超光谱成像遥测污染气体的主要目的是对其进行识别分类,进而获得其空间分布信息,确定污染源位置。实际应用中,目标光谱叠加在强背景辐射之上,此外开放路径中的实测光谱还包含大气等干扰物光谱,这些因素制约了对目标光谱的识别分类。在线性模型基础上,利用正交子空间投影方法有效压缩背景及干扰物信息,并基于广义似然比检验原理构建子空间检测器,对所有像元逐个分类识别。以氨气为目标气体进行了野外实验,数据立方体来自扫描成像傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪,子空间向量由奇异值分解(SVD)算法得到。结果表明,子空间检测器对所有像元的识别结果优于光谱角度填图(SAM)算法。
