高光谱遥感
高光谱遥感

• 中国:MAIS、PHI、OMIS-1(10个热波段)、 中国: 个热波段)、 、 、 ( 个热波段 CMODIS(神舟III号) 、Env-DD(环境灾害小卫星) (神舟 号 (环境灾害小卫星)
三、高光谱遥感技术优势与局限性
优势 1:充分利用地物波谱信息资源 :
图 不同波谱分辨率对水铝反射光谱曲线
优势 2: 利用波形 精细光谱特征进行分类与识别地物 : 利用波形/精细光谱特征进行分类与识别地物
Al-OH
Paragonite
Muscovite
Phengite
三种类型的白云母精细光谱特征
岩石的光谱发射率特征
航空高光谱遥感飞行设计图
(2)光谱特征参数定量分析技术 )
不同水分含量的叶片的光谱反射率
RWC(%)=24.5+7.13*面积 (R2=0.845)
(3)光谱匹配技术(二值编码) )光谱匹配技术(二值编码) • 岩矿光谱分类与识别
岩石和矿物
2.15-2.31微米 粘 土 矿 2.24-2.31微米 Mg-OH 对称性>1 滑石 2.15-2.19微米 叶蜡石 2.31-2.35微米 碳 酸 盐
优势 3: 利用图 谱实现自动识别地物并制图 : 利用图-谱实现自动识别地物并制图
局限1:海量数据的传输、 局限 :海量数据的传输、处理与存储 128波段的 波段的OMIS: 采集数据速率 采集数据速率60Mb/s;400Mb/km2 波段的 ;
高光谱遥感信息的图像立方体表达形式是一种新 高光谱遥感信息的图像立方体 表达形式是一种新 型的数据存储格式, 型的数据存储格式,其正面图像是由沿飞行方向的扫 描线合沿扫描方向的像元点组成的一景优选的三波段 合成的二维空间彩色影像; 合成的二维空间彩色影像;其后面依次为各单波段的 图象叠合,其数据量为所有波段图像的总和; 图象叠合,其数据量为所有波段图像的总和;位于图 像立方体边缘的信息表达了各单波段图像最边缘各像 元的地物辐射亮度的编码值或视反射率。 元的地物辐射亮度的编码值或视反射率。
高光谱遥感分解课件

端元提取的效果直接影响到后续的混合 像元分解和谱间关系分析的精度和可靠 性,因此是高光谱遥感分解中的关键步
骤。
混合像元分解方法
混合像元分解的方法包括基于物理模型的方法和基于 统计模型的方法等。这些方法通过建立地物光谱与像 元光谱之间的数学模型,利用优化算法对模型参数进 行求解,从而得到每个像元的纯组分和丰度信息。
高光谱遥感分解方法
端元提取方法
端元提取是高光谱遥感分解的基础,目 的是从高光谱数据中提取出纯净的地物 光谱,为后续的混合像元分解和谱间关
系分析提供基础。
端元提取的方法包括基于统计的方法、 基于空间的方法和基于变换的方法等。 这些方法通过不同的原理和算法,从高 光谱数据中提取出尽可能纯净的地物光
谱。
矿物与地质应用
总结词
高光谱遥感在矿物与地质应用中具有重要作用,可以用于矿产资源调查、地质构造分析 等。
详细描述
高光谱遥感能够通过分析地物的光谱特征差异,识别不同类型的矿物和地质构造。在矿 产资源调查中,高光谱遥感可以用于发现潜在的矿床和评估矿产资源的分布情况。同时 ,在地质构造分析中,高光谱遥感可以通过分析地物的光谱特征差异,揭示地质构造的
高光谱遥感分解课件
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
目录
CONTENTS
• 高光谱遥感概述 • 高光谱遥感技术原理 • 高光谱遥感分解方法 • 高光谱遥感应用实例 • 高光谱遥感技术展望
01
CHAPTER
高光谱遥感概述
高光谱遥感的定义
高光谱遥感是一种利用光谱信息对地球表面进行观测和监测 的技术。它通过卫星或飞机搭载的高光谱成像仪获取地物辐 射的连续光谱信息,进而分析地物的成分、结构和动态变化 。
高光谱遥感技术的挑战与问题
高光谱遥感名词解释

高光谱遥感名词解释
1.高光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing):是遥感技术的一种,利用高光谱数据进行地物信息的提取。
高光谱遥感能够提供每个像元的数十至数百个波段的光谱数据,这些数据可以用来识别不同类型的地物,对地表的物理、化学和生物属性进行精确的定量分析。
