高光譜遙感在自然資源調查監測中的應用

李 明，羅浩然

（廣西水利電力勘測設計研究院有限責任公司，南寧 530023）

1 高光譜遙感的基本原理和技術特點

1.1 高光譜數據獲取與處理

高光譜數據獲取與處理是一項重要的技術，可以用于地球觀測、農業、生態環境、醫療等領域。高光譜數據是指在可見光、近紅外、中紅外等多個波段上獲取的物體反射率或輻射率數據，可以提供物體的光譜特征信息，從而實現對物體的識別、分類和定量分析。

高光譜數據的獲取需要使用高光譜成像儀等專業設備，通過對物體反射或輻射的光譜進行采集和處理，得到高光譜數據。在數據獲取過程中，需要注意避免光照條件、大氣影響等因素對數據的影響，以確保數據的準確性和可靠性。

高光譜數據處理是將獲取的高光譜數據進行預處理、特征提取和分類等操作，以實現對物體的識別、分類和定量分析。在數據處理過程中，需要考慮數據質量、噪聲濾波、特征選擇等因素，以提高數據的分類精度和應用效果（見圖1）。

圖1 Hyperion高光譜數據處理

高光譜數據獲取與處理具有廣泛的應用前景。在地球觀測中，可以利用高光譜數據進行地表覆蓋類型分類、植被監測、土地利用變化檢測等研究；在農業領域，可以利用高光譜數據進行作物生長狀態監測、病蟲害識別等研究；在生態環境領域，可以利用高光譜數據進行水質監測、大氣污染監測等研究；在醫療領域，可以利用高光譜數據進行腫瘤診斷、藥物研發等研究。

1.2 高光譜類型與特征識別

高光譜遙感技術可以通過分析光譜信息來識別和分類地物，而且是非接觸式。這樣就能更加精準地了解地物的種類、數量和分布。

在高光譜遙感技術中，地物的光譜特征是研究的重點。通過進行分析，可以實現地物類別區分，如植被、水體、建筑物等。同時，高光譜遙感技術還可以對地物的屬性進行識別，如植被的生長狀態、水體的深度等。

2 高光譜遙感在植被覆蓋調查中的應用

2.1 植被類型分類與變化監測

植被類型分類是指將不同種類的植被進行分類，以便更好地了解植被的分布情況。高光譜遙感技術可以通過對不同波段的反射率進行分析，識別出不同種類的植被。例如，綠色植被通常在綠色波段反射率較高，而裸地則在紅外波段反射率較高。通過對不同波段的反射率進行分析，可以實現對植被類型的自動分類。

高光譜遙感數據是通過在許多連續狹窄波段上收集光譜信息來獲取的。相較于多光譜遙感數據，高光譜遙感數據具有更高的光譜分辨率，可以提供更詳細和準確的光譜信息。因此，高光譜遙感技術在植被參數估算與分析以及植被長勢監測方面具有很大的潛力。使用高光譜遙感數據進行植被覆蓋調查時，可以利用遙感圖像解譯的方法進行，也可以結合常規的地面樣本方法，這樣可以提高植被覆蓋信息的準確性和精度。

由于高光譜遙感數據具有更豐富的光譜信息，可以對不同植被類型進行更精確地分類和鑒別。通過提取高光譜數據中的特定指數，如植被指數、葉面積指數等，可以精確估計森林生物物理參數。例如，通過光譜反射率與葉面積指數之間的關系，可以估計出森林的葉面積指數，進而了解植被的生長情況和健康狀況（見圖2）。高光譜遙感技術還可以通過分析光譜特征，獲得植被的郁閉度和覆蓋度等參數，進而推斷植被的空間分布和結構特征。

圖2 林木健康分析結果

變化監測是指通過對同一地區在不同時間的遙感圖像進行比較，識別出植被覆蓋的變化情況。高光譜遙感技術可以通過對不同時間的遙感圖像進行比較，識別出植被覆蓋的變化情況。例如，在一個地區進行兩次遙感圖像拍攝，可以通過比較兩次圖像中植被覆蓋的變化情況，了解該地區的植被變化情況。

2.2 植被生理參數估算

高光譜遙感技術在植被生理參數估算中具有廣泛的應用。通過獲取植被反射光譜特征信息，可以對植被生理參數進行快速準確的估算，如葉綠素含量、葉面積指數、植被水分含量等。其中，作為體現植物生長狀況和光合作用強度指標之一的葉綠素含量。通過獲取得到的植被反射率，建立兩者之間的數學模型，可以快速準確估算。葉面積指數是表征植物葉片覆蓋面積的參數，可以反映植物的生長狀況和生態環境變化。通過獲取得到的植被反射率，建立兩者之間的數學模型，可以實現葉面積指數的快速準確估算。植被水分含量是反映植物水分狀況的重要參數，對于農業生產和生態環境監測具有重要意義。高光譜遙感技術可以獲取不同波段下植物的反射率，通過建立反射率與植被水分含量之間的數學模型，可以實現植被水分含量的快速準確估算。

