SVC HR-768地物光谱仪岩石光谱采集存在的问题与处理

孔维豪， 祝民强

(东华理工大学江西省数字国土重点实验室，江西抚州 344000)

SVC HR-768地物光谱仪岩石光谱采集存在的问题与处理

孔维豪， 祝民强

(东华理工大学江西省数字国土重点实验室，江西抚州 344000)

单纯利用遥感图像进行矿物的识别有着一定的不确定性。利用Spectra Vista公司新式的SVC HR-768地物波谱仪对研究区内采集的岩石样品进行光谱测量的数据，能有效的提高遥感识别的精度。从岩石样品的光谱数据采集和处理出发，分析了日光条件采集数据存在的问题和人工光源采集的数据，通过对比分析，采用人工光源采集的数据简便可用，对矿物识别的结果良好。

SVC HR-768;光谱;矿物识别

孔维豪，祝民强.2012.SVC HR-768地物光谱仪岩石光谱采集存在的问题与处理［J］.东华理工大学学报:自然科学版，35(2):155-159.

Kong Wei-hao，Zhu Min-qiang.2012.The problem and treatment of rock sample spectra acquired by SVC HR-768 field spectrometer［J］.Journal of East China Institute of Technology(Natural Science)，35(2):155-159.

通过利用Spectra Vista公司新式的SVC HR-768便携式地物波谱仪对研究区岩石单元样品进行光谱测量，一种方法是在日光条件下进行测量，另外一种则是选择合适的人工光源进行测量。通过实验发现，采用日光作为光源会造成不可避免的噪声，其中1 900 nm附近和2 400～2 500 nm噪声较大，不易去除。由于岩石在1 000～2 500 nm范围内主要有2个吸收谷，岩石和矿物在近红外区域的光谱特性是判别各类岩石和矿物的主要依据，而日光条件下采集的数据噪声恰好是在近红外区域，因此可见日光条件下利用SVC HR-768便携式地物波谱仪采集的岩石光谱数据是不可靠的。为了光谱数据可以为遥感图像识别矿物和岩石提供较好的依据，需要采用另外一种方法来获取岩石光谱，通过数据质量对人工光源方法的可行性进行分析。通过合适的人工光源进行测量的方法，以期对岩石矿物的光谱采集工作起到一定的指导作用。

1 仪器简介

Spectra Vista公司(原GER公司)在便携式分光辐射度计的领域上再次推出了新式的SVC HR-768野外便携式地物波谱仪。在确保体积轻巧的同时，能够在整个VIS-NIR-SWIR领域内获取优良的光谱分辨率。仪器可探测波长范围为350～2 500 nm;最小积分时间1 ms;内置存储器500 scans(扫);通道数达到768个;光谱采样间隔≦1.5 nm@350 ～1 000 nm，≦7.5 nm@1 000～1 850 nm，≦5 nm@1 850～2 500 nm。可实时辐照亮度和反射率，获得被测物体连续的光谱曲线。

2 地物反射波谱测量理论

在电磁波谱中，可见光和近红外波段(0.3～2.5 μm)是地表反射的主要波段，也是众多遥感器使用的波段区域。地物光谱的测试不仅可以为传感器的波段选择和评价提供依据，建立地面、航空和航天遥感数据的关系，还可以将地物光谱与地物特征进行相关性分析和建立应用模型。

2.1 地物反射波谱理论

(1)双向反射分布函数(BRDF)。对于地物表面，入射辐照度为dIi(Φi，θi)，在Φr和θr方向上，由dIi产生的反射亮度为dLr，随着入射方向和反射方向的不同，产生一个函数fr，称双向反射分布函数(Nicodemus，1970)。BRDF函数完全描述了反射空间分布特征的规律，用下式表示:

式中，Φi和θi分别为入射方向的方位角和天顶角，Φr和θr分别为某一反射方向的方位角和天顶角。

(2)双向反射比因子R(BRF)。其定义为在未定的立体角锥体所限制的方向内，在一定辐照度和观测条件下，目标反射辐射通量与处于同一辐照度和观测条件下的标准参考面(朗伯反射面)反射辐射通量之比(Nicodemus，1970)。

