传感器实训报告

常用传感器实训报告

高光谱遥感

一、实训目的：

1、高光谱遥感技术的最初应用就是在地质上，蚀变带是找矿的重要依据，同时，蚀变带在2.2微米处具有光谱吸收特征，其吸收光谱的半带宽在10纳米到50纳米之间。因此，具有10纳米光谱分辨率的成像光谱仪就有能力直接通过遥感发现蚀变带，以确定找矿的靶区。同时，通过对植被光谱特征的分析也是找矿的依据，由于矿物中金属离子对植被的侵蚀，会引起植被的病变，使得植被近红外高反射峰就会向短波方向移动5--20纳米，称为“红边蓝移”现象。高光谱遥感就有能力发现这种现象。

2、人类“鸟瞰”地球的梦想催生了遥感这门科学的兴起，高光谱遥感是遥感科学最前沿的领域。新中国建立后特别是最近的20多年，中国的高光谱遥感科技研究取得了长足的发展，在某些方面的应用技术实现了出口。但是，由于缺乏持续性的支持，我们在仪器研制方面还处于落后局面。人类鸟瞰地球的梦想遥感通俗讲就是遥远的感知，是通过电磁波和记录的相互作用，以波谷和空间两维成像的方式来勘测记录的技术。

3、高光谱(hyper spectral)遥感是上世纪末地球观测系统中最重要的技术突破之一，它克服了传统单波段、多光谱遥感在波段数、波段范围、精细信息表达等方面的局限性，以较窄的波段区间、较多的波段数量提供遥感信息，能够从光谱空间中对地物予以细分和鉴别，在资源、环境、城市、生态等领域得到了广泛应用。本文介绍了高光谱遥感技术的原理，列举了高光谱技术的运用，以及叙述了其前景与展望。

因此学好高光谱遥感对我们了解遥感这门学科有很好的促进作用。

二、实训内容：

1、高光谱遥感的发展：、

1957年10月，前苏联发射了第一颗人造地球卫星，拉开了人类进入航天遥感的序幕，他们把相机放在卫星上，围着地球转，对地面进行拍摄。1972年，美国发射了陆地卫星，这是航天遥感的标志性事件。

二十世纪八十年代遥感领域最重要的发展之一就是高光谱遥感的兴起。从二十世纪九十年代开始，高光谱遥感已成为国际遥感技术研究的热门课题和光电遥感的最主要手段[1]。在二十一世纪，高光谱遥感成为了光电遥感的主要手段。高光谱遥感（Hyper Spectral Remote Sensing）克服了传统单波段、多光谱遥感在波段数、波段范围、精细信息表达等方面的局限性，以较窄的波段区间、较多的波段数量提供遥感信息，能够从光谱空间中对地物予以细分和鉴别，在资源、环境、城市、生态等领域得到了广泛应用。它利用很多窄的电磁波波段获取物体有关数据的技术，它可在电磁波的紫外、可见光、近红外、中红外以至热红外区域，获取许多非常窄且光谱连续的图像数据。这样，在传统的二维遥感的基础上增加了光谱维，形成了一种独特的三维遥感。对大量的地球表面物质的光谱测量表明，不同的物体会表现出不同的光谱反射和辐射特征，这种特征引起吸收峰和反射峰的波长宽度在5-50左右，其物理内涵是不同的分子、原子和离子的晶格振动，引起不同波长的光谱发射和吸收，从而产生了不同的光谱特征[3]。运用具有高光谱分辨率的仪器，通过获取图像上任何一个像元或像元组合所反映的地球表面物质的光谱特性，经过计算机的图像处理，就能达到快速区分和识别地球表面物质的目的。

2、高光谱数据的组成：、

高光谱成像获取的地球表面图像包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息。高光谱遥感数据最主要的特点是将传统的图像维与光谱维信息融合为一体，在获取地表空间图像的同时，得到每个地物的连续光谱信息，从而实现依据地物光谱特征的地物成份信息反演与地物识别。高光谱数据是一个光谱图像的立方体(见图一)，它由以下三部分组成：

