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高光譜遙感技術范文1
【Abstract】 Hyperspectral remote sensing technology， being one of the most important breakthroughs acquired in the field of earth observation by human in the recent 20 years， is an advancing technology of remote sensing in the next decades. It has the special qualities of high spectral resolution ，plentiful data etc.， so it can be extensively applied in environment protection， deposit exploration， vegetation monitoring and so on. The application of hyperspectral remote sensing in monitoring physiological parameters of vegetation mainly has the following aspects：nitrogen content in plants， chlorophyll content， ；water content.
【P鍵詞】高光譜遙感；植物生理參數；氮素含量；葉綠素含量；水含量
【Keywords】 hyperspectral remote sensing； plant physiological parameters； nitrogen content in plants； chlorophyll content；water content
【中圖分類號】P23 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2017）05-0182-03
1 引言
獲取植物生理參數的傳統方法是將植物帶回到實驗室進行化學和生物分析，這個過程需要花費巨大的人力物力成本，因此，我們探索是否可以應用新的技術來結合具體微生物復墾技術特點，以簡化這些煩瑣而且花費成本巨大的實驗。利用高光譜掃描葉片來進行反演植物內部生理生化參數（氮磷鉀等）含量，能夠獲得地物連續平滑的光譜曲線，并且可以捕捉到非常敏感微小的差異。
隨著高光譜遙感技術的快速發展及其數據處理與分析方法的不斷進步，與傳統的生理生化實驗相比，利用高光譜遙感數據反演植物生理生化參數在現實中會得到為更廣泛的應用，高光譜遙感目前也正在成為觀測植物長勢和診斷植物病蟲害的重要方法。
葉片中的氮素、葉綠素、水等含量與葉片反射率有著密切聯系?？梢杂脭祵W方法進行葉片生化組分含量的預測研究。隨著高光譜遙感技術的發展，高光譜數據在作物生理參數診斷中所起的作用越來越受到人們的重視。
2 高光譜遙感技術在作物生化參數診斷中的應用
高光譜分辨率遙感技術的發展是20世紀末最后20年中人類在對地觀測方面所取得的重大技術突破之一，也是當前及今后幾十年內的遙感前沿技術。國際遙感界將光譜分辨率達納米（nm）數量級范圍內的遙感技術稱為高光譜（HypersPectral）遙感。其光譜分辨率高，并具有波段多、信息量豐富的特點。常規的作物生化參數的獲取方法是將樣本從大田運輸到實驗室進行測定，這種方法費時、費力，且具有破壞性。近年來，隨著高光譜技術的發展，由于其具有簡便、快速、大面積、非破壞性等特點，在作物參數反演中發揮著重要且獨特的作用，便攜式高光譜儀通過測定作物的反射率、吸收率和透射率來對生化參數進行測定，可反演的參數主要有葉綠素含量、全氮含量、水含量等[4]。
3 監測生理參數的應用
3.1 氮素測定
氮素是植物內許多重要有機化合物的組成成分，是植物細胞原生質中的基本物質。蛋白質、葉綠素和核酸的合成都離不開氮元素[5]，例如蛋白質的多少直接影響植物的生長發育，酶就是蛋白質的一種，缺少酶這種催化劑，植物生長必然要受到影響。
氮肥是植被施肥中最不可或缺也是最普遍的肥料，而由于缺乏能夠準確、快速、方便、經濟診斷植物氮素營養水平的方法，如果施肥過量則會導致成本增加，污染環境；施肥過少則會導致植物缺乏養料，生長發育不正常，從而導致收成受損[6]。
從以上可以看出，研究精確、高效、實時地監測植物氮素含量的方法對于植物的生長狀況監測具有至關重要的意義。基于此，很多學者提出不同條件下采用高光譜分析技術，提取植物氮素信息的方法。
目前作物氮素含量高遙感反演常采用的方法是基于高光譜敏感波段反射率或光譜植被指數的經驗統計關系法[7]?？拙S平[8]等利用ASD地物光譜儀，獲取大豆葉片整個生理周期的高光譜數據，應用一階微分光譜，衍生出基于光譜面積變量（A678-697）為自變量的冪函數模型，并以此為對照處理的大豆全氮最佳反演模型，該模型決定系數R2為0.81，EMSE和RE分別為0.33和7.59%。同時也衍生出基于光譜特征參數（A1605-1608-A1685-1709）為自變量，葉片全氮為因變量，決定系數R2為0.63，均方差（RMSE）分別為0.23和4.95%的模型。Feng等[8]發現將原始光譜進行一階微分處理計算出紅邊區域的雙峰面積可增加其與冬小麥葉片全氮含量的相關性，Li等[9]使用前人研究提出的可見光波段光譜指數，基于偏最小二乘回歸方法對冬小麥葉片氮素含量進行了估測。Fava等[10]使用ASD地物光譜儀對地中海地區草地的光譜進行采集，發現近紅外波段775-820 nm和紅邊位置附近波段740-770 nm的比值植被指數與草地的氮素濃度有較好的相關性。陳書琳 [11]等在不同接菌處理條件下，對大豆葉片全氮含量做了相關性分析，并采用地物光譜儀，獲取大豆成熟發育時期的高光譜數據，利用原始光譜，衍生出基于光譜位置的分析方法，以688nm和503nm處反射率的差值作為自變量，葉片全氮（TN）含量為因變量，分析結果表明：全氮含量與TN含量呈顯著的正相關（R=0.8723**，n=39）， 其模型決定系數R2為0.559，EMSE為0.669。