2.2 地物光谱测量

(1)垂直测量。为使得所有测量数据能与航空、航天传感器所获得的数据进行比较，一般情况下测量仪器须垂直向下测量，使得采集数据域多数传感器数据方向一致。通用白板采用硫酸钡或氧化镁材料制成，在反射天顶角不大于45°时，接近朗伯体，并经过计量部门标定已知反射率(梅安新等，2001)。通常认为，实际目标和标准板的测量值之比就是反射率之比，用下式表示:

式中，p(λ)为被测物体的反射率，ρs(λ)为标准板的反射率，V(λ)和Vs(λ)分别为被测量物体和标准板的仪器测量值。

(2)非垂直测量。更精确的测量是测量不同角度的方向反射比因子，考虑到辐射到地物的光线由来自太阳的直射光(近似定向入射)和天空的散射光(近似半球入射)，因此方向反射比因子取两者的加权和(梅安新等，2001)，用下式表示:

式中，Φi和θi分别为太阳的方位角和天顶角;Φr和θr分别为观测仪器的方位角和天顶角;ID为天空漫入射光照射地物的辐照度;IS(Φiθi)为太阳直射光在地面上的辐照度;I(Φiθi)为太阳直射光和漫入射光的总辐照度;RD(Φiθi)为漫入射的半球一定向反射比因子;RS(Φiθi，Φrθr)为太阳直射光照射下的双向反射比因子;R(Φiθi，Φrθr)为野外测量出的方向反射比因子。

K1和K2的测量。地面上平放标准板，用光谱辐射计垂直测量，自然光照射时测量一次相当于I值;再用挡板遮住太阳光使阴影遮挡住标准板，再测一次相当于 ID;求出 K2=ID/I，K1=1 － K2。

测量自然条件下反射比因子 R(Φiθi，Φrθr)。选择太阳方向(Φiθi)和观测角(Φrθr)，在同一地面位置分别迅速测量标准板的辐射值和地物的辐射值，计算得到反射比因子R。

用黑挡板遮住太阳直射光，在只有天空漫入射光时分别迅速测量标准板和地物的辐射值，计算比值得到半球一定向反射比系数RD(Φrθr)。

3 日光条件下的光谱测量

3.1 光谱测量注意事项

在野外光谱测量中，光谱数据质量受多种因素的影响。测量条件应选择阳光入射天顶角为－10°～10°，淡积云量，无卷云、浓积云等，风力小于5级，光照稳定，测量时的水平能见度要求不小10 km。测量时不要穿带浅色、特色衣帽，如果穿戴白色、亮红色、黄色、绿色、蓝色的衣帽，就会改变反射物体的光谱特征(陈蕾等，2011)。本次光谱测量中选择匀质黑色沥青天台，避免了背景介质对光的反射，从而保证数据采集质量。探头定位时必须避免阴影，人应该面向阳光(闫锦成等，2005)。选取测量岩石样品要具有代表性，应能真实反映被测目标的平均自然性，尽量选用较为平整和新鲜面进行测量。

综上所述，野外地物光谱测量是一个需要综合考虑各种光谱影响因素的复杂过程，所获取的光谱数据是太阳方位角、云、风、入射角、探测角、仪器视场角及目标本身光谱特性等各种因素共同作用的结果(赵良斌等，2008)。测量前要根据目标与任务制定相对应的方案，排除各种干扰因素对所测结果的影响，使所得的光谱数据尽量反映目标本身的光谱特性。只有这样，所测结果才是可靠的并具有可比性，为以后的光谱重建和图像解译提供可靠依据。

3.2 测量方法与步骤

(1)传感器探头选择和白板反射校正。传感器探头采用视场角为25°的光纤进行测量。校正时白板应放置水平。据叶荣华(2001)的研究，如果扫描头与参考板有1°的倾斜角度，在太阳天顶角为30°时，测量的反射率误差为1%;在太阳天顶角为60°时，测量的反射率误差为3%。因此天气较好时每隔几分钟就要用白板校正1次，如果天气较差，校正应更频繁，防止传感器响应漂移和太阳入射角的变化影响。

(2)测量方法。在11时00分至13时30分进行测量，每个样品光谱测量前，对准标准参考白板进行定标校准，得到基线，然后对着目标样品进行测量;为使所测数据能与卫星传感器所获得的数据进行比较，测量仪器均垂直向下进行测量(天顶角保持为－10°～10°)。为了使数据具有代表性，对同一样品至少测量5次，保证测试结果准确性。

