高光谱遥感在深空探测的应用
高光谱遥感技术的应用及其发展前景
高光谱遥感技术的应用及其发展前景作者：梁艳飞孟海东尚海丽来源：《科学与财富》2015年第33期摘要：随着现代科技的快速发展、数据量的急剧增加，高光谱遥感技术以其波段多、分辨率高、数据量大、信息冗余增加、可提供空间域信息和光谱域信息，即“图谱合一”的特点应用于各个领域。
本文主要借高光谱遥感技术在地质、农业、军事等各个领域的作用进行阐述。
关键词：高光谱遥感技术；地质；农业；军事1 高光谱遥感的优势高光谱遥感特有的分辨率，使对地物目标属性信息探测的能力大大增强。
因此，较之全色和多光谱遥感，其有以下显著优势：（1）蕴含着近似连续的地物光谱信息。
高光谱影像经过光谱反射率的重建，能够获取地物近似连续的光谱反射率曲线图，与地面实测值相匹配，将实测地物分析模型应用到遥感过程中。
（2）地表覆盖的识别能力极大提高。
高光谱数据能探测具有诊断性光谱吸收特征的物质，能够准确区分地表植被覆盖类型、道路的铺面材料等。
（3）地形要素分类识别方法灵活多样。
影像分类既可以采用各种模式识别方法，又可以采用基于地物光谱数据库的光谱匹配方法。
分类识别特征，可以采用光谱诊断特征，也可以进行特征选择与提取。
（4）地形要素的定量或半定量分类识别成为可能。
在高光谱影像中，能估计出多种地物的状态参量，提高遥感高定量分析的精度和可靠性[1]。
2 高光谱遥感技术在地质领域的应用高光谱遥感技术在地质学方面的应用获得了巨大成功[2]。
到目前为止，国内外很多机构已利用高光谱遥感数据中矿物诊断性吸收特征完成了矿物识别，填图研究。
高光谱遥感技术在矿物识别中发挥着至关重要的作用，其数据蕴含着丰富的矿物学信息。
总的而言，在岩体侵位以及地质构造等现实条件的作用下，热液侵入等作用使源于矿体的矿物质发生扩散作用，使在“未蚀变”围岩中产生的用岩石力学方法难以直接识别的细微成分发生着微小变化，而这些成分的变化在矿物光谱中有着或强或弱的表现。
因此，利用高光谱遥感技术不仅可以实现矿物种类的识别，也可以通过对这些细微的变化的探测，实现对地质作用演化信息的探测[3]。
无人机高光谱遥感平台研究进展与应用
无人机高光谱遥感平台研究进展与应用第一篇范文无人机高光谱遥感平台作为一种新兴的遥感技术，近年来在我国得到了广泛的研究和应用。
它通过搭载高光谱传感器，能够获取地物反射、辐射和散射的光谱信息，为地表覆盖分类、资源调查、环境监测等方面提供了有力支持。
本文将梳理无人机高光谱遥感平台的研究进展与应用情况，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
一、无人机高光谱遥感平台的研究进展1. 平台技术无人机高光谱遥感平台技术主要包括无人机飞行器技术、高光谱传感器技术、数据处理与分析技术等。
近年来，我国在高光谱遥感领域取得了一系列关键技术突破，如高光谱成像光谱仪、激光雷达、多角度成像等，为无人机高光谱遥感平台的研究提供了有力保障。
2. 数据处理与分析无人机高光谱遥感数据处理与分析主要包括数据预处理、辐射校正、大气校正、水汽校正、光谱分类、光谱重建等。
我国科研团队在高光谱数据处理与分析方面取得了显著成果，开发了一系列具有自主知识产权的高光谱数据处理软件。
二、无人机高光谱遥感平台的应用1. 地表覆盖分类无人机高光谱遥感平台在地表覆盖分类方面具有显著优势，可以实现对农田、森林、水体、城市等多种地物的精确识别。
通过对高光谱数据的处理与分析，可以获取地物的光谱特征，从而实现地表覆盖的精细分类。
2. 资源调查无人机高光谱遥感平台在资源调查方面具有广泛应用前景。
例如，在矿产资源调查中，可以通过分析高光谱数据中的光谱特征，识别出矿物的种类和分布；在农业资源调查中，可以监测作物生长状况、估测产量等。
3. 环境监测无人机高光谱遥感平台在环境监测领域具有重要作用。
例如，可以通过分析高光谱数据，监测大气污染、水体污染、土壤侵蚀等环境问题，为环境保护和治理提供科学依据。
4. 灾害监测与评估无人机高光谱遥感平台在灾害监测与评估方面具有显著优势。
例如，在地震、洪水、干旱等自然灾害发生时，可以通过高光谱数据实时获取受灾地区的地表状况，为灾害救援和恢复提供支持。
高光谱在遥感技术的应用
高光谱在遥感技术的应用高光谱遥感技术（Hyperspectral Remote Sensing）的兴起是20世纪80年代遥感技术发展的主要成就之一.作为当前遥感的前沿技术，高光谱遥感在光谱分辨率上具有巨大的优势。
，随着高光谱遥感技术的日趋成熟，其应用领域也日益广泛。
本文主要阐述高光谱遥感的特点和主要应用。
1 高光谱遥感孙钊在《高光谱遥感的应用》中提到，高光谱遥感是在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内，利用成像光谱仪获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。
[1]高光谱遥感具有较高的光谱分辨率，通常达到10～2λ数量级。