由此可見，利用高光譜的反射特征以及衍生出的特征參數可以實時、動態、高效地監測植物的氮素含量。
3.2 葉綠素測定
葉綠素可吸收光能，在植物進行光合作用的過程中必不可少，同時也是光合作用能力、植物生長發育階段的指數器[12-13]。目前國內外研究人員針對高光譜遙感診斷葉綠素含量開展了大量研究。
房賢一[14]以蒙陰縣果園的蘋果樹為試驗材料，連續 2 年測定了蘋果冠層光譜反射率和冠層葉綠素含量，分析了冠層葉綠素含量與光譜反射率之間的相關關系，并計算了 400～1000nm 任意兩波段組合而成的 RVI、DVI、NDVI 和 RDVI，分析了它們與冠層葉綠素含量的關系，以逐步回歸分析做比較，建立了蘋果冠層葉綠素含量監測模型。建立蘋果冠層葉綠素含量及冠層光譜特征參量間的定量關系模型，以促進高光譜技術在蘋果樹精準施肥以及快速、無損長勢監測中的應用發展，結果表明我們采用多元逐步回歸方法建立起來的模型的蘋果冠層葉綠素含量監測效果較好。Moran等[15]研究表明葉綠素含量與波段700 nm附近的光譜反射率有很好的相關性，潘蓓[16]等利用ASD Fieldspec3 光譜儀，測定春梢停止生長期蘋果冠層高光譜反射特性，對原始光譜進行一階微分處理，與蘋果葉綠素含量進行相關性分析以尋找與葉綠素含量相關性強的敏感波段，通過分析敏感區域400～1350nm范圍內所有兩波段組合的植被指數，選擇最佳植被指數并建立蘋果冠層葉綠素含量估測模型。結果表明：①蘋果冠層葉綠素含量的敏感波段區域為400～1350nm。②利用篩選得到的植被指數CCI（D794/D763）構建的估測模型能較好地估測蘋果冠層葉綠素含量。③以CCI（D794/D763）指數為自變量的估測模型CCC=6.409+1.89R3+1.587R2-7.779R的預測效果最佳。因此，利用高光譜遙感技術能夠快速、精確地對蘋果冠層葉綠素含量進行定量化反演，為監測蘋果生長特性提供理論依據。
另外孫江濤[17]等探究利用高光譜遙感技術來監測不同施磷水平下接種菌根對植物生長的影響規律，通過高光譜掃描實驗以及室內樣品化驗，獲得4個不同施磷水平狀況下玉米的高光譜反射率、葉片的葉綠素含量、植株生物量等數據。對高光V數據進行導數光譜計算和連續統去除處理，得到以不同玉米葉綠素含量差異的光譜特征參數為自變量，以葉綠素含量為因變量的線性或非線性回歸模型，接菌處理玉米葉綠素含量所有的反演模型中，以REP為變量構建的線性模型具有較高的擬合精度和反演效果，檢驗決定系數R2為0.753，對照處理的玉米葉綠素含量的所有反演模型中，以RG為變量構建的指數模型的擬合度最高達0.927，檢驗決定系數為0.834.吉海彥[18]等使用ASD便攜式光譜儀和LI-COR 1800型積分球，在350-1 650nm的光譜范圍內，測量冬小麥葉片在不同生長期的反射光譜，用偏最小二乘方法建立了冬小麥葉片葉綠素含量與反射光譜的定量分析模型。在400～750nm的光譜范圍，建立了葉綠素含量與反射光譜的模型，結果顯示葉綠素的預測值與真實值的相關系數為01898，相對標準偏差為1316%。在光譜范圍為1400～1600nm的農業生產中，這些結果是非常令人滿意的。
3.3 水含量
葉片含水量是反映作物生理特性的一個重要參數，含水量的變化會影響作物對氮的利用以及葉片碳交換速率，從而影響碳循環和能量收支，以及作物產量。因此，選擇適宜的
含水量反演指標評估旱情的發生、發展和變化情況，對進行相應的抗旱準備和采取及時的抗旱措施具有重要的指導作用。
Inoue等[19]研究發現大氣對近紅外水分吸收波段影響較大，因此不適合在高空遙感中用于評估植被的水分情況；在野外光譜采集中要充分考慮大氣中水汽的影響，選擇晴朗、能見度高且大氣比較干燥的天氣，以減少水汽對波段1450 nm處水分吸收峰的影響。Pietro等[20]提出全球植被營養指數GVMI，使得相對含水量的反演從局部擴展到了整體；另外王紀華[21]等應用地物光譜儀探討了小麥葉片含水量對近紅外（NIR）波段光譜吸收特征參量的影響，結果表明： 1165～1185nm間的光譜反射率與小麥葉片的含水量呈顯著負相關，而且該波段在大氣窗口之內，受大氣層水的干擾較小，可作為航空或衛星遙感探測指標應用。由此根據大量觀測數據建立了葉片含水量與吸收深度及吸收面積間的線性相關關系和回歸方程式，從而提出一種利用光譜反射率診斷小麥葉片水分狀況的遙感方法。
4 結語
高光譜遙感憑借其充分利用地物光譜特征的特點為農作物研究提供了新的平臺[22]，與傳統的多光譜遙感或寬波段遙感相比，高光譜遙感不僅能比較真實全面地反映各類植被的光譜特征及其差異，還能實現對某些植被生化參數的定量測定。因此，可以運用高光譜遙感技術進行低耗、高效、實時、無損地植被生理參數監測，從而實現對植物生長狀況的監測和評估。
應用高光譜遙感技術可以監測植物的氮含量、葉綠素含量、水含量，清晰地了解植物的生理參數，為判斷植物的生長狀況提供參考，并為農業生產進行定量施肥提供依據。
【參考文獻】
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高光譜遙感技術范文2
關鍵詞：遙感地址勘查技術；具體應用；研究
中圖分類號： P627 文獻標識碼： A 文章編號： 1673-1069（2016）31-152-2
1 遙感地質及勘查技術概述
