高光谱遥感在自然资源调查监测中的应用

李 明，罗浩然

（广西水利电力勘测设计研究院有限责任公司，南宁 530023）

1 高光谱遥感的基本原理和技术特点

1.1 高光谱数据获取与处理

高光谱数据获取与处理是一项重要的技术，可以用于地球观测、农业、生态环境、医疗等领域。高光谱数据是指在可见光、近红外、中红外等多个波段上获取的物体反射率或辐射率数据，可以提供物体的光谱特征信息，从而实现对物体的识别、分类和定量分析。

高光谱数据的获取需要使用高光谱成像仪等专业设备，通过对物体反射或辐射的光谱进行采集和处理，得到高光谱数据。在数据获取过程中，需要注意避免光照条件、大气影响等因素对数据的影响，以确保数据的准确性和可靠性。

高光谱数据处理是将获取的高光谱数据进行预处理、特征提取和分类等操作，以实现对物体的识别、分类和定量分析。在数据处理过程中，需要考虑数据质量、噪声滤波、特征选择等因素，以提高数据的分类精度和应用效果（见图1）。

图1 Hyperion高光谱数据处理

高光谱数据获取与处理具有广泛的应用前景。在地球观测中，可以利用高光谱数据进行地表覆盖类型分类、植被监测、土地利用变化检测等研究；在农业领域，可以利用高光谱数据进行作物生长状态监测、病虫害识别等研究；在生态环境领域，可以利用高光谱数据进行水质监测、大气污染监测等研究；在医疗领域，可以利用高光谱数据进行肿瘤诊断、药物研发等研究。

1.2 高光谱类型与特征识别

高光谱遥感技术可以通过分析光谱信息来识别和分类地物，而且是非接触式。这样就能更加精准地了解地物的种类、数量和分布。

在高光谱遥感技术中，地物的光谱特征是研究的重点。通过进行分析，可以实现地物类别区分，如植被、水体、建筑物等。同时，高光谱遥感技术还可以对地物的属性进行识别，如植被的生长状态、水体的深度等。

2 高光谱遥感在植被覆盖调查中的应用

2.1 植被类型分类与变化监测

植被类型分类是指将不同种类的植被进行分类，以便更好地了解植被的分布情况。高光谱遥感技术可以通过对不同波段的反射率进行分析，识别出不同种类的植被。例如，绿色植被通常在绿色波段反射率较高，而裸地则在红外波段反射率较高。通过对不同波段的反射率进行分析，可以实现对植被类型的自动分类。

高光谱遥感数据是通过在许多连续狭窄波段上收集光谱信息来获取的。相较于多光谱遥感数据，高光谱遥感数据具有更高的光谱分辨率，可以提供更详细和准确的光谱信息。因此，高光谱遥感技术在植被参数估算与分析以及植被长势监测方面具有很大的潜力。使用高光谱遥感数据进行植被覆盖调查时，可以利用遥感图像解译的方法进行，也可以结合常规的地面样本方法，这样可以提高植被覆盖信息的准确性和精度。

由于高光谱遥感数据具有更丰富的光谱信息，可以对不同植被类型进行更精确地分类和鉴别。通过提取高光谱数据中的特定指数，如植被指数、叶面积指数等，可以精确估计森林生物物理参数。例如，通过光谱反射率与叶面积指数之间的关系，可以估计出森林的叶面积指数，进而了解植被的生长情况和健康状况（见图2）。高光谱遥感技术还可以通过分析光谱特征，获得植被的郁闭度和覆盖度等参数，进而推断植被的空间分布和结构特征。

图2 林木健康分析结果

变化监测是指通过对同一地区在不同时间的遥感图像进行比较，识别出植被覆盖的变化情况。高光谱遥感技术可以通过对不同时间的遥感图像进行比较，识别出植被覆盖的变化情况。例如，在一个地区进行两次遥感图像拍摄，可以通过比较两次图像中植被覆盖的变化情况，了解该地区的植被变化情况。

2.2 植被生理参数估算

高光谱遥感技术在植被生理参数估算中具有广泛的应用。通过获取植被反射光谱特征信息，可以对植被生理参数进行快速准确的估算，如叶绿素含量、叶面积指数、植被水分含量等。其中，作为体现植物生长状况和光合作用强度指标之一的叶绿素含量。通过获取得到的植被反射率，建立两者之间的数学模型，可以快速准确估算。叶面积指数是表征植物叶片覆盖面积的参数，可以反映植物的生长状况和生态环境变化。通过获取得到的植被反射率，建立两者之间的数学模型，可以实现叶面积指数的快速准确估算。植被水分含量是反映植物水分状况的重要参数，对于农业生产和生态环境监测具有重要意义。高光谱遥感技术可以获取不同波段下植物的反射率，通过建立反射率与植被水分含量之间的数学模型，可以实现植被水分含量的快速准确估算。

