高光譜在采集數(shù)據(jù)時會有成百上千個不同的波段數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量巨大從而增加了數(shù)據(jù)處理的難度。而且在高光譜圖像采集過程中會有來自儀器與環(huán)境的干擾，獲得的光譜信號易存在噪聲和基線漂移等誤差，很多數(shù)據(jù)是無效的需要依靠后續(xù)手段提取光譜數(shù)據(jù)中的有效信息，為了提高信噪比與模型分類準確性，最大程度方便后續(xù)進一步的數(shù)據(jù)處理，就需要對高光譜數(shù)據(jù)進行預處理。

高光譜數(shù)據(jù)的預處理方法主要有以下幾種：

1.Norm預處理方法

Norm將數(shù)據(jù)按比例平移、縮放，使數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到特定區(qū)間內(nèi)，其目的是消除不同數(shù)據(jù)單位的限制，讓數(shù)據(jù)具有可比性，避免數(shù)據(jù)量綱對結(jié)果產(chǎn)生的影響。同時也可以使數(shù)據(jù)的每個特征對模型分析結(jié)果做出同樣的貢獻，便于下一步建模處理。

2.MSC預處理方法

MSC處理數(shù)據(jù)之后效果明顯，可以提高模型分析結(jié)果，因此被廣泛用于處理各種物質(zhì)的原始光譜。由于光在物體表面散射作用不同，生成的光譜曲線也會發(fā)生變化，而MSC可以減少由于物體表面顆粒大小分布不均勻引起的散射現(xiàn)象，通過計算樣本所有像素點的光譜數(shù)據(jù)的平均值作為修正光譜，并以此修正減少光譜間由于基線平移導致的差異，對光譜數(shù)據(jù)校正，有效增強有用的光譜信息。

3.1st預處理方法

1st對光譜直接求一階導數(shù)，可以表示某個波長的變化率。在數(shù)據(jù)采集過程中，由于背景顏色還有光照強度等因素會造成一些不可避免的誤差，但是通過導數(shù)算法可以有效消除由背景漂移造成的干擾，降低誤差提高數(shù)據(jù)分辨率和靈敏度。

4.SNV預處理方法

SNV與MSC方法類似，主要是減少光照時由于樣本顆粒大小以及不均勻造成的表面散射現(xiàn)象。但是SNV的計算核心是假定測量樣本的光譜中各個波長的反射率值滿足正態(tài)分布，并且是針對每條光譜分別進行校正，從而使其盡量接近沒有光譜信號誤差的理想光譜。

5.SG預處理方法

SG平滑又稱卷積平滑，是基于最小二乘原理的一種預處理算法，被廣泛用于數(shù)據(jù)去噪。通過使用最小二乘法對高階多項式進行擬合獲得加權(quán)權(quán)重，然后對樣本數(shù)據(jù)進行加權(quán)濾波處理。SG能夠增加光譜特征的平滑性，保留樣本相對極大值和極小值等特性，消除光譜中的高頻噪音，減少拍攝過程中的噪音干擾。