遙感技術所取得的地面圖像和數據及相應的數據和信息處理技術在地質學的應用 。又稱地質遙感。遙感地質一般包括4個方面的研究內容：①各種地質體和地質現象的電磁波譜特征。②地質體和地質現象在遙感圖像上的判別特征。③地質遙感圖像的光學及電子光學處理和圖像及有關數據的數字處理和分析。④遙感技術在地質制圖、地質礦產資源勘查及環境、工程、災害地質調查研究中的應用。
1.1 遙感地質勘查技術的概念
利用飛機與衛星等遙感器對檢測地標的地質數據進行電磁、光譜的掃描與識別的技術稱之為遙感地質勘查技術，其在地質勘探工作中的應用有助于對檢測地標的地質特性進行深入分析，進而可通過摸清地質信息與地質特征為地質勘探提供更為科學可靠的理論與數據。較之傳統地質勘查技術，遙感地質勘查技術具有多層次、綜合性與宏觀性的特點，因而地質勘查檢測結果的精準性可得到大大提升。近些年，遙感地質勘查技術憑借技術先進、檢測結果準確等優勢在現代地質勘查工作中發揮了越來越重要的作用。
1.2 遙感地質勘查技術的特點
1.2.1 科學性
遙感技術在地質勘查工作中的應用為其數據采集環節提供了大量更具科學性的理論依據。以遙感地質勘查技術在我國的應用為例，使用衛星、飛機等高端遙感器可科學計算、檢測出待檢測地標的具體地質狀況，有效結合電磁技術、光譜技術同現代化計算機技術以及現代化航拍器械可使地質掃描工作更具科學性，進而可為我國地質勘查與地質研究工作提供更為科學、準確的勘察數據與地質資料。
1.2.2 精確性
不斷增大的礦產需求量使得我國地質勘查工作逐漸細化，這對地質勘查技術也提出了越來越高的精細化要求。遙感地質勘查技術可通過電磁技術與光譜技術的應用掃描并分析地質狀況，現代地質勘查工作的精細化需求可得到滿足。遙感地質勘查技術的應用實例顯示，其可對地質狀況進行全方位的檢測與計算，這對現代地質勘查工作精確性以及礦產開采效率的提高均十分有利。
2 遙感地質勘查技術的應用
2.1 獲取地質構造信息
在應用遙感技術找礦的過程中，我們可通過空間信息觀察到相關地質標志，而提取空間信息的過程中則需應用到遙感技術所呈現出的與檢測區域成礦相關的線性圖像，從推覆體以及斷裂等相似類型中提取出有用信息是這一過程中需注意的部分。遙感地質勘查技術還可應用于獲取酸性巖體、火山盆地等地質的信息。由于影響遙感技術成像的因素較多，因而其在地質勘查工作中極有可能會發生地質圖像模糊的情況，這將直接導致地質線性形跡和地質紋理信息無法清楚顯示出來，地質勘測工作隨之面臨困難。針對這一問題，目前主要采用人機交互、目視解譯等方式來突出顯示地質構造圖像中的關鍵信息。
2.2 通過獲取植被光譜來確定礦產位置
礦區感測區中的金屬或礦物較易因地下水文因素和地下微生物作用的影響而改變底層結構，隨之將會對土壤層中的成分造成礦物元素增加等影響，土壤成分受到的影響將直接體現在地表的職務上。土壤層中成分的變化將會改變地表植物對金屬元素的劇集程度和吸收程度，繼而將會使得植物內含水量及葉綠素也發生改變，后種變化將通過植物的反射光譜特征顯示體現出來，遙感技術正是利用了這一系列的變化將檢測區域地表植物的反射光譜特征顯示出來，并通過分析植物異常光譜信息來確定該區域是否存在礦產。不同種類的植物，甚至是同種植物的不同器官在金屬含量方面將會呈現不同的特點，因而需大量收集檢測礦區的植被樣品，并在分析植被光譜信息的基礎上統計出具有良好金屬吸收能力和聚集能力的植被。植物反射光譜的色調是應用光譜特征增強技術處理遙感圖像的主要依據。分離提取出異常色調后，遙感技術可直觀展現出這些異常色調，分析出植被對金屬的吸收能力和聚集能力后則可為確定礦產位置提供一定的依據。
2.3 利用巖礦光譜技術進行識別
作為遙感地質勘查技術的理論基礎，巖礦光譜技術適用于多光譜技術與高光譜技術，其主要是通過提取多光譜蝕變信息實現巖性識別與高光譜礦物識別的目的。多光譜技術較低的光譜分辨率使得巖礦的光譜特征表現力較弱，因此巖礦光譜技術在分析巖礦反射率差異時主要以圖像線性信息與圖像灰度特征為基礎。較之多光譜技術，高光譜技術則既可獲取到連續光譜信息，也可對地質類型加以直觀地識別。綜合使用多光譜技術與高光譜技術可對巖礦類型、與成礦作用有直接關系的礦物蝕變信息加以有效地識別，并可對蝕變強度進行定量，進而可為地質勘探工作提供強有力的技術支持。
3 加強遙感地質勘查技術應用的措施
前文筆者簡要分析了遙感地質勘查技術的概念與特點，并探討了其在地質勘探工作中的具體應用。由于我國在應用遙感地質勘查技術過程中仍存在不少問題，因而我們在實際應用過程中還需采取合理的措施來保證其應用效果。
3.1 加強對遙感技術理論研究
理論是實踐的基礎，遙感地質勘查技術的實際應用離不開有效的理論研究。因此我們首先需深入研究并分析大量與遙感技術相關的理論文獻，為遙感技術的應用打下堅實的理論基礎。除此以外，我們還需依據勘測區域的特點進行理論創新，不斷豐富地質勘查技術應用的理論成果。
3.2 加強技術支持
技術支持在遙感地質勘查技術應用中處于十分關鍵的地位，因此我們首先需保持所應用的相關遙感設備的技術先進性，保證硬件基礎；其次需加大引進與培養先進遙感技術人才的力度，以為遙感技術應用的準確性、合理性和科學性提供人才保證。
3.3 完善相關制度
遙感地質勘查技術的有效應用離不開相關制度的指導與規范，因此我們需積極完善諸如技術崗位責任制度的一系列制度，及時發現遙感地質勘查技術在應用過程中出現的問題，以促進我國遙感地質勘查技術的可持續發展。
4 結束語
綜上所述，迅猛發展的國民經濟使得國家對礦產資源的需求量越來越大，這對地質勘查技術的效率與精確度提出了越來越高的要求。對此，本文簡單介紹了遙感地質勘查技術及其在地質勘探工作中的應用，并提出了加強其應用的具體措施，以期為相關人士提供理論參考。
參 考 文 獻
[1] 王潤生，熊盛青，聶洪峰，等.遙感地質勘查技術與應用研究[J].地質學報，2011，11：1699-1743.
