简述高光谱遥感及其进展与应用综述

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高光谱遥感卫星技术及其地质应用

高光谱遥感卫星技术及其地质应用

高光谱遥感卫星技术及其地质应用高光谱遥感卫星技术是一种先进的地球观测技术,具有光谱分辨率高、覆盖范围广、信息量大等特点,在地质领域具有广泛的应用前景。

本文将介绍高光谱遥感卫星技术的基本概念、原理、组成及其在地质领域的应用,并探讨未来的发展趋势。

高光谱遥感卫星技术是一种利用高光谱传感器获取地球表面信息的卫星遥感技术。

高光谱传感器可以捕捉到电磁波谱上从可见光到热红外波段的光谱信息,将地物目标的反射、透射、辐射等多维度信息进行采集和处理,从而识别地物类型、结构和变化。

高光谱遥感卫星技术的优势在于其具有高的光谱分辨率和空间分辨率,可以获取地物的精细光谱特征,为地质应用提供更为准确和全面的信息。

高光谱遥感卫星技术的组成包括数据采集、数据预处理、特征提取和分类应用等方面。

数据采集是利用高光谱传感器获取地球表面信息,生成包含大量光谱特征的数据立方体。

数据预处理是对原始数据进行校正、定标、融合等处理,提取出有效的光谱特征。

特征提取是对预处理后的数据进行统计分析,提取出与地物类型、结构和变化相关的光谱特征。

分类应用是根据提取的光谱特征,利用分类算法对地物进行分类和识别。

高光谱遥感卫星技术在地质领域具有广泛的应用,包括地质灾害监测、矿藏探测、生态环境监测等方面。

地质灾害监测方面,高光谱遥感卫星技术可以获取地质灾害(如滑坡、泥石流等)发生前后的光谱特征,为灾害预警和评估提供依据。

矿藏探测方面,高光谱遥感卫星技术可以通过探测岩石的光谱特征,识别出不同类型的矿藏和其分布规律。

生态环境监测方面,高光谱遥感卫星技术可以监测土地利用变化、生态保护区范围内的人类活动和自然生态的变化等。

为了更好地说明高光谱遥感卫星技术在地质应用中的效果和优势,我们选取了一个具体的应用案例进行分析和对比。

该案例是对某区域进行矿藏探测的应用。

我们利用高光谱遥感卫星技术获取了该区域的高光谱数据,并通过数据预处理提取出有效的光谱特征。

然后,我们根据提取的光谱特征,利用分类算法对该区域进行了矿藏类型的分类和识别。

高光谱遥感技术及发展

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。

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展随着农业技术的不断发展和先进技术的应用,高光谱遥感技术被广泛用于农业领域,特别是在农作物生长监测方面,取得了重要的进展和应用。

本文将介绍高光谱遥感在农作物生长监测方面的应用研究进展。

一、高光谱遥感技术高光谱遥感技术是一种利用大气透明光谱范围内的很多个光谱波段获取地物光谱信息的技术。

高光谱数据包含的光谱波段数量多,能够提供境内外大气和地物的各种光谱反射率。

通过对高光谱数据的处理和分析,可以获取地物的多方位信息,进而实现对地物的特征识别、变化检测、定量评估等目的。

1、农作物分类和识别高光谱数据具有高维度和高精度的特点,能够获取植被的多方位信息。

通过对高光谱数据的处理和分析,可以实现对农作物的分类和识别。

高光谱数据可以提供农作物的多种信息,例如,反射率、吸收率、透过率、辐射率等,在农作物的识别和分类中起到了不可忽视的作用。

2、农作物生长状态监测农作物生长状态监测是农业生产的重要任务。

高光谱遥感技术能够获取农作物在生长过程中的信息。

通过对高光谱数据的处理和分析,可以实现农作物生长状态监测。

例如,可以利用高光谱数据获得植被指数(如NDVI、EVI等)信息和农作物的生长情况、叶面积指数、生长季节、生长速率和生长期等信息,从而对农作物生长状态进行监测和分析。

