高光谱遥感技术综述_袁迎辉
高光谱遥感技术综述
第07卷 第08期 中 国 水 运 Vol.7 No.08 2007年 08月 China Water Transport August 2007收稿日期：2007-5-4作者简介：袁迎辉 女（1983—） 东华理工大学矿产普查与勘探专业在读硕士研究生 （344000） 高光谱遥感技术综述袁迎辉 林子瑜摘 要：高光谱分辨率遥感是20世纪80年代兴起的新型对地观测技术，与传统遥感相比，高光谱遥感具有更为广泛的应用前景。
文中概述了高光谱遥感的特点、发展过程、发展程度及目前几种典型的成像光谱仪数据特点。
关键词：高光谱遥感 数据处理技术 成像光谱仪中图分类号：TP72 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2007）08-0155-03遥感是20世纪60年代发展起来的对地观测综合性技术，是指应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术[1]。
经过几十年的发展，无论在遥感平台、遥感传感器、还是遥感信息处理、遥感应用等方面，都获得了飞速的发展，目前遥感正进入一个以高光谱遥感技术、微波遥感技术为主的时代。
本文系统地阐述了高光谱遥感技术在分析技术及应用方面的发展概况，并简要介绍了高光谱遥感技术主要航空/卫星数据的参数及特点。
一、高光谱遥感的概念及特点所谓高光谱遥感，即高光谱分辨率遥感，指利用很多很窄的电磁波波段（通常<10nm）从感兴趣的物体获取有关数据[3]；与之相对的则是传统的宽光谱遥感，通常>100nm，且波段并不连续。
高光谱图像是由成像光谱仪获取的，成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段光谱信息，产生一条完整而连续的光谱曲线。
它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱中能被探测。
同其它传统遥感相比，高光谱遥感具有以下特点： ⑴ 波段多。
成像光谱仪在可见光和近红外光谱区内有数十甚至数百个波段。
⑵ 光谱分辨率高。
高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展
高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展随着农业技术的不断发展和先进技术的应用，高光谱遥感技术被广泛用于农业领域，特别是在农作物生长监测方面，取得了重要的进展和应用。
本文将介绍高光谱遥感在农作物生长监测方面的应用研究进展。
一、高光谱遥感技术高光谱遥感技术是一种利用大气透明光谱范围内的很多个光谱波段获取地物光谱信息的技术。
高光谱数据包含的光谱波段数量多，能够提供境内外大气和地物的各种光谱反射率。
通过对高光谱数据的处理和分析，可以获取地物的多方位信息，进而实现对地物的特征识别、变化检测、定量评估等目的。
1、农作物分类和识别高光谱数据具有高维度和高精度的特点，能够获取植被的多方位信息。
通过对高光谱数据的处理和分析，可以实现对农作物的分类和识别。
高光谱数据可以提供农作物的多种信息，例如，反射率、吸收率、透过率、辐射率等，在农作物的识别和分类中起到了不可忽视的作用。
2、农作物生长状态监测农作物生长状态监测是农业生产的重要任务。
高光谱遥感技术能够获取农作物在生长过程中的信息。
通过对高光谱数据的处理和分析，可以实现农作物生长状态监测。
例如，可以利用高光谱数据获得植被指数（如NDVI、EVI等）信息和农作物的生长情况、叶面积指数、生长季节、生长速率和生长期等信息，从而对农作物生长状态进行监测和分析。
3、农作物健康状况评估4、农作物产量估算高光谱遥感技术能够实现对农作物产量的估算。
通过对高光谱数据的处理和分析，可以获取农作物生长过程中的关键信息，例如，植被指数、地表温度、水分含量等，进而实现对农作物的产量估算。
三、结论高光谱遥感技术在农作物生长监测方面的应用，对于提高农业生产效率、保障粮食安全、促进农村发展等方面具有重要作用。
