高光谱成像技术的应用场景

2023-09-20

高光谱成像技术将传统的二维成像遥感技术和光谱技术有机结合，其主要特征是在对地物目标空间成像的同时获取该目标的连续光谱信息。随着高光谱成像技术的日益成熟，其应用前景也越来越广阔。本文简单介绍了高光谱成像技术的应用场景。

高光谱成像技术

高光谱遥感数据是一个光谱图像立方体，其首要特点是光谱分辨率高。相对于单波段全色数据或多光谱遥感数据，高光谱数据以窄的波段区间、多的波段数量提供遥感信息，能够有效捕捉地物光谱特征。可见，高光谱数据可涵盖探测谱段范围内的地物光谱信息，大幅提高了精细信息的表达能力。利用高光谱图像数据涵盖的地物丰富的精细光谱信息，依据地物光谱特征产生的内在机理，可实现地物成分信息的反演与地物识别。

高光谱遥感数据处理的核心是地物光谱分析，而高光谱成像技术的定量化水平是支撑应用的基础与保障。随着高光谱成像技术的日益成熟，其应用前景也越来越广阔，其典型应用包括，农作物长势和产量评估、作物类别调查和病虫害监测、林业遥感、海洋资源普查、水色水质变化、叶绿素和浮游生物含量分析、海岸带和海洋生态变化及海洋污染监测、地质资源调查、环境监测、洪涝、干旱、冰雹、林火和地震等多种灾害监测与灾情评估。以下是详细介绍。

1. 精准农业

农业攸关国计民生，农业信息至关重要。高光谱遥感技术的发展为遥感信息定量应用开辟了新的领域，并逐渐成为新兴的精准农业最重要的技术手段之一。高光谱遥感技术可以准确获得植物的精细光谱信息，建立监测模型，从而能够精准监测作物的类型及播种面积、作物的生长环境及病虫害、作物生理生化性状、作物长势和产量品质等，促进了农业的科学化管理和实现高产优质，为作物的科学管理和高产高效提供技术保障。

2. 植被调查

高光谱可用来估计一些森林物理参数，如叶面积指数（LAI）、材积、密度、森林覆盖度、树高等。LAI是植被重要的生物物理参数和植物生态研究中的一个重要指标，它与生物量、植被长势均密切相关。过去应用遥感方法估计森林LAI的研究主要局限于一些相对较宽的波段的多光谱数据，精度不高，原因之一是宽波段高光谱遥感数据中往往混有相当比例的非植物光谱，致使各种植被指数与LAI的关系不紧密，而这种非植物光谱在高光谱遥感中采用光谱微分技术可以得到有效抑制，从而提高遥感数据LAI的相关性。

3. 岩矿探测

与多光谱遥感相比，高光谱遥感能够以更高的光谱分辨率提取地物的诊断性光谱特征，这使得在多光谱遥感中不可区分的岩石和矿物光谱，可在高光谱遥感中得到精确识别。利用高光谱遥感识别岩矿，能够直接提供同矿床成矿和蚀变相关的矿物种类、分布以及丰度信息。基于这些岩矿信息，可以有效地圈定相关矿产资源的勘探范围，实现矿产资源大面积快速勘查。

4. 水体水质调查

随着经济发展和人类活动的不断扩张，各种水体的水质状况越来越受到影响，水环境监测已刻不容缓。20世纪70年代开始，一些国家应用航空遥感监测海岸带污染，应用卫星遥感监测区域性的海上溢油、赤潮事件。赤潮水体与正常水体的光谱曲线形状在700nm附近有所不同，差异表现在是否存在中心波长大于685nm的荧光峰，即赤潮水体的特征反射峰。宽光谱波段不能有效捕捉水体复杂的光谱特性，而高光谱遥感数据具有较高的空间分辨率和连续的光谱信息，能进行有效的水体水色因子探测及提高光学水质参数反，演精度。

5. 大气科学研究

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、气溶胶含量估计与大气光学特性评价等。利用高光谱成像技术，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。