[2] 易飛.遙感地質勘查技術探究與分析[J].住宅與房地產，2016，18：265.
[3] 羅慶霞，蘇吉祥.遙感地質勘查技術在礦山中的應用[J].世界有色金屬，2016，10：203+205.
高光譜遙感技術范文3
【關鍵詞】遙感技術；3S；結合發展前景
【中圖分類號】TP 【文獻標識碼】A
【文章編號】1007-4309（2013）07-0060-2
一、遙感技術的找礦應用
1.地質構造信息的提取
內生礦產在空間上常產于各類地質構造的邊緣部位及變異部位，重要的礦產主要分布于板塊構造不同塊體的結合部或者近邊界地帶，在時間上一般與地質構造事件相伴而生，礦床多成帶分布，成礦帶的規模和地質構造變異大致相同。
遙感找礦的地質標志主要反映在空間信息上。從與區域成礦相關的線狀影像中提取信息往往要包括斷裂、節理、推覆體等類型，從中酸性巖體、火山盆地、火山機構及深亨巖漿、熱液活動相關的環狀影像提取信息泡括與火山有關的盆地、構造，從礦源層、賦礦巖層相關的帶狀影像提取信啟、住要表現為巖層信息，從與控礦斷裂交切形成的塊狀影像及與感礦有關的色異常中提取信息位口與蝕變、接觸帶有關的色環、色帶、色塊等）。當斷裂是主要控礦構造時，對斷裂構造遙感信息進行重點提取會取得一定的成效。
遙感系統在成像過程中可能產生“模糊作用”，常使用戶感興趣的線性形跡、紋理等信息顯示得不清晰、不易識別。人們通過目視解譯和人機交互式方法，對遙感影像進行處理，如邊緣增強、灰度拉伸、方向濾波、比值分析、卷積運算等，可以將這些構造信息明顯地突現出來。除此之外，遙感還可通過地表巖性、構造、地貌、水系分布、植被分布等特征來提取隱伏的構造信息，如褶皺、斷裂等。提取線性信息的主要技術是邊緣增強。
2.植被波譜特征的找礦意義
在微生物以及地下水的參與下，礦區的某些金屬元素或礦物引起上方地層的結構變化，進而使土壤層的成分產生變化，地表的植物對金屬具有不同程度的吸收和聚集作用，影響植葉體內葉綠素、含水量等的變化，導致植被的反射光譜特征有不同程度的差異。礦區的生
物地球化學特征為在植被地區的遙感找礦提供了可能，可以通過提取遙感資料中由生物地球化學效應引起的植被光譜異常信息來指導植被密集覆蓋區的礦產勘查，較為成功的是某金礦的遙感找礦東南地區金礦遙感信息提取。
不同植被以及同種植被的不同器官問金屬含量的變化很大，因此需要在己知礦區采集不同植被樣品進行光譜特征測試，統計對金屬最具吸收聚集作用的植被，把這種植被作為礦產勘探的特征植被，其他的植被作為輔助植被。遙感圖像處理通常采用一些特殊的光譜特征增強處理技術，采用主成分分析、穗帽變換、監督分類非監督分類等方法。植被的反射光譜異常信息在遙感圖像上呈現特殊的異常色調，通過圖像處理，這些微弱的異?？梢杂行У乇环蛛x和提取出來，在遙感圖像上可用直觀的色調表現出來，以這種色調的異同為依據來推測未知的找礦靶區。植被內某種金屬成分的含量微小，因此金屬含量變化的檢測受到譜測試技術靈敏度的限制，當金屬含量變化微弱時，現有的技術條件難以檢測出，檢測下限的定量化還需進一步試驗。理論上講，高光譜提取植被波譜的性能要優于多光譜很多倍，例如對某一農業區進行管理，根據每一塊地的波譜空間信息可以做出灌溉、施肥、噴灑農藥等決策，當某農作物十枯時，多光譜只能知道農作物受到損害，而高光譜可以推斷出造成損害的原因，是因為土地干旱還是遭受病蟲害。因此利用高光譜數據更有希望提取出對找礦有指示意義的植被波譜特征。
3.礦床改造信息標志
礦床形成以后，由于所在環境、空間位置的變化會引起礦床某些性狀的改變。利用不同時相遙感圖像的宏觀對比，可以研究礦床的侵蝕改造作用；結合礦床成礦深度的研究，可以對類礦床的產出部位進行判斷。通過研究區域夷平而與礦床位置的關系，可以找尋不同礦床在不同夷平而的產出關系及分布規律，建立夷平而的找礦標志。另外，遙感圖像還可進行巖性類型的區分應用于地質填圖，是區域地質填圖的理想技術之一，有利于在區域范圍內迅速圈定找礦靶區。
二、遙感找礦的發展前景
1.高光譜數據及微波遙感的應用
高光譜是集探測器技術、精密光學機械、微弱信號檢測、計算機技術、信息處理技術于一體的綜合性技術。它利用成像光譜儀以納米級的光譜分辨率，成像的同時記錄下成百條的光譜通道數據，從每個像元上均可以提取一條連續的光譜曲線，實現了地物空間信息、輻射信息、光譜信息的同步獲取，因而具有巨大的應用價值和廣闊的發展前景。成像光譜儀獲得的數據具有波段多，光譜分辨率高、波段相關度高、數據冗余大、空間分辨率高等特點。高光譜圖像的光譜信息層次豐富，不同的波段具有不同的信息變化量，通過建立巖石光譜的信息模型，可反演某些指示礦物的豐度。充分利用高光譜的窄波段、高光譜分辨率的優勢，結合遙感專題圖件以及利用豐富的紋理信息，加強高光譜數據的處理應用能力。微波遙感的成像原理不同于光學遙感，是利用紅外光束投射到物體表而，由天線接收端接收目標返回的微弱同波并產生可監測的電壓信號，由此可以判定物體表而的物理結構等特征。微波遙感具有全天時、全天候、穿透性強、波段范圍大等特點，因此對提取構造信息有一定的優越性，同時也可以區分物理結構不同的地表物體，因為穿透性強，對覆蓋地區的信息提取也有效。微波遙感技術因其自身的特點而具有很大的應用潛力，但微波遙感在天線、極化方式、斑噪消除、幾何校止及輻射校止等關鍵技術都有待于深入研究，否則勢必影響微波遙感的發展。
