【遥感图像处理】绘制高光谱3D立方体

叁歲伎倆 2024-05-28 10:30 40阅读 0赞

### 使用python ###

这种方法很简单，几行代码就可以搞定，废话不多说，直接上代码。

需要的环境：spectral，ipython，matplotlib

import  os
    import scipy.io as sio
    from spectral import *
    
    dataset_path = os.path.join('data') # 数据集路径
    data = sio.loadmat(os.path.join(dataset_path, 'indian_pines_corrected.mat'))['indian_pines_corrected']
    spectral.settings.WX_GL_DEPTH_SIZE = 100
    view_cube(data, bands=[29, 19, 9])

以“pylab”模式启动IPython。命令行输入：ipython --pylab  
将以下代码（注意修改数据集路径）复制到ipython命令窗口中，回车。  
这个时候，会弹出Hypercube的窗体，就可以看到绘制的3D图像了。  
![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-2Ky7n4MQ-1585629618430)(D:%5CUseTools%5CTypora%5Cimages%5Cimage-20200331120413960.png)\]][img-2Ky7n4MQ-1585629618430_D_5CUseTools_5CTypora_5Cimages_5Cimage-20200331120413960.png]

值得一提的是，可以通过鼠标和键盘对绘制的图像进行旋转，放大，缩小等操作。

Mouse Functions:

left-click & drag -> Rotate cube （选择）  
CTRL+left-click & drag -> Zoom in/out（放大/缩小）  
SHIFT+left-click & drag -> Pan（平移）

Keybinds:

l -> toggle light（调整亮度）  
t/g -> stretch/compress z-dimension（拉伸）  
h -> print help message（帮助信息）  
q -> close window（关闭窗口）

### 使用ENVI ###

作为一个强大的遥感处理平台，Envi做这点小事简直不在话下。但是这里却到了一个问题，由于使用的高光谱数据集是mat格式，Envi是不支持这种格式的。无奈只能先将mat格式转成了tif格式。

使用MatLab将mat格式转为tif，废话不多说，直接上代码。(参考https://blog.csdn.net/Eric\_Fisher/article/details/90230072)

% mat2tif
    % 将高光谱mat文件，保存为tif
    clc; clear; close all;
    %% load the hyperspectral image
    img = load ('E:\HSI_Data\Indian Pines\Indian_pines_corrected.mat'); 
    img = img.indian_pines_corrected
    % 获取数组维度信息
    [row, col, bands] = size(img);
    % double类型转unit8
    img_8 = uint8(img(:,:,:)/10000*256);
    
    % 保存为tif图像
    t = Tiff('imageIndiaP.tif','w');
    % 影像信息
    tagstruct.ImageLength = size(img_8,1); 
    tagstruct.ImageWidth = size(img_8,2);  
    
    % 颜色空间解释方式
    tagstruct.Photometric = 1;
    
    % 每个像素的数值位数，这里转换为unit8，所以为8位
    tagstruct.BitsPerSample = 8;
    % 每个像素的波段个数，一般图像为1或3，但是对于遥感影像存在多个波段所以常常大于3
    tagstruct.SamplesPerPixel = bands;
    tagstruct.RowsPerStrip = 16;
    tagstruct.PlanarConfiguration = Tiff.PlanarConfiguration.Chunky;
    % 表示生成影像的软件
    tagstruct.Software = 'MATLAB'; 
    % 表示对数据类型的解释
    tagstruct.SampleFormat = 1;
    % 设置Tiff对象的tag
    t.setTag(tagstruct);
    
    % 以准备好头文件，开始写数据
    t.write(img_8);
    % 关闭影像
    t.close;

使用Envi打开第一步中所生成的tif图。在Envi工具栏中选择Spectral->Build 3D Cube。在3D Cube File对话框中选择高光谱数据集，单击OK按钮。

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-f7N7oVUt-1585629618431)(D:%5CUseTools%5CTypora%5Cimages%5Cimage-20200331121800317.png)\]][img-f7N7oVUt-1585629618431_D_5CUseTools_5CTypora_5Cimages_5Cimage-20200331121800317.png]

当单开3D Cube RGB Face Input Bands对话框时，通过点击所需的波段，选择置于图像表面的RGB波段，这里使用的Indian pines数据集，RGB分别使用了29,19,9波段，单击OK按钮。

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AhoOK6YF-1585629618434)(D:%5CUseTools%5CTypora%5Cimages%5Cimage-20200331122313148.png)\]][img-AhoOK6YF-1585629618434_D_5CUseTools_5CTypora_5Cimages_5Cimage-20200331122313148.png]

在打开3D Cube Parameters对话框中，设置以下参数：

（1）Color Table使用了默认参数。

（2）波普缩放系数（Spectral Scale）：波普放大系数，对于多光谱等波段数较少的数据，可以适当的设置这个系数。

（3）选择输出路径及文件名，单O击OK按钮执行。

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a6eHnYl1-1585629618436)(D:%5CUseTools%5CTypora%5Cimages%5Cimage-20200331122737659.png)\]][img-a6eHnYl1-1585629618436_D_5CUseTools_5CTypora_5Cimages_5Cimage-20200331122737659.png]

（4）显示结果图。

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vh9IzKkN-1585629618438)(D:%5CUseTools%5CTypora%5Cimages%5Cimage-20200331123121614.png)\]][img-vh9IzKkN-1585629618438_D_5CUseTools_5CTypora_5Cimages_5Cimage-20200331123121614.png]

[img-2Ky7n4MQ-1585629618430_D_5CUseTools_5CTypora_5Cimages_5Cimage-20200331120413960.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/28/a89a2fa364a443d5aca604dbf1b52aec.png
[img-f7N7oVUt-1585629618431_D_5CUseTools_5CTypora_5Cimages_5Cimage-20200331121800317.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/28/89d5b95253d4458fb33dfd3cfb652549.png
[img-AhoOK6YF-1585629618434_D_5CUseTools_5CTypora_5Cimages_5Cimage-20200331122313148.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/28/5e2f16da28af41f6936311a61f90e775.png
[img-a6eHnYl1-1585629618436_D_5CUseTools_5CTypora_5Cimages_5Cimage-20200331122737659.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/28/e39ae99361684395885b75b43794a555.png
[img-vh9IzKkN-1585629618438_D_5CUseTools_5CTypora_5Cimages_5Cimage-20200331123121614.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/28/917d4fc6237946928b770c40a24750f5.png