高光谱遥感及其发展与应用综述

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高光谱遥感综述

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”。

测绘技术高光谱遥感图像分类方法的研究及其应用前景

测绘技术高光谱遥感图像分类方法的研究及其应用前景

测绘技术高光谱遥感图像分类方法的研究及其应用前景引言随着科技的不断发展,遥感技术在测绘领域的应用越来越广泛。

其中,高光谱遥感图像分类方法在地理信息系统(GIS)中具有重要的研究和应用价值。

本文将探讨测绘技术高光谱遥感图像分类方法的研究进展,以及该技术的应用前景。

一、高光谱遥感图像分类方法的研究进展1. 高光谱遥感图像分类方法概述高光谱遥感图像是通过遥感传感器获取的连续多光谱信息,能够提供地物的丰富光谱信息。

因此,高光谱遥感图像分类方法相比于传统的遥感图像分类方法具有更高的分类精度。

近年来,学者们在该领域进行了大量的研究,提出了多种分类方法,如支持向量机(SVM)、神经网络等。

2. 高光谱遥感图像分类方法的应用案例(1)农业领域:高光谱遥感图像分类方法可以帮助农业管理者实现农作物的类型分类、病虫害监测等,提高农作物种植的管理效率。

(2)城市规划领域:通过对高光谱遥感图像进行分类,可以有效地划分城市建筑、绿地、水域等区域,为城市规划和土地管理提供重要的支持。

(3)环境保护领域:高光谱遥感图像分类方法可以用于监测和评估环境中的植被覆盖状况、土壤污染等,为环境保护决策提供有力的数据支持。

二、高光谱遥感图像分类方法的应用前景1. 精细农业高光谱遥感图像分类方法在农业领域的应用前景巨大。

随着我国农业现代化进程的推进,精细农业将成为未来农业发展的趋势。

高光谱遥感图像分类方法可以帮助农民实现农田的精细管理,提高农作物产量和质量,优化农业资源的利用。

2. 灾害监测与预警高光谱遥感图像分类方法可以用于灾害监测与预警。

例如,通过分析高光谱遥感图像中的植被变化,可以提前预警火灾、洪涝等自然灾害,为相关部门采取措施提供时间窗口。

这对于减少灾害损失和保护人民生命财产安全具有重要意义。

3. 地质勘查与矿产资源开发高光谱遥感图像分类方法在地质勘查与矿产资源开发方面的应用前景广阔。

通过分析地质构造和土地变化,可以帮助勘探人员找到潜在的矿产资源。

无人机高光谱遥感平台研究进展与应用

无人机高光谱遥感平台研究进展与应用

无人机高光谱遥感平台研究进展与应用第一篇范文无人机高光谱遥感平台作为一种新兴的遥感技术,近年来在我国得到了广泛的研究和应用。

它通过搭载高光谱传感器,能够获取地物反射、辐射和散射的光谱信息,为地表覆盖分类、资源调查、环境监测等方面提供了有力支持。

本文将梳理无人机高光谱遥感平台的研究进展与应用情况,以期为相关领域的研究和实践提供参考。

一、无人机高光谱遥感平台的研究进展1. 平台技术无人机高光谱遥感平台技术主要包括无人机飞行器技术、高光谱传感器技术、数据处理与分析技术等。

