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高光谱遥感技术的发展及应用现状

发布时间:2023-04-03
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高光谱遥感出现在20世纪80年代初,在光谱分辨率方面具有巨大的优势,被称为遥感发展的里程碑。世界各国都非常重视这种遥感的发展。成像光谱仪技术发展迅速,高光谱图像处理技术越来越成熟和深入,应用越来越广泛。

高光谱遥感出现在20世纪80年代初,在光谱分辨率方面具有巨大的优势,被称为遥感发展的里程碑。世界各国都非常重视这种遥感的发展。成像光谱仪技术发展迅速,高光谱图像处理技术越来越成熟和深入,应用越来越广泛。

一、高光谱遥感技术

成像光谱仪可以获得许多狭窄和连续的图像,光谱分辨率达到纳米级。利用高光谱数据反射获得的地物反射光谱特性,可以研究地球表面物体的分类、成分、含量、存在状态、空间分布和动态变化。

与传统的全色、多光谱遥感图像相比,高光谱遥感技术具有以下特点:

①光谱响应范围广,光谱分辨率高。成像光谱仪响应的电磁波长从可见光延伸到近红外,甚至中红外;光谱分辨率达到纳米级。

光谱信息与图像信息有机结合。在高光谱图像数据中,每个像元对应一条光谱曲线,整个数据是具有空间图像维度和光谱维度的光谱图像立方体。

有许多数据描述模型,分析更灵活。高光谱图像通常有三种描述模型:图像模型、光谱模型和特征模型。

数据量大,信息冗余多。高光谱数据波段多,数据量大,波段相关性大。

②高光谱遥感技术的优势提高了高光谱遥感的光谱分辨率,提高了地面物体目标的属性信息探测能力。因此,高光谱遥感与全色和多光谱遥感相比具有以下显著优势。

它包含类似连续的地面光谱信息。高光谱图像可以通过光谱反射率重建获得近似连续的地面光谱反射率曲线,匹配地面测量值,并将实验室地面光谱分析模型应用到遥感过程中。

表面覆盖的识别能力大大提高。高光谱数据可以检测具有诊断性光谱吸收特性的物质,准确区分表面植被覆盖类型、道路铺装材料等。

地形元素分类识别方法灵活多样。图像分类不仅可以采用贝叶斯识别、决策树、神经网络、支持向量机等各种模式识别方法,还可以采用基于地物光谱数据库的光谱匹配方法。分类识别特征,可采用光谱诊断特征,也可选择和提取特征。

可以识别地形元素的定量或半定量分类。在高光谱图像中,可以估计各种土地的状态参数,提高遥感高定量分析的精度和可靠性。

③高光谱图像在应用过程中也面临着以下关键技术需要解决的问题:

高光谱图像光谱重建技术。高光谱图像记录的DN值是高光谱遥感定量分析的基础,根据成像光谱仪的辐射标记和光谱标记数据,通过各种辐射校正反映地物反射率。

高光谱图像分类识别技术。传统的图像分类算法,如最大的似然估计和神经网络,都是基于大数定理。高光谱图像维数高,波段相关性大,会遇到/维数灾难0现象,需要研究高光谱图像的分析方法。

大量图像数据的存储和计算。高光谱图像数据量大,相关性强,面临数据压缩问题;在图像分析和处理过程中,需要巨大的计算资源。

④高光谱遥感技术的发展趋势随着成像光谱技术的逐渐成熟,高光谱图像分析研究,应用领域越来越广泛,高光谱遥感技术的发展呈现出以下趋势:成像光谱探测能力将继续提高,成像光谱空间分辨率逐渐提高,从航空遥感到航空遥感,逐渐从遥感定性分析阶段到定量分析阶段,应用范围越来越广泛,应用研究越来越深入。

二、高光谱遥感技术发展现状

高光谱遥感技术是集探测器技术、精密光学机械、弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体的综合性技术。技术成果主要体现在成像光谱仪的开发和高光谱图像的分析上。

由于高光谱遥感在地物属性探测中的巨大潜力,国外成像光谱仪的开发受到了广泛关注。

1983年,美国开发的航空成像光谱仪是机载成像光谱仪的第一个高光谱图像(AIS.1)获取标志着第一代高光谱成像仪的出现。1987年,美国宇航局(NASA)喷气推进实验室(JPL)成功开发航空可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS),这标志着第二代高光谱成像仪的出现。20世纪90年代,许多国家开始开发具有代表性的机载成像光谱仪,如表1所示。

国外主要的机载成像光谱仪

星载成像光谱仪是由美国喷气促进实验室在航天领域开发的对地观测计划中的中分辨率成像光谱仪(MODIS),随着TER-RA卫星的发射,它成为第一个在轨运行的星载成像光谱仪,从2000年开始将图像传输到地面。到目前为止,已发射的具有代表性的星载成像光谱仪如表2所示。

国外主要的星载成像光谱仪

2000年,在NASA发射的EO-1卫星上配备了高光谱成像仪(Hyperion),地面分辨率为30m,在矿物定量填充方面取得了良好的应用效果。2002年美国海军测绘观测(NEMO)卫星携带的海岸海洋成像光谱仪(COIS)具有自适应性信号识别能力,满足军民的不同需求。此外,2007年6月交付给美国空军基地的高光谱成像传感器将通过Tac-Sa-T3卫星进入太空。目前,许多国家正在积极开发自己的高光谱传感器,包括德国环境监测和分析计划、南非多传感器小卫星成像仪MSMI和加拿大高光谱环境和资源观察者HERO。

