莱森光学：地质高光谱测量案例

地质高光谱测量案例

一、什么是高光谱？

成像光谱技术由分光计发展而来，它是一项新技术，又名高光谱成像技术，传统的光谱分析技术只能做局部平均光谱分析，而高光谱能够做到整幅图的各个点光谱分析。成像光谱有凝视成像型、推帚型、摆扫型。它能够在生成一副图像的同时获取这副图像每个像素点的光谱信息，实现“图谱合一”。高光谱获取的光谱信息能够包括图像中任何一个像素点的光谱，而普通的地物光谱仪只能获取测试地物的平均光谱，所以高光谱获取的数据能够跟准确、精细地去分析被测地物。它的出现标志着光学遥感进入了高光谱遥感阶段，利用从高光谱数据反演的地物反射光谱特征，能研究地球表面物体的分类、物质的成分、含量、存在状态、空间分布及动态变化。

1.1 原理知识

高光谱遥感技术发展于20世纪80年代，其结合了传统的光谱探测和摄影成像技术，可同时获取目标的空间信息、光谱信息和辐射信息，形成图谱合一的数据立方体。与多光谱遥感技术相比，高光谱遥感技术能够在一个连续的光谱范围内进行窄带成像，因此光谱分辨率更高、信息分辨能力更强，可以实现精确的目标分类和地物识别。目前，高光谱遥感系统已经历了从航空平台到航天平台的发展过程，随着遥感技术的不断发展，研究者发现星载高光谱仪器虽然可以提供长时间、大尺度的数据，但受卫星重访周期的限制，空间分辨率和时 间分辨率较差；航空高光谱仪器虽然空间分辨率较高，但对气象条件和使用环境有苛刻要求，且需要有专业支持团队，成本高昂，灵活性较差。

随着微机电系统、控制与导航系统及信息处理技术的发展，无人机作为新型遥感平台的条件逐渐成熟，同时大量微型化、高性能高光谱传感器的研发也推动了无人机与高光谱遥感的结合。作为一种新兴的遥感技术，无人机高光谱遥感可以克服云层的影响，快速、精确地向研究者提供高空间分辨率和时间分辨率的高光谱数据，有效地填补了低空高光谱遥感数据的空白。无人机高光谱遥感技术在自然资源调查领域有着巨大的技术与经济比较优势。首先，航空、航天平台的高光谱数据获取周期从几个月到几年不等，难以对一些短期的变化现象进行观测和研究。其次，一些地形陡峭、植被密集的区域，调查人员难以涉足，无法进行有效的实地调查。使用无人机高光谱遥感技术， 能够有效解决以上问题，为研究人员提供多时态、高分辨率的高光谱数据，有效降低了高光谱遥感技术的实施成本，极大简化了自然资源调查的流程。

二、高光谱遥感技术的优势特点

2.1 水质监测

传统的河流、湖泊水质监测主要是采用实地采样和实验室分析等方法，这种监测方法需要在河流、湖泊内定点、定剖面进行，通过常年累月的监测、记录和实验室分析，虽然能够达到一定的数据精度，但是不能反映河流、湖泊水质的总体时空状况，且费时费力、监测区域有限，只具有局部和典型的代表意义，不能满足实时、快速、大尺度的监测和评价要求。

遥感技术的发展与进步为河流、湖泊水体的监测和研究开辟了新的途径。遥感水质监测技术具有高动态、低成本和宏观性等显著特点，在河流、湖泊水质污染研究方面有着常规检测不可替代的优点。它既可以满足大范围水质监测的需要，也可以反映水质在空间和时间上的分布和变化情况，弥补了单一采用水面采样的不足。高光谱遥感由于其高精度、多波段、信息量大等特点被广泛应用于遥感水质监测，大大提高了水质参数的估测精度。

2.2 植被监测

高光谱遥感数据包含了农作物的空间信息、波谱信息和辐射信息，其“图谱合一”的特性使其可以对农作物进行氮素、叶绿素以及病虫害等监测。农作物的空间信息主要体现在不同作物类别之间，不同农作物对光的吸收和反射不同使其在遥感图像上呈现出不同的特征。

