典型地物光谱分析表
地物光谱反射率分析
地物光谱反射率分析实习报告实习题目：地物光谱测定实习时间，地点：天山堂前面空地贺兰堂地信专业机房实习目的：认识地物光谱反射率的规律，分析典型地物的光谱特征使用仪器：地物光谱分析仪测量目标的基本信息：草地，裸地，水泥路，红灌丛，绿灌丛环境参数表：气温：18度实习内容，实习步骤：1. 用ASD软件打开外业测量地物光谱数据，去除十条曲线中明显异常曲线打开ASD软件→file→open→选中测得的十条曲线→打开→选择加载的十条数据→view→graph data→在空白处右击→customization dialog→axis→min/max(设置max为1)，根据图形删除其中一条或多条异常曲线（在目录中直接删除）2.对符合条件的地物光谱曲线进行处理(导出每种地物的JPG、tab 和平均值.mn数据)①加载符合条件的曲线（方法与步骤1相同）→export→分别选择jpg，设置输出路径和文件名，点击export即可②求每种地物的平均值曲线Process→statistics→选择mean→设置输出路径和文件名即可对于上述导出的平均值曲线，点击export→分别选择text格式，设置输出路径和文件名，点击export即可导出.dat文件3.处理数据①对每种地物的jpg文件，只需要分析其曲线特征（联系地物实际特性来分析其在可见光（380-760nm）和近红外（760-1500nm）之间的光谱特征）②将上述的dat文件（五个）分别用excel打开，并且计算红、绿、蓝波段的平均值，蓝光101-171，绿光171-251，红光281-341，将计算好的五组数据放入新的excel表中，并绘制折线图③将步骤2中的各种地物平均值数据在ASD中打开，方法如步骤1所示，并将其按照jpg格式导出，并对其进行分析。
反射率曲线及分析：0.65um之间，植被的反射率曲线出现了一个小波峰，由于这个波段式可见光波段，说明植物叶绿素对蓝光和红光吸收作用强，而对绿光的反射作用强，在0.7～0.8um之间出现了一个陡坡，到1.1um附近有一峰值，这是植被特有的特征。
地物光谱 实验报告
地物光谱实验报告地物光谱实验报告一、引言地物光谱是指地球表面上各种物质对太阳辐射的反射和吸收特性。
通过对地物光谱的研究，可以了解地球表面的组成、结构和特征，对于地质勘探、环境监测和农业生产等领域具有重要意义。
本实验旨在通过测量不同地物的光谱曲线，探究地物的反射和吸收特性。
二、实验方法1. 实验材料准备本实验使用的材料有：植物叶片、土壤样本、水样本、红外线灯、光谱仪等。
2. 实验步骤(1) 将植物叶片、土壤样本和水样本分别放置在光谱仪下方，保持距离一致。
(2) 打开光谱仪，选择合适的测量模式。
(3) 调整光谱仪的参数，确保测量的准确性。
(4) 依次测量植物叶片、土壤样本和水样本的光谱曲线。
(5) 记录测量结果，并进行数据分析。
三、实验结果与分析1. 植物叶片的光谱曲线通过测量不同植物叶片的光谱曲线，我们可以观察到不同波长的光线在叶片上的反射和吸收情况。
一般来说，叶绿素对绿光的吸收最强，因此叶片在绿光下呈现出较暗的颜色。
而在红光和蓝光下，叶片的反射率较高，因此呈现出较亮的颜色。
2. 土壤样本的光谱曲线土壤样本的光谱曲线受土壤成分和湿度等因素的影响较大。
一般来说，泥质土壤在近红外区域的反射率较高，而砂质土壤在可见光区域的反射率较高。
此外，土壤湿度的增加会导致光谱曲线向长波段方向移动。
3. 水样本的光谱曲线水样本的光谱曲线与水的透明度和溶解物质的浓度有关。
一般来说，纯净的水在可见光区域的反射率较低，而在红外区域的反射率较高。