2.數據的融合
隨養遙感技術的微波、多光譜、高光譜等大量功能各異的傳感器不斷問世，它們以不同的空間尺度、時間周期、光譜范圍等多方面反映地物目標的各種特性，構成同一地區的多源數據，相對于單源數據而高，多源數據既存在互補性，又存在冗余性。任何單源信息只能反映地物目標的某一方面或幾個方面的特征，為了更準確地識別目標，必須從多源數據中提取比單源數據更豐富、有用的信息。多源數據的綜合分析、互相補充促使數據融合技術的不斷發展。通過數據融合，一方面可以去除無用信息，減少數據處理量，另一方面將有用的信息集中起來，便于各種信息特征的優勢互補。
蝕變礦物特征光譜曲線的吸收谷位于多光譜數據的波段位置，因此可以識別蝕變礦物，但是波段較寬，只對蝕變礦物的種屬進行分類。與可見一紅外波段的電磁波相比，達波對地而的某些物體具有強的穿透能力，能夠很好地反映線性、環性溝造。達圖像成像系統向多波段、多極化、多模式發展，獲取地表信息的能力越來越強?？偟膩碚f，多光譜、高光譜數據的光譜由線特征具有區分識別巖石礦物的效果，所以對光學圖像與雷達圖像進行融合處理，既能提高圖像的分辨率、增強紋理的識別能力，又能有效地識別礦物類型。
盡管融合技術的研究取得了一些可喜的進展，但未形成成熟的理論、模型及算法，缺乏對融合結果的有效評價手段。在以后的研究中，應該深入分析各種圖像的成像機理及數據間的相關性、互補性、冗余性等，解決多源數據的輻校止問題，發展空間配準技術。優化信息提叉的軟件平臺，實現不同格式圖像問的兼容性。
三、結束語
綜上所述，遙感技術作為礦產勘查的一種手段應用于找礦取得了一定成就。遙感技術的直接應用是蝕變遙感信息的提取，遙感技術的間接應用包括地質構造信息、植被的光譜特征及礦床改造信息等方面。遙感找礦具有很大的發展前景的領域主要有：高光譜數據、數據融合技術、3s的緊密結合、計算機技術的發展。
【參考文獻】
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高光譜遙感技術范文4
關鍵詞 高光譜遙感 圖像處理 分類
中圖分類號：TP751 文獻標識碼：A
1高光譜遙感的簡介
高光譜遙感技術是上世紀80年展起來的一種新興的遙感技術，高光譜遙感利用很多窄的電磁波段（通常波段的寬度小于10nm）從感興趣的物體中獲取圖像數據，一般它是在電磁波譜的可見光，近紅外，中紅外和熱紅外波段范圍內，設置了幾十甚至幾百個連續波段，其光譜分辨率可高達納米（nm）數量級。由于許多地表物質的吸收特性僅表現在20～40nm的光譜分辨率范圍內，高光譜遙感圖像可以識別在寬波段遙感中不可探測的物質。現在，遙感應用領域也更加拓寬，涉及全球環境，土地利用，資源調查，自然災害，以及星際探測等方面。
遙感圖像分類一直是遙感研究領域的重要內容，如何解決多類別的圖像的分類識別并滿足一定的精度，是遙感圖像研究中的一個關鍵問題，具有十分重要的意義。
2高光譜遙感圖像的分類方法
依據是否使用類別的先驗知識，可分為監督分類和非監督分類。
2.1非監督分類
非監督分類是指人們事先對分類過程不施加任何的先驗知識，而僅憑遙感影像地物的光譜特征的分布規律，隨其自然地進行盲目的分類；其分類的結果，只是對不同類別達到了區分，但并不確定類別的屬性；其類屬是通過事后對各類的光譜響應曲線進行分析，以及與實地調查數據相比較后確定的。非監督分類主要的方法有K-均值聚類，ISODATA分類等。
K均值分類方法屬于動態聚類法，其假定被用來表示樣本空間的聚類中心的個數是預先知道的，這種假定本身在某種程度上限制了@一類方法的利用，它使聚類域中所有樣本到聚類中心的距離平方和最小，這是在誤差平方和準則的基礎上得到的。K均值分類方法簡便易行。這種方法的結果受到所選聚類中心的數目和其初始位置以及模式分布的幾何性質和讀入次序等因素的影響，并且在迭代的過程中又沒有調整類別數的措施，因此不同的初始分類可能會得到不同的分類結果。
ISODATA分類又叫做迭代自組織數據分析技術，基本思想是通過設定初始參數而引入人機對話環節，并使用歸并與分裂的機制，當某兩類聚類中心距離小于某一閾值時，將它們合并為一類，當某類標準差大于某一閾值或其樣本數目超過某一閾值時，將其分為兩類。在某類樣本數目少于某閾值時，需將其取消。
非監督分類的主要優點是無需對分類區域有廣泛地了解，僅需一定的知識來解釋分類出的集群組；人為誤差的機會減少，需輸入的初始參數較少。但是無監督分類需要對其結果需進行大量分析及后處理，才能得到可靠分類結果。
2.2監督分類
監督分類就是先用某些己知訓練樣本讓分類識別系統進行學習，待其掌握了各個類別的特征后，按照分類的決策規則進行分類下去的過程。監督分類又稱訓練場地法，是以建立統計識別函數為理論基礎，依據典型樣本訓練方法進行分類的技術。監督分類的主要分類方法有最大似然法、貝葉斯方法、K近鄰法等。
