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       大家好，今天我将为大家详细介绍hyperion成像光谱仪的问题。为了更好地呈现这个问题，我将相关资料进行了整理，现在就让我们一起来看看吧。

1.遥感数据地学特征

2.当前我国遥感发展计划

3.可见光-短波红外高光谱

4.传感器的因素

5.我国遥感技术的发展状况

6.遥感技术应用发展动态

遥感数据地学特征

       遥感数据是1∶250000遥感地质解译必需的基础数据源。为了最大限度地利用遥感数据提取地质专业信息，应系统地了解掌握各类遥感数据的基本技术参数、地学特征，确保数据类型、最佳波段和最佳波段组合的选取。

       4.1.1 LANDSAT卫星数据系列

       系指MSS、TM、ETM+数据。TM数据光谱覆盖范围0.45～2.35μm，共划分7个波段，除一个热红外波段空间分辨率为120m外，其余分辨率均为30m，地面覆盖185km。与TM相比，ETM+数据增设了光谱范围0.5～0.95μm的全色波段，全色波段空间分辨率为15m，热红外波段分高增益和低增益两种模式，空间分辨率为60m，ETM+全色波段的增设为波段融合处理提供了条件，提高了图像的空间分辨率，地质信息更加丰富，细节更加清晰，成图比例尺可达到1∶50000，是中比例尺遥感地质调查的最佳数据。MSS数据空间分辨率79m，扫描宽度180km，在可见光谱、近红外光谱范围内(0.5～1.1μm)划分为4个波段，与TM1～TM4波段基本一致，可作为宏观地质解译分析与中小比例尺资源环境变化调查的基础数据之一(附录A表1)。

       4.1.2 SPOT数据系列

       系指SPOT1～SPOT5卫星数据。SPOT1、2、3波段覆盖的范围为0.51～0.89μm，划分为绿、红和近红外3个多光谱波段，空间分辨率20m，1个全色波段，空间分辨率10m。SPOT4增设了一个光谱范围为1.58～1.75μm空间分辨率为20m的短波红外波段，其他和1、2、3号卫星波段范围相同。与SPOT1～SPOT4卫星相比，SPOT5卫星上载荷作了重大改进，包括两个高分辨率几何装置(HRG)和一个高分辨率立体成像装置(HRS)。两个高分辨率几何装置HRG能获取60km×60km的四种高分辨率影像。高分辨率立体成像装置HRS能获取120km×120km的全色影像。它使用两个相机沿轨道方向(一个向前，一个向后)实时获取立体图像。较之SPOT1～SPOT4的旁向立体成像模式(轨道间立体成像)而言，SPOT5几乎能在同一时间和同一辐射条件下获取立体像对。SPOT5的3个多光谱波段的空间分辨率提高到10m，全色影像的空间分辨率为5m，超模式全色影像空间分辨率为2.5m。SPOT1～SPOT5的可见光谱、近红外光谱范围与TM1～4波段基本一致，地质应用目标相近，SPOT4和SPOT5增加了1个短波红外波段。由于SPOT数据系列的空间分辨率高，图像信息丰富，SPOT1～SPOT4的成图比例尺可达到1∶30000～1∶50000，SPOT5可达到1∶10000，可作为大比例尺遥感地质调查的理想数据(附录A表2)。

       4.1.3 CBERS数据系列

       该卫星数据光谱范围为0.45～12.5μm，共划分11个波段(附录A表3)，其中CCD成像波段5个，星下点的空间分辨率为19.5m，扫描宽度为113km。即可见光谱、近红外光谱范围内有4个波段和1个全色波段，其1～4波段与TM1～4波段基本一致，地质应用目标相近。红外多光谱扫描仪(IRMSS)有1个全色波段(0.50～0.90μm)、2个短波红外波段(1.55～1.75μm、2.08～2.35μm)和1个热红外波段(10.4～12.5μm)，扫描宽度119.5km，全色、短波红外波段的空间分辨率为78m，热红外波段的空间分辨率为156m;宽视场成像仪(WFI)有1个可见光波段、1个近红外波段组成，星下点的空间分辨率258m，扫描宽度890km，红外多光谱扫描仪(IRMSS)与宽视场成像仪(WFI)数据可作为宏观地质解译分析的重要数据。CBERS数据系列可作为1∶250000遥感地质调查的参考数据源。

