高光谱遥感的特征
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。
遥感的分类和特点
遥感的分类和特点1. 主动遥感和被动遥感呀，这就像是你主动去寻找朋友和朋友主动来找你一样！主动遥感呢，就好比你拿着手电筒去照亮黑暗中的东西，它自己发射电磁波去探测目标，比如雷达遥感就是这样的例子。
而被动遥感则是像你静静地坐在那里，接收太阳照过来的光，来了解周围的环境，气象卫星就是很好的一个例子呀！2. 光学遥感和微波遥感，这不同的两类可各有特点呢！光学遥感就如同我们的眼睛一样，能看到五颜六色的景象，像我们用的那些高分辨率的卫星图像就是它的成果呀。
而微波遥感呢，就像有双能穿透云雾的神奇眼睛，在恶劣天气也能工作，比如合成孔径雷达就是这么厉害的存在！3. 遥感还可以按平台分呢，你想想啊，卫星遥感就像是站在高高的山顶上俯瞰大地，能看到超级广阔的范围，像全球的气候监测不就得靠它嘛。
而航空遥感就像是低空飞行的老鹰，能更细致地观察局部地区，那些航拍的照片不就是这么来的嘛！4. 还有按电磁波谱段分类呢，这就好像把不同的颜色区分开来一样！可见光遥感呀，能让我们看到熟悉的花花绿绿的世界，我们平常看的那些自然景观的照片大多就是靠它。
而红外遥感呢，就像有双能感受到热度的眼睛，对于火灾监测之类的可太有用啦！5. 按应用领域分类也很有意思呀！农业遥感不就是专门为农民伯伯服务的嘛，就像给他们配了个小助手，能帮助判断农作物的生长情况呢。
城市遥感呢，则像个城市规划师的好帮手，能了解城市的发展变化呀，这多神奇！6. 高光谱遥感就像一个超级细腻的画家，能把物体的特征描绘得极其细致，在矿物质探测等方面可发挥了大作用哟，这多了不起！7. 极地遥感呢，就专门去挑战那些极地的严寒环境呀，为我们了解极地的情况立下大功，想想那些在极地工作的科学家们，不就是靠它获取信息的嘛！哎呀呀，遥感的分类和特点真是太丰富太有趣啦，简直让人大开眼界呢！我的观点结论就是：遥感的世界丰富多彩，不同的分类和特点都有着独特的。
高光谱遥感技术
高光谱数据的特点
2
波段连续，光谱分辨率高、空间分辨率低
由于波段众多, 波段窄且连续 , 使得高光谱数据量巨大(一次获取数据可达 千兆 GB 级)、相关性大 ,尤其在相邻的通道间,具有很大的数据冗余
高光谱遥感图像面临的问题
由于各个波段之间的高 度相关性，导致光谱间 存在冗余信息和数据处 理难度加大，图像在产 生及传输过程易受噪声 的影响，无疑降低了混 合像元分解的精度
02
高光谱数据的特点及处理
高光谱数据的特点
1多波Biblioteka 、波段宽度窄※ 波段宽度 <10 nm, 波段数较多光谱遥感(由几个离散的波段组成)大大增 多, 在可见光和近红外波段可达几十到几百个。 ※ 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一条完整、连续的光 谱曲线
由于高光谱遥感图像空 间分辨率限制和地物分 布的复杂多样性，混合 像元广泛存在于图像中， 影响遥感图像的分类精 度以及目标探测效果
高光谱数据处理——混合像元分解技术
01 凸几何分析方法 03 统计分析方法
02 稀疏回归分析方法。
04 光谱—空间联合分析方法
03
高光谱遥感的应用
高光谱遥感的应用——地质中的应用
感谢观看!