3、农作物健康状况评估4、农作物产量估算高光谱遥感技术能够实现对农作物产量的估算。

通过对高光谱数据的处理和分析,可以获取农作物生长过程中的关键信息,例如,植被指数、地表温度、水分含量等,进而实现对农作物的产量估算。

三、结论高光谱遥感技术在农作物生长监测方面的应用,对于提高农业生产效率、保障粮食安全、促进农村发展等方面具有重要作用。

虽然该技术还有待进一步完善和提高,但是已经取得了重要的进展和应用,具有极高的应用价值和发展前景。

高光谱遥感技术在生物多样性保护中的应用研究进展

高光谱遥感技术在生物多样性保护中的应用研究进展

般来说 , 高空 问分辨率传感器获取 的影 像也 叫做优 良
的空问分辨率影像 , 分辨率通常小于 l O米 , 符合商业环境领 域研究对影片 0 5 0m 的范 围要求 ,如 I ONO ,Quc一 . ~1 K S i k
基金项 目:国家 (6 8 3计划) 目( 0 9 项 20 AA1 Z 2 ,20 AA1 10 —) 237 o8 2 3 54 ,国家科技支撑计 划项 目(0 2 AH3 B 1  ̄- 京市 自然科学 基金项 日 2 1B 4 0 ) lt [
量 实 例 总 结 与 回顾 遥 感 在 监 测 森 林 生 物 多样 性 方 面 的 应 用 , 作为今后生物多样性保护工作的借鉴 。
物多样性等领域得到 了广泛 的应用 和发展[ 。遥感技 术不 J 。
仅 可 以长 期 的对 局 域 和 全 球 进 行 观 测 ,而 且 相 对 传 统 手 工 调 查 的方 式 节 约 了 大 量 的 时 间 、人 力 、物 力 和 财 力 。T re un r
引 言
非 接 触 式 的遥 感 科 学 科 技 术 的 发 展 ,使 它 在 生 态 学 、生
展, 并重点提 出对生物多样性进行保 护的建议 。 工作重 点 本
讨论通过高空间分辨率传感 器 、 高光 谱传感 器 、 红外传感 热
器、 激光雷达传感器等 高新仪器 , 使用 图像分 类 、 被 指数 植 的求算 、 数据融合等方法对生物 多样 性保 护的研 究 , 举大 列
关键词 遥 感 ; 物 多 样 性 和 保 护 ;高光 谱 ; 用 生 应 文献标识码 : A D :1 . 94 ji n 10—5 3 2 1 )612 —5 OI 0 3 6 /.s .0 00 9 (0 20 —6 80 s

高光谱遥感技术的发展与应用现状

高光谱遥感技术的发展与应用现状

三、高光谱遥感技术的应用现状
然而,目前高光谱遥感技术还存在一些问题和挑战。首先,高光谱遥感技术 的数据采集和处理成本较高,限制了其广泛应用。其次,高光谱遥感技术的数据 处理算法和模型还不够完善,分类精度有待提高。此外,由于高光谱遥感技术使 用的光谱波段范
三、高光谱遥感技术的应用现状
围较窄,对于某些特定地物目标的识别精度有限。
一、高光谱遥感技术概述
一、高光谱遥感技术概述
高光谱遥感技术是一种利用电磁波谱中可见光、近红外、中红外和热红外波 段的光谱信息,进行地表特征识别的遥感技术。它能够揭示出地物的光谱特征, 反映地物的空间、形态、结构等信息,具有很高的空间分辨率和光谱分辨率。
一、高光谱遥感技术概述
高光谱遥感技术的应用,为地球表面的资源调查、环境监测、精准农业等提 供了强有力的技术支持。
四、未来展望
四、未来展望
针对现有问题和未来发展趋势,高光谱遥感技术的研究和应用将朝着以下几 个方向发展:
1、降低成本:通过研发成本更低的硬件设备和优化数据处理算法,降低高光 谱遥感技术的数据采集和处理成本,促进其广泛应用。
四、未来展望
2、提高精度:通过对数据处理算法和模型的深入研究和完善,提高高光谱遥 感技术的分类精度和识别精度。
三、高光谱遥感技术的应用现状
高光谱遥感技术可以用于土地资源调查、土地利用规划、土地资源保护等方 面的应用。例如,通过对不同土地类型的光谱特征进行分析,可以实现对土地类 型的精细分类和利用评估。
三、高光谱遥感技术的应用现状
在农作物监测方面,高光谱遥感技术可以用于农作物的生长状态监测、产量 预测、品质评估等方面的应用。例如,通过测量农作物的叶绿素含量和水分含量 等光谱特征,可以判断农作物的生长状况和预测产量。此外,高光谱遥感技术在 地质勘察、城市规划、军事侦察等领域也有广泛的应用。

