机载高光谱成像在矿产勘查和土壤调查的应用

机载成像光谱测量系统在生态、农作物和植被的精细分类、城市地物甚至建筑材料的分类和识别方面都有很好的应用效果。本文简单介绍了矿产勘查和土壤调查上的应用。

矿产勘查

主要是开展矿物填图和找矿预测，机载高光谱遥感数据的主要优势在于空间分辨率、光谱分辨率以及信噪比均较星载数据高，但是机载高光谱遥感数据的成本也非常高，而且数据获取受空域、天气的影响非常大。赵英俊等人利用机载高光谱遥感矿物识别与填图技术，2011年在甘肃方山口地区提取出了赤铁矿/褐铁矿、黄钾铁钒、菱铁矿、方解石、白云石、芒硝、蛇纹石、绿泥石、富铝绢云母、中铝绢云母、贫铝绢云母共11种矿物，实地验证表明提取的矿物信息平均正确率均高于85%。

大量研究资料显示，机载成像高光谱遥感的矿产勘查应用主要针对热液型多金属矿床。这些矿床类型在地表有大量的含羟基矿物（热液粘土、硫酸盐、层状硅酸盐，铁的氧化物，碳酸盐等），这些矿物在可见-近红外波谱范围内显示了丰富的光谱响应特征。其中

利用机载成像高光谱遥感研究低和高硫化浅成低温热液型金矿系统取得了良好效果（Crosta etal.，1998；Kruse et al.，2006；Chen et al，2007；Rowan et al.，2000；Bediniet al.，2009；van der Meer，2006；刘德长，赵英俊，等，2015；闫柏琨等，2016）。高光谱矿产勘査应用研究需要综合了热液断裂构造解译和分析、典型矿床矿物分布特征剖析等结果，建立了不同矿床类型的高光谱找矿模型。叶发旺等开展了铀矿的机载成像光谱数据的找矿模型研究，建立了铀矿的蚀变矿物组合和光谱特征。刘德长等在甘肃柳园地区开展了基于机载成像光谱数据的热液断裂构造解译和分析技术，针对柳园地区的金矿的地质环境背景，

结合热液断裂构造分析，厘定了该区域的热液活动构造（刘德长，2015），此外还根据机载成像光谱数据提取的矿物信息，提取了油气区活动构造信息。秦凯、陈建平、赵英俊等基于蚀变矿物和影像信息开展了阿尔金地区热液断裂构造解译，首先进行断裂构造初步解译，确定了区域构造格架，然后基于高光谱蚀变矿物信息建立了调查区热液断裂构造格架。

土壤调查

传统土壤信息获取是利用地面土壤取样和实验室化学分析，周期长、成本高、过程复杂、实时性差。受野外调查成本和实际分析样本数量的限制，很难进行大范围土壤信息的重复调查。土壤机载光学遥感在20世纪20年代就出现。1969年，Macdonald等（1971）利用机载成像雷达进行土壤湿度监测试验。随着1972年世界第一颗资源卫星发射成功，卫星遥感开始用于大面积土壤调查。进入21世纪，无人机遥感（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）技术快速发展，已应用于田间尺度的高分辨率土壤调查与制图。遥感信息被广泛地应用于土壤有机碳、土壤水分、土壤矿物质等关键属性的预测与制图（Grunwald et al，2015）。土壤有机碳、土壤矿物、土壤质地、碳酸盐等，在可见一近红外特定波段有特征波谱，可通过获取裸土遥感数据的光谱信息直接进行反演（Mulderet al，2011），这些研究大部分是在小尺度区域内的裸土上进行（Kruse et al，2003；Gomez et al，2008）。，近年来还探索了一些新的数据处理方法用于消除植被覆盖的影响，特别是利用残余土壤光谱（Bartholomeus et al，2011）、盲源分离法（Ouerghemmiet al，2011）以及非负矩阵分解法（Liu，Pan，Shi，et al，2015）等混合光谱分解算法，分离出土壤光谱再用于土壤属性预测，提高了预测精度，这种新的技术路线将有利于开展中低植被覆盖下区域土壤属性的预测及制图。