近年来,我国在高光谱遥感领域取得了一系列关键技术突破,如高光谱成像光谱仪、激光雷达、多角度成像等,为无人机高光谱遥感平台的研究提供了有力保障。

2. 数据处理与分析无人机高光谱遥感数据处理与分析主要包括数据预处理、辐射校正、大气校正、水汽校正、光谱分类、光谱重建等。

我国科研团队在高光谱数据处理与分析方面取得了显著成果,开发了一系列具有自主知识产权的高光谱数据处理软件。

二、无人机高光谱遥感平台的应用1. 地表覆盖分类无人机高光谱遥感平台在地表覆盖分类方面具有显著优势,可以实现对农田、森林、水体、城市等多种地物的精确识别。

通过对高光谱数据的处理与分析,可以获取地物的光谱特征,从而实现地表覆盖的精细分类。

2. 资源调查无人机高光谱遥感平台在资源调查方面具有广泛应用前景。

例如,在矿产资源调查中,可以通过分析高光谱数据中的光谱特征,识别出矿物的种类和分布;在农业资源调查中,可以监测作物生长状况、估测产量等。

3. 环境监测无人机高光谱遥感平台在环境监测领域具有重要作用。

例如,可以通过分析高光谱数据,监测大气污染、水体污染、土壤侵蚀等环境问题,为环境保护和治理提供科学依据。

4. 灾害监测与评估无人机高光谱遥感平台在灾害监测与评估方面具有显著优势。

例如,在地震、洪水、干旱等自然灾害发生时,可以通过高光谱数据实时获取受灾地区的地表状况,为灾害救援和恢复提供支持。

《高光谱遥感的发展》课件

《高光谱遥感的发展》课件

高光谱遥感的未来趋势
未来,高光谱遥感将继续在农业、环境、资源等领域发挥重要作用,并结合人工智能和大数据分析等新 技术实现更高精度、更智能化的应用。
结论和总结
高光谱遥感作为一种先进的遥感技术,通过获取和分析多波段光谱数据,对 地球表层进行全面监测和研究,为各行业提供了更多精准的信息和支持。
《高光谱遥感的发展》
高光谱遥感的发展
高光谱遥感的定义
高光谱遥感是通过采集和分析超过可见光谱范围的电磁辐射数据,以获取地物特征和信息的一种遥感技 术。
高光谱遥感的原理和技术
高光谱遥感利用感光元件接收和记录地物反射、辐射或散射的多波段光谱数 据,通过光谱分析和处理来获得地物信息。
高光谱遥感的应用领域
农业
通过分析植物光谱来监测 作物生长、土壤养分状况 和病虫害。
环境
用于监测水质、植被覆盖、 湿地变化等自然环境的变 化。
资源
用于勘探矿产资源、发现 地下水、研究土地利用变 化等。
高光谱遥感的发展历程1 Nhomakorabea20世纪60年代
首次提出高光谱遥感的概念和理论基
20世纪70年代
2
础。
开发出第一代高光谱遥感传感器,并
进行了一系列地面和航空实验。
3
20世纪80年代
随着卫星技术的发展,高光谱遥感开
20世纪90年代至今
4
始应用于卫星遥感领域。
高光谱遥感技术逐渐成熟并广泛应用 于各个领域。
高光谱遥感的优势和局限性
1 优势
2 局限性
提供更丰富的光谱信息,可以精确识别地 物类型和特征。
数据处理和分析较为复杂,成本较高且对 设备要求较高。