3 高光譜遙感在土地利用與土地覆蓋調查中的應用

3.1 土地利用分類與變化檢測

土地利用與土地覆蓋調查是研究土地資源管理和環境變化的核心問題之一。高光譜遙感技術作為一種先進的遙感手段，被廣泛應用于土地利用分類與變化檢測領域。

土地利用分類是指將土地分為不同的類別，并確定各類別的空間分布。高光譜遙感可以獲取土地覆蓋的大量光譜信息，從而實現對土地利用的精細分類。通過利用高光譜遙感數據，可以有效區分不同作物、建筑物、水域等，實現對土地利用的自動化分類。同時，高光譜遙感技術還可以結合其他遙感數據和地理信息系統，開展多源數據的融合分析，提高土地利用分類的準確性和精度。

除了土地利用分類，高光譜遙感還可以用于土地利用變化檢測。土地利用變化檢測是指通過對比不同時期的遙感影像，生了變化。高光譜遙感具有優秀的時間分辨率和空間分辨率，能夠捕捉到細微的土地利用變化。通過對多期高光譜遙感影像的比對和分析，可以研究土地利用變化的動態過程，為土地資源管理和規劃提供科學依據。

3.2 土地覆蓋類型識別與監測

土地覆蓋類型識別與監測是分析土地利用與土地覆蓋變化的重要方法之一。高光譜遙感技術通過獲取物體的光譜特征，能夠精確地識別和監測土地覆蓋的多個類別。

高光譜遙感技術可以識別并監測不同類型的土地覆蓋，如耕地、森林、水域、建筑物等。通過對高光譜遙感數據進行光譜分析和分類算法的應用，可以實現對土地覆蓋類型的準確識別感技術還可以結合地形、紋理等數據，提高土地覆蓋的識別精度。

土地覆蓋的監測是指定期間內對土地覆蓋類型的變化進行追蹤和監測。高光譜遙感技術能夠獲取連續的時間序列遙感影像，提供了數據源的可靠性和連續性，便于進行土地覆蓋的監測。通過對時間序列遙感影像進行比對和分析，可以揭示土地覆蓋變化的趨勢和規律，為土地資源管理和環境保護提供支持[1]。

4 高光譜遙感在水資源調查中的應用

4.1 水質監測與污染識別

高光譜遙感技術可以通過獲取水體的高光譜數據，對水體進行光譜分析，并結合水體的地理信息，實現對水體中各種污染物質的檢測和識別。

在水質監測方面，高光譜遙感技術可以實現對水體中各種物質的快速檢測和分析。在水體中存在著各種有機物、無機物和微生物等，這些物質都會對水質產生影響。通過高光譜遙感技術，可以獲取到水體的高光譜數據，通過對數據進行分析，可以快速準確地檢測出水體中存在的各種物質，從而實現對水質的監測和評估。

在污染識別方面，高光譜遙感技術可以實現對水體中各種污染物質的識別。水體中存在著各種有機污染物、無機污染物和微生物等，這些污染物質會對水體產生不同程度的污染影響。通過高光譜遙感技術，可以獲取到水體的高光譜數據，通過對數據進行分析，可以識別出水體中存在的各種污染物質，并對其進行定量分析和評估。這對于及時發現和控制水體污染具有重要意義。

4.2 水體面積估算與變化分析

通過獲取水體的高光譜數據，并對數據進行處理和分析，可以得出水體面積和質量的估計值和變化情況。這種方法可以大大提高水體面積估算的精度和準確性，尤其是對于復雜地形和多種水體類型的情況下。同時，高光譜遙感技術還可以通過分析水體的高光譜數據，確定水體的質量和污染程度。這為水資源管理和保護提供了科學依據，可以幫助人們更好地了解水體環境的狀況，并及時采取措施進行調整和管理。

變化分析是另一種可以利用高光譜遙感技術進行的應用。通過獲取不同時間段內的水體高光譜數據，并對數據進行比對和分析，可以得出水體面積和質量的變化情況。這種方法可以幫助人們及時了解水資源的變化情況，并及時采取措施進行調整和管理。變化分析還可以用于監測水體環境變化和預測未來的發展趨勢。這為水資源保護和管理提供了更加科學的依據，可以幫助人們更好地規劃和管理水資源，實現可持續發展。

5 高光譜遙感在礦產資源調查中的應用

5.1 礦產類型鑒別與儲量估算

高光譜遙感技術在礦產資源調查中扮演著重要的角色。通過獲取地表反射光譜數據，可以準確鑒別不同礦產類型，進而實現對礦產資源的快速調查和評估。

高光譜遙感技術利用其對多光譜波段的敏感性，可以有效地區分出不同礦產礦石的光譜特征。每種礦石在各個光譜波段上都有獨特的反射光譜特征，這可以幫助我們快速準確地識別出礦區中存在的礦石類型[2]。通過建立礦石的光譜庫和光譜分析模型，結合高光譜遙感圖像進行光譜特征提取和分類，可以有效實現礦石類型的鑒別。高光譜遙感技術也可以幫助我們進行礦石儲量的估算。通過結合地面采樣數據和高光譜遙感圖像，可以建立起礦石的反射光譜與儲量之間的關系模型。通過對礦石光譜的分析和提取，可以推算出礦石的含量和儲量信息，進而對礦區的資源進行估算。這種方法可以為礦產資源的開發和利用提供科學依據和決策支持。

