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第1篇：高光譜遙感技術的應用范文

關鍵詞：遙感技術；農業；應用進展

引言

遙感技術是一種獲取地表物體幾何和物理性質的技術。早期的遙感圖像的解譯，通常通過目視判讀方法，隨著計算機的加速發展，解譯方法得到了快速發展，一種使用計算機對原始遙感影像進行圖像增強、圖像變化、輻射校正、幾何校正等一系列的預處理，然后通過相應的遙感處理軟件進行進一步精處理，對結果進行處理，最終通過專業技術人員的經驗進行解譯，直接對解譯結果進行處理，生成具有處理特征的遙感影像［1］。目前，遙感可分為高光譜遙感和多光譜遙感。高光譜遙感不僅可以探測到被遮蓋的地物，而且可以準確地估計植物生態系統的物理和化學參數的變化，包括土壤水分、土壤特性、植物質、土壤生物化學參數、土地利用動態監測變化等。多光譜遙感是利用具有2個及2個以上光譜通道，采用多種傳感器對地物進行同步成像的一種遙感技術；將地物反射的電磁波信息劃分為若干個光譜波段，用于接收和記錄地物信息［2，3］。當前遙感技術的發展使得遙感應用領域逐漸擴大，有林業遙感、資源遙感、遙感地質、氣象遙感、災害遙感、軍事遙感、農業遙感等，尤其在農業遙感領域得到了廣泛的應用，從早期的農業墑情監測和農作物面積變化監測，再到農業資源利用監測，以及利用無人機對區域水資源和農業干旱的監測與評價等。

1遙感在農業領域的應用

遙感可以獲得大量的信息，多平臺和多分辨率，快速、覆蓋范圍廣等，是遙感數據的一個重要的優勢。農業遙感技術是遙感技術和農業科學技術相結合形成的，是可以及時掌握農業資源、作物生長以及農業災害信息等的最佳方式，在調查和評估，以及農業生產的監測和管理中具有獨特的作用［4，5］?，F代農業遙感發展的新興技術，可以實時監測湖泊和水庫水面的高度以及評價區域水資源和農業干旱，包括作物品種質量監控和鑒定［6－9］。

2農業遙感技術在我國的起步與發展

農業遙感的發展是遙感技術的重要應用領域，中國自20世紀70年代末以來，就已經進行了農業遙感的初步應用。原北京農業大學（中國農業大學的前身）根據國家土壤調查的要求，在中國國家計劃委員會的支持下，由中國科教委和農業農村部組織聘請外國專家培訓了專門的遙感應用人才隊伍，在1983年5月成立了中國國家農業遙感培訓中心。此后，我國將遙感技術廣泛應用于農作物產量估算、農業氣象、土地資源調查與監測和生態環境變化等領域。目前，遙感技術的應用進入了大量的實際應用化的階段。我國大力開展國際合作與研究，積極探索遙感領域的前沿技術，使得中國成為世界上遙感領域技術先進的國家之一［10，11］。進入20世紀90年代中后期，出現了大量比較成熟的農業遙感軟件，包括農業資源調查與監測的軟件，由中國科學院農業遙感實驗室組織開發的遙感處理軟件———土地利用調查與數據處理系統軟件；中國農業科學院草原研究所開發的北方草原產量動態監測系統軟件等，新的遙感處理軟件大大提高了人們的工作效率。近年來，各部門逐漸建立了地方的遙感中心，為國民經濟建設提供了大量支持。隨著遙感技術的逐漸成熟、數據來源的大量增加，以及計算機軟硬件性能的快速提高，使得遙感應用逐漸普及［12］。

3遙感在當前農業應用中的進展

當今農業發展的趨勢是精準農業，具有高質量、安全、低耗、高效的特點，精準農業的大量信息采集，如農作物長勢監測、作物害蟲監測、作物產量預測，土壤水分預報等農業精準信息，為精準農業的農業信息管理提供了依據。雖然國內的遙感在農業方面做了一些工作，但仍處于起步階段［13－16］。農業遙感在未來應加強應用的深度和廣度研究。通過3S技術的結合，在農業生產管理、農業資源、農業工程監理和其它現代農業建設領域，為農業部門的科學決策提供了詳實的支持數據。高光譜遙感技術和無人機技術已經成為農業遙感新的研究熱點［14］。

3．1高光譜遙感在農業遙感中的應用

由于高光譜遙感不會對農作物造成損害，因而被廣泛應用于監測農作物的葉片面積。這彌補了傳統遙感技術獲取農作物葉面積指數時間過長的缺點，從而獲得最準確、損害最小的遙感監測數據。通過高光譜的觀測和分析，可以得到更為精確的農作物葉面積指數，形成不同的遙感反演模型。如，使用地物光譜儀測量冬小麥在特定波段范圍內的反射率和透射率，使用冠層分析儀對冬小麥進行分析，形成光譜曲線；經過觀測，形成遙感反演模型，并將模型估計值與實際觀測值進行對比，結果顯示，明顯提高了遙感反演模型的整體精度。現階段，我國農業現代化發展的主要方向和目標是精細農業，在農業監測中高光譜遙感技術具有快速高效、準確、無損的特點，已經成為了農業遙感監測中被廣泛應用的手段。精細農業可以通過科學、系統的管理方法對農業資源利用進行合理規劃，在不污染環境的前提下，通過遙感技術提高農產品產量和質量?？紤]到精細農業對數據和信息的需求，傳統的分析方法已不能滿足現代農業發展的需要。因此，3S技術的綜合被應用到農業監測中。高光譜遙感在精準農業的發展中得到了廣泛的應用。利用高光譜技術獲得更完整和更準確的農作物參數，為農作物的種植與管理提供了有利的保障［18－20］。高光譜遙感技術除了上述內容，在全面的農作物質量監測，通過獲取農作物在不同生長時期的數據特征進行全面的預測以及最后的生產，目前主要集中在不同農作物的種植面積和產量以及質量監測過程中的數據訪問與存儲。雖然高光譜技術已經全面、準確應用于農業中，但還需要進一步的研究。如何將高光譜遙感技術應用于作物機理和農業信息的監測以及完善農業光譜信息數據庫，為進一步提高農業信息監測模型的適用性和準確性提供支持［22－26］。

3．2無人機遙感在農業中的研究進展

3．2．1農田空間信息農田空間信息包括地理坐標信息、通過視覺和機器識別獲得的農作物分類信息。通過無人機可以識別農田邊界來預估種植面積。傳統方法進行農田的面積測量，具有時效性差和農田邊界位置與實際情況差異大的缺點，不利于精準農業的實施監測。無人機可以準確、有效并且實時獲取全面的農田空間信息，具有傳統的測量無法比擬的優勢。無人機航拍圖像可以實現農田基本空間信息的識別，農作物區域面積的計算和種類的識別僅通過數碼相機就可以實現。空間定位技術的快速發展，大大提高了農田定位信息研究的精度和深度，隨著無人機影像空間分辨率的提高，地形、坡度和高程信息的引入，可以實現較為準確的農田空間信息監測。張宏明等利用無人機DEM數據提取農田灌溉渠道系統，對于灌溉渠道提取完整性達到85．61％［19］。

3．2．2作物生長信息農作物的生長狀況可以通過多種信息反映，如產量信息、表型參數以及營養指標來表示。包括植被覆蓋度和葉面積指數等，多種信息相互關聯，共同代表了作物的生長，與最終產量直接相關［21］。在野外信息監測研究中起著主導作用。

3．2．3作物生長脅迫因子農田墑情監測熱紅外法是農田土壤含水量監測的常用手段。在高植被覆蓋度的地區，通過葉片氣孔的關閉，可以有效減少蒸騰引起的水分損失，增加地表感熱通量，從而減少地球表面的潛熱通量，導致作物冠層溫度上升。水分脅迫指數能夠反映農作物的水分含量與作物冠層溫度的關系。通過傳感器的熱紅外波段可以有效地獲得作物冠層溫度，進而有效反映農田水分狀況。在植被覆蓋度比較低的地區，土壤水分可以間接表示下墊面的地表溫度變化，由于水的加熱溫度變化是一個緩慢的過程，因此土壤水分的分布可以間接反映白天下墊面溫度的空間分布。裸地對遙感的溫度監測是一個重要的干擾因子，在冠層溫度監測中較為重要。研究者研究了裸地溫度與作物表面覆蓋度的關系，確定了裸地引起的冠層溫度測量值與真值之間的差距。將修正結果應用于農田水分監測，提高了監測結果的準確性。在實際農田生產經營中，農田漏水也是人們關注的焦點。利用紅外成像儀對灌溉渠的滲漏進行監測，準確率達93％［27－29］。

