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第三届全国成像光谱对地观测学术研讨会

第三届全国成像光谱对地观测学术研讨会

  • 召开年：2015
  • 召开地：西安
  • 出版时间： 2015-09

主办单位：;国际数字地球学会中国国家委员会;;中科院;;西北大学;;

会议文集：第三届全国成像光谱对地观测学术研讨会 论文集

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  • 摘要：本报告将结合国内外发展，特别是本课题组在x射线双能谱图像的分类处理及其在行李安检的应用(1990-1995)，无人机多光谱智能化对地观测技术(1998-现在)，大视角多视角高光谱图像处理研究(2008-2012)，复杂动态目标高光谱多视角联合观测与处理研究(2012--)，简要地回顾高光谱遥感中信号与信息处理的主要方面，重点介绍高光谱与多视角图像联合观测与处理的进展与相关公开问题并展望其未来的发展趋势。
  • 摘要：本文将系统总结国际国内成像光谱技术，介绍高光谱遥感传感器系统的最新研究进展，分析存在的问题，并在此基础上，介绍一种基于成像光谱技术发展起来的时谱分析技术的概念和关键技术，最后介绍研究设想及围绕该科学问题目前已取得的研究成果等。
  • 摘要：高光谱技术的兴起和发展,实现了遥感利用地物细分光谱的"指纹效应"直接进行地物属性识别与信息量化提取的新局面,增强了遥感对地观测能力和对地物的鉴别能力,促使遥感由对地物的鉴别发展到可对地物或对地物组分进行直接识别,并使遥感地质工作方法也相应发生了突破性的变化,减少或降低传统地质工作中可能因地质路线或地质采样的部署等而漏掉的一些主要地质现象;并从所提取的地质信息所蕴含的矿物共生组合规律以及矿物自身的地质意义指示作用出发,反演地质因素之间的内在联系,再造地质成生环境,提高高光谱在地质应用中分析能力和解决地质问题的效能.
  • 摘要：2007年,我国首颗探月卫星"嫦娥一号"搭载的干涉成像光谱仪(IIM)实现了国际上首次将干涉成像光谱技术用于深空探测.IIM采用了基于面阵推扫式的Sagnac干涉型成像分光方式以及大比尺缩小、2*2像元合并方案,以提高合成光学系统的成像质量、降低Nyquist空间频率、减少复原光谱细节的丢失.与传统色散型成像光谱仪相比,干涉型成像光谱仪具有能量利用率高、采样超连续、数据量低,以及空间稳定性高、光谱不受卫星姿态影响都优势.本报告介绍了近6年利用IIM数据开展的一些工作,主要包括在轨辐射校正、月球照度模型建立、全月元素制图,以及考虑未来将所建IIM照度模型用于地球观测卫星、微光遥感的在轨定标.
  • 摘要：当前,我国民用高分辨率资源卫星多光谱载荷谱段设置基本是传统的蓝(0.45μm-0.52μm)、绿(0.52μm-0.59μm)、红(0.63μm-0.69μ-m)、近红外1(0.77μm-0.89μm)四个波段,对其他如海岸蓝0.40μm-0.45μm)、黄(0.585μm-0.625μm)、红边(0.705μm-0.745μm)、近红外2(0.86μm-1.04μm)及短波红外波段(1.5μm-1.7μm)等谱段设置研究是空白,而worldview-2卫星的成功发射运行,其全新的谱段设置,极大的增强了信息探测能力,拓展了应用范围和深度.随着国内行业应用深入,对类似载荷数据极为迫切,但受国外卫星数据获取限制及高昂的数据购置费用,急需研制具有传统谱段和新增谱段的新一代可见光/近红外相机.为更进一步对谱段指标深化分析论证,支撑相机研制,需要对新增谱段中心波长、谱段带宽进行研究,分析对应用的影响,了解各新增谱段应用效能. 为此，本文利用HyMap航空高光谱数据，通过选择与新增谱段相应的高光谱谱段数据，采用叠加方法，模拟生成新增的黄、红边、近红外、短波红外图像，并对此进行地质应用效果评价。结果表明，新增谱段尤其是短波红外谱段对遥感地质解译来说意义重大，将是遥感地质应用重要数据来源。