高光谱遥感图像处理技术研究及应用

高光谱遥感图像处理技术研究及应用

高光谱遥感图像处理技术研究及应用高光谱遥感图像处理技术是一种新兴的研究领域,它可以对大量数据进行快速处理和分析。

在许多应用领域中,高光谱图像处理技术一直处于领导地位,如农业、地质学、环境保护和医疗保健等。

本文将探讨高光谱遥感图像处理技术的原理、应用以及未来的发展方向。

一、高光谱遥感图像处理技术原理高光谱遥感图像处理技术是一种能够获取大量信息的遥感图像处理技术。

它通过遥感探测器获取的光谱波段数据来判断图像的特征。

与传统的遥感图像技术不同,高光谱遥感图像技术可以获取图像红、绿、蓝以外的更多光谱波段数据,从而能够更加深入的了解图像的石景和特性。

对于一张高光谱遥感图像,通常包含了许多不同的光谱波段。

这些波段数据需要经过预处理和校正才能进行有效的分析。

预处理包括光谱归一化、波段筛选、噪声过滤和图像增强等步骤。

经过这些处理后,我们可以进行图像分类和聚类分析等操作。

最终得到的分析结果可以被应用到许多领域。

二、高光谱遥感图像处理技术应用2.1 农业高光谱遥感图像处理技术已经在农业领域中得到了广泛的应用。

通过对农田图像的分析,可以确定农田中各种作物的生长状态,土壤质地和含水量等指标。

这种分析方法可以帮助农民优化施肥、节约用水和改善种植条件。

高光谱遥感图像处理技术在农业领域中具有很高的研究和实践价值。

2.2 地质学高光谱遥感图像处理技术在地质学领域中也有着重要的应用。

通过对地质矿产图像的分析,可以识别出地下矿物质的类型、含量以及矿区的分布情况。

这种分析方法可以帮助地质工作者更好的开展矿产勘探和资源开发。

2.3 环境保护高光谱遥感图像处理技术在环境保护中也有很重要的应用。

通过对大气和水环境图像的分析,可以判断出污染源和污染物的种类,从而确定环境保护的重点处理区域。

这种分析方法可以帮助环境保护部门更好地进行环境治理和污染监测工作。

2.4 医疗保健高光谱遥感图像处理技术在医疗保健领域中也有着广泛的应用。

通过对医学图像的分析,可以确定人体组织的类型、结构和病变情况。

高光谱成像在遥感中的应用

高光谱成像在遥感中的应用

高光谱成像在遥感中的应用1. 引言遥感技术是通过对地球表面的光谱、热力、电磁辐射等信息进行测量和分析,从而获取地表信息的一种手段。

高光谱成像是遥感技术中的一项重要技术,它能够获取被观测物体在数百个连续的光谱波段上的信息。

本文将探讨高光谱成像在遥感中的应用及其优势。

2. 高光谱成像的原理高光谱成像利用一个连续的光谱范围,将被观测物体的反射、辐射或发射光谱信息以光谱图像的形式记录下来。

相比于传统的彩色图像,高光谱图像包含了更丰富的光谱信息,能够提供更多种类的地表特征。

高光谱成像技术主要依赖于高光谱成像仪器,其通过分光光栅将光分成不同的波段,然后通过具有高灵敏度和高空间分辨率的光学传感器捕捉每个波段的图像。

3. 高光谱成像在地质勘探中的应用地质勘探是指通过对地质构造、矿产资源等进行调查和研究的一种手段。

传统的地质勘探通常依赖于地质样品的采集和实地勘探,而高光谱成像技术能够通过对地表光谱数据的分析,准确识别出不同的地质类型。

例如,高光谱成像可以用于矿产资源的预测和探测,通过识别不同波长下矿物质的光谱特征,可以定量地评估矿床分布和矿床类型。

此外,高光谱成像还可以用于确定地下水资源的分布情况,为地下水的开发利用提供信息支持。

4. 高光谱成像在农业中的应用农业是一个多因素综合作用的复杂系统,对农作物的监测和管理需要全面的信息支持。

高光谱成像技术可以通过对农田的高光谱图像进行分析,提供精准的作物信息。

例如,高光谱成像可以用于农作物的远程监测和应力识别。

通过分析不同波段下植被的光谱反射率,可以测量植被的生理指标,如叶绿素含量、叶面积指数等,进而判断作物生长状态和营养状况。

此外,高光谱成像还可以用于病虫害的预警和监测,通过识别不同病虫害对植物的光谱特征影响,及时发现问题并采取措施。

5. 高光谱成像在环境监测中的应用环境监测是指对环境污染、资源利用和环境质量等进行监测和评价的活动。