3．2．4病蟲害監測通過熱紅外波段的實時監測，可以有效反映作物病蟲害分布的動態變化情況。作物在健康的條件下，蒸騰作用是通過氣孔的開閉來調節的，以保持農作物溫度的恒定。當發生病害后，葉面會發生病理變化。病原菌植物對植物蒸騰作用的影響比較明顯，會造成侵染部分溫度的升降。一般情況下，植物易感會導致氣孔開度失調，使致病區域的蒸騰作用高于健康區的蒸騰作用；旺盛的蒸騰作用會導致致病區域溫度的下降，致病區域的葉片溫差明顯高于正常葉片的溫差，直到壞死部位的細胞完全死亡，葉片會變得枯黃，葉片的蒸騰作用完全喪失。通過健康植株溫差始終低于葉片表面的溫度的原理［30－33］，可以實時監測作物病蟲害的變化趨勢。

4總結

4．1我國遙感技術在農業應用中的發展

在我國主要糧食主產區，建立了產量估算信息系統，冬小麥遙感產量估算操作系統是RS與GIS技術相結合的產物。可以將整個產量估算的操作環節集成到計算機系統的操作中，具有完整的數字化操作能力，可以輸出各種產量估算結果。大量冬小麥產量估算試驗結果表明，利用冬小麥遙感產量估算操作系統進行大面積作物產量估算的精度可達95％以上，隨著運行年限的逐漸積累，操作系統的生產精度將逐步提高，運行成本將逐年降低。同時，我國迫切需要了解農業種植結構的變化，針對于種植面積計算的要求、監控的增長潛力、建立單位面積產量模型和遙感監測，中國科學院農業研究實驗室在GIS技術的支持下開發了一種作物產量估算的實用操作系統。并且，東北的三江平原，南方的太湖平原也相繼建立了遙感監測系統，取得了良好的應用效果。

4．2遙感在農業發展中的前景

中國國家科教委將“RS、GIS和GPS綜合應用研究”列為國家科技攻關重點項目。到目前為止，遙感信息技術已連續7個“五年規劃”被列為國家重點項目，體現了國家對遙感的重視?？梢灶A見，遙感可以有效地應用于農業發展中，使其走上產業化發展的道路［35］。

5結語

隨著國家空間基礎設施建設的持續推進以及“高分辨率對地觀測系統”的深入實施，中國將擁有更多的國產資源調查監測衛星。物聯網與大數據、人工智能等技術的發展以及現代農業發展的需要，將使得我國農業遙感技術的研究和應用進一步發展。

5．1農業遙感的應用范圍和應用領域的拓寬

物聯網加大數據與遙感觀測、導航與定位，結合其它學科領域，可以促進農業遙感自身的發展，跨學科的應用也將擴大農業遙感的應用領域。需要進一步建立“空、天、地”三位一體的農業綜合管理系統，深入發展遙感觀測精度的智能農業、農作物育種表型、農業保險的監測和評價、綠色農業發展、農業政策的效果評價等方面。

第2篇：高光譜遙感技術的應用范文

【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】

[1]吳曉偉.測繪工程GPS三維空間大地控制網的建設[J].硅谷，2013，4（2）.

[2]楊巨平，唐立哲.淺談GPS在測繪中運用的幾全要點[J].科技風，2013，10（4）.

第3篇：高光譜遙感技術的應用范文

關鍵詞:高光譜 分類 提取 投影尋蹤

1 高光譜遙感概述

高光譜遙感(Hyper spectral Remote Sensing 簡稱HRS)起步于80年代,發展于90年代,至今已解決了一系列重大的技術問題。它是光譜分辨率在10-2λ的光譜遙感,其光譜分辨率高達納米(nm)數量級,具有波段數眾多,連續性強的特點,其傳感器在可見光到紅外光的波長范圍內(0.4μm～2.5μm)范圍內以很窄的波段寬度(3～30nm) 獲得幾百個波段的光譜信息,相當于產生了一條完整而連續的光譜曲線,光譜分辨率將達到5nm～10nm[1]。高光譜遙感數據的表現可以從以下三個方面來理解[2]:圖像空間、光譜空間和特征空間。此外,隨著高光譜遙感分辨率的增加,特征空間的維數很高,因而表現不同地物類別的能力也隨之不斷提高,這也是高光譜遙感之所以能夠更精確識別地物的主要原因。

2 高光譜遙感的應用

高光譜影像包含了豐富的地表空間、光譜和輻射的三重信息,它同時表現了地物的空間分布并獲得了以像元為目標的地物光譜信息。高光譜遙感技術作為連接遙感數據處理、地面測量、光譜模型和應用的強有力工具,其顯著特點是在特定光譜區域以高光譜分辨率同時獲取連續的地物光譜影像,其超多波段信息使得根據混合光譜模型進行混合像元分解獲取“子像元”或“最終光譜單元”信息的能力得到提高,使得遙感應用著重于在光譜維上進行空間信息展開,定量分析地球表層生物、物理、化學過程和參數,隨著成像光譜技術的發展與成熟,遙感技術已經大大拓寬了其原來的應用領域,歸納起來主要包括以下幾個方面[5]-[19]:1)在精準農業領域的應用(作物參數反演);2)在林業領域的應用(樹種識別、森林生物參數填圖、森林健康檢測等);3)在水質檢測領域的應用(反演水質參數);4)在大氣污染檢測領域的應用(氣溶膠、二氧化氮等的檢測與反演);5)生態環境檢測領域的應用(檢測生物多樣性、土壤退化、植被重金屬污染等);6)在地質調查領域的應用(礦物添圖,巖層識別,礦產資源、油氣能源探測等);7)在城市調查領域的應用(城市綠地調查、地物及人工目標識別)。

3 高光譜遙感圖像分類與信息提取

3.1 遙感圖像處理

遙感數字圖像處理是以遙感數字圖像為研究對象,綜合運用地學分析、遙感圖像處理、地理信息系統、模式識別與人工智能技術,實現地學專題信息的自動提取[18],要素分類與提取在圖像處理過程中占有決定性的地位。遙感圖像分類是統計模式識別技術在遙感領域中的具體應用,統計模式識別的關鍵是提取待識別模式的一組統計特征值,然后按照一定準則做出決策,從而對數字圖像予以識別。其主要依據是地物的光譜特征,即地物電磁波輻射的多波段測量值,這些測量值可以用作遙感圖像的原始特征值。

3.2 高光譜遙感圖像分類與提取

目前,高光譜遙感數據分析方法主要有兩個方向[19]-[30]:第一是基于光譜空間的分析方法,其基本原理是化學分析領域常用的光譜分析技術;第二個方向是基于特征空間分析技術,該方向的基本思想是把組成光譜曲線的各光譜波段組成高維空間中的一個矢量,進而用空間統計分析的方法分析不同地物在特征空間中的分布規律。

3.2.1 基于光譜空間的分析方法

高光譜遙感技術的最大特點就是:在地物的每一個像元處,可以得到一條連續的光譜曲線,所有的光譜曲線的集合則構成了光譜空間,不同的地物對應于光譜空間中的一條光譜曲線。因此,基于光譜空間的數據分析方法是高光譜數據分析的主要技術之一,其主要思想類似于化學上常用的光譜分析技術,主要是通過對光譜曲線進行特征分析,發現不同地物的光譜曲線變化特征,從而達到識別地物的目的。由于這種分析方法與地物的物理化學屬性直接相關,因此可以方便地對分析結果進行物理解釋:由于分析過程主要是針對一個像元的光譜曲線,因此,算法往往比較直觀和簡單。這些特點使得基于光譜空間的分析技術成為引人注目的一種技術,因而,近年來在這方面產生了許多實用的研究結果。