[2]1.1 高光谱遥感特点综合多篇关于高光谱的期刊文章，总结高光谱具有如下特点：（1）波段多，波段宽度窄。
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。
[3]与传统的遥感相比，高光谱分辨率的成像光谱仪为每一个成像象元提供很窄的(一般<10nm) 成像波段，波段数与多光谱遥感相比大大增多，在可见光和近红外波段可达几十到几百个，且在某个光谱区间是连续分布的，这不只是简单的数量的增加，而是有关地物光谱空间信息量的增加。
[4]（2）光谱响应范围广，光谱分辨率高。
成像光谱仪响应的电磁波长从可见光延伸到近红外，甚至到中红外。
[5]成像光谱仪采样的间隔小，光谱分辨率达到纳米级，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。
（3）可提供空间域信息和光谱域信息，即“谱像合一”，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。
在成像高光谱遥感中，以波长为横轴，灰度值为纵轴建立坐标系，可以使高光谱图像中的每一个像元在各通道的灰度值都能产生1 条完整、连续的光谱曲线，即所谓的“谱像合一”。
（4）数据量大，信息冗余多。
高光谱数据的波段众多，其数据量巨大，而且由于相邻波段的相关性高，信息冗余度增加。
（5）数据描述模型多，分析更加灵活。
高光谱影像通常有三种描述模型：图像模型、光谱模型与特征模型。
高光谱遥感影像技术发展现状与应用
高光谱遥感影像技术发展现状与应用作者：李斐斐来源：《现代营销·学苑版》2018年第03期摘要：遥感作为一种常用的地质勘查技术，具有更为分辨率高、图谱合一等优势和特点。
因此被广泛地应用到地质、环境监测、农林资源调查、海洋研究等等方面。
本文在参考国内外研究文献的基础上，阐述了高光谱遥感的特点、优势，对高光谱遥感影像技术的发展现状进行分析，探讨该技术在经济、军事以及在航空及航天领域的发展情况，同时指出了目前高光谱遥感卫星技术应用存在的主要问题与发展趋势。
关键词：高光谱遥感；应用基金项目：兰州资源环境职业技术学院院级课题《基于图的半监督高光谱影像分类》（编号：Z2015-09；项目负责人：李斐斐）高光谱遥感又称为成像光谱遥感，主要是根据不同物质所反射出的光谱特征，通过数据识别物质属性，极大地提升了遥感技术在分辨率方面的精确度。
高光谱遥感与普通遥感技术的显著差异在于能够形成更加完整的光谱数据，进而实现从远距离而又不接触物质开展探测工作。
所以高光谱遥感是一项重要技术创新，实现了地物属性信息的量化提取。
一、高光谱遥感的概念高光谱遥感所获得的分辨率较高，这也是高光谱能够精确识别地表物质成分的核心优势。
成像光谱仪在空间成像的同时，能够以相同的空间分辨率记录下成百个光谱通道数据，从而有效丰富了图像空间几何信息及光谱信息，在将这些信息叠合之后便形成了高光谱立方体。
相对于二维空间来说，高光谱立方体在前者的基础上增加了一维光谱信息，最终形成三维的空间坐标系。
即将探测后形成的高光谱图像的每个波段数据都看成是一个层面，将成像光谱数据整体表达到该三维坐标空间，从而构成一个按波段顺序叠合构成的、拥有多个层面的数据立方体。
在对传统遥感成像技术与光谱技术有效融合的基础上，高光谱遥感技术能够精确的分析不同的物质所具有的光谱特征。
因为在一定的波长范围内（比如可见光-近红外、可见光-短波红外），相邻波段有光谱重叠区，也就是连续光谱成像，从而在高光谱立方体的每个图像像元均可提取一条连续的光谱曲线，这就是光谱的“指纹效应”。
高光谱遥感技术在生态环境监测中的应用
高光谱遥感技术在生态环境监测中的应用近年来，环境问题备受关注，随着工业化进程的不断加快，生态环境问题越来越严重。
为了保护和改善生态环境，需要对其进行监测和评估。
而高光谱遥感技术作为一种先进的遥感技术，应用范围广泛，在生态环境监测中也有着重要的应用。
高光谱遥感技术是指利用高光谱图像传感器获取高光谱图像，进而提取地物的光谱、空间和时间信息的一种遥感手段。
它可以获取比普通彩色遥感图像更多的波段信息，带来更详尽的地物信息和更精确的光谱解译结果。
这种技术可以精细化地监测环境和资源，有着重要的生态环境监测应用。
高光谱遥感技术在生态环境监测中的应用主要有以下几个方面：一、植被覆盖度监测高光谱遥感技术通过获取植被反射的连续光谱，可以分析不同光谱范围内的植被覆盖度，并进一步识别不同类型和状况的植被。
这种技术不仅可以有效监测植被覆盖度和变化，还可以精确识别植被类型，为生态环境保护提供准确的数据和信息。
二、水质监测高光谱遥感技术可以获取水体的遥感数据，提取水体反射光谱信息，进而通过分析光谱数据，得出水体中溶解物、色素、浊度等多种水质参数。
水体中不同物质的光谱反射率存在差异，通过高光谱遥感技术，可以有效监测水质，及时发现水体污染和变化情况，为生态环境保护提供依据和数据支持。
三、土地利用监测高光谱遥感技术可以提供更多的地表覆盖信息，对土地的精细化分类和利用提供数据支持。
