Mixed XJ8016 Mixed Mixed 99-15 Mixed cabbage
Sweet potato
water
WX4 9520 9520
WY5021 Paddy stubble WY5021 99-15
WY 5021
99-15 WY5021 99-15 99-15
WX8313
Mixed
WX8313 WY5021
几种典型火成岩岩石的反射光谱特性曲线
沉积、变质岩的反射光谱曲线
灰岩、白云岩反射光谱特性
几种变质岩的反射光谱特性曲
矿化蚀变岩光谱特征
• 矿化蚀变岩是地质找矿的主要研究对象，其矿化蚀变类 型、蚀变矿物组合、矿化程度是高光谱遥感地质找矿的重 要依据。从遥感角度看，矿物蚀变赋予了广义的概念，包 括热液蚀变和表生变化。富含过渡金属元素的高价阳离 子、羟基、水分子的氧化物、氢氧化物、硅酸盐、碳酸盐 和硫酸盐等是蚀变矿物的代表。 • 矿化蚀变岩光谱是其矿物组成中的各种蚀变矿物的特征信 息的反映，虽然这些蚀变矿物的含量不高，但岩石光谱中 却具有与之相关的可诊断性特征谱带。
高光谱遥感器的发展
• 第一代成像光谱仪称航空成像光谱仪AIS(Airborne
• Imaging Spectrometer)，64个通道，光谱覆盖范围从990nm-24 00nm,光谱分辨率9.3nm。
•
第二代成像光谱仪称航空可见光、近红外成像光谱仪
• AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)，22 4个通道，光谱范围410nm-2450nm，光谱分辨率10nm。 • 220波段的星载HYPERION（2000年E0-1卫星携带升空）
黑色条带宽度 表示吸收波段 的相对宽度
高光谱遥感岩矿信息提取
• 基于单个诊断性吸收特征参数的方法 • 基于完全波形特征的方法 • 基于光谱知识模型的方法
矿物光谱特征
• 矿物光谱主要取决于物体内电子（Electrons）与晶体场 （Crystal Fields）的相互作用，以及物体内的分子振动 （Molecular Vibrations）
蒙 脱 石 2.34-2.36 白 云 母 2.31-2.33 蛇 纹 石
对称性<1 2,31-2.34微米
有：绿高岭石 无：绿泥石
2,38-2,40 （无） 黑 云 母 伊 利 石 2,15-2,19 2,31-2.34 高 岭 石 绢 云 母
高光谱遥感农作物精细分类
定量反演技术对 水 稻 品 种 的 分 类
高光谱遥感影象解译
主要内容
• 高光谱基础 • 岩矿高光谱识别原理 • 岩矿识别主要方法 • 高光谱岩矿识别实例 • 月球矿物波谱信息 • 月球矿物高光谱探测
一、高光谱基础
高光谱遥感基本概念
• 高光谱遥感： 即高光谱分辨 率成像光谱遥感，是基于高 光谱分辨率超多波段遥感图 像与光谱合一的特点，利用 地表物质与电磁波的相互作 用及其所形成的光谱辐射、 反射、透射、吸收及发射等 特征研究地表物体（包括大 气），识别地物类型，鉴别 物质成分，分析地物存在状 态及动态变化的新型光学遥 感技术。
矿化蚀变岩光谱特征
矿物的精细光谱特征
矿化蚀变在2.0-2.5μm的反射光谱特性
岩矿光谱分类与识别
岩石和矿物
2.15-2.31微米 粘 土 矿 2.24-2.31微米 Mg-OH 对称性>1 滑石 2.15-2.19微米 叶蜡石 2.31-2.35微米 碳 酸 盐 方解石 白云石 菱铁矿
2.19-2.24微米 Al-OH 对称性>1 对称性<1
光谱分辨率 瞬时视场角 (mrad) （nm） 15 航向 2.5 15 旁向 2.0
13 17
信噪比
300太阳天顶 角，50%反 射率：>500:1
PHI主要性能指标 • 欧空局：CHRIS （2000年10月22日PROBA小卫星）
光谱范围 400~850nm 采样间隔 光谱分辨率 瞬时视场角 行象元数 1.8nm <5nm 1.5mrad 376 信噪比 ~200
瓦棉石 40022-瓦棉石 板泥水 2108101-板泥水 青沥 10002-青沥 水 6100201-水 土裸 1200201-土裸 地草 2100201-地草 石理大色灰 4101201-石理大色灰
高光谱遥感精细农业中的应用
高光谱遥感在农业应用中监测作物的养分供应状况，对于及时了解作物的长 势，采取有效的增产措施均具有积极意义，主要针对作物养分失调的形态诊断和 化学分析适用于有限面积的作物及土壤的诊断和分析。 ①作物个体生长状况与作 物叶片光谱关系的研究，群体高光谱研究很少，其中包括植被生长状况与植被的 环境胁迫关系，如水分胁迫、虫害胁迫、营养胁迫等；红边位置与植被叶绿素浓 度的关系等。 ②利用多时相的高光谱数据提取出光谱特征对不同植被和作物进行 识别和分类。 ③对植被的叶面积指数、生物量、全氮量、全磷量等生物物理参数 进行估算。 ④利用植被指数进行地表覆盖分析或作物长势的动态监测。