高光谱遥感技术综述

高光谱遥感技术综述

四、高光谱遥感成像技术的发展趋势
伴随着成像光谱技术的逐渐成熟,高光谱影像分析研究的 不断深入,应用领域日益广泛,高光谱遥感技术发展呈现以下 趋势: 1、成像光谱仪的光谱探测能力将继续提高 2、成像光谱仪获取影像的空间分辨率逐步提高 3、正在由航空遥感为主转为航空和航天遥感相结合阶段,逐 步从遥感定性分析阶段发展到定量分析阶段
谢谢!
三、高光谱遥感成像技术发展现状
高光号 检测、计算机技术、信息处理技术于一体的综合性技术。技术成 果主要表现在成像光谱仪研制、高光谱影像分析两方面。 1、国外发展现状 国外的发展大致可以分为机载成像光谱仪和星载成像光谱仪。 随着美国的三代机载成像光谱仪的问世,现在更多的倾向于在航 空领域的发展。美国的JPL研制的中分辨率成像光谱仪搭载TERRA卫星的发射,成为第一颗在轨运行的星载成像光谱仪。2000 年发射的高光谱成像仪地面分辨率为30m,2002年美国海军测绘 观测卫星携带的成像光谱仪具有自适应性信号识别能力,能够满 足军民两用,2007年美国又向空军交付的基地的高光谱成像传感 器通过TacSat-3卫星送入太空。
2、国内发展现状 20世纪80年代,我国开始着手研制自己的高光谱成像系统。 相继成功研制出推扫式成像光谱仪(PHI)系列,实用型模块 化成像光谱仪(OMIS)系列等。中科院上海技术物理研究所研 制的中分辨率成像光谱仪于2002年搭载神舟三号发射升空,成 功获取航天高光谱影像,从可见光到近红外30个波段,空间分 辨率在500m。2007年10月发射的嫦娥一号携带干涉成像光谱仪 升空,用于月球的探测。2007-2010年,我国组建了环境和灾 害监测预报小卫星星座,携带超光谱成像仪,采用0.450.95um波段,平均光谱分辨率在5nm,地面分辨率在100m。

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展高光谱遥感是一种获取大量连续波段光谱信息的遥感技术,具有广泛的应用前景。

在农业方面,高光谱遥感可以用于监测农作物的生长情况和健康状况,为农业管理提供科学依据。

本文将对高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展进行综述。

农作物生长监测是农业管理的重要内容之一。

传统的农作物生长监测方法主要依靠人工野外观测和定期采集植物样本进行实验室分析,工作量大且费时费力。

而高光谱遥感技术可以在大范围内非接触性地获取农作物的光谱信息,使得农作物生长监测更为高效和精确。

高光谱遥感技术利用设备采集到的大量波段光谱数据,可以提取出丰富的植被信息。

通过对光谱数据的分析和处理,可以获取到农作物的生长状态、光合作用强度、叶绿素含量等指标,进而评估农作物的健康状况和适应性。

2. 农作物营养状态监测。

农作物的营养状态对其生长发育和产量形成有着重要的影响。

高光谱遥感技术可以通过分析植物的光谱数据,提取出植物的叶绿素含量、氮素含量等营养指标,从而评估农作物的营养状况和需肥情况。

通过及时监测和调整农作物的营养状况,可以提高农作物的产量和品质。

3. 农作物病虫害监测。

高光谱遥感技术可以通过分析植物的光谱数据,提取出植物的特征波段,从而识别和监测农作物的病虫害。

通过分析农作物的光谱特征,可以迅速检测到农作物受到的病虫害的严重程度和分布范围,提高农作物病虫害的监测效率,并给出相应的防治措施。

4. 农作物气候适应性评估。

不同农作物对气候条件有不同的适应性,高光谱遥感技术可以通过分析植物的光谱数据,提取出植物的光合作用强度、水分利用效率等指标,从而评估农作物对不同气候条件的适应性。

这对于制定适合不同气候条件下的农业管理措施具有重要意义。

高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展

高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展

高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展茅恒昌(北京师范大学资源与环境学院,北京 100875)摘 要:随着生活质量要求的逐渐提升,高光谱技术在现代农业的发展中起到重要的作用。

文章通过对高光谱技术在农业遥感中的应用现状进行分析,以此深入研究高光谱技术在农业遥感中应用。

通过农业作物产量品质、生长情况以及生长性状进行全面的发展。

通过对现阶段研究情况的总结和分析,推动高光谱技术在农业遥感中的应用,从根本上提升国家农业种植的综合能力。

关键词:高光谱技术;农业遥感;生长性状中图分类号:S127 文献标志码:A 文章编号:1672-3872(2017)22-0088-01——————————————作者简介: 茅恒昌(1983-),男,安徽阜阳人,硕士在读,研究方向:农业遥感。

1 高光谱技术在农业遥感中的发展方向现阶段,精细农业成为国家农业现代化发展的主要目标和方向,而高光谱遥感技术在农业监测方面展现出来的快速高效、精准无损的特点,让其成为农业遥感监测中的重要应用手段。

精细农业是一种结合信息、生物以及工程等多种高新技术为一体的现代化农业管理手段,通过科学系统的管理方法提高农业资源的利用效率,在保证环境无污染的情况下,提升农产品的产量和质量。