2.光谱(Spectrum):是由不同波长的光组成的光线。
在高光谱遥感中,探测器可以测量出每个像元的光谱,也就是不同波长的光在该像元的反射率或辐射率的值。
3.反射率(Reflectance):是地物表面反射入射光的比率,是高光谱遥感中的一个重要参数。
不同地物的反射率在不同波段上表现出不同的特征,可以用来识别地物类型。
4.特征提取(Feature extraction):是高光谱遥感中的重要分析方法,通过数学和统计学方法对光谱数据进行处理,提取出地物的光谱特征,如反射率峰值、谷值和斜率等,用来识别地物类型和进行精确分类。
5.分类(Classification):是将地物根据其光谱特征划分为不同的类别的过程。
高光谱遥感中常用的分类方法包括基于像素的分类、基于物体的分类和基于混合像元的分类等。
6.多光谱遥感(Multispectral Remote Sensing):和高光谱遥感相似,但是只能提供少数几个波段的光谱信息。
多光谱遥感常用于地物类型的粗略分类,而高光谱遥感更加适用于地物的精细分类和属性分析。
高光谱遥感

多光谱遥感:国际遥感界的共识是光谱分辨率在λ /10数量级范围 的称为多光谱(Multispectral),这样的遥感器在可见光和近红外 光谱区只有几个波段,如美国 LandsatMSS,TM,法国的SPOT等。 高光谱遥感:光谱分辨率在λ /100的遥感信息称之为高光谱遥感 (HyPerspectral)。它是在电磁波谱的可见光,近红外,中红外和 热红外波段范围内,获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。 其成像光谱仪可以收集到上百个非常窄的光谱波段信息。高光谱遥 感是当前遥感技术的前沿领域,它利用很多很窄的电磁波波段从感 兴趣的物体获得有关数据,它包含了丰富的空间、辐射和光谱三重 信息。高光谱遥感使本来在宽波段遥感中不可探测的物质,在高光 谱遥感中能被探测。 超高光谱遥感:而随着遥感光谱分辨率的进一步提高,在达到 λ /1000时,遥感即进入超高光谱(ultraspeetral)阶段。
土壤属性高光谱反演
土壤盐分
在土壤反射光谱中的特征光谱,从而对土壤营养状况和
土壤侵蚀状况做进一步检测与评价。有图可知,总氮在 0.55-0.60μm之间和0.80-0.85μm之间有较明显的反射峰 ,在1.4μm周围有较显著的吸收谷。
土壤水分
当土壤的含水率增加时,土壤的反射率下降,在水的吸
Hyperion/EO-1
Hyperion 传感器搭载于 EO-1 卫星平台,EO-1(Earth
Observing-1)是美国NASA 面向 21 世纪为接替 LandSat-7 而 研制的新型地球观测卫星,于 2000 年 11月发射升空,其卫 星轨道参数与 LandSat-7 卫星的轨道参数接近,之所以设计 相同轨道,目的是为了使 EO-1 和 LandSat-7 两颗星的图像 每天至少有 1~4 景重叠,以便进行比对。 传统的陆地资源卫星只提供为数不多的七个多光谱波段,远 远不能满足各种实际应用的需要,因此美国地质调查局 (USGS)与美国宇航局(NASA)合作发射了 EO-1 卫星, 并在该卫星上搭载了三种传感器分别是 ALI (the Advanced Land Imager), Hyperion, LEISA (the Linear Etalon Imaging Spectrometer Array)Atmospheric Corrector
高光谱遥感

高光谱遥感的基本概念
高光谱遥感的基础是波谱学,早在20世纪初波 谱学就被用于识别分子和原子的结构。由于物 质是由分子、原子构成的,组成物质的分子、 原子的种类及其排列方式决定了该物质区别于 其它物质的本质特征。当电磁波入射到物质表 面时,物质内部的电子跃迁,原子、分子的振 动、转动等作用使物质在特定的波长形成特有 的吸收和反射特征,能够通过物质的反射(或 吸收)光谱上反映出物质的组成成分与结构的 差异,然而这些吸收和反射特征在传统的多光 谱遥感数据上很难清楚地体现(童庆禧, 1990)。
10-1λ
