高光譜遙感發(fā)展綜述

《高光譜遙感》

李希燦2011-021當(dāng)前第1頁\共有78頁\編于星期一\17點課程性質(zhì)：專業(yè)選修課學(xué)時學(xué)分：45學(xué)時，2.5學(xué)分（實驗16學(xué)時）主要內(nèi)容：原理、方法、應(yīng)用。

2當(dāng)前第2頁\共有78頁\編于星期一\17點

課程地位----專業(yè)選修課測繪工程一級學(xué)科二級學(xué)科（學(xué)位授予點）對應(yīng)本科專業(yè)測繪科學(xué)與技術(shù)（Geomatics）（2010年,碩士點）大地測量學(xué)與測量工程測繪工程(代碼：080901)2003年攝影測量與遙感遙感科學(xué)與技術(shù)（代碼：080902）2008年地圖制圖與地理信息工程（2007年，碩士點）地理信息系統(tǒng)（代碼：080903）（2002年，資環(huán)）3當(dāng)前第3頁\共有78頁\編于星期一\17點主要參考教材：[1]張良培，張立福.高光譜遙感，武漢大學(xué)出版社，2005.[2]浦瑞良，宮鵬.高光譜遙感及其應(yīng)用，高等教育出版社，2000.4當(dāng)前第4頁\共有78頁\編于星期一\17點講課提綱：高光譜遙感發(fā)展概述1.高光譜遙感的理論基礎(chǔ)1.1遙感電磁波理論基礎(chǔ)1.2電磁波與物質(zhì)的相互作用1.3典型地物的光譜特性1.4地面光譜測量2.高光譜遙感成像機(jī)理與成像光譜儀2.1基本概念2.2高光譜遙感成像特點2.3高光譜遙感成像關(guān)鍵技術(shù)2.4高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)表達(dá)2.5成像光譜儀的空間成像技術(shù)2.6成像光譜儀的光譜成像技術(shù)2.7成像光譜儀系統(tǒng)介紹5當(dāng)前第5頁\共有78頁\編于星期一\17點講課提綱：3.高光譜遙感圖像輻射與幾何校正3.1成像光譜儀定標(biāo)3.2大氣輻射傳輸理論3.3高光譜遙感圖像大氣輻射校正3.4高光譜遙感圖像幾何糾正4.光譜特征分析模型與方法4.1光譜特征選擇4.2光譜特征提取4.3地物類型序列光譜分析5.光譜分解與圖像分類5.1混合光譜模型5.2線性光譜解混5.3遙感圖像分類概述5.4高光譜圖像分類算法5.5高光譜圖像地物識別與目標(biāo)探測6當(dāng)前第6頁\共有78頁\編于星期一\17點講課提綱：6.高光譜數(shù)據(jù)綜合分析與系統(tǒng)構(gòu)建

6.1高空間分辨率與高光譜數(shù)據(jù)融合

6.2空間信息輔助下的高光譜數(shù)據(jù)分析

6.3時間信息輔助下的高光譜數(shù)據(jù)分析

6.4高光譜數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)7.高光譜遙感應(yīng)用

7.1高光譜遙感應(yīng)用——精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)7.2高光譜遙感應(yīng)用——植被生態(tài)7.3高光譜遙感應(yīng)用——內(nèi)陸水質(zhì)7.4高光譜遙感應(yīng)用——地質(zhì)礦產(chǎn)7.5高光譜遙感應(yīng)用——大氣環(huán)境7當(dāng)前第7頁\共有78頁\編于星期一\17點高光譜遙感發(fā)展綜述一、高光譜遙感的基本概念二、高光譜遙感的主要特點三、高光譜遙感發(fā)展歷程四、高光譜遙感的典型應(yīng)用簡介8當(dāng)前第8頁\共有78頁\編于星期一\17點高光譜遙感發(fā)展綜述一、高光譜遙感的基本概念二、高光譜遙感的主要特點三、高光譜遙感發(fā)展歷程四、高光譜遙感的典型應(yīng)用簡介9當(dāng)前第9頁\共有78頁\編于星期一\17點遙感（RemoteSensing）：通過電磁波與地物的相互作用，以波譜和空間兩維成像方式來探測地物特性的技術(shù)。遙感探測譜段：可見光與近紅外電磁波與物質(zhì)的相互作用形式紫藍(lán)青綠黃橙紅10當(dāng)前第10頁\共有78頁\編于星期一\17點光學(xué)遙感技術(shù)的發(fā)展——光譜分辨率的不斷提高全色Panchromatic高光譜Hyperspectral多光譜Multispectral彩色colorphotography主要通過形狀（空間信息）識別地物主要通過光譜信息識別地物增加了顏色的感知一、高光譜遙感（HyperspectralRemoteSensing）基本概念加強(qiáng)型的顏色感知11當(dāng)前第11頁\共有78頁\編于星期一\17點高光譜分辨率遙感（HyperspectralRemoteSensing）：用很窄（/100或10-2