常用的分析方法包括:(1)光譜角填圖法(SAM-Spectral Angle Mapping):又稱光譜角度匹配法.是以實驗室測得的標準光譜或從圖像上提取的一直已知點的平均光譜為參考,求算圖像中每個像元矢量(將像元n個波段的光譜響應作為n維空間的矢量與參考光譜矢量之間的廣義夾角,根據夾角的大小來確定光譜間的相似程度,以達到識別地物的目的。(2)光譜解混技術(Spectral Unmixing):就是假設某一像元的光譜是由有限幾種地物的光譜曲線按某種函數關系和比例混合而成,解混的目的就是通過某種分析和計算,估計出光譜混合方式和混合像元包含的光譜成分及相應比例。(3)光譜匹配濾波技術(Matched Filter):是通過部分光譜解混技術求解端元光譜豐度值的技術。由于前面介紹的線性光譜解混技術要求端元光譜足夠完全,而實際上很難確定一幅待研究的高光譜圖像所包含的全部端元光譜。匹配濾波技術則選定某些感興趣的端元光譜的情況下,把未知的光譜歸為背景光譜(Unknown background),最大化地突出已知端元光譜而同時盡可能抑制背景光譜,這種方法提供了一種快速探測指定地物種類的技術,而不必知道一幅圖像中包含的全部端元光譜。(4)光譜特征匹配(SFF-Spectral Feature Fitting):根據電磁波理論,不同的物質有不同的光譜曲線。人們可以通過分析不同地物的光譜吸收表現,達到識別不同地物的目的。首先把反射光譜數據的吸收特征突出出來,然后用僅保留了吸收特征的光譜與參考端元光譜逐個波段進行最小二乘匹配,并計算出相應的均方根誤差(RMS-Root Mean Square),消除背景影響的方法主要是包絡線法。

3.2.2基于特征空間的分類方法

前面介紹的基于光譜空間的分析方法主要是通過比較待分像元的光譜曲線與參考光譜的光譜曲線之間的相似程度來達到分類判別的目的。這種思想看起來很直觀和理想,類似于人的指紋識別一樣,每一個人都有不同的指紋,通過與指紋庫中的指紋相比較就可以確定人的身份。然而,遙感問題卻遠遠復雜得多,由于太陽輻射、大氣、空間分辨率和光譜分辨率,觀測噪聲,及多種多樣難以確定的因素的影響,很難測得所謂“純”的光譜曲線。盡管有多種多樣的光譜解混技術被提出,但多種因素的影響很難被充分估計出來,因而無論何種光譜分析技術都無法完全達到遙感圖像辯識的要求。

另一種遙感圖像地物辯識的思想則是從統計分布規律出發,在同一幅圖像上,不同地物的光譜數據呈現不同的分布狀態,比如不同均值和方差,通過分析這種統計分布規律而實現地物識別的技術就是基于特征空間的分類方法。遙感圖像上的每個像元對應n個光譜波段反射值。假若把這幾個波段值組成的n維矢量看作是n維歐幾里德空間中的一個點,則稱矢量X=(X1,X2,…,Xn)為像元的特征值,相應的n維歐幾里德空間稱為特征空間。在特征空間的意義上,遙感圖像上的任一像元對應于特征空間中的一個點,因此,分類的方法可以從尋找像元在特征空間中的分布規律入手,也就是在特征空間中進行判別的問題。

常用的分析方法包括:(1)高斯最大似然分類器(MLC):是遙感分類的主要手段,其基本思想是,假設各類樣本數據都是高斯分布(正態分布),判別準則為所屬類別的分布密度最大。其分類器被認為是一種穩定性、魯棒性好的分類器。但是,如果圖像數據在特征空間中分布比較復雜、離散,或采集的訓練樣木不夠充分、不具代表性,通過直接手段來估計最大似然函數的參數,就有可能造成與實際分布的較大偏差,導致分類結果精度下降。(2)基于Bayes準則的分類器: 基于Bayes準則的判別函數是統計模式識別的參數方法,要求各類的先驗概率P(ωi)和條件概率密度函數P(ωi x)已知。p(ωi)通常根據各種先驗知識給出或假設它們相等: P(ωi x)則是首先確定其分布形式,然后利用訓練樣本估計其參數。一般假設為正態分布,或通過數學方法化為正態分布。其判別函數為:Di(X)=P(ωi) P(ωi x),i=1, 2,…,m。若Di(X)Dj(X) j=1,2,…,m,j≠i,則X為ωi類。判別函數集有多種導出形式,如最大后驗概率準則、最小風險判決準則、最小錯誤概率準則、最小最大準則、Neyman-Pearson準則等,是依據不同的規則選擇似然比的門限來實現的。(3)最小距離判別法:該方法是最直觀的一種判別方法,假設在p維歐氏空間中,把c個不同的類別看成分布在空間中的不同位置,最小距離判別方法的思想就是,對待分類的樣本,若與某一類的空間幾何距離最近,則判別為屬于此類。該方法的關鍵問題,一是如何定義空間距離;另一問題是,如何計算點到各類別的空間距離。(4)基于模糊集理論的判別分類方法:相鄰波段影像間存在較大的相似性表明,它們的分類作用可以相互近似替代。因此,只需利用其中的一幅影像參加分類即可,其它與之相似的光譜波段都可被視為冗余波段。顯然,要刪除這些冗余光譜波段,應首先對原始波段集合中的光譜波段進行模糊等價劃分,然后在每個模糊等價波段組中只選擇一個光譜波段(或進行線性融合)。(5)基于人工神經網絡的分類法:通過建立統一框架,實現對影像的視覺識別和并行推理,是近年來發展起來的綜合數據分類方法之一。其目標是利用人工神經網絡技術的并行分布式知識處理手段,以遙感影像為處理對象,建立基于人工神經網絡的遙感影像分類專家系統。(6)支持向量機(Support Vector Machine )分類方法:支持向量機是一種建立在統計學習理論基礎之上的機器學習方法。其最大的特點是根據Vapnik的結構風險最小化原則,盡量提高學習機的泛化能力,即由有限的訓練樣本集得到小的誤差能夠保證對獨立的測試集保持小的誤差。另外,由于支持向量算法是一個凸優化問題,局部最優解也是全局最優解,這是其它學習算法所不及的。以上介紹了幾種分類方法,事實上,隨著各學科的發展和交叉影響,基于特征空間的分析方法有許多新的進展。

4高光譜遙感數據分類存在的問題

隨著光譜分辨率的提高,高光譜遙感能夠提供對地物識別更充分的信息,對基于特征空間的分類而言,理論上說,隨著特征空間維數的增加,分類精度將會越來越精確,但實際問題并非如此簡單。綜合以上高維空間的幾何特征和統計特性[31]-[36],可以得出這樣的結論:基于統計理論的參數估計若在原始高維空間進行,則需相當龐大的訓練樣本數才能得到比較滿意的估計精度,非參數估計方法所需的樣本數量更是不可想象。此外,原始高維數據空間的正態分布特性更是難以保證,而正態分布是許多參數估計方法的基礎。因此,高光譜遙感分類的表現并未如人們所期望的那樣簡單,具體來說,在不討論客觀因素的情況下,影響高光譜遙感分類精度的主要因素主要是以下幾條:

(1)訓練樣本數量問題:根據Hughes的研究結果[37],隨著特征空間維數的增加,類別可分性提高,但由于遙感中常用的監督分類方法首先要估計樣本的分布函數,或分布函數中的一些參數,隨著空間維數的增加,待估參數的個數急劇增加,在訓練樣本數量一定的條件下,導致分類精度在特征空間的維數增加到一定數量后,反而會隨著維數的增加而下降。

(2)特征空間的組成:前一個問題導致基于特征空間的分析方法通常不能在原始空間中直接進行,必須對原始波段空間進行降維預處理,得到一個保持了原始空間全局和局部特征結構的低維空間,然后在低維子空間中進行分類判別。

(3)分類器的選擇。

(4)類別可分性:類別可分性是數據集固有的一種性質,是由客觀條件造就的數據集內在結構,由于客觀因素的影響,待分辨的類別之間可區分的程度會有很大的差異,數據集的這種內在的可分離程度對分類精度的高低有著至關重要的影響。

5 結語

過去幾十年高光譜遙感已經在各方面有了很大的應用,高光譜技術從遙感的角度提供了大尺度獲取地面光譜數據的手段,為人們宏觀分類識別地物提供了基礎。但是人們在獲取大量高光譜圖像數據的同時,也面臨著如何最大程度地利用這些海量數據的難題,關于高光譜分類與信息提取的技術,雖然取得了一些進展,但是從總體上仍落后于傳感器的發展,因此對于高光譜分類與信息提取還有很大的空間值得去研究。

參考文獻

[1] 童慶禧,張兵,鄭蘭芬.高光譜遙感的多學科應用[M].北京:電子工業出版社,2006:1-54.