1]空间图像维：在空间图像维p高光谱数据与一般的图像相似。一般的遥感图像模式识别算法是适用的信息挖掘技术。

2]光谱维：从高光谱图像的每一个像元中可以获得一个“连续”的光谱曲线。采用基于光谱数据库的“光谱匹配”技术p可以实现识别地物的目的。同时大多数地物都具有典型的光谱波形特征，尤其是光谱吸收特征。这些特征与地物化学成分是密切相关的，因此对光谱吸收特征参数(吸收波长位置、吸收深度、吸收宽度)的提取将成为高光谱信息挖掘的主要方面。

3]特征空间维：高光谱图像提供的是一个超维特征空间，挖掘高光谱信息需要深切了解地物在高光谱数据形成的N维特征空间中分布的特点与行为。研究发现，高光谱的高维空间是相当空的，数据分布不均匀，且趋向于集中在超维立方体空间的角端。典型数据的差异性可以映射到一系列低维的子空间，因此迫切需要发展有效的特征提取算法，以发现保持重要差异性的低维子空间，从而有效地实现信息挖掘。

就数据统计特征而言，在高光谱数据分析中，二次变量(协方差)扮演着极为重要的角色，因此在分类与信息挖掘中需同时兼顾一次变量(例如均值)和二次变量，统计距离测量将主要采用Bhattacharyya距离算法。由于高光谱特征空间的不均匀性分布，在分类与信息挖掘中要提高分类识别精度，需要很多的训练样本及更丰富的光谱数据库、知识库，以便准确地确定地物在高光谱超维空间的密度分布函数。

3、高光谱遥感技术构成

高光谱遥感技术是集新型探测器技术、精密光学机械、微弱信号探测、高速信号处理技术、计算机信息处理技术为一体的综合性技术，是属于多学科交叉技术。主要由高光谱遥感的信息获取系统--成像光谱仪和高光谱图像信息处理系统二大部分组成，比较而言，高光谱遥感中比较重要的关键技术有：

3.1 新型探测器焦平面技术：首光，成像光谱仪的发展是依赖于探测器焦平面技术的发展．目前世界上用于可见、近红外波段的硅焦平面探测器技术已十分成

熟，国际上已有多种采用面阵CCD的高质量成像光谱仪。而红外波段的成像光谱仪的发展更是受益于红外焦平面器件性能的提高，在短波红外光谱段，目前常用的器件有InSb，HgCdTe等。

3.2 新型的光谱仪技术和精密光学技术：成像光谱仪中的光谱仪是整个系统中的核心部分，和传统的单色仪相比，成像光谱仪中的光谱仪的光谱分辨本领的要求没有这么高，但系统的光学F数往往是非常小的，这对光学设计的要求是非常高的。除了光栅和组合棱镜等色散器件，许多新分光谱技术也被纷纷采用，目前常用的有傅里叶变换光谱仪、渐变速光片光谱仪、旋转滤光片轮光谱仪、声光调制器光谱仪等。

3.3 高速信号处理技术：为了既随记录更多的有效信息，又能减少数据记录和传畅的压力，正对成像光潜数据的实时无损压缩技术应运而生，成为数据处理的一个新的研究领域。目前计算机技术的飞速的发展，也带动了各种记录技术的发展，无论是磁带、磁盘、光盘等设备，它们的记录的速度、容量在不断的上升，而价格却在不断下降，这对高光谱遥感技术的发展具有很大的促进。

3.4 高光谱遥感数据定量化技术：从高光谱遥感的应用要求出发，数据必须从定性的解释走向定量的计算，只有这样才能充分发挥高光谱数据的优越性。因此，成像光谱仪的光谱和辐射定标和数据的定量化反演就变得非常重要。

3.5 高光谱遥感信息处理技术：高光谱遥感数据具有多、高、大、快等特点，即波段多(几十个到几百个)，光谱分辨率高(纳米数量级)，数据量大(每次处理数据一般都在千兆以上)，数据率高(从每秒数兆到每秒致百兆)。作为高光谱数据的处理，主要要解决以下几个技术重点：

[1]海量数据的高比例“非失真”压缩技术；

[2]高光谱遥感数据的高速化处理技术；

[3]光谱及辐射量的定量化和归一化技术；

[4]高光谱遥感数据特征图像提取及三维谱像数据的可视化技术；