       4.1.4 ASTER数据

       ASTER是Terra卫星上的一个高级光学传感器，包括了从可见光到热红外共14个光谱通道，扫幅60km。其中可见光近红外(VNIR)划分3个波段及一个立体后视单波段，光谱范围0.52～0.86μm，空间分辨率15m;短波红外(SWIR)划分6个波段，光谱范围1.600～2.430μm，空间分辨率30m;热红外(TIR)划分5个波段，光谱范围8.125～11.65μm，空间分辨率90m。其数据的主要特点是光谱范围覆盖宽，从0.52～11.65μm;辐射分辨率高，噪声等效功率(NEP)0.5%～1.3%;可以提供15m(可见光近红外)、30m(短波红外)、90m(热红外)3种空间分辨率的数据;在单条轨上可以获取近红外立体影像数据。成图比例尺可达到1∶50000～1∶100000，可作为1∶250000遥感地质调查的数据源。

       4.1.5 雷达卫星数据

       主要包括加拿大Radarsat卫星和欧共体ERS卫星数据系列。其数据应用特点是对冰雪、植被、沙土等具有一定的穿透性，对植被覆盖下和一定深度范围内的隐伏地质体具有揭示作用。另外，对干旱地区干涸盐湖的调查效果更明显，因此具有专项遥感地质调查的技术特点。

       4.1.6 成像光谱数据

       成像光谱技术是遥感技术逐步实现利用宏观手段进行地物微观信息探测的重要手段，一直是全球遥感界研究的重点和热点，尤其是随着成像光谱卫星数据(hyperion)获取成功，更加推动了成像光谱技术应用的深入发展。成像光谱数据主要通过机载和星载两种方式获取，目前主要以机载成像光谱仪获取为主。成像光谱在地学应用方面有独到之处，是实现常规填图向矿物填图转变的重要技术手段之一(附录A表4)。

当前我国遥感发展计划

       一、内容概述

       遥感是指非接触的、远距离的探测技术。这个定义没有将遥感与航空物探区分开。一般遥感是指从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线目标进行探测和识别的技术。简单地说，地质遥感就是利用探测对象光谱响应进行地质研究的一种方法。澳大利亚地质学家将地质遥感称为光谱地质学，这个名称可能更确切。但它又很容易同一般的岩石或矿物光谱学混淆，后者采用红外光谱仪或拉曼光谱仪等设备测量其光谱特征，一般属于岩石学或矿物学的研究范畴，跟通常的遥感地质有很大区别。

       光谱地质学就是通过对电磁波谱一定范围进行测量与分析，以便识别出不同岩石类型、表面物质及其矿物与蚀变标志的具有重要物理意义且比较清楚的光谱特征。光谱地质学主要依据电磁辐射（可见光与红外光）与物质的相互作用原理，采用一系列光谱探测技术，用于对矿产系统或环境系统进行测量、填图和监测。

       CSIRO光谱探测研究的目标：①提供一种方法，以便生成新一代风化层（表壳岩）、地质和蚀变矿物的分布图；②通过在线矿物编录，增加钻探的附加值；③使矿山情况自动化填图成为可能；④提高环境管理水平。

