高光谱热红外遥感：现状与展望

高光谱热红外数据中蕴含着丰富的长波光谱信息,可以更精细的揭示地气耦合过程导致的辐射变化,反映热红外谱段特有的地物诊断特征,同时高光谱特性也可以为热红外关键特征参数的病态反演问题提供更合理的假设和约束条件,具有重要的研究价值和应用前景。高光谱热红外遥感技术自诞生起,在吸纳多光谱热红外遥感技术的基础上迅速发展,成为热红外遥感领域的重要研究方向和突破点。然而,当前高光谱热红外遥感存在着可用数据不足,处理方法传统,反演精度有限,应用难以有效实施等问题。为进一步明晰高光谱热红外遥感的研究进展和现存挑战,本文在高光谱热红外相关文献深入分析的基础上,梳理了高光谱热红外研究的发展脉络和热点,介绍了现有国内外主要的高光谱热红外传感器,分析了高光谱大气效应校正、地表温度和发射率分离以及地气关键特征参数一体化反演的现状和问题,总结了相关典型行业应用,展望了高光谱热红外的发展方向,以期为未来高光谱热红外研究工作的开展提供借鉴和帮助。     

基于多源遥感数据的物种多样性及陆表植被恢复力监测研究

生物多样性和生态系统恢复力是生态系统健康的关键因素和重要指标。物种多样性指一定区域内物种数量的总和,物种多样性监测是生物多样性监测与保护的核心部分。作为生态系统恢复力的重要组成部分,植被恢复力是陆表生态系统服务和生态系统功能的重要指标,直接决定了陆表植被变化、陆表生态系统稳定性等关键生态过程和生态参量。目前,受到观测手段的限制,物种多样性与陆表植被恢复力监测普遍空间范围小,时间范围不连续,其中热带地区植物物种多样性变化对植被影响效果争议较大。论文基于长时间序列高精度遥感数据,从动物物种多样性遥感监测、植物物种多样性变化对热带雨林影响的遥感评估、遥感植被恢复力监测三方面出发开展相关工作。主要工作和成果包括:     

使用量子优化算法进行高光谱遥感影像处理综述

高光谱遥感技术从20世纪80年代出现以来,已迅速成为对地观测的重要组成部分,其影像信息提取是地物信息提取的主要数据来源。高光谱遥感影像除提供地物的空间信息之外,其成百上千个波段携带的光谱信息所提供的光谱诊断能力可以对地物目标进行精细化解译,大大增强了对地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感影像丰富的光谱信息对地物目标进行精细化解译成为近年来遥感领域的研究热点。对基于量子优化算法的高光谱遥感影像处理方法进行阐述,介绍了量子优化算法的发展与技术,并概括了其在高光谱遥感影像中的应用,并对量子优化算法在高光谱遥感影像处理中的应用发展提出建议和展望。     

高光谱遥感技术的发展与应用现状

20世纪80年代初期出现的高光谱遥感技术,将反映目标辐射属性的光谱信息与反映目标空间几何关系的图像信息有机地结合在一起,与传统的全色、多光谱遥感相比,在地物识别方面具有明显的优势.高光谱遥感技术在许多国家的重视下发展迅速,其应用领域也日趋广泛并更加成熟.对高光谱遥感技术的发展与应用现状进行总结.     

植被生物量高光谱遥感监测研究进展

植被生物量的评估对于研究全球碳循环具有重大意义,而高光谱遥感技术为精确反演地表属性提供了重要的数据支持。针对如何更好地应用高光谱遥感技术进行植被生物量精确反演的问题,该文详细阐述了国内外应用高光谱技术估测植被生物量的研究进展。对反演植被生物量所涉及的数据源、反演模型的构建方法及其模型特点、反演模型应用对象等内容进行了综合评述,并通过分析认为,高光谱遥感技术较传统的多光谱遥感技术在生物量反演精度上有了显著的提高。同时,对建模方法、多源遥感数据融合以及模型通用性等方面的研究进行了展望,以达到在大尺度范围内对植被生物量进行准确反演的目的。     

