高光谱原理及应用简介
高光谱成像技术的原理和应用
高光谱成像技术的原理和应用1. 引言高光谱成像技术是一种非常重要的光谱成像技术，它能够获取目标物体的高光谱信息，进而实现对目标物体进行分类、定量分析、检测等多种应用。
本文将介绍高光谱成像技术的原理和应用。
2. 高光谱成像技术的原理高光谱成像技术基于光谱学原理，通过获取物体不同波长处的反射、吸收或发射光谱信息，来实现对物体的检测和分析。
其原理包括以下几个方面：2.1 光谱分辨率光谱分辨率是指在一定波段范围内可以区分的最小波长变化。
高光谱成像技术具有较高的光谱分辨率，可以分辨出目标物体的微小变化。
2.2 光谱采集高光谱成像技术通过传感器采集物体在不同波长处的光谱数据。
传感器会记录下物体在连续波长范围内的光谱反射强度，形成一幅高光谱影像。
2.3 数字处理采集到的高光谱影像需要进行数字处理，常见的处理方法包括校正、噪声去除、波长配准等。
数字处理能够进一步提取出目标物体的特征信息。
2.4 数据分析高光谱影像的数据分析常包括目标检测、分类、定量分析等。
通过数据处理和分析，可以实现对目标物体的快速、准确的识别和分析。
3. 高光谱成像技术的应用高光谱成像技术在多个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：3.1 农业领域高光谱成像技术可以用于农作物的健康监测、病虫害的早期检测等。
通过对农田进行高光谱成像，可以及时发现农作物叶片的问题，并针对性地采取措施，提高农作物的产量和质量。
3.2 环境监测高光谱成像技术可用于环境监测，如水质监测、空气污染监测等。
通过对水体或大气中光谱的采集和分析，可以实现对环境污染程度的判断和监测。
3.3 矿产勘探高光谱成像技术可以用于矿产勘探，如寻找矿石和矿藏等。
通过对地表光谱的分析，可以发现矿藏的特征信号，并提供勘探方向和指导。
3.4 医学领域高光谱成像技术在医学领域中有广泛的应用，如肿瘤检测、皮肤病诊断等。
通过捕捉目标区域的高光谱影像，可以获取目标组织的特征信息，从而实现对疾病的早期检测和诊断。
高光谱成像技术原理与应用
高光谱成像技术原理与应用高光谱成像技术是一种通过采集物体在一定的波长范围内的光谱信息，并将其映射到空间位置上的远程成像方法。
它可以提供更多的光谱细节，使人们能够更全面地了解被观测物体的特性和变化。
以下将详细介绍高光谱成像技术的原理和应用。
1.光学系统：光学系统用于采集物体反射或辐射出来的光，并将其传递到光谱分析系统。
光学系统通常包括光学镜头和滤光片。
光学镜头用于收集和聚焦光线，滤光片能够选择性地通过一些波长的光线，而阻挡其他波长的光线。
2.光谱分析系统：光谱分析系统用于将采集到的光线分解为不同波长的光谱，并使用传感器记录每个波长的光强。
常用的光谱分析系统包括光栅、干涉仪、滤光光谱仪等。
3.数据处理系统：数据处理系统用于处理和分析采集到的光谱数据。
在处理过程中，常见的方法有去噪、波形拟合、光谱匹配等。
数据处理系统可以提取物体的光谱特征，并将其映射到空间位置上，形成高光谱图像。
1.农业：高光谱成像技术可以用于农作物的病虫害监测和施肥管理。
通过对不同波长光谱的分析，可以区分出不同的农作物病虫害，及时采取控制措施。