当水中溶解物质的浓度增加时，光谱曲线会发生变化，反射率会随之增加或减小。
四、实验结论通过本实验的测量和分析，我们得出以下结论：1. 植物叶片的光谱曲线受叶绿素的吸收作用影响较大，不同波长的光线在叶片上的反射和吸收情况不同。
2. 土壤样本的光谱曲线受土壤成分和湿度的影响，不同类型的土壤在不同波长的光线下的反射率不同。
3. 水样本的光谱曲线受水的透明度和溶解物质的浓度影响，纯净水在可见光区域的反射率较低。
etm数据典范地物光谱采集方法介绍[整理版]
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ETM 数据典型地物光谱采集方法介绍地物, 光谱, ETM, 典型, 数据遥感的物理基础是地物对电磁波的反射、吸收和发射特性；遥感研究的最终目的是应用，遥感技术及其应用实质上是一个地物电磁波谱特性成像与反演的问题，要想利用遥感图像正确有效地分析问题、解决问题，必须对各类地物波谱特性及其变化规律有较全面、深入的认识。
过去，在对地物波谱特性研究方面，人们更多地侧重于在地面和实验室进行光谱的测试与研究，而对卫星数据地物光谱特性的研究不足，这使得理论研究和应用研究不能很好地相结合，理论研究的成果不能有效地、更直接地指导应用。
遥感应用的实践证明，地物波谱研究不仅包括地面（近地面）地物光谱测量和研究，而且还应包括同步（准同步）航天遥感数据的光谱采集与研究。
Landsat-7 ETM+数据是目前及今后我国遥感用户使用最多的遥感数据源之一，本文以北京幅ETM+数据为例，概括介绍如何利用Landsat7 ETM+数据采集、反演地物光谱数据。
1.1．数据的选择与预处理根据研究区植被的季节变化特点，选择了2001年4月1号、2001年4月17号、2001年5月19号和2001年6月4号4个时相北京幅ETM+数据，考虑到白天的热红外波段6的数据对本项研究没有太大的意义，另外，从光谱的角度来说全色波段8并不是一个独立的波段，所以此研究所使用的是ETM+波段1~5、波段7共5个波段的数据。
首先对以上4个时相的遥感数据做系统级校正，然后对它们进行精确的空间配准，使相同地物在不同时相的遥感图像上的位置相一致，并使多时相遥感数据处于同一地理坐标系统之下。
2．典型地物类型选择首先，根据地物在遥感图像上的影像特征并结合专业知识，在图像上初步选择水体、植被（小麦、林地）、裸沙地、城镇和机场跑道为典型地物样本14个，然后，到实地进行考察，对所选典型地物的类型及位置进行检查和调整。
3.3．光谱数据采集先从遥感图像上读取各样本点在各波段上的灰度值（DN值），并对样本的灰度值进行统计运算和数值分析，结合遥感图像的影像特征进行样本的筛选与纯化。
地物光谱反射实验报告
一、实验目的1. 学习地物光谱反射率的测定方法。
2. 认识地物光谱反射率的规律。
3. 掌握绘制地物反射光谱曲线。
4. 分析不同地物在不同波段的光谱反射特征。
二、实验原理地物光谱反射实验是基于地物对太阳辐射的反射、吸收和透射特性来进行的。
当太阳光照射到地物表面时，地物会吸收一部分能量，同时反射一部分能量。
反射的光谱特征可以反映地物的物理和化学性质，如颜色、成分、水分含量等。
实验原理如下：1. 反射定律：入射光线、反射光线和法线在同一平面内，入射光线和反射光线分居法线两侧，入射角等于反射角。
2. 光谱反射率：地物对某一波长的光线的反射率是指反射光强度与入射光强度的比值。
3. 光谱反射曲线：将地物在不同波长的光谱反射率绘制成曲线，即可得到地物的光谱反射曲线。
