高光譜成像儀在採集資料的過程中，會受到儀器和環境的干擾，得到的光譜訊號容易出現雜訊、基線漂移等誤差，很多資料無效，需要依靠後續手段從光譜資料中提取有效資訊，以提高訊雜比和模型分類的準確性， 並最大程度地方便後續的進一步資料處理，需要對光譜資料進行預處理。本文介紹了高光譜成像儀光譜資料的預處理方法。
高光譜在採集資料時有成百上千個不同波段的資料，資料量巨大，增加了資料處理的難度。 而且，在高光譜影象採集過程中，會受到儀器和環境的干擾，得到的光譜訊號容易出現雜訊、基線漂移等誤差，很多資料無效，需要依靠後續手段在光譜資料中提取有效資訊，以提高訊雜比和模型分類的準確性， 並最大程度地方便後續的進一步資料處理。目前，光譜資料預處理的方法有很多，包括範數、MSC、1ST、SG和SNV。
範數的目的是消除不同資料單元的限制，使資料具有可比性，避免資料維度對結果的影響，並使資料的每個特徵對模型分析結果的貢獻相同，便於後續建模過程。
MSC被廣泛用於處理各種物質的原始光譜，因為它對處理資料有顯著的影響，並且可以改善模型分析的結果。 MSC可以減少物體表面粒徑分布不均勻引起的散射現象，並計算樣品所有畫素的光譜資料的平均值作為校正光譜，並利用這種校正來減少基線平移引起的光譜之間的差異，校正光譜資料， 並有效增強有用的光譜資訊。
光譜的一階導數是以1階為基礎直接得到的，可以表示某一波長的變化率。 在資料採集過程中，由於背景顏色、光強等因素，會出現一些不可避免的誤差，但導數演算法可以有效消除背景漂移帶來的干擾，減少誤差，提高資料解像度和靈敏度。
SG平滑又稱卷積平滑，是一種基於最小二乘原理的預處理演算法，廣泛用於資料去噪。 SG採用最小二乘法對高階多項式進行擬合，得到加權權重，然後對樣本資料進行加權濾波，可以增加頻譜特徵的平滑度，保留樣本相對最大值和最小值的特性，消除頻譜中的高頻雜訊，減少拍攝過程中的雜訊干擾。
SNV 與 MSC 方法相似，因為它減少了由於樣品粒徑和照明過程中的不均勻性而導致的表面散射。 然而，SNV計算的核心是假設被測樣品光譜中每個波長的反射率值滿足正態分佈，並分別對每個光譜進行校正，使其盡可能接近理想光譜，沒有光譜訊號誤差。
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