高光谱遥感简介

电磁波与物质相互作用的类型 请大家列举遥感常用 有哪些？在进行被动遥感时， 的波段 电磁波要与多少种物质 进行作用？

全色摄影相片
灰度影像解译
SP成像技术及多波段成像技术
多波段影像解译
SPOT 5 号多波段合成图像


光学遥感技术的发展：全色（黑白）－－彩色摄影－ －多光谱扫描成像－－高光谱遥感 高光谱分辨率遥感（Hyperspectral Remote Sensing）：用很窄（0.01波长）而连续的光谱通道 对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波 段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段 多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而 且各光谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通 常被称为成像光谱（Imaging Spectrometry）遥感。
主要技术指标 轨道：705km，太阳同步，近极地轨道 辐射灵敏度：12b 波段范围：36个波段、0.4~14.4µ m 空间分辨率： 2个波段为250m 5个波段为500m 29个波段为1000m 带宽：2330km，1~2天全球覆盖
MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)


2000 年5 月，加利福尼亚技术研究所建立了 ASTER 光谱库，该库还配备了相关的辅助信息， 并带有数据库搜索功能，用户能查询光谱数据。 光谱库的数据来源于USGS、JPL、JHU3 个光谱 库，共计8 类，即:矿物类(1348 种)，岩石类(244 种)，土壤类(58 种)，月球类(17 种)，陨石类(60 种)，植被类(4 种)，水/雪/冰(9 种)和人造材料(56 种 )。 1998 年中科院遥感所建立了面向对象的光谱数据 库，共收集地物光谱数据5000 条,这是我国第一部 系统的光谱库。
利用分光光度计（地面光谱仪/野外光谱仪）可以分别测 量目标地物与标准白板的光谱辐射能量，其比值就是地物 的光谱反射率。 标准白板通常使用聚四氟乙烯（PFTE）为材料，它在4002500 nm区间的反射率为100% 。其它还有硫酸钡或氧化镁。




1）准备工作:光谱仪、计算机充电、安装镜头，连 线，打开电源以及软件 2）测量过程：镜头对准白板，进行OPT优化镜头对 准目标，进行地物光谱反射率采集 3）整理工作


成像光谱仪：与地面光谱辐射计相比，成像光谱仪 不是在“点”上的光谱测量，而是在连续空间上进 行光谱测量，因此它是光谱成像的；与传统多光谱 遥感相比，其光谱通道不是离散而是连续的，因此 从它的每个像元均能提取一条平滑而完整的光谱曲 线。 第一种 线阵列探测器掸扫式扫描方式 第二种 面阵列探测器推扫式扫描方式
High
Low


80 年代后期，美国喷气推进研究室（JPL）制成 机载可见红外成像光谱仪（AVIRIS）的完整样机。 0.4μm～2.45μm 224 个连续的光谱波段图像。波段宽度10nm 当飞机在20km 高空飞行 时，图像地面分辨率可 达20m


光谱库是由高光谱成像光谱仪在一定条件下测得 的各类地物反射光谱数据的集合 准确地解译遥感图像信息、快速地实现未知地物 的匹配、提高遥感分类识别水平起着至关重要的 作用。由于高光谱成像光谱仪产生了庞大的数据 量，建立地物光谱数据库，运用先进的计算机技 术来保存、管理和分析这些信息，是提高遥感信 息的分析处理水平并使其能得到高效、合理之应 用的唯一途径，并给人们认识、识别及匹配地物 提供了基础。
PHI– The Push broom
Hyperspectrl Imagers
Spectral coverage:
Electronics Console
POS System
VIS to NIR (450-850nm) spectral region
Spectral bands: 244
Spectral resolution: <5nm
包括植被、土壤、水体、冰雪、岩矿和人工目标 完整的地面数据采集记录应包括： 1） 观测数据； 2） 测点状况数据； 3） 观测方法和数据处理方法的说明； 4） 观测人员信息； 5）观测数据之元数据：包括观测数据项的定义，数 据格式和数据库现存数据的状况。