21316116 刘濛濛
01
高光谱遥感在地质上的应用,主要是利用矿物的 光谱吸收特征参数包括吸收波段波长位置、深度、 宽度、斜率、对称度、面积和光谱绝对发射值等, 从中获取矿物的各种定性、定量信息,进行岩石 矿物的分类、填图和矿产勘察
高光谱遥感的应用——植被研究中的应用
02
高光谱遥感在植被研究中的应用使得植被遥感的 范围被扩大到生态意义上。高光谱植被遥感主要 用于植被的识别、分类，利用高空间分辨率遥感 数据在大比例尺度内进行森林生态系统分类,通 过植被物理、化学参数实现对植物生化成分( 如 N、P、K、淀粉、水分、纤维素、木质素等 含量) 及其物理特征物理量的估测
高光谱遥感的概念
定量反演与模型模拟技术
定量反演
利用高光谱数据反演地物参数， 如叶绿素含量、地表温度等。
模型模拟
建立地物光谱模型，模拟地物光 谱特征，用于预测和模拟。
参数优化
对反演和模拟的参数进行优化， 提高结果的准确性和可靠性。
04
高光谱遥感的应用案例
农业应用案例
作物分类与识别
土壤质量评估
高光谱遥感能够通过分析不同作物反射 的光谱特征，实现对农作物的精细分类 和识别，有助于精准农业的实施。
图像融合
将多源遥感数据融合，提 高信息量和分辨率。
图像增强
通过对比度拉伸、色彩映 射等手段，改善图像的可 视化效果。
特征提取与分类技术
特征提取
从高光谱数据中提取地物 光谱特征，如光谱曲线、 谱带宽度等。
分类识别
利用提取的特征进行地物 分类，识别不同类型地物。
精度评估
对分类结果进行精度评估， 提高分类准确率。
高光谱遥感的概念
目
CONTENCT
录
• 引言 • 高光谱遥感的原理 • 高光谱遥感的关键技术 • 高光谱遥感的应用案例 • 高光谱遥感的未来发展
01
引言
什么是高光谱遥感
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、飞机或其他遥感平台搭载的高光谱传感器，获 取地表反射、发射和散射的光谱数据，从而实现对地物的精细识 别和分类。
高光谱遥感的数据获取方式
采集方式
通过卫星或飞机搭载高光谱传 感器进行数据采集。
数据处理
对采集的高光谱数据进行预处 理、特征提取和分类识别等操 作。
应用领域
农业、环境监测、城市规划、 地质勘察等领域。
03
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
高光谱遥感技术及发展
遥感技术与系统概论结课作业高光谱遥感技术及发展高光谱遥感技术及发展摘要：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。
关键词：高光谱，遥感，现状，进展，应用一、高光谱遥感的概念及特点遥感是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]。
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；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。
高光谱遥感的特征
高光谱遥感的特征高光谱遥感是一种重要的遥感技术，它可以获取地球表面上不同波长的连续光谱信息。
相比于传统的遥感技术，高光谱遥感具有较高的光谱分辨率和波段范围，能够提供更为详细的地物特征信息。
以下将详细介绍高光谱遥感的特征。
1.较高的光谱分辨率：高光谱遥感系统可以同时获取几十甚至上百个波段的光谱信息，相比于传统的多光谱遥感系统，具有更高的光谱分辨率。
具有更高的光谱分辨率可以提供更为详细的光谱特征信息，对地物的区分和分类具有更好的效果。
2.宽波段范围：高光谱遥感系统能够覆盖较宽的波段范围，从红外到可见光再到紫外等不同波段的光谱信息都可以获取。
不同波段的光谱信息对地物的不同特征具有不同的反映能力，因此宽波段范围可以提供更全面的地物信息。
3.连续光谱信息：高光谱遥感系统能够获取地球表面上各个波长的连续光谱信息，而不是只测量几个散点的离散数据。