       CSIRO对光谱探测技术的研究侧重于资源方面的4个主要领域：①新一代矿物填图，包括：开发用于解释遥感高光谱和多光谱数据的算法及软件，以便进行矿物与地质填图；研究新鲜的与风化的矿物系统的光谱特征，尤其是金、贱金属、轻金属、镍和铁矿石在VNIR-SWIR波长范围的表现；对生成的矿物图和地质产品进行评估和验证；建立地质的、风化层的与蚀变方面的案例集。②新一代环境填图，包括：开发出根据遥感数据来测量环境参数的算法及软件；研究关键环境指标（尤其是尘土、酸性排水）的特性，以及轻金属、铁矿石与煤炭开采行业的生态指标，如光谱（VNIR-SWIR-TIR波长）、空间（双向反射率分布函数）和时间（自然植被与土壤动力学）；对所获得的矿物图与环境产品进行评估与验证。③HyloggignTM。HyloggignTM系统利用可见光与红外光谱仪、高光谱率成像仪与自动岩心托盘进行操作和编录，每天可完成1000 m以上。目前的研究包括：为金刚石钻头所取岩心、钻孔碎片和爆破孔粉末开发的商业用途的自动光谱编录硬件与软件系统；为西澳硅酸盐填图与演示开发的热红外编录功能。④矿石冶炼技术。CSIRO矿石冶炼技术研究包括：开发基于矿物学的矿山规划系统；为镍红土和铁矿采矿业开发一种光谱相填图仪。

       二、应用范围及应用实例

       澳大利亚的科学家于2007年建立了迄今为止世界上最大的ASTER马赛克拼图之一，覆盖了昆士兰州西北部的Mount Isa地区。这张马赛克图包含了15种以上用于帮助勘查人员对热液系统及其地表情况进行检查的地学产品。这项工作仍在持续，通过与来自CSIRO州地质调查局的合作者一起对该技术进行拓展和提高，以便促进对该地区蚀变与风化层情况的了解。地学澳大利亚与CSIRO及其三维矿物填图中心一起发布了大量ASTER马赛克图及相关具有附加值的地学产品，南澳Gawler-Curnamona地区总共超过了100幅。这些项目的数据都可以从CSIRO FTP网站获取。

       目前正在开展围绕北部地区Alice Springs的马赛克拼图工作。此外，一个与CSIRO、地球遥感数据分析中心（ERSDAC）、NASA喷气推进实验室（JPL）及州、工业界的同仁开展的合作项目也在进行中，目的是开发一张整个澳大利亚的ASTER马赛克拼图及相关地学产品。澳大利亚还对利用MODIS夜间热成像进行地热勘查作了先导性试验研究，希望继续根据澳大利亚的其他夜间与热成像开展应用研究。

       澳大利亚把光谱地质学用于详细的矿物填图与风化层填图，并通过一些手段（如HyMapTM与ASTER）对矿体及其地表特征进行分析。它还通过一些设备，如激光RAMAN微探针、便携式红外矿物分析仪（PIMA）、CSIRO的自动钻孔岩心与碎片编录仪（HyLoggerTM）等，利用光谱学来精确查明与不同流体相有关的矿物的细微变化。地学澳大利亚的项目也从ASTER、EO-1 Hyperion及ALI等处获得了一系列卫星与遥感影像及具有附加值的光谱产品。

       作为其探测位于大陆架和近岸水体中烃的踪迹的项目的一部分，地学澳大利亚一直在开展一个项目，以评估使用HyMapTM高光谱影像探测帝汶岛海洋石油泄露范围的有效性。这项工作在已知有天然烃泄露的地区及分布有人为形成的石油斑块的生产区进行。

       地学澳大利亚是许多种光谱数据及其相关产品的提供者、存储者与使用者，它向全球用户提供MODIS、ASTER和Landsat及其他影像。

       三、资料来源

       Spectral Geology.es/Mineral?Resources/ Minerals?Exploration/Spectral?sensing?technologies.aspx.1 June 2005 ｜ Updated 14 October 2011

可见光-短波红外高光谱

       1 信息获取技术的发展

       信息获取技术的发展十分迅速，主要表现在以下几个方面：

       （1）各种类型遥感平台和传感器的出现

       现已发展起来的遥感平台有地球同步轨道卫星(3500km)和太阳同步卫星(600～1000km)。传感器有框幅式光学仪器，缝隙，全景相机，光机扫描仪，光电扫描仪，CCD线阵，面阵扫描仪，微波散射计，雷达测高仪，激光扫描仪和合成孔径雷达等。它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段，而且有些遥感平台还可以多角度成像，如三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像；EOS Terra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。