• 中国：MAIS、PHI、OMIS-1（10个热波段）、 CMODIS（神舟III号） 、Env-DD（环境灾害小卫星）
中国128波段航空成像光谱仪（OMIS1）
美国220波段卫星成像光谱仪（Hyperio n）
Three EOS Morning Satellites Current Alignment
• 火成岩：火成岩在可见光、近红外波段的光谱特征主要是铁 离子、羟基和水所引起的。 • 沉积岩：在可见光、近红外波段(0．4—2．5μm)的光谱特 征，主要是铁离子、碳酸根离子、羟基离子及水引起的。 • 变质岩：在可见光、近红外波段(0.4—2.5μm)的光谱特征， 主要是铁、锰、铜等金属离子和羟基、碳酸根离子及水所引 起的。
• 主要方法包括：
• 光谱微分技术 • IHS编码与吸收波段图 • 相对吸收深度图 • 连续插值波段算法 • 光谱吸收指数法
基于单个诊断性吸收特征参数的方法
• 光谱微分技术(SpectralDerivative)
• 光谱微分技术主要是处理曲线的变化和压缩均值影响,通过对 反射光谱进行数学模拟和计算不同阶数的微分值（浦瑞良 等，2000）,可以迅速地确定光谱弯曲点及最大最小反射率的 波长位置。 • 主要应用包括提取各种目标参数,如波段波长位置、深度和波 段宽度,以及分解重叠的吸收波段和提取各种目标参数。
其中ρs1,ρs2,ρM和λs1,λs2,λM分别为吸收左肩端、右肩 端、吸收谷点的反射率和波长位置；;d=(λs2-λM) /(λs2λs1)为吸收的对称性参数。
基于完全波形特征的方法
• 利用整个光谱曲线进行矿物匹配识别,可以在一定程度上改善单个波 形的不确定性影响(如光谱飘移、变异等),提高识别的精度。根据像 元中包含地物种类的数量, 把矿物识别方法分为基于“纯像元”和基 于混合像元的分析方法。
• 加拿大： CASI
• 德国：ROSIS • 法国：IMS • 芬兰：AISA • 日本：GLI
波段数 244
波段数 128
HYMAP主要性能指标
光谱范围（um）
0.45 ~0.89 0.89 ~1.35 1.40 ~1.80 1.95 ~2.48
采样间隔 （nm）
15~16 15 ~16 15 ~16 18 ~20
EO-1 Landsat-7
1 min
29 min
Terra
表 Hyperion主要技术参数
欧空局 Proba卫星 CHRIS多角度观测 多角度紧密型高光谱仪
欧空局 Proba卫星 CHRIS多角度观测多角度紧密型高光谱仪CHRIS共有 五种可选择模式： MODE 1: MODE 2: MODE 3: MODE 4: MODE 5: 411nm-997nm, 34米, 62波段
图 MAIS （中国）
图 MIVIS （法国）
三、岩矿识别主要方法
基于谱形特征的高光谱矿物识别方法
基于单个诊断性吸收特征参数的方法
• 诊断性吸收特征是进行定性和定量描述的主要参数
• 吸收波段位置(λ)、吸收深度(H)、吸收宽度(W)、吸收面积 (A)、吸收对称性(d)、吸收的数目(n)和排序参数。
高光谱遥感岩矿识别
• 许多含有Fe2+、Fe3+、CO3-、OH-等离子和分子基团的 矿物质具有其固有的特征谱。高光谱遥感技术通过对地表 矿物质识别用于寻找矿产资源，尤其对热液蚀变矿床的勘 探最为有效，并用于地球化学填图和地质制图。
美国内华达地区AVIRIS高岭石等矿物识别
岩矿可见与近红外光谱特征标识图(Hunt
• 1.3---2.5μm光谱特性： 碳酸根（CO32-）/羟基(OH-)/水 分子(H2O)； • 3.0---5.0μm光谱特性：Si-O, Al-O等分子键的振动； • 0.4---1.3μm光谱特性：铁、铜、镍、锰等过渡性金属元 素；
岩石光谱特征
• 造岩矿物的光谱特征在岩石光谱上是可以表现出来的，尤 其是清晰的强吸收谱带；各种岩石光谱特征虽具有区域变 异性，但也具有局部的稳定性和规律性。
• （1）基于“纯像元”的分析方法 • （2）基于混合像元的分析方法
不同遥感器波段对比
高光谱遥感的优势
• 充分利用地物波谱信息资源
图 不同波谱分辨率对水铝反射光谱曲线
高光谱遥感的优势
• 利用波形/精细光谱特征进行分类与识别地物
Al-OH
Paragonite
Muscovite
Phengite
三种类型的白云母精细光谱特征
岩石的光谱发射率特征
高光谱遥感的优势
• 利用图-谱实现自动识别地物并制图
五个观测角度的高光谱图像：0°， ±36°， ±55°
高光谱主要应用领域
二、高光谱识别原理