因此，高光谱遥感可以提供准确的光谱曲线，有助于分析物质的光谱特性。
4.光谱特征的多样性：高光谱遥感技术可以获取物体在不同波段上的光谱特征，通过分析不同波段的光谱信息，可以获取地物的多个光谱特征。
这些光谱特征包括反射率、吸收率、散射率、透射率等，可以用于不同地物的识别和研究。
5.地物分类精度高：由于具有较高的光谱分辨率和丰富的光谱信息，高光谱遥感技术可以提供更准确的地物分类结果。
通过分析地物在不同波段上的光谱特性，可以将地物进行更精细的分类，提高分类精度。
6.精确提取地物信息：高光谱遥感技术可以精确提取地物的光谱信息，通过分析地物的光谱特征，可以了解地物的物理、化学和生物特性。
这对于环境监测、农业和林业资源管理、矿产勘探等领域具有重要意义。
7.非接触性：高光谱遥感技术可以通过远距离获取地物的光谱信息，无需直接接触地表，具有非接触性和广覆盖性的特点。
这使得高光谱遥感技术在野外作业、大范围监测和不可访问地区的研究中具有优势。
总之，高光谱遥感技术具有较高的光谱分辨率和宽波段范围，能够提供连续的光谱信息和多样的光谱特征。
高光谱遥感
高光谱遥感器
OMIS系统部分参数 128波段 波段 波长 光谱分辩率 64(64,32,16) 0.4-1.1um 10nm 16(8,1) 1.1-2.0um 60nm 32(32,1) 2.0-2.5um 15nm 8(8,1) 3.0-5.0um 250nm 8(8,1) 8.0-12.5um 500nm IFOV 3.0,1.5mrad FOV > 70 degree
VNIR: 32 波段 (0.44~1.08um) 光谱分辨率: 20nm SWIR: 32 波段 (1.5~2.45um) 光谱分辨率: 25nm TIR: 7 波段 (8.0~11.6) 光谱分辨率: 0.45um IFOV: 3.0mrad FOV: 90 degree scanning : 10-20(line/second) digitizer: 12bit
高光谱遥感的基本概念
高光谱遥感起源于20世纪70年代初的多光谱遥 感,它将成像技术与光谱技术结合在一起,在对目标 的空间特征成像的同时,对每个空间像元经过色散 形成几十乃至几百个窄波段以进行连续的光谱覆 盖,这样形成的遥感数据可以用“图像立方体”来形 象的描述.同传统遥感技术相比,由于其所获取的图 像包含了丰富的空间,辐射和光谱三重信息。
2 5.0 表 1.1，国际上部分成像光谱仪一览表（陈述彭等，1997） 500-980 32 2 0.0-71.0
遥感器 PLI-PMI CASI SFSI AIS-1 AIS-2 AVIRIS (20km) ASAS 改进 ASAS GERIS
光谱范围 (nm) 403-805 430-870 1200-2400 900-2100 1200-2400 800-1600 1200-2400 400-2450 455-873 400-1060 400-100 1000-2000 2000-2500
《高光谱遥感的发展》课件
高光谱遥感技术的发展趋势
提高数据获取能力
未来将进一步提高高光谱传感器的性 能，提高数据获取的精度和稳定性。
加强数据处理能力
未来将进一步发展人工智能、机器学 习等技术，提高数据处理的速度和精 度。
拓展应用领域
未来将进一步拓展高光谱遥感技术的 应用领域，如城市规划、资源调查、 灾害监测等。
加强技术交流与合作
从分割后的图像中提取地物的光谱特征，包括光谱曲线、谱带宽度 、谱带深度等。
地物分类与识别
利用提取的光谱特征，对地物进行分类和识别，常用的方法包括监 督分类、非监督分类和支持向量机等。
03
高光谱遥感技术发展现状
高光谱遥感传感器的发展
高光谱成像技术进步
随着技术的不断进步，高光谱成像传 感器在空间分辨率、光谱分辨率和辐 射分辨率等方面取得了显著提升，为 地物精细识别提供了有力支持。
新型传感器研发