(3)测量步骤。首先装配好仪器，确保仪器和PDA有足够的电量，开机预热15 min，使仪器在测量环境中保持稳定的状态。然后打开PDA，点击Start中HR768pda选项。

接下来首先要建立PDA和仪器的连接，通过选择“DevCntrl－＞Connect”来实现。当出现选择接口时，选择COM8(蓝牙接口)建立连接。然后进行光谱测量设置，选择AutoDark，确保每次测量时仪器都会自动测量暗流值;选择Auto选项，仪器自动选择Si，SWIR1和SWIR2传感器最适合的组合测量时间;Scan Time一般选择为1，并可以随着光照条件的降低适度的增加;Optic选项是选择传感器探头，本次选择 fiber(光纤)。点击OK，设置完毕。

测量时，首先要对白板进行基线测量，点击Reference，仪器会测量得到一个目前光照情况下的基线，然后就可以对目标物进行测量，点击Target即可获得光谱曲线。需要注意的是由于时间的推移，光照条件不断变化，因此每隔一段时间需要对白板进行一次定标;多次测量的数据需要进行实时检验，避免出现较大噪声，如图1所示属于测量偶然误差。

多次测量是为了消除偶然误差，其它4次测量数据均保持较相似的曲线特征，但是红色曲线在657 nm附近产生大量噪声，如果这个数据也加入到后续的数据处理中，必然造成错误的结果，因此这个数据在计算时需删除。

4 数据处理和分析

4.1 重叠波段去除

由于传感器的原因，原始数据会在2个位置(983～1 019 nm和1 879～1 927 nm)存在重叠波段(图2，3)。

原始数据导入仪器自带软件SVC HR-768，打开去除重叠波段Tools-SIG File Overlap/Matching，然后把原始数据导入(最多一次50个)，最后Process All Files，即可生成无重叠波段csv格式的新文件。

983～1 019 nm，去除前传感器部分数据，保留后传感器部分数据;1 879～1 927 nm，以1 900 nm作为分隔线，前部分传感器保留1 900 nm之前的数据，后部分传感器保留1 900 nm之后的数据。

依据“应以SWIR1波段数据为准进行连接校正”的原则，980 nm之前的数据，白板和目标物的辐射值同时增加大约10%，反射率不变;1 007 nm之后的数据保持不变;983.9 nm，991.8 nm，999.6 nm作为连接部分，软件自动拟合。

4.2 均值光谱曲线

利用Tools-SIG File Merge功能导入同一样品5次测量数据，然后选择导出格式为水平，最后Process All Files生成csv文件。打开csv文件，对于多次反射率测量数据取平均值，另存为便于ENVI识别的txt格式文件。

4.3 测量结果分析

通过大量研究发现，多数矿物和岩石光谱曲线在400～1 100 nm之间没有明显特征吸收光谱，只有个别重金属矿物有微弱的吸收带。岩石在1 000～2 500 nm范围内有2个吸收谷，在1 000 nm以下仅少量矿物呈一个微弱的吸收谷。因此，岩石和矿物在近红外区域的光谱特性是判别各类岩石和矿物的主要依据。

图4为日光条件下测量得到的光谱曲线，可明显发现其中1 900 nm附近和2 400～2 500 nm噪声较大，且不易去除，只能删除噪声大的点，但是这种做法造成光谱曲线丢失大量的波谷波峰信息，对岩石鉴别分析很不利，所以直接日光光照下测量的数据，对于岩石样品是不可行的。

图4 日光采集光谱曲线Fig.4 Spectrum of daylight condition

5 实验室光谱采集

5.1 人工光源介绍

本次实验采用UltraFire WF-600氙气强光手电筒作为人工光源。光源使用最新飞利浦6～9 V高压氙气High Pressure Xenon灯杯量度高达600 lm，微橘皮反光杯，光斑完美，保证无黑圈、黑心等不良品，可为岩石光谱采集提供良好的光源。

5.2 测量方法与步骤

岩石样品摆放平台为黑色橡胶平面，与日光条件下的平台类似，避免了背景介质对光的反射，从而保证数据采集质量。然后固定人工光源和光纤探头，保持与平面垂直，并且调整好距离。打开光谱仪，预热15 min，与日光条件下测量一样做好相应的设置，然后开始进行光谱测量。