）而連續(xù)的光譜通道對地物持續(xù)遙感成像的技術(shù)。在可見光到短波紅外波段其光譜分辨率高達(dá)納米(nm)數(shù)量級，通常具有波段多的特點，光譜通道數(shù)多達(dá)數(shù)十甚至數(shù)百個以上，而且各光譜通道間往往是連續(xù)的，因此高光譜遙感又通常被稱為成像光譜（ImagingSpectrometry）遙感。一、高光譜遙感（HyperspectralRemoteSensing）基本概念光學(xué)遙感技術(shù)的發(fā)展：

全色（黑白）－－彩色攝影－－多光譜掃描成像－－高光譜遙感－超光譜。

10-1

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12當(dāng)前第12頁\共有78頁\編于星期一\17點一、高光譜遙感（HyperspectralRemoteSensing）基本概念高光譜遙感的直觀特點：波段窄：/100，在可見光到短波紅外波段其光譜分辨率高達(dá)納米(nm)數(shù)量級波段多：數(shù)十甚至數(shù)百個以上波段連續(xù)：非點測量；每個像元可提取一個光譜曲線；且具有空間可識別性可提取連續(xù)的光譜曲線可成像：13當(dāng)前第13頁\共有78頁\編于星期一\17點一、高光譜遙感（HyperspectralRemoteSensing）基本概念波段窄：波段多：波段連續(xù)：可成像：更接近于成像光譜的概念，高光譜的含義應(yīng)該更寬廣，只要光譜分辨率高，即可認(rèn)為是高光譜。（超光譜）波段之間具有一定的相關(guān)性，出現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余問題，還需進(jìn)行波段選擇及合并（光譜特征分析）某些應(yīng)用中僅需幾個特征波段即可識別地物，并非必須獲取連續(xù)的光譜曲線（光譜特征提?。┏上竦姆绞蕉喾N多樣，并不一定必須同時成像，可通過點測量后的掃描成像，比如擺掃式成像光譜儀、激光雷達(dá)等。（空間分布展示）高光譜的首要特點（與通過門縫看遍人不同）14當(dāng)前第14頁\共有78頁\編于星期一\17點一、高光譜遙感（HyperspectralRemoteSensing）基本概念高光譜圖像結(jié)構(gòu)

15當(dāng)前第15頁\共有78頁\編于星期一\17點高光譜遙感發(fā)展綜述一、高光譜遙感的基本概念二、高光譜遙感的主要特點三、高光譜遙感發(fā)展歷程四、高光譜遙感的典型應(yīng)用簡介16當(dāng)前第16頁\共有78頁\編于星期一\17點二、高光譜遙感的主要特點1.圖譜合一一個數(shù)據(jù)立方體包含百萬條的地物光譜曲線塑料膜干燥植被綠色植被方解石白云石高嶺石17當(dāng)前第17頁\共有78頁\編于星期一\17點2.光譜分辨率高二、高光譜遙感的主要特點多光譜

高光譜18當(dāng)前第18頁\共有78頁\編于星期一\17點光譜分辨率高二、高光譜遙感的主要特點

不同分辨率的水鋁礦的光譜反射曲線光譜吸收帶4nm——300個數(shù)據(jù)8nm——150個數(shù)據(jù)16nm——75個數(shù)據(jù)32nm——38個數(shù)據(jù)64nm——19個數(shù)據(jù)128nm——10個數(shù)據(jù)256nm——6個數(shù)據(jù)512nm——3個數(shù)據(jù)通道寬，反映不靈敏19當(dāng)前第19頁\共有78頁\編于星期一\17點高光譜遙感發(fā)展綜述一、高光譜遙感的基本概念二、高光譜遙感的主要特點三、高光譜遙感發(fā)展歷程四、高光譜遙感的典型應(yīng)用簡介20當(dāng)前第20頁\共有78頁\編于星期一\17點三、高光譜遙感發(fā)展歷程（國際）