三、实验仪器与材料1. 仪器：- 地物光谱仪- 移动平台- 温度计- 湿度计- 数据采集器2. 材料：- 不同地物样本（如植被、土壤、水体、岩石等）- 标准白板四、实验步骤1. 样本准备：将不同地物样本清洗干净，并在实验前测量其温度和湿度。
2. 光谱反射率测定：- 将地物样本放置在光谱仪下，调整光谱仪的参数，使其对准样本表面。
- 打开光谱仪，记录样本在不同波长的光谱反射率。
- 重复测量多次，取平均值。
3. 数据记录与处理：- 将实验数据记录在表格中。
- 使用绘图软件绘制地物光谱反射曲线。
4. 结果分析：- 分析不同地物在不同波段的光谱反射特征。
- 比较不同地物的光谱反射曲线，探讨其差异的原因。
五、实验结果与分析1. 植被：植被在可见光波段（400-700nm）的光谱反射率较低，在近红外波段（700-1100nm）的光谱反射率较高。
这主要归因于叶绿素对光的吸收和反射。
在红光波段（660-680nm）附近，植被的光谱反射率有一个峰值，称为“红边”，这是由于叶绿素对红光的吸收较强，对绿光的吸收较弱造成的。
2. 土壤：土壤的光谱反射率在可见光波段和近红外波段都较低，但在短波红外波段（1100-2500nm）的光谱反射率较高。
各典型地物的光谱曲线-文档资料
常见地物比较光谱曲线 植被光谱曲线 土壤光谱曲线 水体光谱曲线 岩石光谱曲线
地物波谱特征
在可见光与近红外波段，地表物体自身的辐射几乎等于零。地物
发出的波谱主要以反射太阳辐射为主。太阳辐射到达地面之后， 物体除了反射作用外，还有对电磁辐射的吸收作用。电磁辐射未 被吸收和反射的其余部分则是透过的部分，即： 到达地面的太阳辐射能量＝反射能量＋吸收能量＋透射能量 一般而言，绝大多数物体对可见光都不具备透射能力，而有些物 体如水，对一定波长的电磁波透射能力较强，特别是对0. 45 ~ 0. 56μm的蓝绿光波段，一般水体的透射深度可达10~20 m，清澈 水体可达100 m的深度。 对于一般不能透过可见光的地面物体，波长5 cm的电磁波却有透 射能力，如超长波的透射能力就很强，可以透过地面岩石和土壤。
土壤的光谱曲线
自然状态下，土壤表面的 反射率没有明显的峰值和 谷值，一般来说，土质越 细反射率越高。有机质和 含水量越高反射率越低， 土类与肥力也对土壤反射 率有影响。但由于其波谱 曲线较平滑，所以在不同 光谱段的遥感影像上土壤 亮度区别并不明显。
水体的光谱曲线
水体反射率较低，小于 10%，远低于大多数的其 他地物，水体在蓝绿波段 有较强反射，在其他可见 光波段吸收都很强。纯净 水在蓝光波段最高，随波 长增加反射率降低。在近 红外波段反射率为0；含叶 绿素的清水反射率峰值在 绿光段，水中叶绿素越多 则峰值越高。这一特征可 监测和估算水藻浓度。 而浑浊水、泥沙水反射率 高于以上，峰值出现在黄 红区。
岩石的光谱曲线
岩石反射曲线无统一特 征，矿物成分、矿物含 量、风化程度、含水状 况、颗粒大小、表面光 滑度、色泽都有影响。 例如：浅色矿物与暗色 矿物对其影响较大，浅 色矿物反射率高，暗色 矿物反射率低。 自然界岩石多被植、被 土壤覆盖，所以与其覆 盖物也有关
地物光谱的采集与分析
地物光谱的采集与分析地物光谱的采集与分析是一种重要的地球科学技术方法，广泛应用于地貌、植被、土壤、水体等地物特征的研究和监测中。
地物光谱是指不同物质对不同波长光的反射和吸收特性，通过采集和分析地物的光谱数据，可以获取物质的成分、结构、特征等信息，进而实现地球资源的合理利用和环境的管理。
地物光谱的采集主要通过遥感技术实现，遥感传感器可通过空间平台（如卫星、飞机、无人机）采集地物的反射、辐射、发射等光谱数据。