同时，高光谱成像技术还可以检测作物的营养需求，提供更精确的施肥指南。
2.环境监测：高光谱成像技术可以用于水体污染和土壤质量监测。
通过分析水体和土壤反射光谱，可以评估其污染程度和质量状况。
这种非接触式的监测方法可以更快速和准确地获取环境信息。
3.医学：高光谱成像技术在医学诊断和治疗中有重要应用。
例如，在癌症的早期检测中，高光谱成像技术可以通过观察组织的光谱特征，识别出潜在的癌变，对病人进行早期治疗。
4.遥感：高光谱成像技术在遥感领域也有广泛的应用。
它可以获取地表的光谱信息，用于土地分类、植被覆盖和水资源管理等方面。
通过高光谱成像技术，可以更准确地获取地表信息，并对环境变化进行监测。
综上所述，高光谱成像技术通过采集物体的光谱信息，并将其映射到空间位置上，可以提供更全面和准确的物体特征和变化信息。
它在农业、环境监测、医学和遥感等领域都有重要的应用，对于提高生产效率、保护环境和改善人类生活质量具有重要意义。
高光谱在农业上的应用原理
高光谱在农业上的应用原理高光谱在农业上的应用原理主要基于高光谱数据的获取与分析处理。
高光谱技术通过采集和分析农田的光谱反射特性，可以帮助农业生产者快速有效地监测土壤品质、作物健康状况和病虫害等问题，从而提高农作物的产量和质量。
高光谱技术利用一台高光谱辐射计或高光谱成像仪器来捕获地表物体的高光谱数据。
高光谱辐射计是一个能够在大量连续的窄带波段上测量辐射的仪器，而高光谱成像仪器则可以同时捕获一定数量的高光谱图像。
这些仪器可以在空中、卫星或无人机等平台上使用。
通过采集的高光谱数据，可以获取农田和植物的反射、辐射特性的细致信息。
光在不同波长的频率上被地物反射和吸收的程度不同，这些反射和吸收特性反映了地物的物理和化学特征。
因此，通过分析高光谱数据，可以了解作物和土壤的基本特征，如叶绿素含量、植物光合作用效率、水分含量、氮含量、土壤质地等。
这些特征受到多种环境和生物因素的影响，因此通过高光谱技术可以定量了解作物生长和土壤质量的状况。
高光谱技术在农业上的应用可以分为以下几个方面：1.作物生长监测：高光谱技术可以通过测量作物反射光谱，分析作物的叶绿素含量和叶片饱和度等指标，评估作物的生长状况。
通过定期监测，可以及时了解作物的生长进程，辅助调整施肥、灌溉和病虫害防治等措施，以提高作物的产量和质量。
2.土壤质量评估：通过分析土壤的高光谱数据，可以了解土壤的有机质含量、质地、酸碱度等特征。
这些特征与土壤的水分保持能力、养分供应能力和微生物活动等因素相关。
通过高光谱技术，可以全面评估土壤的质量，优化农业生产管理措施，提高土壤肥力和作物产量。
3.病虫害监测与预警：高光谱技术可以通过分析作物和病虫害的光谱特征，判断作物是否受到病虫害的侵害。
不同的病虫害具有不同的光谱特征，高光谱技术可以有效地识别并预测病虫害的发生和蔓延趋势。
这有助于农业生产者及时采取防治措施，减少病虫害对农作物的损害。
4.施肥管理：高光谱技术可以帮助农业生产者评估作物的养分状况，优化施肥措施。
高光谱原理及应用简介
目录
1
高光谱遥感的基本概念
2
高光谱遥感器及平台
3
高光谱遥感技术
4
高光谱遥感技术应用
从嫦娥一号说起
Moon Observing
嫦娥一号的高光谱干涉成像光谱仪
