遙感技術(shù)在植被研究中的應(yīng)用.doc

淺析遙感技術(shù)在植被研究中的應(yīng)用李永紅（寧夏大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院 寧夏銀川 750021）摘要: 遙感是指應(yīng)用探測(cè)儀器，不與探測(cè)目標(biāo)相接觸，從遠(yuǎn)處把目標(biāo)物的電磁波特性記錄下來(lái)，通過(guò)分析，揭示出物體的特征性質(zhì)及其變化的綜合性探測(cè)技術(shù)1。遙感技術(shù)作為21世紀(jì)空間信息技術(shù)的支柱之一，在植被研究中發(fā)揮著重要的作用。本文從遙感的基本內(nèi)涵出發(fā)，通過(guò)查閱相關(guān)的文獻(xiàn)、參考資料和對(duì)資料進(jìn)行歸納總結(jié),闡述了大面積農(nóng)作物估產(chǎn)的方法、常見(jiàn)的植被指數(shù)，介紹了遙感植被解譯應(yīng)用，通過(guò)對(duì)遙感圖像的四個(gè)特征進(jìn)行比較，得出在一般情況下，空間分辨率和輻射分辨率成反比的結(jié)論；并對(duì)高新技術(shù)遙感在植被研究中的應(yīng)用過(guò)程和發(fā)展前景進(jìn)行簡(jiǎn)單概述。關(guān)鍵字:遙感,植被,微波,高光譜遙感（Remote Sensing）是20世紀(jì)60年代發(fā)展起來(lái)的對(duì)地觀測(cè)的綜合性技術(shù)，是指應(yīng)用探測(cè)儀器，不與探測(cè)目標(biāo)相接觸，從遠(yuǎn)處把目標(biāo)的電磁波特性記錄下來(lái)，通過(guò)分析，揭示出物體的特征性質(zhì)及其變化的綜合性探測(cè)技術(shù)。植被調(diào)查是遙感的重要應(yīng)用領(lǐng)域。植被是環(huán)境的的重要組成因子，也是反映區(qū)域生態(tài)環(huán)境的最好標(biāo)志之一，同時(shí)也是土壤、水文等要素的解譯標(biāo)志，個(gè)別還是找礦的指示植物。植被成像及解譯的研究成果可以為環(huán)境監(jiān)測(cè)、生物多樣性保護(hù)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)等有關(guān)部門(mén)提供信息服務(wù)。1 植被遙感1.1 植物的光譜特征 遙感技術(shù)的物理基礎(chǔ)是地物對(duì)電磁波的反射、吸收和發(fā)射特性2。遙感波段的輻射源不同，輻射與地物相互作用的機(jī)理就不同，因此所反映的地物信息也就不同。在可見(jiàn)光、近紅外波段，主要反射太陽(yáng)光的輻射，遙感信息所反映的主要是地物的反射率。反射率的一個(gè)重要特點(diǎn)就是光譜特性，也即反射率隨波長(zhǎng)的變化而變化。我們能夠利用遙感信息識(shí)別不同地物的一個(gè)根本原因就是因?yàn)楦鞣N地物間光譜特性具有一定的差異。植物的光譜特征可使其在遙感影像上有效地與其他地物相區(qū)別。圖1顯示了健康的綠色植物有效光譜響應(yīng)特征。圖1 綠色植物有效光譜響應(yīng)特征健康植物的的波譜曲線有明顯的特點(diǎn)，在可見(jiàn)光的0.55m附近有一個(gè)反射率為10%20%的小反射峰，在0.45m和0.65m附近有兩個(gè)明顯的吸收谷，在0.70.8m是一個(gè)陡坡,反射率急劇增高,在近紅外波段0.81.3m之間形成一個(gè)高的,反射率可達(dá)40%或更大的反射峰,在1.45m,1.95m和2.62.7m處有三個(gè)吸收谷1。健康綠色植被都具有基本的光譜特性，其光譜響應(yīng)曲線有一定的變化范圍，但曲線形態(tài)變化是基本相似的，這是因?yàn)橛绊懫洳ㄗV特性的主導(dǎo)控制因素一致。從植物的典型波譜曲線來(lái)看，影響植物光譜的因素包括植物葉子的顏色，葉子的組織結(jié)構(gòu)，葉子的含水量以及植物的覆蓋度3。