遥感传感器主要分为光学传感器和微波传感器两类，光学传感器主要包括多光谱、高光谱和超光谱传感器，微波传感器主要包括合成孔径雷达（SAR）和微波辐射计（MWR）。
这些传感器在不同波段范围内可获取波长和能量特征不同的地物反射光谱，用于进行地物分类、变化检测等研究。
地物光谱的采集与分析过程包括数据获取、预处理、分类与识别、特征提取等多个环节。
首先，需要获取地物光谱数据，包括几何校正、辐射定标、大气校正等预处理，以消除传感器影响和环境干扰。
然后，进行地物分类与识别，通过光谱特征的统计学分析、机器学习等方法，将光谱数据划分为不同的类别或类型，如植被、水体、岩石等。
此外，还可结合地物光谱与其他遥感数据（如高程数据、热红外数据）进行多源数据融合，提高分类精度和信息提取效果。
最后，进行地物特征提取，通过分析不同地物光谱的反射率、吸收率等特征参数，揭示地物的性质、空间分布和变化规律。
地物光谱的采集与分析在许多领域有广泛应用。
例如，在地质领域中，光谱数据可用于岩性分类、矿石勘探等研究，通过不同矿物的光谱特征提取，可以判断矿产资源的类型和含量。
在生态领域中，光谱数据可用于植被类型、植物生理状态等研究，通过植被光谱的反射和吸收特征，可以评估生态系统的健康情况和生物多样性。
在环境领域中，光谱数据可用于水质、空气质量等监测，通过水体和大气的光谱特征，可以分析污染程度和环境变化。
然而，地物光谱的采集与分析也存在一定的挑战与问题。
矿物岩石高光谱数据库分析_万余庆
矿物岩石高光谱数据库分析¹万余庆¹ 张凤丽º 闫永忠¹(¹中国煤田地质总局航测遥感局,西安710054;º山东科技大学地科院,泰安271019)摘要:U SGS-M IN、JPL、JHU、IGCP-264、A ST ER等是当前国际上几个常用的光谱数据库。
本文通过分析这些光谱库数据,发现某些矿物的光谱在不同光谱库中有较大的差异,甚至在同一光谱库中也有多种曲线形态。
由此进一步分析并验证了由矿物组成的各类岩石在光谱特征上存在更大的变异。
这些差异都会给高光谱遥感图像分析带来不利影响。
文中讨论了影响矿物、岩石光谱特征的几个因素,并指出了建立光谱库的注意事项。
关键词:高光谱遥感 影响因素 矿物岩石光谱库1 概述高光谱遥感开始于20世纪80年代,目前已经从实验转向实用阶段。
迄今为止,国际上已有近40多套航空成像光谱仪投入使用[1,2]。
2000年11月21日,EO-1卫星成功发射,已经可以对全球进行高光谱成像[11]。
与高光谱传感器同步发展的是高光谱遥感信息处理技术的开发和光谱库的研建[1,3,12],其中地物的高精度分类识别与信息提取是高光谱遥感应用的一个重要方面。
在分类识别过程中,光谱库起着判别标志的作用。
光谱库是由分光计在一定条件下测得的各类地物反射光谱数据的集合。
由于地物的光谱受到多种因素的影响[4],使得一些矿物的光谱在不同光谱库间差异较大;而且这些光谱库都是在实验室测得的,与野外环境不同,使光谱库的实用性有所降低。
本文经过野外试验和室内分析的对比,提出了建立光谱库时需要注意的因素。
2 当前国际上常见光谱库特征分析当前常见光谱库有6个,公开提供电子版的有USGS、JPL、JHU、IGCP-264、AST ER。
1)1987年中国科学院空间科学技术中心出版了“中国地球资源光谱信息资料汇编”,含岩石、土壤、水体、植被、农作物等地物的波谱曲线共1000条,并有相应的实验分析报告。
遥感地学分析地物光谱特征分析
遥感地学分析地物光谱特征分析遥感地学分析地物光谱特征是通过遥感技术获取地物的光谱信息并进行分析。
