機(jī)載高光譜成像是一種新興技術(shù)，它是一種快速、無損的檢測技術(shù)，具有光譜分辨率高、波段多和圖譜合一的特點(diǎn)。自從1982年美國航天局噴氣推進(jìn)實驗室研制出第一臺機(jī)載成像光譜儀（AIS-1）并獲取遙感飛行數(shù)據(jù)以來，高光譜遙感的出現(xiàn)為遙感技術(shù)帶來一場革命。而后包括中國在內(nèi)的許多國家都研制成功了一系列高光譜遙感設(shè)備，開展對地觀測和空間目標(biāo)探測任務(wù)，搭載于衛(wèi)星平臺、車載平臺（月球車、火星車等）和航空平臺。進(jìn)入21世紀(jì)以來，機(jī)載高光譜應(yīng)用發(fā)展出現(xiàn)井噴態(tài)勢，高光譜儀器性能的提高、功能的日益完善和高光譜數(shù)據(jù)快速、準(zhǔn)確、自動化的分析處理，使得機(jī)載高光譜日益得到行業(yè)重視，廣泛應(yīng)用于地質(zhì)調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、海洋觀測、土地質(zhì)量和城市規(guī)劃等領(lǐng)域。

      作為光譜細(xì)分遙感成像技術(shù)，光譜成像儀研制朝著高光譜、高空間分辨率和微型化輕量化發(fā)展。目前國外商業(yè)化的光譜成像儀有3種：光機(jī)掃描型、推掃型和凝視型。以澳大利亞的HyMap為代表的光機(jī)掃描型機(jī)載成像儀，成為國內(nèi)外高光譜行業(yè)應(yīng)用的主打儀器。推掃型成像光譜儀有加拿大的CASI，芬蘭的SPECIM、挪威的AISA和美國的Headwall成像光譜儀。凝視型成像光譜儀有美國CRI的液晶可調(diào)諧成像光譜儀Varispec。國內(nèi)小型化的機(jī)載高光譜儀器依賴進(jìn)口，價格昂貴，且高性能的高光譜設(shè)備進(jìn)口困難，限制了高光譜技術(shù)在國內(nèi)的普及和推廣應(yīng)用。

      近些年來，在可見光-近紅外（400~1000nm）和短波紅外（1000~2500nm)波段范圍的高光譜成像儀研制方面，國內(nèi)取得長足進(jìn)步，優(yōu)勢單位包括上海技術(shù)物理研究所、長春光機(jī)所和中國地質(zhì)調(diào)查局南京地質(zhì)調(diào)查中心等。從20世紀(jì)80年代開始，上海技物所研制出OMIS高光譜成像系統(tǒng)，深圳中達(dá)瑞和科技有限公司研制了液晶可調(diào)諧濾波器（LCTF），基于LCTC的成像光譜儀SHIS等。中國地質(zhì)調(diào)查局南京地質(zhì)調(diào)查中心在國家重大儀器開發(fā)專項和國家重點(diǎn)研發(fā)計劃支持下，成功研制了以推掃式小型化成像光譜儀HMS400/1000為核心的輕型機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)SSMap，已在江蘇、安徽、浙江等地進(jìn)行了生態(tài)地質(zhì)環(huán)境調(diào)查應(yīng)用示范，取得了高質(zhì)量的機(jī)載遙感數(shù)據(jù)，獲得了一批重要調(diào)查成果。

機(jī)載高光譜基本原理及其應(yīng)用領(lǐng)域

基本原理

      機(jī)載高光譜波段通常工作在400～2500nm（0.4～2.5μm）范圍內(nèi)，由可見光和近紅外兩個譜段組成，可見光譜段為400～780nm（0.4～0.78μm），主要用于區(qū)分巖心顏色、植被、水體等；近紅外光譜的波長在780～2500nm（0.78～2.5μm），主要用于區(qū)分含羥基的物質(zhì)，對此波段的近紅外光譜產(chǎn)生吸收的官能團(tuán)主要是含氫基團(tuán)，包括C-H(甲基、亞甲基、甲氧基、羧基、方基等)、羥基O-H、巰基S-H、氨基N-H等，它們的合頻和一級倍頻位于780～2500nm波段。由于含有羥基物質(zhì)晶格中原子間的化學(xué)鍵的彎曲、伸縮和電子能級躍遷吸收某些區(qū)域的近紅外光譜，所以根據(jù)某些官能團(tuán)的在近紅外區(qū)域的這種特征吸收光譜可以區(qū)分不同的物質(zhì)。