  • 摘要：本文以辽宁省朝阳市为例，利用2013年全年MOD09A1产品计算所得的8天间隔NDVI时间序列和16天间隔的MOD13Q1产品时间序列，选择两种经典遥感时间序列重构模型—SG滤波和DL拟合，比较这两种方法在8天和16天时间间隔下的的重构精度，以及重构数据的分类精度，综合评价时间间隔对于这两种重构模型的重构效果及分类精度的影响，可以为以土地分类为目的的时间序列数据预处理方法的选择，和时空融合的时间间隔选择提供参考依据。
  • 摘要：月表物质组份是月质学、月球起源、演化等科学研究必需的重要信息.光学遥感技术是月表物质组份探测的主要技术之一,月壤光谱特征及机理研究是基础.目前,Apollo、Luna月壤(岩)样品光谱是光学遥感月表物质份探测、月壤光谱机理研究的主要依据.然而,由于登月点有限,Apollo、Luna月壤(岩)样品光谱难免存在"以偏概全"的问题,且月壤光谱是月壤矿物组成及含量、空间风化、粒度、观测几何条件等因素综合作用与影响的结果,采用实测光谱难以开展机理性研究.项目基于多次散射二流近似Hapke矿物辐射传输模型,开展了基于多角度反射光谱的矿物光度参数反演、基于Hapke模型的月壤光谱模拟、月壤模拟光谱的可靠性评价、月壤模拟光谱的应用4个方面的研究,构建了月壤光谱高精度模拟方法,开发相关软件模块,模拟计算了2套月壤光谱数据集(共计60余万条光谱),基于LSCC月壤光谱测试数据对模拟的可靠性进行了评价,最后基于模拟的光谱,对广泛应用的月表化学成分反演的"光谱角度参数法"的适用性、机理进行了分析.
  • 摘要：高光谱遥感图像应用广泛,但其巨大的数据量给传输、存储带来了很大压力.压缩感知中压缩与采样同时进行,编码简单,解码复杂,抗误码率好,可以应用于遥感图像压缩.国内外已经存在一些高光谱压缩感知方案.但常规方案通常将重构转化为凸优化问题,计算量大,求解速度慢.本文提出了一种基于双压缩感知模型的高光谱图像压缩方案，避免了数据重构时的优化问题。在编码端，采用空谱分离的压缩采样模式，在解码端，根据线性混合模型将数据分离成端元和丰度分别进行估计，之后进行合成。实验证明，该方案能够对高光谱图像进行有效的数据压缩，并在低码率的情况下获得相当高的信噪比。
  • 摘要：在高光谱图像异常检测中,经常利用图像数据获得潜在的目标及背景信息.高光谱图像具有较高的数据维,较强的相关性及冗余性,对图像数据描述的正确与否直接影响到后续的实验结果.统计学理论的快速发展为研究数据变化提供了帮助,下面将分别从空间和光谱两方面分析数据统计特性.结果表明，在地物类型较为单一的情况下，其空间特性及光谱特性均趋近于高斯分布，但是，如果地物类型较为复杂，则其更加符合高斯混合模型。
  • 摘要：由于传感器的技术制约,遥感影像无法在时间、空间和光谱分辨率方面同时达到最优,数据融合是有效的解决途径.然而,现有融合技术,如多视融合、空-谱融合、时-空融合等,仅针对特定的处理需求,一般仅适合两个传感器数据,无法同时融合时间、空间和光谱信息,难以满足多传感器组网观测的需求.为此,提出了时-空-谱一体化融合的概念与处理框架,近年来该技术得到了较大发展,但仍存在亟待解决的问题.本文首先对现有的遥感数据融合技术进行系统的归纳和总结;在此基础上，详细介绍一种稳健的时-空-谱一体化融合方法;最后引入地学信息图谱的概念，对一体化融合技术进行了展望。其中，一体化融合的思路是:基于最大后验理论，深入分析多种降质因素，如运动、模糊、降采样、噪声等，发展通用影像降质模型;考虑不同融合方式的需求，挖掘多传感器遥感影像时间、空间和光谱特性之间的关系，建立多源遥感影像之间的关系模型;结合三维加权拉普拉斯先验，构建传感网遥感影像时一空一谱一体化融合模型;最后通过共扼梯度方法，求解得到同时具有高时间分辨率、高空间分辨率和高光谱分辨率的融合影像。