光谱是电磁波在不同波长处的分布情况，地物在遥感图像中的光谱特征可以提供关于其组成、结构和性质的信息。
地物光谱特征分析是遥感地学的重要研究内容，对于地物分类、环境监测和资源调查等应用具有重要意义。
地物光谱特征分析基于遥感图像中的光谱曲线，通过对比不同地物的光谱特征，可以帮助我们区分地物类型，并了解地物的空间分布、数量和变化情况。
光谱特征分析主要包括以下几个方面的内容。
首先是光谱曲线的形态分析。
不同地物的光谱曲线形态有所不同，通过对光谱曲线的起伏、波峰、波谷等形态特征进行分析，可以帮助我们鉴别地物类型。
比如，水体的光谱曲线具有明显的吸收特征，而植被的光谱曲线则显示出明显的吸收波段和反射波段，利用这些形态特征可以将水体和植被进行区分。
其次是光谱曲线的能量分析。
地物的光谱曲线能量分布情况与地物的组成和结构有关。
通过分析不同波段上的光谱能量分布情况，可以获得地物的组成信息。
例如，植被含有大量的叶绿素，对红辐射吸收较强，因此在红光波段上反射较少的能量。
反之，水体和土地等地物则在红光波段上反射较多的能量。
通过这种能量分布的差异，可以将植被、水体和土地等地物进行区分。
此外，也可以通过计算光谱特征参数来分析地物光谱特征。
常用的光谱特征参数包括植被指数、水体指数等。
植被指数可以反映植被的绿度和生长状况，常用的有归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）。
水体指数则用于提取水体的光谱特征，常用的有归一化水体指数（NDWI）和水体影像差异指数（MNDWI）。
通过计算这些指数，可以量化地物的光谱特征，进一步分析地物类型和性质。
最后，地物光谱特征分析还可以通过光谱数据库和遥感图像分类技术进行辅助分析。
光谱数据库是一种记录不同地物的光谱特征的库，可以通过与遥感图像的光谱曲线进行对比，帮助我们确定地物类型。
遥感图像分类技术通过对图像中的像元进行分类，将不同的光谱特征的像元归类到不同的地物类型中。
地物光谱的采集与分析
地物光谱的采集与分析实验报告学生姓名：陈熙陈郭博文宋歌学生班级：2012级GIS2班地理科学学院制2014.121 实验简介本次实验是利用光谱仪，选取地理科学学院门前的地物进行光谱曲线的采集，利用所学理论知识，结合分析光谱曲线软件，完成对获得的地物曲线的比较分析。
旨在认识和熟悉光谱仪，学会光谱仪采集光谱的主要流程，掌握光谱仪的使用方法，加深对常见地物光谱的理解和曲线的熟悉度，并培养分析问题和解决问题的能力。
实验数据：光谱仪采集的四组数据，分别是:红色灌木光谱、绿色灌木光谱、乔木光谱、草坪光谱各一组（一组20条光谱曲线）实验方法：用光谱仪采集地物光谱曲线，比较法。
2 实验过程2.1 实验流程选取合适地物——>用光谱仪采集地物波谱——>处理采集光谱——>比较分析采集数据与已知对应曲线——>分析比较同种类别不同地物的光谱曲线——>不同类别的采集数据进行比较分析。
2.2 采集地物波谱1．仪器的连接及软件启动将光谱仪、扫描探头与电脑连接好后，第一次使用时会有一个硬件的安装向导，安装完成后运行。
软件打开如下图首先使用File/Start New Experiment创建一个工程，根据需要对其进行命名，默认扩展名。
2．相关参数的设置在Setup菜单中调整Smoothing参数3．获取参考光谱，用以优化有关参数设置将光纤探头对准标准白板，点击S按钮，进入Scope模式；点击start按钮，获得参考光谱，此处的参考光谱用于辅助优化光谱仪相关参数。
4．系统参数的优化为避免气象条件对光谱仪造成的影响，应先针对当前的天气状况，对系统参数进行一定程度的优化。