虽然该技术还有待进一步完善和提高，但是已经取得了重要的进展和应用，具有极高的应用价值和发展前景。
(完整word版)高光谱目标检测文献综述
基于核方法的高光谱图像目标检测技术研究----文献选读综述报告1前言20 世纪80 年代遥感领域最重要的发展之一就是高光谱遥感的兴起。
从20 世纪90 年代开始，高光谱遥感已成为国际遥感技术研究的热门课题和光电遥感的最主要手段。
高光谱遥感图像目标检测在民用和军事上都具有重要的理论价值和应用前景，是当前目标识别及遥感信息处理研究领域中的一个热点研究问题。
2 研究目的及意义高光谱遥感图像是在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，利用成像光谱仪获取的许多非常窄且光谱连续的图像数据（如图1.1所示）。
成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段（通常波段宽度小于10 nm）的光谱信息，能产生一条完整而连续的光谱曲线。
图1.1 成像光谱仪探测地物目标示意图[1]高光谱遥感技术主要利用各种地物（例如某种土壤、岩石和作物）对不同的光谱波长具有各不相同的吸收率和反射率的原理，根据每种物质所拥有的独特光谱反射曲线来进行检测和分类。
利用高光谱遥感技术，能够很好地提取目标的辐射特性参量，使地表目标的定量分析与提取成为可能。
然而，高光谱遥感成像机理复杂、影像数据量大，这导致影像的大气纠正、几何纠正、光谱定标、反射率转换等预处理困难。
由于成像光谱仪获取的地物光谱特征曲线近乎连续，波段间相关性很高，数据冗余信息很多。
在使用传统目标检测方法对高光谱影像中感兴趣目标进行检测时，波段多且相关性高，会导致训练样本相对不足，致使分类模型参数的估计不可靠，检测分类存在维数灾难现象。
因此，高光谱影像给地物分类识别带来了巨大机遇，同时给传统的目标检测方法也带来了挑战。
为了充分发挥高光谱遥感技术的优势，必须在影像检测分类基本算法的基础之上，结合高光谱影像分类的特点，研究新的适用于高光谱影像的理论、模型和算法〕。
在国内外，许多研究机构在理论和应用上进行了探索，取得了不少成果。
自从上世纪90年代中期核方法在支持向量机分类中得到成功应用以后，人们开始尝试利用核函数将经典的线性特征提取与分类识别方法推广到一般情况，在理论和应用中都有许多成果，引起了继经典统计线性分析、神经网络与决策树非线性分析后第三次模式分析方法的变革，成为机器学习、应用统计、模式识别、数据挖掘等许多学科的研究热点，在人脸识别、语音识别、字符识别、机器故障分类等领域得到成功应用[2]。
高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展
高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展高光谱遥感是指对地球表面进行多波段、连续光谱的观测和获取。
由于农作物生长过程中各个阶段的光谱特征不同，高光谱遥感技术可以通过获取地面农田的高光谱信息，实现对农作物生长监测的目的。
本文将综述高光谱遥感在农作物生长监测方面的应用研究进展。
高光谱遥感技术可以通过获取不同波段的反射光谱信息，提取农田各种农作物的生物化学参数。
通过计算高光谱数据反演的植被指数（如NDVI、EVI等），可以实现对植物的生长状况进行评估。
研究表明，高光谱遥感可以检测到农作物的萌芽、生长、果实成熟等不同的生长阶段，并可以定量化描述农作物的生长状态。
这为农业管理者提供了有效的决策依据，可以及时监测和调整农作物的生长环境，提高农作物的产量和质量。
高光谱遥感技术可以通过获取不同波段的多光谱信息，实现对农田中的土壤水分含量的监测。
土壤水分是农作物生长的重要因素，它影响着农田的产量和质量。
通过分析土壤的高光谱数据，可以得到土壤的土壤水分含量信息。
研究表明，高光谱遥感可以有效地估计农田土壤的含水量，并且可以将农田土壤的含水量与农作物的需水量进行比较，为农业管理者提供决策依据。