USGS、JPL、JHU、IGCP-264、ASTER USGC 1993年 美国地质勘探局USGC（United States Geological Survey）建立 波长范围0.2 ～ 3.0um JPL 美国喷气推进实验室 (JPL Jet Propulsion Laboratory ) 160 种不同粒度的常见矿物进行了测 试，并同时进行了X 光测试分析。最后按照小于 45um,，45～125um,，125～500um 3 种粒度,分别 建立了3 个光谱库JPL1，JPL2， JPL3，突出反映 了粒度对光谱反射率的影响。除光谱数据外，还 规范了样品采集、样品纯度和组分分析方法 约翰霍普金斯大学(JHU)提供了包含15 个子库的 光谱库，针对不同的地物类型选用了不同的分光 计，并且每种地物都给出了详细的文本介绍。
Image Cube of 80-bands PHI HRS Image
农业应用（精准农业）：农作物的 识别和品种划分
左:日本长野县盐尻市南部农作物的识别结果 紫-水稻, 黄-葡萄, 绿-梨, 蓝-大豆 右:长野市西北部农作物的识别结果 黄-苹果, 蓝-水稻 下:葡萄的相对长势，红色区长势相对较好
请同学们回顾下面的基本概念：地物光谱反射率，谈 谈影响地物光谱反射率的因素 地物的光谱反射率：是物体的反射辐射通量与入射辐 射通量之比 方向性 谱特性 时间性 空间



光谱辐射仪（Spectrometer/Spectroradiometers ） 能够在电磁波紫外到近红外（300-2500nm）的 太阳反射波谱段内获取地物点状的连续光谱辐射 量曲线。 光谱反射率（Reflectance）的获得：

波段特点： 波段多、波段宽度窄、波段连续
数据量特点： 数据量大、信息冗余增加

图谱合一的特点
影像立方体
光谱反射曲线
图谱合一
水稻: 99-15
水稻: 武香5021
水稻: 99-15
五七农场, 常州
1 高光谱图像信息的显示，如图像立方体的生成； 2 光谱重建，即成像光谱数据的定标、定量化和大 气纠正模型与算法，依此实现成像光谱信息的图 像－光谱转换； 3 光谱编码，尤其指光谱吸收位置、深度、对称性 等光谱特征参数的算法； 4 基于光谱数据库的地物光谱匹配识别算法； 5 混合光谱分解模型； 6 基于光谱模型的地表生物物理化学过程与参数的 识别和反演算法
Hyperspace.Sensor Spectral sampling interval: 1.9nm
Pixels per line: 376
System
Digitization: 12 bits
Sensor weight: 9kg
Onboard Layout of PHI
Nagano
Minamimaki
课程性质：选修课 课程时间：12周~15周 课时：32学时 16上课学时 16上机学时 课程要求：理论联系实际 积极主动 考查方法：课程作业一份


遥感基本概念回顾 高光谱遥感技术的概念以及特点 高光谱遥感数据处理关键技术 高光谱传感器介绍 光谱库介绍

遥感（Remote Sensing）：通过电磁波与地物的相 互作用，以波谱和空间两维成像方式来探测地物 特性的技术。



影像分辨率主要决定于瞬时视场(IFOV,instantaneous field of view)角和成像高度。瞬时视场角越小、飞机 航高越低，地面分辨单元越小，分辨率就越高。 IFOV值小意味空间分辨率越高 。 IFOV值大意味着辐射分辨率越高。 因为当传感器接受地面反射能量时，探测器上聚焦的 总能量更大；由于这种高信号使得传感器对地面辐射 率的测量更加敏感，其结果是辐射分辨率更高或者说 是区分微小的能量的能力方面有所提高 传感器的设计IFOV应该在空间分辨率与辐射分辨率 中折中