点击菜单栏上的按钮转换到光谱图模式(Scope mode)，再按按钮，系统便会自动调整积分时间和用于光谱平均的次数，也可根据具体情况，进行手动设置。
2.3 光谱简要处理利用ViewSpec Pro软件对光谱进行显示，对光谱分组进行均值处理，最后将这几组间求均值，用来之后的光谱数据分析，分析过程如下图2.4 光谱谱数据分析通过对光谱的简单处理，得到如下的结果：红色灌木绿色灌木乔木草坪可见曲线的趋势基本都吻合植被的光谱曲线，其中绿色灌木，乔木和草坪与绿色植物的已知光谱曲线基本相吻合，1）对绿光（0.55左右）有一小的反射峰值，反射率大致为20%，这是绿色植物呈现绿色的原因。
各典型地物的光谱曲线
水体的光谱曲线
水体反射率较低, 小于10%, 远低于大多数的其他地物, 水体在蓝绿波段有较强反 射, 在其他可见光波段吸收 都很强。纯净水在蓝光波 段最高, 随波长增加反射率 降低。在近红外波段反射 率为0；含叶绿素的清水反 射率峰值在绿光段, 水中叶 绿素越多则峰值越高。这 一特征可监测和估算水藻 浓度。 而浑浊水、泥沙水反射率 高于以上, 峰值出现在黄红 区。
各典型地物的光谱曲线
常见地物比较光谱曲线 植被光谱曲线 土壤光谱曲线 水体光谱曲线 岩石光谱曲线
地物波谱特征
❖ 在可见光与近红外波段，地表物体自身的辐射几乎等于零。地物 发出的波谱主要以反射太阳辐射为主。太阳辐射到达地面之后， 物体除了反射作用外，还有对电磁辐射的吸收作用。电磁辐射未 被吸收和反射的其余部分则是透过的部分，即:
岩石的光谱曲线
岩石反射曲线无统一特 征，矿物成分、矿物含 量、风化程度、含水状 况、颗粒大小、表面光 滑度、色泽都有影响。 例如: 浅色矿物与暗色 矿物对其影响较大，浅 色矿物反射率高，暗色 矿物反射率低。 自然界岩石多被植、被 土壤覆盖，所以与其覆 盖物也有关
思考题
电磁波谱
BACK
常见地物的光谱曲线比较
不同地物的反射光谱曲线 不同，从图中我们可以看 出: 0.4~0.5 μm波段的相片可以 把雪和其他地物区分开； 0.5~0.6 μm波段的相片可以 把沙漠和小麦、湿地区分 开； 0.7~0.9 μm波段的相片，可 以把小麦和湿地区分开。
植物的光谱曲线
可见光波段0.4~0.76 μm 有一个反射峰值, 大约 0.55 μm（绿）处, 两侧 0.45 μm（蓝）和0.67 μm （红）则有两个吸收带；
近红外波段0.7~0.8 μm有 一反射陡坡, 至1.1 μm附 近有一峰值, 形成植被独 有特征；
地物光谱_实验报告
一、实验目的1. 学习地物光谱的测定方法；2. 认识地物光谱反射率的规律；3. 掌握绘制地物反射光谱曲线；4. 了解不同地物光谱特性的差异。
二、实验时间2019年11月10日中午三、实验地点某高校遥感与地理信息系统实验室四、实验仪器1. AvaField-EDU地物光谱仪；2. AvaReader软件。
五、实验原理地物光谱是指地物对不同波长电磁波的吸收、反射和透射能力。
地物光谱特性测量实验主要研究地物在不同波长范围内的光谱反射率。
通过测量地物的光谱反射率，可以分析地物的物理、化学、生物等特性。
六、实验步骤1. 安装AvaReader软件，连接AvaField-EDU地物光谱仪；2. 根据实验要求，选择待测地物，如植被、岩石、土壤等；3. 将地物放置在光谱仪的测量平台上，调整仪器至合适的位置；4. 启动光谱仪，设置测量参数，如光谱范围、积分时间等；5. 开始测量地物的光谱反射率，记录数据；6. 利用AvaReader软件对测量数据进行处理和分析；7. 绘制地物反射光谱曲线，分析地物光谱特性。