通过高光谱遥感技术，可以准确获取地表不同物质的光谱信息，实现土地类型和利用状况的准确定位和监测，对土地资源的管理和保护具有重要意义。
四、生态环境监测高光谱遥感技术可以获取地面的遥感数据，提供大量的空间、光谱和时间信息，通过综合分析光谱信息和地形数据，可以准确识别不同类型的地物和生态环境状况。
这种技术可以有效地监测大气、水体、植被、土壤等生态环境要素，为环境保护和生态修复提供科学的数据支持。
总之，高光谱遥感技术在生态环境监测中的应用前景广阔，可以为生态环境保护和资源管理提供大量的精准数据和信息支持。
航空高光谱遥感技术在铀矿找矿中的典型应用——以新疆雪米斯坦地区为例
航空高光谱遥感技术在铀矿找矿中的典型应用——以新疆雪米斯坦地区为例叶发旺;张杰林;张川;徐清俊;刘洪成;武鼎;邱骏挺;童勤龙;车永飞;李瀚波;木红旭;杨国防;淦清清;李新春【期刊名称】《世界核地质科学》【年(卷),期】2024(41)2【摘要】高光谱遥感技术是地质矿产勘查领域的重要新技术、新方法。
近些年,航空高光谱遥感技术及其在铀矿找矿中的应用得到核地质系统的重视并开展深入研究。
在分析前人铀矿找矿思路基础上,阐述了CASI/SASI航空高光谱遥感技术在新疆雪米斯坦地区的铀矿找矿新思路及其典型应用效果。
首先深入剖析了白杨河铀矿床及其周围的航空高光谱遥感特征,识别了铀矿床产出的区域热液活动中心、铀成矿高铝绢云母蚀变等区域找矿关键要素,提出“区域热液活动中心识别-铀矿化航空高光谱蚀变组合发育地段确定-蚀变、构造、有利岩性等要素复合地段优选”的航空高光谱遥感铀矿找矿新思路;然后根据全区的航空高光谱遥感信息进行了找矿远景区筛选和野外查证,新发现了铀矿化异常。
新发现的铀矿化异常地段航空高光谱遥感特征明显,地表铀异常显著,控矿断裂构造发育,地质环境有利,铀矿找矿前景良好。
其是笔者对如何充分挖掘高光谱遥感铀矿找矿信息,提升高光谱遥感技术更好服务铀矿找矿应用效果的深入思考与探索,也是在地表岩石裸露程度良好的地区利用高光谱遥感技术直接寻找热液型矿产的良好例证,希冀为广大地质工作者开展找矿方法创新和应用提供参考。
【总页数】17页(P233-249)【作者】叶发旺;张杰林;张川;徐清俊;刘洪成;武鼎;邱骏挺;童勤龙;车永飞;李瀚波;木红旭;杨国防;淦清清;李新春【作者单位】核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP75【相关文献】1.航空高光谱遥感技术在雪鞍山地区找矿中的应用2.高光谱遥感地空综合预测方法在新疆卡拉塔格地区铜金矿床找矿中的应用3.国产GF-5高光谱遥感在铀矿找矿中的应用——以甘肃省龙首山地区为例4.高分五号航天高光谱遥感技术在甘肃龙首山铀矿找矿中的应用5.新疆雪米斯坦白杨河地区多元地学数据二次挖掘及综合找矿应用分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
高光谱线性解混的理论与方法及应用研究
高光谱线性解混的理论与方法及应用研究高光谱遥感是遥感领域的重要前沿技术之一。
成像光谱仪能够测量散射在数百或数千个光谱通道的瞬时视场内所有物质的电磁能量,它比多光谱相机具有更高的光谱分辨率,覆盖了可见光、近红外光、短波红外线波段(波长范围在0.3~2.5?m之间)。
高光谱遥感已经广泛应用于资源、灾害、全球变化、极地、环境监测、生态、农业、水文和生物医学等领域。
高光谱解混是高光谱遥感图像分析的重要内容之一,是高光谱遥感领域十分关键而具有挑战性的任务。
高光谱成像光谱仪的空间分辨率不高,这一限制条件常导致高光谱图像混合像元的出现,即通常一个像元在瞬时视场内包含了多于一种地物类型的地面信息,形成了混合像元;同时,由于高光谱解混受模型不准确、观测噪声、环境条件、端元不确定以及数据规模等条件限制,使得高光谱解混是一个具有挑战性的不适定性反问题。
因此,能否发展具有鲁棒性、稳定性、可行性和准确性的高光谱解混算法,解决高光谱混合像元分解问题,是高光谱图像分析的核心内容。
本文研究高光谱线性解混的理论与方法,以及其在地物识别中的应用。
首先综述了高光谱线性解混的国内外研究背景和现状,论文内容、创新点,以及全文的结构安排;然后研究了高光谱线性混合模型与子空间辨识,包括:线性混合模型、高光谱解混的处理流程、高光谱解混的思路与问题、高光谱解混反问题的刻画,以及信号子空间辨识;针对最小误差的高光谱信号辨识(HySime)方法的可靠性,我们进一步研究了特征值子集、特征子空间与相关矩阵之间的关系问题,即约束特征值反问题及相关的最佳逼近问题,给出了由特征值和特征向量恢复相关矩阵的一个充分必要条件,以及最佳逼近问题的解的表达式和求解算法;第三部分总结了几种基于几何的高光谱线性解混算法,包括:N-Finder、PPI、VCA、SISAL、AVMAX和SVMAX,并比较了这些方法在仿真的高光谱数据端元提取中的应用。
在非负矩阵分解的理论与方法基础上,第四部分总结了三种高光谱线性解混算法,即含复杂度约束的NMF算法(CC-NMF)、含最小体积约束的NMF算法(MVC-NMF)和同时含复杂度和最小体积约束的NMF算法(CMVC-NMF),以及这些算法在城市高光谱数据解混中的应用。