最大似然比判決分類方法是建立在貝葉斯準則基礎上的，其分類錯誤概率最小，是風險最小的判決分析，是典型的和應用最廣的監督分類方法，偏重于集群分布的統計特性，并假定訓練樣本數據在光譜空間服從高斯正態分布。該分類法錯誤最小精度高，是較好的一種分類方法。不足的是傳統的人工采樣方法工作量大，效率低，加上人為誤差的干擾，使得分類結果的精度較差。
最小距離分類法又稱光譜距離，是用特征空間中的距離表示像元數據和分類類別的相似程度，在距離最小（相似度最大）的類別上對像元數據進行分類的方法。
K近鄰分類算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似的樣本中的大多數屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。K近鄰算法中，所選擇的鄰居都是已經正確分類的對象。該方法在定類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。
有監督分類的主要優點是可充分利用分類地區的先驗知識，預先確定分類的類別；可控制訓練樣本的選擇，并可通過反復檢驗訓練樣本，以提高分類精度。但是人為主觀因素較強；只能識別訓練樣本中所定義的類別，對于因訓練者不知或因數量太少未被定義的類別，監督分類不能識別，從而影響分結果。
3結束語
監督分類和非監督分類的根本區別點在于是否利用訓練區來獲取鮮艷的類別知識，監督分類根據訓練區提供的樣本選擇特征參數，建立判別函數，對待分類點進行分類。相比而言，非監督分類不需要更多的先驗知識，它根據地物光譜特性進行分類。
參考文獻
[1] 杜培軍，夏俊士，薛朝輝，等.高光譜遙感影像分類研究進展[J].遙感學報，2016， 20（2）：236-256.
高光譜遙感技術范文5
關鍵字：遙感;GIS;高光譜;成礦預測
Abstract: as the society increasingly progress, increasing demand for minerals prospecting and increasing the level of difficulty, information ore-prospecting more and more applied in practice. This paper summarized the RS and GIS roughly in the present situation of the application of geology, the predecessor's research achievement, and on the basis of summarization of metallogenic prediction and RS and GIS inseparable relationship.
Keyword: remote sensing; GIS; Hyperspectral; Metallogenic prediction
中圖分類號：O741+.2文獻標識碼：A 文章編號：
1引言
礦產資源是人類賴以生存和發展的物質基礎，隨著社會經濟和科學技術的不斷進步以及人口的增長，礦產品的消費量與日俱增，但是礦產勘查與開發難度的加大而導致的資源緊缺已成為制約全球社會與經濟“可持續發展的”的關鍵因素。隨著地表礦、淺部礦及易識別礦的日趨減少而導致的找礦難度的加大和找礦成本的提高,礦產勘查經歷了由經驗找礦、理論找礦和技術找礦的漫長經歷后，進入了目前的信息化找礦時代?！靶畔⒒笔堑刭|學發展的水平關鍵，地質學信息化水平的高低是衡量地質學現代化水平和發展潛力的重要標志。信息找礦戰略目標是以地質空間多元信息庫為支撐，以GIS為平臺，發展新一輪礦產資源定量評估方法模型，為我國礦產資源評價提供方法技術支撐。
2RS在成礦預測中的應用
2.1 國內外研究現狀
“遙感是20世紀中后期發展起來的新興學科，遙感技術的發展，揭開了人類從外層空間觀測地球、探索宇宙的序幕，為我們認識國土、開發資源、研究環境、分析全球變化找到了新的途徑”。
最近幾年，高空間分辨率的陸地衛星遙感傳感器層出不窮，隨著遙感數據獲取技術的提高，遙感數據的處理技術也得到了很大的發展，特別是在遙感信息處理的全數字化、可視化、智能化和網絡化方面有了很大的變化和創新。美國地質調查所（USGS）地殼成像與特性分析研究組是主要開展基礎性、前瞻性遙感新技術研究的科研部門。近年來，其遙感項目研究重點之一就是在鈾礦區、鉬礦區和斑巖銅礦區，開展礦物學和穩定同位素化學與遙感數據相融合的地球探測新技術的研究、應用與推廣，并初步建立了相應的光譜解譯軟件和數據庫系統。