       （2）空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率不断提高

       仅从陆地卫星系列来看，20世纪70年代初美国发射的陆地卫星有4个波段（MSS），其平均光谱分辨率为150nm，空间分辨率为80米，重复覆盖周期为16-18天；80年代的TM增加到7个波段，在可见光到近红外范围的平均光谱分辨率为137nm，空间分辨率增加到30米；2000年后，出现增强型TM（ETM），其全色波段空间分辨率可达15米。法国SPOT4卫星多光谱波段的平均光谱分辨率为87nm，空间分辨率为20米，重复周期为26天；SPOT5空间分辨率最高可达2.5米，重复覆盖周期提高到1-5天。1999年发射的中巴资源卫星（CBERS）是我国第一颗资源卫星，最高空间分辨率达19.5米，重复覆盖周期为26天。1999年发射的美国IKONOS-2卫星可获得4个波段4米空间分辨率的多光谱数据和1个波段1米空间分辨率的全色数据。IKONOS发射稍后，又出现了空间分辨率更高的OrbView-3（轨道观察3号）和Quickbird(快鸟)，其最高空间分辨率分别达1米和0.62米。

       （3）高光谱遥感技术的兴起

       20世纪80年代遥感技术的最大成就之一是高光谱遥感技术的兴起[1]。第一代航空成像光谱仪以AIS—1和AIS—2为代表，光谱分辨率分别为9.3nm和10.6nm；1987年，第二代高光谱成像仪问世，即美国宇航局（NASA）研制的航空可见光/红外成像光谱仪（AVIRIS），其光谱分辨率为10nm；EOSAM—1（Terra）卫星上的MODIS具有36个波段。如今的卫星高光谱分辨率可达到10nm，波段几百个,如在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星上的Hyperion传感器，具有220个波段，光谱分辨率为10nm。我国“九五”研制的航空成像光谱仪为128个波段。

       1．2 信息处理技术的发展

       遥感信息处理技术最早为光学图像处理，后来发展成为遥感数字图像处理。1963年，加拿大测量学家R.F.Tomlinson博士提出把常规地图变成数学形式的设想，可以看成是数字图像的启蒙；到1972年随美国陆地卫星的发射，遥感数字图像处理技术才真正地发展起来。随着遥感信息获取技术、计算机技术、数学基础科学等的发展，遥感图像处理技术也获得了长足的进展。主要表现在图像的校正与恢复，图像增强，图像分类，数据的复合与GIS的综合，高光谱图像分析，生物物理建模，图像传输与压缩等方面。其中图像的校正与恢复的方法已经比较成熟。图像增强方面目前已发展了一些软件化的实用处理方法，包括辐射增强，空间域增强，频率域增强，彩色增强，多光谱增强等。图像分类，是遥感图像处理定量化和智能化发展的主要方面，目前比较成熟的是基于光谱统计分析的分类方法，如监督分类和非监督分类。为了提高基于光谱统计分析的分类精度和准确性,出现了一些光谱特征分类的辅助处理技术，如上下文分析方法，基于地形信息的计算机分类处理，辅以纹理特征的光谱特征分类法等。近几年出现了一些遥感图像计算机分类的新方法，如神经网络分类器，基于小波分析的遥感图像分类法，基于分形技术的遥感图像分类，模糊聚类法，树分类器，专家系统方法等[2]。在高光谱遥感信息处理方面，也发展了许多处理方法，如光谱微分技术，光谱匹配技术，混合光谱分解技术，光谱分类技术，光谱维特征提取方法等。这些方法均已在高光谱图像处理中得到应用。

       1．3 遥感技术应用现状

       　 总体上说，遥感技术的应用已经相当广泛，应用深度也不断加强。目前，在地学科学、农业、林业、城市规划、土地利用、环境监测、考古、野生动物保护、环境评价、牧场管理等各个领域均有不同程度的应用，遥感技术也已成为实现数字地球战略思想的关键技术之一。地球科学中的矿产勘查，地质填图等是较早应用遥感技术的领域，随着遥感技术的发展，其应用潜力还可以不断地挖掘；在精细农业、环境评价、数字城市等新领域，遥感技术的应用潜力巨大。此外，GIS技术，虚拟现实技术、GPS技术、数据库技术等的快速发展也无疑为遥感技术的更广、更深的应用提供了技术支持。