20世紀(jì)80年代興起的新型對地觀測技術(shù)——高光譜遙感技術(shù)，始于成像光譜儀

(ImagingSpectrometer)的研究計劃。該計劃最早由美國加州理工學(xué)院噴氣推進(jìn)實驗室(JetPropulsionLab,JPL)的一些學(xué)者提出,并在美國宇航局(NationalAeronauticsandSpaceAdministration,NASA)的支持下,相繼推出了系列成像光譜儀產(chǎn)品(葉榮華,2001),如機(jī)載航空成像光譜儀(AirborneImagingSpectrometer,AIS)系列,航空可見光/紅外成像光譜儀(Airbornevisible/InfraredImagingSpectrometer,AVIRISh);星載中分辨率成像光譜儀(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer,MODIS),高分辨率成像光譜儀(HighResolutionImagingSpectrometer,HIRIS),等等。

21當(dāng)前第21頁\共有78頁\編于星期一\17點三、高光譜遙感發(fā)展歷程（國內(nèi)）

它是指在特定光譜域以高光譜分辨率同時獲得連續(xù)的地物光譜圖像,使得遙感應(yīng)用可以在光譜維上進(jìn)行空間展開,定量分析地球表層生物物理化學(xué)過程與參數(shù)。

之后,成像光譜技術(shù)的研究進(jìn)入了一個高速發(fā)展期,各國紛紛投入資金加大成像光譜儀的研究己加拿大、日本、澳大利亞等國,相繼研制出了不同應(yīng)用目的的成像光譜儀。

我國在成像光譜儀的研究開發(fā)方面也取得了引人矚目的成績,相繼成功研制出機(jī)載成像光譜儀MAIS

(ModularAirborneImagingSpectrometer)；航空成像光譜儀OMIS

(OperationalModularImagingSpectrometer)系列；星載高光譜成像光譜儀C-HRIS

(ChinaHighResolutionImagingSpectrometer)等22當(dāng)前第22頁\共有78頁\編于星期一\17點三、高光譜遙感發(fā)展歷程（國際）20世紀(jì)70年代末期，成像光譜概念形成初期（美國GER的航空光譜研究，美國噴氣推進(jìn)實驗室JPL的航天飛機(jī)多光譜紅外輻射計SMIRR）1983年，第一臺高分辨力航空成像光譜儀（AirborneImagingSpectrometer，AIS-1），JPLGER的航空光譜儀成功地檢測到了植物光譜紅邊“藍(lán)移效應(yīng)”SMIRR則首次從空間軌道上直接鑒別了粘土礦物和碳酸鹽礦物1.2~2.4微米，128個波段，3.7度視場20世紀(jì)80年代末到21世紀(jì)初，成像光譜蓬勃發(fā)展機(jī)載成像光譜儀器：美國：AIS-2、GERIS、AVIRIS、MIVIS、DAIS-7915、HYDICE、Probe、TEEMS、SEBASS加拿大：FLI/PML、CASI、SASI、TABI澳大利亞：GeosanMarkII、HyMap德國：ROSIS法國：IMS星載成像光譜儀器：美國：MODIS、EO-1（ALI、Hyperion、LAC）、Might-Sat美日合作：ASTER歐空局：CHRIS、ENVISAT（MERIS）、澳大利亞：ARIES日本：ADEOS-2（GLI）23當(dāng)前第23頁\共有78頁\編于星期一\17點三、高光譜遙感發(fā)展歷程（國內(nèi)）20世紀(jì)80年代中后期，發(fā)展高光譜成像系統(tǒng)“七五期間”多波段掃描儀IR/UV雙波段，VIR/MIR/IR三波段，6波段細(xì)分紅外光譜掃描儀（FIMS），熱紅外多光譜掃描儀（ATIMS），DGS8波段多光譜掃描儀，AMS19波段多光譜掃描儀，“八五期間”新型模塊化航空成像光譜儀MAIS技物所：PHI、OMIS（I、II）、WHI西安光機(jī)所：多種類型傅立葉變換光譜儀（嫦娥、環(huán)境星）北京理工大學(xué)：傅立葉變換光譜儀研究“九五之后”24當(dāng)前第24頁\共有78頁\編于星期一\17點三、高光譜遙感發(fā)展歷程JPL實驗室1988年開發(fā)了第一個專門處理成像光譜儀圖像的軟件包SPAM