光学遥感的发展阶段
• 国际遥感界认为光谱分辨率在10-1λ数量级范围内的为多光谱遥感 (Multispectral)；
• 光谱分辨率在10-2λ的遥感信息称之为高光谱(Hyperspectral)遥感。 • 随着遥感光谱分辨率的进一步提高，在达到10-3λ时，遥感即进入了超高光谱
土壤研究中应用
• 连续窄带短波红外光谱信息，为土壤评价与监测提供了强 有力的工具。
• 高光谱分辨率遥感作为一种手段可以用来提供土壤表面状 况及其性质的空间信息，亦可用来评价探测土壤性质细微 差异的潜力。
• 高光谱在土壤研究中的价值主要在于土壤类型的填图、土 壤中矿物成分定量鉴别、土壤湿度、土壤有机质、土壤侵 蚀以及土壤退化监测，从成像光谱图像定量反演土壤物理 化学参数，对土壤潜在生产力评价以及监测由于风蚀、水 侵、盐碱化、沙漠化造成的土地退化现象。
• 通过对植被光谱特征的分析也是找矿的依据，由 于矿物中金属离子对植被的侵蚀，会引起植被的 病变，使得植被近红外高反射峰就会向短波方向 移动5-20纳米，成为“红边蓝移”现象。高光谱 遥感就有能力发现这种现象。
地质
黄铁矿 黄钾铁矾矿 针铁矿和 黄钾铁矾
针铁矿
赤铁矿
植被生态学
• 植被群落、植被种类的分类与识别； • 冠层结构、状态或活力的评价、冠层水文状态与冠层生物
农业-农作物的识别和品种划分
不同成熟度的水稻和不同深浅的水域分类
农业-农作物的识别和品种划分
高光谱技术原理及应用(朱黎明)
几何校正
高光谱图像的光谱分析技术
数据量过大！ 与高光谱遥感的硬件发展相比, 与高光谱遥感的硬件发展相比,高光谱数据 的处理技术显得相对滞后！ 特征选择和特征提取 光谱特征的选 择与提取 光谱特征参量化
高光谱图像分类与目标识别
分类是把相同的聚在一起把不同的分开， 分类是把相同的聚在一起把不同的分开， 识别是图像与地物类型的映射。 识别是图像与地物类型的映射。 高光谱遥感科学技术最大的优点体现在对 高光谱遥感科学技术最大的优点体现在对 地物的识别能力上。 地物的识别能力上。 目标识别中两个最重要的环节：一是目标 目标识别中两个最重要的环节：一是目标 标准光谱数据库的建立，二是高光谱图像 标准光谱数据库的建立，二是高光谱图像 的定量化处理。 的定量化处理。 混合像元问题？依靠算法，高光谱在混合 混合像元问题？依靠算法，高光谱在混合 像元分解方面有优势。 像元分解方面有优势。
摆扫型
推扫型
图像立方体
在通常显示的二维图 像的基础上添加光谱 维，就可以形成三维 的坐标空间
y
x
λ
二维的光谱曲线
为了表达 图像上某 图像上某 一像元的 一像元的 光谱特征， 引入二维 的光谱曲 线，对于 一列像元 可进一步 形成光谱 形成光谱 曲面。 曲面。
高光谱图像的预处理
成像光谱仪的标定，要建立成像光谱 仪每个探测元件输出的数字量化值与 仪每个探测元件输出的数字量化值与 它所对应像元内的实际地物的辐射亮 它所对应像元内的实际地物的辐射亮 度值之间的定量关系（实验室标定、 度值之间的定量关系（实验室标定、 机上或星上标定、场地标定）
大气监测 生态环境 医学 军事目标识别
Aபைடு நூலகம்y others
Nothing is impossible!
