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高光谱原理及应用简介


最 大 似 然 法 分 类 图
二 值 编 码 匹 配 分 类
光 谱 角 度 匹 配 分 类几种分类方法的分类结果精度比较
目录
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高光谱遥感的基本概念 高光谱遥感器及平台 高光谱遥感技术 高光谱遥感技术应用
农业-农作物的识别和品种划分
• Precision agricuture • 依靠参数反演来获取作物长势、水肥亏缺状况、 营养组分含量、品质产量、病虫害
土壤研究中应用
• 连续窄带短波红外光谱信息,为土壤评价与监测提供了强 有力的工具。 • 高光谱分辨率遥感作为一种手段可以用来提供土壤表面状 况及其性质的空间信息,亦可用来评价探测土壤性质细微 差异的潜力。 • 高光谱在土壤研究中的价值主要在于土壤类型的填图、土 壤中矿物成分定量鉴别、土壤湿度、土壤有机质、土壤侵 蚀以及土壤退化监测,从成像光谱图像定量反演土壤物理 化学参数,对土壤潜在生产力评价以及监测由于风蚀、水 侵、盐碱化、沙漠化造成的土地退化现象。
Q&A
窄波段CCD相机
• 获得的高空间、高光谱分辨率图像
小 麦
土 壤
小 麦 空间分辨率2.4mm,光谱分辨率10nm
成像光谱仪示意图
航空高光谱仪PHI
高光谱技术所获取的图像包含了丰富的空 间、辐射和光谱三重信息,因而在地质、 农业、植被、环境、城市、军事、水文、 大气等方面都有巨大的应用前景。
我国在中科院遥感所和上海 技物所等单位的协作下,发 展的OMIS,MAIS,PHI等 航空高光谱成像仪也达到了 很高的水平。
高光谱成像光谱仪(Hyperion) Hyperion传感器是第一台星载高光谱图谱测量仪,也是目前唯一在轨的星载高 光谱成像光谱仪和唯一可公开获得的高光谱测量仪,意义重大。 波段:共有242 个波段, 光谱范围为400~2 500 nm , 光谱分辨率达到10 nm。 地面分辨率: 30 m 幅宽:7.7km
全球环境研究中应用
• 随着成像光谱技术进入航天遥感,成像光谱技术将成为全 球变化研究的有力工具。 • 低空间分辨率的MODIS将对全球宏观环境进行综合观测, 高空间分辨率的HIRIS 以及AVIRIS的代表的航天成像光谱 仪将致力于海洋监测。主要方面有:大气圈化学、大气和 海洋、冰雾圈、海洋生海学过程、植被生态过程、固体地 球、生物地球化学元素循环,脆弱生态系统(湿地海岸带。 沙漠化等)。
大气研究中应用
• 对水蒸气、云和气溶胶的分析研究。
冰雪研究中应用
冰雪以覆盖度、粒径、地表液态水含量、混杂物、和深浅 等性质在AVIRIS光学图像上得到反映(浦瑞良等,2000)。 雪粒大小信息可从AVIRIS光谱中提取(Nolin & Dozier, 1993),雪化后的液态水能改变雪的太阳反射光谱。
城市研究中应用
• 从物质组成成分上对城市进行土地覆盖分类,进而通过相 关分析获得城市社会、经济活动的有关信息。 • 城市环境是人工环境与自然环境的综合体,人类的社会活 动使得城市下垫面的组成成分复杂多样,光谱特性复杂, 而且在自然界与人类活动的共同作用下,地表组成均质性 较差,这就给利用遥感手段进行城市用地分类和建筑物分 类带来一定的困难。 • 利用航片或是常规的MSS、TM.、SPOT等遥感数据难以反 映复杂多样的城市覆盖类型,不利于精细分类。高光谱成 像光谱技术正好可以弥补这一缺陷,而且能用低空飞行获 取数据,获取高空间分辨率的图像,可以很好地满足城市 用地和建筑物分类的需要。
利用光谱数据库中,将具有某种特征的地物标准光谱响应曲 线当作模板与遥感图像像元进行比较,找出最相似的像元并 赋予该类标记,这是一个匹配过程。
3 根据像元之间的光谱响应曲线本身的相似度,将最相似的像 元归并为一类,这是一种聚类过程。
红葡萄
红苹果
李子
樱桃
桔子