對(duì)于不同植物類(lèi)型的區(qū)分，可依據(jù)(1)不同植物由于葉子的組織結(jié)構(gòu)和所含色素不同，具有不同的光譜特征。如在近紅外光區(qū)，草本植物的反射高于闊葉樹(shù)，闊葉樹(shù)高于針葉樹(shù)。(2)利用植物的物候期差異來(lái)區(qū)分植物。如冬季落葉樹(shù)和常綠樹(shù)很好區(qū)別。(3)根據(jù)植物的生態(tài)條件區(qū)別植物類(lèi)型。如地形上的陰坡和陽(yáng)坡，不同高度的地形部位，都分布著不同的植物類(lèi)型。對(duì)于植物生長(zhǎng)狀況的解譯，可依據(jù)健康的綠色植物具有典型的光譜特征，而遭受病蟲(chóng)害的植物其反射光譜曲線的波狀特征被拉平的現(xiàn)象進(jìn)行判斷1。1.2 大面積農(nóng)作物的遙感估產(chǎn) 植被遙感在大面積的農(nóng)作物估產(chǎn)中的運(yùn)用主要包括農(nóng)作物識(shí)別, 種植面積估算和建立農(nóng)作物估產(chǎn)模式三方面1。(1)農(nóng)作物識(shí)別，獲得植被分布圖:根據(jù)作物的色調(diào)、圖形結(jié)構(gòu)等差異大的物候期的遙感時(shí)相和特定的地理位置等的特征，將其與其他植被分開(kāi)。(2)種植面積估算：利用高時(shí)相分辨率的衛(wèi)星影象對(duì)作物生長(zhǎng)的全過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì)水平的有效方法是利用衛(wèi)星多光譜通道影像的反射值得到植被指數(shù)（VI , Vegetation Index）。 植被指數(shù)是估計(jì)植物光合作用、葉子凋落、固氮等過(guò)程的重要參量,是植物生長(zhǎng)模型中的一個(gè)非常關(guān)鍵的變量,可用來(lái)模擬植物的生長(zhǎng)過(guò)程,估算植物的生產(chǎn)能力11。對(duì)于經(jīng)濟(jì)型植物的估產(chǎn)有利于前期準(zhǔn)備工作的進(jìn)行，減少或避免不必要的后期投入。植被研究中非常重要的參數(shù)有比值植被指數(shù)（RVI），又稱(chēng)為綠度，為二通道反射率之比，是較早發(fā)展的用于估算和監(jiān)測(cè)植被覆蓋的植被指數(shù)，能較好地反映植被覆蓋度和生長(zhǎng)狀況的差異，特別適用于植被生長(zhǎng)旺盛、具有高覆蓋度的植被監(jiān)測(cè)，但RVI對(duì)大氣影響敏感，而且當(dāng)植被覆蓋不夠濃密時(shí)（小于50%），它的分辨能力也很弱，只有在植被覆蓋濃密的情況下效果最好。歸一化植被指數(shù)（NDVI : Normalized Differece Vegetation Index）為兩個(gè)通道反射率之差除以它們的和，在植被處于中、低覆蓋度時(shí)，該指數(shù)隨覆蓋度的增加而迅速增大，當(dāng)達(dá)到一定覆蓋度后增長(zhǎng)緩慢，所以適用于植被早、中期生長(zhǎng)階段的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。植被指數(shù)已被廣泛用來(lái)定性和定量表征植被覆蓋度及其生長(zhǎng)狀況，但由于大氣變化的影響, 使植被指數(shù)未能真實(shí)反映地表植被的真實(shí)分布狀況,造成其應(yīng)用的局限性, 一種解決此問(wèn)題的簡(jiǎn)易方法是僅通過(guò)中巴資源衛(wèi)星(CBERS: China Brazil Environment Resource Satellite) 圖像的第3、第4 波段中的水體, 推算衛(wèi)星接收到的大氣程輻射, 消除了大氣對(duì)歸一化植被指數(shù)(NDVI) 的影響, 減小植被指數(shù)所受的大氣影響,應(yīng)用結(jié)果表明,該方法能使植被指數(shù)較好地反映植被的生長(zhǎng)及分布狀況4。