高光谱成像技术具有高灵敏度和高空间分辨率的特点,可以对大范围的地区进行高精度的环境监测。

高光谱遥感技术的发展与应用现状

高光谱遥感技术的发展与应用现状

三、高光谱遥感技术的应用现状
然而,目前高光谱遥感技术还存在一些问题和挑战。首先,高光谱遥感技术 的数据采集和处理成本较高,限制了其广泛应用。其次,高光谱遥感技术的数据 处理算法和模型还不够完善,分类精度有待提高。此外,由于高光谱遥感技术使 用的光谱波段范
三、高光谱遥感技术的应用现状
围较窄,对于某些特定地物目标的识别精度有限。
一、高光谱遥感技术概述
一、高光谱遥感技术概述
高光谱遥感技术是一种利用电磁波谱中可见光、近红外、中红外和热红外波 段的光谱信息,进行地表特征识别的遥感技术。它能够揭示出地物的光谱特征, 反映地物的空间、形态、结构等信息,具有很高的空间分辨率和光谱分辨率。
一、高光谱遥感技术概述
高光谱遥感技术的应用,为地球表面的资源调查、环境监测、精准农业等提 供了强有力的技术支持。
四、未来展望
四、未来展望
针对现有问题和未来发展趋势,高光谱遥感技术的研究和应用将朝着以下几 个方向发展:
1、降低成本:通过研发成本更低的硬件设备和优化数据处理算法,降低高光 谱遥感技术的数据采集和处理成本,促进其广泛应用。
四、未来展望
2、提高精度:通过对数据处理算法和模型的深入研究和完善,提高高光谱遥 感技术的分类精度和识别精度。
三、高光谱遥感技术的应用现状
高光谱遥感技术可以用于土地资源调查、土地利用规划、土地资源保护等方 面的应用。例如,通过对不同土地类型的光谱特征进行分析,可以实现对土地类 型的精细分类和利用评估。
三、高光谱遥感技术的应用现状
在农作物监测方面,高光谱遥感技术可以用于农作物的生长状态监测、产量 预测、品质评估等方面的应用。例如,通过测量农作物的叶绿素含量和水分含量 等光谱特征,可以判断农作物的生长状况和预测产量。此外,高光谱遥感技术在 地质勘察、城市规划、军事侦察等领域也有广泛的应用。

高光谱遥感技术综述

高光谱遥感技术综述

四、高光谱遥感成像技术的发展趋势
伴随着成像光谱技术的逐渐成熟,高光谱影像分析研究的 不断深入,应用领域日益广泛,高光谱遥感技术发展呈现以下 趋势: 1、成像光谱仪的光谱探测能力将继续提高 2、成像光谱仪获取影像的空间分辨率逐步提高 3、正在由航空遥感为主转为航空和航天遥感相结合阶段,逐 步从遥感定性分析阶段发展到定量分析阶段
谢谢!
三、高光谱遥感成像技术发展现状
高光号 检测、计算机技术、信息处理技术于一体的综合性技术。技术成 果主要表现在成像光谱仪研制、高光谱影像分析两方面。 1、国外发展现状 国外的发展大致可以分为机载成像光谱仪和星载成像光谱仪。 随着美国的三代机载成像光谱仪的问世,现在更多的倾向于在航 空领域的发展。美国的JPL研制的中分辨率成像光谱仪搭载TERRA卫星的发射,成为第一颗在轨运行的星载成像光谱仪。2000 年发射的高光谱成像仪地面分辨率为30m,2002年美国海军测绘 观测卫星携带的成像光谱仪具有自适应性信号识别能力,能够满 足军民两用,2007年美国又向空军交付的基地的高光谱成像传感 器通过TacSat-3卫星送入太空。
2、国内发展现状 20世纪80年代,我国开始着手研制自己的高光谱成像系统。 相继成功研制出推扫式成像光谱仪(PHI)系列,实用型模块 化成像光谱仪(OMIS)系列等。中科院上海技术物理研究所研 制的中分辨率成像光谱仪于2002年搭载神舟三号发射升空,成 功获取航天高光谱影像,从可见光到近红外30个波段,空间分 辨率在500m。2007年10月发射的嫦娥一号携带干涉成像光谱仪 升空,用于月球的探测。2007-2010年,我国组建了环境和灾 害监测预报小卫星星座,携带超光谱成像仪,采用0.450.95um波段,平均光谱分辨率在5nm,地面分辨率在100m。
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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”。