我國在上述研究領域開展的工作包括：鄂爾多斯盆地、塔里木盆地、騰沖盆地等砂巖型鈾礦區及江西桃山花崗巖型鈾礦田等主要成礦帶，基于地面高光譜測量、航天高光譜（Hyperion）和高空間分辨率（Quickbird）遙感影像處理與光譜匹配技術，結合航空放射性測量數據分析，提取了主要鈾成礦要素的光譜信息，從遙感物理學、空間信息科學、地質學等多個角度，綜合分析鈾礦床產出的空間信息特征，為鈾成礦遠景區預測提供遙感新技術新方法。國土資源部航測遙感中心在驅龍、新疆東天山及江西德興等地區開展了高光譜礦物填圖、找礦預測及礦山環境評價等方面的示范性研究工作，取得了理想科研成果。
2.2 遙感圖像的預處理
無論是原始單波段圖像還是RGB彩色圖像，其色調對比度不大，灰度比較集中，遙感影像層次比較少，色彩不豐富，明亮度和飽和度較低，影像分辨力和解譯力均很差，不適宜直接用于地質解譯。我們必須對其進行預處理，一般來說常會用到的預處理內容包括幾何校正、數據融合、遙感數據的輻射匹配、遙感影像鑲嵌、子區選取、圖像增強處理等等。
遙感圖像預處理的目的就是要突出圖像中的有用信息，擴大不同影像特征之間的差別，以提高圖像質量和突出所需信息，有利于分析判讀或作進一步的處理。在實際應用中，可以根據研究對象需解決的問題及圖像本身的信息特征，通過基本的圖像增強處理方法提高其目視效果，并且通過反差擴展、中值濾波、空間濾波等方法，對圖像色調較暗、陰影較多以及不易對其進行結構解譯的圖像進行處理，使其結構層次鮮明，特別是陰影的噪聲能夠緩解，構造的解譯度明顯提高。
2.3高光譜特征研究
高光譜分辨率數據使遙感技術步入可以同時獲取地球表面物質成分信息和空間分布特征信息的新階段。目前，常用的遙感圖像資料主要包括TM圖像、SPOT圖像、MSS圖像和雷達圖像等，隨著現代科技的不斷發展，遙感技術水平的不斷提高，遙感圖像的波譜分辨率有了很大的提高。
野外地物波譜測量數據是遙感應用的基礎。高光譜分辨率數據具有圖譜合一的特點，因此，野外地物波譜測量數據對航空高光譜數據的處理和解釋尤其重要。光譜圖像的最大特點是可以提取每個像元的光譜曲線以便和標準的、已知的光譜曲線進行對比和匹配研究，從而直接識別礦物，提取巖性、蝕變、礦化等信息?，F如今，越來與多的學者投入到鈾成礦的波譜研究中，他們根據可見光—熱紅外波段的波譜信息，通過高光譜特征分析，建立其光譜識別標志。
通過主要巖體的光學特性分析，可以得出從老至新不同期次巖體光譜特征出現規律性變化，根據這些典型光譜特征，可以進行不同期次巖體的光譜識別，并通過遙感制圖圈定其空間分布范圍，為鈾資源勘查提供基礎地質數據；通過控礦斷裂帶光譜學特征分析，可以對比得出石英在含水、風化、典型等形態下的光譜吸收峰的范圍，為地區成礦預測提供最為直接的光譜數據；堿交代可能是某些研究區最為發育的熱液蝕變，所以，通過礦化蝕變帶光譜學特征分析，可以說明堿交代巖隨著蝕變程度增加，原因是石英含量的減少。綜上所述，依據熱液蝕變帶、控礦斷裂帶及成礦巖體等鈾成礦要素的可見光—熱紅外的反射和發射吸收光譜特征，通過高光譜地質填圖技術，可以圈定各種鈾成礦要素的空間分布，為鈾成礦預測提供技術支撐。
3GIS在成礦預測中的應用
在以往的鈾資源勘查中，已經積累了海量的地質、物探、化探、遙感和水文等多源地學信息，而且伴隨著近年來鈾資源勘查力度的不斷加大，信息的積累呈現出快速增長的態勢。GIS技術的出現和不斷推廣使用，使得鈾礦勘查信息處理和分析過程從傳統的、人工的、離散的時代，進入現代的、數字化的、多源信息綜合的時代。在鈾資源勘查評價領域，GIS提供了在計算機輔助下對地質、地理、地球物理、地球化學和遙感等多源地學信息進行集成管理、有效綜合與分析的能力，成為改變傳統鈾礦資源評價方法的強有力工具。
高光譜遙感技術范文6
天宮一號作為我國空間實驗室雛形，已在軌運行近兩年，各搭載設備狀態良好，各項試（實）驗進展順利，科學成果豐碩。其中搭載的高光譜成像儀是目前我國空間分辨率和光譜綜合指標最高的空間光譜成像儀，由中國科學院長春精密機械與物理研究所和上海技術物理研究所共同研制，其在空間分辨率、波段范圍、波段數目以及地物分類等方面達到了國際同類產品水平。
“在天宮一號目標飛行器上安排高光譜遙感對地觀測主要是利用高光譜成像儀的‘圖譜合一’的特點以及高光譜成像儀在地表覆蓋識別能力、蘊含地物光譜信息等方面優勢，有針對性開展相關地區地質調查、礦產和油氣資源勘查、森林監測、水文生態監測以及環境污染監測分析等方面的研究。”空間應用系統副總設計師張善從介紹說，“目前空間應用系統已組織國土資源部遙航中心、國家海洋局國家衛星海洋應用中心、中國林業科學研究院以及中科院遙感與數字地球研究所、青藏高原所、寒區旱區環境與工程研究所等近10家單位利用高光譜數據開展了相關領域應用研究?！?/p>
現在，就讓我們一起走進各應用單位，深入了解一下天宮一號的“火眼金睛”在相關領域的應用。
林業方面
“在森林的生長演替過程中，會不斷地受到人為或自然因素的干擾，如森林砍伐、火燒、病蟲害等導致的森林損失，人工造林、自然恢復等引起的森林增加。而這些體現在景觀尺度上為森林覆蓋面積、年齡以及結構的變化，這些變化往往會引起地物反射光譜特性的改變。使用時間序列的遙感數據進行監測可有效地監測森林覆蓋的變化情況。利用天宮一號高光譜成像儀數據在成像時間、空間分辨率和光譜分辨率等方面的優勢，可在森林覆蓋制圖與變化檢測方面有廣闊的應用前景。”林科院資源信息所相關負責人介紹說。