3 高光谱遥感在土地利用与土地覆盖调查中的应用

3.1 土地利用分类与变化检测

土地利用与土地覆盖调查是研究土地资源管理和环境变化的核心问题之一。高光谱遥感技术作为一种先进的遥感手段，被广泛应用于土地利用分类与变化检测领域。

土地利用分类是指将土地分为不同的类别，并确定各类别的空间分布。高光谱遥感可以获取土地覆盖的大量光谱信息，从而实现对土地利用的精细分类。通过利用高光谱遥感数据，可以有效区分不同作物、建筑物、水域等，实现对土地利用的自动化分类。同时，高光谱遥感技术还可以结合其他遥感数据和地理信息系统，开展多源数据的融合分析，提高土地利用分类的准确性和精度。

除了土地利用分类，高光谱遥感还可以用于土地利用变化检测。土地利用变化检测是指通过对比不同时期的遥感影像，生了变化。高光谱遥感具有优秀的时间分辨率和空间分辨率，能够捕捉到细微的土地利用变化。通过对多期高光谱遥感影像的比对和分析，可以研究土地利用变化的动态过程，为土地资源管理和规划提供科学依据。

3.2 土地覆盖类型识别与监测

土地覆盖类型识别与监测是分析土地利用与土地覆盖变化的重要方法之一。高光谱遥感技术通过获取物体的光谱特征，能够精确地识别和监测土地覆盖的多个类别。

高光谱遥感技术可以识别并监测不同类型的土地覆盖，如耕地、森林、水域、建筑物等。通过对高光谱遥感数据进行光谱分析和分类算法的应用，可以实现对土地覆盖类型的准确识别感技术还可以结合地形、纹理等数据，提高土地覆盖的识别精度。

土地覆盖的监测是指定期间内对土地覆盖类型的变化进行追踪和监测。高光谱遥感技术能够获取连续的时间序列遥感影像，提供了数据源的可靠性和连续性，便于进行土地覆盖的监测。通过对时间序列遥感影像进行比对和分析，可以揭示土地覆盖变化的趋势和规律，为土地资源管理和环境保护提供支持[1]。

4 高光谱遥感在水资源调查中的应用

4.1 水质监测与污染识别

高光谱遥感技术可以通过获取水体的高光谱数据，对水体进行光谱分析，并结合水体的地理信息，实现对水体中各种污染物质的检测和识别。

在水质监测方面，高光谱遥感技术可以实现对水体中各种物质的快速检测和分析。在水体中存在着各种有机物、无机物和微生物等，这些物质都会对水质产生影响。通过高光谱遥感技术，可以获取到水体的高光谱数据，通过对数据进行分析，可以快速准确地检测出水体中存在的各种物质，从而实现对水质的监测和评估。

在污染识别方面，高光谱遥感技术可以实现对水体中各种污染物质的识别。水体中存在着各种有机污染物、无机污染物和微生物等，这些污染物质会对水体产生不同程度的污染影响。通过高光谱遥感技术，可以获取到水体的高光谱数据，通过对数据进行分析，可以识别出水体中存在的各种污染物质，并对其进行定量分析和评估。这对于及时发现和控制水体污染具有重要意义。

4.2 水体面积估算与变化分析

通过获取水体的高光谱数据，并对数据进行处理和分析，可以得出水体面积和质量的估计值和变化情况。这种方法可以大大提高水体面积估算的精度和准确性，尤其是对于复杂地形和多种水体类型的情况下。同时，高光谱遥感技术还可以通过分析水体的高光谱数据，确定水体的质量和污染程度。这为水资源管理和保护提供了科学依据，可以帮助人们更好地了解水体环境的状况，并及时采取措施进行调整和管理。

变化分析是另一种可以利用高光谱遥感技术进行的应用。通过获取不同时间段内的水体高光谱数据，并对数据进行比对和分析，可以得出水体面积和质量的变化情况。这种方法可以帮助人们及时了解水资源的变化情况，并及时采取措施进行调整和管理。变化分析还可以用于监测水体环境变化和预测未来的发展趋势。这为水资源保护和管理提供了更加科学的依据，可以帮助人们更好地规划和管理水资源，实现可持续发展。

5 高光谱遥感在矿产资源调查中的应用

5.1 矿产类型鉴别与储量估算

高光谱遥感技术在矿产资源调查中扮演着重要的角色。通过获取地表反射光谱数据，可以准确鉴别不同矿产类型，进而实现对矿产资源的快速调查和评估。

高光谱遥感技术利用其对多光谱波段的敏感性，可以有效地区分出不同矿产矿石的光谱特征。每种矿石在各个光谱波段上都有独特的反射光谱特征，这可以帮助我们快速准确地识别出矿区中存在的矿石类型[2]。通过建立矿石的光谱库和光谱分析模型，结合高光谱遥感图像进行光谱特征提取和分类，可以有效实现矿石类型的鉴别。高光谱遥感技术也可以帮助我们进行矿石储量的估算。通过结合地面采样数据和高光谱遥感图像，可以建立起矿石的反射光谱与储量之间的关系模型。通过对矿石光谱的分析和提取，可以推算出矿石的含量和储量信息，进而对矿区的资源进行估算。这种方法可以为矿产资源的开发和利用提供科学依据和决策支持。