近红外高光谱的原理及应用
近红外高光谱的原理及应用一、近红外高光谱简介近红外高光谱技术是一种基于近红外光谱的分析方法，利用近红外光谱的吸收和散射特性来获取样品的丰富信息。
近红外光谱在无损检测、质量控制、农业、食品安全等领域具有广泛的应用。
二、近红外高光谱原理近红外光谱的原理基于样品对近红外辐射的吸收和散射特性。
近红外光谱范围通常为700～2500nm，这个范围内的光与物质发生吸收反应，从而形成独特的光谱图像。
通过对光谱图像的分析，可以获得样品的物理性质、化学组成、结构信息等。
三、近红外高光谱的应用领域1.农业–土壤分析：通过分析土壤中的光谱特征，可以评估土壤质量、含水量、养分含量等，为农业生产提供科学依据。
–作物识别：利用作物近红外光谱的差异，可以实现作物种类、生长状态、病虫害诊断等。
–水质监测：通过检测水体中的近红外光谱，可以实时监测水体的污染程度、溶解氧含量等，为水质治理提供参考。
2.医疗–疾病诊断：近红外光谱可以用于血液、组织等生物样品的分析，辅助医生进行疾病的早期诊断和监测。
–药物研发：通过近红外光谱的分析，可以研究药物的吸收、代谢等特性，为药物研发提供重要信息。
3.环境监测–大气污染监测：利用近红外光谱对大气中的颗粒物、气体进行分析，可以实时监测大气污染物的浓度、来源等。
–土壤污染评估：通过近红外光谱的测试，可以评估土壤中的有害物质含量，为土壤治理和修复提供数据支持。
4.食品安全–农产品质量检测：通过近红外光谱技术，可以快速检测农产品中的毒素、营养成分等，保障食品安全。
–食品成分分析：利用近红外光谱的特性，可以分析食品中的糖分、蛋白质、脂肪等成分含量，为食品加工和质量控制提供依据。
四、近红外高光谱的优势和挑战优势•无损检测：近红外光谱可以在无需破坏样品的情况下获取样品的信息，非常适用于无损检测。
•高分辨率：近红外光谱技术具有较高的分辨率，可以提取样品的细微变化，提高分析的准确性。
•快速便捷：近红外光谱的测试速度较快，可以实时监测和分析样品。
高光谱的原理和应用
高光谱的原理和应用1. 什么是高光谱高光谱是一种用于获取物体反射或发射光谱信息的技术。
它能够在非接触、非破坏的情况下检测出被测试物体的光谱特征，提供了更加丰富的光谱信息。
2. 高光谱的原理高光谱技术基于物质对不同光波长的光反应不同的原理，通过探测物体反射或发射的光谱，可以获取物体表面的光谱特性。
光谱信号可以被分解成多个连续的波长，每个波长都对应一个光谱值。
3. 高光谱的应用领域3.1 农业领域•粮食产量预测：通过高光谱技术可以获取作物的生长情况和养分状况，进而对粮食产量进行预测。
•病虫害检测：高光谱技术可以帮助农民及时发现作物的病虫害情况，及早采取措施进行防治。
•植被指数监测：高光谱技术可以测量植被的光谱特征，通过计算植被指数来监测植物的生长状态和健康程度。
3.2 环境监测领域•水质监测：高光谱技术可以用于监测水体中的溶解物质浓度、藻类数量和水质变化趋势，提供水环境质量评估的依据。
•空气污染监测：高光谱技术可以用于检测空气中的有害气体浓度、颗粒物质分布状况等，对环境污染进行监测和预警。
3.3 地质勘探领域•矿产资源勘探：高光谱技术可以对地表及地下进行光谱扫描，通过分析光谱特征来检测矿产资源的分布情况。
•地质构造识别：高光谱技术可以用于识别地质构造中的矿物成分差异，帮助地质学家研究地球内部结构和构造演化过程。
3.4 医学诊断领域•肿瘤检测：高光谱技术可以通过检测组织细胞的光谱信息来诊断肿瘤存在与否，提供早期癌症筛查和诊断的手段。
•血液分析：高光谱技术可以分析血液中不同成分的光谱特征，帮助医生进行血液疾病的诊断和治疗。
4. 高光谱技术的优势•信息丰富：高光谱技术能够提供大量的光谱信息，对被测试物体进行更为全面和准确的描述。