高光谱遥感技术可以通过获取不同波段的多光谱信息，实现对农田中的病虫害的监测和预警。
农作物病虫害是农业生产过程中的常见问题，对农田生态系统造成了严重的威胁。
通过分析农田的高光谱数据，可以检测到农田中病虫害植株的特征光谱，并与正常植株进行比较，以实现对病虫害的监测和预警。
研究表明，高光谱遥感可以快速有效地检测到农田中的病虫害情况，并且相比传统的检测方法更具有优势。
高光谱遥感在农作物生长监测方面有着广泛的应用潜力。
通过获取地面农田的高光谱信息，可以实现对农作物的生长状态、土壤水分含量、病虫害情况和氮素含量等关键参数的监测和评估，为农业生产提供决策支持，促进农作物的高产、优质、高效发展。
高光谱遥感在农作物生长监测方面还存在一些问题，如数据处理和分析方法的不完善，传感器的精度和分辨率等方面的限制。
高光谱遥感技术在环境监测中的应用研究
高光谱遥感技术在环境监测中的应用研究近年来，环境问题已经成为全球面临的最担心的问题之一之一之一之一。
对环境的监测和控制已经成为保护地球和未来生存的关键。
高光谱遥感技术已经在环境监测和保护中发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍高光谱遥感技术的基础知识，并探讨其在环境监测中的应用。
本文主要由四部分组成：高光谱遥感技术概述、高光谱遥感影像的解译、高光谱遥感在土地利用/覆盖分类中的应用以及高光谱遥感在大气和水质监测中的应用。
一、高光谱遥感技术概述高光谱遥感技术是指通过对地面或水面反射出的连续光谱进行记录、处理和解释，以获得有关地表或水体底质、地物种类、分布情况、表面形态、结构、组成等方面的信息技术。
相比于单色遥感图像，高光谱遥感图像每个像素点都有多个频段的光谱信息，能突出细微的特征。
典型的高光谱影像包含数百或数千个连续光谱频段，它们一般都是以波长为坐标轴以及反射（或透射）率或辐射率的值为纵轴进行表示。
高光谱遥感技术的优点包括体积小、分辨率高、识别度强、可重复性好等特点。
二、高光谱遥感影像的解译高光谱影像中包含大量的频段（波段），要解译出其中反映出的信息，需要用到专业的遥感软件，尤其是图像处理软件。
图像处理软件在图像处理的过程中，可以对图像进行各种数学处理，如去噪声、增强、变化检测以及数据提取等。
高光谱遥感技术可以使我们更好地了解红外线波长、可见光波长、紫外线波长范围内的物质光谱特性。
在图像处理软件中，我们可以通过通过图像解译能够识别出每个波段代表了哪些信息，进而提取地物的各种特征信息，例如土地利用类型、植被物种、水域类别和大气污染物的含量等。
三、高光谱遥感在土地利用/覆盖分类中的应用高光谱遥感技术在土地利用/覆盖分类中的应用是高光谱遥感技术的重要应用之一。
土地利用/覆盖分类是根据土地利用和覆盖类型对地域进行划分和分类，其目的在于全面、科学、准确地描述、分析、解释和预测物质在时空变化中的动态过程。
土地利用/覆盖分类根据土地表现形式进行分类，包括耕种、草地、林地、水域、城镇和工业用地等。
高光谱遥感综述
高光谱遥感及其发展与应用综述摘要：高光谱遥感是20世纪80年代兴起的新型对地观测技术。
文中归纳了高光谱遥感技术波段多、波段宽度窄，光谱分辨率高，数据量大、信息冗余，“图谱合一”等特点，具有近似连续的地物光谱信息、地表覆盖的识别能力极大提高、地形要素分类识别方法灵活多样、地形要素的定量或半定量分类识别成为可能等优势，简单介绍了高光谱遥感在国外及国内的发展情况。
在此基础上，概述了高光谱遥感在地质矿产、植被生态、大气科学、海洋、农业等领域的应用。
关键词：高光谱遥感；发展；应用1高光谱遥感高光谱分辨率遥感是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获取有关数据。
它的基础是测谱学。
测谱学早在20世纪初就被用于识别分子和原子及其结构，20世纪80年代才开始建立成像光谱学。
它是在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，获取许多非常窄且光谱连续的图像数据的技术。
