14_遥感技术导论_第十四篇-1_高光谱遥感.ppt

* 等效水层的厚度 * 大稻判别 二、基于混合像元的分析方法 由于传感器空间分辨率的限制以及地物的复杂多样性，混合像元普遍存在于遥感图像中，地面地物分布比较复杂的区域尤其如此。如果将该像元归为一类，势必会带来分类误差，导致分类精度下降，不能反映地物的真实覆盖状况。 概括起来，混合模型主要有两类，即线性光谱混合模型和非线性光谱混合模型。线性混合模型是迄今为止最受欢迎且使用最多的一种模型，其突出优点是简单。 * （1）海洋遥感方面。 由于中分辨率成像光谱仪具有光谱覆盖范围广、分辨率高和波段多等许多优点，因此已成为海洋水色、水温的有效探测工具。它不仅可用于海水中叶绿素浓度、悬浮泥沙含量、某些污染物和表层水温探测，也可用于海冰、海岸带等的探测。 * （2）植被研究方面。 植被中的非光合作用组分用传统宽带光谱无法测量，而用高光谱对植被组分中的非光合作用组分进行测量和分离则较易实现。因此，可以通过高光谱遥感定量分析植冠的化学成分，监测由于大气和环境变化引起的植物功能的变化。植被应用方面还有许多成功的实例，如作物类型识别（Collins等，1978），森林树种识别（宫鹏等，1998），植被荒漠化研究（叶荣华等，2001），等等。 * （3）精细农业方面。 土壤的水分含量、有机质含量、土壤粗糙度等特性是精细农业中重要的信息，而传统遥感技术无法提供这些信息。高光谱遥感凭借其极高的光谱分辨率为精细农业的发展提供了技术保障和数据来源。 高光谱遥感应用于精细农业已经有许多成功的例子，例如，刘卫东（2002）利用高光谱提取了土壤信息。利用高光谱遥感技术，可以快速精确地获取作物生长状态以及环境胁迫下的各种信息，从而相应调整投入物资的施入量，达到减少浪费、增加产量，保护农业资源和环境质量的目的。高光谱遥感是未来精准农业和农业可持续发展的重要手段。 * （4）在地质调查方面。 地质是高光谱遥感应用中最成功的一个领域。如利用航空高光谱数据进行地质填图和岩石鉴别，可以识别出地表不同矿物质的诊断性特性。因为一般矿物质的光谱吸收峰宽度为30nm左右，只有利用光谱分辨率小于30nm的传感器才能够识别出来。 高光谱遥感已经在地质领域扮演了重用角色。王青华等人仔细分析了国产MAIS光谱仪对河北省张家口地区的高光谱遥感数据，指出可以借助高光谱丰富的光谱信息，依据实测的岩石矿物波谱特征，对不同岩石类型进行直接识别，达到直接提取岩性的目的。 * （5）在大气和环境遥感方面。 大气中的分子和粒子成分在太阳反射光谱中有强烈反应，常规宽波段遥感方法无法识别出由于大气成分的变化而引起的光谱差异，高光谱由于波段很窄，能够识别出光谱曲线的细微差异。 * （6）在军事侦察、识别伪装方面。 根据目标光谱与伪装材料光谱特性的不同，利用高光谱技术可以从伪装的物体中自动发现目标。在调查武器生产方面，超光谱成像光谱仪不但可探测目标的光谱特性、存在状况，甚至可分析其物质成分。根据工厂产生烟雾的光谱特性，直接识别其物质成分，从而可以判定工厂生产武器的种类，特别是攻击性武器。 * * 应用实例 * * Mineral spectral absorption index s2 r2 r r1 s1 ?m ?2 ?1 ?m 矿物光谱吸收指数 (SAI)： 石灰岩 白云岩 石灰岩(CaCO3): SAI 2.315?m SAI 2.330 ? m 白云岩 (MgCO3): SAI 2.315? m SAI 2.330? m 新 疆 柯 坪 地 区 岩性 填 图 * 矿物成图 * * 预测矿物分布图 * * 高相似 低相似 Hyperspectral spatial vector analysis and applications 日本大白菜 光谱向量: T＝(t1,t2,...tn), R =(r1,r2,...rn) * * 武香4 香粳8016 99-15系列 武育5021 武香8313 香雪糯 Legends 水 水泥地 水稻茬 红薯 白菜 Fine discrimination of rice species 80 band airborne hyperspectral image Discrimination precision of rice samples : 94.9% Rice discrimination from hyperspectral images 一、目前，成像光谱仪和成像雷达成为遥感技术与应用领域内的两大热点。但迄今为止，国内外常用的成像光谱仪还是以航空机载的为主，要进入实用阶段，需要由航空遥感转向卫星遥感。所以，未来携带更高的光谱分辨率和空间分辨率成像光谱仪的卫星会陆续发射。 *