高光谱遥感技术在植被信息提取中的应用

高光谱遥感技术与传统遥感技术相比,有着图谱合一和光谱连续的优势,能够实现地物的准确识别和精细分类,并且在岩矿信息提取方面取得了显著成果,然而在植被信息提取中的研究尚处于发展阶段。随着农作物估产和土地利用监测等领域对植被精细信息的要求日益提高,高光谱遥感在植被研究中的应用显得越发重要。本文针对高光谱在植被信息提取中的应用进行研究,实现传统多光谱遥感难以完成的准确识别与分类。     

面向高光谱遥感影像的分类方法研究

20世纪80年代初期出现的高光谱遥感技术,将反映目标辐射属性的光谱信息与反映目标空间几何关系的图像信息有机地结合在一起。高光谱影像丰富的光谱信息使其较全色遥感、多光谱遥感能够更好地进行地面目标的分类识别,然而其复杂的高维数据结构也对传统的遥感影像分类方法提出挑战。提出很多针对高光谱遥感影像的分类方法,对其进行研究。     

多光谱定量化分析技术在矿化蚀变信息提取中的应用研究

多光谱定量化解释是遥感技术发展中具有重大意义而又十分复杂的问题。多光谱定量化方法,不仅可以有效地消除一些干扰因素对遥感解释的影响,而且也是进行遥感地物识别研究的重要手段。本文开展的应用研究工作是,利用航空多光谱遥感(ＡＴＭ)图像数据提供的高分辨率地物反射光谱信息,系统地吸收和借鉴了航空物探遥感中心“八五”期间在遥感新技术、新方法研究领域取得的科研成果,应用多光谱定量化分析技术,试验性地在我国西北新疆半干旱地质找矿区展开遥感地物识别研究,取得了明显的应用效果。为在地质找矿区进行岩性识别提供了新的思路;同时对开展多光谱定量化解释研究具有实际意义。     

水质关键因素光谱遥感监测技术分析

针对传统水体水质分析方法过度依赖于实地测量和实验室化学分析,需要耗费大量人力物力且效率不高的问题,从水质遥感监测数据获取手段、典型反演监测模型、不同水体光谱遥感监测应用状况、水质遥感监测技术应用及前景等方面分析归纳了使用遥感技术监测水质的新方法。从可用数据类型、数据特征等方面对水质遥感监测数据获取的3种主要手段进行了比较;从复杂程度、使用场景、优缺点等方面对4种典型的反演模型进行了归纳;对遥感数据和模型在Ⅰ类和Ⅱ类水体应用中的常用组合方式进行了分析总结。     

中国高光谱遥感的前沿进展

高光谱成像技术具有光谱分辨率高、图谱合一的独特优势,是遥感技术发展以来最重大的科技突破之一。中国的高光谱遥感发展与国际基本同步,在国家和省部级科研项目的支持下,解决了高光谱遥感信息机理、图像处理和多学科应用等方面多项世界性难题,有效解决了高光谱遥感理论研究与多领域应用中的关键技术瓶颈,实现了在农业、地矿、环境、文物保护等多领域的成功应用,产生了显著的社会经济效益。本文回顾了中国高光谱遥感技术的前沿研究进展,总结分析了取得的主要创新性成果。     

基于谱学的成像光谱遥感技术发展与应用

成像光谱遥感技术是80年代初发展起来的新型遥感技术。近20年来,该技术发展很快,已成为遥感技术发展的3大趋势之一(成像光谱遥感,微波遥感及3S技术系统)。由于成像光谱具有高光谱分辨率的图像与光谱合二为一的特点,它的发展不仅使遥感技术能有效地直接识别地表物质,而且还能更深入地研究地表物质的成分及结构。本文综述成像光谱遥感技术的发展,理论基础,方法技术及其应用。     