建立農(nóng)作物估產(chǎn)模式是大面積農(nóng)作物的遙感估產(chǎn)的第三個(gè)方面，是指用選定的植物灌漿期植被指數(shù)與某一作物的單產(chǎn)進(jìn)行回歸分析，得到回歸方程。1.2 遙感植被解譯的應(yīng)用 遙感植被解譯在城市綠化調(diào)查與生態(tài)壞境評(píng)價(jià)，草場(chǎng)資源調(diào)查，林業(yè)資源調(diào)查方面有著重要應(yīng)用。例如：我國(guó)在內(nèi)蒙古草場(chǎng)遙感綜合調(diào)查、天山北坡草場(chǎng)調(diào)查、湖北西南山區(qū)草場(chǎng)調(diào)查、西藏北部草場(chǎng)調(diào)查中，在應(yīng)用遙感技術(shù)確定草場(chǎng)類(lèi)型，進(jìn)行草場(chǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，內(nèi)蒙古草場(chǎng)資源遙感結(jié)合地面樣點(diǎn)光譜測(cè)量數(shù)據(jù)，指出比值植被指數(shù)RVI=NIR/R 與產(chǎn)草量W有良好的關(guān)系： W = -86.9 + 162.65RVI (相關(guān)系數(shù)r = 0.966)根據(jù)這一方程計(jì)算出全自治區(qū)草場(chǎng)的總產(chǎn)草量。這對(duì)確定草場(chǎng)載畜量，對(duì)草場(chǎng)的可持續(xù)利用有實(shí)際意義。 遙感植被解譯是遙感圖像解譯的一方面，遙感圖像具有4個(gè)特征：空間分辨率，波譜分辨率，輻射分辨率和時(shí)間分辨率。一般而言，遙感器系統(tǒng)的空間分辨率越高，其識(shí)別物體的能力越強(qiáng)，輻射分辨率越高，則對(duì)地物的識(shí)別與區(qū)分能力越強(qiáng)。但空間分辨率與輻射分辨率之間存在矛盾，一般IFOV越大，最小可分像素越大，空間分辨率越低；但是IF0V越大，即瞬時(shí)獲得的入射能量越大，輻射測(cè)量越敏感，對(duì)微弱能量差異的檢測(cè)能力越強(qiáng)，則輻射分辨率越高。簡(jiǎn)言之，空間分辨率的增大，將伴之以輻射分辨率的降低。對(duì)于波譜分辨率，不同波譜分辨率的傳感器對(duì)同一地物的探測(cè)效果有很大區(qū)別，間隔愈小，分辨率愈高，但波段并非簡(jiǎn)單的越多越好，而要區(qū)別對(duì)待。波段分得越細(xì)，越容易增加數(shù)據(jù)的冗余度，反而達(dá)不到識(shí)別效果。2 高新遙感技術(shù)在植被研究中的應(yīng)用2.1 微波遙感(microwave remote sensing)2.1.1微波遙感介紹 在電磁波譜中,波長(zhǎng)在1mm1m的波段范圍稱(chēng)微波。微波遙感是通過(guò)微波傳感器獲取從目標(biāo)地物發(fā)射或反射的微波輻射，經(jīng)過(guò)判讀處理來(lái)識(shí)別地物的技術(shù)1。微波遙感分有主動(dòng)和被動(dòng)兩大類(lèi)，雷達(dá)屬于前者，它是通過(guò)向目標(biāo)地物發(fā)射微波并接收其后向散射信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)地觀測(cè)遙感的方式。由于微波具有穿云透霧的能力（根據(jù)瑞利散射原理），不依賴(lài)于太陽(yáng)作為輻射源，能全天候、全天時(shí)工作，而且比光波能更深的穿透植被，因而在植被研究中有特殊作用。2.1.2微波遙感在植被研究中的應(yīng)用由于被動(dòng)微波數(shù)據(jù)的空間分辨率多為幾十千米，無(wú)法滿(mǎn)足植被的分類(lèi)和提取研究要求，但能對(duì)植被的面積和發(fā)射的能量進(jìn)行反應(yīng)。要能識(shí)別植被的類(lèi)型必須具有較高分辨率。