應(yīng)用領(lǐng)域

      隨著機(jī)載高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)處理方法成熟，廣泛應(yīng)用于地質(zhì)調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測、海洋生態(tài)評價、土地質(zhì)量評估、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、林業(yè)生態(tài)和城市規(guī)劃領(lǐng)域。在地質(zhì)調(diào)查領(lǐng)域中，利用機(jī)載高光譜遙感具有空間分辨率高，能夠精確反映地物目標(biāo)這一特質(zhì)，可以區(qū)分層狀硅酸鹽中單礦物（黏土礦物，綠泥石，蛇紋石等），含羥基之硅酸鹽礦物（綠簾石，閃石等），硫酸鹽礦物（明礬石，黃鐵鉀礬，石膏等），碳酸鹽礦物（方解石，白云石等）；而礦物種類揭示礦化作用過程中熱液蝕變體系結(jié)晶時的溫度、壓力和化學(xué)環(huán)境，礦物中的離子交換反映在羥基的波長移動上，礦物的含量反映在羥基的吸光度上，這些參數(shù)揭示地質(zhì)事件和成礦規(guī)律。在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域，可迅速識別植物、建筑、水質(zhì)、道路、濕地、土壤等分布與面積，通過建模，評價水土環(huán)境質(zhì)量、農(nóng)田作物長勢和病蟲害等。

      高光譜遙感具有圖譜合一的特點(diǎn)（圖1），避免了以往航攝帶來的弊端，它不僅能夠用圖像表達(dá)目標(biāo)，還可以根據(jù)光譜識別目標(biāo)，利用高光譜遙感技術(shù)，能夠高效地對長江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鎮(zhèn)布局進(jìn)行評價，為政府規(guī)劃和治理提供技術(shù)服務(wù)。

圖1VNIR(a)和SWIR(b)光譜數(shù)據(jù)

機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)SSMap研發(fā)及參數(shù)指標(biāo)

系統(tǒng)研發(fā)

      SSMap采用中國地質(zhì)調(diào)查局南京地質(zhì)調(diào)查中心自主研發(fā)的VRIN可見光-近紅外高光譜成像儀與SWIR短波紅外高光譜成像儀（圖2）進(jìn)行機(jī)載航空高光譜測量系統(tǒng)集成（圖3~圖5），并研發(fā)了配套的軟件對機(jī)載高光譜遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理與信息提取。

系統(tǒng)由成像光譜儀、三軸穩(wěn)定平臺、慣性導(dǎo)航儀和計算機(jī)控制與采集模塊等多個部分組成。

圖2VNIR可見光-近紅外及SWIR短波紅外成像光譜儀

圖3有人機(jī)系統(tǒng)組成(a)和無人機(jī)系統(tǒng)組成(b)
1—姿態(tài)傳感器；2—短波紅外成像光譜儀；3—可見光成像光譜儀；
4—穩(wěn)定平臺；5—諾瓦泰慣性導(dǎo)航儀；6—支撐架；7—三軸穩(wěn)定平
臺；8—短波紅外成像光譜儀

圖4直升機(jī)（a）運(yùn)輸機(jī)（b）固定翼無人機(jī)（c）和旋翼無人機(jī)（d）飛行平臺

圖5有人機(jī)平臺安裝（a）和無人機(jī)平臺安裝（b）

主要技術(shù)參數(shù)

      機(jī)載高光譜成像儀系統(tǒng)參數(shù)如表1和表2所示。

數(shù)據(jù)處理軟件研發(fā)

      機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、處理過程復(fù)雜等特點(diǎn)，因此需要高性能的服務(wù)器電腦和專業(yè)的處理軟件。硬件部分由多臺高性能戴爾服務(wù)器電腦組成的運(yùn)算系統(tǒng)，其服務(wù)器操作系統(tǒng)性能穩(wěn)定，計算能力強(qiáng)，使數(shù)據(jù)處理工作得到了可靠保障。機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)處理采用NovAtel的IE8.8軟件進(jìn)行Pos數(shù)據(jù)后差分解算，采用自主研發(fā)的HyperPic軟件進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)處理，包括飛行規(guī)劃、大氣校正、幾何校正、輻射定標(biāo)和反射率反演等功能。

機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)采集流程與方法

系統(tǒng)安裝及檢查

      飛行前將儀器設(shè)備安裝在固定翼飛機(jī)、直升機(jī)或者無人機(jī)等平臺上。檢查系統(tǒng)外觀是否有意有磕、碰和摔等情況。檢查測量系統(tǒng)及其配套設(shè)備、地面測量基站等工作狀態(tài)是否正常，確保系統(tǒng)各個部分組裝牢固安全。電源、電纜連接正確無誤，各儀器設(shè)備讀數(shù)正常。進(jìn)行光譜成像儀的數(shù)據(jù)采集測試，保證設(shè)備工作正常。進(jìn)行慣性導(dǎo)航儀檢查，確保GPS導(dǎo)航定位接收信號良好，通訊系統(tǒng)保持暢通。對系統(tǒng)進(jìn)行干擾測試，保證數(shù)據(jù)收錄正常。

野外數(shù)據(jù)采集

      航空數(shù)據(jù)采集作業(yè)流程包括現(xiàn)場踏勘、飛行準(zhǔn)備、飛行測量和地物測量。

      飛行前，工作小組需對測區(qū)邊緣和測區(qū)內(nèi)進(jìn)行現(xiàn)場踏勘，熟悉測區(qū)的地形地貌，對于地形復(fù)雜不容易達(dá)到的測區(qū)，通過地形圖進(jìn)行了解，確定地面測量基站和像控點(diǎn)的布設(shè)選址。通過調(diào)研，確定最佳機(jī)場，制定應(yīng)急迫降方案。