草莓
青葡萄
试 验 区 假 彩 色 合 成 图
• 2、 运5,常州 • 3、 GYRO 稳定平台 • 4、 空中国王,日本名古屋
遥感平台-航天平台
EO-1的轨道位于LS-7的东侧,比LS-7晚一分 钟经过同一地面轨迹。 EO-1发射于2000年11月21日
EO-1中的三台主载荷分别为: 高级陆地成像仪(Advanced Land Imager,ALI); 高光谱成像仪(Hyperion); 高光谱大气校正仪(Linear etalon imaging spectrometer array Atmospheric Corrector,LAC)。 其中Hyperion用于地物波谱测量和成像、海洋水色要素测量以及大气水汽/气 溶胶/云参数测量等。 优点: 具有高光谱影像;波段数非常多;为特定的研究项目提供了良好的数据基础。 不足: 数据量不多;单幅覆盖范围较小;数据获取不灵活;用户使用量较小。
ALI 30米多光谱
ALI 10米全色
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高光谱遥感的基本概念 高光谱遥感器及平台 高光谱遥感技术 高光谱遥感技术应用
高光谱遥感技术—光谱匹配分类技术
•从概念上出发,光谱匹配主要有以下三个步骤: 1 从图像的反射光谱出发,将像元光谱数据与光谱数据库中 的标准光谱响应曲线进行比较搜索,并将像元归于与其最 相似的标准光谱响应所对应的类别,这是一个查找过程。 2
沿海及内陆水域环境中应用
• 估算和分析水域中的吸收和散射成分(这些成分 主要包括水体中的叶绿素、浮游生物、不可溶解 的有机质、悬浮沉淀物、基底物质组成、半淹没 水生植物等); • 用于识别和估算水域中叶绿素、黄色物质及悬浮 物的含量并且用于水质监测。 • 通过高光谱遥感对叶绿素估算,监视浮藻生长、 浮游生物的分布和鱼群位置,估算浮游生物的生 物量和第一生产力。
高级陆地成像仪(ALI) 可以认为是NASA针对Landsat TM和ETM的替代数据。它的技术性能和指标与 Landsat 7的ETM+保持了连贯性,并在光谱分辨率和数据质量上有了很大提高 。波段:共10个波段,覆盖可见光、近红外、短波红外和热红外,波长范围和 空间分辨率都与ETM+完全相同。 地面分辨率:多光谱波段30m、全色波段10m 幅宽:37km
地质
黄铁矿 黄钾铁矾矿 针铁矿和 黄钾铁矾
针铁矿
赤铁矿
植被生态学
• 植被群落、植被种类的分类与识别;
• 冠层结构、状态或活力的评价、冠层水文状态与冠层生物 化学性质的估计;
• 近年来植被冠层的生物物理化学信息的反演是高光谱植被 遥感的研究热点之一,植被冠层的物理和化学特性控制着 植被的净生产力,它们对于描述和模拟生态系统的物质和 能量循环以及生态模拟输入均有重要意义。 • 研究表明,叶片的基本生物物理化学成分,如:叶片水分、 叶绿素、氮、木质素、淀粉等的含量与光谱吸收特征之间 存在密切关系。
高光谱简介
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高光谱遥感的基本概念 高光谱遥感器及平台 高光谱遥感技术 高光谱遥感技术应用
从嫦娥一号说起
Moon Observing
嫦娥一号的高光谱干涉成像光谱仪
光学遥感的发展阶段

国际遥感界认为光谱分辨率在10-1λ数量级范围内的为多光谱遥感 (Multispectral);
高光谱图像立方体
航 向
单个象元的光谱曲线
波段方向 扫描方向
不同地物的光谱曲线
优点:
1.有利于利用光谱特征分 析来研究地物 2.有利于采用各种光谱匹 配模型 3.有利于地物的精细分类 与识别
高光谱与传统光谱比较
明矾在高光谱和多光谱上的光谱区别
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高光谱遥感的基本概念 高光谱遥感器及平台 高光谱遥感技术 高光谱遥感技术应用
农业-农作物的识别和品种划分
不同成熟度的水稻和不同深浅的水域分类
农业-农作物的识别和品种划分
利用地面光谱匹配分类 蓝:水稻;
水稻地块的提取: 利用图像重建光谱匹配 绿:红薯; 红:大豆
地质
• 蚀变带是找矿的重要依据,蚀变带在2.2微米处具 有光谱吸收特征,其吸收光谱的半带宽在10纳米 到50纳米之间,因此,具有10纳米光谱分辨率的 成像光谱仪就有能力直接通过遥感发现蚀变带, 以确定找矿的靶区。 • 通过对植被光谱特征的分析也是找矿的依据,由 于矿物中金属离子对植被的侵蚀,会引起植被的 病变,使得植被近红外高反射峰就会向短波方向 移动5-20纳米,成为“红边蓝移”现象。高光谱 遥感就有能力发现这种现象。


光谱分辨率在10-2λ的遥感信息称之为高光谱(Hyperspectral)遥感。
随着遥感光谱分辨率的进一步提高,在达到10-3λ时,遥感即进入了超高光谱 (Ultraspectral)阶段。
高光谱与传统光谱比较
传统光谱 波段数 分辨率 图谱 通道是否连续 少 >100nm 分离 不连续 高光谱 非常多 一般10~20nm 个别达2.5nm 合一 连续
PHI推扫式成像仪
2000.6日本长野实验,具有80个 波段的PHI高光谱图像立方体
128个波段
OMIS系统
MAIS系统 Modular Airborne Imaging Spectrometer
云南腾冲火山群
国际上部分成像光谱仪一览表
遥感平台-航空平台
• 1、中国科学院遥感飞机一Cessna Citation S/II
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