(4)数据量大,信息冗余多。

高光谱数据的波段众多,其数据量巨大,而且由于相邻波段的相关性高,信息冗余度增加。

(5)数据描述模型多,分析更加灵活。

高光谱影像通常有三种描述模型:图像模型、光谱模型与特征模型。

1.2高光谱的优势高光谱遥感的光谱分辨率的提高,使地物目标的属性信息探测能力有所增强。

因此,较之全色和多光谱遥感,高光谱遥感有以下显著优势:(1)蕴含着近似连续的地物光谱信息。

高光谱影像经过光谱反射率重建,能获取地物近似连续的光谱反射率曲线,与地面实测值相匹配,将实验室地物光谱分析模型应用到遥感过程中。

(2)地表覆盖的识别能力极大提高。

高光谱数据能够探测具有诊断性光谱吸收特征的物质,能够准确区分地表植被覆盖类型、道路的铺面材料等。

(3)地形要素分类识别方法灵活多样。

影像分类既可以采用各种模式识别方法,如贝叶斯判别、决策树、神经网络、支持向量机等,又可以采用基于地物光谱数据库的光谱匹配方法。

分类识别特征,可以采用光谱诊断特征,也可以进行特征选择与提取。

(4)地形要素的定量或半定量分类识别成为可能。

在高光谱影像中,能估计出多种地物的状态参量,提高遥感高定量分析的精度和可靠性。

2高光谱遥感的发展2.1高光谱遥感在国内的发展我国紧密跟踪国际高光谱遥感技术的发展,并结合国内不断增长的应用需求,于20世纪80年代中后期着手发展自己的高光谱成像系统。

主要的成像光谱仪有中科院上海技术物理研究所研制的推扫式成像光谱仪(PHI)系列、实用型模块化成像光谱仪(OMIS)系列、中科院长春光机所研制的高分辨率成像光谱仪(C2HR IS)和西安光机所研制的稳态大视场偏振干涉成像光谱仪(SLP IIS) 。

中科院上海技术物理研究所研制的中分辨率成像光谱仪(CMOD IS)于2002年随“神舟”三号发射升空,并成功获取航天高光谱影像,其获取影像从可见光到近红外共30波段,中红外到远红外的4波段,空间分辨率为500m。

2007年10月年发射的“嫦娥1号”卫星已携带中科院西安光机所研制的干涉成像光谱仪升空,用于获取月球表面二维多光谱序列图像及可分辨地元光谱图,通过与其他仪器配合使用对月球表面有用元素及物质类型的含量与分布进行分析,获得的数据用于编制各元素的月面分布图。

从2007年到2010年,我国将组建环境与灾害监测预报小卫星星座,将携带超光谱成像仪,采用0.45~0.95μm波段,平均光谱分辨率为5nm,地面分辨率为100m。

我国在积极研制具有自主知识产权的成像光谱仪的同时,在地物光谱数据技术、高光谱影像分析技术等方面的研究中也取得了部分的成果。

20世纪90年代初期,中科院安徽光机所、遥感所等单位对大量的典型地物进行了波谱采集,建立了我国第一个综合性“地物波谱特性数据库”。

1998年,中国国土资源航空物探与遥感中心建立了“典型岩石矿物波谱数据库”,其中包含了我国主要的典型岩石和矿物500余种。

2000年,中国科学院遥感所基于GIS和网络技术研制了典型地物波谱数据库及其管理系统,记录了10000多条地物波谱,并能动态生成相应的波谱曲线和遥感器模拟波段,实现了波谱数据库与“3S”技术的链接。

