高光譜遙感技術(shù)的介紹及應(yīng)用

高光譜遙感技術(shù)的介紹及應(yīng)用在20世紀(jì)，人類的一大進(jìn)步是實(shí)現(xiàn)了太空對地觀測，即可以從空中和太空對人類賴以生存的地球通過非接觸傳感器的遙感進(jìn)行觀測。最近幾十年，隨著空間技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、傳感器技術(shù)等與遙感密切相關(guān)學(xué)科技術(shù)的飛速發(fā)展，遙感正在進(jìn)入一個(gè)以高光譜遙感技術(shù)、微波遙感技術(shù)為主要標(biāo)志的時(shí)代。本文簡要介紹了高光譜遙感技術(shù)的特點(diǎn)、發(fā)展?fàn)顩r及其在一些領(lǐng)域的應(yīng)用。1高光譜遙感簡介1.1高光譜遙感概念所謂高光譜遙感，即高光譜分辨率遙感，指利用很多很窄的電磁波波段（通常<10nm）從感興趣的物體獲取有關(guān)數(shù)據(jù)；與之相對的則是傳統(tǒng)的寬光譜遙感，通常>100nm，且波段并不連續(xù)。高光譜圖像是由成像光譜儀獲取的，成像光譜儀為每個(gè)像元提供數(shù)十至數(shù)百個(gè)窄波段光譜信息，產(chǎn)生一條完整而連續(xù)的光譜曲線。它使本來在寬波段遙感中不可探測的物質(zhì)，在高光譜中能被探測。高光譜遙感技術(shù)是近些年來迅速發(fā)展起來的一種全新遙感技術(shù)，它是集探測器技術(shù)、精密光學(xué)機(jī)械、微弱信號檢測、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息處理技術(shù)于一體的綜合性技術(shù)。在成像過程中，它利用成像光譜儀以納米級的光譜分辨率，以幾十或幾百個(gè)波段同時(shí)對地表地物像，能夠獲得地物的連續(xù)光譜信息，實(shí)現(xiàn)了地物空間信息、輻射信息、光譜信息的同步獲取，因而在相關(guān)領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用價(jià)值和廣闊的發(fā)展前景。1.2高光譜遙感數(shù)據(jù)的特點(diǎn)同其他常用的遙感手段相比,成像光譜儀獲得的數(shù)據(jù)具有以下特點(diǎn):1）、多波段、波段寬度窄、光譜分辨率高。波段寬度<10nm，波段數(shù)較多光譜遙感(由幾個(gè)離散的波段組成)大大增多，在可見光和近紅外波段可達(dá)幾十到幾百個(gè)。如AVIRIS在0.4～214波段范圍內(nèi)提供了224個(gè)波段。研究表明許多地物的吸收特征在吸收峰深度一半處的寬度為20～40nm。這是傳統(tǒng)的多光譜等遙感技術(shù)所不能分辨的(多光譜遙感波段寬度在100～200nm之間)，而高光譜遙感甚至光譜分辨率更高的超光譜遙感卻能對地物的吸收光譜特征進(jìn)行很好的識別，這使得過去以定性、半定量的遙感向定量遙感發(fā)展的進(jìn)程被大大加快。另外，在成像高光譜遙感中，以波長為橫軸，灰度值為縱軸建立坐標(biāo)系，可以使高光譜圖像中的每一個(gè)像元在各通道的灰度值都能產(chǎn)生一條完整、連續(xù)的光譜曲線，即所謂的“譜像合一”，它是高光譜成像技術(shù)的一大特點(diǎn)。2）、由于波段眾多，波段窄且連續(xù)，相鄰波段具有很高的相關(guān)性，使得高光數(shù)據(jù)量巨大(一次獲取數(shù)據(jù)可達(dá)千兆GB級)、相性大，尤其在相鄰的通道間，具有很大的數(shù)據(jù)冗余3）、光譜分辨率高。