科研人员正致力于开发新型的高光谱 传感器，如多角度高光谱传感器和热 红外高光谱传感器，以拓宽遥感的应 用领域。
高光谱数据处理技术的发展
数据处理算法优化
针对高光谱数据的处理，算法不断优 化以提高数据处理速度和准确性，例 如支持向量机、神经网络等机器学习 方法在高光谱分类和识别中的广泛应 用。
3
城市规划与管理
在城市规划与管理方面，高光谱遥感为城市发展 提供了丰富的空间和环境信息，有助于实现精细 化管理和可持续发展。
04
高光谱遥感技术面临的挑战与展 望
高光谱遥感技术面临的挑战
数据获取难度大
数据处理复杂度高
高光谱遥感技术需要获取大量的高光谱数 据，但受到传感器性能、天气条件等多种 因素的影响，数据获取难度较大。
资源调查与利用
高光谱整理
1.遥感图像的最基本单元是像元，每个像元具有空间特征和属性特征。
空间特征：是用X值和Y值来表示；（纹理，形状，大小，方位）属性特征：常用亮度值表示。
（灰度值，亮度值）2.遥感图像特征（②，③遥感成像技术发展的方向）①时间分辨率：对同一地点进行遥感采样的时间间隔，集采样的时间频率。
也称重访周期。
②空间分辨率：像素所代表的地面范围的大小，或地面物体能分辨的最小单元；③光谱分辨率：传感器在接收目标辐射的光谱时能分辨的最小波长间隔；④辐射分辨率：指传感器接收波谱信号时，能分辨的最小辐射度差；3.高光谱遥感基本概念：①多光谱遥感（Multirspectral Remote Sensing）,光谱分辨率在波长的1/10数量级范围内(几十个至几百个nm)的遥感；②高光谱遥感（Hyperspectral Remote Sensing）,光谱分辨率在波长的1/100数量级范围内（几个nm）的遥感；③超光谱遥感（Ultraspectral Remote Sensing）,光谱分辨率在波长的1/1000数量级范围内（0.2-1nm）的遥感。
4.高光谱遥感与常规多光谱遥感的比较：①高光谱遥感：即高光谱分辨率成像光谱遥感，幅宽小，成像范围小，其细微的波段可进行地物成分的识别，风度估计（精细识别）。
②常规多光谱遥感：幅宽大，成像范围宽，可进行宏观地物影像分析，不可被高光谱遥感完全取代（宏观变化趋势）。
研究宏观的变化情况则必须用多光谱成像仪。
5.高光谱遥感发展概况：高光谱遥感的基础是光谱学(spectroscopy).①光谱学：实验室分析地物光谱特征(获得谱信息)②成像技术：把遥感传感器放置航空或航天平台(获得地物的图像信息)③成像光谱学：把实验室仪器放置航空或航天平台(获得地物的图和谱信息)注：光学遥感的发展——空间、光谱分辨率的不断提高：①全色Panchromatic：主要通过形状（空间信息）识别地物。
②彩色color photography：增加了颜色的感知，加强型的颜色感知。
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高光谱遥感的特征
高光谱遥感是一种通过收集大量的连续、窄带光谱数据来获取地物光谱信息的遥感技术。
其特征包括以下几个方面：
1. 光谱分辨率高：高光谱遥感能够获取几百到上千个连续光谱波段的信息，使得不同地物具有不同的光谱响应特征可以被有效地区分和识别。
2. 空间分辨率适中：高光谱遥感通常具有中等的空间分辨率，不同波段的图像可以提供关于地物的精细细节信息。
3. 数据多样性：高光谱遥感数据能够提供丰富多样的信息，包括光谱信息、空间信息以及时间信息，可以支持多种遥感应用和科学研究。
4. 光谱特征敏感性：高光谱遥感数据对地物的光谱特征非常敏感，不同地物在光谱上呈现出独特的波谱特征，因此可以对地物进行精确的分类和识别。
5. 特征提取能力强：高光谱遥感数据可以通过光谱分析、像元反演等方法，从数据中提取出多种地物属性特征，如植被指数、地表覆盖类型等，具有较高的特征提取能力。
总之，高光谱遥感具有多光谱波段、高光谱分辨率、适中的空间分辨率和丰富的信息内容等特征，因此在环境监测、农业、地质勘查、城市规划等领域具有广泛
的应用前景。