生态地质环境调查航空高光谱遥感技术规程
生态地质环境调查航空高光谱遥感技术规程本规程适用于生态地质环境调查中的航空高光谱遥感技术，旨在规范技术应用过程，提高调查数据质量和效率。
一、调查区域划分
根据调查目的和需求，将调查区域进行合理划分，确定调查范围、边界和分区。
二、数据获取
1、飞行计划编制
根据调查目的和需求，编制飞行计划，包括飞行线路、高度、速度、相机参数等。
2、数据采集
按照飞行计划进行数据采集，确保数据质量和稳定性。
3、数据处理
对采集的数据进行预处理、辐射校正、大气校正、几何校正等处理，生成多光谱图像和数字高程模型等数据产品。
三、数据解译
1、光谱特征提取
根据调查目的和需求，提取关键光谱特征，如植被指数、土壤指数、水体指数等。
2、信息提取
基于光谱特征，提取调查区域的地质、地貌、植被、水体等信息。
3、数据分析
对采集的数据进行统计分析和空间分析，得出定量和定性信息。
四、数据应用
根据调查结果，提出科学建议和对策，支持生态环境保护和资源管理决策。
五、质量控制
1、数据质量检查
对采集的数据进行质量检查，发现问题及时纠正。
2、实地验证
结合实地调查验证遥感数据结果，进一步提高数据可靠性和精度。
六、安全管理
1、飞行安全保障
遵守航空安全规定，制定飞行保障计划，确保飞行安全。
2、数据保密
遵守信息安全规定，保护数据机密性和完整性。
七、环境保护
遵守环境保护法律法规，减少调查对环境的影响，保护生态环境。
近时空高光谱遥感技术的研究与应用
近时空高光谱遥感技术的研究与应用一、前言近年来，随着航空航天技术的不断发展和卫星遥感数据的完善，高光谱遥感技术（HSI）应用领域愈加广泛，包括农业、环境监测、地质勘探、资源开发与利用、城市规划等领域。
HSI 可以将物体的光谱特征信息转化为影像数据，从而避免了传统影像在信息提取过程中的误差。
本文将介绍 HS1 技术的定义、发展历程和核心原理，并探究如何将其应用于实际场景中。
二、HSI 技术的定义与发展历程高光谱遥感技术是一种较新的、多波段的遥感技术，它对于不同波段光的反射率、透射率和散射率进行分析，得到包含数十到数百个波段的连续光谱信息，以此对目标物体进行识别、分类、定量化等研究。
HSI 技术的出现最早可以追溯到 1970 年代，当时轨道干涉光谱仪（OASIS）首次被用于地球观测，从此 HS1 技术发展开始加速。
随着高速计算机的出现以及遥感卫星的日益成熟，HSI 技术的分辨率、精度、覆盖面积也不断提高。
20 世纪 90 年代，HSI 技术逐渐从实验室走向实际应用领域，主要应用于资源环境、农业、城市规划和自然灾害等领域，得到了较好的效果和广泛的应用。
三、HSI 技术的核心原理HSI 技术采用的是类似于光谱学分析的方法，主要是通过对物体在不同波长下反射和发射的光的特性进行分析，来得到该物体的光谱信息。
在遥感方面，以宽波段或不连续波段观测到的光谱信息不够充分，需要采集连续的光谱数据才能获得更多的信息。
常见的 HS1 数据采集设备包括航空相机、多光谱相机、高光谱相机和高光谱遥感卫星等。
具体来讲，在 HS1 技术中，由于研究对象的光谱信息比较复杂，需要对光谱曲线进行分析，以提取特征波段，分类目标物等。
为了解决光谱曲线的分析问题，常常需要采用主成分分析法和端元分解法来进行处理，这两种方法主要是对原始光谱数据进行压缩和简化处理，以获得更为简单、直观的光谱信息。
四、HSI 技术在农业领域中的应用HSI 技术在农业领域中的应用比较广泛，主要是用于农作物的种植与管理、水稻等作物的病虫害监测、土壤质量评估等方面。
新技术在遥感和航空摄影测量中的应用
新技术在遥感和航空摄影测量中的应用遥感和航空摄影测量是地理信息科学领域的重要技术，近年来，随着新技术的发展和应用，遥感和航空摄影测量领域也得到了极大的改善和提升。
本文将主要介绍新技术在遥感和航空摄影测量中的应用。
无人机技术是近年来在遥感和航空摄影测量中得到广泛应用的一项新技术。
无人机的飞行高度和飞行速度可以根据需要进行调整，能够快速获取高分辨率的遥感影像和摄影测量数据。
无人机具有飞行灵活、成本较低和操作简便等优点，逐渐成为广大遥感和摄影测量工作者的重要工具。
激光雷达技术（LiDAR）是一种通过激光束获取地面高程和物体表面信息的技术。
激光雷达具有高精度、高速度和高稳定性等特点，在地形测量、地貌变化监测和建筑物三维建模等方面有广泛的应用。
激光雷达可以快速获得大面积的高精度地形数据，为遥感和摄影测量提供了重要数据支持。
多光谱遥感技术是一种通过不同波段的光谱信息来获取地物信息的技术。
近年来，随着新型传感器的发展和应用，多光谱遥感技术的应用范围不断扩大。
多光谱遥感可以获取不同波段的影像数据，通过对不同波段的光谱反射率进行分析，可以获得地物的物理和化学特性，如植被类型、土壤含水量等。
多光谱遥感技术在植被监测、环境监测和地质勘探等方面有广泛的应用。