  • 摘要：高光谱遥感影像具有光谱分辨率高及图谱合一等特点,提供了比常规图像传感器更丰富且更精确的光谱信息,使得本来在宽波段范围内不可探测的物质,在高光谱遥感中可以被探测到,因此,与其他技术相比,高光谱遥感技术在地表物质的识别、分类以及感兴趣目标信息的提取等方面具有的更大的优势.但受到光照不均一性等因素的影响,在同一幅高光谱图像上,即使完全相同的地物成分组成的像元,其特征光谱间也存在一定的差异,图像上同一种端元对应的特征光谱并非是恒定值,这种差异通常被认为是光谱变化.受到光谱变化的影响,具有相似特征光谱的包含不同地物成分的像元往往被认为来自于同一种地物,从而使得不同地物成分的特征光谱间的差别变小,进而影响高光谱地物分类和混合像元分解等处理的精度.本文分别采用高光谱图像分类和混合像元分解实验验证低秩矩阵近似处理在去除高光谱图像光谱变化方面的性能。
  • 摘要：随着传感技术的进步,传感器的性能得到极大的提高,从而使获得的高光谱图像更加清晰.尽管如此,在高光谱图像的获取过程中,仍然不可避免的有所退化,比如,噪声污染、条带腐蚀、数据缺失等等.退化的图像不仅在视觉上效果不好,而且影响进一步在诸如,城市规划、农业、森林保护等方面的应用,因此,对获取的高光谱图像进行预处理是非常必要的,并且已经成为一个热门的研究领域.本文利用低秩矩阵恢复的方法(LRMR)进行去噪实验，其中核范数用来探索光谱维的低秩性质，稀疏噪声由L1范数正则化检测。实验结果表明该算法优于许多在定量测量和视觉质量方面比较先进的去噪算法，如VBM3D,WNNM,VBM4D等。
  • 摘要：本文主要介绍了亚像元变化检测的各种方法的优势与不足，在利用传统的空间吸引力模型和像元置换等算法进行亚像元定位时，只考虑了局部空间最大化而未考虑全局影像的结构信息;为了融入全局影像的结构信息，产生了基于遗传算法的亚像元定位方法和基于BP神经网络的亚像元定位方法，但由于缺乏定位影像的先验信息，仍然无法达到理想的精度;为了解决缺乏先验信息的欠定问题，产生了基于正则化的亚像元定位方法，通过加入定位影像地表空间分布的先验模型，使欠定问题正则化，然而由于地面覆盖的复杂性，很难用某种特定的先验分布模式去完全的模拟，因此在实际应用中定位精度和变化检测精度改善不大。而且在上述方法中，亚像元定位的过程和变化检测的过程是分部的，因此亚像元定位结果的误差将会被引入到变化检测当中，严重影响到变化检测的精度。因此本文提出了一种利用早期高分辨率影像作为先验信息，加入到近期低分辨率影像的亚像元定位当中，既解决了在实际应用中先验模型复杂难模拟的问题，又将变化检测和亚像元定位过程有机的结合起来，避免了将亚像元定位过程的误差传递给后续的变化检测当中，且从实验可以看出，定位精度和变化检测精度都比其他算法高。
  • 摘要：高光谱遥感目标探测主要是利用目标与背景在光谱特征上存在的差异进行检测识别.但由于遥感成像系统的设计限制,为保证一定信噪比,高光谱遥感成像系统中空间分辨率往往不高,目标通常处于亚像元级.目标丰度过小,会造成目标光谱特征不明显,探测精度下降.尤其是受到背景光谱的影响,不同空间尺度下目标的光谱特征会产生变化,因而对于不同背景下的高光谱目标探测,足够的空间分辨率通常是保证较高探测精度的必要条件.本文以绿色伪装布在稀疏草地上的目标探测为例,利用地面高光谱成像仪,得到高空间高光谱同时具备的影像数据,通过空间降采样,模拟不同分辨率下目标与背景的混合,评价其探测精度,得到空间分辨率和目标探测精度之间的相关关系,进而对目标探测所需要的空间尺度进行定量评价.本研究对于探究空间分辨率与目标探测精度之间的关系,找出目标探测的合适空间尺度,以及对于现有传感器目标探测能力评估和新型传感器的研制都具有重要意义.