2.2高光谱遥感在国外的发展自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。

2.3高光谱遥感的发展前景美国的行星地球计划(MTPE)和地球观测系统(EOS)计划是全球性的,一直会延续到2014年以后。

这些计划的最终目的是评价各种地球系统过程,包括水文过程、生物地球化学过程、大气过程及固体地球过程。

成像光谱仪(星载)将成为这些计划实施中的关键仪器。

但是这种星载成像光谱仪仍会面临重大难题,如卫星飞行的高度和速度能引起从空间测量高质量光谱的困难,为精确的测量光谱、辐射值及空间位置的定标需要新的处理方法和能力。

因此,AVIRIS系统和其它航空成像光谱仪将会继续为科研与应用提供高质量的高光谱数据,并用来验证第一代星载成像光谱仪的工作性能。

对于现有的航空成像光谱仪技术系统亦需要完善。

例如,在传感器方面需要改善其获取数据的的性能,提高图像数据的信噪比,增强机上实时数据的处理能力;在数据分析处理方面,强调大气订正、信息提取技术,要求发展新算法和完善已有的算法,并向构成标准化应用处理算法软件包(工具)方向努力,特别是发展和完善那些针对高光谱海量数据和丰富光谱信息特点设计的算法和软件,以提高高光谱数据处理效率以及分析、研究和应用水平。

3高光谱遥感的应用领域3.1高光谱遥感在地质调查中的应用区域地质制图和矿产勘探是高光谱技术主要的领域之一,也是高光谱遥感应用中最成功的一个领域。

80年代以来,高光谱遥感被广泛地应用于地质、矿产资源及相关环境的调查中。

最近15 年来的研究表明,高光谱遥感可为地质应用的发展做出重大贡献,尤其是在矿物识别与填图、岩性填图、矿产资源勘探、矿业环境监测、矿山生态恢复和评价等方面。

高光谱遥感能成功地应用于地质领域的主要原因是高光谱遥感有许多不同于宽波段遥感的性质,各种矿物和岩石在电磁波谱上显示的诊断性光谱特征可以帮助人们识别不同矿物成分,高光谱数据能反映出这类诊断性光谱特征。

随着高光谱遥感地质应用的不断扩展和日益深入,高光谱遥感技术和方法也在不断改进。

近年来在基于高光谱数据的矿物精细识别、高光谱影像地质环境信息反演、基于高光谱遥感的行星地质探测等方面取得了突出的进展。

高光谱遥感在地质成因环境探测、蚀变矿物与矿化带的探测、成矿预测、岩性的识别与分类、油气资源及灾害探测、高光谱植被重金属污染探测等方面也有应用。

3.2高光谱遥感在植被研究中的应用高光谱遥感能够提供图像每个像元高的光谱分辨率,使一些在常规宽波段遥感中不能探测到的物质,在高光谱遥感中能被探测。

高光谱遥感数据能够精确估算关键生态系统过程中的生物物理和生物化学参量,特别是在大尺度上冠层水分、植被干物质和土壤生化参量的精确反演,在生态学研究中有广阔的应用前景。

在生态系统方面,高光谱遥感还应用于生态环境梯度制图、光合作用色素含量提取、植被干物质信息提取、植被生物多样性监测、土壤属性反演、植被和土地覆盖精细制图、土地利用动态监测、矿物分布调查、水体富营养化检测、大气污染物监测、植被覆盖度和生物量调查、地质灾害评估等等。

植被高光谱遥感数据,按获取方式的不同,采用相应的高光谱遥感信息处理技术处理后可用于植被参数估算与分析,植被长势监测及估产等领域。

另外,高光谱的出现使植物化学成分的遥感估测成为可能。

3.3 高光谱遥感在大气科学研究中的应用高光谱遥感具有非常高的光谱分辨率,它不仅可以探测到常规遥感更精细的地物信息,而且能探侧到更精细的大气吸收特征。

大气的分子和粒子成份在反射光谱波段反映强烈,能够被高光谱仪器监测。

高光谱遥感技术在大气研究中的突出应用是云盖制图、云顶高度与云层状态参数估算、大气水汽含量与分布估算、气溶胶含量估计以及大气光学特性评价等。

利用高光谱数据,在准确探测大气成分的基础上,能提高天气预报、灾害预警等的准确性与可靠性。

3.4高光谱遥感在海洋研究中的应用随着科学技术的发展,高光谱遥感已成为当前海洋遥感前沿领域。

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。

国内海洋遥感应用基础研究主要是一些数学模型的构建。

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