人工智能技术也逐渐应用于遥感和航空摄影测量领域。
人工智能技术可以对大量遥感影像和摄影测量数据进行快速处理和分析，提取地物特征和信息。
利用深度学习算法，可以实现自动识别和分类遥感影像中的地物，提高遥感影像的解译效率。
人工智能技术还可以应用于遥感影像的变化检测和土地利用/覆盖分类等方面，为遥感和摄影测量提供了更高效、准确的数据处理方法。
新技术在遥感和航空摄影测量中的应用具有重要意义。
无人机技术、激光雷达技术、多光谱遥感技术和人工智能技术的应用，不仅提高了遥感和摄影测量数据的获取和处理效率，还为地理信息科学研究提供了更准确、综合的数据支持，对于资源环境管理、城市规划和灾害监测等方面具有重要的应用价值。
高光谱遥感的应用
在外星探测中，有火星探测 热红外高光谱仪等，中 国和印度的探月计划中也将搭载高光谱仪。
基于高光谱数据的矿物精细识别
利用高光谱遥感（含热红外高光谱）进行矿 物识别可分为 3 个层次：
矿物种类识别 矿物含量识别 矿物成分识别
3.混合光谱分解技术
用以确定在同一像元内不同地物光谱成分所 占的比例或非已知成分。因为不同地物光谱成 分的混合会改变波段的深度，波段的位置，宽 度，面积和吸收的程度等。这种技术采用矩形 方程，神经元网络方法以及光谱吸收指数技术 等，求出在给定像元内各成分光谱的比例。
4.光谱分类技术
主要的方法包括传统的最大似然方法、人工 神经网络方法、支持向量机方法和光谱角 制图方法（Spectral Angel Map-per, SAM）。
5.光谱维特征提取方法
可以按照一定的准则直接从原始空间中选 出一个子空间；或者在原特征空间之间找到 某种映射关系。这一方法是以主成分分析为 基础的改进方法。
6、模型方法
是模型矿物和岩石反射光谱的各种模型方法 。 因为高光谱测量数据可以提供连续的光谱抽样 信息，这种细微的光谱模型特征是模型计算一 改传统的统计模型方法建立起确定性模型方法。 因而，模型方法可以提供更有效和更可靠的分 析结果。
植被遥感研究的分析方法，除了应用于地质分析中的一些 方法外，主要有以下几种技术：
1、多元统计分析技术 用原始的光谱反射率或经微分变换、对数变换、植被指数变换或其
他数学变换后的 数据作为自变量，以叶面指数、生物量、叶绿素含量
等作为因变量，建立多元回归预测模型来估计或预测生物物理模型和 生物化学参数。 2、基于光谱波长位置变量的分析技术
高光谱遥感技术的介绍及应用
高光谱遥感技术的介绍及应用高光谱遥感技术的介绍及应用在20 世纪，人类的一大进步是实现了太空对地观测，即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测。
最近几十年，随着空间技术、计算机技术、传感器技术等与遥感密切相关学科技术的飞速发展，遥感正在进入一个以高光谱遥感技术、微波遥感技术为主要标志的时代。
本文简要介绍了高光谱遥感技术的特点、发展状况及其在一些领域的应用。
1 高光谱遥感简介1.1 高光谱遥感概念所谓高光谱遥感，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。
高光谱遥感技术是近些年来迅速发展起来的一种全新遥感技术，它是集探测器技术、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的综合性技术。
在成像过程中，它利用成像光谱仪以纳米级的光谱分辨率，以几十或几百个波段同时对地表地物像，能够获得地物的连续光谱信息，实现了地物空间信息、辐射信息、光谱信息的同步获取，因而在相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。
1.2 高光谱遥感数据的特点同其他常用的遥感手段相比,成像光谱仪获得的数据具有以下特点:1）、多波段、波段宽度窄、光谱分辨率高。
波段宽度＜ 10 nm ，波段数较多光谱遥感（由几个离散的波段组成）大大增多，在可见光和近红外波段可达几十到几百个。
如AVIRIS 在0. 4～214 波段范围内提供了224 个波段。
研究表明许多地物的吸收特征在吸收峰深度一半处的宽度为20～40 nm。
这是传统的多光谱等遥感技术所不能分辨的(多光谱遥感波段宽度在100～200 nm 之间)，而高光谱遥感甚至光谱分辨率更高的超光谱遥感却能对地物的吸收光谱特征进行很好的识别，这使得过去以定性、半定量的遥感向定量遥感发展的进程被大大加快。
航空高光谱遥感找矿模型构建及找矿应用
航空高光谱遥感找矿模型构建及找矿应用[摘要]本次利用航空高光谱遥感数据，对青海省小干沟金矿区进行了航空高光谱蚀变矿物组合特征和遥感影像特征综合分析，同时使用ASD波谱仪对金矿区进行了地表及深部蚀变矿物高光谱数据获取，并结合矿区地质特征、矿产特征、化探异常特征，建立了金及多金属矿床航空高光谱遥感找矿模型。
利用该找矿模型，在金矿区周边区域的相似地段圈定了找矿预测区，通过野外查证，找矿预测区与小干沟金矿区的蚀变矿物组合特征和成矿地质条件相似，新发现多处金、钛等多金属矿化线索，局部地段已达工业品位。