       总之，卫星遥感技术的迅速发展，把人类带入了立体化、多层次、多角度、全方位和全天候地对地观测的新时代。

传感器的因素

       一、内容概述

       高光谱遥感地质应用的动力一直来源于矿产地质填图及出于矿产勘查目的而对地表组成信息的获取。其原因通常与热液系统有关。不同类型的蚀变或矿化，往往具有与之相对应的主要光谱吸收特征组合，因而在可见光-短波红外光谱中能够发现诊断性吸收特征，并对相关矿物组合进行填图。

       这方面的应用多数采用机载高光谱数据，而AVIRIS和HyMAP是最常用的机载传感器。Kruse（2003）使用Hyperion 航天高光谱数据与 AVIRIS 数据进行了对比，他认为，“星载高光谱传感器可以生成有用的矿物信息，但今后星载传感器必须提高信噪比（SNR），才能达到目前利用机载传感器（如AVIRIS）数据进行填图的相同水平”。有一些研究，包括对比使用高级陆地成像仪（ALI）、ASTER和Hyperion数据进行矿物填图，以及单独使用Hyperion数据进行热液蚀变矿物填图的试验结果，都支持上述观点。近来，Hyperion被用于更新约旦德纳（Dana）国家地质公园的地质图，通过包括微小校正在内的处理过程，生成地层划分产品。

       二、应用范围及应用实例

       研究最多的系统是热液系统，因为它包含有丰富的具有光谱学活性的矿物组，比如含羟基矿物（热液成因黏土、硫酸盐）、含铵基矿物、层状硅酸盐、铁氧化物和碳酸盐等。经典的研究程度很高的热液系统是美国宇航局喷气推进实验室在内华达州Cuprite矿区的试验场，在那里进行的一些关于光谱学的早期研究为陆地卫星（Landsat）、ASTER及随后的高光谱传感器的研发奠定了基础。关于高光谱遥感的文献，大部分研究的是（低、高硫化）浅成热液金矿系统，主要利用蚀变矿物方法来研究矿化系统的矿产开发前景。一种根据ASTER数据进行区域蚀变填图，随后在局部利用Hyperion数据进行靶区圈定的综合方法，已经在矿产勘查过程中使用。最近，为了开发利用地热资源，还对正在活动的热液系统开展了研究。

       对其他类型矿床的研究较少，但大多数常见矿床都已经用高光谱数据做过分析，包括卡林型（利用ASTER进行野外高光谱测量）、太古宙脉状型、矽卡岩型、钙质矽卡岩型和火山成因块状硫化物（VMS）成因矿床等。这些研究侧重地表矿物填图，并将其作为找矿标志。其中一项比较有意思的运用是将光谱学用于VMS型矿床中硫化物矿石的分级。尽管一些关于与迈尔马克（Tschermak）置换有关的吸收特征位置的早期研究表明，云母与绿泥石的化学成分可引起较小的波长偏移，这种偏移与Na-K或Al-Mg的成分变化有关，但填图时很少考虑这个问题。近来这项工作朝着岩石变质级别的评价方向前进了一步，但仍然未说明这些较小的波长偏移现象。有些文献将光谱学与矿物化学综合起来，以重建流体通道；有些研究者则根据碳酸盐吸收特征，对方解石 -白云石矿物组合或白云石化模式进行填图。此外，地球热液系统还被当作火星上的类似物，以增加对后者表面矿物的了解。有些研究者认为火星上有热液系统存在，但都形成于比地球相同地质背景的平均表面温度低许多的情况下。近来的研究在火星上发现了硫酸盐、含水硅酸盐和层状硅酸盐，都支持火星上存在热液作用的观点，但硫酸盐也可能由蒸发过程形成。