随着成像光谱仪的快速发展,地物光谱数据库和高光谱图像分析技术的研究也发展迅速。

在地物光谱数据库技术方面,JPL标准波谱数据库、USGS波谱数据库、ASTER波谱数据库、IGCP-264波谱数据库是美国最先进、最具代表性的。此外,美国空军部门和环境保护局建立了AEDC/EPA光谱数据库,诊断空气污染和空气成分,并建立了美国海军研究室开发的HYDICE成像光谱数据库。其他一些国家也开展了光谱数据库的技术研究和建设。例如,英国在20世纪90年代初建立了海水光谱数据库进行海水颜色研究。

国家航空航天局(NASA)、欧洲航天局(ESA)、日本国家空间发展局(NASDA)大学和研究所都有专门的高光谱图像应用分析研究机构。国外商业遥感图像处理系统先后增加了成像光谱数据处理模块,包括RSIENVI、PCIGeomaticsPCI、MicroimagesTNTmips等。

中国紧密跟踪国际高光谱遥感技术的发展,结合国内不断增长的应用需求,在20世纪80年代中后期开始开发自己的高光谱成像系统。

主要成像光谱仪包括中国科学院上海技术物理研究所开发的扫描成像光谱仪(PHI)实用模块化成像光谱仪系列(OMIS)中国科学院院长春光机研制的高分辨率成像光谱仪(C-HRIS)和西安光机开发的稳态大视场偏振干扰成像光谱仪(SLPIIS)。

中国科学院上海技术物理研究所开发的中分辨率成像光谱仪(CMODIS)2002年随/神舟03号发射升空,成功获得航天高光谱图像。从可见光到近红外有30个波段,中红外到远红外有4个波段,空间分辨率为500m。

2007年10月发射的嫦娥1号0卫星已携带中国科学院西安光机研制的干涉成像光谱仪升空,用于获取月球表面二维多光谱序列图像和可分辨地元光谱图。通过与其他仪器配合使用,分析月球表面有用元素和物质类型的含量和分布,获得的数据用于编制各种元素

2007年10月年发射的/嫦娥1号0卫星已携带中科院西安光机所研制的干涉成像光谱仪升空, 用于获取月球表面二维多光谱序列图像及可分辨地元光谱图, 通过与其他仪器配合使用对月球表面有用元素及物质类型的含量与分布进行分析, 获得的数据用于编制各元素的月面分布图。

从2007年到2010年, 我国将组建环境与灾害监测预报小卫星星座, 将携带超光谱成像仪, 采用0. 45~0. 95Lm波段, 平均光谱分辨率为5nm, 地面分辨率为100m。

我国在积极研制具有自主知识产权的成像光谱仪的同时, 在地物光谱数据技术、高光谱影像分析技术等方面的研究中也取得了部分的成果。

20世纪90年代初期, 中科院安徽光机所、遥感所等单位对大量的典型地物进行了波谱采集, 建立了我国第一个综合性/ 地物波谱特性数据库0。1998年, 中国国土资源航空物探与遥感中心建立了“典型岩石矿物波谱数据库”, 其中包含了我国主要的典型岩石和矿物500余种。2000年, 中国科学院遥感所基于GIS和网络技术研制了典型地物波谱数据库及其管理系统, 记录了10000多条地物波谱,并能动态生成相应的波谱曲线和遥感器模拟波段,实现了波谱数据库与/ 3S0技术的链接。

三、高光谱遥感应用领域

青海高光谱云母、绿泥石矿物分布图

青海高光谱云母、绿泥石矿物分布图

①军事领域应用,先进的科技成果往往最先应用于军事领域。高光谱影像的军事应用主要集中在以下领域。

目标侦察:高光谱卫星图像可大大拓宽对目标种类识别范围并提高识别的准确率。

近海环境监测:应用于海军和潜艇部队需要浅水区探测、海底结构类型、探测水下危险事件、海水清晰度等。

伪装与反伪装:高光谱遥感能够完成对多种伪装目标或工程的可靠揭露, 同时还可用来提高部队的伪装技术水平。

打击效果评估:用目标受损后其自身和环境的细微光谱特征变化来实现或辅助毁伤识别。

②民用领域应用,民用方面, 高光谱遥感在对地观测和环境调查中广泛应用, 主要体现在以下几个方面:

测绘地形图, 制作专题图:例如精细农业中的农作物、森林、草场等植被分布图, 地质探测中的矿物、土壤、冰川等专题分布图等。

海部要素监测:例如海洋资源普查、水色水质变化、叶绿素和浮游生物含量分析、海岸带和海洋生态变化及海洋污染监测等。

资源环境调查与灾害评估:例如土地利用动态监测、矿物分布调查、水体富营养化检测、大气污染物监测、植被覆盖度和生物量调查、地质灾害评估等。

大气遥感:利用高光谱数据, 在准确探测大气成分的基础上, 能提高天气预报、灾害预警等的准确性与可靠性。


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