考虑到精细农业对数据和信息的需求,传统的分析方法无法满足现代化农业发展,因此将遥感技术、地理信息系统、全球定位系统都应用到农业监测中。

农业遥感属于这三种技术其中之一,根据监测的不同类型分为农作物的土壤成分遥感信息模型、作物灾害估计遥感分析模型等。

而高光谱技术作为遥感技术中的重要手段,在国家现代化精细农业的发展中得到了广泛的应用。

利用高光谱技术获取相比传统分析技术中更加完整准确的农业作物参数,为农业作物的管理和种植提供保障。

2 高光谱技术在农业遥感中的具体应用2.1 农业作物生长长势监测1)叶面积指数。

高光谱遥感技术因为不会对作物造成破坏的特点,因而被应用到监测作物的叶面积上,弥补传统获取农业作物叶面积指数的耗时过长等缺点,以最小的破坏,获取最精准的叶面积指数。

高光谱遥感数据分析在农作物识别中的应用研究

高光谱遥感数据分析在农作物识别中的应用研究

高光谱遥感数据分析在农作物识别中的应用研究引言:随着农业现代化的推进和科技的不断发展,高光谱遥感技术在农作物识别中的应用日益广泛。

高光谱遥感是一种通过检测物体在不同波长下的反射或辐射,获得其光谱特性,从而对物体进行识别和分析的技术。

本文将探讨高光谱遥感数据分析在农作物识别中的应用研究,并介绍其原理、方法和现状,以及未来的发展方向。

一、高光谱遥感数据分析的原理高光谱遥感数据分析是基于光谱特性差异的原理进行的。

光谱特性是指物体在不同波长下的反射、吸收和辐射等性质。

农作物在生长过程中会吸收和反射不同波长的光,形成独特的光谱特征。

通过高光谱遥感技术可以获取农田的大量光谱数据,进而分析和识别农作物的类型和状态。

二、高光谱遥感数据分析的方法1. 光谱特征提取:高光谱遥感数据可以采集每一个像素点的光谱信息,这些信息可以通过光谱特征提取方法进行分析。

常用的方法包括主成分分析(PCA)、线性光谱混合模型(LSMM)等。

通过这些方法可以提取出反映不同农作物光谱特征的指标,如NDVI指数、EVI指数等。

2. 农作物分类与识别:利用高光谱数据的光谱特征差异,可以建立分类和识别模型,实现对不同农作物的自动识别。

常见的分类方法包括支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、人工神经网络(ANN)等。

这些方法可以利用光谱特征和已知样本进行模型训练,从而实现对新样本的分类和识别。

3. 农作物生长监测:高光谱遥感数据不仅可以用于农作物的分类和识别,还可以用于农作物的生长监测。

通过分析不同时间点的高光谱数据,可以评估农作物的生长状态、生长速度、病虫害等情况,为农民提供科学的决策依据。

三、高光谱遥感数据分析在农作物识别中的应用现状高光谱遥感数据分析在农作物识别中已经取得了一些重要的研究成果。

例如,在水稻、小麦、玉米等主要农作物的识别和监测方面,高光谱遥感技术已经取得了很大的进展。

研究表明,高光谱数据的使用可以提高农作物分类和识别的准确度,同时可以提高对农作物生长状态的监测精度。

高光谱遥感技术在作物生长监测中的应用研究进展

高光谱遥感技术在作物生长监测中的应用研究进展

麦类作物学报2009,29(1):174-178Jo ur na l of T rit iceae Cr ops高光谱遥感技术在作物生长监测中的应用研究进展李映雪,谢晓金,徐德福(南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044)摘要:精准农业是现代化农业生产中实现低耗、高效、优质与安全的重要途径,高光谱遥感技术可以快速准确地获取农田作物生长状态的实时信息,为实施精准农业提供重要的技术支撑。

本文综述了以高光谱遥感技术监测作物长势(包括叶面积指数和生物量)、作物生物化学参数(包括植物的氮素营养、叶绿素含量、叶片碳氮比等)和籽粒品质(包括籽粒蛋白质含量、面筋含量、淀粉积累量等)的国内外研究进展,并提出了一些今后研究的设想,以期为未来精确农业快速发展提供参考。

关键词:作物;高光谱遥感;生长监测中图分类号:S24;S311文献标识码:A文章编号:1009-1041(2009)01-0174-05Application of Hyperspectral Remote Sensing Technologyin Monitoring Crop GrowthLI Ying-xue,XIE Xiao-jin,XU De-fu(College of Applied M eteorology,Nanjin g U nivers ity of Information T echnology,Nan jing,Jiangsu210044,China)Abstract:Precision farming is an im por tant appr oach to realizing low consumption,high yield,goo d qual-i ty and safety in m odern agricultural production.H yperspectral remo te sensing can rapidly and precisely de-termine the g row th status of cro p in the field,w hich offers im por tant technical suppo rt for im plementation of precision farming.On the basis of hyper spectral remo te sensing,m onitoring character of crop g row th, bio-chemical parameter s and grain quality of crop w ere summarized and som e ideas for further resear ch w ere discussed in this paper,w hich could supply an im por tant reference and guideline for quickly develop-m ent o f precision farm ing in the futur e.Key words:Crop;H yperspetral remo te sensing;Grow th;Monitoring精准农业是在现代信息技术、生物技术与工程技术等一系列高新技术最新成就的基础上发展起来的一种重要的现代农业生产形式,它是实现农业低耗、高效、优质与安全的重要途径,目前,已成为世界农业技术的研究重点,其中遥感技术是实施精准农业的重要工具之一。

