高光谱遥感技术在林业研究中的应用现状与展望

高光谱遥感技术在林业研究中的应用现状与展望

高光谱遥感技术（Hyperspectral Remote Sensing）已经成为当前遥感领域的前沿技术，高分辨率遥感是指在电磁波谱的可见光、近红外光和热红外波段范围内，获取大量非常窄的光谱连续影像数据的技术，其基础是测谱学。

经过从20世纪80年代的兴起与90年代至现在的发展，一系列高光谱成像技术已在国际上研制成功并在航空平台上获得广泛应用，在实验、研究以及信息商业化方面发挥着重要作用。

高光谱遥感具有不同于传统遥感的特点，主要表现在以下几个方面：

(1)波段多，能够为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段；

(2)光谱宽度窄，其波段宽度一般小于10nm；

(3)波段连续，某些传感器可以提供太阳光谱350~2500nm范围内几乎连续的地物光谱；

(4)数据量大，随波段数增加，数据量呈指数倍增加；

(5)信息冗余，由于相邻波段高度相关，冗余信息也较多。

监于以上特征，高光谱遥感在林业定量监测及分析方面具有很大的潜力。在林业遥感应用上，高光谱遥感数据凭借大量的光谱信息在森林树种分类、森林病虫害监测与评估、火灾监测、森林资源变化信息提取等方面得到了广泛地应用，为森林经营与管理提供了一种实时

而科学的新技术手段，目前主要用于以下几个方面：

（1）森林树种高光谱的分类与识别

根据植被光谱的特征，我们可以通过分析植被的反射光谱，对森林树种进行分类与识别。但是由于高光谱存在信息量大、数据冗余的问题，如何既高效地利用高光谱数据信息又能较快地处理高光谱数据，是高光谱遥感的研究热点及未来发展方向。其中，光谱特征的选择和提取的研究是一个重要方向。鉴于此，近20年来，学者们以传统算法为基础开发了许多用于高光谱遥感的识别算法，主要有基于光谱特征、基于光谱匹配和基于统计分析方法等。

（2）森林树种主要生化参数模型估算

森林树种的主要生化参数包括色素含量、含水量、可溶性糖和可溶性酶含量等方面，而植物的光谱特征主要受色素含量以及含水量的影响。目前，应用最为广泛的研究领域为：光谱曲线的模型与色素含量及含水量的估算。

（3）森林监测与高光谱遥感技术

目前，高光谱遥感技术已在森林病虫害监测以及火灾监测等方面得到广泛应用。高光谱遥感属于无损伤测试技术，植物生长发育阶段、健康状况（是否病虫害等）都影响着植物高光谱效应，因此我们可以利用高光谱遥感技术监测植物病虫害的发生及发展状况。此外，我们还可以通过高光谱遥感对森林进行周期性的大范围监测，可以为森林

火灾监测预警提供依据。

高光谱遥感影像数据包含大量数据信息，但是现阶段我们在处理分析数据方面仍存在一定的局限性，例如：如何更加准确地进行纠正和提取信息，需要完善已有的算法并发展新的算法，使其形成一套标准化的处理算法软件，以提高高光谱数据处理及分析效率，便于在各研究领域得到更广泛的应用；在应用方面，应向定量化、模型化、精细化等方向发展，提高高光谱遥感影像的精确度，使其在林业研究方面得到更广泛的应用，例如：在树种鉴别上以达到可以鉴别不同阔叶林树种等方面的目的。总之，高光谱遥感影像技术作为一门新兴的技术学科，仍存在很大的发展空间，具有广阔的市场和应用前景。