  • 摘要：传统的光谱分类方法和光谱—空域联合分类方法,其本质都是寻求一种合理有效的相似性度量,实现准确的目标分类.光谱分类方法基于光谱相似性度量进行分类;而光谱—空域分类方法在考虑光谱相似性的同时,还利用了空域相似性.这种空域相似性依赖空域邻域信息,如组合核方法中的邻域均值相似性、图像分割和形态学方法中的邻域像素连通性等.从本质上来看,这些光谱—空域分类方法都在试图描述邻域像素所构成的局部区域之间的某种相似性.由于直接度量区域之间的相似性或距离比较困难,光谱分类方法和一些空谱分类方法中通常基于像素点或特征向量进行分类.然而,这种点到点的距离相似性度量并不能充分地描述高光谱图像局部同源区域之间的结构相似性.为此,本文构造一种新的区域核,直接度量区域之间的相似性.区域核分类中,一方面区域蕴含丰富的多重空谱特征;另一方面核框架易于刻画不同区域间的线性或非线性关系,从而有助于得到更加准确可靠的分类结果.
  • 摘要：近几年,形态学成份分析作为一种空间信息提取技术而广泛应用于遥感图像分类等应用中.然而,传统的形态学成份分析只是把图像分解成卡通和纹理成份,而忽视了在遥感图像中还包含了各种不同类型的纹理特征.因此本文在传统形态学成份分析的基础上,提出了一种多形态学成份分析方法,该方法可以基于不同的纹理特征,从而把一幅遥感图像分解成多对形态学成份,使得每一对形态学成份代表了一种特定类型的纹理特征.
  • 摘要：针对难于获得足够多的高光谱图像训练样本的问题,基于流形学习标准、Fisher标准和最大边缘标准,提出了一种适用于高光谱图像小样本问题的近邻保持线性判别嵌入(NPLDE)监督线性流形学习特征提取方法.类内的紧性和类间的可分性通过类内近邻图和类间近邻图刻画,该方法有效地避免了因类内离散度矩阵奇异导致的小样本问题,具有更好的判别性能,更适合于分类问题.通过不同情形下高光谱数据的分类实验验证该方法的有效性.
  • 摘要：In this paper, a new marker selection technique is proposed using SVM over-fitting. The technique is implemented when both spatial and spectral information are extracted for hyperspectral image classification. Spatial information is extracted using Extended Morphological Profile with duality. Nonparametric feature extraction techniques are used to reduce the redundant and irrelevant information from the spatial and spectral information. VLTSA is performed on the hyperspectral image. One to ten training samples per class are examined and it is concluded that better classification accuracy is obtained when NWFE is used as FE. It is also investigated that even using very low training samples still a reasonably fine classifications can be obtained by using the marker selection method of SVM over-fitting.