>10-2λ
高光谱遥感的基本概念 2 Radiant
2 Spatial (2D)
高光谱图像立方体
2 Spectral
高光谱遥感的基本概念
z光谱分辨率高(λ×10-2)
特 点
z波段多⎯数十到数百 z谱⎯像合一的特点 z信息量大,一次数据获取达千兆(GB)级
z数据速率高,数十⎯数百兆比特/秒
10
ΕΟ−1/ΗΨ
220
ΠΕΡΙ ON
EO-1/ LAC
256
Landsat7
7/W TM+
Obv iew-4
MO DIS
MERIS
AR IES
400-2 500
2 5.4 12 0.0 1 6.5 <5.0 12.5 2 5.0 2 0.0-71.0 6 0.0 57 0.0 1 6.0 10 0.0 1 5.0 200 0.0 60 0.0 2 0.0 5 0.0 8.0 400/ 500
航天高光谱仪 Hyperion
遥感器 PLI-PMI C ASI S FSI AIS-1
AIS-2 AVI RIS (20 km) A SAS 改进 ASAS
高光谱遥感的原理与应用

高光谱遥感的原理与应用1. 高光谱遥感技术简介•高光谱遥感是一种用于获取地面物体光谱信息的遥感技术。
•与传统遥感技术相比,高光谱遥感具有更高的波段分辨率和更丰富的光谱信息。
•高光谱遥感技术的原理是通过采集地面物体在可见光和近红外波段的光谱反射信息,来获取物体的光谱特征。
2. 高光谱遥感的原理•高光谱遥感利用高光谱仪器来收集地面物体在一系列窄波段上的光谱反射数据。
•高光谱仪器通常由特定波段的传感器阵列组成,每个传感器负责收集一个波段的光谱数据。
•地面物体的光谱特征可以通过分析被收集到的光谱数据来确定。
3. 高光谱遥感的应用领域•农业:利用高光谱遥感技术可以监测作物的生长状态、优化农田管理以及检测病虫害等问题。
•矿产资源勘探:高光谱遥感可以检测矿产资源的类型和分布,有助于矿产资源勘探和开发。
•环境监测:高光谱遥感可以监测水体质量、土壤污染程度等环境参数,有助于环境保护和资源管理。
•森林火灾监测:通过高光谱遥感技术可以实时监测森林火灾的扩散情况,有助于及时采取灭火措施。
•城市规划:高光谱遥感可以提供城市土地利用信息,有助于城市规划和土地管理。
4. 高光谱遥感技术的优势•高光谱遥感技术具有较高的波段分辨率,可以获取更详细的光谱信息。
•高光谱遥感技术可以提供更准确的地物分类和识别能力。
•高光谱遥感技术可以探测隐蔽的物体特征,对物体的构成和结构提供更深入的了解。
•高光谱遥感技术具有较高的空间分辨率,可以提供更精细的地物信息。
5. 高光谱遥感技术的挑战和发展方向•数据处理:高光谱遥感技术生成的数据量巨大,对数据处理的算法和技术提出了新的挑战。
•传感器技术:高光谱遥感仪器的性能和稳定性需要不断提升,以满足复杂环境下的需求。
•数据标定和校正:高光谱遥感数据需要进行标定和校正,来消除传感器和大气等因素对数据的影响。
•数据分析和解释:高光谱遥感技术生成的数据需要进行分析和解释,以提取有用的地物信息。
6. 结论高光谱遥感技术是一种重要的遥感技术,具有广泛的应用前景。
高光谱遥感原理与方法

高光谱遥感原理与方法
高光谱遥感是一种利用光谱信息来获取地物特征的遥感技术。
传统的遥感技术通过测量地物反射、辐射或散射的总辐射能量来获取地物信息,而高光谱遥感则可以在较短的时间内获取地物的详细光谱信息。
高光谱遥感的原理是利用遥感仪器将地球表面上被测量物体反射的电磁波信号分成很多独立的波段,称为光谱带。
每个光谱带对应于不同的波长范围,从可见光到红外波段。
对于每个光谱带,遥感仪器会记录地物对该波段的反射或辐射能量。
高光谱遥感的方法可以分为两个步骤:数据获取和数据分析。
数据获取阶段,需要利用高光谱遥感仪器对地表进行遥感观测。
高光谱遥感仪器通常由光学设备和光谱仪组成,可以捕捉地物反射的光谱信息。
数据分析阶段,利用计算机技术对获取的高光谱数据进行处理和分析。
首先,需要对原始数据进行预处理,包括大气校正、辐射校正等,以消除环境因素的影响。
然后,利用光谱特征进行地物分类和识别。
通过对高光谱数据分析,可以提取出地物的光谱特征,比如植被指数、土壤属性、水质等。