生物多样性监测网络建设进展

生物多样性是生物及其与环境形成的生态复合体以及与此相关的各种生态过程的总和。由于气候变化、人类活动的加剧,生物多样性正在经受前所未有的快速变化,各国政府和相关国际组织已经积极投入到生物多样性监测和保护中。为了解生物多样性的现状和变化规律,全球性、区域性及国家性生物多样性监测网络陆续建立。地球观测组织—生物多样性监测网络(GEO BON)作为全球性网络,目的是建立和完善生物多样性监测核心指标EBV(Essential Biodiversity Variables),推动监测指标的标准化和全球化,为数据共享和大尺度生物多样性变化评估奠定基础。在区域尺度上,欧盟成立了EU BON,亚太地区成立了AP-BON。在国家尺度上,瑞士、英国、日本等均建立了监测网络。中国科学院在"十二五"期间成立了中国生物多样性监测与研究网络(Sino BON),对中国生物多样性的变化开展长期的监测与研究。生物多样性监测依赖于传统调查方法与先进技术结合,如红外相机、基因技术、无人机技术等。遥感能够提供大范围、全覆盖的生物多样性信息,是未来大尺度生物多样性监测的重要手段之一。为此,GEO BON成立了"生态系统结构"组主要研究如何建立基于遥感数据的EBV。Sino BON也引入了无人机近地面遥感技术探讨更大区域的生物多样性监测。未来随着中国综合地球观测系统的完善,Sino BON的地面观测将更好地与卫星数据结合,实现生物多样性天地一体化监测,服务于中国生物多样性保护与评估。     

机载激光雷达及高光谱的森林乔木物种多样性遥感监测

利用机载LiDAR和高光谱数据并结合37个地面调查样本数据,基于结构差异与光谱变异理论,通过相关分析法分别筛选了3个最优林冠结构参数和6个最优光谱指数,在单木尺度上利用自适应C均值模糊聚类算法,在神农架国家自然保护区开展森林乔木物种多样性监测,实现了森林乔木物种多样性的区域成图。研究结果表明,(1)基于结合形态学冠层控制的分水岭算法可以获得较高精度的单木分割结果(R~2=0.88,RMSE=13.17,P0.001);(2)基于LiDAR数据提取的9个结构参数中,95%百分位高度、冠层盖度和植被穿透率为最优结构参数,与Shannon-Wiener指数的相关性达到R~2=0.39—0.42(P0.01);(3)基于机载高光谱数据筛选的16个常用的植被指数中,CRI、OSAVI、Narrow band NDVI、SR、Vogelmann index1、PRI与Shannon-Wiener指数的相关性最高(R~2=0.37—0.45,P0.01);(4)在研究区,利用以30 m×30 m为窗口的自适应模糊C均值聚类算法可预测的最大森林乔木物种数为20,物种丰富度的预测精度为R~2=0.69,RMSE=3.11,Shannon-Wiener指数的预测精度为R~2=0.70,RMSE=0.32。该研究在亚热带森林开展乔木物种多样性监测,是在区域尺度上进行物种多样性成图的重要实践,可有效补充森林生物多样性本底数据的调查手段,有助于实现生物多样性的长期动态监测及科学分析森林物种多样性的现状和变化趋势。     

小波分析在植物叶绿素高光谱遥感反演中的应用

监测叶绿素含量对研究作物与环境之间的相互影响具有重要的意义,高光谱遥感是提取叶绿素含量的可行技术.将小波分析的方法用于植物叶片的反射光谱,以小波系数作为回归变量来反演植物的叶绿素浓度.研究结果表明,通过对叶片光谱进行连续小波分解后得到的小波系数,可以准确地反演叶绿素浓度,反演的精度优于基于光谱指数的精度.     