1991年科羅拉多大學(xué)的CSES研究中心采用交互式語言（IDL），研制成了基于UNIX工作站的成像光譜處理系統(tǒng)SIPS

JPL和USGS開發(fā)的SIS、ENVI軟件加拿大的PCI軟件中的高光譜分析模塊

中科院遙感應(yīng)用研究所開發(fā)的高光譜圖像處理系統(tǒng)HIPAS

地礦部航空物探遙感中心開發(fā)的成像光譜數(shù)據(jù)處理分析系統(tǒng)ISDPS

25當(dāng)前第25頁\共有78頁\編于星期一\17點三、高光譜遙感發(fā)展歷程高光譜圖像處理系統(tǒng)名稱研發(fā)機(jī)構(gòu)國家HIPAS中科院遙感所中國ISDPS地礦部航空物探遙感中心中國SPAMTheSpectralAnalysisManager-JPL美國ISISIntegratedSoftwareforImagingSpectrometers-USGSFlagstaff美國HIPSHyperspectralImageProcessingSystem美國SIPSTheSpectralImageProcessingSystem–UniversityofColorado美國HYDICETheHYDICEStarterKit-NavalResearchLab美國GenisisGeneralImagingSpectrometryInterpretationSystem-WTJsystems美國MIDASMIDAS–TASC美國ENVITheEnvironmentforVisualizingImages,ResearchSystemsInc美國ERDASERDAS-HyperspectralDataAnalysisPackage美國TETRACORDERU.S.GeologicalSurvey美國ISDASImagingSpectrometerDataAnalysisSystem-CCRS加拿大PCIPCI-ERDAS-HyperspectralDataAnalysisPackage加拿大TheSpectralGeologistCommonwealthScientificandIndustrialResearchOrganization(CSIRO)澳大利亞現(xiàn)有高光譜圖像處理系統(tǒng)列表26當(dāng)前第26頁\共有78頁\編于星期一\17點三、高光譜遙感發(fā)展歷程應(yīng)用研究（高光譜數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用推廣）基礎(chǔ)研究（數(shù)據(jù)處理、分析算法及模型，載荷關(guān)鍵技術(shù)及器件，軟件研發(fā)）載荷研制（高光譜遙感器及相關(guān)輔助設(shè)備）指明高光譜遙感應(yīng)用方向引導(dǎo)高光譜遙感器的技術(shù)發(fā)展相輔相成，共同發(fā)展27當(dāng)前第27頁\共有78頁\編于星期一\17點高光譜遙感發(fā)展綜述一、高光譜遙感的基本概念二、高光譜遙感的主要特點三、高光譜遙感發(fā)展歷程四、高光譜遙感的典型應(yīng)用簡介28當(dāng)前第28頁\共有78頁\編于星期一\17點四、高光譜遙感的典型應(yīng)用典型地物的光譜特性典型應(yīng)用示例29當(dāng)前第29頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1典型地物的光譜特性巖礦的光譜特性植被的光譜特性土壤的光譜特性水體和雪的光譜特性城市目標(biāo)的光譜特性30當(dāng)前第30頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.1巖礦的光譜特性在0.4～1.3μm的光譜特性主要取決于礦物晶格結(jié)構(gòu)中存在的鐵、銅、鎳、錳等過渡性金屬元素的電子躍遷1.3～2.5μm的光譜特性是由礦物組成中的碳酸根（CO32－）、羥基（OH）及可能存在的水分子（H2O）決定的3～5μm的光譜特性是由Si-O、Al-O等分子鍵的振動模式?jīng)Q定的31當(dāng)前第31頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.1巖礦的光譜特性陽離子(cation)吸收峰位置（μm）Fe2+0.43,0.45,0.51,0.55,1.0～1.1,1.8～1.9Fe3+0.40,0.45,0.49,0.52,0.7,0.87Ni2+0.4,0.75,1.25Cu2+0.8Mn2+0.34,0.37,0.41,0.45,0.55Cr3+0.4,0.55,0.7Ti4+0.45,0.55,0.60,0.64La2+0.5,0.6,0.75,0.8常見陽離子光譜特征