      飛行準(zhǔn)備包括：收集氣象資料，了解適航天氣；收集測區(qū)內(nèi)的地圖并掃描成電子版；地圖裁切，輸入角坐標(biāo)，進(jìn)行地圖定位，作為飛行導(dǎo)航底圖；由專業(yè)機(jī)組人員對飛機(jī)及成像系統(tǒng)進(jìn)行飛行前例行檢查，檢查飛機(jī)安全狀況，成像系統(tǒng)的各接口及儀器性能穩(wěn)定性進(jìn)行調(diào)試監(jiān)測和評估。

      在飛行測量中，飛機(jī)引擎啟動后，接通電源，啟動儀器設(shè)備，檢查設(shè)備狀態(tài)是否正常，并按照設(shè)計要求，設(shè)置相關(guān)技術(shù)參數(shù)。起飛后，打開鏡頭窗口遮擋板。進(jìn)入測線前2km開始記錄數(shù)據(jù)，并于飛出測線2km后停止記錄數(shù)據(jù)，檢查記錄狀態(tài)，監(jiān)測儀器狀態(tài)，根據(jù)信號強(qiáng)弱調(diào)整相關(guān)參數(shù)。操作人員要時刻監(jiān)測航跡、航高、航速是否符合要求，同時監(jiān)測氣象條件（云量、能見度），填寫飛行記錄表。如不符合設(shè)計要求，及時進(jìn)行補(bǔ)飛，補(bǔ)飛按原設(shè)計要求進(jìn)行。飛行結(jié)束后，根據(jù)機(jī)上定位設(shè)備的需要，在靜止?fàn)顟B(tài)下收集滿足定位要求的數(shù)據(jù)后，關(guān)閉儀器，備份數(shù)據(jù)，為下一架次測量存儲做好準(zhǔn)備。
      地面數(shù)據(jù)的獲取主要包括GPS地面基站測量、地面光譜采樣、水樣采集等三個部分，在航飛數(shù)據(jù)采集的同時，地面同步進(jìn)行測量工作。

GPS地面基站測量
      使用地面衛(wèi)星導(dǎo)航定位基站數(shù)據(jù)做后差分計算，在飛行前30min打開地面基站，在衛(wèi)星導(dǎo)航定
      位基站搜索衛(wèi)星成功后（至少8顆衛(wèi)星），采用靜態(tài)測量模式記錄數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)記錄頻率高于1Hz。飛行結(jié)束半小時后停止記錄，關(guān)閉地面基站，導(dǎo)出基站數(shù)據(jù)并備份。

光譜采樣及采樣點(diǎn)定位

      地面光譜采樣采用寬譜段地物波譜儀（350~2500nm），采樣點(diǎn)定位采用中海達(dá)iRTK2型號設(shè)備和江蘇Cors定位系統(tǒng)，定位精度達(dá)厘米級。作業(yè)需要獲取航空組規(guī)劃好的飛行路線圖，根據(jù)飛行路線圖，設(shè)計地面定標(biāo)路線。選擇地面定標(biāo)路線要求兼顧飛行路線條件與地面地物條件，每條航線范圍內(nèi)有至少一個地面采樣點(diǎn)，每個采樣點(diǎn)采樣的地物種類數(shù)量視具體情況確定，在確保時間足夠的情況下，盡量多采地物光譜。在地面道路條件允許的情況下，盡量使定標(biāo)路線垂直或近似垂直地斜交航線，保證每條航線地面采樣時間與飛行時間相差不大。在符合以上基本條件的地面路線中，選取沿途地物種類豐富，房屋建筑物遮擋較少，便于采樣作業(yè)的地面路線。飛行測量過程中，地面光譜采樣工作同步進(jìn)行，并記錄采集點(diǎn)位置、時間和對應(yīng)的架次及航帶，測量完成后，備份光譜數(shù)據(jù)和定位數(shù)據(jù)。圖6為采集的幾種典型地物地面光譜曲線。

圖6幾種典型地物地面光譜曲線

1—草地；2—槐樹；3—瀝青路；4—灘涂；5—水泥路；6—小麥

水體樣采集及現(xiàn)場測試
      采樣前要根據(jù)檢測項目的性質(zhì)和采樣方法要求，選擇適宜材質(zhì)的盛水容器和采樣器，并充分清洗干凈。此外，還要準(zhǔn)備好適當(dāng)?shù)慕煌üぞ摺２蓸尤萜饕话闶褂盟芰先萜骰虿Ａ萜?。塑料容器用作測定金屬、放射性元素和其他無機(jī)物的盛水容器，玻璃容器則用作測定有機(jī)物和微生物等的盛水容器。有些項目要求提前加入保存劑，不同項目加入保存劑不同，根據(jù)保存劑的不同分別準(zhǔn)備盛水容器。同時還準(zhǔn)備一些采樣的工具，比如水桶，采樣器，現(xiàn)場使用的實驗設(shè)備：pH計、溫度計等。在采集河流、湖泊等地表水時，可以使用桶、瓶等容器直接采取。一般將其沉至水面下0.3~0.5m處采集。在橋上等地方采樣時，可將系著繩子的聚乙烯桶或帶著墜子的采樣瓶投于水中汲水，要注意不能混入漂浮于水面上的其他物質(zhì)。采集深層水樣時，可以使用帶重錘的采樣器。測定溶解氧的水樣，要使用專門的雙瓶采樣器采樣。湖泊、水庫的采樣點(diǎn)應(yīng)該設(shè)置在湖水的主要出入口、中心區(qū)、沿湖泊（水庫）水流方向、滯留區(qū)及湖邊城市水源區(qū)。大部分水樣在當(dāng)天采樣工作完成后，立即送往專業(yè)分析機(jī)構(gòu)進(jìn)行測試，測試的指標(biāo)見表3。