高光谱──遥感测绘的新机遇

通过对高光谱遥感技术的主要优势、基本特征和地理空间信息探测潜力的分析,展示了高光谱数据在遥感测绘领域大规模应用的可能性。同时,还分析了围绕高光谱测绘应用相关的一系列问题,包括高光谱数据的测绘需求、面向测绘应用的高光谱影像分析的关键技术、高光谱遥感测绘模式以及实用化系统建立的设想等。通过对这些问题的进一步深化研究,高光谱技术就可充分与现有的遥感测绘手段有机结合,并对地理空间信息的遥感探测技术产生有力的推动。     

遥感岩矿信息提取基础与技术方法研究

在遥感地质应用中 ,对岩矿光谱和空间分布精细特征的探测是高空间与高光谱分辨率遥感的优势所在。随着传感器性能的改进 ,尤其是光谱分辨率的提高 ,改善了信息识别与提取的技术环境。本文从分析岩矿的光谱特征与遥感光谱识别规则出发 ,根据不同类型遥感数据的光谱特征 ,尤其是成像光谱数据丰富的光谱信息 ,研究不同尺度下遥感岩矿识别技术 ,建立相应的遥感应用模型 ,讨论了遥感技术集成。具体研究内容有 :(1)分析与总结遥感光谱识别规则。分别从矿物离子、矿物蚀变类型和蚀变矿物组合 3个层次分析了岩矿作用过程中矿物特征光谱的变化与变异…     

高光谱--遥感测绘的新机遇

通过对高光谱遥感技术的主要优势、基本特征和地理空间信息探测潜力的分析,展示了高光谱数据在遥感测绘领域大规模应用的可能性.同时,还分析了围绕高光谱测绘应用相关的一系列问题,包括高光谱数据的测绘需求、面向测绘应用的高光谱影像分析的关键技术、高光谱遥感测绘模式以及实用化系统建立的设想等.通过对这些问题的进一步深化研究,高光谱技术就可充分与现有的遥感测绘手段有机结合,并对地理空间信息的遥感探测技术产生有力的推动.     

高光谱高空间分辨率遥感观测、处理与应用EI北大核心CSCD

高光谱遥感技术是遥感领域的研究热点之一。然而,由于成像口径与能量等限制因素,难以同时获得高光谱和高空间分辨率的图像,这极大限制了高光谱遥感在精细尺度任务中的应用。近年来,随着高光谱成像技术及无人机为代表的新型观测平台的发展,高光谱高空间(双高,同时具备纳米级光谱分辨率与亚米级空间分辨率)遥感技术发展迅猛,推动了高光谱遥感技术的应用,但同时也带来了更多问题。极高的空间与光谱分辨率使得数据更加海量高维,加剧了高光谱数据的空间异质性和光谱变异性,为影像智能信息处理带来更大的挑战。为此,本文将从双高遥感影像基准数据集、双高遥感影像智能信息处理、双高遥感影像典型应用3个方面论述双高遥感应用与发展现状。     

对地观测高光谱激光雷达发展及展望

对目标空间三维—光谱信息的高分辨一体化获取与应用,是对地观测技术发展的前沿科学问题.结合高光谱成像与激光雷达测距的技术优势,对地观测多光谱/高光谱激光雷达遥感技术手段应运而生,并成为遥感技术未来发展的重要方向.本文分3个阶段详细回顾了对地观测高光谱激光雷达系统的发展历程,并针对其独有数据类型阐述了数据处理研究方面的探索...     

基于高光谱遥感技术的土地质量信息挖掘研究

土地资源的高效管理对土地资源与生态环境监测提出更高的要求,高光谱遥感图像精细的光谱线可提高土地动态监测的精度、广度和深度,在土地资源与土地质量监测中具有广阔的应用前景。本文基于高光谱遥感技术,详细探讨了土地质量指标,主要是土壤有机质土壤水分信息提取的技术流程和关键技术。通过地物光谱分析认为,有机质含量越高的土壤,其光谱发射率越低;重度沙化土地实验室光谱曲线光谱反射率最高,依次排序为中度沙化、轻度沙化和无退化土地;重度水蚀土地光谱反射率较高,但中度水蚀土地与轻度水蚀和无退化土地实验室光谱曲线无明显差异。在光谱分析基础上,利用多元统计分析技术建立了土壤光谱在677、1202、2074和1509nm四个波段的有机质反演模型和在1423、1524、1746nm三个波段的预测土壤含水量的回归模型;并将有机质反演模型应用于宜兴成像光谱遥感数据中,进行宜兴试验区土壤有机质参数成图。最后探讨了反演模型应用推广所存在的问题。