了大量的研究工作，提出了各种方法来提高热红外高光谱遥感影像信息的提取效率和准确性。本文将对这些方法进行综述，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
1.2研究意义
随着遥感技术的不断发展，热红外高光谱遥感影像已经成为了地球观测领域中不可或缺的一部分。热红外高光谱遥感影像具有较高的空间分辨率和时间分辨率，能够提供丰富的地物信息，为地球科学研究、资源调查、环境监测等领域提供了有力的支持。由于遥感影像本身的复杂性和多样性，如何从海量的遥感数据中提取有价值的信息成为了亟待解决的问题。研究热红外高光谱遥感影像信息提取方法具有重要的理论意义和实际应用价值。
研究热红外高光谱遥感影像信息提取方法有助于提高遥感数据的利用率。通过对遥感影像进行高效、准确的信息提取，可以有效地降低对原始数据的需求量，减少存储空间和传输带宽的压力，从而为后续的数据处理和分析提供便利。
研究热红外高光谱遥感影像信息提取方法有助于提高遥感数据的质量。通过对遥感影像进行精细化处理，可以消除噪声干扰，提高图像质量，使得后续的图像解译和分类更加准确可靠。
研究热红外高光谱遥感影像信息提取方法还有助于拓展遥感技术的应用领域。随着热红外高光谱遥感技术在农业、林业、水利、城市规划等领域的应用逐渐深入，对遥感影像信息提取方法的研究也将更加迫切。通过研究高效的信息提取方法，可以为这些领域的决策提供更加科学、合理的依据。
研究热红外高光谱遥感影像信息提取方法具有重要的理论意义和实际应用价值，对于推动遥感技术的发展和应用具有积极的推动作用。
1.3国内外研究现状
基于地表温度反演的热红外高光谱遥感影像信息提取方法：这类方法主要利用地表温度反演模型对热红外高光谱遥感影像进行处理，从而提取地表温度信息。这种方法具有较高的准确性和可靠性，但受到气象条件的影响较大。
基于植被指数的热红外高光谱遥感影像信息提取方法：这类方法主要利用植被指数对热红外高光谱遥感影像进行处理，从而提取植被覆盖度信息。这种方法具有较强的环境适应性，但对于不同类型的植被和地表覆盖物的识别效果有限。
基于多源数据的热红外高光谱遥感影像信息提取方法：这类方法主要利用多种地学数据(如地形、地貌、土壤等)对热红外高光谱遥感影像进行处理，从而提取综合信息。这种方法具有较高的综合性能，但需要解决多源数据之间的融合问题。
热红外高光谱遥感影像信息提取方法的研究也取得了一定的成果。主要研究方向包括：
基于地表温度反演的热红外高光谱遥感影像信息提取方法：国内学者借鉴国外研究成果，结合我国实际情况，提出了一系列适用于不同地区和气候条件的地表温度反演模型，为热红外高光谱遥感影像信息提取提供了理论基础。
基于植被指数的热红外高光谱遥感影像信息提取方法：国内学者在总结国外植被指数研究成果的基础上，结合我国植被类型特点，提出了一系列适用于不同地区和植被类型的植被指数模型，为热红外高光谱遥感影像信息提取提供了技术支持。
基于多源数据的热红外高光谱遥感影像信息提取方法：国内学者在分析多源数据融合原理的基础上，提出了一系列适用于不同地学数据类型的融合算法，为热红外高光谱遥感影像信息提取提供了方法支持。
国内外学者在热红外高光谱遥感影像信息提取方面取得了一定的研究成果，但仍存在许多问题有待进一步研究。
1.4研究内容和方法
本研究主要关注热红外高光谱遥感影像信息提取方法的研究，对热红外高光谱遥感影像的特点进行了分析，包括波段、空间分辨率、时间分辨率等方面的特性。从遥感影像的预处理、特征提取、分类与识别等方面进行了深入探讨。
在遥感影像预处理方面，主要研究了辐射定标、大气校正、几何校正等技术，以提高遥感影像的质量和准确性。针对不同类型的热红外高光谱遥感数据，提出了相应的预处理方法，如双偏置法、多尺度偏置法等。
在特征提取方面，研究了基于直方图、小波变换、自组织映射(SOM