10、虚拟化数据存储的虚拟机磁盘是以什么形式存在?()*

虚拟机磁盘、快照等内存均以文件的形式存放在数据存储上,所有业务 *** 作均可以转化成对虚拟机磁盘、快照等内存均以文件的形式存放在数据存储上,所有业务 *** 作均可以转化成对虚拟机磁盘、快照等内存均以文件的形式存放在数据存储上,所有业务 *** 作均可以转化成对。

5.4.4.1 新疆东天山试验区HyMap数据光谱带宽模拟

光谱分辨率的图像模拟以经过光谱重建的反射率数据为基础，按所模拟的光谱分辨率建立相应波段中心波长和带宽（FWHM）的数据模拟文件，然后利用ENVI3.5版本软件（Research Systems，Inc，2001）按照5φ、10φ、15φ、20φ、25φ、30φ、35φ、40φ的波段带宽对HyMap数据和光谱数据分别进行重采样，然对从图像中提取已知点位上的矿物光谱特征曲线进行对比分析，在短波红外上分别利用光谱角法开展矿物识别，并作对比分析。

图5-4-6为东天山试验区成像光谱HyMap数据在5φ、10φ、20φ、30φ、40φ的模拟图像中提取的绢云母、方解石和绿泥石的光谱曲线与标准矿物曲线对比图。从此模拟的曲线图5-4-6（a）中可以看到绢云母在波长2150φ、2250φ、2425φ附近，方解石在2150φ附近（图5-4-6（b）），绿泥石在2250φ、2450φ（图5-4-6（c））的特征较弱的吸收峰随着模拟的光谱带变宽，这些特征强度变弱，在15或20φ的带宽上已经趋于消失。绢云母在2225φ、2350φ附近，方解石在2200φ、2350φ附近和绿泥石在2325φ附近特征较强的吸收峰随着模拟的光谱带宽变宽，谱带逐渐变宽，其吸收深度逐渐变浅，在30φ或40φ带宽时，吸收深度已减弱近一半，绿泥石和方解石的谱带基本已趋于相同而不能区分。如果开展矿物的丰度制图，光谱带宽应优于10φ。

图版6为对应图5-4-6的光谱模拟波段带宽上用光谱角法（SAM的阈值都取0.05）识别的绢云母、绿泥石和方解石分布图。从图中可以看出这三种矿物的总体分布范围是随着光谱带宽的变宽而变大。在5～15φ带宽时，分布范围的面积变化不大，20φ以后分布范围变化较大。方解石在20φ和40φ模拟的带宽上，分布范围剧增。扩大分布的范围似乎成假象。这时由于随带宽的增大，矿物的特征吸收谱带变宽变浅，诊断特征逐渐不明显而易与其他矿物相混淆，造成识别的矿物中出现许多假象，使识别可靠性下降。这种现象与提取的光谱特征曲线变化趋势相一致。

5.4.4.2 山东招远试验区OMIS-I数据的光谱带宽模拟

5.4.4.2.1 模拟的反射率曲线对比

根据OMIS-I波段波长范围，利用OMIS-I成像光谱数据和自定义波长与FWHM大小，模拟生成5φ、10φ、15φ、20φ、25φ、30φ、35φ、40φ不同光谱分辨率的图像数据，图5-4-7所示是钾化花岗岩的图像光谱曲线。通过光谱带宽的模拟分析表明：5φ光谱分辨率时短波红外曲线的峰尖、峰谷呈锯齿平台状，近红外较平直的曲线出现锯齿状波动，可见光影响不大；光谱分辨率降低，对图像光谱曲线具有平滑作用，对图像噪声有抑制作用；仍然随着模拟带宽的增加，弱特征或是噪声逐渐变弱，在20φ的带宽时在可见光、近红外上含Fe2+、Fe3+离子光谱特征和短波红外上较强的光谱吸收特征（Al-OH）十分清晰。

5.4.4.2.2 模拟图像信息提取

5.4.4.2.2.1 利用图像光谱提取岩性信息

图5-4-6 HyMap数据在5nm、10nm、20nm、30nm、40nm的模拟图像中

提取三种矿物的光谱曲线与标准矿物曲线对比图

利用光谱角分析技术和上图5-4-8所示的钾化花岗岩的模拟图像光谱与每个图像像元光谱进行波形形似性分析，分析波长范围为2000～2357φ，光谱夹角阈值为0.05，提取与已知钾化花岗岩体图像光谱相类似的像元信息。随着模拟的带宽增大钾化花岗岩体的分布范围也扩大，而出现许多假象。由于这种识别方法中的参考光谱是从图像中提取的，各种模拟图像中的识别的岩性分布范围与光谱带宽变化呈一致性。在5φ、10φ、15φ时提取钾化信息较接近实际分布。