成像光谱仪为每个象元提供数十至数百个窄波段光谱信息，能产生一条完整而连续的光谱曲线。
1.1高光谱遥感的特点（1）波段多，波段宽度窄。
成像光谱仪在可见光和近红外光谱区内有数十甚至数百个波段。
与传统的遥感相比，高光谱分辨率的成像光谱仪为每一个成像象元提供很窄的(一般<10nm) 成像波段，波段数与多光谱遥感相比大大增多，在可见光和近红外波段可达几十到几百个，且在某个光谱区间是连续分布的，这不只是简单的数量的增加，而是有关地物光谱空间信息量的增加。
（2）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，甚至到中红外。
成像光谱仪采样的间隔小，光谱分辨率达到纳米级，一般为10nm左右。
精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细微特征。
（3）可提供空间域信息和光谱域信息，即“谱像合一”，并且由成像光谱仪得到的光谱曲线可以与地面实测的同类地物光谱曲线相类比。
在成像高光谱遥感中，以波长为横轴，灰度值为纵轴建立坐标系，可以使高光谱图像中的每一个像元在各通道的灰度值都能产生1 条完整、连续的光谱曲线，即所谓的“谱像合一”。
使用高光谱遥感技术进行植被覆盖监测
使用高光谱遥感技术进行植被覆盖监测高光谱遥感技术是一种通过获取地物的高光谱信息来进行分析的遥感技术。
它通过收集地面或大气中的反射光谱数据，利用这些数据来提取地物的特征信息，从而实现对植被覆盖情况进行监测和评估。
在过去的几十年中，高光谱遥感技术在农业、林业、环境保护和城市规划等领域发挥了重要作用。
植被覆盖是指地表上由植物形成的覆盖层，对于生态系统的稳定和环境的改善具有重要的作用。
随着城市化进程的加快和人口增长的压力，植被覆盖的监测和评估变得越来越重要。
传统的植被覆盖监测方法主要依靠地面调查和遥感影像的解译，但这些方法存在着时间成本高、空间范围有限等问题。
而高光谱遥感技术的出现，为植被覆盖监测提供了更高效、更准确的手段。
高光谱遥感技术通过获取地物的高光谱信息，可以从细微的光谱变化中提取出更多的信息。
物体的光谱信息在不同波段呈现出不同的变化规律，而植被的反射光谱特征与其生理、化学和结构特性密切相关。
因此，利用高光谱遥感技术可以准确获取植被的光谱信息，从而实现对植被覆盖状况的监测。
高光谱遥感技术在植被监测中的应用主要包括植被类型判别、植被覆盖度评估和植被生长状态监测。
通过对植被的光谱信息进行解译和分类，可以精确地判别不同类型的植被，比如森林、草地、湿地等，为生态环境管理和资源保护提供科学依据。
植被覆盖度评估是指通过分析植被反射光谱的特征，来评估一定区域内植被的分布和空间分布。
利用高光谱遥感技术可以获取植被的反射光谱曲线，通过光谱特征参数的计算，可以准确地估算出植被覆盖度，并进一步分析植被的分布格局和植被覆盖的变化趋势。
植被生长状态监测是指通过监测植被的生长动态和生理状态，来评估植被生长状况和健康状况。
高光谱遥感技术可以获取植被的生理指标，比如叶绿素含量、地下生物质等，通过对这些指标的分析和比较，可以揭示植被的养分状况、生长状态和生态适应能力。
高光谱遥感技术在植被覆盖监测中的应用还包括草地质量评价、荒漠化监测、植被退化评估等。
高光谱遥感技术在现代林业中的应用与发展
高光谱遥感技术在现代林业中的应用与发展摘要：高光谱分辨率遥感技术，又称高光谱遥感，是二十世纪末引入的一种新的遥感技术，为现代林业保护和研究做出了重要贡献。
本文研究了高光谱遥感技术在现代林业中的应用。
关键词:高光谱遥感技术；现代林业有纳米级的超高光谱的高光谱遥感技术的发展促进了现代林业的发展，为监测区内的所有生物提供快速和连续的光谱信息，这意味着对现代林业监测和管理的广泛应用。
一、高光谱遥感技术高光谱遥感，也称为分辨率遥感技术，是20世纪20年代末迅速发展起来的一种新的遥测技术，用于对包括森林在内的超高光谱物体进行连续光谱分析。
同时，使用数十或数百个遥测频谱来将方法和频谱组合成目标对象。
与传统的遥感方法相比，高光谱遥数据具有以下特点：超宽带范围，包括数十到数百个可见和近红外光谱范围；高光谱分辨率，通常约为3-10nm；高空间分辨率；相邻频带之间的相关性高，数据冗余高。