七、实验结果与分析1. 植被地物光谱特性实验选取了不同类型的植被，如草地、树林等，测量了其光谱反射率。
结果表明，植被在可见光波段（0.4-0.76 μm）的反射率较高，在近红外波段（0.76-2.5 μm）的反射率逐渐降低。
这是因为植被中含有大量的叶绿素，对蓝光和绿光有较强的吸收能力，而对红光和近红外光的反射能力较强。
2. 岩石地物光谱特性实验选取了不同类型的岩石，如花岗岩、玄武岩等，测量了其光谱反射率。
结果表明，岩石的反射光谱曲线具有明显的相似特征，曲线特征与其成分、风化程度、含水状态、颗粒大小、表面粗糙程度、色泽等有关。
不同岩石的光谱图形态各异，但其反射光谱曲线大致呈上升趋势。
3. 土壤地物光谱特性实验选取了不同类型的土壤，如沙土、黏土等，测量了其光谱反射率。
结果表明，土壤的反射光谱特征主要受土壤中原生矿物和次生矿物、土壤水分含量、土壤有机质、铁含量、土壤质地等因素决定。
地物高光谱和成像高光谱
地物高光谱和成像高光谱地物高光谱和成像高光谱技术是当今遥感领域的热点研究方向。
它们通过捕捉和分析可见光、红外辐射以及其他电磁波段的能谱信息，可有效地获取地球表面物体的光谱特征，从而为环境监测、资源调查、农业生产、城市规划等领域提供了重要的技术支持。
地物高光谱技术的原理是基于物体反射和辐射的能谱学原理。
不同地物在不同波段下的反射率具有特定的光谱反射特征，通过对这些光谱特征的提取和分析，可以实现对地物的分类、定量化分析以及变化监测等。
传统的遥感技术对于地物的识别与分类主要依赖于光谱特征，而地物高光谱技术则可以更加准确地识别并区分出不同地物的类型和状态。
地物高光谱技术的应用广泛，其中之一是农业领域。
通过分析农作物的光谱特征，可以对农田的土壤质量、水分含量以及作物的生理状态进行监测和评估。
这样的信息可以帮助农民科学地制定农作物的种植策略，提高农业生产效率，节约资源，并减轻对环境的压力。
地物高光谱技术在环境监测方面也有着广泛的应用。
通过对城市、森林、湖泊等地理环境进行高光谱影像的采集和处理，可以及时、准确地监测环境污染物的扩散和分布情况，为环境保护和治理提供科学依据。
同时，还可以监测气候变化、天然资源的动态变化等重要信息，为生态保护和可持续发展提供支持。
与地物高光谱技术相对应的是成像高光谱技术。
成像高光谱技术是综合了高光谱技术与高空间分辨率成像技术的优势，能够实现对地物的精细化观测与分析。
与传统的全色图像相比，成像高光谱技术可以提供更多的光谱信息，从而提高对地物的识别和分类准确性。
通过成像高光谱技术的应用，可以更好地满足遥感数据在城市更新、土地利用规划、灾害监测等方面的需求。
总之，地物高光谱和成像高光谱技术以其独特的优势在遥感领域得到了广泛的应用。
它们通过获取光谱信息，并运用先进的数据处理和分析方法，为环境监测、资源管理和城市规划等领域提供了重要的技术支持。
随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，相信地物高光谱和成像高光谱技术在未来将会有更加广泛的应用和发展空间。
03地物光谱特征及地面光谱数据采集详解
《高光谱遥感》
2.反射率和反射光谱
(e) 实际物体反射
' ( ii , r r
)
Lr Ii
( r r ) (ii )
入射辐照度Ii应该由两部分组成: • 太阳的直接辐射
是由太阳辐射来的平行光束穿过大气直接照射地面， 其辐照度大小与太阳天顶角和日地距离有关；
• 太阳辐射经过大气散射后又漫入射到地面的部分
• 自然界中真正
的镜面很少，非常
平静的水面可以近
似认为是镜面.