高光譜數(shù)據(jù)處理與信息提取

高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

      高光譜機(jī)載平臺獲取數(shù)據(jù)時，由于平臺高度及光譜儀視場角限制，導(dǎo)致數(shù)據(jù)獲取幅寬有限，需多架次飛行獲取的多航帶數(shù)據(jù)才能完整覆蓋研究區(qū)域。因此機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理包括輻射校正、幾何校正和圖像拼接等工作，以獲得在空間和輻射能量探測上的精準(zhǔn)匹配的完整研究區(qū)域影像。最后通過同步獲取的地物波譜數(shù)據(jù)驗證影像的輻射精度，以進(jìn)一步檢驗成像數(shù)據(jù)質(zhì)量。

輻射定標(biāo)

      由于成像光譜儀輸出的數(shù)據(jù)并不具有物理意義，因此通過輻射定標(biāo)將成像光譜儀的DN值轉(zhuǎn)為有物理意義的輻射亮度值，使遙感信息定量化。采用積分球系統(tǒng)（圖7）完成成像光譜儀的輻射定標(biāo)。通過對比積分球能級數(shù)據(jù)即對應(yīng)功率、積分時間下輸入的輻射亮度值與光譜儀輸出DN值之間的關(guān)系，逐波段進(jìn)行線性擬合，完成光譜儀的輻射定標(biāo)。在輻射定標(biāo)前需要對積分球輻亮度數(shù)據(jù)進(jìn)行線性插值，得到光譜儀的各波段所對應(yīng)的輻亮度值。影像DN值與輻亮度值之間存在著線性關(guān)系，通過求解高光譜影像的各波段增益系數(shù)以及偏移量，完成影像數(shù)據(jù)的輻射定標(biāo)。圖8和圖9為可見光影像和短波紅外影像輻射定標(biāo)后的光譜變化。

反射率轉(zhuǎn)換

      在經(jīng)過輻射定標(biāo)后，求得輻亮值數(shù)據(jù)，進(jìn)一步使用經(jīng)驗線性法進(jìn)行反射率轉(zhuǎn)換，參與反射率轉(zhuǎn)換的地面同步光譜數(shù)達(dá)到324條，平均每一條航帶2條以上的同步地物波譜。

      基于經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷姆瓷渎史囱菟惴?，主要是?yīng)用圖像像元自身的灰度值，不考慮大氣、地物屬性以及遙感平臺特征，通過對象元灰度值進(jìn)行求均值或回歸運(yùn)算，在統(tǒng)計意義上獲得圖像的反射率值。

圖7積分球示意圖

圖8可見光數(shù)據(jù)輻射定標(biāo)結(jié)果

圖9短波紅外數(shù)據(jù)輻射定標(biāo)結(jié)果

      經(jīng)驗線性法（EmpiricalLine,EL）已經(jīng)在遙感定標(biāo)和反射率反演中被廣泛使用，主要依靠圖像象元值和圖像背景信息之間的擬合關(guān)系完成地表反射率的反演計算。經(jīng)驗線性法基于如下簡化的公式：

DNb=ρ(λ)Ab+Bb（1）

      其中：DNb為給定象元在波段b的數(shù)字量化值；ρ（λ）為實測地物象元在波段b所在的波長的地表反射率值；Ab為由于傳輸和儀器本身所導(dǎo)致的倍數(shù)增益系數(shù)；Bb為由于大氣程輻射和儀器導(dǎo)致的偏移。

      該方法在應(yīng)用中,一般會實測地面兩個或多個定標(biāo)點(diǎn)的地面反射光譜數(shù)值（reflectancespectra），然后計算遙感圖像上對應(yīng)象元點(diǎn)的平均輻射光譜值,通過使用統(tǒng)計學(xué)中的回歸運(yùn)算，得到公式（1）中的增益值A(chǔ)b和偏移值Bb，最后應(yīng)用該公式，對整幅遙感圖像進(jìn)行反射率的計算。其中某一地物波譜反射率與地面波譜反射率對比如圖10。