最后,可以将分析结果应用于各种领域,比如环境监测、农业管理、资源调查等。
总的来说,高光谱遥感通过光谱信息获取地物特征,具有较高
的分辨率和较强的光谱敏感性,可以提供更详细的地物信息,对于地球科学研究和自然资源管理具有重要意义。
高光谱遥感原理

高光谱遥感原理
高光谱遥感是一种使用高光谱仪器获取地物和目标物质光谱信息的遥感技术。
它通过获取不同波长范围内的光谱数据,从而分析和识别地表物质的成分、结构和特征。
高光谱遥感利用高光谱仪器(例如光谱辐射计或光谱成像仪)能够分辨不同的波长,从紫外线到红外线范围的电磁波谱。
这些仪器通常使用分光技术将不同波长范围的光分解成若干个独立的光谱带,可以获取到数百个波段的光谱数据。
在高光谱遥感中,遥感仪器通过航空或卫星平台获取地面上的光谱信息。
当光线照射到地面物体上时,不同的物质会对不同波长的光有特定的反射、散射或吸收特性,形成其独特的光谱信号。
高光谱仪器能够测量并记录这些光谱信号的强度。
通过分析和解译高光谱数据,可以确定地表物质的组成、含量和分布。
不同的物质对不同波段的光具有特定的光谱特征,这些特征可以用来区分不同的地物类型,如植被、岩石、水体等。
高光谱遥感也可以用于环境监测、农业管理、矿产勘探等领域。
总之,高光谱遥感原理是利用高光谱仪器获取地物光谱信息,通过分析和解译这些光谱数据来识别和研究地表物质的特征和属性。
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高光谱影像分析技术:
国内外关于成像光谱仪的遥感应用研究中,所采用 的分析方法可归纳为两大类: 一、 基于纯像元的分析方法 (1)。。。
(2)。。。
二、基于混合像元的分析方法
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PHI和OMIS成像光谱仪的技术指标
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• 2002年3月在我国载人航天计划中发射的第三艘试验飞船“神 舟三号”中,搭载了一台我国自行研制的中分辨率成像光谱 仪。这是继美国EOS计划MODIS之后,几乎与欧洲环境卫星 (ENVISAT)上的MERIS同时进入地球轨道的同类仪器。它 在可见光到热红外波长范围(0.4-12.5μm)具有34个波段。 • 2007年10月24日我国发射的“嫦娥-1”探月卫星上,成像光谱 仪也作为一种主要载荷进入月球轨道。这是我国的第一台基 于富里叶变换的航天干涉成像光谱仪,它具有光谱分辨率高 的特点。 • 2008年发射的环境与减灾小卫星(HJ-1)星座中,也搭载一 台工作在可见光—近红外光谱区(0.45—0.95μm)、具有128 个波段、光谱分辨率优于5nm的高光谱成像仪。它将对广大 陆地及海洋环境和灾害进行不间断的业务性观测。 • “风云-3”气象卫星也将中分辨率光谱成像仪作为基本观测仪 器,纳入大气、海洋、陆地观测体系,为对地球的全面观测 和监测提供服务。
18
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我国高光谱发展:
• 80年代,研制和发展了新型模块化航空成像光谱仪 (MAIS)。这一成像光谱系统在可见—近红外—短波红 外具有64波段,并可与6-8波段的热红外多光谱扫描仪集 成使用,从而使其总波段达到70—72个。
• 高光谱仪器的研制成功,为中国遥感科学家提供了新的技 术手段。通过在我国西部干旱环境下的地质找矿试验,证 明这一技术对各种矿物的识别以及矿化蚀变带的制图十分 有利,成为地质研究和填图的有效工具。
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常规遥感的局限
• • • • 波段太少 光谱分辨率太低 波段宽一般>100nm 波段在光谱上不连续,不能覆盖整个可 见光至红外光(0.4~2.4nm)光谱范围。