高光谱分辨率的植被图像数据大大提高植被指数所能反演的信息量，使人们可以直接获取诸如植被叶面积指数、生物量、光合有效吸收系数等植被生物物理参量。植被遥感是一种重要的地理信息获取手段，通过使用高光谱分辨率的植被图像数据，我们可以获得更加真实和详细的地物光谱信息，能全面地反映自然界各种植被所固有的光谱特性以及其间的细节差异性，从而大大提高了植被遥感分类的精细程度和准确性。

高光谱成像还能应用于植被生物多样性监测、植被和土地覆盖精细制图、土地利用动态监测、植被覆盖度和生物量调查、地质灾害评估等。

2.3 土壤监测

随着高光谱遥感技术的不断成熟，其空间和光谱分辨率不断地提高，应用领域也越来越广。由于近年来土壤重金属污染日益严重，对生态环境安全和人类健康构成了严重威胁，而高光谱遥感技术具有快速、宏观地获取地物信息的能力，为快速高效获取土壤重金属含量开展污染防治提供了科学手段。高光谱在土壤研究中的应用历史可以追溯到19世纪20—30年代。刚开始，人们利用反射光谱研究土壤含水量、土壤组分、粒径及有机质含量，之后，大量的研究表明，高光谱遥感技术被广泛地用于反演土壤中有机质含量、含水量、重金属及土壤质地等方面的研究应用。

三、采集流程及注意事项

3.1 注意事项

①天气选择：晴朗无风

➢ 高光谱数据采集禁止在雨天、冰雹、大风天及其他极端天气进行数据采集；

➢ 温度过高（南方夏天零上 35℃以上）或者过低（北方冬天零下 10℃以下）需考虑无人机电池电量问题；

➢ 多云、强风的天气采集数据会极大的影响的数据质量；建议 3-4 风力等级以下；

➢ 6 旋翼（例如 M600）无人机的抗风等级相对较高；

➢ 4 旋翼（例如 M300）无人机的抗风等级相对较低；

②采集时间选择：10：00-14：00（北京时间）

➢ 高光谱的数据采集尽量选择在阳光正射被测物的时间，可根据自己的地理（经纬度）位置选择数据采集时间段；

③飞行场地选择：地势平坦且无障碍物

➢ 山地飞行建议通过卫星图或者实际测高图观测附近山体高度后再规划无人机航带；

➢ 城市飞行需考虑城市建筑物高度，需在空旷的场地起飞。（保证无人机不会在电磁复杂环境或者遮挡视线的建筑物附近起飞）；

➢ 水面飞行需考虑水面上面的风力等级以及数据拼接时有无靶标物识别等；

3.2 数据采集流程

①环境考察：数据采集前要了解数据采集场地的周边环境以及准备采集时间的天气状况，必要时需要提前到现场观测；

②出行清单确认；

③仪器电量确认；

④采集现场设备安装：无人机-遥控器连接；无人机-地面工作站-地面控制终端连接；数据采集软件起飞前调试；

⑤无人机系统起飞调试：参数设置；航带规划；

⑥数据导出；

四、数据获取及处理

4.1 数据获取

①实验仪器：本次测试使用iSpecHyper-VM100无人机高光谱（图4-1），其光谱范围400-1000nm，光谱通道数260，空间通道数348（4像元合并），探测器为高灵敏度CCD，成像镜头35mm，视场角为14.4°@f=35mm以及10%标准反射率板。（本次未使用地物光谱仪iSpecField-HH，其光谱范围300-1100，波长精度±1nm，分辨率≤3nm，光谱通道数1600，探测器2048像素。）

图4-1 iSpecHyper-VM100无人机高光谱

图4-2 高清相机可见光俯视图片

4.2 数据处理流程

图4-3 无人机高光谱数据处理流程图

4.3 数据结果

高光谱数据测量自带几何校正及拼接，只需将所测光谱原始数据根据所放置的标准反射率板转换为反射率，再用各波段反射率大小反演得到NDVI、DVI、NDWI等。

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便携式高光谱成像系统 iSpecHyper-VS300

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