       有些研究利用高光谱遥感，分别在北极圈、花岗岩地体、蛇绿岩套和橄榄岩（西班牙Ronda橄榄岩）进行岩性填图。

       高光谱遥感也经常被用于矿山尾矿的研究。大多数研究侧重于尾矿中能够生成酸的矿物（如黄铁矿），并绘制了氧化产物（黄钾铁矾、水铁矿、针铁矿或赤铁矿）的空间分布图，以揭示环境污染的程度。这些研究主要侧重于地表矿物填图，大多数忽略了环境质量、健康方面的因素，以及地表淋滤过程与元素活动性的联系，还有地下水中的运移过程等。很少有研究将高光谱图件与健康因素结合在一起，唯一的一项研究是对粉尘中的石棉矿物进行填图，这些粉尘可能被风吹起来，并威胁到人类的健康。

       高光谱遥感很少被应用到石油与天然气工业。仅有的研究也主要集中在石油与天然气泄漏，以及对油砂填图并估计其中总的沥青含量。

       高光谱遥感一项有意义的进展是钻孔岩心成像和围岩成像。第一个公开报道的关于钻孔岩心高光谱成像的研究使用的是野外便携式红外光谱仪（PIMA），可追溯到1996 年。目前有几种钻孔岩心成像设备，可提供钻孔岩心的高光谱扫描数据。尽管这种技术对矿业公司而言，已经变得越来越好用，可确定矿石品位，并将真正的矿石同废矿区分开来，但关于这种技术的科学文献却很少。对这种技术的合理延伸就是陆地高光谱遥感，它可以对围岩或露头进行成像。这也是高光谱遥感的非常有前景的一项应用，因为：它填补了野外逐点测量结果与图像之间的空白；它可以测量用机载设备很不容易成像的垂直剖面。

       此外，值得一提的是，高光谱测量技术使得行星地质学在地表成分观察与填图方面取得重要突破。近年来，几项依据CRISM与OMEGA数据的研究已经取得了关于火星的新认识。层状硅酸盐的存在表明，火星表面曾经历过热液作用和/或风化作用。根据可见光-近红外（VNIR）光谱学原理，已经在火星上明确识别出了几种硅酸盐矿物。含铁、镁、铝的蒙脱石（绿脱石、皂石和胶岭石）含量最丰富，其次是少量的高岭石、绿泥石（富铁鲕绿泥石和镁绿泥石）、伊利石或白云母。层状硅酸盐尽管有一部分在早赫斯珀里得斯纪（Hesperian）岩石中被发现，但多数出现在诺亚纪（Noachian）岩石中。已发现的层状硅酸盐沉积物主要以3种不同的形式存在：①成层的硅酸盐沉积；②块状的诺亚纪层硅酸盐沉积；③陨石坑内含层状硅酸盐的沉积扇。对这些沉积物的成因机制，尽管已经提出了像火山灰蚀变、玄武岩风化壳近地表风化、经搬运的分选黏土在水下沉积及热液沉积等多种观点，但至今仍不明确。此外，对硫酸盐、橄榄石或辉石也进行了填图。

       三、资料来源

       van der Meer F D，van der Werff H M A，van Ruitenbeek F J A et al.2012.Multi?and hyperspectral geologic remote sensing：A review.International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，14（1）：112～128

我国遥感技术的发展状况

       在前面的分析中并没有出现传感器的因素，是为了单一要素的分析。所考察的光谱分辨率，或空间分辨率，或信噪比之间是相互制约的，而且都受到大气、方向性以及传感其自身的影响，如大气对光分辨率高的窄波段上岩矿信息，或者是低信噪比的谱带特征信息扰动（附加噪声）十分明显，再如航高对空间分辨率的影响等等。如果这些因素都同时考虑，那么，根据信息理论（信息的最大化）在保证某一方面的信息量的同时，对某些信息量比需要作出舍弃。如保证高光谱分辨率的信息，信噪比的信息量就要做出让步，相对来说，信噪比级别可能会降低；反之，提高信噪比的话，务必加宽波段的带宽。空间分辨率与信噪比的相互关系也是如此：大像元肯定会有高的信噪比，因积分能量大，噪声干扰相对较小。