对可见光而言，其它方向上应该是黑的。
武汉大学 龚龑
全站仪棱镜
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一、地物反射光谱特征
《高光谱遥感》
2.反射率和反射光谱 (c)镜面反射和漫反射 • 漫反射
当目标物的表面足够粗糙，以致于它对太阳短波 辐射的反射辐射亮度在以目标物的中心的2π空间中呈 常数，即反射辐射亮度不随观测角度而变，我们称该 物体为漫反射体，亦称朗伯体。
收作用强，而对绿光吸收作用相对较弱。
叶绿素的吸 收波段
•叶绿素a以0.45μm为中心 的吸收带
•胡罗卜素、叶黄素在 0.43μm-0.48μm吸收带
•叶绿素b以0.66μm 为中 心的吸收带
31
武汉大学 龚龑
二、典型地物反射波谱特征
《高光谱遥感》
2.植被反射光谱特征 (a) 基本特征 植被的反射光谱特征规律性明显而独特
漫反射又称朗伯(Lambert)反射，也称各向同性反射。
11
武汉大学 龚龑
一、地物反射光谱特征
《高光谱遥感》
2.反射率和反射光谱 (c)镜面反射和漫反射 • 漫反射
特点：整个表面都均匀地向各向反射入射光，不 论入射方向如何，反射方向是“四面八方”。
地表反射率,温度,植被指数
地表反射率、温度、植被指数、几何精纠正和Landsat影像Basic Tools|Band Math，在Band Math对话框中输入公式，公式中的ｂ３和ｂ４分别选取第3和第4波段的地表反射率。
然后导出结果。
二、地表温度反演1、计算辐射亮度。
加载htm影像，根据头文件中的数据，得到1、2波段的辐射亮度的计算公式0.067086617777667001*b1+(-0.067086617777667001)和0.037204722719868001*b2+(3.1627953249638470)，步骤同上，得出辐射量度的计算结果。
2、辐射反演。
利用公式T=k2/ln(k1/Lλ+1)算地物的辐射反演，其中T为开尔温度；查找参数值：k1=666.09; k2=1282.71;Lλ分别利用步骤1中的波段1和波段2的辐射量度。
3、统计反演后的地物的温度值，并比较其差异。
打开反演后的温度影像，右击影像选择ROI Tool，统计各种地物值的最大值，最小值，均值，标准差，将其统计到Excel中，比较其差异。
结果与分析一、DNVI建模【地表反射率】第3波段第4波段【DNVI】【3、4波段表观反射率和地表反射率的线性关系】【表观反射率和地表反射率的线性关系数学表达式】波段关系式波段关系式1波段y=0.8933*x+0.0473 4波段y=0.9401*x+0.00652波段y=0.8801*x+0.0242 5波段y=0.9399*x+0.0013波段y=0.9161*x+0.0143 7波段y=0.9584*x+0.0004【部分地物的DNVI值】地物DNVI值min max mean stdevReservior 0.057713 0.338587 0.145087 0.038598Snow -0.12395 0.152669 0.025088 0.031572Bare Land 0.105628 0.374843 0.192701 0.043621Urban -0.356923 0.038094 -0.273288 0.045284Plant 0.333387 0.786695 0.656094 0.081619Desert 0.071897 0.155663 0.100783 0.014291River 0.043469 0.429917 0.127503 0.08131【结果与分析】：通过对提取地物的DNVI值的可以发现，绿色的DNVI值比较高，原因是绿色植物叶绿素引起的红光吸收和叶肉组织引起的近红外光反射使得植被在近红外波段和红光波段有很大的差异；水体和裸地在红光波段和近红外波段反射率相当，因此水库和裸地的NDVI值接近0；雪地NDVI最低值中出现负值，是由于在近红外波段比可见光波段有较低的反射率；沙漠中植被很少，因此其近红外波段和红光波段的反射情况和裸地类似，因此其NDVI值接近于0；河流的NDVI值稍大于由于河流中存在一定的含沙量，使得地物在近红外波段的反射率大于近红外波段。