5.2 礦區環境監測與生態保護

高光譜遙感技術在礦區環境監測和生態保護方面也發揮著重要的作用。通過獲取高光譜遙感圖像可以實時觀測礦區的環境變化，并對其進行分析和監測。可以對礦區的土壤質量和水質狀況進行監測。通過對高光譜遙感圖像中的土壤和水體光譜信息的提取和分析，可以判斷土壤有機質含量、水體中的污染物濃度等環境因素，為礦區的環境保護提供科學依據。與傳統的實地采樣相比，高光譜遙感技術具有快速、高效的優勢，可以大大提高環境監測的效率和準確性。

高光譜遙感技術還可以對礦區的植被狀況進行監測。通過對高光譜遙感圖像中的植被光譜信息的提取和分析，可以判斷植被覆蓋度、植被類型和植被健康狀況等指標，幫助我們了解到礦區的生態環境狀態。這對于制定合理的礦區開發和保護政策以及及時采取相應的生態修復措施具有重要意義。

6 高光譜遙感在自然資源調查中的優勢與局限

高光譜遙感在自然資源調查中具有許多優勢。首先，它能夠提供豐富的信息，可以獲取到地表、植被、水體等多個不同特征的數據。這使得研究人員可以更全面地了解和分析自然資源的狀況和變化。

高光譜遙感具有高分辨率和高精度的特點。它能夠捕捉到地表細微的細節，并能夠提供精確的地理位置信息。這些特性使得研究人員能夠更具體地觀察和分析某個特定區域的自然資源，有助于提高調查的準確性和可靠性。然而，高光譜遙感也存在一些局限性：一是其成本較高。為了進行高光譜遙感調查，需要投資昂貴的遙感設備和技術，并且需要專業人士進行數據采集和處理。這增加了調查的經濟成本，對于資源有限的研究機構或地區而言可能不太實際。二是高光譜遙感的數據處理相對復雜。由于獲取到的遙感數據龐大且復雜，需要專業的軟件和技術來進行處理和分析。這對研究人員的技術水平和資源要求較高，需要有一定的專業知識和經驗。三是大氣校正是高光譜遙感中一個困難的問題。由于大氣中的顆粒物和氣溶膠的干擾，會使得遙感數據受到影響[3]。如何準確地校正大氣效應，是高光譜遙感研究中一個需要解決的難題。

7 高光譜遙感在自然資源調查中的未來發展趨勢

高光譜遙感技術是一種高精度、高分辨率的遙感技術，能夠獲取物質的光譜信息，為自然資源調查提供了強有力的支持。未來，高光譜遙感技術將在以下3個方面得到進一步的發展。

首先，算法與模型優化是高光譜遙感技術未來發展的重要方向。目前，高光譜遙感技術已經廣泛應用于農業、林業、水資源等領域，但是在實際應用中還存在一些問題，如數據處理和分析效率低、精度不夠高等。因此，未來需要針對這些問題進行算法和模型的優化，以提高數據處理和分析的效率和精度[4]。

其次，多源數據融合也是高光譜遙感技術未來發展的重要方向。目前，高光譜遙感技術主要依靠衛星、無人機等設備獲取數據，但是這些設備獲取的數據往往不夠全面和準確。因此，未來需要將多源數據進行融合，以提高數據的全面性和準確性。

最后，數據共享與開放也是高光譜遙感技術未來發展的重要方向。隨著互聯網和大數據技術的發展，數據共享和開放已經成為了趨勢。未來，高光譜遙感技術需要將獲取的數據進行共享和開放，以便更多的人可以利用這些數據進行研究和應用。

8 結語

本文將系統性地總結高光譜遙感技術在自然資源調查監測中的服務與應用。高光譜遙感技術在植被覆蓋、土地利用與土地覆蓋、水資源以及礦產資源等領域具有廣泛的應用前景，并且在這些領域中具備一定的優勢。然而，我們也必須正視高光譜遙感技術所面臨的挑戰：一是高光譜遙感數據處理復雜，需要專業的技術人員進行處理與分析；二是高光譜遙感數據量大，需要大量存儲和計算資源；三是高光譜遙感技術在不同領域的應用需要不同的數據預處理和分析方法。因此，我們需要相關各方共同努力，推動高光譜遙感技術在自然資源調查中的進一步應用與發展。我們可以加強高光譜遙感技術的研究與開發，提高數據處理和分析的效率和精度；加強數據共享和交流，促進不同領域間的合作與交流；加強人才培養和技術普及，提高高光譜遙感技術的應用水平和推廣度。相信隨著相關各方共同努力，高光譜遙感技術在自然資源調查中的應用前景將會更加廣闊。