利用遙感進(jìn)行植被識(shí)別，還需要選擇植被生長(zhǎng)期的特定時(shí)間段獲取遙感數(shù)據(jù)，雷達(dá)可以穿透云層全天時(shí)全天候的工作，為植被識(shí)別研究提供了有保障的數(shù)據(jù)供應(yīng)1。1969 年,美國(guó)堪薩斯大學(xué)的Haralick等對(duì)K波段的雷達(dá)圖像進(jìn)行研究,表明植被類(lèi)型影響信號(hào)強(qiáng)度,并且與光學(xué)圖像相比較,在作物區(qū)分中表現(xiàn)良好5。光學(xué)數(shù)據(jù)能反應(yīng)植被的光譜信息，但不具有分類(lèi)的高精度優(yōu)勢(shì)。微波波段的測(cè)量值主要取決于研究對(duì)象的幾何特性和介電特性，利用多波段多極化的雷達(dá)數(shù)據(jù)及雷達(dá)和光學(xué)數(shù)據(jù)相結(jié)合能改進(jìn)植被分類(lèi)精度。Ferrazzoli等對(duì)多波段多極化雷達(dá)分類(lèi)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,單波段單極化的SAR 數(shù)據(jù)識(shí)別農(nóng)作物是有局限性的,利用多波段多極化的雷達(dá)數(shù)據(jù),可以獲取高達(dá)90 %的精確度5。微波遙感對(duì)某些地物具有特殊的波譜特性，因此可利用這一點(diǎn)來(lái)判斷植被的生長(zhǎng)環(huán)境，能較容易地分辨出可見(jiàn)光和紅外遙感所不能區(qū)別的某些目標(biāo)物特性。在微波波段中，水的比輻射率為0.4，而冰的比輻射率為0.99，在常溫下兩者的亮度溫度 相差100K，很容易區(qū)別，而在紅外波段，水的比輻射率為0.96，冰的比輻射率為0.92，兩者相差甚微，不易區(qū)別。可利用這一特性，在嚴(yán)寒的冬季，對(duì)經(jīng)濟(jì)型怕寒植被做防寒準(zhǔn)備，防止天氣寒冷影響到植被的生長(zhǎng)，而影響到經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。由于微波是指波長(zhǎng)11 000 mm 的電磁波，其波長(zhǎng)較長(zhǎng)，衍射現(xiàn)象顯著，因此微波傳感器的分辨率一般都比較低，要提高分辨率必須加大天線尺寸1。其次，觀測(cè)精度和取樣速度往往不能協(xié)調(diào)，要保證精度就需要有較長(zhǎng)的積分時(shí)間，取樣速度就要降低，通常是以犧牲精度來(lái)提高取樣速度的1。此外，地球表面的地物溫度大多在200300 K，峰值波長(zhǎng)在1015的范圍，都落在紅外波段，因此紅外波段的輻射量要比微波大幾個(gè)數(shù)量級(jí)。然而，由于微波的特殊物理性質(zhì)，使紅外測(cè)量精度遠(yuǎn)不及微波，也要差幾個(gè)數(shù)量級(jí)。因此，總的來(lái)說(shuō)，紅外和微波遙感各有優(yōu)缺點(diǎn)1。2.2高光譜遙感（Hyperspectral Remote Sensing）2.2.1高光譜遙感介紹 高光譜遙感與一般遙感主要區(qū)別在于：高光譜遙感的波段多，且波段很窄，僅小于10nm,能獲取觀測(cè)地物完整的連續(xù)光譜曲線，其光譜分辨率高，空間分辨率較高，光譜可覆蓋從可見(jiàn)光到熱紅外的的全部電磁輻射覆蓋范圍。2.2.2高光譜遙感應(yīng)用于植被研究中的依據(jù) 植被具有獨(dú)特的光譜特征。健康的綠色植物光譜曲線(見(jiàn)圖1)由于葉綠素的吸收作用，在0.45m（藍(lán)）和0.67m（紅）波段為低谷；由于葉子內(nèi)部的液態(tài)水分的強(qiáng)烈的吸收作用，在1.4m，1.9m和2.7m處有三個(gè)明顯的低谷，在近紅外區(qū)（0.7m1.3m）有很寬的高反射率區(qū)，此外在1.6m和2.2m處也有兩個(gè)反射峰，但是，由于植物品種，葉子生長(zhǎng)部位，生長(zhǎng)季節(jié)等區(qū)別，植被光譜曲線的峰和谷的形態(tài)，位置都會(huì)產(chǎn)生很大的差異1。