  • 摘要：本文提出了一种结合混合像元分解与主动学习的半监督分类算法:该算法将高光谱研究中的混合像元分解技术与机器学习领域中的主动学习策略进行有机结合，充分利用了各像元的丰度信息来辅助分类决策;同时，算法中设置了权重系数，用来调节“丰度最均匀”与“最易误分”像元比重。该算法可有效提高分布较少的类别的识别精度，利用更少的标记样本实现更高的总体分类精度，有效减轻样本标记工作量，这对于大尺度的作物识别与监测具有重要意义。
  • 摘要：高光谱遥感数据具有光谱分辨率高、图谱合一、光谱波段范围广等优点,在对地观测时可以获得许多连续的波段,携带的地物信息非常丰富,可以更加精细地刻画地物的细节信息,进而准确地识别地物.近年来,如何准确、高效地对高光谱遥感影像进行分类,已经成为了研究热点.半监督分类研究在少量的训练样本条件下,利用大量的未标记样本来提高分类精度成为了一种很好的解决方法.Zhou等提出tri_training算法,该算法与其他协同训练方法相比,它不仅对选择的分类器类型没有限制,也不要求数据集具有两个或三个充分冗余且独立的视图,而且耗时较少.然而,tri_training协同训练算法需要足够多的有标记样本来保证初始训练得到的分类器具有较大的差异性,而且在半监督学习过程中,对增选样本的标签确定过程中存在错误标定的情况.因此,本文结合自训练和协同训练,提出一种基于空间邻域信息的高光谱影像半监督协同训练分类算法tri_training_SNI(tri_training based spatial neighhood information).通过AVIRIS数据实验表明，tri training SNI算法能有效准确地选择未标记样本并进行正确地标定，同时提高了分类精度。但本文提出的算法还存在不少问题，如三个分类器的差异性不够大。因此，下一步的工作主要是寻找到三个分类器之间的性能可以互补且差异性较大。
  • 摘要：高光谱遥感影像具有图谱合一的有点,能够以较高的光谱争端能力对地物目标进行精细分类与识别,大大增强了地物信息的提取能力.近年来,随着对地观测传感技术的不断发展,高光谱遥感影像的空间分辨率正在逐步提升,影像空间细节特征得到更加精确表达,地物的纹理、形状、次存以及相邻地物的拓扑关系得到更清晰的呈现.利用空-谱关系构造多源遥感特征能够有效的提高高光谱遥感影像的解译精度.在本文中作者将进一步构造混合字典-分类器学习一体化过程，在不同类别源表示系数之间的类别唯一性构造紧致稀疏约束。通过实验，可以发现所提方法能够有效的利用各类训练样本获得合理的分类结果，并能够大大的提高分类效率，具有相当的优越性。
  • 摘要：高光谱遥感能够在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和短波红外区域获取上大量的连续光谱数据,具有高光谱分辨率、图谱合一、光谱连续成像等特点.然而,由于空间分辨率的限制、以及地物分布复杂多样,高光谱遥感影像中存在大量混合像元.如何有效识别混合像元中的地物及确定其分布情况成为提高高光谱遥感应用精度的关键问题之一.混合像元分解技术是解决这一问题的有效途径,也是当前高光谱遥感影像处理的研究热点.本文针对传统方法所面临的累积误差、端元可变、高度混合数据等问题，提出了基于稀疏成分分析的混合像元盲分解方法，并简单介绍了其基本思想。通过稀疏假设以及交替迭代的更新策略，地物分布的稀疏结构可以最大程度保留。在与传统的光谱分解方法进行实验对比和分析中，稀疏成分分析在光谱分解中的优势和潜力得到了充分体现。
  • 摘要：成像光谱仪的出现使遥感跨入高光谱遥感时代.高光谱遥感数据为用户同时提供空间域和光谱域的信息,从而可使用户从影像中获得更多的信息.然而受到地表复杂度以及成像光谱仪分辨率的影响,传感器的一个遥感视场单元内普遍存在多种地物,因此混合像元普遍存在于高光谱影像中.混合像元的存在影响高光谱遥感图像信息提取的精度,因此对混合像元的解译成为国内外研究的热点.本文根据高光谱图像中端元之间的不相关性，利用定义的光谱协方差函数，提出了一种度量光谱不相关性的函数:函数值越小，光谱间的相关性越小。通过联合最小化光谱不相关函数和非负矩阵分解误差函数，获得具有最小相关性的光谱集合，最终同时得到端元光谱集以及组分信息。实验结果表明:相对于经典的MVCNMF, ASCNMF和SISAL，本文提出的算法具有较大的优势。
  • 摘要：稀疏解混算法旨在从一个光谱库中寻找最优的端元组合来模拟高光谱图像中像元,从而求得混合像元中各端元的丰度.然而,光谱库的高相关性降低了稀疏解混算法的精度及运算效率.因此本文提出一种光谱库的简化方法,既能减弱光谱库的相关性,又能保证光谱库的相对完备性,进而提高稀疏解混算法的精度及计算速度.