•非接触式检测：高光谱技术不需要对物体进行接触，避免了对被测试物体的破坏和污染。
•快速且实时性高：高光谱技术具有快速的采集速度和实时的数据处理能力，适用于大规模的数据采集和处理需求。
高光谱成像技术的原理和应用论文
高光谱成像技术的原理和应用论文简介高光谱成像技术是一种能够同时获取多频道波段的图像数据的技术。
它与传统的彩色成像技术不同，能够提供更丰富的信息，具有广泛的应用领域。
本文将介绍高光谱成像技术的原理和应用。
原理高光谱成像技术的原理基于光谱分析的原理。
传统的彩色成像技术是通过将物体反射或发射的光分成红、绿、蓝三个波段，分别记录并合成成彩色图像。
而高光谱成像技术则将光谱范围分为多个离散的波段，并记录每个波段中的光强。
这样可以获取更多的光谱信息，提供更多的细节。
高光谱成像技术的关键是高光谱相机。
高光谱相机使用光谱分析器件记录不同波段的光强，并将这些数据保存成高光谱图像。
高光谱相机通常包含一个光谱分析器、一个图像传感器和一个数据处理单元。
光谱分析器用于将光分解成不同频道的波段，图像传感器用于记录每个波段的光强，数据处理单元用于将不同波段的光强数据合成成一张高光谱图像。
应用领域高光谱成像技术在许多领域都有广泛的应用。
农业高光谱成像技术在农业领域的应用非常多样化。
通过获取光谱信息，可以识别作物的生长情况、病虫害的存在以及土壤的养分情况。
农民可以根据这些信息来采取相应的措施，提高农作物的产量和质量。
此外，高光谱成像技术也可以用于检测农作物的成熟度和品质，辅助农民进行农作物的采摘和销售。
环境保护高光谱成像技术在环境监测和保护方面有着重要的应用。
通过获取植被、水体等的光谱信息，可以监测大气污染、水质污染等环境问题。
同时，高光谱成像技术还可以用于植被覆盖度和植被类型的测量，帮助环保部门对生态环境进行监管和保护。
医学高光谱成像技术在医学领域的应用主要集中在肿瘤检测和诊断方面。
通过获取肿瘤周围组织的光谱信息，可以帮助医生判断肿瘤的性质、大小和位置，并指导手术和治疗计划。
此外，高光谱成像技术还可以用于皮肤科的疾病检测和治疗。
地质勘探高光谱成像技术在地质勘探领域有着重要的应用。
通过获取地表的光谱信息，可以识别地质构造、岩矿类别，辅助找矿工作和地质灾害防控。
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ALI 10米全色
ALI 30米多光谱
目录
1
高光谱遥感的基本概念
2
高光谱遥感器及平台
3
高光谱遥感技术
4
高光谱遥感技术应用
高光谱遥感技术—光谱匹配分类技术
•从概念上出发，光谱匹配主要有以下三个步骤：
1 从图像的反射光谱出发，将像元光谱数据与光谱数据库中 的标准光谱响应曲线进行比较搜索，并将像元归于与其最 相似的标准光谱响应所对应的类别，这是一个查找过程。
2 利用光谱数据库中，将具有某种特征的地物标准光谱响应曲 线当作模板与遥感图像像元进行比较，找出最相似的像元并 赋予该类标记，这是一个匹配过程。
3 根据像元之间的光谱响应曲线本身的相似度，将最相似的像 元归并为一类，这是一种聚类过程。
红葡萄 李子 桔子 草莓
红苹果 樱桃 梨 青葡萄
试
最
验
大
区
似
假
城市研究中应用
• 从物质组成成分上对城市进行土地覆盖分类，进而通过相 关分析获得城市社会、经济活动的有关信息。
• 城市环境是人工环境与自然环境的综合体，人类的社会活 动使得城市下垫面的组成成分复杂多样，光谱特性复杂， 而且在自然界与人类活动的共同作用下，地表组成均质性 较差，这就给利用遥感手段进行城市用地分类和建筑物分 类带来一定的困难。
地面分辨率： 30 m 幅宽：7.7km