高光譜成像光譜儀對(duì)波段的精細(xì)劃分，能夠記錄這些光譜特征的差異，而一般的遙感波段數(shù)據(jù)是不可能做到的。2.2.3高光譜遙感在植被研究中的應(yīng)用 高光譜遙感的波段多，且波段很窄，能獲取觀測(cè)地物完整的連續(xù)光譜曲線，能分辨不同物體光譜特征的微小差異。成像光譜儀在可見(jiàn)光至紅外波段范圍內(nèi)，被分割成幾百個(gè)窄波段，具有很高的光譜分辨率，有利于識(shí)別更多的目標(biāo)。高光譜遙感在傳統(tǒng)遙感的時(shí)間和空間分辨率上增加了光譜分辨率,可以準(zhǔn)確探測(cè)并獲取植物的精細(xì)光譜信息(特別是植被各種生化組分的光譜信息)來(lái)反演氮素營(yíng)養(yǎng)和其他生化組分含量,進(jìn)一步發(fā)展和完善植被遙感監(jiān)測(cè)技術(shù),大大提高了監(jiān)測(cè)精度6。經(jīng)濟(jì)型植被的培育需要判斷植被氮營(yíng)養(yǎng)狀況，高光譜遙感在提高對(duì)植被精確實(shí)時(shí)施肥方面具有重要意義。目前，對(duì)氮素進(jìn)行田間直接無(wú)損測(cè)試結(jié)合精確定量的智能化模式有慢慢取代傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室定性或半定性的手工測(cè)試的趨勢(shì)。高分辨率多光譜近地測(cè)量技術(shù)是基于當(dāng)植被作物氮素發(fā)生變化時(shí),其光譜反射特性發(fā)生改變的基礎(chǔ)上,獲取子像元(最終光譜單元信息),在光譜維上進(jìn)行空間信息展開(kāi),定量分析地球表層生物物理化學(xué)過(guò)程和參數(shù)7-8。通過(guò)高光譜遙感植被指數(shù)技術(shù)可以提取植被冠層結(jié)構(gòu)定量信息9。蒲瑞良等用小型機(jī)載成像光譜儀(CASI)測(cè)得的航空高光譜分辨率數(shù)據(jù)(光譜范圍約417800 nm)估計(jì)森林族葉化學(xué)成分濃度,最后用導(dǎo)數(shù)光譜的多項(xiàng)式逐步回歸方程進(jìn)行分析10。尋找氮素的敏感波段及其反射率在不同氮素水平下的表現(xiàn)一直是科學(xué)家的研究對(duì)象，研究發(fā)現(xiàn)許多植物在缺氮時(shí)無(wú)論是葉片還是植物冠層水平的可見(jiàn)光波段反射率都有增加,對(duì)氮含量變化最敏感的波段在530560 nm區(qū)域,因此可根據(jù)這一結(jié)論9，繪制波譜曲線，及時(shí)發(fā)現(xiàn)氮素含量是否異常。高光譜遙感在植被研究中的意義還體現(xiàn)在，它的應(yīng)用使得植被遙感的范圍被擴(kuò)大到生態(tài)意義上11。高光譜植被遙感主要用于植被的識(shí)別、分類(lèi)，如Treitz 等利用高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)在大比例尺度內(nèi)進(jìn)行森林生態(tài)系統(tǒng)分類(lèi),通過(guò)植被物理、化學(xué)參數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)植物生化成分(如N、P、K、淀粉、水分、纖維素、木質(zhì)素等含量) 及其物理特征物理量的估測(cè)等12。植物的“紅邊”效應(yīng)是其應(yīng)用的一個(gè)重要方面。如：位置在0.680.75m之間的光譜曲線，找到其一階微分的最大值，該值對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)稱(chēng)為“紅邊”。