高光谱成像仪获取的高光谱数据，存在很多的干扰信息，对这些信息进行预处理，可以提取出具有代表性的光谱特征，为后续的分析和应用提供可靠的数据基础。那么，常见的高光谱数据预处理方法有哪些？本文对此做了介绍。

高光谱数据预处理重要性：

高光谱数据预处理对于后续的分析和应用非常重要，高光谱数据采集过程可能受到来自于环境、设备或传感器等方面的噪声干扰，噪声的存在会影响数据的质量和准确性。高光谱数据通常包含大量波段，预处理可以帮助提取出最具代表性的光谱特征，减少冗余信息，从而降低数据维度并提高数据的可解释性。高光谱数据可能受到大气、光照等因素的影响，预处理可以进行大气校正、辐射校正等，消除这些影响，使数据更加准确可靠。高光谱数据可能存在不同波段之间的对齐问题，预处理可以进行波段对齐，确保不同波段之间的数据对应关系正确。高光谱数据可能受到光照条件等因素的影响，预处理可以进行数据增强，增加数据的对比度和可视化效果。

高光谱数据可以通过使用SG平滑滤波、标准正态变换以及多元散射校正等预处理方法提高数据质量、降低数据维度、提取有效特征、校正数据、增强数据等，为后续的分析和应用提供更可靠的数据基础。

常见高光谱数据预处理方法：

1.SG平滑滤波

SG滤波的基本思想是利用多项式拟合来近似原始数据，然后使用拟合曲线来估计平滑后的数值。SG滤波相比于一般的移动平均滤波具有保留了原始数据的整体趋势，不会产生明显的偏移，对于高频噪声的抑制效果更好，能够更好地保留信号的特征等优势。需要注意的是，SG滤波在平滑数据的同时也会引入一定程度的相位延迟，因此在应用时需要考虑这一影响。

2.标准正态变换

云顶天宫标准正态变换主要作用是将任意分布的光谱数据转换为正态分布，即均值为0，方差为1的正态分布，有助于研究人员更好的分析和比较光谱数据。标准正态变换常用于统计比较、回归分析、异常值检测以及数据可视化等场景。用以提高数据的可解释性和分析性。

3.多元散射校正

多元散射校正最开始是在遥感领域考虑到大气中光的散射现象，尤其是多次散射效应，为了更准确还原观测的遥感信号而提出的。在大气传输中，光线在大气中的传播会发生多次散射，导致地表信号包含了不同方向的光线。这种多次散射效应使得遥感信号呈现出复杂的混合特性，需要进行校正以提取地表特征。而室内的高光谱数据其实也面临着这一问题。在室内条件下，光在不同材料表面的散射也会导致混合效应。这包括来自不同方向的多次散射，使得观测到的光谱信号变得复杂，包含多个表面的反射和散射成分。经过多次散射会使高光谱数据的解释变得更加复杂，对反射率以及定量分析的准确性都会造成影响。通过多元散射校正有助于确保获取的信息更具可靠性、确保定量分析的准确性、提高数据之间的一致性以及有助于光谱数据的准确性和可解释性。