高光谱遥感介绍:基础、数据与应用

高光谱遥感介绍:基础、数据与应用
多光谱Multispectral 高光谱Hyperspectral
高光谱遥感的本质及本质特征
物质运动规律,能量传递及信息记载 时空不确定性及对策 表达 多光谱与高光谱
本质及本质特征
• 一个表达式
D=F(P1,P2,…Pj;E1,E2,…,Ei)
遥感数据D,对象属性Pj,遥感响应过程及物质对象运动机理 F,环境因 素Ei: 在样的表达下,遥感数据技术的本质就是基于遥感原理性认识 F,利用获得D来反演P或E并进行应用,其中:
Change with location and time
Should be removed (Correction & Calibration)
Should to do temporal, geometry registration
应用及应用的理论基础
第1个用途—定性
λ
120 y = -0.2033x 2 + 10.164x 100 80 60 X
“高光谱遥感”的要素
• 传感器
高光谱传感器、成像原理与成像模式
两大类 多种分光方式 调制方式 关于传感器的分类 关于传感器的术语
“高光谱遥感”的要素
• 目标与环境 • 难点:时空不确定性 • 优点:
1
1
1
0.8
0.8
0.8 0.6 0.4
Cabbage
Reflectan ce
Lettuce
HS179.3B SMR-13.a SMR-13.b SMR-13.c SMR-13.d SMR-13.e
遥 感 信 息 :定 性 、定 量 的 对 象 属 性
Natural sea bottom Terrain effect liquid-solid surface