當(dāng)植物葉綠素含量高，生長(zhǎng)活力旺盛時(shí)，“紅邊”向長(zhǎng)波方向移動(dòng)；當(dāng)植物被病蟲(chóng)害感染或受到污染時(shí)，“紅邊”將向短波方向移動(dòng)。當(dāng)植物覆蓋度增大時(shí)“紅邊”的斜率會(huì)變陡。3 植被遙感研究的分析方法植被遙感研究的分析方法，除了應(yīng)用于地質(zhì)分析中的一些方法外,主要有以下幾種技術(shù)1：（1）多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，是用原始的光譜反射率或經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)變換后的數(shù)據(jù)作為自變量，以葉面積指數(shù)、生物量、葉綠素含量等作為因變量，建立多元回歸預(yù)測(cè)模型來(lái)估計(jì)或預(yù)測(cè)生物物理和生物化學(xué)參數(shù)。（2）基于光譜波長(zhǎng)位置變量的分析技術(shù)，是根據(jù)波長(zhǎng)或其他參數(shù)的變化量為自變量，求得與因變量的關(guān)系來(lái)估計(jì)因變量。如上一節(jié)提到的“紅邊”效應(yīng)就是該分析技術(shù)的體現(xiàn)。（3）光學(xué)模型方法，是基于光學(xué)輻射傳輸理論的模型。（4）參數(shù)成圖技術(shù)，是根據(jù)所選擇的預(yù)測(cè)模型，通過(guò)高光譜影像對(duì)每個(gè)象元計(jì)算單參數(shù)預(yù)測(cè)值，并將其分類(lèi)后成圖。4 遙感技術(shù)在植被研究中的應(yīng)用展望遙感技術(shù)經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展,無(wú)論在遙感平臺(tái)、遙感傳感器、還是遙感信息處理、遙感應(yīng)用等方面,都獲得了飛速的發(fā)展,目前遙感正進(jìn)入一個(gè)以微波遙感技術(shù)、高光譜遙感技術(shù)為主的時(shí)代。作為對(duì)地觀測(cè)高新技術(shù)發(fā)展起來(lái)的高光譜遙感,已經(jīng)成為3S技術(shù)的重要組成部分，同時(shí)也是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的重要技術(shù)手段之一。為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)作為大農(nóng)業(yè)的發(fā)展要求，高光譜遙感的發(fā)展趨勢(shì)就是遙感信息定量化和“定性”、“定位”一體化快速遙感技術(shù)。但要指出的是對(duì)高光譜遙感數(shù)據(jù)的分析方法限制了其在某些方面的應(yīng)用,所以高光譜遙感信息的提取及解譯還需要進(jìn)一步提高,為應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展提供理論基礎(chǔ)。今后微波遙感研究將集中在對(duì)多參數(shù)微波數(shù)據(jù)的應(yīng)用研究，對(duì)包括農(nóng)作物在內(nèi)的植被參數(shù)的定量化提取模型研究以及業(yè)務(wù)化農(nóng)作物監(jiān)測(cè)和估產(chǎn)系統(tǒng)的建立。中國(guó)是幅員遼闊，資源豐富的大國(guó)，利用遙感手段及時(shí)掌握復(fù)雜多變的自然資源和生態(tài)環(huán)境信息，對(duì)于進(jìn)行正確的資源利用決策和有效的植被綠化規(guī)劃與管理，尤有重要意義。我國(guó)應(yīng)該加快研究步伐，積極探索遙感新技術(shù)，使遙感技術(shù)在建設(shè)祖國(guó)的進(jìn)程中發(fā)揮更大的積極作用。 參考文獻(xiàn)：1 梅安新,彭望琭,秦其明，等. 遙感導(dǎo)論M. 北京:高等教育出版社, 2001.2 劉峰,張繼賢,靳奉祥，等.地物波譜研究現(xiàn)狀及方法