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• 高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点,主要表现 在: • (1)波段多——可以为每个像元提供几十、数百甚至 上千个波段; • (2)光谱范围窄——波段范围一般小于10nm; • (3)波段连续——有些传感器可以在350~2500nm的 太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱; • (4)数据量大——随着波段数的增加,数据量成指数 增加; • (5)信息冗余增加——由于相邻波段高度相关,冗余 信息也相对增加。 • 因此,一些针对传统遥感数据的图像处理算法和技术, 如特征选择与提取、图像分类等技术面临挑战。如用 于特征提取的主分量分析方法,用于分类的最大似然 法、用于求植被指数的NDVI算法等等,不能简单地直 接应用于高光谱数据。
第四章 高光谱遥感概论
成像技术:
• • • • 全色(黑白)--彩色摄影—多光谱扫描成像—高光谱遥感 1960年人造地球卫星围绕地球获取地球的图片资料时,成 像就成为研究地球的有利工具。 在传统的成像技术中,黑白图像的灰度级别代表了光学特 性的差异因而可用于辨别不同的材料。 对地球成像时,选择一些颜色的滤波片成像对于提高对特 殊农作物、研究大气、海洋、土壤等的辨别能力大有裨益。 这就是人类最早的多光谱成像(Multispectral imaging)。 1980年高光谱成像技术(Hyperspectral Imaging)诞生了, 它最早是机载的成像光谱仪(Airborne Imaging Spectrometer),如今已拓展到先进的可见和红外成像光谱 仪(AVIRIS),这两种最早都诞生在NASA的JPL中心 (NASA:美国国家航天航空管理局)。
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数据处理:
• 高光谱遥感影像数据的一个重要特征是超多波段和大 数据量,对它的处理也就成为其成功应用的关键问题 之一 。 • 尽管遥感信息处理技术在全数字化、可视化、智能化 和网络化等方面有了很大的发展,但就目前遥感技术 的发展状况来看,硬件技术的发展远远超前于遥感信 息的处理,海量光谱遥感信息远没有被充分挖掘和处 理,信息处理还远不能满足现实需要。据估计,空间 遥感获取的遥感数据,经过计算机处理的还不足5%。 因此,遥感信息处理方法与技术有待于深入研究和开 发。
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• (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。
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• (2)基于统计分析的图像分类和分析。
基于统计分析的图像分类和分析视每一波段的图 像为随机变量,然后利用概率统计理论进行多维随 机向量的分类。成像光谱仪图像波段多,分类很大 程度上受限于数据的维数。面对数百个波段的数 据,如果全部用于分类研究,在时间上往往是无法 接受的。因此在图像分类之前必须压缩波段,同时 又要尽可能地保留研制了更为先进的推帚式成像光谱仪 (PHI)和实用型模块化成像光谱仪(OMIS)等。
• PHI成像光谱仪在可见到近红外光谱区具有244个波段,其 光谱分辨率优于5nm; • OMIS则具有更宽泛的光谱范围,具有128波段,其中可 见—近红外光谱区(0.46—1.1μm)32波段,短波红外区 (1.06—1.70μm及2.0—2.5μm)48波段,中波红外区 (3.0—5.0μm)8波段,热红外区(8.0—12.5μm)6—8波 段。 • 新的成像光谱系统不仅继续在地质和固体地球领域研究中 发挥作用,而且在生物地球化学效应研究、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 有很好的结果。
26
一、基于纯像元的分析方法 • (1)基于成因分析的光谱分析方法。