[2] 許衛東.高光譜遙感分類與提取技術[J].紅外(月刊),2004,28-34.

[3] 薛利紅,羅衛紅,曹衛星,等.作物水分和氮素光譜診斷研究進展[J].遙感學報,2003,7(1):73-80

[4] 金震宇,田慶久,惠鳳鳴,等.水稻葉綠素濃度與光譜反射率關系研究[J].遙感技術與應用,2003,18(3):134-137.

[5] N.H.Younan, R.L.King, H.H.Bennett, and JR. Classification of Hyper spectral Data: A Comparative Study [J], Precision Agriculture, 2004(5):41-53.

[6] 程乾,黃敬峰,王人潮,等.MODIS植被指數與水稻葉面積指數及葉片葉綠素含量相關性研究[J].應用生態學報,2004,15(8):1363-1367.

[7] 張良培,鄭蘭芬,童慶禧,等.利用高光譜對生物變量進行估計[J].遙感學報,1997,1(2):111-114

[8] 趙德華,李建龍,宋子鍵.高光譜技術提取植被生化參數機理與方法研究進展[J].地球科學進展,2003,18(1):94-99.

[9] 方紅亮,田慶久.高光譜遙感在植被監測中的研究綜述[J].遙感技術與應用,1998,13(1):62-69.

[10] 陳楚群,潘志林,施平.海水光譜模擬及其在黃色物質遙感反演中的應用[J].熱帶海洋學報,2003,22(5):33-39.

[11] 李素菊,吳倩,王學軍,等.巢湖浮游植物葉綠素含量與反射光譜特征的關系[J].湖泊科學,2002,14(3):228-234.

[12] 譚衢霖,邵蕓.遙感技術在環境污染監測中的應用[J].遙感技術與應用,2000,15(4):246-251.

[13] 童慶禧,鄭蘭芬,王晉年.濕地植被成像光譜遙感研究[J].遙感學報,1997,1(1):50-57.

[14] 夏德深,李華.國外災害遙感應用研究現狀[J],國土資源遙感,1996,(3):1-8.

[15] 甘甫平,王潤生,郭小方,等.高光譜遙感信息提取與地質應用前景――以青藏高原為試驗區[J],國土資源遙感,2000,3:38-44.

[16] 王青華,王潤生,郭小方.高光譜遙感技術在巖石識別中的應用[J].國土資源遙感,2000,4:39-43.

[17] 劉建貴,張兵,鄭蘭芬,等.城鄉光譜數據在城市遙感中的應用研究[J].遙感學報,2000,4:221-228

[18] 梅安新,彭望,秦其明,等.遙感導論[M].北京:高等教育出版社.2002.

[19] 荊鳳,陳建平.礦化蝕變信息的遙感提取方法綜述[J].遙感信息,2005,2:62-65.

[20] 耿修瑞,張兵,張霞,等.一種基于高維空間凸面單形體體積的高光譜圖像解混算法[J].自然科學進展,2004,14(7):810-814.

[21] CARL J. LEGLEITER. Spectrally Driven Classification of High Spatial Resolution, Huperspectral Imagery: A Tool for Mapping In-Stream Habitat [J].Environmental Management, 2003, 32(3):399-411.

[22] 甘甫平,王潤生,馬藹乃,等.基于光譜匹配濾波的蝕變信息提取[J]. 中國圖像圖形學報,2003,8(A)(2):147-150.

[23] 李新雙,張良培,李平湘.基于小波分量特征值匹配的高光譜影像分類[J].武漢大學學報•信息科學版,2006,31(3):274-277.

[24] P.Goovaerts. Geostatistical incorporation of spatial coordinates into supervised classification of hyperspectral data [J].Geograph Syst, 2002, (4):99-111.

[25] 劉漢湖,楊武年,沙晉明.高光譜分辨率遙感在地質應用中的關鍵技術及前景[J]. 世界地質,2004,23(1):45-49.

[26] Francesco Lagona. Adjacency selection in Markov Random Fields for high spatial resolution hyperspectral data [J].Geograph Syst, 2002(4):53-68.

[27] 李石華,王金亮,畢艷.遙感圖像分類方法研究綜述[J]. 國土資源遙感,2005,2:1-6.

[28] 王國明,孫立新. 高光譜遙感影像優化分類波段選擇[J].東北測繪,1999,22:21-23.

[29] Allan Aasbjerg Nielsen. Spectral Mixture Analysis: Linear and Semi-parametric Full and Iterated Partial Unmixing in Multi-and Hyperspectral Image Data [J]. Mathematical Imaging and Vision. 2001(15): 17-37.

[30] 修麗娜,劉湘南. 人工神經網絡遙感分類方法研究現狀及發展趨勢探析[J].遙感技術與應用,2003,18(5):339-345.

[31] 張連蓬.基于投影尋蹤和非線性主曲線的高光譜遙感圖像特征提取及分類研究[D].山東:山東科技大學,2003.

[32] Shailesh Kumar, Joydeep Ghosh and Melba M. Crawford.Hierarchical Fusion of Multiple Classifiers for Hyperspectral Data Analysis [J]. Pattern Analysis & Application, 2002 (5): 210-220

[33] 譚璐,易東云,馮國柱,等.局部不變投影[J].自然科學進展,2004,14(3):282-287.

[34] 李智勇,郁文賢,匡綱要,等.基于高維幾何特性的高光譜異常檢測算法研究[J].遙感技術與應用,2003,18(6):379-383.

[35] 周曉云,孫志揮,張柏禮. 一種大規模高維數據集的高效聚類算法[J].應用科學學報.2006, 24(4):396-400.

[36] 易堯華. 基于投影尋蹤的多(高)光譜影像分析方法研究[D].武漢:武漢大學,2004.

第4篇：高光譜遙感技術的應用范文

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。

第5篇：高光譜遙感技術的應用范文

【關鍵詞】煤炭地質;地質遙感技術;應用;創新思考

引言

基于目前地質遙感技術在煤炭領域的應用來看，由于煤炭地質具有多樣性及復雜性，在開采人員進行開采的時候往往會出現利用率低、開采不合理等情況，從而使煤炭資源造成浪費，嚴重時可能還會導致安全事故及財產損失，因此，為適應生產及現代化技術的需要，煤炭地質遙感技術正處于一種新的轉型階段，正面向市場化發展及全面商業化的新方向進行轉型。

1 煤炭地質遙感技術的基本概念及特點

1.1 遙感技術的基本概念

遙感技術是在20世紀60年代，根據電磁波的理論對遠距離目標所反射和輻射的紅外線、電磁波及可見光等信息，利用各種傳感的儀器進行收集、處理，并且讓這些信息形成影像，從而對目標物及它附近的各種景物進行探測和識別的一種綜合探測技術。

1.2 遙感技術的特點

（1）收集手段多，收集信息量大

在運用此技術時，可以運用不同的遙感儀器及不同的波段的儀器設備，來對目標物體進行探測和識別，來得到我們需要的信息;而且這種技術不僅能夠探測地表的情況，還能對目標物內部的一定深度進行探測。

（2）具有整體性和直觀性

在用遙感技術設備進行拍攝探測時，我們能夠獲得非常清晰生動的傳輸影像，并且畫面具有明顯全面整體性及直觀性。

（3）受到的地面限制條件較小，探測范圍廣

遙感探測技術相對于傳統的探測技術來說，遙感技術在進行探測時不但可以不受自然環境的影響，還能夠順利完美的將探測任務完成，收集到可靠的信息。

2 煤炭地質遙感技術的實際應用

2.1 利用遙感技術對煤質地質進行探測和繪圖

由于我們在日常生活中的活動范圍越來越廣，那些實際地形圖已經從根本上發生了重大變化，已不能再為我們提供準確的數據，因此，為了滿足工作要求，必須對地形圖進行及時的更新。所以，我們通過利用遙感技術從太空的衛星中的數據以影像的形式，清晰的傳輸過來，這種遙感技術不但可以對國家的基礎地理信息進行探測識別，還能夠將多樣性的、不同種類的數據庫進行及時的更新。

