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导语：
机载高光谱成像仪是一种能够对地面上的目标进行分类和识别的重要工具。它通过获取地面上多个连续的光谱波段数据，并将其统计分析，从而实现对目标进行区分和识别。本文将从距离测量、光谱索引和图像处理三个方面介绍机载高光谱成像仪对地面目标的分类和识别方法。
一、距离测量
1. 通过光学遥感原理实现目标的距离测量：
- 机载高光谱成像仪利用多波段光谱数据的散射、反射特征，可以测量目标与摄像机的距离。
- 通过计算光学遥感的测距公式及目标反射与散射系数，可以对目标做出有效距离修正。
2. 利用多特征数据相结合的方法实现目标的距离测量：
- 利用机载高光谱成像仪多波段的特点，结合其他遥感数据（如激光雷达等），可以有效实现地面目标的精确定位及距离测量。
- 运用相应的计算模型，可以对目标的大小、形状等特征进行测量，进一步提高分类与识别的准确性。
二、光谱索引
1. 应用光谱（波段）特征进行目标分类：
- 利用机载高光谱成像仪采集的多光谱数据，通过光谱反射率和特定光谱索引进行目标分类。
- 光谱索引常用的包括归一化差异植被指数（NDVI）、水体指数、裸土指数等，这些指数有效反映了目标的生长状况及地质特征。
2. 结合机器学习实现目标分类：
- 运用机器学习技术，通过训练集数据的学习识别模型，将机载高光谱成像仪采集的目标光谱数据与已有数据进行比对，并基于相似性进行目标分类。
- 通过多次反馈调整模型参数，从而提高分类与识别的准确性。
三、图像处理
1. 基于像元的分类
- 机载高光谱成像仪采集的图像样本经过预处理，如辐射校正、大气校正等，然后进行像元级别的分类。
- 分类算法常用的有最大似然法、支持向量机、随机森林等，它们能够对各个像元进行分类，从而得到图像上的目标位置。
2. 基于对象的分类
- 在像元级别分类的基础上，结合空间几何特征，形成连通区域，并将其作为对象进行分类和识别。
- 通过设定合适的分类规则和准则，从而实现目标对象的精确识别和性质刻画。
总结：
机载高光谱成像仪通过距离测量、光谱索引和图像处理等多个方式对地面上的目标进行分类和识别。该智能设备通过获取地面上多个连续的光谱波段数据，并通过计算模型和机器学习技术的应用，可以准确测量目标的距离、进行目标分类，并结合空间几何特征进行对象识别。这些分类和识别结果为地面观测提供了重要的数据支持，对于资源调查、生态环境监测等领域具有重要的应用价值。