基于成因分析的方法主要从地物光谱特征上发 现表征地物的特征光谱区间和参数,最常用的是各 种各样的植被指数。成像光谱仪问世以后,许多研 究人员沿用了这种方法,利用成像光谱仪数据的高 光谱分辨率,选取影像的波段,发展了许多更为精 细的植被指数。与此相对的方法,是地物光谱重 建和重建的光谱与数据库光谱的匹配识别。
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高光谱的应用
• 由于高光谱图像具有很高的光谱分辨率,因而能够提 供更为丰富的地物细节,有利于地物物理化学特性的 反演。 (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。
31
• (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。
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• 成像光谱技术则把遥感波段从几个、几十 个推向数百个、上千个。高光谱遥感数据 每个像元可以提供几乎连续的地物光谱曲 线,使我们利用高光谱反演陆地细节成为 可能。 • 高光谱遥感技术已经成为当前遥感领域的 前沿技术。
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高光谱遥感的特点
• 一般认为,光谱分辨率在10-1λ数量级范 围内的遥感称为多光谱(Multi-spectral)遥 感,光谱分辨率在10-2λ数量级范围内的 遥感称为高光谱(Hyper-spectral)遥感,光 谱分辨率在10-3λ数量级范围内的遥感称 为超光谱(Ultra-spectral)遥感。
1
• 仪器发展:从多光谱到高光谱遥感技术需要仪器的同步发 展。使用200个连续的波段,每个波段的光谱分辨率在 10nm左右,这就是高光谱的成像技术。 • 现在光谱成像技术已经发展到超光谱时代(Ultraspectral Imaging),比如,它使用的是空间发射光谱仪 (Atmospheric Emission Spectrometer, AES), 这个超光 谱成像仪在红外波段就能产生数千个波带,分辨率高达 1/cm。
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历史:
• 20世纪80年代兴起的新型对地观测技术——高光谱遥感技 术,始于成像光谱仪(Imaging Spectrometer)的研究计划。 该计划最早由美国加州理工学院喷气推进实验室(Jet Propulsion Lab,JPL)的一些学者提出。 • 1983年,世界第一台成像光谱仪AIS-1在美国研制成功, 并在矿物填图、植被生化特征等研究方面取得了成功,初 显了高光谱遥感的魅力。 • 在美国宇航局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的支持下,相继推出了系列成像 光谱仪产品。如:机载航空成像光谱仪(AIS)系列;航 空可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS);星载中分辨率成 像光谱仪(MODIS);高分辨率成像光谱仪(HIRIS)等。 • 在此后,许多国家先后研制了多种类型的航空成像光谱仪。 如美国的AVIRIS、DAIS,加拿大的FLI、CASI,德国的 ROSIS,澳大利亚的HyMap等。 16
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概念:
• 基本概念:高光谱分辨率遥感是利用成像光谱仪获得感兴趣 的物体很窄的(通常波段宽度<10nm)、完整而连续的光谱 数据。 • 高光谱遥感技术,始于成像光谱仪(Imaging Spectrometer)的 研究计划,它的发展得益于卫星技术、传感器技术以及计算 机技术的高速发展。 成像光谱仪为每个像元提供数十个至数百个窄波段的光谱信 息,每个像元都能产生一条完整而连续的光谱曲线。这就是 高光谱遥感与常规遥感的主要区别。 如一个TM波段内只记录一个数据点,而航空可见光/红外光 成像光谱仪(AVIRIS)记录这一波段范围内的光谱信息用10个 以上数据点。