成像光譜儀采樣的間隔小，一般為10nm左右。精細(xì)的光譜分辨率反映了地物光譜的細(xì)微特征，使得在光譜域內(nèi)進(jìn)行遙感定量分析和研究地物的化學(xué)分析成為可能。4）、空間分辨率較高。相對于MSS(80m)、TM(30m)和SPOT/HRV的多波段圖像(20m)，目前實(shí)用成像光譜儀有著較高的空間分辨率，加之其高光譜分辨率的特性，使得該種類型的傳感器具有廣闊的應(yīng)用前景。2高光譜遙感的發(fā)展2.1高光譜成像技術(shù)的發(fā)展及傳感器如果把多光譜掃描成像的MSS(multi2spectralscanner)和TM(thematicmapper)作為遙感技術(shù)發(fā)展的第一代和第二代的話，那么高光譜成像(hyperspectralimagery)技術(shù)則是第三代的成像技術(shù)。美國的成像技術(shù)發(fā)展較早，從20世紀(jì)80年代至今已經(jīng)研制了三代高光譜成像光譜儀。第一代成像光譜儀稱航空成像光譜儀AIS，是由美國國家航空和航天管理局(NASA)所屬的噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室JPL設(shè)計(jì)，已于1984～1986年裝在NASA的C-130飛機(jī)上使用。這是一臺裝有二維、近紅外陣列探測器的實(shí)驗(yàn)儀器，有128個(gè)通道，光譜覆蓋范圍從112～214μm,并在內(nèi)華達(dá)Cuprite地區(qū)的應(yīng)用中取得很好的效果。第二代成像光譜儀稱航空可見光、近紅外成像光譜儀AVIRIS，有224個(gè)通道，光譜范圍為0141～2145μm。每個(gè)通道的波段寬約為10nm，曾放在改裝后的高空U2飛機(jī)上使用，為目前最常用的航空光譜儀之一?；贜ASA儀器的成功應(yīng)用及采礦工業(yè)和石油工業(yè)的需求，在AVIRIS之后，地球物理環(huán)境研究公司GE又研制了1臺64通道的高光譜分辨率掃描儀GERIS。其中63個(gè)通道為高光譜分辨率掃描儀，第64通道是用來存儲航空陀螺信息。該儀器由個(gè)單獨(dú)的線性陣列探測器的光柵分光計(jì)組成。它與其他儀器的區(qū)別是在不同的光譜范圍區(qū)內(nèi)，通道的光譜寬度是不同的。第三代高光譜成像光譜儀為克里斯特里爾傅立葉變換高光譜成像儀FTHSI，適合在Cessna-206輕型飛機(jī)上使用。它的重量為35kg，采用256通道，光譜范圍為400～1050nm，有2～10nm的光譜分辨率，視場角為150°。在國內(nèi)，成像光譜儀的研制工作由于跟蹤國際前沿技術(shù),成像光譜儀的研制已躋身于國際先進(jìn)行列。先后研制成功了多光譜掃描儀、紅外細(xì)分光譜掃描儀FIMS、熱紅外多光譜掃描儀TIMS、19波段多光譜掃描儀AMSS、71波段多光譜機(jī)載成像光譜儀MAIS、128波段OMIS系統(tǒng)、244波段的推掃式成像儀PHI等。2.2高光譜數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展盡管成像光譜儀具有其獨(dú)特的優(yōu)越性,但其數(shù)據(jù)量巨大，為應(yīng)用和分析帶來不便。在國內(nèi)外成像光譜儀的遙感應(yīng)用研究中，研究人員為高效利用成像光譜儀數(shù)據(jù),充分發(fā)揮其高光譜分辨率和空間分辨率方面做出了許多嘗試，所采用的方法可歸納為兩大類。