图5-4-7 山东招远MO-IS-I图像光谱波段模拟后钾化花岗岩的光谱曲线

图5-4-8 OMIS-I数据不同光谱带宽模拟图像提取的钾化花岗岩分布图

图5-4-9 不同光谱模拟图像上提取的褐铁矿化蚀变岩分布图

5.4.4.2.2.2 利用矿物光谱提取方解石、褐铁矿矿物信息

利用褐铁矿矿物在波长范围470～1000φ之间的光谱特征和方解石矿物在波长范围2000～2357φ之间的光谱特征，进行图像像元光谱波形形似性分析，光谱夹角阈值均选为0.10。图5-4-9中褐铁矿的分布范围变化随着光谱带宽的增加而逐渐增加，无突变，且变化不太明显。图5-4-10中方解石的分布变化随着光谱带宽的增加而增大，变化趋势明显。在5φ、10φ、15φ、20φ提取的方解石分布信息中，光谱带宽优于15φ的模拟图像提取的方解石信息接近野外查证。利用相同光谱角阈值对不同光谱分辨率模拟图像进行信息提取，褐铁矿信息提取影响较小，方解石信息提取影响较大。另外，OMIS-I数据在可见光、近红外上数据质量较好，而在短波红外上信噪比低，噪声较大，可能也是一个原因。

图5-4-10 不同光谱模拟图像上方解石矿物信息提取分布对比图

这对由于铁离子在可见光/近红外的特征谱带价宽缓，在一定范围内光谱带宽的增大，对特征谱带的显示不仅影响不大，反而对光谱曲线有一定的平滑作用。而方解石在短波红外的 吸收谱带较窄，受光谱分辨率的影响显著，光谱带宽增大后，谱带特征的表现越来越不明显，识别性逐渐减弱，与其他矿物的混淆增多，造成识别的可靠性下降。

此外通过对不同光谱角阈值提取方解石信息的对比分析表明光谱角阈值对不同光谱分辨率图像提取方解石信息的影响规律是光谱分辨率越低，光谱角阈值选取越小对信息提取有利。对25φ模拟图像，当光谱角阈值取值达到极限0.085时（以信息图像中的噪声信号为判别依据）提取的信息包含了原始图像提取结果的90%（见图5-4-11）。对于40φ模拟图像，当光谱角阈值取值达到极限时0.07（以信息图像中的噪声信号为判别依据）的信息包含了原始图像提取结果的60%（见图5-4-12）。

图5-4-11 25nm模拟图像的信息提取光谱角阈值选择与验证的原始图像中提取的方解石信息对比

图5-4-12 40nm模拟图像的信息提取光谱角阈值选择与验证的原始图像中提取的方解石信息对比

5.4.4.3 小结

（1）通过光谱带宽图像的模拟分析表明光谱分辨率降低，对图像光谱曲线具有平滑作用，对图像噪声起到抑制作用；随着模拟带宽的增加，弱特征或是噪声逐渐变弱，强吸收特征的深度逐渐减弱。

（2）当光谱带宽增宽到20φ时，在可见光、近红外上含Fe2+和Fe3+离子光谱特征和短波红外上较强的光谱吸收特征（Al-OH）十分清晰。在带宽优于20φ时，矿物识别效果较好，带宽为15φ时与实际吻合较好。

（3）对不同光谱角阈值提取矿物信息的对比分析表明，光谱角阈值对不同光谱分辨率图像提取矿物信息的影响规律是，光谱分辨率越低，光谱角阈值选取越小对信息提取越有利。

（4）在OMIS-I数据模拟中，利用相同光谱角阈值对不同光谱分辨率模拟图像进行信息提取，褐铁矿信息提取影响较小，方解石信息提取影响较大。这说明OMIS-I数据在可见光、近红外上数据质量稳定可靠，在短波红外上数据波动较大，信噪比低。

在这里顺便提示光谱采样间隔的概念。大多数人将其混扰为光谱分辨率，其实不然。的确，在目前的成像光谱仪技术指标中，光谱分辨率与光谱采样间隔是具有相同的值，这纯属巧合。但实际上两者概念截然不同，取值可能相同。信息理论表明，为了避免采样偏移（bias），两个光谱采样值之间的间隔需要足够的接近，才能度量到峰值和谷值的位置。乃奎斯特（Nyquist）理论指出为了获得最大的信息，采样值为FWHM的一半（临界值采样）。成像光谱仪的设计有时规定不同的采样值。目前，使用的成像光谱仪，如AVIRIS和VIMS等，都是以一半的Nyquist值进行采样。也可以按照一个Nyquist采样，或更低的采样值。因此，光谱采样间隔接近等于光谱带宽FWHM。值得注意的是，AVIRIS系统的带宽（bandpass）为10φ，光谱采样也是10φ，因此，其光谱分辨率是20φ（Clark，R.N.，1999；A.Rencz，1999）。

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