  • 摘要：由于高光谱图像的空间分辨率有限,其像元很少由单一均匀的地表覆盖类型所组成,而是同时包含几种不同的地物类型,使得混合像元成为高光谱图像所固有的特征.如何对高光谱图像中广泛存在混合像元的进行处理已经成为定量遥感分析中最为关键的问题之一.光谱解混技术虽然获得了混合像元中各类地物类别和类别组成比例(即分量图),却无法预测出在混合像元内部各地物类别具体的空间分布位置.亚像元定位技术正是为了解决上述问题而发展起来的.该技术根据一定的比例将原始混合像元划分为面积更小的亚像元,根据光谱解混技术所得到的低分辨率分量图确定每类地物亚像元的数目,利用地类空间分布特征或者其他先验信息,确定不同地物类型亚像元所处的空间位置,从而得到亚像元尺度上的地物分类图.
  • 摘要：高光谱遥感技术具有图谱合一的特点,己被用于地物精细分类等领域.然而由于地物的复杂多样性,高光谱遥感影像中普遍存在混合像元现象,严重影响了地物的分类精度.混合像元分解技术能够估计混合像元中含有的地物端元以及组分丰度信息,为解决混合像元问题提供了有效的解决方法.然而,混合像元分解技术仍无法确定各端元地物在混合像元中的空间分布情况.为解决该问题,亚像元制图(Sub-pixel mapping)(又称为亚像元定位、超分辨率制图等)理论被提出,该方法将混合像元分割为更小单位的亚像元,并根据空间相关性理论赋予亚像元特定的地物类别,进而确定混合像元中各个端元的空间分布情况,已应用于湖泊边界提取、土地覆盖制图、海岸线提取、植被覆盖制图、变化检测等领域.针对亚像元制图这类欠定问题，本文提出了基于空间正则化的亚像元制图理论和方法，该方法通过空间正则化理论构建亚像元制图模型，采用先验模型对亚像元制图影像的空间分布模型进行约束来得到最优解。
  • 摘要：由于传感器空间分辨率的限制以及地物分布的复杂多样,遥感影像上存在着大量混合像元.混合像元问题严重影响了遥感对地观测技术向定量化的发展.传统的混合像元分解技术可以通过建立光谱分析模型,获取组成混合像元的物质成分及其丰度含量,实现有效的影像数据分析,但是却无法准确获取各地物端元在混合像元中亚像元级别的具体空间位置.而亚像元制图技术是研究确定地物在亚像元中具体分布情况、真正实现遥感影像处理从像元级深入到亚像元级的前沿关键技术。本文利用稀疏表达理论基本思想，从亚像元构成的空间模式考虑混合像元中不同亚像元的可能分布情况，利用成熟、稳健的离散余弦变换字典作为亚像元空间模式稀疏表达的基本模式集合，并纳入全变分空间正则化模型，提出了一种联合稀疏表达理论及全变分空间正则化模型的亚像元制图方法。对比于经典的亚像元制图方法以及最新提出的纳入空间正则化模型的亚像元制图方法，无论是目视评价还是定量精度，本文方法均获得了最好的制图结果。
  • 摘要：古代绘画是一种重要的艺术表现形式,是中华文明的重要组成部分,是中国艺术的瑰宝.光谱分析方法是文物无损检测的主要技术手段之一.高光谱成像技术,特别是在短波红外波段,可以更深层次、更直观与更清晰的了解古书画病害特征、颜料组成、绘画技法等方面信息,得到其他技术难以发现的文物形貌信息。本研究利用自主集成研发的短波红外地面成像光谱系统，获取古书画高空间分辨率、高光谱分辨率的短波红外成像光谱数据，进行古书画等多方面应用研究。结果表明短波红外成像光谱数据对于起稿线等线描特征提取、颜料识别与分类、涂改与涂沫痕迹等隐藏信息提取有着非常好的效果。本研究的开展将拓展短波红外高光谱数据的在文物研究方面的应用范围，为文物科技工作带来新的有效的技术途径，将在文物数字化存档、文物诊断、文物修复等方面发挥重要作用。