在煤炭開采的過程中，由于煤炭地質圖需要具備較高的精確度，以便采煤進行。因此，煤炭開采的相關技術人員，可以將通過遙感技術探測得到的影像資料作為依據，以多元地學將信息進行綜合分析及適當處理，得到對煤炭地質進行的精確的繪圖。而且，在水文地質、煤炭資源、煤層氣調的調查評價中及在小煤窯實際生產情況的調查監控中，也有用到遙感技術。

2.2 利用遙感技術對煤炭生態環境的污染進行監測

在對環境監測時，主要是對開采時用的化學物品污染調查、煤炭地質環境檢查、土地的開墾及生態環境重建的方面的監測，準確的知道環境的影響，從而對進一步加強環境保護及綜合治理提供依據。

2.3 利用遙感技術對煤炭地質災害做調查評估

在采煤區建立一個動態的檢測系統，將遙感技術最為監測道具，根據煤礦的地質規律，從而對地質災害的易發程度進行研究，然后通過數據綜合分析，將地質災害的評估圖繪制出來，以預防危險的發生。

3 煤炭地質遙感技術的創新思考

3.1 高光譜遙感技術應用

高光譜遙感技術可以對巖石類型及礦物成分的煤炭地質進行識別，對其中的波譜特征進行空間定位及定量分析，然后進行煤炭地質光譜庫建立。這種技術不但具備測量技術，還能進行信息識別及數據處理，通過監測、提取可以直接對地質進行找礦及填圖工作。

3.2 高分辨率遙感技術應用

將煤炭地質資料用遙感技術形成高分辨率的圖像，不僅可以使煤炭資源開發的合法性及狀況及時的反映出來，還可以對煤炭的安全生產及維護進行有效的監測。因此，應將這一技術進行創新、發展。

3.3 遙感技術圖像處理及信息提取方法創新

神經網絡、小波變換、分型理論、遺傳算法、光譜特征匹配、支持矢量機等新的理論及方法，都應該被應用在遙感圖像信息處理方面，讓遙感技術的信息及圖形處理向著多尺度、定量化、高分辨率及模型化等新型技術體系方向發展，使煤炭地質識別、信息提取技術及遙感圖像處理技術得到不斷地完善。

3.4 進行“3S”一體化技術創新

“3S”技術即遙感技術（RS）、全球定位系統（GPS）、地理信息系統（GIS）的統稱，三者間具有密不可分、相輔相成的關系，雖然三者的作用原理不同，但是三者間的結合可以成為一種重要的找礦手段。利用遙感技術可以及時對地質系統中的數據進行更新;地理信息系統則可以為遙感技術提供輔導作用，為遙感技術提供不同的信息及分析手段，有助于遙感技術得到的數據進行精確的影像表達;而全球定位系統可以為煤炭地質的探測提供精確的高程模型及地理位置。因此，為了更精確的得到相關數據，煤炭地質的遙感技術應該進行不斷的創新，做到與時俱進，將“3S”技術充分的應用到煤炭地質的探測及開采中去，使煤炭資源向著現代化及產業化的方向發展。

3.5 將數字信息遙感技術創新應用

隨著信息化社會的發展，全球已進入數字化信息的時代，不管什么企業都是以數字建立數據信息庫。因此，為了使煤炭地質遙感技術向智能化、多功能信息化及綜合化等特征發展，用電子計算機對煤炭地質進行現代分析、礦山規劃、數據采礦、資源評估等，使先進的技術及有利的工具為煤炭的開發和利用做貢獻。

4 結束語

通過本文的研究，可以看出，隨著現代社會知識及科技技術的不斷進步、發展，為了更好的為煤炭企業做貢獻，就要不斷地利用先進的科技手段將遙感技術進行創新，得到新的遙感技術手段，為煤炭地質遙感技術開啟新的篇章。

參考文獻：

[1]毛耀保.關于煤炭地質遙感技術創新的思考[J].中國煤炭地質， 2010（S1）.

[2]李生軍.對煤炭地質遙感技術創新的分析[J].企業導報，2013（09）.

第6篇：高光譜遙感技術的應用范文

1 全球定位系統全球定位系統(GPS,Global Positioning System)是由地球導航衛星、地面監控系統和用戶GPS接收機等3個主要部分組成。現在最常用的是美國GPs系統,它包括在離地球約20 O00km高空近似圓形軌道上運行的24顆地球導航衛星,其軌道參數和時鐘由設于世界各大洲的5個地面監測站與設于其本土的一個地面控制站進行監測和控制,使得在近地曠野的GPS接收機在晝夜任何時間、任何氣象條件下最少能接受到4顆以上衛星的信號。通過測量每一衛星發出的信號到達接收機的傳輸時間,即可計算出接收機所在的地理空間位置。

農田養分信息具有顯著的空間屬性,其空間變異性很大。在數據采集過程中,其位置的識別是與數據監測密不可分的,因此需要對信息進行準確的定位。

全球定位系統(GPS)提供了全天候、實時精確定位的測量手段。數字農業中,GPS主要是用來確定在田間的位置,結合其土壤的含水量、氮、磷、鉀、有機質和病蟲害等不同信息的分布情況,輔助農業生產中的灌溉、施肥、噴藥等田間操作,其作用從本質來說是提供三維位置和時間。GPS主要應用于以下3個方面:一是智能化農業機械的動態定位(即根據管理信息系統發出的指令,實施田間的精準定位);二是農業信息采集樣點定位(即在農田設置的數據采集點、自動或人工數據采集點和環境監測點均需GPS定位數據);三是遙感信息GPS定位(即對遙感信息中的特征點用GPS采集定位數據,以便于GIS配套應用)。由于GPS存在較大的誤差,所以差分GPS(即DGPS)越來越受到人們的重視。DGPS可以消除衛星鐘差、星歷誤差、電離層和對流層延遲誤差等,從而使定位精度大幅度提高。

2 遙感技術遙感技術(RS,Remote Sensing)的基本原理是利用物體的電磁波特性,通過觀測物體的電磁波,從而識別物體及其存在的環境條件。遙感技術系統由傳感器、遙感平臺及遙感信息的接受和處理系統組成。

其中,接受從目標反射或輻射的裝置叫做遙感器(如掃描儀、雷達、攝影機、攝像機和輻射計等),裝載遙感器的平臺稱遙感平臺(如飛機和人造衛星等)。經過遙感器得到的數據在使用前應根據用途需要做相應的糾正、增強、變換、濾波和分類等處理。

遙感(RS)技術是未來數字農業技術體系中獲得田間數據的重要來源,它可以提供大量的田間時空變化信息。遙感技術在精準農業中的應用主要以下3個方面:一是作物長勢及其背景的監測,運用高分辨率(米級分辨率)傳感器,在不同的作物生長期實施全面監測,并根據光譜信息進行空間定性和定位分析,為定位處方農作提供依據;二是作物冠層多光譜監測,利用地物光譜儀和多光譜相機獲取的信息,監測葉綠素密度的變化,并分析其變化與養分的關系;三是運用多光譜遙感信息(紅外波段),在有作物條件下監測土壤水分。

3 田間信息獲取技術的現狀和發展趨勢3.1 土壤水分和養分信息獲取技術國內外已開始研究采用各種不同的手段來獲取土壤水分和養分信息。目前,除了一些傳統的常規測量方法外,已嘗試采用的較新的技術,包括遙感、計算機及網絡和地面傳感技術等。其中,實踐較多的是以電子技術為支撐的地面信息傳感技術和以空間技術為支撐的遙感信息采集技術。

土壤水分信息的獲取相對于其他土壤養分更易掌握,因此對土壤水分測量方法的研究已經取得了顯著成果。各種在線式的測量方法相繼產生,如電阻法、時域反射法(TDR法)、頻域反射法(FDR法)、中子散射法和近紅外光譜法等。這些方法均有一定的局限性:一是電阻法的測量精度受土壤含水率的影響很大;二是時域反射法在低頻(≤20MHz)工作時較易受到土壤鹽度、粘粒和容重的影響,而且價格比較高;三是頻域反射法的讀數強烈地受到電極附近土體孔隙和水分的影響,特別是對于使用套管的FDR測量;四是中子散射法雖然測量方法簡單,但儀器設備昂貴,并且存在潛在的輻射危害。對于土壤養分信息(土壤中的N,P,K,pH值、有機質、含鹽量和電導率)的獲取技術,常規化學試驗測量方法仍是現在土壤養分信息獲取的主要手段。該方法具有破壞性和不及時性等缺陷,因此隨著近紅外光譜技術的不斷完善和應用的廣泛性,用近紅外光譜技術來檢測土壤養分已經成為國內外學者研究的重點。