圖10槐樹反射率和ASD數(shù)據(jù)對比

1—  影像光譜—槐樹；2—ASD光譜—槐樹

幾何校正

      首先進(jìn)行IMU/GPS數(shù)據(jù)處理，Pos數(shù)據(jù)采用諾瓦泰公司的IE8.8軟件進(jìn)行處理（圖11）。該軟件一般

      以采用精密單點(diǎn)定位PPP和基站兩種方式解算POS數(shù)據(jù)，本次采用基站后差分處理方式解算POS數(shù)據(jù)，精密計算每行數(shù)據(jù)于曝光時刻的機(jī)載GPS天線相位中心的WGS84框架坐標(biāo)和姿態(tài)參數(shù)。

圖11IMU/GPS飛行軌跡示意圖

      在完成POS數(shù)據(jù)的解算后進(jìn)行插值處理，得到了高光譜影像各個掃描行所對應(yīng)的外方位信息，可以通過建立旋轉(zhuǎn)矩陣進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，將導(dǎo)航坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為投影坐標(biāo)。具體坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換過程如下：成圖坐標(biāo)系(m)→導(dǎo)航坐標(biāo)系(g)→IMU坐標(biāo)系(b)→傳感器坐標(biāo)系(c)→像空間坐標(biāo)系(i)，由成圖坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換至像空間坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣表達(dá)形式如下：

      式中旋轉(zhuǎn)矩陣可由已知條件觀測獲取，通過矩陣變換求得三個外方位元素姿態(tài)參數(shù)(ω,?,κ)，三個外方位元素位置參數(shù)(Xs,Ys,Zs)需要考慮IMU坐標(biāo)系中的坐標(biāo)位置偏移(Xt,Yt,Zt)進(jìn)行修正。

      在求得所有外方位元素(ω,?,κ,Xs,Ys,Zs)后，根據(jù)共線條件方程，采用直接法幾何校正計算像點(diǎn)坐標(biāo)(x,y)對應(yīng)的地面點(diǎn)坐標(biāo)(X,Y,Z)，并賦予其像點(diǎn)對應(yīng)的灰度值。坐標(biāo)變換公式為：

      粗校正后的影像，精度還存在一定的誤差，本實驗利用采集的像片控制點(diǎn)對所有有效的像片均進(jìn)行微分糾正。按照航帶分區(qū)域糾正，最后通過鑲嵌過程，得到最終高光譜影像。

地物分類與信息處理

      工作中采用可見光數(shù)據(jù)287個波段進(jìn)行地物的精細(xì)分類。光譜分辨率和空間分辨率分別為2.42nm和1.0m。地面光譜采樣主要包含各類農(nóng)作物和樹木、草地、道路材質(zhì)等68個地物類別，根據(jù)工區(qū)內(nèi)地物存在的實際情況，僅選取了農(nóng)作物、樹木、草、水生植物、道路材質(zhì)、建筑、裸露地表等七大類別，共計46種地物種類進(jìn)行精細(xì)分類，具體如表4。工區(qū)內(nèi)的其他地物由于數(shù)量較少或者光譜干擾嚴(yán)重?zé)o法區(qū)分，如構(gòu)樹、棗葉、茶樹、銀杏、豇豆、葡萄、芒草、花崗巖地磚等，其中建筑類地物結(jié)合POI信息進(jìn)行了人工解譯劃分，大致劃分為11類用地信息，具體為：一般工廠、加油站、化工企業(yè)、醫(yī)院診所、商業(yè)購物、學(xué)校、居民住宅、廣場公園、建筑零時用地、碼頭、行政機(jī)關(guān)等。

      由于高光譜圖像波段數(shù)目多，各波段間具有較強(qiáng)的相關(guān)性，主成分分析(PCA)方法對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和去除噪聲波段。支持向量機(jī)方法對高光譜遙感圖像進(jìn)行分類，可實現(xiàn)圖像的分類識別，分類步驟及流程見圖12。

圖12基于PCA和SVM的高光譜遙感影像分類流程圖

      主成分分析(PCA，PrincipalComponentsAnalysis)是一種簡化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。它是一個線性變換。這個變換把數(shù)據(jù)變換到一個新的坐標(biāo)系統(tǒng)中，使得任何數(shù)據(jù)投影的第一大方差在第一個坐標(biāo)(稱為第一主成分)上，第二大方差在第二個坐標(biāo)(第二主成分)上，依次類推。主成分分析經(jīng)常用減少數(shù)據(jù)集的維數(shù)，同時保持?jǐn)?shù)據(jù)集對方差貢獻(xiàn)最大的特征。

      持向量機(jī)的基本思想是尋找一個分類超平面，使得訓(xùn)練樣本中的兩類樣本能被分開，支持向量機(jī)(SupportVectorMachine，SVM)作為一種最新的也是最有效的統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法，近年來成為模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域一個新的研究熱點(diǎn)。SVM具有小樣本學(xué)習(xí)、抗噪聲性能、學(xué)習(xí)效率高與推廣性好的優(yōu)點(diǎn)，能夠用于解決空間信息處理分析領(lǐng)域的遙感影像處理。遙感圖象分析與處理是SVM應(yīng)用一個熱門的研究方向。一些主要應(yīng)用如土地利用分類，目前針對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類還是僅僅局限于傳統(tǒng)的分類方法，不但運(yùn)算速度慢，分類精度低，而且出現(xiàn)了嚴(yán)重的huges現(xiàn)象。而在高光譜遙感分類中SVM具有明顯的優(yōu)越性，因此SVM應(yīng)用被歸納為高光譜遙感分類最重要的進(jìn)展之一。通過飛行數(shù)據(jù)，研究了支持向量機(jī)在高光譜遙感圖像分類中的應(yīng)用，建立了基于支持向量機(jī)的高光譜遙感圖像分類模型。