高光谱遥感综述

高光谱遥感综述

高光谱遥感综述高光谱遥感是一种对地面物质进行非接触式观测的技术。

其原理是利用可见光和近红外光线穿透大气层照射地面然后反射回来,以此获取地面物质的信息。

随着高光谱遥感技术的日益发展,它已成为地球科学、环境科学、农业和林业等领域的有力工具。

高光谱遥感技术的突出特点是获取高分辨率、高时空分辨率、高信噪比的数据。

这就使得高光谱遥感成为一种非常有效的方法,用于发掘和反演地面物质的影像和图像。

和其他遥感技术相比,高光谱遥感技术有更好的选择性和区分度,并且它对地面物质的某些特征具有很强的敏感度。

高光谱遥感技术的研究范围主要包括遥感数据的获取、处理和分析等方面。

其中,遥感数据的获取是高光谱遥感技术的基础,它可以通过卫星、飞机、地面站等各种方式进行。

无论采用哪种方式,高光谱遥感的数据获取都需要精确的定位系统,以获取准确的地理信息。

高光谱遥感技术的处理主要包括辐射校正、地物分类、光谱拟合等。

辐射校正的主要目的是修正由于数码相机和遥感仪器的光谱特性不一致而引起的误差。

地物分类则是将遥感图像中的像素根据特定的分类策略进行分类,以便进一步对地表覆盖信息进行分析和应用。

光谱拟合能够对地物的光谱特性进行模拟和预测,以便于对遥感图像的进一步分析和处理。

高光谱遥感技术的应用涉及到多个领域。

例如,在农业领域,高光谱遥感技术可以用于监测农作物的生长情况,识别病虫害的发生情况,帮助农民进行农业生产管理,减少农业生产的损失。

在林业领域,高光谱遥感技术可以用于监测森林植被的生长情况和病虫害的发生情况,提高森林资源的利用率和管理水平。

在环境科学领域,高光谱遥感技术可以用于监测河流、湖泊、湿地等水域环境的变化情况,帮助科学家了解自然生态系统的变化,为环境保护提供有力的数据支撑。

总之,高光谱遥感技术是一项在地球科学、环境科学、农业、林业等领域具有广泛应用前景的技术,它可以为我们提供丰富的地面物质信息,为人类社会的可持续发展做出贡献。

在将来,高光谱遥感技术的进一步发展将为我们提供更高精度、更可靠的数据和信息,支持更多的应用需求。

高光谱遥感原理与应用05

高光谱遥感原理与应用05

石料加工场
红色房顶
4.4 兵马俑、封土堆东侧马厩坑
3D 地 表
4.5 封土来源
Wuling Dam
Underground Drainage Ditch
封土 堆南 骊山 脚下 巨型 取土 凹陷
封土堆空间形态
南部骊山脚下两个 取土坑空间形态
5、结论
高光谱遥感作为一种综合性的遥感技术手段,用于考 古是有效的,相比其他遥感手段,能更好地反映文物遗存 的地表特征。 中国科学院上海技术物理研究所OMIS2的热红外波段 对提取文物遗存温度异常信息有良好的效果;OMIS2的短 波红外波段配合光谱资料,对获取地表土壤矿物组份信息, 识别与古墓葬有关的火烧土效果明显。
反射率(%)
50
(0 )2 R( ) RS ( RS R0 ) exp 2 2
40
λ
30
0
λ
S6
P
RS
20
S4 S1 S3
S5 P
S2
10
R0
0 600 650 700 750 800
波长(nm)
850
针对红边的3波段、6波段和9波段方案
最佳波段选择与高光谱遥感简化应用
农业及其它各领域广泛应用之时。
The End
陵区各类土壤光谱
3、遥感考古技术方法研究
3.1 高光谱遥感
• 数据获取:空中数据获取系统集成中国科学院上海
技术物理研究所 OMISⅡ成像光谱仪、德国 IMU/DGPS 高精度航空导航定位姿态测量系统;地面数据获取系统 包括美国FIELD PRO FR分光辐射光谱仪、SMS2土壤水 分 测 量 仪 、 ER-2008 红 外 测 温 仪 、 中 国 地 质 调 查 局 KCW-1浅层测温仪;形成空地同步观测系统。 2003年3月19~20日完成陵区60 km² 高光谱日、夜航飞 行,航高1200m,地面分辨率3.6m,日航64个波段、夜 航1个热红外波段,共7G数据量。

高光谱遥感在生态系统研究中的应用进展

高光谱遥感在生态系统研究中的应用进展

收稿日期:2008204202;修订日期:2008207217基金项目:中国科学院西部行动计划(KZCX22XB2208);国家重点基础研究发展计划项目(2006CB403208)。

作者简介:岳跃民(1982-),男,博士研究生,主要从事高光谱遥感应用、生态环境遥感研究。

E 2mail :hnyym829@ 。

高光谱遥感在生态系统研究中的应用进展岳跃民3,王克林1,张 兵2,陈正超2(1.中国科学院亚热带农业生态研究所,湖南长沙 410125;2.中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京 100080;3.中国科学院研究生院,北京 100049)摘要:遥感技术在生态系统调查与研究中具有广阔的应用潜力,但是传统的多光谱遥感主要侧重在面上的普查,很难对生态系统中各种复杂地物属性和生化参量进行精确反演。

高光谱遥感突破了光谱分辨率的限制,大大提高了人们获取多种生态系统模型输入参数的类型和精度。

在阐述高光谱遥感的原理和信息特点的基础上,系统评述了目前国内外高光谱遥感在生态系统过程与属性研究中的应用,并对未来高光谱遥感在生态学领域的研究方向做出展望。

关 键 词:高光谱遥感;生态系统过程;光谱特征中图分类号:TP 79 文献标志码:A 文章编号:100420323(2008)04204712081 引 言近年来,人类活动的干扰和气候变化对生态系统过程及其功能产生了很大影响,然而,由于空间信息获取困难,加上生态系统又具有复杂的特性,严重制约了这些生态环境问题的解决[1]。

传统地面调查方法由于耗时耗力,很难满足大尺度生态系统过程与属性研究的需要,迫切需要通过不同时空尺度信息的挖掘来分析人类活动及气候变化对生态系统演替过程中生物量、生物多样性、稳定性以及碳、氮、水养分循环等生态系统过程及其属性的影响。

卫星遥感观测是唯一实用的获取地球生态系统空间分布及其动态演替的概要信息的方法[2]。

常规多光谱卫星数据如SPO T HRV 、Landsat TM 、ETM +、NOAA A V HRR 等已经在生态学研究中得到了广泛应用[3]。

高光谱遥感的应用

高光谱遥感的应用
星载成像光谱仪美国的 Hyperion,德国的 EnMAP 和日本的 Hyper-X。
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

高光谱遥感技术国内外研究现状综述

高光谱遥感技术国内外研究现状综述

高光谱遥感技术国内外研究现状综述高光谱遥感技术的研究现状高光谱遥感是国际上20世纪80年代才开始发展起来的遥感技术,是代表遥感最新成就的新兴技术之一。

它的最大的特点就是图谱合一、波段数多、光谱窄且连续,所以图像中的每个像元都能产生一条完整而连续的光谱曲线。

在接下来的20多年中,高光谱以其惊人的速度席卷各个领域,并作出极大贡献。

33016 国外方面如,美国作为科研大国,从上世纪80年代起已经成功研制出三代高光谱成像仪,分别是:第一代成像光谱仪——机载成像光谱仪AIS;第二代成像光谱仪——AVIRIS,而这一代成像光谱仪也有了质的突破,可以成功测量全部太阳辐射光谱范围(400-2500nm);第三代成像光谱仪——傅里叶变化高光谱成像仪FTHSI。