新发现的多金属矿化线索可为下一阶段地质找矿和矿产资源评价提供依据。
[关键词]航空高光谱遥感找矿模型构建找矿应用青海省小干沟金矿床0引言近几年，航空高光谱遥感技术在矿床蚀变矿物提取方面取得了较大进展和成果，主要在典型多金属矿区开展示范应用研究。
此外，国内及国外学者还进行了蚀变矿物提取方法的探索，取得了较多具有实践指导意义的新认识[1-5]。
目前对于金矿床的研究主要集中在两个方面，其一为矿床学理论研究，针对矿床的赋矿地层、构造、金赋存状态、矿床成因及模型等；其二为综合找矿勘查方法研究，关注矿化异常及蚀变矿物提取方法，如物化探异常及遥感蚀变矿物提取方法等[1-7][9]。
小干沟金矿床位于青海省格尔木市，位处东昆仑南铜、钴、金、钨、玉石成矿亚带上。
前人在小干沟金矿区开展了较多的科研和生产工作，主要针对矿床类型、矿区蚀变、矿区岩石和构造、成矿时代、成矿作用过程、成矿规律及矿床规模等，取得了较大的成果[10]。
本次利用航空高光谱遥感数据，在属于构造蚀变岩型和石英脉型金矿的小干沟地区，以航空高光谱蚀变矿物和遥感影像为基础，结合矿床的综合成矿有利信息，构建航空高光谱遥感找矿模型，并应用在该区进行地质找矿工作，发现较多具有工业价值的矿化线索，取得了较为显著的成果。
1小干沟金矿床地质、矿产特征1.1金矿床地质特征小干沟金矿床位于昆中深断裂带南亚带西端[3][8]。
航空高光谱遥感油气探测技术研究及应用效果
Vol. 93 No. 1Jan. 2 0 19第93卷 第I 期2 0 19年1月地 质学报 ACTA GEOLOGICA SINICA航空高光谱遥感油气探测技术研究及应用效果刘德紂，童勤龙匕李志忠2),牍妤，杨嚥护, 王茨芝叫輔S 戕旺",輾挺匕王子萨1)中核集团核工业北京地质研究院，遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室.北京,100029；2)中国地质调查局沈阳地质调查中心，沈阳,110000；3)成都理工大学数学地质四川省重点实验室，成都,610059； 4)西安煤航遥感信息有限公司，西安,710054内容提要：利川航空高光谱遥感技术探测油气U.是-项近年来逐渐推广的新技术，也是当前遥感地质领域研 究的前缘和热点。
山于地表干扰因索复杂，信息貞:假ill 别困难.遥感探测油气的效果不甚理想。
木文依托中国地 质调代局油气资源调衣屮心的“油气资源选区调朮”项11 .利用CAS1/SAAI/TAS1航空成像系统./|：新疆准嶋尔盆地和供犁盆地示范K 获得的髙空间分辨率高光谱遥感数据，开展「航空高光谱遥感的汕气探测示范研究。
笔者通过构建油气渗漏异常的光谱识别模型，借助油气渗漏异常的光谱曲线与干扰因素光谱曲线的对比和桂与蚀变矿物卡度(l'i 的消长关系.解决了油气渗漏界常信息提取屮「扰因素的排除难题。
同时.开发了适合油气岱息提取的波 段分类方法，并强调将油气地质知识.贯穿于信息提取的全过程.改变了以往只按L1冇程序处理.结介野外实际不 够的倾向•从而有效地提升了航空高光谱油气探测的效果。
经示范应用表明.航空高光谱遥感在油气探测中可以快速、大面积地提取油气信息，区分含油地层和非含油地层；提取油贞岩和含油煤层.直观其展布特征和控制要素. 分析其不同地段的含油丰度；提取油气渗漏异常，尤其是第四系覆盖区地质人员不易发现，而对油气勘査有重要价值的弱渗漏异常信息，圈定油气渗漏异常区” /述这些探测效果•正是油气资源调査、选区和评价需要掌握的重要 信息.高光谱遥感探测油气的技术优势.是其它油气勘査手段无法替代的。
高光谱遥感的应用
高光谱遥感的应用摘要：成像光谱遥感技术是上世纪80年代初发展起来的新型遥感技术。
近20 年来，该技术发展很快，已成为遥感技术发展的三大趋势之一（成像光谱遥感，微波遥感及3s 技术系统）。
由于成像光谱具有高光谱分辨率的图像与光谱合二为一的特点，它的发展不仅使遥感技术能有效地直接识别地表物质，而且还能更深入地研究地表物质的成分及结构。
本文综述成像光谱遥感技术的发展，理论基础，方法技术及其应用。
关键词：高光谱；遥感【中图分类号】 g642.4 【文献标识码】 b【文章编号】1671-1297（2012）09-0198-01一地物光谱重建技术按照不同的模型及算法，从成像光谱数据中把地物的光谱特性反演出来的过程就是地物光谱重建技术。
根据不同的工作情况及条件，采取不同反演模型来重建地物光谱，是实现成像光谱数据遥感定量化分析的第一步。
若对其不进行反演，则没有一个统一物理量进行对比。
1.基于大气传输理论的模型自1960 年，chandrasekhar 提出了辐射传输理论以来，相继发展了许多方法，如： ordinate 方法和variational 方法等来解决辐射传输问题。
该算法既能合理地处理大气散射、吸收，又能产生连续光谱，避免在光谱反演中较大的定量误差。
它还充分利用了分析表达式和预选大气模式，使计算时间大大缩短。
2.基于统计分析的模型该模型的建立是在分析不同地物光谱遥感信息在不同光谱波段的传输特点基础上，利用计算机对典型地物的光谱特性进行统计分析后，得到地物光谱特性反演模型。