2.2.11)、基于成因分析的光譜分析方法基于成因分析的方法研究地物的光譜特性，從地物光譜特征上發(fā)現(xiàn)表征地物的特征光譜區(qū)間和參數(shù)最常用的是各種各樣的植被指數(shù)。這種方法普遍用于MSS和TM圖像的處理和分析應(yīng)用中。成像光譜儀問世以后,許多研究人員沿用了這種方法，利用成像光譜儀數(shù)據(jù)的高光譜分辨率，選取影像的波段，發(fā)展了許多更為精細(xì)的植被指數(shù)。與此相對的方法，是地物光譜重建和重建的光譜與數(shù)據(jù)庫光譜的匹配識別。這一方法通過對比分析地面實(shí)測的地物光譜曲線和由成像光譜儀圖像得到的光譜曲線來區(qū)分地物。為了提高成像光譜儀數(shù)據(jù)分析處理的效率和速度，一般要對這些曲線進(jìn)行編碼或者提取表征曲線的參數(shù)。“光譜匹配”是利用成像光譜儀探測數(shù)據(jù)進(jìn)行地物分析的主要方法之一，但由于野外實(shí)際情況的復(fù)雜性，很難建立一個(gè)比較通用的地物光譜庫，這就限制了利用該法進(jìn)行分析，目前僅僅在比較小的范圍內(nèi)(如巖石成分分析等)取得成功的運(yùn)用。2）、基于統(tǒng)計(jì)分析的圖像分類和分析基于統(tǒng)計(jì)分析的圖像分類和分析認(rèn)為每一波段的圖像為隨機(jī)變量，基于概率統(tǒng)計(jì)理論進(jìn)行多維隨機(jī)向量的分類。成像光譜儀圖像波段多，分類很大程度上受限于數(shù)據(jù)的維數(shù)，面對數(shù)百個(gè)波段的數(shù)據(jù)，如果全部用于分類研究，在時(shí)間上往往是無法接受的。因此在圖像分類之前必須壓縮波段，同時(shí)又要盡可能地保留信息，即進(jìn)行“降維”的研究。目前，壓縮波段有兩種途徑，一是從眾多的波段中挑選感興趣的若干波段；二是利用所有波段，通過數(shù)學(xué)變換來壓縮波段，最常用的如主成分分析法等。基于統(tǒng)計(jì)分析的圖像分類和分析在理論上比較嚴(yán)謹(jǐn)，所以需要有充分的數(shù)據(jù)地學(xué)特征，否則得到的結(jié)果有時(shí)是不明確的物理解釋。2.2.2基于混合像元的分析方法由于傳感器空間分辨率的限制以及地物的復(fù)雜多樣性，混合像元普遍存在于遙感圖像中，對地面地物分布比較復(fù)雜的區(qū)域尤其如此。如果將該像元?dú)w為一類，勢必會帶來分類誤差，導(dǎo)致精度下降，不能反映真實(shí)的地物覆蓋情況。概括起來，混合模型主要有兩類，即線性光譜混合模型和非線性光譜混合模型。線性混合模型是迄今為止最受歡迎且使用最多的一種模型，其突出優(yōu)點(diǎn)是簡單。雖然它只能分離與波段數(shù)目相同的類別，但對于有著數(shù)百個(gè)波段的高光譜數(shù)據(jù)，完全可以克服這種限制。對于非線性混合模型可以利用某些方法來使之線性化，從而簡化為線性模型。近年來，混合像元的研究中比較有代表性的當(dāng)屬美國Maryland大學(xué)的Chang等人和英國Surey大學(xué)的Bosdogianni等人所做的研究。前者于1994年提出OSP(OrthogonalSubspaceProjection)法之后，又相繼開發(fā)和介紹了一系列基于OSP的方法，并將Kalman濾波器用于線性混合模型中。這種線性分離Kalman濾波器不僅可以檢測到像元內(nèi)各種特征豐度的突然變化，而且能夠檢測對分類有用的目標(biāo)特征。Bosdogianni等人利用遙感技術(shù)對火災(zāi)后的森林及生態(tài)環(huán)境進(jìn)行長期監(jiān)測，建立了高階矩的混和模型，同時(shí)他們也提出了利用Houghes變換進(jìn)行混合像元分類的方法?？