例如还有,美国的中分辨率成像光谱仪(MODIS)、EO-1高光谱卫星;欧洲环境卫星(ENVISAT)上的MERIS,美国的Hyperion高光谱成像仪和高分辨率成像光谱仪HIRIS等,都为生态环境监测、全球环境和气候变化等全球辩护的综合性研究提供了很大的作用[1]。

XX年Heras D.B.等研究了高光谱图像基于人工神经网络的目标识别并行优化方法,采用了两种不同的并行优化方法,均具有较高的实时性[2]。

利用高光谱遥感在大气环境研究中的重要地位,Anne等利用航空成像光谱仪(AVIRIS)中心在1.03微米的波段与冰雪颗粒关系进行冰雪颗粒填图[3]。

论文网在国内,虽然起步较晚,但其发展也不容小觑。

例如:在我国第7个五年计划时期,成功研制出了红外与紫外(IR/UV)扫描仪,可用于海洋环境航空遥感监测;在第8个五年计划时期,又成功研制出模块化航空成像仪MAIS系统。

XX年,中科院上海技术物理所所研制的中分辨率成像光谱仪(CMODIS)也成功随“神州三号”飞船发射升空,这也是世界上继美国之后,第二个拥有航天载成像光谱仪的国家。

基于GPU的高光谱图像研究现状随着高光谱遥感技术的迅速发展,人们对于高光谱图像处理的要求也越来越高,为了实现对数据的快速精准的处理,开展了以GPU为基础的一系列研究。

高光谱遥感的应用

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。

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高光谱遥感及其进展与应用综述摘要:高光谱遥感是20世纪80年代兴起的新型对地观测技术。

文中归纳了高光谱遥感技术波段多、波段宽度窄,光谱分辨率高,数据量大、信息冗余,“图谱合一”等特点,具有近似连续的地物光谱信息、地表覆盖的识别能力极大提高、地形要素分类识别方法灵活多样、地形要素的定量或半定量分类识别成为可能等优势,简单介绍了高光谱遥感在国外及国内的发展情况。

在此基础上,概述了高光谱遥感在植被生态、大气科学、地质矿产、海洋、农业等领域的应用。

关键词:高光谱遥感;发展;应用高光谱遥感(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,是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,被称为遥感发展的里程碑。

世界各国对此类遥感的发展都十分重视,随着高光谱遥感技术的日趋成熟,其应用领域也日益广泛。

本文系统地阐述了高光谱遥感及其发展的概况,并简要介绍了高光谱遥感技术的主要应用。

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。

1.2 高光谱遥感的优势高光谱遥感的光谱分辨率的提高,使地物目标的属性信息探测能力有所增强。

因此,较之全色和多光谱遥感,高光谱遥感有以下显著优势:(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重建,能获取地物近似连续的光谱反射率曲线,与地面实测值相匹配,将实验室地物光谱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。

高光谱数据能够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,如贝叶斯判别、决策树、神经网络、支持向量机等,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。

[5]2 高光谱遥感的发展2.1 高光谱遥感在国外的发展自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。

[3]经过20世纪80年代的起步与90年代的发展,一系列高光谱成像系统在国际上研制成功并在航空平台上获得了广泛的应用。

至20世纪90年代后期,在高光谱遥感应用的一系列重要技术问题,如高光谱成像信息的定标和定量问题,成像光谱图像信息可视化及多维表达问题,图像——光谱变换和光谱信息提取、大数据量信息处理、光谱匹配和光谱识别、分类等问题得到基本解决之后,高光谱遥感一方面由实验研究阶段逐步转向实际应用阶段,而在技术发展方面则由以航空系统为主开始转向于航空和航天高光谱分辨率遥感系统相结合的阶段。

迄今为止,国际上已有许多套航空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。

2.2 高光谱遥感在国内的发展我国紧密跟踪国际高光谱遥感技术的发展,并结合国内不断增长的应用需求,于20世纪80年代中后期着手发展自己的高光谱成像系统。

主要的成像光谱仪有中科院上海技术物理研究所研制的推扫式成像光谱仪(PHI)系列、实用型模块化成像光谱仪(OMIS)系列、中科院长春光机所研制的高分辨率成像光谱仪(C2HR IS)和西安光机所研制的稳态大视场偏振干涉成像光谱仪(SLP IIS) 。

中科院上海技术物理研究所研制的中分辨率成像光谱仪(CMOD IS)于2002年随“神舟”三号发射升空,并成功获取航天高光谱影像,其获取影像从可见光到近红外共30波段,中红外到远红外的4波段,空间分辨率为500m。