高光譜遙感識別礦物主要依賴于礦物成分的吸收特征

32當(dāng)前第32頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.1巖礦的光譜特性振動基團(tuán)(vibrationalradical)吸收峰位置(μm)H2O1.875,1,454,1.38,1.135,0.942，主要為1.4和1.9.OH-1.40,2.20(Al-OH),2.30(Mg-OH)CO32-2.55,2.35,2.16,2.00,1.90NH4+2.02,2.12C-H1.70,2.30常見振動光譜特征

33當(dāng)前第33頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.1巖礦的光譜特性礦物粒度和溫度：礦物粒度和溫度都會影響到礦物的波譜特性。研究表明，反射率隨礦物顆粒增大而下降（ClarkRN.，1999），礦物粒度一般只影響反射率的大小，而不會改變礦物的光譜吸收特征。溫度會影響分子振動速率，從而影響礦物光譜特征（PietersCMetal.，1993），如赤鐵礦的F3+吸收峰隨溫度升高向長波段方向偏移。34當(dāng)前第34頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.1巖礦的光譜特性巖石的光譜特征：巖石的光譜表現(xiàn)非常復(fù)雜，其中最重要的原因是巖石光譜本質(zhì)上是礦物的混合光譜，其光譜特征受成分、結(jié)構(gòu)、構(gòu)造和表面狀態(tài)等因素的影響，并且研究表明，這種混合效應(yīng)為非線性的（HapkeB，1981）。這對高光譜遙感圖像的數(shù)據(jù)處理和巖礦信息提取帶來了不便。同時，由于可見光和紅外的穿透能力只有幾個厘米，因此在分析巖石光譜特性與成分關(guān)系時，樣品表面風(fēng)化、結(jié)構(gòu)和顏色非常重要，特別是在野外自然情況下。35當(dāng)前第35頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.1巖礦的光譜特性以青紫泥(BlueclayeyPaddysoil,BP)和紅黃泥(RedPaddysoil,RP)為例,研究發(fā)育于不同母質(zhì)的水稻土高光譜和SOM含量光譜參數(shù)模型的差異性。（周清，2004）36當(dāng)前第36頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.2植被的光譜特性葉綠素反射峰紅邊，植物曲線最明顯的特征水的吸收帶植被葉綠素濃度的增加，植被光學(xué)作用增強(qiáng)，消耗更多的長波光子37當(dāng)前第37頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.2植被的光譜特性對植被光譜特征的影響因素可概括為以下幾個方面：1.植被是由有限的一些光譜敏感成份所組成；2.植被自身生長狀態(tài)及其環(huán)境變化導(dǎo)致植被組成部分含量的變化，并進(jìn)而影響植被光譜；3.植被的外形結(jié)構(gòu)對其反射光譜特征有強(qiáng)烈的影響；4.植被的光譜特征與光譜測量的空間尺度有很大的關(guān)系；5.植被可見光和近紅外（350－800nm）反射光譜特性差異主要來源于植物體內(nèi)葉綠素和其它色素成份38當(dāng)前第38頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.2植被的光譜特性對植被光譜特征的影響因素可概括為以下幾個方面：6.植被近紅外（800－1000nm）反射光譜特性差異主要來源于植物細(xì)胞