高级陆地成像仪（ALI） 可以认为是NASA针对Landsat TM和ETM的替代数据。它的技术性能和指标与 Landsat 7的ETM+保持了连贯性，并在光谱分辨率和数据质量上有了很大提高 。波段：共10个波段，覆盖可见光、近红外、短波红外和热红外，波长范围和 空间分辨率都与ETM+完全相同。
(Ultraspectral)阶段。
高光谱与传统光谱比较
传统光谱
波段数
少
分辨率
>100nm
图谱
分离
通道是否连续 不连续
高光谱
非常多
一般10~20nm 个别达2.5nm 合一
连续
高光谱图像立方体
航 向
单个象元的光谱曲线
扫描方向
波段方向
不同地物的光谱曲线
优点：
1.有利于利用光谱特征分 析来研究地物
土壤研究中应用
• 连续窄带短波红外光谱信息，为土壤评价与监测提供了强 有力的工具。
• 高光谱分辨率遥感作为一种手段可以用来提供土壤表面状 况及其性质的空间信息，亦可用来评价探测土壤性质细微 差异的潜力。
• 高光谱在土壤研究中的价值主要在于土壤类型的填图、土 壤中矿物成分定量鉴别、土壤湿度、土壤有机质、土壤侵 蚀以及土壤退化监测，从成像光谱图像定量反演土壤物理 化学参数，对土壤潜在生产力评价以及监测由于风蚀、水 侵、盐碱化、沙漠化造成的土地退化现象。
成像光谱仪示意图
航空高光谱仪PHI
高光谱技术所获取的图像包含了丰富的空 间、辐射和光谱三重信息，因而在地质、 农业、植被、环境、城市、军事、水文、 大气等方面都有巨大的应用前景。
我国在中科院遥感所和上海 技物所等单位的协作下，发 展的OMIS，MAIS，PHI等 航空高光谱成像仪也达到了 很高的水平。
• 利用航片或是常规的MSS、TM.、SPOT等遥感数据难以反 映复杂多样的城市覆盖类型，不利于精细分类。高光谱成 像光谱技术正好可以弥补这一缺陷，而且能用低空飞行获 取数据，获取高空间分辨率的图像，可以很好地满足城市 用地和建筑物分类的需要。
Q&A
大气研究中应用 • 对水蒸气、云和气溶胶的分析研究。
冰雪研究中应用
冰雪以覆盖度、粒径、地表液态水含量、混杂物、和深浅 等性质在AVIRIS光学图像上得到反映（浦瑞良等，2000）。 雪粒大小信息可从AVIRIS光谱中提取（Nolin & Dozier, 1993），雪化后的液态水能改变雪的太阳反射光谱。
农业-农作物的识别和品种划分
不同成熟度的水稻和不同深浅的水域分类
农业-农作物的识别和品种划分
利用地面光谱匹配分类
水稻地块的提取: 利用图像重建光谱匹配
蓝：水稻； 绿：红薯； 红：大豆
地质
• 蚀变带是找矿的重要依据，蚀变带在2.2微米处具 有光谱吸收特征，其吸收光谱的半带宽在10纳米 到50纳米之间，因此，具有10纳米光谱分辨率的 成像光谱仪就有能力直接通过遥感发现蚀变带， 以确定找矿的靶区。
化学性质的估计； • 近年来植被冠层的生物物理化学信息的反演是高光谱植被
遥感的研究热点之一，植被冠层的物理和化学特性控制着 植被的净生产力，它们对于描述和模拟生态系统的物质和 能量循环以及生态模拟输入均有重要意义。 • 研究表明，叶片的基本生物物理化学成分，如：叶片水分、 叶绿素、氮、木质素、淀粉等的含量与光谱吸收特征之间 存在密切关系。
然
彩
法
色
分
合
类
成
图
图
二
光
值
谱
编
角
码
度
匹
匹
配
配
分
分
类
类
几种分类方法的分类结果精度比较
目录
1
高光谱遥感的基本概念
2
高光谱遥感器及平台
3
高光谱遥感技术
4
高光谱遥感技术应用
农业-农作物的识别和品种划分
• Precision agricuture • 依靠参数反演来获取作物长势、水肥亏缺状况、
营养组分含量、品质产量、病虫害
全球环境研究中应用
• 随着成像光谱技术进入航天遥感，成像光谱技术将成为全 球变化研究的有力工具。