2007年10月年发射的“嫦娥1号”卫星已携带中科院西安光机所研制的干涉成像光谱仪升空,用于获取月球表面二维多光谱序列图像及可分辨地元光谱图,通过与其他仪器配合使用对月球表面有用元素及物质类型的含量与分布进行分析,获得的数据用于编制各元素的月面分布图。

从2007年到2010年,我国将组建环境与灾害监测预报小卫星星座,将携带超光谱成像仪,采用0.45~0.95μm波段,平均光谱分辨率为5nm,地面分辨率为100m。

我国在积极研制具有自主知识产权的成像光谱仪的同时,在地物光谱数据技术、高光谱影像分析技术等方面的研究中也取得了部分的成果。

20世纪90年代初期,中科院安徽光机所、遥感所等单位对大量的典型地物进行了波谱采集,建立了我国第一个综合性“地物波谱特性数据库”。

1998年,中国国土资源航空物探与遥感中心建立了“典型岩石矿物波谱数据库”,其中包含了我国主要的典型岩石和矿物500余种。

2000年,中国科学院遥感所基于GIS和网络技术研制了典型地物波谱数据库及其管理系统,记录了10000多条地物波谱,并能动态生成相应的波谱曲线和遥感器模拟波段,实现了波谱数据库与“3S”技术的链接。

[5]3 高光谱遥感的应用领域通过阅读相关文献,高光谱遥感在以下领域有重要应用。

3.1 在植被和生态研究中的应用高光谱遥感能够提供图像每个像元高的光谱分辨率,使一些在常规宽波段遥感中不能探测到的物质,在高光谱遥感中能被探测。

高光谱遥感数据能够精确估算关键生态系统过程中的生物物理和生物化学参量,特别是在大尺度上冠层水分、植被干物质和土壤生化参量的精确反演,在生态学研究中有广阔的应用前景。

在生态系统方面,高光谱遥感还应用于生态环境梯度制图、光合作用色素含量提取、植被干物质信息提取、植被生物多样性监测、土壤属性反演、植被和土地覆盖精细制图、土地利用动态监测、矿物分布调查、水体富营养化检测、大气污染物监测、植被覆盖度和生物量调查、地质灾害评估等等。

植被高光谱遥感数据,按获取方式的不同,采用相应的高光谱遥感信息处理技术处理后可用于植被参数估算与分析,植被长势监测及估产等领域。

另外,高光谱的出现使植物化学成分的遥感估测成为可能。

3.2 在大气科学研究中的应用高光谱遥感具有非常高的光谱分辨率,它不仅可以探测到常规遥感更精细的地物信息,而且能探侧到更精细的大气吸收特征。

大气的分子和粒子成份在反射光谱波段反映强烈,能够被高光谱仪器监测。

高光谱遥感技术在大气研究中的突出应用是云盖制图、云顶高度与云层状态参数估算、大气水汽含量与分布估算、气溶胶含量估计以及大气光学特性评价等。

利用高光谱数据,在准确探测大气成分的基础上,能提高天气预报、灾害预警等的准确性与可靠性。

3.3 在地质矿产中的应用区域地质制图和矿产勘探是高光谱技术主要的应用领域之一,也是高光谱遥感应用中最成功的一个领域。

80年代以来,高光谱遥感被广泛地应用于地质、矿产资源及相关环境的调查中。

最近15 年来的研究表明,高光谱遥感可为地质应用的发展做出重大贡献,尤其是在矿物识别与填图、岩性填图、矿产资源勘探、矿业环境监测、矿山生态恢复和评价等方面。

高光谱遥感能成功地应用于地质领域的主要原因是高光谱遥感有许多不同于宽波段遥感的性质,各种矿物和岩石在电磁波谱上显示的诊断性光谱特征可以帮助人们识别不同矿物成分,高光谱数据能反映出这类诊断性光谱特征。

随着高光谱遥感地质应用的不断扩展和日益深入,高光谱遥感技术和方法也在不断改进。

近年来在基于高光谱数据的矿物精细识别、高光谱影像地质环境信息反演、基于高光谱遥感的行星地质探测等方面取得了突出的进展。

高光谱遥感在地质成因环境探测、蚀变矿物与矿化带的探测、成矿预测、岩性的识别与分类、油气资源及灾害探测、高光谱植被重金属污染探测等方面也有应用。

3.4 在海洋研究中的应用随着科学技术的发展,高光谱遥感已成为当前海洋遥感前沿领域。

由于中分辨率成像光谱仪具有光谱覆盖范围广、分辨率高和波段多等许多优点,因此已成为海洋水色、水温的有效探测工具。

它不仅可用于海水中叶绿素浓度、悬浮泥沙含量、某些污染物和表层水温探测,也可用于海冰、海岸带等的探测。

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