機(jī)載高光譜遙感應(yīng)用示范

      沿江地物、水體和岸線穩(wěn)定性探測采用機(jī)載高光譜遙感技術(shù)，對長江下游干流鎮(zhèn)江—揚(yáng)州段沿江兩岸岸線外5km范圍內(nèi)進(jìn)行生態(tài)地質(zhì)環(huán)境遙感調(diào)查，總面積約670km2，飛行測線長度2500km?？焖僮R別、提取工作區(qū)中的各項環(huán)境指標(biāo)和影響因子，進(jìn)行生態(tài)地質(zhì)環(huán)境評價。飛行區(qū)域規(guī)劃如圖13所示。

圖13飛行區(qū)域及其測線規(guī)劃

研究目標(biāo)

      在采集的高光譜數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，識別和提取土地、植被、濕地、岸段、灘涂等自然資源要素，進(jìn)行綜合研究，實施生態(tài)地質(zhì)環(huán)境評價，給出工作區(qū)內(nèi)各項功能區(qū)的開發(fā)利用建議；結(jié)合水體采樣化驗分析和數(shù)學(xué)建模方式，對工作區(qū)內(nèi)的水體進(jìn)行半定量的評價，識別和查找污染源頭，給出水產(chǎn)養(yǎng)殖用水、灌溉用水建議；利用光譜特征，圈定容易產(chǎn)生沖蝕崩塌的岸段；調(diào)查了解江灘濕地的植物種群分布及生長特點(diǎn)。

研究成果

（1）地物精細(xì)分類

      地物精細(xì)分類面積為670km2，分類地物共計46類，具體如表5。分類結(jié)果（局部）見圖14~圖16。其中分類精度最大90.2%，最小68.69%，平均分類精度達(dá)到80.57%，分類精度和指標(biāo)符合要求。

（2）地表水水質(zhì)評價

      本次高光譜遙感探測利用高光譜數(shù)據(jù)與地面實際水樣測試分析數(shù)據(jù)，建立相關(guān)性模型，根據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB3838-2002），對工作區(qū)內(nèi)除長江以外的地表水體進(jìn)行水質(zhì)反演評價，評價指標(biāo)包括總磷、總氮、氨氮、化學(xué)需氧量、五日生化需氧量、溶解氧、葉綠素7個指標(biāo)。評價結(jié)果表明：Ⅲ類水占比最少，僅占0.03%；Ⅳ類水占比13.12%；Ⅴ類水體占比最多，為58.13%；劣Ⅴ類水體占比28.72%，主要集中在A、B、C、D、E五塊區(qū)域（圖17~圖20）。其中，A區(qū)位于工作區(qū)西北側(cè)，區(qū)東側(cè)為工廠聚集區(qū)，北部為居民生活區(qū)，南部為大棚種植、養(yǎng)殖集中區(qū)，此處水質(zhì)較差可能是因為工廠活動和施肥因素的影響；B區(qū)位于工作區(qū)西側(cè)，區(qū)域內(nèi)有塑料包裝、建筑工程、機(jī)械配件等工廠，有較為密集的居民生活區(qū)，此處水質(zhì)較差可能是受到工廠施工、居民生活用水排放的影響；C區(qū)位于工作區(qū)中部，區(qū)域內(nèi)有鋼鐵廠、鞋廠等工廠，初步判斷水體受到了工廠施工環(huán)境的影響；D區(qū)位于工作區(qū)北側(cè)偏西，區(qū)內(nèi)有河流，水質(zhì)較差區(qū)域主要分布在居民生活區(qū)的周圍，可能受到居民生活的影響；E區(qū)位于工作區(qū)東側(cè)長江南岸，區(qū)內(nèi)為大片水體種植、養(yǎng)殖區(qū)，養(yǎng)殖施肥導(dǎo)致此處水質(zhì)較差。

圖14地物分類結(jié)果相對百分比圖

1—水稻；2—青菜；3—菱角；4—荷葉；5—大豆；6—上海青；7—花生；8—油菜；9—芝麻；10—蘿卜；11—草莓；12—蕎麥；13—桑樹；14-楊樹；15—女貞；16—冬青；17—欒樹；18—松柏；19—香樟樹；20-夾竹桃；21—杉樹；22—樺樹；23—竹子；24—羅漢松；25—玉蘭；26—檉柳；27—海桐；28—松樹；29—李子樹；30—天竺葵；31—櫸樹；32—綠化草地；33—雜生草叢；34—蘆葦；35—水體；36—藻；37—浮萍；38—水葫蘆；39—一般建筑；40—工礦企業(yè)建筑；41—種植大棚；42—灘涂；43—裸土；44—瀝青；45—水泥；46—未分類地物