近紅外光譜法是根據水的紅外吸收光譜來進行測量的,在紅外區內,水的吸收波長為1 200,l 450,1 940和2 950nm,測量方式有反射式、透射式和反射透射復合式等幾種。紅外光譜水分儀具有無接觸、快速、連續測量、測量范圍大、準確度高和穩定性好等優點,適用于在線水分監測,但在測量自然物體時因表面不規則使得反射率不穩定,影響測量精度,需對樣本做簡單處理。

土壤其他養分信息的研究主要包括土壤中N,P,K,pH值、有機質、含鹽量和電導率等信息的采集?，F在,除了常規化學試驗測量方法外,用近紅外反射光譜法來測量土壤養分已成為國內外諸多學者研究的重點。Shibusawa等指出,用400~1 900nm波段來預測土壤濕度、pH值、土壤電導率和土壤有機質等,其相關系數從0.19變化到0.87 ;李民贊研究了基于可見光光譜分析的土壤參數分析,在1 1O0, 1 350,1 398,2 210nm處建立了多元線性回歸模型,相關系數為0.934 ;健等用近紅外光譜法分析了土壤中的有機質和氮素 ;He等對土壤電導率和常量元素的測量 ;鮑一丹等應用光譜技術研究了土壤粒度和含水量對預測土壤氮含量的影響 。

3.2 作物長勢的監測技術對農作物長勢的動態監測可以及時了解農作物的生長狀況、土壤墑情、肥力及植物營養狀況,以便及時采取各種管理措施,保證農作物的正常生長。同時,可以及時掌握大風或降水等天氣現象對農作物生長的影響,監測自然災害或病蟲害對作物產量造成的損失等,為農業政策的制訂和糧食貿易提供決策依據。

應用遙感技術可對大面積農作物的長勢進行監測,其基本方法是利用覆蓋周期短而面積大的NOAA衛星資料,對地面植被吸收的光譜信息和地面實際情況進行分析,并結合常規的方法和資料,建立作物監測模式,用以監測作物長勢,苗情監測通報,指導農業生產¨ 。國際上,關于農作物生長狀況遙感監測與估產有3個標志性的實驗計劃,即美國的LACIE計劃、A—GRISTARS計劃和歐盟的MARS計劃。1974—1977年,美國農業部(USDA)、國家海洋大氣管理局(NOAA)、美國宇航局(NASA)和商業部合作主持了“大面積農作物估產實驗”,主要品種是小麥,地區范圍是美國、加拿大和前蘇聯。1980—1986年,執行LACIE計劃的幾個部門又合作開展了“農業和資源的空間遙感調查計劃”,其中包括世界多種農作物長勢評估和產量預報。歐盟所屬的聯合研究中心遙感

應用研究所通過實施“遙感農業監測”項目,即MARS計劃,也成功地建成了歐盟區的農作物估產系統,并將結果應用于諸如農業補貼與農民申報核查等歐盟的共同農業政策。在農作物長勢監測的方法上,國外科學家主要圍繞適合大面積監測的NOAA—AVHRR的應用進行了多方面的探索,取得了許多突破進展¨卜”J。我國利用氣象衛星監測作物生長狀況的研究始于20世紀80年代中期,并應用氣象衛星對農作物長勢進行宏觀監測的理論和方法進行了研究 。

3.2.1 作物根系信息監測技術作物根系信息基本上是通過圖像識別的方法來得到的。例如加拿大產的ET一100根系生態監測系統,運用透明管材埋設在需要研究的根系周圍,使用特殊圖像捕捉系統對根系照相,然后借助專業根系分析系統對混合圖像進行分析,從而跟蹤了解其生長過程。

這種方法可以非破壞性地動態追蹤分析根系形態因子,根系相關數據能夠定量化,還可以根據用戶需求監測土壤水分狀況,從而研究根系所在區域內溶質運移及水分脅迫所引起的生理變化。該方法已廣泛應用于園藝植物培養和作物生長模型研究等領域。

3.2.2 光合作用測定技術光合作用測定的一個例子是用葉室內裝備最新的小型紅外氣體分析傳感器(IRGA),測量溫度和光合有效輻射(PAR)的傳感器接收信號,再用便攜式微處理器控制葉室內的二氧化碳和水蒸汽濃度,并測量二氧化碳和水蒸汽交換。CIRAS一1植物光合測定儀根據精密測量葉片表面CO 濃度及水分的變化情況,來考察葉片與植物光合作用相關的參數,用以測量植物葉片的光合速率、蒸騰速率和氣孑L導度等與植物光合作用相關的參數。

3.3 作物營養監測技術葉綠素是吸收光能的物質,對作物的光能利用有直接影響。葉綠素含量和作物的光合能力、發育階段以及氮素狀況有較好的相關性。由于葉綠素之間的含氮量和葉變化趨勢相似,通常認為可以通過測定葉綠素來監測植株氮素營養。

葉綠素的常規測定使用分光光度計法,因為這種方法要進行組織提取和分光光度計的測定,所以既耗時間又對植被造成損傷。另外,從大田到實驗室的運輸和樣本制備過程中很可能損失葉綠素,進而導致葉綠素含量發生變化 。

目前,應用較多的是一種日本生產的SPAD一502葉綠素儀。這種葉綠素儀的工作原理是采用兩個不同波長的光源分別照射植物葉片表面,通過比較穿過葉片的透射光光密度差異而得出SPAD值。因此,SPAD值是一個無量綱的比值,與葉片中的葉綠素含量成正相關。在葉綠素儀應用的研究中,各研究者所采用的測定部位都大體相同,即作物生長前期取新展開的第一片完全展開葉作為測定部位,生長后期則取功能葉(小麥取旗葉和玉米取穗位葉)作為測定部位。

葉綠素儀在玉米株與株之間的測定值可能會相差15% ,在同一片葉上不同位置的測定值也不同。一般認為,距離葉基部55% 處的SPAD測定值較大,且偏差較小,是合適的測試位點。

便攜式高光譜儀是一種非損傷性測定葉綠素的方法,它通過測定綠色植物葉片的反射率、透射率和吸收率來測定葉綠素含量,這決定了高光譜技術在植被葉綠素含量評價研究中具有不可替代的作用。國內外很多學者已經對作物氮元素的高光譜及光譜測量進行了研究,并且各種反射率比值及植被指數用于監測植物的氮素虧缺 1卜 。王人潮等利用葉綠素計和高光譜快速測定了大麥的營養狀況,結果表明,可以通過光譜法來測定大麥的氮素水平¨ ;IJi等應用反射光譜檢測了茶葉的葉綠素含量 ;方慧等應用光譜技術檢測了油菜葉片中葉綠素含量¨ 。光譜監測提供了一種自動、快速和非損傷性的植物營養狀態監測方法,并且田問不同處理之間的冠層光譜差異為高光譜和多光譜遙感大面積監測氮素營養提供了可行性。

3.4 作物冠層多光譜監測技術植物冠層光譜特性是植物光譜特性與背景土壤光譜特性的綜合。隨著植物冠層的發育,土壤光譜特性的作用逐漸下降;在植物衰老時,土壤背景的作用又逐漸增大。一般葉面積指數(LAI)達到3左右時,冠層在可見光和中紅外波段的光譜反射率基本穩定;而在近紅外波段,LAI達到5~6時,光譜反射率才能飽和。冠層光譜反射率還受太陽光入射角、雙向反射、氣溶膠和風速等諸多外部因素的影響。由于植物營養狀況能影響葉面積、冠層形態和內在生理特征,而且不同營養元素的影響程度也不同,因此利用冠層光譜分析可以診斷植物營養狀況?，F代”精細農業”的一個非常重要的技術手段,就是利用遙感技術監測作物的營養狀況與長勢。與葉片光譜特性一樣,氮素營養對冠層光譜特性影響的研究最為系統和深入。

