2021年夏季学生聚焦

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2021年夏季学生聚焦

Erin Eckles 2021年7月8日，星期四

Prateek Tripathi 是我们第一位 NV5 Geospatial 学生聚焦人物，他是印度北阿坎德邦罗尔基印度理工学院土木工程系地理信息工程组的博士候选人。他的研究兴趣包括高光谱遥感图像分析、地球、月球和火星地质学、光谱学及其应用、无人机应用以及机器学习应用。“研究行星科学一直是我的梦想，”Tripathi 说。

在 Rahul Dev Garg 博士的指导下，Tripathi 正致力于通过将野外获取的拉曼、VNIR-SIR、热红外波段光谱与地球和月球的高光谱影像相结合，来识别和表征行星表面的类似物。“我研究过月球、火星和木星等地外星球的表面成分以及未来的探索前景，”Tripathi 解释道。他研究的重点是寻找其他行星表面类似地球的特征或过程，以探寻生命迹象。最近，他的一篇关于 PRISMA 高光谱数据首批研究成果的研究论文在同行评审的科学期刊上发表。

“ENVI® 在我的研究中扮演着至关重要的角色。我使用 ENVI 处理各种类型的遥感数据集（包括地球和行星数据），例如全色影像、可见光和红外影像、高光谱影像、微波（ENVI SARscape）以及紫外影像，”Tripathi 说道。

以下方法和结果是 Tripathi 提交给 NV5 Geospatial 的参赛作品，也是他博士项目的一部分：

整合拉曼、VNIRSWIR、FTIR 和高光谱成像进行矿物识别：对未来月球任务的启示

引言

遥感在监测和维护各种自然资源方面日益发挥着至关重要的作用。高光谱数据可以提供关于任何目标物体或感兴趣特征的详细信息。然而，在最近 PRISMA 和 DESIS 卫星发射之前，一直缺乏及时的全球高光谱影像。以下方法使用 ENVI 分析 PRISMA 和 DESIS 影像来获取结果。

方法

1. 我们使用一些非传统的图像和信号处理方法（如导数光谱法）处理并分析了新发布的 PRISMA 和 DESIS 高光谱数据集。这项工作针对印度几个具有重要地质意义的区域进行。PRISMA 的“.he5”数据在数据集发布的第一周就成功地用 ENVI 进行了处理。我们发表了针对印度区域的 PRISMA 高光谱数据集的首项研究成果 (https://wwwops.currentscience.ac.in/Volumes/119/08/1267.pdf)。

在这项工作中，通过在 ENVI 光谱剖面工具中使用导数光谱法，增强了一些重叠的吸收特征。导数光谱法在识别和表征重要矿物隐藏和重叠的吸收特征方面起着重要作用。导数光谱法还有助于减轻光谱中存在的噪声。

图 1. 从 PRISMA 数据获得的光谱的 2 阶导数

2. 我们还将同样的技术应用于航空地球观测数据（AVIRIS）和月球高光谱数据集，如月球矿物学绘图仪（Moon Mineralogy Mapper）、嫦娥四号的 VNIS（可见光近红外成像光谱仪）。除了辉石、铁之外，还观察到了其他光谱吸收特征。此外，我们发现从 M3 和 VNIS 数据获得的光谱特征与印度泰米尔纳德邦的 PRISMA 2 阶导数光谱之间存在相似性。这表明了月球类似物的存在。

3. 我们还使用 ENVI 分析了部分地球样品和阿波罗返回样品的拉曼光谱之间的相似性，结果支持了月球角砾岩类似物的存在。这项工作已在 2021 年第 52 届月球与行星科学大会上展示 (https://www.hou.usra.edu/meetings/lpsc2021/pdf/1602.pdf)。

图 2. 从 PRISMA 数据获得的光谱的 2 阶导数

4. 我们还融合了从各种数据降维技术（如 PCA、MNF 和 ICA）获得的结果，并使用 ENVI 中提供的无监督方法对它们进行分类。这项工作针对来自印度拉贾斯坦邦和泰米尔纳德邦的 DESIS 和 PRISMA 高光谱数据完成。我们得到了一些令人兴奋的地质学结果。这项工作目前正在审稿中。

图 3. 对印度拉贾斯坦邦 DESIS 和 PRISMA 高光谱数据经 PCA-MNF-ICA 融合后的图像进行无监督分类。这些类别代表矿物类别。

影响力

1. 这项研究（新发射高光谱数据集的导数光谱分析）侧重于 PRISMA 高光谱传感器的特性和兼容性。它将有益于科学界和用户群体。增强的矿物制图和识别对地球科学家、地质学家和地质学研究人员将非常有用。导数光谱法可以加深我们对已绘制地质区域的了解。我们团队中的许多学者开始了解导数光谱法，并在他们的工作中也使用 ENVI。在 ENVI 和 IDL 中实现的地质学（导数光谱法），也可以增强城市遥感、水资源、农业、土壤等领域的光谱特征。

2. ENVI 中的光谱剖面工具可用于可视化拉曼光谱、XRD 光谱和其他定量光谱，使用户能够在单一软件中分析所有光谱范围，从而占据优势。