傊?，與高光譜遙感的硬件發(fā)展相比，高光譜數(shù)據(jù)的處理技術(shù)顯得相對滯后。但由于高光譜數(shù)據(jù)的巨大優(yōu)勢，世界各國都將繼續(xù)加強(qiáng)相關(guān)研究。在美國，NASA已把機(jī)載AVIRIS作為星載的雛形進(jìn)行研究，并對高光譜圖像所特有的一些難題，如高數(shù)據(jù)維的減小、算法復(fù)雜性等，進(jìn)行重點(diǎn)攻關(guān)，并已研究出智能化比較高的實(shí)用高光譜圖像處理系統(tǒng)，如成像光譜集成軟件包ISIS、為衛(wèi)星和航空高光譜遙感數(shù)據(jù)處理分析而設(shè)計(jì)的ENVI影像處理系統(tǒng)、著名的ERDAS影像處理系統(tǒng)等。在20世紀(jì)80年代中后期，我國開始著手發(fā)展高光譜圖像處理系統(tǒng)，并積極開展國際合作，承擔(dān)了一系列成像光譜技術(shù)研究，推動了高光譜遙感在國內(nèi)的發(fā)展。但總體來看，國內(nèi)高光譜圖像的應(yīng)用研究還處于起步階段，大部分集中于成像光譜儀的定標(biāo)及一些輻射校正研究，目前還沒有比較成形的高光譜圖像處理系統(tǒng)。3高光譜遙感技術(shù)的應(yīng)用高光譜遙感的發(fā)展歷史雖然只有短短二十年的時(shí)間,但在很多國家、許多領(lǐng)域已得到了越來越廣泛的應(yīng)用,尤其是在地質(zhì)和植被方面,該技術(shù)成為對目標(biāo)地物進(jìn)行定性,特別是定量研究、調(diào)查的一種重要手段。3.1高光譜遙感在地質(zhì)中的應(yīng)用3.1.1高光譜礦物精細(xì)識別包括對礦物亞類的識別、礦物組成成分探測、礦物豐度信息提取等礦物微觀信息的探測。研究礦物光譜的精細(xì)特征與礦物微觀信息之間的關(guān)系，不僅可以增加礦物識別的種類，還將直接反演地質(zhì)成生環(huán)境。同時(shí)，通過高光譜礦物精細(xì)識別將具有地質(zhì)指示意義的特征物質(zhì)條件有機(jī)地聯(lián)系起來，更好地促進(jìn)高光譜技術(shù)在基礎(chǔ)地質(zhì)、礦產(chǎn)資源評價(jià)與礦山污染監(jiān)測等領(lǐng)域的深入應(yīng)用。3.1.2在高光譜分辨率下，能夠容易檢測礦物光譜隨某些特定元素（比如AlCa等）含量的增加而發(fā)生漂移的現(xiàn)象，并可能以此特征光譜作為變量來表征礦物中化合物的含量。在地質(zhì)作用過程中，礦物組成元素發(fā)生類質(zhì)同象置換，如白云母類Al與(Fe、Mg)置換，生成鈉云母、白云母、多硅白云母及富Al或Al白云母。綠泥石和黑云母類發(fā)生Fe2+與Mg置換、赤鐵礦和褐鐵礦中Al與Fe3+置換、堿性長石中Na與K置換、斜長石中Ca與Na置換等，造成礦物中某一組成元素失衡。這些表現(xiàn)在光譜特征的細(xì)微變化上，對這些細(xì)微特征的“捕捉”可以進(jìn)行相應(yīng)的識別。3.1.3高光譜遙感被廣泛應(yīng)用于礦產(chǎn)資源的勘查中主要是通過蝕變帶和蝕變礦物的識別，并結(jié)合相的地質(zhì)資料，找尋潛在的礦產(chǎn)。各類蝕變礦物往往很重要的地質(zhì)指示作用，對它們的識別和探測有重大的地質(zhì)意義。3.1.4通過對礦物識別、地質(zhì)成因等相關(guān)信息的提取與組合關(guān)系的分析，能夠探討礦床成生過程中的物源、動力過程等，直接判斷可能存在的礦化或礦床信息。