打开人工光源，白板定标后把岩石样品平放在平面上，保持较新鲜和平整的一面垂直向上。通过操作PDA，进行岩石样品的光谱采集，并随时检验数据质量和保存数据。采集得到光谱数据，通过剔除噪声曲线，求平均值，得到最后的均匀光谱曲线。

图5 人工光源条件下的光谱Fig.5 Spectrum of Artificial light condition

5.3 测量结果分析

如图5所示，光谱曲线无明显噪声，较好的保持了光谱的平滑性，数据质量良好。需要注意的是在964 nm附近存在一个微弱的吸收谷，这是由于连接部分拟合造成的，并不是样品本身的光谱特性。

5.4 数据结果导入ENVI分析

通过ENVI中的光谱分析功能，可以得到岩石光谱曲线的分析结果。为了论证人工光源的可靠性，采用石膏单矿物的光谱采集实验来验证。对研究区采集的石膏单矿物sg072211进行人工光源光谱测量，通过一系列的预处理得到最终结果。将数据导入ENVI的 Spectral Analyst中，使用 USGS的矿物光谱库进行光谱识别。由于岩石和矿物在近红外区域的光谱特性是判别各类岩石和矿物的主要依据，通过圈定分析范围后进行光谱识别的结果如表1所示。

表1 光谱分析结果Table 1 Spectral analysis result

通过设置分析方法权重比SAM，SFF和BE都为1的情况下，光谱分析可以看到识别的物质中权重较高的3种中有2种为gypsum，即石膏，并且各种方法得到的数值均为高值，表明分析结果良好。

通过去包络线法显示测量光谱曲线和吻合度最高矿物gypsum1.spc Gypsum H的曲线，如图6所示，可以看到1 000～2 500 nm附近的吸收谷颇为吻合，尤其光谱特征高度一致，表明光谱测量结果良好。

6 结论

本文通过日光条件下采集数据出发，分析了日光条件下测量方法存在的问题，由于自然光照的水汽等造成大量的噪声，并难以去除。而通过对人工光源采集的数据对比分析，发现选用人工光源所得到的数据质量良好，消除了日光条件下测量中不可避免的大量噪声，尤其是采用单矿物石膏进行实验，通过软件分析和权威光谱数据库的分析得出数据质量良好的结论，因此利用人工光源对岩石光谱进行采集具有很好的可行性。另外，人工光源采集不受天气和时间的限制，避免了野外复杂的环境对光谱造成的影响，可在任何时间在实验室内进行岩石样品光谱采集，可操作性好，为工作提供了很大的便利，值得在实验教学和科学研究中进行推广。

图6 去包络线法显示Fig.6 The continuum removed display

陈蕾，秦雁，邓孺孺，等.2011.基于ASD地物光谱仪的两种天空光测量方法比较分析［J］.热带地理，31(2):182-186.

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闫锦城，娜日苏.2005.地物光谱仪在野外光谱测量中的应用初探［J］.内蒙古气象，5(3):33-34.

叶荣华.2001.高光谱遥感技术在荒漠化监测中应用的研究［M］.北京:中国林业出版社:41-45.

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Nicodemus F E.1970.Reflectance nomenclature and directional reflectance and emissivity［J］.Appl.Opt.，9(6):1474-1475.

The Problem and Treatment of Rock Sample Spectra Acquired by SVC HR-768 Field Spectrometer

KONG Wei-hao，ZHU Min-qiang
(Jiangxi Province Key Lab for Digital Land，East China Institute of Technology，Fuzhou，JX 344000，China)

There is some uncertainties to recognize minerals with RS images alone.With the help of the spectral data of the collected rock samples，which are measured by Spectra Vista＇s latest SVC HR-768 portable field spectrometer，it can effectively improve the RS recognition accuracy.Starting with collecting and processing of the rock samples’spectral data，and then analyzing different data of the problem of daylight condition and the artificial light condition，it comes to the conclusion that the data applied by artificial light is easy and good in mineral identification after the comparative analysis.

SVC HR-768;spectra;mineral identification

TP75

A

1674-3504(2012)02-0155-05

10.3969/j.issn.1674-3504.2012.02.009

2011-10-28 责任编辑:吴信民

孔维豪(1986—)，男，硕士研究生，主要从事地图学与地理信息系统方面研究。E-mail:whkong2010@ecit.cn