隨著氮素營養水平的提高,光譜反射率在可見光和中紅外波段降低,而在近紅外波段卻增加。診斷水稻冠層氮素營養水平的敏感波段為760~900 nm,630~ 690 nm和520~550 nm。不同氮素營養水平下的冠層光譜反射率存在著明顯差異,經植被指數轉換后差異更為顯著與穩定。因此,利用冠層光譜測試可以區分作物的氮素營養水平。

植物中磷鉀營養水平與冠層光譜特性的關系研究較少見。總的來說,磷鉀對光譜特性的影響不如氮明顯。在水培和砂培條件下,不同磷鉀水平的植物冠層光譜反射率存在顯著差異,磷鉀營養對冠層光譜特性的影響與氮的影響相似。隨著磷鉀營養水平的提高,可見光波段的光譜反射率下降,而在近紅外波段卻有明顯增加。利用光譜分析,可區分3~5級的磷鉀營養水平。在田間條件下,由于磷鉀的缺乏不嚴重,有時結果不太一致。

還未見報導。由于它們對葉面積、生物量以及葉片葉綠素等生理生化性質的影響與大量元素具有相似性,預計中量及微量元素對冠層光譜特征的影響也具有相似性,但影響程度將會差異較大。

目前,在國外應用的一種田間便攜式分光儀可以方便地檢測作物的冠層反射系數。用數學方法將幾個波長下得到的反射系數進行合并就可以得到作物的“光譜系數”,或稱之為探測值。經過優化的光譜系數在作物的拔節期和抽穗期與作物的供氮狀況密切相關。利用這種分光儀探測原理,并加以改進而研制的拖拉機機載探測施肥系統已經很成熟。它通過探測系統將作物冠層信息輸入計算機,經處理得出作物的需肥情況,計算機通過協調拖拉機步進速度和DGPS(差分GPS)數據,在考慮探測器間距離和施肥區范圍基礎上控制施肥操作。

作物冠層反射和土壤背景輻射在紅外膠片上為不同的輻射顯影。照片經計算機處理后,每個像素的色度變化都可以表示出作物反射光線的情況,而作物反射光線特性的變化正是作物營養變化,特別是氮營養狀況發生變化的結果。這樣分析作物冠層照片就可以準確地分析作物的氮營養狀況。Hansen等用高光譜反射分別對小麥的冠層生物量和氮含量進行了研究 ;Daughtry等通過葉片和冠層反射率來預測玉米葉片的葉綠素含量 ;馮雷等應用多光譜技術檢測了油菜葉片中葉綠素含量 J。

3.5 作物病蟲害診斷及雜草識別技術病蟲害是影響農作物產量和品質提高的重要因子,及時、準確與有效地檢測病蟲害的發生時間和發生程度是采取治理措施的基礎。

目前,用雷達監測飛性昆蟲、孢子捕捉器監測一些作物病原菌、性信息素誘芯或誘餌監測田間鱗翅目害蟲以及燈光誘集飛行趨光性昆蟲等,都是利用有害生物的習性開發出的相對省工和省時的監測手段。

隨著遙感和高光譜技術的廣泛應用,用光譜和遙感技術來監測作物病蟲害的研究也取得了一定的進展。

北京農業信息技術研究中心采用高光譜遙感監測小麥條銹病、白粉病和蚜蟲,以達到大面積、快速、無破壞的病蟲害監測和預測預報的目的。美國利用衛星遙感圖片分析監測森林舞毒蛾擴散及危害程度,監測草地蝗蟲危害等。中國科學院利用綜合航空多光譜數字相機成像系統,監測蝗蟲及主要棉花害蟲。中科院還利用TM圖像遙感監測東亞飛蝗的棲息地蘆葦的植被指數和監測蝗災的動態變化。北京農林科學院利用TM衛星圖片監測麥蚜對冬小麥的危害。吳迪等應用光譜和多光譜技術對茄子和番茄的灰霉病進行了早期診斷識別 -27]。

隨著人們 環境保護意識的提高和對農藥殘留物的重視,對田間雜草清除的研究也逐漸受到許多學者的重視。雜草一作物區分的研究可分為3種:一是人工區分;二是航空遙感技術;三是光學傳感器。人工區分目前是區分作物和土壤背景的最佳方法,但既費時又費力;航空圖片雖然可以在短時間內獲得作物大范圍的圖像,但是研究表明雜草密度對圖像的可視性有嚴重的影響 ;基于地面多光譜傳感器的研究使得對單種作物一雜草的研究有了進一步的進展 。。。

第7篇：高光譜遙感技術的應用范文

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。”

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?！绷挚圃嘿Y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。

第8篇：高光譜遙感技術的應用范文

關鍵詞：遙感技術；地質；礦產；調查

1 概述

隨著各個國家的衛星發射成功，在地質礦產調查中遙感技術的使用越碓焦惴海豐富的遙感資料為遙感勘探技術提供堅實的基礎，具有探測范圍廣、探測精度高，信息獲取快且豐富等優異特點。在我國新疆地區進行地質礦產調查過程中，由于環境條件的限制，物探、化探等探測技術難以實施，遙感技術發揮出其獨特的作用，有效解決環境因素的限制，進行大面積的地質礦產調查工作，起到宏觀的先導性作用。

2 遙感技術地質礦產調查中豐富的遙感資料

2.1 工作中常用的多光譜數據

經過多年的發展和積累，遙感技術的發展越來越成熟。隨著傳感器的性能提高，其頻譜范圍不斷擴大，分辨率不斷提高，再加上先進的儀器設備，使信息的提取及處理、地物識別越來越完善。各個國家的在軌陸地資源衛星更加全面地為遙感地質工作帶來豐富的數據資源，其中不乏大量的專題數據庫為地質礦產勘查過程中帶來參考價值。目前在地質調查中，數據獲取方式更為廣泛，逐漸從多光譜到高光譜，比如常用的遙感數據源有美國5號、7號陸地衛星所傳輸的數據，其中有7個多光譜波段，分辨率30m的TM和增加了全色的第8段，分辨率為15m的ETM。

2.2 幾類常見巖石、礦物及組合的可識別波段

在遙感技術當中，不同的波長范圍所對應的可識別的巖石、礦物及其組合也不相同，根據波長范圍可以分為波長為0.4-1.1μm的可見-近紅外段、波長為1.1-2.5μm短波紅外段以及和8-14μm熱紅外段，如表1所示為常見的在不同的波長范圍內對應的可識別的巖石，礦物及組合。另外，與之相對應的是地質上常見的蝕變礦物及其組合在陸地衛星多光波波段中的也盡不相同。

3 遙感技術地質礦產調查流程

遙感技術地質礦產調查主要采用的是GIS技術，對地物信息進行遙感傳輸，將多源信息進行集成和分析。如圖1所示流程圖為地質礦產調查遙感多光譜定量勘查技術流程，通過對同地區進行不同高度、角度、尺度進行遙感，再結合物探、鉆探等獲得的不同相關地質信息資源、對所有數據圖像進行整合、分析，完成多源信息空間數據庫的建立，從而進行遙感信息為主體的成礦預測。

4 遙感技術在地質礦產調查中的特點

遙感技術在地質礦產調查過程當中，遙感技術離不開高度、角度以及尺度等幾方面的探查和分析，因此遙感技術的地質調查工作特點如下：

（1）高度不同，視野不同。遙感技術的核心在于不同高度的“天眼”等各種衛星，通過軌道高低不同，衛星向地面傳回的遙感數據也不同，因此遙感技術為地質礦產調查提供了眾多的高空觀測數據，并綜合分析不同高度的遙感數據，能夠更加直觀地感受地表物體的宏觀性，為肉眼無法識別的物體觀測提供合理有效的真實數據。

（2）角度不同，形狀不同。傳統的物探、鉆探等地質礦產調查手段充分地運用了各個角度所探測的數據進行綜合分析并確定礦產區。而遙感技術的使用，更是為地質找礦工作帶來了新的探測角度，遙感技術從高空的角度，對礦區地質進行全方位的探測，解決了其他方式只能局部探測的局限，為地質礦產的調查提供更加全面的數據信息。

（3）尺度不同，精細程度不同。一般的地質礦產探測技術只能夠從局部進行微觀性的探查，而遙感技術的使用，能夠從宏觀到局部再到微觀，由于各層次之間的調查內容精細度不同，不同尺度的觀測結果更加豐富了地質探測的數據信息。

