高光谱信息挖掘

数据由原始事实组成，信息是按一定的规则组织在一起的事实的集合,这种组织方式可以具有超出信息本身以外的额外价值。具体来说，数据是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或是这些物理符号的组合，是可识别的、抽象的符号，包括数值数据、图形 图像数据、音频数据、视频数据等。信息则是经过加工以后、并对客观世界产生影响的数据，是关于客观事实的可通讯的知识。

高光谱数据有狭义与广义之分。狭义的高光谱数据是图像数据中的一种，指的是高光谱图像数据，即光谱分辨率在10^-2λ的传感器获取的遥感数据。广义的高光谱数据则包括高光谱图像数据、地面测量光谱数据、面向各种应用的专题数据，以及其他的与高光谱图像数据应用目的相关的辅助数据。

高光谱信息指的是通过知识的参与,对高光谱数据进行分析与处理，从中提取能够直接辅助决策的、面向某一应用目的的、以一定规则组织在一起的事实的集合。包括高光谱分类信息、对目标识别的概率信息、经过统计分析后得到的回归方程以及与其他信息结合形成的辅助决策信息等。

信息量的大小取决于信息内容消除人们认识的不确定程度。消除的不确定程度大，则发出的信息量就大；消除的不确定程度小，则发出的信息量就小。从高光谱图像像元DN值，到像元反射率曲线,到像元类别属性是一个信息量增大的过程，而再往深层次应用模型进行地物属性的信息挖掘，如农作物产量、水体污染程度、植被覆盖信息等，都将使得通过高光谱数据提取的信息量大大增加。