圖15高光譜遙感功能區(qū)分布圖

圖16高光譜遙感地物精細(xì)分類圖

圖17高光譜遙感地表水綜合等級劃分圖
1—工作區(qū)范圍；2—I類水；3—II類水；4—III類水；5—IV類水；6—V類水；7—劣V類水

圖18高光譜遙感地表水總氮（N）元素濃度反演分級圖
1—工作區(qū)范圍；2—I類水；3—II類水；4—III類水；5—IV類水；6—V類水；7—劣V類水

圖19高光譜遙感地表水總磷（P）元素濃度反演分級圖
1—工作區(qū)范圍；2—I類水；3—II類水；4—III類水；5—IV類水；6—V類水；7—劣V類水

圖20高光譜遙感地表水五日生化需氧量（BOD5）反演分級圖
1—工作區(qū)范圍；2—I類水；3—II類水；4—III類水；5—IV類水；6—V類水；7—劣V類水

（3）江灘濕地評價

      對研究區(qū)內(nèi)主要三處江灘濕地植被進(jìn)行了分類，濕地區(qū)1位于鎮(zhèn)江市焦山風(fēng)景區(qū)以北，面積約16.84km2。濕地區(qū)2位于共青團(tuán)農(nóng)場以南，面積約10.03km2。濕地區(qū)3位于揚(yáng)中市壽字圩以北，面積約6.13km2。分類結(jié)果表明（圖21~圖23），濕地均存在不同程度的開發(fā)利用，開發(fā)利用的主要內(nèi)容為水產(chǎn)養(yǎng)殖、苗圃、水稻。其中濕地1的水產(chǎn)養(yǎng)殖水域面積占比達(dá)22.32%，濕地2的水稻種植面積占比達(dá)18.89%，濕地3的水稻種植和苗圃積植面積加起來達(dá)到了42.17%，由此可見，這些人工開發(fā)肯定會對濕地生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生不利影響。

（4）長江岸段穩(wěn)定性評價
      利用高光譜數(shù)據(jù)的精細(xì)分類結(jié)果，在GIS（地理信息系統(tǒng)）軟件支持下，對研究區(qū)內(nèi)的江岸穩(wěn)定性進(jìn)行評價，評價因子包括岸線材質(zhì)、岸前灘涂、岸前灘涂植被、岸后植被等。評價結(jié)果（圖24）表明，相對穩(wěn)定岸段多分布于堤壩、沿江公路、港口、公園；相對穩(wěn)定性較差岸段主要是自然岸段，主要分布于鎮(zhèn)江市江心洲南北兩岸、揚(yáng)洲江都區(qū)自茅家圩往北直至王家橋一帶、揚(yáng)中市壽字圩以北環(huán)江路附近。

圖21濕地區(qū)1地物精細(xì)分類結(jié)果圖
1—水；2—水泥路面；3—水杉；4—柳樹；5—蒿草；6—蘆葦；7—水草；8—綠藻；9—泥路；10—毛草

圖22濕地區(qū)2地物精細(xì)分類結(jié)果圖
1—水；2—水泥路面；3—裸土；4—水稻；5—泥路；6—房屋；7—沖積物；8—蘆葦；9—水草；10—柳樹；11—香樟；12—綠藻；13—其他硬化地表；14—樺樹；15—楊樹；16—毛草；17—蒿草

圖23濕地區(qū)3地物精細(xì)分類結(jié)果圖
1—水；2—綠藻；3—房屋；4—水泥路面；5—泥路；6—砂石；7—未分類；8—沖積物；9—裸土；10—水稻；11—水草；12—蘆葦；13—楊樹；14—毛草

圖24岸基穩(wěn)定評價
1—相對穩(wěn)定性較差；2—穩(wěn)定性一般；3—相對穩(wěn)定

土壤污染探測
      研究區(qū)位于江蘇省鎮(zhèn)江市丹陽東北部地區(qū)，地貌以平原為主，地勢較平坦，局部有較小范圍的剝蝕殘丘，最高峰為123m，其余的地區(qū)為平原，海拔高度一般在7m。飛行面積310km2，飛行測線總長度為740km（圖25）。

圖25飛行軌跡示意圖

研究目標(biāo)

      通過機(jī)載高光譜技術(shù)采集耕地土壤高光譜影像，并進(jìn)行同步野外地物波普測量，進(jìn)行耕地土壤地面檢測和高光譜傳感器數(shù)據(jù)融合。采集耕地土壤具有代表性的實驗樣品，實驗室測定其全氮含量、有機(jī)質(zhì)含量、水分含量、土壤肥力以及重金屬污損情況等，與光譜特性分析結(jié)果對比，確定耕地土壤生態(tài)參數(shù)及其變化與光譜特性基本關(guān)系，建立耕地土壤影響因子快速監(jiān)測的高光譜反演模型。