5 遙感技術在地質礦產調查中的主要作用

（1）在新疆地區進行地質礦產調查時，不同程度的遙感數據被廣泛應用，其中可以充分結合遙感數據，進行快速處理，從而制作相應尺度（如1∶25萬）的數據圖像，常常為遙感多光譜彩色合成圖和三維影像飛行圖，這種處理方式比地形圖、地質圖范圍更加廣更加精細，為地質礦產調查工作的部署、地質調繪路線的確定等工作提供先導性基礎資料，從而快速完成找礦靶區。

（2）利用遙感數據定量快速的獲得遙感光譜圖形，從而直觀清晰地提取與礦物相關的數據信息，為地質研究程度較高、工作進展較難的成礦區帶礦產資源調查評價的過程提供明顯的找礦標志以及找礦參數，并對相應尺度（如1∶10萬、1∶5萬）的礦產遙感地質調查數據圖像進行編制和解釋，從而完成以遙感技術為主，物化探為輔的已知礦床找礦規律。

（3）以相應尺度（如1∶5萬、1∶2.5萬）的遙感技術在礦化集中區進行找礦預測，能夠有效輔助化探技術進行異常篩選與檢查，從而加快成礦遠景靶區的圈定，結合GIS技術的使用，對數據綜合處理及分析，礦化集中區資源潛力的綜合評價，明確找礦方向及目標。

（4）在新疆礦區及其近，能夠進行大比例尺度（如1∶2.5萬、1∶1萬）的遙感找礦預測工作，能夠為老礦山的深邊部的成礦構造進行分析，完成含礦層位的確定工作，尋找礦化線索及找礦目標，從而加快找礦進程。

6 結束語

在新疆區域地質礦產調查中，遙感技術的使用彌補了物探、化探等技術的不足之處，為地質調查提供了豐富的數據資源，從不同高度、角度、尺度完成地質數據信息的采集，結合其他探測技術，快速完成數據圖像的編輯及分析，快速確定礦產資源靶區，能夠有效完成地質環境復雜的老礦山的礦區探測，提升新疆區域地質礦產資源的開發速度。

第9篇：高光譜遙感技術的應用范文

關鍵詞：無人機遙感；發展現狀；應用領域；前景展望

0 引言

無人機遙感（Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing )，是利用先進的無人駕駛飛行器技術、遙感傳感器技術、遙測遙控技術、通訊技術、GPS差分定位技術和遙感應用技術，具有自動化、智能化、專用化快速獲取國土、資源、環境等空間遙感信息，完成遙感數據處理、建模和應用分析的應用技術。無人機遙感系統由于具有機動、快速、經濟等優勢，已經成為世界各國爭相研究的熱點課題，現已逐步從研究開發發展到實際應用階段，成為未來的主要航空遙感技術之一。

1 無人機遙感介紹

無人機飛行器與航空攝影測量相結合，成為航空對地觀測的新遙感平臺被引入測繪行業，加上數碼相機的引入，就使得“無人機數字遙感”成為航空領域的一個嶄新發展方向?！盁o人機數字遙感”有低成本、快捷、靈活機動等顯著特點，可成為衛星遙感和有人機遙感的有效補充手段。

無人機飛行器遙感技術有其他遙感技術不可替代的優點，可成為衛星遙感的有效補充手段，該技術主要涉及飛機平臺、測控及信息傳輸、傳感器、遙感空基交互控制、地面實驗/處理/加工、以及綜合保障等相關技術領域。我國無人飛行器航空遙感技術的進步不僅表現在無人飛行器的研制，還表現在正好適用于航空遙感的飛行控制系統、遙感通訊系統的研制，更表現為輕小型化傳感器及其單反數碼相機，并配備有姿態穩定平臺，可快速獲取城鎮大比例尺真彩色航空影像。

目前的無人機遙感系統多使用小型數字相機（或掃描儀）作為機載遙感設備，與傳統的航片相比，存在像幅較小、影像數量多等問題，針對其遙感影像的特點以及相機定標參數、拍攝（或掃描）時的姿態數據和有關幾何模型對圖像進行幾何和輻射校正，開發出相應的軟件進行交互式的處理。進一步的建摸、分析使用相應的遙感圖像處理軟件。

2 國內外無人機遙感的發展現狀

無人機出現在1917年，早期的無人駕駛飛行器的研制和應用主要用作靶機，應用范圍主要是在軍事上，后來逐漸用于作戰、偵察及民用遙感飛行平臺。20世紀80年代以來，隨著計算機技術、通訊技術的迅速發展以及各種數字化、重量輕、體積小、探測精度高的新型傳感器的不斷面世，無人機的性能不斷提高，應用范圍和應用領域迅速拓展。續航時間從一小時延長到幾十個小時，任務載荷從幾公斤到幾百公斤，這為長時間、大范圍的遙感監測提供了保障，也為搭載多種傳感器和執行多種任務創造了有利條件。

傳感器由早期的膠片相機向大面陣數字化發展，目前國內制造的數字航空測量相機擁有8000多萬像素，能夠同時拍攝彩色、紅外、全色的高精度航片；中國測繪科學研究院使用多臺哈蘇相機組合照相，利用開發的軟件再進行拼接，有效地提高了遙感飛行效率；另外激光三維掃描儀、紅外掃描儀等小型高精度遙感器為無人機遙感的應用提供了發展的余地。

現在無人機遙感技術可快速對地質環境信息和GIS數據庫進行更新、修正和升級。為政府和相關部門的行政管理、土地、地質環境治理，提供及時的技術保證。

隨著我國改革開放的逐步深入，經濟建設迅猛發展，各地區的地貌發生巨大變遷。以無人駕駛飛機為空中遙感平臺的技術，正是適應這一需要而發展起來的一項新型應用性技術，能夠較好地滿足現階段我國對航空遙感業務的需求，對陳舊的地理資料進行更新。

無人機遙感航空技術以低速無人駕駛飛機為空中遙感平臺，用彩色、黑白、紅外、攝像技術拍攝空中影像數據；并用計算機對圖像信息加工處理。全系統在設計和最優化組合方面具有突出的特點，是集成了遙感、遙控、遙測技術與計算機技術的新型應用技術。

3 無人機遙感的應用領域及發展前景

隨著無人機技術的高速發展，越來越多地被用于影像獲取，如在氣象監測、資源調查與檢測、測量、突發事件處理等方面取得了豐碩的成果。

（1）臺灣大學理學院空間信息研究中心利用無人機拍攝低空大比例尺圖像，配合FORMOSAT2分類進行異常提取，解譯桃園縣非法廢棄堆積物（固體垃圾等），用于環境污染和執法調查。

（2）美國Nicolas Lewyckyj等人利用UAV-RS技術在北卡羅萊納洲進行自然災害調查，通過正射影像處理與分析準確評估場房和村莊的損失。顯示了無人機遙感技術具有的快速反映能力，為災害的治理提供了及時、準確的數據。

（3）日本減災組織使用RPH1和YANMAHA 無人機攜帶高精度數碼攝像機和雷達掃描儀對正在噴發的火山進行調查，無人機能抵達人們難以進入的地區快速獲取現場實況，對災情進行評估。為核電站及其它核設施的管理提供基礎數據。

（4）我國首個成立的Quickeye（快眼）應急空間信息服務中心，是我過無人機應急遙感應用的開創嘗試和遙感應用典范。其基于的無人機平臺即為例圖所示Quickeye（快眼）系列無人機，在不到兩年的時間內，該機型已成功作業近10萬平方公里，廣泛應用于1：1000，1：2000成圖，及測繪、應急領域。

綜上所述，無人機作為一種新型的遙感平臺將得到廣泛應用。目前最常用的遙感平臺是衛星和有人駕駛的飛機，無人機平臺已漸漸顯露出它的重要性。遙感發展的一個總的方向是高空間分辨率、高光譜分辨率和高時間分辨率。所以無人機遙感在提高時間分辨率方面具有獨特的優勢。隨著多光譜傳感器水平的提高，重量和體積下降，無人機遙感在提高光譜分辨率方面同樣具有潛力。

4 結束語

無人機遙感作為一種新的測繪方式具有很多優勢且實際應用廣泛，隨著設備的更新，技術的發展與完善無人機遙感將在測繪系統中發揮重要的作用，并且將成為現代國家對地觀測體系中不可或缺的重要組成部分，也會越來越廣泛的應用于民用生活。

參考文獻