這樣，在其他知識的輔助下，可以實(shí)現(xiàn)對礦化與成礦遠(yuǎn)景區(qū)以及靶區(qū)的圈定?；诘V物特征譜帶參量地質(zhì)反演模型，通過對光譜最大吸收深度位置的探測來大致地識別巖性分布。3.1.5以現(xiàn)有的巖石礦物光譜庫作為參考光譜，利用高光譜數(shù)據(jù)可進(jìn)行有關(guān)巖性的識別與分類。中國國土資源航空物探遙感中心和中科院遙感應(yīng)用研究所在分析了巖礦光譜特征在高光譜地質(zhì)應(yīng)用各個(gè)環(huán)節(jié)中的作用和影響之后，采用HyMap對新疆東天山地區(qū)進(jìn)行高光譜圖像數(shù)據(jù)獲取。通過輻射校正、幾何校正等圖像預(yù)處理和MNF變換增強(qiáng)不同巖類分布的信息，基于色調(diào)的影像光譜和標(biāo)準(zhǔn)庫光譜，區(qū)分出花崗巖、花崗閃長巖、閃長巖、輝綠玢巖、基性火山巖、火山碎屑巖、正常沉積巖等巖體地層巖性單位。高光譜最大的優(yōu)勢在于利用有限細(xì)分的光譜波段再現(xiàn)像元對應(yīng)地物目標(biāo)的光譜曲線。在參考光譜與像元光譜組成的二維空間中，基于整個(gè)譜形特征的相似性概率的大小，能有效地避免巖石礦物光譜漂移或光譜變異造成的單個(gè)光譜特征的不匹配，并能綜合利用弱的光譜信息在對光譜數(shù)據(jù)庫中巖石礦物光譜特征分析總結(jié)的基礎(chǔ)上，結(jié)合礦物端元選擇，利用光譜匹配等方法識別出綠泥石、綠簾石、云母類、白云母、高嶺石、鹽堿化、方解石等礦物。其中，綠泥石與綠簾石分布在研究區(qū)的中部，與地層的分布趨勢相一致，可能為區(qū)域蝕變所致；云母類主要分布在地層及一些花崗巖體中；碳酸鹽巖呈條帶狀或線狀沿構(gòu)造帶近東西向展布蒙脫石分布在一些白板地；鹽堿化分布在一些干枯的小河溝中。在上述礦物識別中，無論是光譜角度制圖技術(shù)還是光譜匹配和混合光譜分解，都存在對非端元礦物信息的分割。因此閾值的選擇是面臨的一個(gè)重要問題，這不僅關(guān)系到所識別礦物的可靠度，也關(guān)系到礦物分布范圍大小的界定。同時(shí)由于是分航帶提取不同航帶之間并非精確的大氣校正使同一地物的光譜特征存在差異，盡管最大程度地降低或減弱了圖像邊緣的光譜特征畸變，但所提取的礦物空間展布特征的一致性仍受到制約，增加了制圖的困難。3.2高光譜遙感在植被研究中的應(yīng)用在植被中的應(yīng)用是高光譜的另一個(gè)重要的應(yīng)用。通過遙感確定植物葉子植冠的化學(xué)成分來監(jiān)測大氣和環(huán)境變化引起的植物功能的變化。植被中非光合作用組分以前用寬帶光譜無法測量，現(xiàn)在用高光譜對植被組分中非光合作用組分進(jìn)行測量和分離則較易實(shí)現(xiàn)。BoCai利用木質(zhì)素和纖維素1172μm的特征吸收作為其判別依據(jù)，并根據(jù)吸收強(qiáng)度作為這類化合物植冠豐度的一個(gè)指數(shù)；Johnson等人在分析了美國俄勒岡州中西地區(qū)的幾塊林冠上獲取的AVIRI高光譜數(shù)據(jù)和相應(yīng)林冠冠層生化特性變化的關(guān)系后，指出冠層含氮量和木質(zhì)素的變化與選擇的AVIRIS波段數(shù)據(jù)變化存在著一般性對應(yīng)關(guān)系；Maston等使用AVIRIS和小型機(jī)載成像光譜儀(CASI)數(shù)據(jù)證實(shí)冠層化學(xué)成分?jǐn)y有多種氣候區(qū)生態(tài)系統(tǒng)變化過程的信息，并建議從高光譜數(shù)據(jù)中估計(jì)此類信息。