由于空間遙感可以獲得較大范圍的數據，因此利用遙感數據可較好地估算森林的生物量和碳儲量。林科院資源信息所通過對我國云南省景洪市西南部天宮一號高光譜成像儀可見近紅外數據和短波紅外數據處理分析，計算了反映植被特征的10種植被指數，并與地面實測林業樣地的生物量結合建立了生物量評估模型，模型的決定系數為0.83，均方根誤差為每公頃29.9噸，說明天宮一號高光譜數據對生物量的估測能力很強（決定系數的大小決定了相關的密切程度，越接近1時，表示相關的方程式參考價值越高；相反，越接近0時，表示參考價值越低。均方根誤差說明樣本的離散程度）。
在林火探測方面，由于目前我國森林防火業務主要應用的是中低空間分辨率、高時間分辨率的衛星數據（如風云衛星等），這些衛星數據用于探測火的波段的空間分辨率近1千米，它們對于較大面積的火場非常敏感，但對燃燒初期（0.6千米以下）的明火通常較難探測到。天宮一號高光譜成像儀可同時獲取不同波譜范圍的數據，通過綜合這些波段特性，分析火情信息在這些波段的反映，尋求森林火災監測及火燒跡地提取的最適宜波段范圍，對于未來設計更適合森林火災監測業務需求的傳感器、更好地滿足我國森林防火預警撲救的需求、切實保護我國生態環境和森林資源等具有十分重要的作用。
地質資源勘查
高光譜遙感的發展，不僅極大地提高了遙感的觀測尺度、對地物的分辨本領和識別的精細程度，而且便遙感地質發生了由宏觀探測到微觀探測，由定性解譯到定量反演的質的飛躍，已成為地質研究和地質勘查不可缺少的技術手段，在地質調查、礦產勘查、地質環境評價、地質災害監測和基礎地質研究等方面部發揮了越來越大的作用。
天宮一號高光譜數據覆蓋可見近紅外與短波紅外譜段可識別AI-OH礦物（白云母、高嶺石、蒙脫石）、Mg-OH礦物（綠泥石、綠簾石、角閃石）、SO42-（石膏、明礬石、黃鉀鐵釩）、CO32-（方解石、白云石），以及半定量估算白云母中AI的含量。上述礦物信息可為圈定成礦有利區提供重要信息。
中國國土資源航空物探遙感中心已根據該數據的特點與有關參數，開發了一整套數據處理與產品生產的技術流程。目前，已在國內中西部區獲取了34景數據，并利用部分數據制作了礦物分布圖。
海洋方面
海洋遙感是20世紀后期海洋科學取得重大進展的關鍵技術之一，其主要目的是了解海洋、研究海洋、開發利用和保護海洋資源。高光譜遙感的發展始于20世紀80年代，經過幾十年的發展，已經成為當前海洋遙感和國際遙感科學的前沿領域。
國家衛星海洋應用中心通過對天宮一號高光譜遙感數據進行解譯、信息提取綜合而成了海洋領域遙感觀測的數據圖像。根據數據情況，對高光譜數據進行融合，提取了各要素信息矢量數據，對收集的數據進行海岸帶信息與海冰信息監測，同時針對土地利用、濱海濕地、潮間帶、地貌、岸線變遷、保護區、石油平臺監測等典型海岸帶特征的信息進行了制圖。
油氣信息提取
油氣圈閉內常伴有CO2、H2O和惰性氣體的甲烷等輕烴類物質穿透上覆致密巖層滲漏到地表、甚至擴散到近地表空中。利用遙感技術提取油氣微滲漏信息，是一種非侵入式技術，具有經濟、安全及高效等方面的優勢，有很大的應用潛力。高光譜遙感技術具有較高的光譜分辨率和不間斷的光譜覆蓋，提供了豐富的地面信息，優化了巖礦識別與提取條件，增強了遙感對地探測能力和對地物的鑒別能力。將高光譜遙感技術用于油氣微滲漏信息的提取具有重要的意義。
中科院遙感應用研究所系統研究了烴類物質微滲漏現象以及由此引起的地表蝕變，從微滲漏地表土壤及巖石地球化學異常、地表土壤吸附烴異類、地植物異常、地熱異常等幾個方面尋求遙感指示標志，確定了油氣信息在高光譜影像上的特征，并充分利用天宮一號高光譜遙感數據開展油氣資源光譜探測關鍵技術研究，豐富了我國在油氣資源調查方面的監測手段和方法。
城市土地利用監測
隨著數字化調查技術的發展，國土資源管理對土地利用動態監測提出了更高的要求。目前大多光譜數據由于受光譜分辨率的限制以及“同譜異物，同物異譜”現象的影響，難以滿足現實需要。天宮一號高光譜成像儀具有較高光譜分辨率，在類別細分方面具有一定的優勢，在當前土地利用監測方面具有一定的潛質。
中科院對地觀測中心研究人員利用天宮一號高光譜數據對通州地區城市土地利用類型進行監測，并與統一時期環境1A星CCD數據進行了對比。對比顯示，天宮一號高光譜數據分類結果更為細致，可清晰識別出主干道、細小河流、田塊邊界等，充分體現了天宮一號高光譜數據高空間分辨率在分類上的優勢。
其他方面
植被在上地海拔梯度的垂直分布是對不同氣候環境的響應的長時間表現方式，對于植被生態系統的氣候變化響應具有重要的指示作用，成為植被生態研究的重要對象。
中科院對地觀測中心研究人員利用東南部喜馬拉雅山脈與橫斷山脈過渡地帶的天宮一號高光譜數據，開展了藏南高山植被垂直帶遙感監測與分析工作，并將結果疊加數字高程模型，可以看出不同植被類型的分布，具有明顯的海拔差異。