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。第一代成像光谱仪（AIS），由美国国家航空和航天管理局（NASA）所属的喷气推进实验室设计，共有两种，AIS-1(1982 年~1985 年，128 波段)和AIS-2(1985 年~1987 年，128 波段)，其光谱覆盖范围为1.2~2.4μm。1987 年，由NASA 喷气推进实验室研制成功的航空可见光/红外光成像光谱仪（AVIRIS）成为第二代高光谱成像仪的代表。与此同时，加拿大、澳大利亚、日本等国家竞相投入力量研究成像光谱仪。在AVIRIS 之后,美国地球物理环境研究公司(GER)又研制了1 台64 通道的高光谱分辨率扫描仪(GERIS),主要用于环境监测和地质研究。其中63 个通道为高光谱分辨率扫描仪,第64 通道是用来存储航空陀螺信息。第三代高光谱成像光谱仪为克里斯特里尔傅立叶变换高光谱成像仪(FTHSI)，其重量仅为35kg，采用256 通道,光谱范围为400~1050nm，光谱分辨率为

2~10nm，视场角为150°。而于1999 年和2000 年发射升空的中分辨率成像光谱仪(MODIS 和Hyperion)都已经成为主要的应用

数据来源。在国内，成像光谱仪的研制工作紧跟国际前沿技术，目前已跻身国际先进行列。先后研制成功了专题应用扫描仪、红光细分光谱扫描仪FIMS、热红外多光谱扫描仪TIMS、19 波段多光谱扫描仪AMSS、71 波段的模块化航空成像光谱仪MAIS、128 波段的OMIS 以及244 波段的推扫式成像仪PHI 等。此外，中国科学院上海技术物理研究所研制的中分辨率成像光谱仪于2002 年随“神州”三号飞船发射升空，这是继美国1999 年发射EOS 平台之后第二次将中分辨率成像光谱仪送上太空，从而使中国成为世界上第二个拥有航天载成像光谱仪的国家。经过20 世纪80 年代的起步与90 年代的发展，至90年代后期，高光谱遥感应用由实验室研究阶段逐步转向实际应用阶段。迄今为止，国际上已有许多套航空成像光谱仪与少数几个卫星成像光谱仪处于运行状态，在实验、研究以及信息的商业化方面发挥着重要作用。

三、发展程度

1．高光谱数据处理技术的发展程度

随着成像光谱仪技术的快速发展，高光谱遥感数据处理技术发展也取得了突破性的进展。高光谱

遥感波段数众多，致使其数据量也呈指数增加，海量的数据给研究人员的分析和应用带来不便。人们通过大量的科研实践，发展了新的数据处理方法来适应成像光谱数据做定量分析。

（1）基于纯像元的分析方法

①基于光谱特征的分析方法。基于光谱特征的分析方法主要从地物光谱特征上出发，表征地物的特征光谱区间和参数。这种方法普遍用于MSS 和TM 图像的处理和分析应用中。高光谱遥感中的吸收谱线较传统的遥感更为细化和连续，一些在传统遥感的光谱曲线中不可分的特征变得显著起来。所以许多研究人员沿用了这种方法，这一方法通过对比分析地面实测的地物光谱曲线来区分地物。“光谱匹配”是利用成像光谱仪探测数据进行地物分析的主要方法之一。

②基于统计模型的分类方法。基于统计模型的分类方法主要是对高光谱数据样本的总体特征进行统计分析。对样本采样点统计分布特征的分析可以帮助识别不同的目标物。按照距离来度量模式相似性的几何分类法和基于Bayes 准则的最大似然法是统计模式识别的两种基本方法。（2）基于混合像元的分析

由于传感器空间分辨率的限制以及地物的复杂多样性，遥感影像中的像元大多数都是几种地物的混合体，而它的光谱特征也就成了几种地物光谱特征的混合体。如果将该像元作为一种地物分析，势必会带来分类误差，不能真实地反映地面情况。概括起来,混合模型有线性光谱混合模型、非线性光谱混合模型和模糊模型三种。线性混合模型假定混合像元的反射率为它的端元组分的反射率的线性组成，这种模型较为简单，因而也是目前使用最广泛的一种模型。美国马里兰大学的研究人员提出了一种正交子空间投影方法（OSP），他们将224 个波段的AVIRIS 影像数据去掉噪声较大的波段后得到158 个波段，再针对五种主要地物类型，采用OSP 方法得到5 个分量影像，每个分量各表示一种地物类型的分布情况。经检验，成图的分类结果与地面观测是一致的。这一方法既考虑了混合光谱问题，又考虑了数据压缩问题，还在处理过程中加入了去噪声的操作，是目前比较有代表性的混合像元处理技术。

2．高光谱应用的发展程度

（1）在地质方面的应用