另外，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，通過植被物理、化學(xué)參數(shù)實(shí)現(xiàn)對植物生化成分(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等。其中常用的有：1）、植物的“紅邊”效應(yīng)：它是位于紅光低谷及紅光過度到近紅外區(qū)域拐點(diǎn)，通過其位置和斜率的特征來體現(xiàn)。是植物光譜曲線最典型的特征，能很好地描述植物的健康及色素狀態(tài)。當(dāng)植物患病時(shí)葉綠素減少，“紅邊”會向藍(lán)光方向移動。植物缺水等原因造成葉片枯黃，“紅邊”會向近紅外方向移動。當(dāng)植物覆蓋度增大時(shí)“紅邊”的斜率會變陡。2）、植被指數(shù)：植物葉面積指數(shù)LAI，它是植被研究中非常重要的參數(shù)，它是估計(jì)植物光合作用、葉子凋落、固氮等過程的重要參量，是植物生長模型中的一個(gè)非常關(guān)鍵的變量，可用來模擬植物的生長過程，估算植物的生產(chǎn)能力及干物質(zhì)量。歸一化植被指數(shù)NDVI，是應(yīng)用很廣泛的植被指數(shù)，它是植物的生長狀態(tài)及其空間分布密度的最佳指示因子，此外還有如光合有效輻射APAR等等。3.3高光譜遙感在海洋中的應(yīng)用海洋遙感是20世紀(jì)后期海洋科學(xué)取得重大進(jìn)展的關(guān)鍵技術(shù)之一，其主要目的是了解海洋、研究海洋、開發(fā)利用和保護(hù)海洋資源，因而具有十分重要的戰(zhàn)略意義。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，高光譜遙感已成為當(dāng)前海洋遙感前沿領(lǐng)域。由于中分辨率成像光譜儀具有光譜覆蓋范圍廣、分辨率高和波段多等許多優(yōu)點(diǎn)，因此已成為海洋水色、水溫的有效探測工具。它不僅可用于海水中葉綠素濃度、懸浮泥沙含量、某些污染物和表層水溫探測，也可用于海冰、海岸帶等的探測。由于海洋光譜特性是海洋遙感的一項(xiàng)重要研究內(nèi)容，各國在發(fā)射海洋遙感衛(wèi)星前后都開展了海洋波譜特性研究，其中包括大量的海洋光譜特性測量研究。在早期的海洋遙感應(yīng)用中，所使用的傳感器波段少，已滿足不了現(xiàn)代定量遙感應(yīng)用研究的需要。隨著中分辨率成像光譜儀的應(yīng)用，不僅促進(jìn)了高維數(shù)據(jù)分析方法的研究，也將促進(jìn)海洋高光譜特性研究的發(fā)展，可以更準(zhǔn)確地了解海洋光譜結(jié)構(gòu)，識別海水中不同物質(zhì)成份的光譜特征，掌握近岸水域光學(xué)參數(shù)的分布、變化規(guī)律，為海洋遙感應(yīng)用和海洋光學(xué)遙感器評價(jià)提供可靠的依據(jù)。3.4高光譜遙感在大氣和環(huán)境研究中的應(yīng)用大氣中的分子和粒子成分在太陽反射光譜中有強(qiáng)烈反應(yīng)，這些成分包括水汽、二氧化碳、氧氣、臭氧、云和氣溶膠等。其中水汽是主要的吸收成分，有大量的方法用于分析水汽。這些方法通常都是估算940nm水汽吸收強(qiáng)度與大氣中總水柱豐度的關(guān)系。在國內(nèi)，劉金濤等人提出了一套高光譜分辨率激光雷達(dá)系統(tǒng)，用于同時(shí)測量大氣風(fēng)和氣溶膠的光學(xué)性質(zhì)，該系統(tǒng)可以分離大氣氣溶膠和分子散射，可以直接反射出大氣的后