高光谱遥感技术综述_袁迎辉

第07卷 第08期 中 国 水 运 Vol.7 No.08 2007年 08月 China Water Transport August 2007

收稿日期：2007-5-4

作者简介：袁迎辉 女（1983—） 东华理工大学矿产普查与勘探专业在读硕士研究生 （344000） 高光谱遥感技术综述

袁迎辉 林子瑜

摘 要：高光谱分辨率遥感是20世纪80年代兴起的新型对地观测技术，与传统遥感相比，高光谱遥感具有更为广泛的应用前景。文中概述了高光谱遥感的特点、发展过程、发展程度及目前几种典型的成像光谱仪数据特点。 关键词：高光谱遥感 数据处理技术 成像光谱仪

中图分类号：TP72 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2007）08-0155-03

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]。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。

一、高光谱遥感的概念及特点

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[3]；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。成像光谱仪采样的间隔小，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。

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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

地质是高光谱遥感应用中最成功的一个领域。由于高光谱遥感光谱分辨率（10nm）高的特点，在地质方面主要利用其探测岩石和矿物的吸收、反射等诊断性特征，从而进行岩石矿物的分类、填图和矿产勘查。

目前，从高光谱遥感数据中提取各种矿物成分信息的主要技术方法有[3]:光谱微分技术、光谱匹配技术、混合光谱分解技术、光谱分类技术、光谱维特征提取方法、模型方法等。中科院上海技术物理所利用MAIS在河北张家口地区的实验中地对该地区新生界全新统、更新统、中生界侏罗纪张家口群、下元古界红旗营子群及花岗片麻岩、蛇绿岩脉、辉石类岩脉采用不同的图像处理方法获得了较为精确的岩石地层识别分类，证明了高光谱遥感在岩石出露较好区域进行岩类定性识别和大比例尺填图的可能；王润生、甘甫平等人在成像光谱矿物填图技术与应用示范课题中，对新疆东天山地区开展区域面积性矿物填图和西藏驱龙地区开展矿化蚀变矿物填图应用示范,取得了与地面一致的应用效果，矿物识别率和识别正确率均达到85%以上。

（2）在植被检测中的应用

高光谱遥感由于具有极高的光谱分辨率，在植被研究中的应用已使得植被遥感的范围被扩大到生态意义上[5]。通过对来源不同的植被高光谱遥感数据采取相应的技术处理后，可将其用于植被参数估算与分析，植被长势监测以及估产。目前比较常用的有：

①植物的“红边”效应:“红边”是位于红光低谷及红光过渡到近红外区域的拐点,通过其位置和斜率的特征来体现。是植物光谱曲线最典型的特征,能很好地描述植物的健康及色素状态。当绿色植物叶绿素含量高、生长活力旺盛时，“红边”会向红外方向偏移，当植物患病时叶绿素减少,“红边”会向蓝光方向移动。植物缺水等原因造成叶片枯黄，“红边”会向近红外方向移动。当植物覆盖度增大时“红边”的斜率会变陡。②植被指数:植被指数是利用遥感光谱数据监测地面植物生长和分布、定性、定量评估植被的一种有效方法（Bannari等，1995）。根据不同的研究目的，人们已经提出了几十种植被指数，如归一化植被指数NDVI，比值植被指数RVI，土壤调整植被指数SAVI等等。目前，植被指数已广泛用来定性和定量评价植被覆盖及其生长状况。

（3）在农业中的应用

高光谱在农业中的应用，主要表现在快速、精确地获取作物生长状态以及环境胁迫的各种信息，从而相应调整投入物资的投入量，达到减少浪费，增加产量，保护农业资源和环境质量的目的。使用高光谱遥感数据估计作物的农学参数主要有两类方法：一是通过多元回归方法建立光谱数据或由此衍生的植被指数与作物农学参数之间的关系；二是通过作物的红边参数来估计作物的物候性状及其农学参数。高光谱遥感凭借其极高的光谱分辨率为精细农业的发展提供了技术保障和数据来源。

（4）在大气和环境方面的应用

大气中的分子和粒子成分在太阳反射光谱中有强烈反应，这些成分包括水汽、二氧化碳、氧气、臭氧、云和气溶胶等。传统宽波段遥感方法无法识别出由于大气成分的变化而引起的光谱差异，而波段很窄的高光谱则能够识别出这种光谱差异。

此外，高光谱遥感可以对人们周围的生态环境情况做出定量的分析。环境污染是近年来人们比较关注的环境问题，利用高光谱技术可以探测到污染地区的化学物质异样，从而确定污染区域及污染原因；高光谱图像也可用来探测危险环境因素，例如，精确识别危险废矿物，编制特殊蚀变矿物分布图，评价野火的危险等级，识别和探测燃烧区域等[3]。