二、高光谱遥感技术在现代林业中的应用1森林火灾监测与预防的应用。
不仅威胁着森林的健康，也威胁着人类的生命安全。
森林火灾是由森林大规模扩张和复合枝的存在引起的，这首先使森林火灾的燃烧和蔓延部分难以察觉，难以迅速扑灭。
其次，由于火灾在风向影响下迅速、突然蔓延，人工灭火难以取得良好效果，存在事故隐患。
燃烧温度高于环境温度。
高光谱遥测使用此功能监测异常森林温度。
一旦发现火灾，可以迅速扑灭，以避免不必要的损失和损坏。
2.害虫防治和监测应用。
森林病虫是森林健康的主要原因，造成生态系统的破坏和自然资源的重大损失。
虫害防治是隐蔽性较高，主要是在从内而外传播的植物内，如果发现害虫已经完全受到破坏，那么再加以处理也为时已晚。
高光谱遥测技术在现代森林中的应用虽然很好地解决了这一问题，但虫害防治所涉地区与卫生领域差别很大，因此利用遥测技术可以迅速准确地识别和及时处理虫害，以防止虫害的传播和侵蚀。
3.监测森林轨迹。
随着时间的推移，森林继续生长和繁衍，如果不及时更新有关资源信息，就不能保证有关决策和规划的合法性，不能有效管理和区分森林资源，不能及时保护森林资源，导致稀有物种的灭绝。
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第07卷 第08期 中 国 水 运 Vol.7 No.08 2007年 08月 China Water Transport August 2007收稿日期：2007-5-4作者简介：袁迎辉 女（1983—） 东华理工大学矿产普查与勘探专业在读硕士研究生 （344000） 高光谱遥感技术综述袁迎辉 林子瑜摘 要：高光谱分辨率遥感是20世纪80年代兴起的新型对地观测技术，与传统遥感相比，高光谱遥感具有更为广泛的应用前景。
文中概述了高光谱遥感的特点、发展过程、发展程度及目前几种典型的成像光谱仪数据特点。
关键词：高光谱遥感 数据处理技术 成像光谱仪中图分类号：TP72 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2007）08-0155-03遥感是20世纪60年代发展起来的对地观测综合性技术，是指应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术[1]。
经过几十年的发展，无论在遥感平台、遥感传感器、还是遥感信息处理、遥感应用等方面，都获得了飞速的发展，目前遥感正进入一个以高光谱遥感技术、微波遥感技术为主的时代。
本文系统地阐述了高光谱遥感技术在分析技术及应用方面的发展概况，并简要介绍了高光谱遥感技术主要航空/卫星数据的参数及特点。
一、高光谱遥感的概念及特点所谓高光谱遥感，即高光谱分辨率遥感，指利用很多很窄的电磁波波段（通常<10nm）从感兴趣的物体获取有关数据[3]；与之相对的则是传统的宽光谱遥感，通常>100nm，且波段并不连续。
高光谱图像是由成像光谱仪获取的，成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段光谱信息，产生一条完整而连续的光谱曲线。
它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱中能被探测。
同其它传统遥感相比，高光谱遥感具有以下特点： ⑴ 波段多。
成像光谱仪在可见光和近红外光谱区内有数十甚至数百个波段。
⑵ 光谱分辨率高。
成像光谱仪采样的间隔小，一般为10nm 左右。
精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细微特征。
⑶ 数据量大。
随着波段数的增加，数据量呈指数增加[2]。
⑷ 信息冗余增加。
由于相邻波段的相关性高，信息冗余度增加。
⑸ 可提供空间域信息和光谱域信息，即“图谱合一”，并且由成像光谱仪得到的光谱曲线可以与地面实测的同类地物光谱曲线相类比。