研究成果

      通過反演結(jié)果可以看出，丹陽地區(qū)元素As的污染區(qū)域較多，主要集中研究區(qū)域的西北、西南和東部地區(qū)；元素Cr主要集中在中北部地區(qū)，而元素Cu則集中在中南部地區(qū)（圖26~圖28）。根據(jù)其分布可以發(fā)現(xiàn)，除了相關(guān)性較高的Hg和Ni外，其他污染元素分布并沒有一定的相關(guān)性，分布區(qū)域各不相同。通過機(jī)載高光譜反演影像與實際采集樣品分析結(jié)果插值對比分析，兩者在數(shù)值趨勢上基本一致（圖29），說明通過高光譜影像進(jìn)行污染元素含量反演具有較強(qiáng)的說服力。丹陽地區(qū)土壤重金屬污染元素主要為As、Cr、Cu。實地調(diào)研后發(fā)現(xiàn)，圖中污染元素含量較高的區(qū)域基本都位于工業(yè)區(qū)，其中，與汽車行業(yè)的相關(guān)工業(yè)園對污染元素Cu的影響較大，而一些家具、橡膠加工行業(yè)對污染元素Cr和As的影響較大。

圖26丹陽地區(qū)元素As高光譜反演結(jié)果圖圖27丹陽地區(qū)元素Cr高光譜反演結(jié)果圖

圖27 丹陽地區(qū)元素Cr高光譜反演結(jié)果圖

圖28丹陽地區(qū)元素Cu高光譜反演結(jié)果圖

圖29丹陽地區(qū)土壤元素As實測插值分析圖

生態(tài)環(huán)境調(diào)查

研究目標(biāo)

      通過機(jī)載高光譜成像技術(shù)對安徽省池州市貴池區(qū)進(jìn)行生態(tài)環(huán)境調(diào)查。通過采集的高光譜影像、同步水體樣采集測試與實際土壤樣品分析，反演得出藻類分布、土壤重金屬污染分布及礦山開采區(qū)的粉塵污染分布信息。

研究成果

      利用航空高光譜數(shù)據(jù)對安徽貴池秋浦河沿岸地區(qū)生態(tài)環(huán)境調(diào)查發(fā)現(xiàn)，水體藻類有著特征波段，通過反演能夠有效提取到藻類信息（圖30），精度可達(dá)74.33%以上。
      由機(jī)載高光譜反演的影像與實際采集土壤樣品分析結(jié)果插值對比分析，兩者結(jié)果基本一致（圖31，圖32），進(jìn)一步說明了機(jī)載高光譜探測土壤污染的有效性。
      在貴池某礦山開采區(qū)通過機(jī)載高光譜反演影像可以清晰識別出礦山粉塵污染分布（圖33）。

圖30藻類信息（藍(lán)色）分布圖

圖31 機(jī)載高光譜Cr元素反演影像（上）與實際采集土壤樣品分析結(jié)果（下）對比

圖32機(jī)載高光譜Cu元素反演影像（上）與實際采集土壤樣品分析結(jié)果（下）對比

圖33高光譜遙感識別貴池某礦山粉塵(紅色區(qū)域)污染分布

結(jié)論

      高光譜成像技術(shù)將成像技術(shù)與光譜技術(shù)相結(jié)合，探測目標(biāo)的二維幾何空間及一維光譜信息，獲取高光譜分辨率的連續(xù)、窄波段的圖像數(shù)據(jù)。隨著機(jī)載高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)處理方法日益成熟，這項技術(shù)被廣泛應(yīng)用于地質(zhì)調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測、海洋生態(tài)評價、土地質(zhì)量評估、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、林業(yè)生態(tài)和城市規(guī)劃等領(lǐng)域。中國地質(zhì)調(diào)查局南京地質(zhì)調(diào)查中心在國家重大儀器開發(fā)專項和國家重點(diǎn)研發(fā)計劃支持下，成功研制出以推掃式小型化成像光譜儀HMS400/1000為核心的輕型機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)SSMap，建立了機(jī)載高光譜遙感綜合調(diào)查技術(shù)方法和作業(yè)流程，形成了一套可靠的地物分類方法和水土污染光譜定量反演模型。該系統(tǒng)具有快捷、高效和高空間分辨率的特點(diǎn)，已在江蘇、安徽、浙江等地進(jìn)行了生態(tài)地質(zhì)環(huán)境調(diào)查應(yīng)用示范，總飛行面積逾4500km2，獲得了一批重要成果。研究表明，在生態(tài)環(huán)境調(diào)查、水體監(jiān)測、土地利用和土地質(zhì)量評價等方面具有廣闊的應(yīng)用前景。具有自主知識產(chǎn)權(quán)的國產(chǎn)化機(jī)載高光譜成像儀降低了采購成本，推動了機(jī)載高光譜技術(shù)普及，服務(wù)了國家重大區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，具有顯著的經(jīng)濟(jì)和社會效益。

摘自：修連存，鄭志忠，楊彬，殷靚，高揚(yáng)，姜月華，黃巖，周權(quán)平，石劍龍，董金鑫，陳春霞，梁森，俞正奎. 2021. 機(jī)載高光譜成像技術(shù)在長江經(jīng)濟(jì)帶蘇、皖、浙地區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)中的應(yīng)用[J]. 中國地質(zhì), 48(5): 1334-1356.