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　　具有光譜分辨率*的優(yōu)點，同時由于數(shù)據(jù)量巨大，難以進(jìn)行存儲、檢索和分析。為解決這一問題，必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理，而且不能沿用常規(guī)少量波段遙感圖像的二維結(jié)構(gòu)表達(dá)方法。圖像立方體就是適應(yīng)成像光譜數(shù)據(jù)的表達(dá)，而發(fā)展起來的一種新型的數(shù)據(jù)格式，它是類似牌式的各光譜段圖像的疊合，立方體正面的圖像是一幅自己選擇的三個波段圖像合成，它是表示空間信息的二維圖像，在其下面則是單波段圖像疊合；位于立方體邊緣的信息，表達(dá)了各單波段圖像邊緣各像元的地物輻射亮度的編碼值或反射率，這種圖像表示形式亦稱為影像立方體。

 

　　高光譜成像儀的優(yōu)勢：

　　隨著高光譜成像的光譜分辨率的提高，其探測能力也有所增強(qiáng)。因此，與全色和多光譜成像相比較，高光譜成像有以下顯著優(yōu)勢。

　　1、有著近似連續(xù)的地物光譜信息。高光譜影像在經(jīng)過光譜反射率重建后，能獲取與被探測物近似的連續(xù)的光譜反射率曲線，與它的實測值相匹配，將實驗室中被探測物光譜分析模型應(yīng)用到成像過程中。

　　2、對于地表覆蓋的探測和識別能力極大提高。高光譜數(shù)據(jù)能夠探測具有診斷性光譜吸收特征的物質(zhì)，能準(zhǔn)確的區(qū)分地表植被覆蓋類型，道路地面的材料等。

　　3、地形要素分類識別方法是多種多樣的。影像分類既可以采用如貝葉斯判別、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)的模式識別方法，也可以采用基于被探測物的光譜數(shù)據(jù)庫的光譜進(jìn)行匹配的方法。分類識別特征是既可以采用光譜診斷特征，也可以采用特征選擇與提取。

　　4、地形要素的定量和半定量分類識別將成為可能。在高光譜影像中能估計出多種被探測物的狀態(tài)參量，大大的提高了成像高定量分析的精度和可靠性。