近二十年来，高光谱遥感技术迅速发展，它集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体，已成为当前遥感领域的前沿技术。
二、发展过程自80年代以来，美国已经研制了三代高光谱成像光谱仪。
1983年，第一幅由航空成像光谱仪（AIS-1）获取的高光谱分辨率图像的正式出现标志着第一代高光谱分辨率传感器面世。
第一代成像光谱仪（AIS），由美国国家航空和航天管理局（NASA）所属的喷气推进实验室设计，共有两种，AIS-1(1982年~1985年，128波段)和AIS-2(1985年~1987年，128波段)，其光谱覆盖范围为1.2~2.4µm。
1987年，由NASA 喷气推进实验室研制成功的航空可见光/红外光成像光谱仪（AVIRIS）成为第二代高光谱成像仪的代表。
与此同时，加拿大、澳大利亚、日本等国家竞相投入力量研究成像光谱仪。
在AVIRIS 之后,美国地球物理环境研究公司(GER)又研制了1台64通道的高光谱分辨率扫描仪(GERIS),主要用于环境监测和地质研究。
其中63个通道为高光谱分辨率扫描仪,第64通道是用来存储航空陀螺信息。
第三代高光谱成像光谱仪为克里斯特里尔傅立叶变换高光谱成像仪(FTHSI)，其重量仅为35kg，采用256通道,光谱范围为400~1050nm，光谱分辨率为2~10nm，视场角为150°。
而于1999年和2000年发射升空的中分辨率成像光谱仪(MODIS 和Hyperion)都已经成为主要的应用数据来源。
在国内，成像光谱仪的研制工作紧跟国际前沿技术，目前已跻身国际先进行列。
先后研制成功了专题应用扫描仪、红光细分光谱扫描仪FIMS、热红外多光谱扫描仪TIMS、19波段多光谱扫描仪AMSS、71波段的模块化航空成像光谱仪MAIS、128波段的OMIS 以及244波段的推扫式成像仪PHI 等。
此外，中国科学院上海技术物理研究所研制的中分辨率成像光谱仪于2002年随“神州”三号飞船发射升空，这是继美国1999年发射EOS 平台之后第二次将中分辨率成像光谱仪送上太空，从而使中国成为世界上第二个拥有航天载成像光谱仪的国家。
经过20世纪80年代的起步与90年代的发展，至90年代后期，高光谱遥感应用由实验室研究阶段逐步转向实际应用阶段。
迄今为止，国际上已有许多套航空成像光谱仪与少数几个卫星成像光谱仪处于运行状态，在实验、研究以及信息的商业化方面发挥着重要作用。
156 中 国 水 运 第07卷三、发展程度1．高光谱数据处理技术的发展程度随着成像光谱仪技术的快速发展，高光谱遥感数据处理技术发展也取得了突破性的进展。
高光谱遥感波段数众多，致使其数据量也呈指数增加，海量的数据给研究人员的分析和应用带来不便。
人们通过大量的科研实践，发展了新的数据处理方法来适应成像光谱数据做定量分析。
（1）基于纯像元的分析方法①基于光谱特征的分析方法。
基于光谱特征的分析方法主要从地物光谱特征上出发，表征地物的特征光谱区间和参数。
这种方法普遍用于MSS和TM图像的处理和分析应用中。
高光谱遥感中的吸收谱线较传统的遥感更为细化和连续，一些在传统遥感的光谱曲线中不可分的特征变得显著起来。
所以许多研究人员沿用了这种方法，这一方法通过对比分析地面实测的地物光谱曲线来区分地物。
“光谱匹配”是利用成像光谱仪探测数据进行地物分析的主要方法之一。
②基于统计模型的分类方法。
基于统计模型的分类方法主要是对高光谱数据样本的总体特征进行统计分析。
对样本采样点统计分布特征的分析可以帮助识别不同的目标物。
按照距离来度量模式相似性的几何分类法和基于Bayes准则的最大似然法是统计模式识别的两种基本方法。
（2）基于混合像元的分析由于传感器空间分辨率的限制以及地物的复杂多样性，遥感影像中的像元大多数都是几种地物的混合体，而它的光谱特征也就成了几种地物光谱特征的混合体。
如果将该像元作为一种地物分析，势必会带来分类误差，不能真实地反映地面情况。
概括起来,混合模型有线性光谱混合模型、非线性光谱混合模型和模糊模型三种。
线性混合模型假定混合像元的反射率为它的端元组分的反射率的线性组成，这种模型较为简单，因而也是目前使用最广泛的一种模型。