• 低空间分辨率的MODIS将对全球宏观环境进行综合观测， 高空间分辨率的HIRIS 以及AVIRIS的代表的航天成像光谱 仪将致力于海洋监测。主要方面有：大气圈化学、大气和 海洋、冰雾圈、海洋生海学过程、植被生态过程、固体地 球、生物地球化学元素循环，脆弱生态系统（湿地海岸带。 沙漠化等）。
• 2、 运5，常州 • 3、 GYRO 稳定平台 • 4、 空中国王，日本名古屋
遥感平台-航天平台
EO-1发射于2000年11月21日
EO-1的轨道位于LS-7的东侧，比LS-7晚一分 钟经过同一地面轨迹。
EO-1中的三台主载荷分别为：源自高级陆地成像仪(Advanced Land Imager，ALI)；
2.有利于采用各种光谱匹 配模型
3.有利于地物的精细分类 与识别
高光谱与传统光谱比较
明矾在高光谱和多光谱上的光谱区别
目录
1
高光谱遥感的基本概念
2
高光谱遥感器及平台
3
高光谱遥感技术
4
高光谱遥感技术应用
窄波段CCD相机
小
• 获得的高空间、高光谱分辨率图像
麦
土 壤
小 麦 空间分辨率2.4mm,光谱分辨率10nm
PHI推扫式成像仪
2000.6日本长野实验，具有80个 波段的PHI高光谱图像立方体
128个波段
OMIS系统
MAIS系统 Modular Airborne Imaging Spectrometer
云南腾冲火山群
国际上部分成像光谱仪一览表
遥感平台-航空平台
• 1、中国科学院遥感飞机一Cessna Citation S/II
高光谱成像仪(Hyperion)；
高光谱大气校正仪(Linear etalon imaging spectrometer array Atmospheric Corrector，LAC)。
其中Hyperion用于地物波谱测量和成像、海洋水色要素测量以及大气水汽/气 溶胶/云参数测量等。
优点： 具有高光谱影像；波段数非常多；为特定的研究项目提供了良好的数据基础。
不足： 数据量不多；单幅覆盖范围较小；数据获取不灵活；用户使用量较小。
高光谱成像光谱仪（Hyperion） Hyperion传感器是第一台星载高光谱图谱测量仪，也是目前唯一在轨的星载高 光谱成像光谱仪和唯一可公开获得的高光谱测量仪，意义重大。 波段：共有242 个波段, 光谱范围为400～2 500 nm , 光谱分辨率达到10 nm。
高光谱简介
目录
1
高光谱遥感的基本概念
2
高光谱遥感器及平台
3
高光谱遥感技术
4
高光谱遥感技术应用
从嫦娥一号说起
Moon Observing
嫦娥一号的高光谱干涉成像光谱仪
光学遥感的发展阶段
• 国际遥感界认为光谱分辨率在10-1λ数量级范围内的为多光谱遥感 (Multispectral)；
• 光谱分辨率在10-2λ的遥感信息称之为高光谱(Hyperspectral)遥感。 • 随着遥感光谱分辨率的进一步提高，在达到10-3λ时，遥感即进入了超高光谱
• 通过对植被光谱特征的分析也是找矿的依据，由 于矿物中金属离子对植被的侵蚀，会引起植被的 病变，使得植被近红外高反射峰就会向短波方向 移动5-20纳米，成为“红边蓝移”现象。高光谱 遥感就有能力发现这种现象。
地质
黄铁矿 黄钾铁矾矿 针铁矿和 黄钾铁矾
针铁矿
赤铁矿
植被生态学
• 植被群落、植被种类的分类与识别； • 冠层结构、状态或活力的评价、冠层水文状态与冠层生物
沿海及内陆水域环境中应用
• 估算和分析水域中的吸收和散射成分（这些成分 主要包括水体中的叶绿素、浮游生物、不可溶解 的有机质、悬浮沉淀物、基底物质组成、半淹没 水生植物等）；
• 用于识别和估算水域中叶绿素、黄色物质及悬浮 物的含量并且用于水质监测。
• 通过高光谱遥感对叶绿素估算，监视浮藻生长、 浮游生物的分布和鱼群位置，估算浮游生物的生 物量和第一生产力。