  • 摘要：随着社会日益发展,自然资源的需求逐渐加大,资源勘查工作面临严峻挑战.航空高光谱遥感在资源勘查中的作用非常重要，具有明显的高效性和先行性，特别是在一些基础地质工作程度相对落后的地区。将高光谱矿物信息、调查区内成矿地质背景、成矿理论以及各类矿床类型的地质特征有机结合，将会更加有效地发挥出高光谱技术在资源勘查中的应用效果。另外，随着高光谱成像仪的发展和数据处理能力的提高，在矿物化学成分和晶体结构分析方面将会有新的突破，这将使航空高光谱遥感在资源勘查中的应用更加重要和广泛。
  • 摘要：悬浮物浓度的大小和其组成是影响水体浑浊度的主要因素,是重要的水质参数.利用卫星遥感图像可以方便快捷的达到监测大范围湖区水质的目的,我国内陆水体的悬浮物浓度遥感反演多集中在太湖、巢湖等深水湖泊,而对于微山湖、东平湖等浅水湖泊的此类研究较少.浅水湖泊因水深不超过6m,导致水草等水生植物常常分布全湖,造成水体光谱包含了大量植被信息而使水质参数的遥感反演较为困难,而这样的草型湖泊在我国还有很多,除此之外还有许多藻草混合型湖泊.对于此类生长着丰富水生植物的湖泊,其水质监测同样重要.本文以微山湖水体为研究对象,探索了不同水生植物盖度对悬浮物浓度及其遥感反演的影响,提出利用不同水生植物生长状况来指示水体水质,进而间接反演悬浮物浓度的办法.在建立悬浮物浓度遥感模型的基础上,通过水生植物对悬浮物浓度的指示作用,可以很好地反演出内陆浅水草型湖泊的悬浮物浓度状况.本文的研究对于内陆浅水湖泊的悬浮物浓度遥感反演业务化运行具有指导作用.
  • 摘要：航空高光谱数据可以在同一平台下同时获取覆盖可见光-近红外-短波红外光谱段的光谱信息,且光谱分辨率和空间分辨率远远优于多光谱及星载高光谱数据,所以在矿物蚀变信息提取中具有广泛的应用前景.本文以甘肃柳园地区的CASI/SASI航空高光谱数据为研究对象,梳理总结了航空高光谱数据处理流程,并对矿物填图过程中的关键技术进行了实验研究.通过与柳园地区地质资料和前人实地勘探资料对比得出，研究区蚀变矿物主要有绿泥石、方解石、闪石、透辉石、针铁矿和褐铁矿，分布情况与实际状况吻合很好，验证了在该地区利用航空高光谱数据进行矿物填图的有效性。
  • 摘要：基于高光谱遥感技术开展了煤层气富集区地表蚀变异常信息提取研究，通过实地采集的地物光谱数据及已有的地质资料，分析了煤层气富集区可能存在的地表蚀变异常类型及其高光谱响应特征，从裸地区和植被覆盖区两个方面开展煤层气富集区高光谱识别模式的构建，综合基于光谱诊断吸收特征和完全波形的提取结果与影像中部地区的沁水盆地胡底矿区吻合较好，利用实地采集样本的X射线分析结果进行精度验证，总体精度达到78.3%，可以为煤层气富集区的勘探提供有益的参考。

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