美国马里兰大学的研究人员提出了一种正交子空间投影方法（OSP），他们将224个波段的AVIRIS影像数据去掉噪声较大的波段后得到158个波段，再针对五种主要地物类型，采用OSP方法得到5个分量影像，每个分量各表示一种地物类型的分布情况。
经检验，成图的分类结果与地面观测是一致的。
这一方法既考虑了混合光谱问题，又考虑了数据压缩问题，还在处理过程中加入了去噪声的操作，是目前比较有代表性的混合像元处理技术。
2．高光谱应用的发展程度（1）在地质方面的应用地质是高光谱遥感应用中最成功的一个领域。
由于高光谱遥感光谱分辨率（10nm）高的特点，在地质方面主要利用其探测岩石和矿物的吸收、反射等诊断性特征，从而进行岩石矿物的分类、填图和矿产勘查。
目前，从高光谱遥感数据中提取各种矿物成分信息的主要技术方法有[3]:光谱微分技术、光谱匹配技术、混合光谱分解技术、光谱分类技术、光谱维特征提取方法、模型方法等。
中科院上海技术物理所利用MAIS在河北张家口地区的实验中地对该地区新生界全新统、更新统、中生界侏罗纪张家口群、下元古界红旗营子群及花岗片麻岩、蛇绿岩脉、辉石类岩脉采用不同的图像处理方法获得了较为精确的岩石地层识别分类，证明了高光谱遥感在岩石出露较好区域进行岩类定性识别和大比例尺填图的可能；王润生、甘甫平等人在成像光谱矿物填图技术与应用示范课题中，对新疆东天山地区开展区域面积性矿物填图和西藏驱龙地区开展矿化蚀变矿物填图应用示范,取得了与地面一致的应用效果，矿物识别率和识别正确率均达到85%以上。
（2）在植被检测中的应用高光谱遥感由于具有极高的光谱分辨率，在植被研究中的应用已使得植被遥感的范围被扩大到生态意义上[5]。
通过对来源不同的植被高光谱遥感数据采取相应的技术处理后，可将其用于植被参数估算与分析，植被长势监测以及估产。
目前比较常用的有：①植物的“红边”效应:“红边”是位于红光低谷及红光过渡到近红外区域的拐点,通过其位置和斜率的特征来体现。
是植物光谱曲线最典型的特征,能很好地描述植物的健康及色素状态。
当绿色植物叶绿素含量高、生长活力旺盛时，“红边”会向红外方向偏移，当植物患病时叶绿素减少,“红边”会向蓝光方向移动。
植物缺水等原因造成叶片枯黄，“红边”会向近红外方向移动。
当植物覆盖度增大时“红边”的斜率会变陡。
②植被指数:植被指数是利用遥感光谱数据监测地面植物生长和分布、定性、定量评估植被的一种有效方法（Bannari等，1995）。
根据不同的研究目的，人们已经提出了几十种植被指数，如归一化植被指数NDVI，比值植被指数RVI，土壤调整植被指数SAVI等等。
目前，植被指数已广泛用来定性和定量评价植被覆盖及其生长状况。
（3）在农业中的应用高光谱在农业中的应用，主要表现在快速、精确地获取作物生长状态以及环境胁迫的各种信息，从而相应调整投入物资的投入量，达到减少浪费，增加产量，保护农业资源和环境质量的目的。
使用高光谱遥感数据估计作物的农学参数主要有两类方法：一是通过多元回归方法建立光谱数据或由此衍生的植被指数与作物农学参数之间的关系；二是通过作物的红边参数来估计作物的物候性状及其农学参数。
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。
（4）在大气和环境方面的应用大气中的分子和粒子成分在太阳反射光谱中有强烈反应，这些成分包括水汽、二氧化碳、氧气、臭氧、云和气溶胶等。
传统宽波段遥感方法无法识别出由于大气成分的变化而引起的光谱差异，而波段很窄的高光谱则能够识别出这种光谱差异。
此外，高光谱遥感可以对人们周围的生态环境情况做出定量的分析。
环境污染是近年来人们比较关注的环境问题，利用高光谱技术可以探测到污染地区的化学物质异样，从而确定污染区域及污染原因；高光谱图像也可用来探测危险环境因素，例如，精确识别危险废矿物，编制特殊蚀变矿物分布图，评价野火的危险等级，识别和探测燃烧区域等[3]。
第08期 袁迎辉等：高光谱遥感技术综述 1573．航空/卫星数据特点高光谱成像光谱仪的成像方式主要有两种，一种是线阵列探测器掸扫式扫描方式；另一种是面阵列探测器推扫式扫描方式。