組織散射；7.植被短波紅外（1000－2500nm）光譜特性主要由植物細(xì)胞組織內(nèi)的

液態(tài)水吸收決定；8.植被短波紅外（800－2500nm）光譜的其它影響因子還包括與淀粉

(Starches)、蛋白質(zhì)(Proteins)、油質(zhì)(Oils)、糖(Sugars)、木質(zhì)素

(Lignin)和纖維素(Cellulose)有關(guān)的C－H、N－H等；9.植被中紅外波段對入射能量的吸收程度，是葉子水分百分含量和葉

子厚度的函數(shù)。10.就單一植被葉片光譜而言，它們均具有非常相似的光譜吸收特征，

但卻具有不同的吸收深度。

39當(dāng)前第39頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.2植被的光譜特性當(dāng)葉綠素濃度增加時，可見波段藍(lán)光部分的反射率顯著下降，但綠光部分的反射率上升。40當(dāng)前第40頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.3土壤的光譜特性水的吸收帶41當(dāng)前第41頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.3土壤的光譜特性土壤的光譜特性土壤中的原生礦物：石英、長石、白云母、少量的角閃石、輝石、磷灰石、赤鐵礦、黃鐵礦等。土壤中的石礫、砂粒幾乎全是由原生礦物所組成，多以石英為主。粉粒絕大多數(shù)也是由石英和原生硅酸鹽礦物組成。土壤中的次生礦物主要有以下幾類：①簡單的鹽類，如碳酸鹽、硫酸鹽和氯化物等；②含水的氧化物，如氧化鐵、氧化鋁、氧化硅等；③次生層狀鋁硅酸鹽，如高嶺石、蒙脫石和水化云母類等。42當(dāng)前第42頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.3土壤的光譜特性土壤水分是土壤的重要組成部分，當(dāng)土壤的含水量增加時，土壤的反射率就會下降，在水的各個吸收帶處（1400nm，1900nm和2700nm），反射率的下降尤為明顯。對于植物和土壤，造成這種現(xiàn)象顯然是同一種原因，即入射輻射在水的特定吸收帶處被水強(qiáng)烈吸收所致.圖中含水量，A：0.32；B：0.25；C：0.14；D：0.0743當(dāng)前第43頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.3土壤的光譜特性土壤有機(jī)質(zhì)是指土壤中那些生物來源（主要是植物和微生物）的物質(zhì)，其中腐殖質(zhì)是土壤有機(jī)質(zhì)的主體，腐殖質(zhì)可分為胡敏酸和富里酸。胡敏酸的反射能力特別低，幾乎在整個波段為一條平直線，呈黑色。富里酸則在黃紅光部分開始強(qiáng)反射，呈棕色。有機(jī)質(zhì)的影響主要是在可見光和近紅外波段，而影響最大的是在0.6～0.8μm之間。一般來說，隨土壤有機(jī)質(zhì)的增加，土壤的光譜反射率減小。除有機(jī)質(zhì)含量外，土壤腐殖質(zhì)中胡敏酸和富里酸的比值（H／F）是影響土壤光譜反射特性的另一個重要因素。地處不同地帶的土壤，盡管其有機(jī)質(zhì)含量相同，但由于H／F的比值不同，土壤的光譜反射特性也會不同。因此，不僅有機(jī)質(zhì)的含量影響土壤光譜反射特性，而且其不同的組成也同樣有顯著的影響44當(dāng)前第44頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.3土壤的光譜特性在350-600nm反射特性增加快，600-2100nm緩慢，之后下降，2個水吸收峰45當(dāng)前第45頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.3土壤的光譜特性二般情況下：光譜特性出現(xiàn)混沌現(xiàn)象？46當(dāng)前第46頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.3土壤的光譜特性鐵在土壤中的存在形式主要是氧化鐵，氧化鐵是影響土壤光譜反射特性的重要土壤成分，其含量的增加會使反射率減小。一般來說，土壤的氧化鐵含量與反射率之間是存在一定的負(fù)相關(guān)，但在波段0.5～0.7μm的相關(guān)性卻不明顯。土壤氧化鐵含量增加時，可見光與近紅外部分吸收增強(qiáng)，而在0.5～0.7μm波段的吸收增強(qiáng)幅度不很大，因此土壤出現(xiàn)黃紅色。在旱作土壤中，氧化鐵隨結(jié)晶水的多少不同而表現(xiàn)出不同顏色。當(dāng)土壤處于還原狀態(tài)時，土壤呈現(xiàn)出藍(lán)綠、灰藍(lán)等色，當(dāng)土壤處于氧化狀態(tài)時，土壤呈現(xiàn)出紅、黃等顏色。鐵的影響主要也在可見光和近紅外波段，由于土壤中有機(jī)質(zhì)與氧化鐵對土壤的光譜反射特性影響都很大，故定量區(qū)分有機(jī)質(zhì)和氧化鐵對光譜反射率的貢獻(xiàn)難度較大，這給精確估算土壤氧化鐵含量帶來一定困難。47當(dāng)前第47頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.3土壤的光譜特性陜西省橫山縣土壤含鐵量的光譜特性吸收區(qū)域48當(dāng)前第48頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.3土壤的光譜特性土壤質(zhì)地是指土壤中各種粒徑的顆粒所占的相對比例。它對土壤光譜反射特性的影響，主要表現(xiàn)在兩個方面：一是影響土壤持水能力，進(jìn)而影響土壤光譜反射率；二是土壤顆粒大小本身也對土壤的反射率有很大影響對于土壤粒徑較小的粘粒部分，由于其很強(qiáng)的吸濕作用，它在1.4，1.9，2.7等處的水吸收帶異常明顯。隨土壤顆粒變小，顆粒間的空隙減少，比表面積增大，表面更趨平滑，使土壤中粉砂粒的反射率比砂粒高，但當(dāng)顆粒細(xì)至粘粒時，又使土壤持水能力增加，反而降低了反射率。此外，土壤質(zhì)地影響反射特性的因素不僅是粒徑組合及其表面狀況，還與不同粒徑組合物質(zhì)的化學(xué)組成密切有關(guān)。土壤的光譜特性影響因素：成土礦物、含水量、有機(jī)物、氧化鐵和質(zhì)地等。49當(dāng)前第49頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.3土壤的光譜特性成土母質(zhì)決定了土壤反射光譜的基本特征;有機(jī)質(zhì)是小于1000nm范圍黑土反射光譜特征的決定因素,同時由于有機(jī)質(zhì)與土壤水分、機(jī)械組成的相關(guān)關(guān)系,間接影響著大于1000nm的波譜范圍（劉煥軍，2009）.蒙脫石伊利石去包絡(luò)線混合礦物50當(dāng)前第50頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.4水體和雪的光譜特性水體的光譜特性地表較純潔的自然水體對0.4～2.5波段的電磁波吸收明顯高于絕大多數(shù)其它地物。