5.2 矿区环境监测与生态保护

高光谱遥感技术在矿区环境监测和生态保护方面也发挥着重要的作用。通过获取高光谱遥感图像可以实时观测矿区的环境变化，并对其进行分析和监测。可以对矿区的土壤质量和水质状况进行监测。通过对高光谱遥感图像中的土壤和水体光谱信息的提取和分析，可以判断土壤有机质含量、水体中的污染物浓度等环境因素，为矿区的环境保护提供科学依据。与传统的实地采样相比，高光谱遥感技术具有快速、高效的优势，可以大大提高环境监测的效率和准确性。

高光谱遥感技术还可以对矿区的植被状况进行监测。通过对高光谱遥感图像中的植被光谱信息的提取和分析，可以判断植被覆盖度、植被类型和植被健康状况等指标，帮助我们了解到矿区的生态环境状态。这对于制定合理的矿区开发和保护政策以及及时采取相应的生态修复措施具有重要意义。

6 高光谱遥感在自然资源调查中的优势与局限

高光谱遥感在自然资源调查中具有许多优势。首先，它能够提供丰富的信息，可以获取到地表、植被、水体等多个不同特征的数据。这使得研究人员可以更全面地了解和分析自然资源的状况和变化。

高光谱遥感具有高分辨率和高精度的特点。它能够捕捉到地表细微的细节，并能够提供精确的地理位置信息。这些特性使得研究人员能够更具体地观察和分析某个特定区域的自然资源，有助于提高调查的准确性和可靠性。然而，高光谱遥感也存在一些局限性：一是其成本较高。为了进行高光谱遥感调查，需要投资昂贵的遥感设备和技术，并且需要专业人士进行数据采集和处理。这增加了调查的经济成本，对于资源有限的研究机构或地区而言可能不太实际。二是高光谱遥感的数据处理相对复杂。由于获取到的遥感数据庞大且复杂，需要专业的软件和技术来进行处理和分析。这对研究人员的技术水平和资源要求较高，需要有一定的专业知识和经验。三是大气校正是高光谱遥感中一个困难的问题。由于大气中的颗粒物和气溶胶的干扰，会使得遥感数据受到影响[3]。如何准确地校正大气效应，是高光谱遥感研究中一个需要解决的难题。

7 高光谱遥感在自然资源调查中的未来发展趋势

高光谱遥感技术是一种高精度、高分辨率的遥感技术，能够获取物质的光谱信息，为自然资源调查提供了强有力的支持。未来，高光谱遥感技术将在以下3个方面得到进一步的发展。

首先，算法与模型优化是高光谱遥感技术未来发展的重要方向。目前，高光谱遥感技术已经广泛应用于农业、林业、水资源等领域，但是在实际应用中还存在一些问题，如数据处理和分析效率低、精度不够高等。因此，未来需要针对这些问题进行算法和模型的优化，以提高数据处理和分析的效率和精度[4]。

其次，多源数据融合也是高光谱遥感技术未来发展的重要方向。目前，高光谱遥感技术主要依靠卫星、无人机等设备获取数据，但是这些设备获取的数据往往不够全面和准确。因此，未来需要将多源数据进行融合，以提高数据的全面性和准确性。

最后，数据共享与开放也是高光谱遥感技术未来发展的重要方向。随着互联网和大数据技术的发展，数据共享和开放已经成为了趋势。未来，高光谱遥感技术需要将获取的数据进行共享和开放，以便更多的人可以利用这些数据进行研究和应用。

8 结语

本文将系统性地总结高光谱遥感技术在自然资源调查监测中的服务与应用。高光谱遥感技术在植被覆盖、土地利用与土地覆盖、水资源以及矿产资源等领域具有广泛的应用前景，并且在这些领域中具备一定的优势。然而，我们也必须正视高光谱遥感技术所面临的挑战：一是高光谱遥感数据处理复杂，需要专业的技术人员进行处理与分析；二是高光谱遥感数据量大，需要大量存储和计算资源；三是高光谱遥感技术在不同领域的应用需要不同的数据预处理和分析方法。因此，我们需要相关各方共同努力，推动高光谱遥感技术在自然资源调查中的进一步应用与发展。我们可以加强高光谱遥感技术的研究与开发，提高数据处理和分析的效率和精度；加强数据共享和交流，促进不同领域间的合作与交流；加强人才培养和技术普及，提高高光谱遥感技术的应用水平和推广度。相信随着相关各方共同努力，高光谱遥感技术在自然资源调查中的应用前景将会更加广阔。