对成像光谱数据进行地物光谱反演常用模型有平滑域反射率模型ffr（ flat field reflectance），内在平均相对反射率模型iarr（ interal average reletive reflectance），对数剩余模型lrc（log residualcorrection）。
gree 和graig 提出的对数剩余纠正公式如下：3.经验线性回归模型利用该方法重建地物光谱技术实质就是通过开展典型地物的同步反射率观测，根据成像光谱数据dn ij值与地面实测地物反射率值rij ，经最小二乘法求出回归方程： r ij=a j ·dn ij+b j （这里a j ， b j是传感器第j 波段的线性回归系数），然后，根据此方程反演地物的反射光谱。
舒嵘-高光谱成像技术及其在深空探测中的应用
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高光谱遥感与环境监测
高光谱遥感与环境监测随着环境问题的日益凸显和遥感技术的不断创新，高光谱遥感技术成为了一种重要的环境监测手段。
高光谱遥感是一种对物质的光谱分辨率非常高的遥感技术，可以获取到准确的物质光谱信息，以此分析和监测环境变化和生态系统的健康状况。
高光谱遥感技术的基本原理是通过测量目标物体反射或辐射的特定波段的光谱信息来获得材料的光谱图像。
高光谱图像包含了大量的光谱信息，可以用来定量化物质的成分和浓度。
利用这种原理，可以对海洋、陆地、气象以及生态环境等进行全方位的监测和评估。
在环境监测领域，高光谱遥感技术主要应用于以下几个方面。
1.水环境监测水是人类生存必需的资源，也是维持全球生态平衡的重要组成部分。
高光谱遥感技术可以通过水体吸收、散射和反射光谱的变化，获取到水中的有害物质、营养物质和悬浮物等的光谱信息。
通过对这些信息的分析和处理，可以得到水的质量、污染程度和生态监测等有用的信息。
2.土地利用监测土地是人类社会生产和生活的基础，而土地利用的变化对环境质量和生态系统的稳定性有着重要的影响。
高光谱遥感技术可以对土地利用类型、植被覆盖程度和土地利用变化趋势等进行非常精细的识别、分析和监测。
这对于环境保护、资源管理和生态修复等都有着非常重要的意义。
3.气象环境监测气候变化和极端气候事件对于生态环境和人类社会的影响非常大，因此气象监测也是高光谱遥感技术的一个重要应用领域。
高光谱遥感技术可以获取气象要素的光谱信息，如气温、湿度、雾霾等，从而为气象预报和气候变化研究提供数据支持。
4.生态环境监测生态系统是地球上最重要的自然资源之一，高光谱遥感技术可以对植被信息、土地利用类型、水体特征等进行监测，对生态系统的健康状况进行评估。
研究表明，越来越多的生态系统正在受到人类活动的影响，因此开展有效的生态环境监测具有重要的意义。
总之，高光谱遥感技术是一种高效、快速和准确的环境监测手段，可以为环境保护、资源管理和生态修复等提供重要的数据支持。
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Fig. 1 Cassini VIMS observations of the Moon on 19 August 1999.
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Roger N. Clark Science 2009;326:562-564
Published by AAAS
Fig. 2 (A) Average VIMS spectra for the three regions indicated in Fig. 1C.
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目录
水星 火星 月球 木卫二和土卫三
小行星
地球
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水星
水星（英语：Mercury，拉丁语： Mercurius）是太阳系八大行星最内 侧也是最小的一颗行星，也是离太阳 最近的行星。符号为☿， 中国称为辰 星，有着八大行星中最大的轨道偏心 率。它每87.968个地球日绕行太阳一 周，而每公转2.01周同时也自转3圈。
R. E. Arvidson et al. Science 2005;307:1591-1594
Published by AAAS
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Fig. 2. (A) THEMIS scaled daytime infrared image subframe showing major geomorphic units including etched terrain materials exposed on a plateau and in a valley.