在可見光波段內(nèi)，水體中的能量-物質(zhì)相互作用比較復(fù)雜，光譜反射特性可能包括來自三方面的貢獻(xiàn)：(1)水的表面反射;(2)水體底部物質(zhì)的反射;(3)水中懸浮物質(zhì)的反射。光譜吸收和透射特性不僅與水體本身的性質(zhì)有關(guān)，而且還明顯地受到水中各種類型和大小的物質(zhì)——有機(jī)物和無機(jī)物的影響。

51當(dāng)前第51頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.4水體和雪的光譜特性在光譜的近紅外和中紅外波段，水幾乎吸收了其全部的能量，即純凈的自然水體在近紅外波段更近似于一個“黑體”，因此，在1.1～2.5μm波段，較純凈的自然水體的反射率很低，幾乎趨近于零52當(dāng)前第52頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.4水體和雪的光譜特性雪雖然是水的一種固態(tài)形式，但它與水的光譜特性截然不同，地表雪被的光譜反射率明顯高于自然水體。雪光譜反射率的平均值變化特點如下，新降的未融化的雪>表面融化的雪>濕的融化的雪>重新凍結(jié)的雪53當(dāng)前第53頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.5城市目標(biāo)的光譜特性54當(dāng)前第54頁\共有78頁\編于星期一\17點4.1.5城市目標(biāo)的光譜特性反射光譜曲線形狀大體相似，在0.4～0.6μm緩慢上升，后趨于平緩，至0.9～1.1μm處逐漸下降，不同之處在于水泥路呈灰白色，反射率最高，其次為土路，瀝青路反射率較低55當(dāng)前第55頁\共有78頁\編于星期一\17點2007級考研統(tǒng)計56當(dāng)前第56頁\共有78頁\編于星期一\17點2007級考研統(tǒng)計57當(dāng)前第57頁\共有78頁\編于星期一\17點日本白菜中國白菜蘿卜生菜牧草架豆林地地膜裸土日本農(nóng)田土地覆蓋分類結(jié)果裸土草地建筑物水泥地儲油罐樹林沙灘海水馬來西亞海岸土地覆蓋分類結(jié)果1）農(nóng)作物精細(xì)分類4.2典型應(yīng)用示例58當(dāng)前第58頁\共有78頁\編于星期一\17點2）農(nóng)作物高光譜指數(shù)時間序列分析4.2典型應(yīng)用示例59當(dāng)前第59頁\共有78頁\編于星期一\17點3）濕地環(huán)境研究：鄱陽湖光譜角度填圖4.2典型應(yīng)用示例60當(dāng)前第60頁\共有78頁\