高光谱遥感在生态环境监测上的应用

于庆泓，呼瑞阳，朱瑞晗，2*，谭 勇，2

（1.长春理工大学 理学院，吉林 长春 130022；2.长春理工大学 吉林省光谱探测科学与技术高校重点实验室，吉林 长春 130022）

生态环境对人类的生存和发展至关重要，然而在人类开发和改造自然环境的过程中，常会由于存在忽略或考虑不周到的环节，对生态环境造成破坏。因此，监测人类活动对生态环境的影响，推论环境变化的趋势，指出环境问题，并依此来指导生态环境治理工作、推动和改善生态环境，是遥感监测的重要任务。高光谱遥感技术是光学遥感下的一个重要分支，是一种新兴的遥感监测技术。它集合了精密光学设计、自动控制、微弱信号检测、数据遥传与信息处理、地理信息提取等技术，通过大量窄且连续的光谱通道，对地物持续遥感成像，从而收集所要观测的信息。

1 高光谱遥感在生态环境监测上的应用

通过高光谱遥感，我们能够同时获取观测目标的图像和光谱，实现目标空间特征与光谱特征的同步探测。其光谱分辨率高达纳米（nm）数量级，能够更为精确地区分不同地物之间的细微差别。高光谱遥感相较于常规遥感技术，有着显著优势，其目前在植被覆盖率及生长状况、土壤有机质分析、土壤酸碱度检测、水体分布及河流、湖泊的水质监测等领域均有着广泛的应用。

1.1 高光谱遥感在植被与农田生态监测上的应用

通过分析高光谱数据特征谱线，能够准确评估植被和农田的生态情况。比如：（1）检测植物的胁迫效应[1]；（2）测量植物叶绿素含量[2]；（3）确定植被覆盖率[3]；（4）提取氮和木质素等生物化学变量[4-5]；（5）检测作物或土壤的水分变化[6]；（6）感应叶片色素浓度的变化[7]；（7）监测农作物的生物物理特性和估算产量特征[8]等。

Jackson等[9]通过棉花检测植物水分胁迫效应，指出其可反映在高光谱数据中；Shibayama等[10]在此基础上，通过分别对比是否有水分胁迫的水稻，发现通过分析中红外波段的光谱特征，可较好地检测出作物缺水状况。田永超[11]基于冠层反射光谱来检测水稻的水分含量及植物的水分胁迫效应；田令文[12]通过长时序LAI和EEMD的方法提取获得作物重金属胁迫效应特征；郭建茂等[13]通过利用植物冠层光谱的红边效应与植被指数对植物的水分胁迫效应进行检测。

此外，植被的光谱特性在很大程度上取决于其生物理化特性，如叶面积指数（lad）、生物体的含水量、色素（如叶绿素）含量等。在对植被的生化指数评估方面，高光谱方法优势明显。杨相恒等[14]对比不同肥力的小麦光谱，指出能根据植物叶绿素与含氮量区分不同的小麦；宋开山等[15]利用高光谱数据以及神经网络算法分析大豆叶绿素含量；姚付启等[16]用红边参数对植被的叶绿素含量进行了估算。

1.2 高光谱遥感在沙漠生态监测上的应用

荒漠化指通过自然因素或人为活动影响，造成的土壤沙化，其目前已成为世界性环境难题。我国国土中有27%属于荒漠化土地，解决荒漠化问题不仅能够保护我们的绿水青山，更能够带动环境经济发展。

杜华强[17]结合沙化地区土壤的实际情况，提出了一种基于高光谱遥感数据的数据预处理方法，建立了具有较好适用性的地物光谱重建模型；李晓松[18]通过比较植被指数法、回归模型法、混合像元分解法的分析，实现对干旱地区稀疏植被的识别；魏秀红等[19]利用地面光谱对低决定系数的HJ-HIS高光谱影像数据进行了纠正，提高了识别精度。

杨红艳等[20]通过提取特征波段，结合深度学习卷积神经网络，提出了一种荒漠草原物种水平分类的方法，克服了物种光谱差异微弱、难以区分的问题；朱相兵等[21]利用高光谱遥感数据，采用MPI-T法识别鼠洞，大大提高了识别精度。

1.3 高光谱遥感在盐碱地生态监测上的应用

土壤盐碱化，是当今世界范围内土地退化的主要形式之一，与此同时，盐碱地也是重要的潜在土地资源。对盐碱地的治理修复和对缓解土地资源紧张具有一定的价值，因此对土壤盐分的检测和评估对盐碱地治理至关重要。

刘彦平等[22]总结出盐碱地中常见重金属元素的特征波段以及与重金属元素相关的土壤组分，综述利用高光谱遥感技术并采用经典模型的方式定量反演测量土壤重金属含量的技术方法；彭金英等[23]通过对银川市北部盐碱地进行高光谱测量分析，通过建立神经网络模型，实现了对土壤盐分含量的定量反演；张云帆等[24]通过对高光谱遥感影像的处理与分析，得出了盐碱地的动态变化。

1.4 高光谱遥感在矿山环境生态监测上的应用

我国是矿产资源生产和消费大国，矿产资源产量及消费量均居世界第一[25]。但是，矿产资源的开采必然会对矿山周围的生态环境造成破坏，进而引发一系列环境问题。我们可以通过高光谱遥感来实现对矿山环境的动态监测，从而指导矿山环境治理工作。

董元等[26]采用珠海一号高光谱图像数据，通过高光谱随机森林法以及光谱角匹配多层次识别分析，实现了对露天矿遥感信息的分层精准识别；郭秋等[27]基于环境一号卫星（HJ-1）遥感数据，分别通过波段运算以及灰度法，针对水体波谱特征，对矿山周边植被和水体遥感图像进行识别分析，从而实现对矿山周边水体受污染程度的精确分级。

2 总结和展望

随着高光谱遥感技术在环境监测和评价中的研究不断深入，高光谱遥感已经成为实现环境评价的重要手段之一。人们通过研究植被覆盖率、植被生长状况、土壤有机质分析、土壤酸碱度检测、水体分布、河流与湖泊的水质监测以及环境生物量分析和生物分布等方面，实现了对沙漠、矿山、盐碱地、植被与农田等生态环境的监测。这些研究进展为高光谱遥感技术未来在环境的定量评价与自动监测方面的研究提供依据。展望未来高光谱遥感在环境评价方面的发展趋势为：

（1）从短期调查转变到长期监测。对环境的长期、持续性的监测能够呈现出调查地区更为连续的、更为详细的环境演变过程，是进一步研究和分析所调查地区环境演变趋势的重要资料，进而为环境修复措施的效果以及有效性的评价提供依据。

（2）小型化和轻量化。近年来，无人机技术发展迅猛，通过无人机悬挂高光谱相机来实现环境监测，对小块区域进行无人机遥感不失为一种理想方案。无人机其优点在于成本低、操作简便，可快速获得遥感数据，因而具有很大潜力。

（3）航天高光谱遥感。世界各国发射了一系列搭载着高光谱仪的小卫星，用于实现大气、海洋以及陆地的监测。航天遥感的优势在于其能够快速获取大范围区域的遥感数据，为大范围内环境情况的调查研究工作提供数据支撑；此外，对于那些自然条件极其恶劣或人类难以到达的地区，航天高光谱遥感其不受地面条件限制的优势可为人们提供这类地区的环境遥感数据。