Roger N. Clark Science 2009;326:562-564
Published by AAAS
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IIM
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Major elements and Mg# of the Moon: Results from Chang’E-1 Interference Imaging Spectrometer (IIM) data
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Fig. 6. Histograms of elemental abundances for the whole Moon derived from the modi※ed PLSR model.
Wu Y. Major elements and Mg# of the Moon: Results from Chang’E-1 Interference Imaging Spectrometer (IIM) data[J]. Geochimica Et Cosmochimica Acta, 2012, 93:214–234.
1
高光谱遥感在深空探 测的应用
2
高光谱遥感简介
高光谱分辨率遥感（Hyperspectral Remote Sensing）在电磁波谱的可见光、近 红外、中红外和热红外波段范围内，获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。 其成像光谱仪可以收集到上百个非常窄的光谱波段信息。 早期高光谱遥感数据主要应用于矿物识别，实现了单矿物识别和填图。由于高光谱 遥感能提供更多的精细光谱信息（张均萍等，2001），随着航天技术的不断发展高 光谱遥感也广泛的应用于行星探测领域。
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Mark S. Robinson et al. Science 2008;321:66-69
Published by AAAS
Fig. 2. (A) Basho crater (64-km diameter).
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Mark S. Robinson et al. Science 2008;321:66-69
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Fig. 4. Equidistant Cylindrical Maps of major elemental abundances determined in this study.
Wu Y. Major elements and Mg# of the Moon: Results from Chang’E-1 Interference Imaging Spectrometer (IIM) data[J]. Geochimica Et Cosmochimica Acta, 2012, 93:214–234.
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Detection of Adsorbed Water and Hydroxyl on the Moon
来自Cassini的Visual and Infrared Mapping Spectrometer （VIMS）在1999年飞越月球期间的数据显示在月表，3微米由 于吸附水的存在而产生吸收谷和的羟基的近2.8微米的吸收谷。 光谱中所示的水量取决于混合的类型和岩石和土壤中的晶粒尺 寸，可以从10到1000 ppm并且局部更高。 极区中的水可能是 迁移到较冷环境的冰。 在较低纬度的荒漠高地观察到痕量羟基。
Wu Y. Major elements and Mg# of the Moon: Results from Chang’E-1 Interference Imaging Spectrometer (IIM) data[J]. Geochimica Et Cosmochimica Acta, 2012, 93:214–234.
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Roger N. Clark Science 2009;326:562-564
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Fig. 3 Radiative transfer models of water and hydroxyl-bearing minerals in different conditions and amounts on a model of Apollo 16 soil (containing no water or hydroxyl absorptions).
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信使号
严格的来说信使号搭载的Mercury Atmospheric and Surface Composition Spectrometer (MASCS)还属于多光谱的范畴，但相似的方法也适用于高光谱遥感 数据。
Fig. 1. MDIS WAC departure color sequence (EW0108829678 - EW0108829728C).
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木卫二和土卫三
正在飞往柯伊伯带的新视野号在十年前附近掠过这两颗卫星，为我们提供了宝贵的 科学数据。
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New Horizons
The New Horizons mission is helping us understand worlds at the edge of our solar system by making the first reconnaissance of the dwarf planet Pluto and by venturing deeper into the distant, mysterious Kuiper Belt – a relic of solar system formation.
R. E. Arvidson et al. Science 2005;307:1591-1594
Published by AAAS
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Fig. 3. OMEGA-based reflectance spectra for spectral endmember units with letters to denote spectral features.
R. E. Arvidson et al. Science 2005;307:1591-1594
Published by AAAS
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Fig. 4. (A) OMEGA-based reflectance spectrum for dark etched plateau region divided by the spectrum for dark plains and compared in (B) with laboratory spectra for various sulfate minerals.
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Spectral Reflectance and Morphologic Correlations in Eastern Terra Meridiani, Mars
火星快车搭载的 Observatoire pour laMinéralogie，l‘Eau，les Glaces，et l’Activité（OMEGA）覆盖在东部地中海的超光谱图像数据表明，分子水广泛存在 侵蚀地带物质中，由机遇号探明：侵蚀地带与强烈火山坑地带的地带和赤铁矿平原 呈平行不整合接触关系，且在这些地体之上。在水镁矾（MgSO4· H2O）中的结晶水 的鉴定与暴露于赤铁矿平原以北的谷和平台中的物质有关。使用OMEGA数据检测 的侵蚀沉积物与机遇号检测的分层岩石之间在矿物学相似性意味着从火星车数据的 分析推断的古老水环境在可以延伸到区域尺度。
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W. M. Grundy et al. Science 2007;318:234-237
Published by AAAS
Fig. 3. Large-scale arcuate troughs on Europa.
R. E. Arvidson et al. Science 2005;307:1591-1594
Published by AAAS
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月球
月球，俗称月亮，古时又称太阴、玄兔， 是地球唯一的天然卫星，并且是太阳系 中第五大的卫星。月球的直径是地球的 四分之一，质量是地球的1/81，相对于 所环绕的行星，它是质量最大的卫星， 也是太阳系内密度第二高的卫星，仅次 于木卫一。 美国NASA的阿波罗计画是到目前为止， 唯一实现的载人登月任务。总共带回了 超过380公斤的月球岩石，其中有些被 用于研究月球的地质，以了解月球的起 源（通过相关的研究提出月球形成于45 亿年前的巨大撞击假说），月球内部结 构形成以及月球形成后的历史。
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