       5.7.3.1 光谱分辨率

       在识别岩矿高光谱信息时，光谱分辨率的确起着很重要的作用。上述研究结果表明，岩矿光谱特征、光谱变异性，开展岩矿填图、矿物丰度和组分含量的定量分析，所要求的分辨率依次提高。从目前岩矿信息提取看，在可见光和在2.00～2.50μm短波红外要求较高的光谱分辨率（10～15φ）。如果要更精确地开展矿物丰度填图，或者要反演岩矿更精细的成因温度与压力，则要求更高的光谱分辨率（5～10φ），这是由光谱特征的变异性决定的。如果光谱分辨率低，就会失去岩矿较微弱的光谱细节。

       5.7.3.2 空间分辨率

       空间分辨率的提高意味着识别的岩矿等地物的几何定位精度高，遥感影像清晰，降低了混合像元的效应，从而使岩矿识别、填图的（位置）精度，或者是分类精度得到提高。如对于10英亩的农作物，当空间分辨率是10m时，估计面积的误差为18%；当空间分辨率是30m时，估计面积的误差为20%；当空间分辨率变为60m 时，估计面积的误差达50%（韩心志等，1994）。

       目前，在成像光谱遥感岩矿信息提取技术中，利用的是岩矿高分辨率的光谱信息，为了提高信噪比，一般需要牺牲空间分辨率，如Hyperion的空间分辨率仍然是30m；机载成像光谱仪以降低飞行遥感平台的高度来提高空间分辨率。空间分辨率的选择取决于所研究的目标形态、尺寸大小以及制图的精度要求，或成图比例尺。当然，空间分辨率越高越越好。根据前面模拟分析结果，优于5m的空间分辨率较能满足岩矿填图（比例尺：1：10000～1：100000）的需求。

       5.7.3.3 信噪比（S/N）

       如前所述，对成像光谱技术S/N是一个既重要、又复杂的参数，它受诸多因素的制约。如果成像光谱仪有足够的精度，则它能探测到岩矿的精细光谱特征。因此，假设要解决某一特殊问题，所需要的信噪比（S/N）依赖于所研究的光谱吸收特征的强度。当然，探测器的响应灵敏度，波段的光谱带宽和来自岩矿高反射或发射光的亮度也影响S/N。如果在某些波段上岩矿的光谱吸收特征很强，尽管低的S/N值也能识别它们。要识别那些吸收很弱的峰，常常需要数百的S/N值，甚至更高才能识别。

遥感技术应用发展动态

       我国经过“八五”，“九五”的攻关研究，RS、GIS和GPS的综合配套发展能力开始形成，为3S走向实用奠定了基础。在应用方面， 3S技术已在国家的经济建设中，尤其在重大自然灾害监测与评估和资源调查等方面，为国家***和各级政府部门提供了大量科学的宏观辅助决策信息，产生了巨大的社会效益。在技术应用逐步由国家行为向产业行业的转化过程中，有力地推动了国土、农业、林业等部门对这些新技术的认同和采用，越来越多的部门，已经正在将这些技术摆上部门业务化应用的日程，成为主管部门执法或制定产业政策、规范及行业技术改造的重要依据之一。

       遥感技术集中了空间、电子、光学、计算机通信和地学等学科的最新成就，是当代高新技术的一个重要组成部分。国际上遥感技术的发展，将在未来15年将人类带入一个多层。立体。多角度，全方位和全天候对地观测的新时代。各种高、中、低轨道相结合，大、中、小卫星相互协同，高、中、低分辩率互补的全球对地观测系统，将能快速、及时地提供多种空间分辩率、时间分辩率和光谱分辩率的对地观测海量数据。

       1.建立了国家级资源环境宏观信息服务体系

       该服务体系包括以中国1：25万土地利用数据为核心的国家资源环境空间数据库，二个部级服务系统，三个省级示范系统及五个县级服务系统，珠江三角洲地区“4D”(数字高程模型DEM，数字正射影像库 DOQ，数字专题地图库DRG和数字专题信息DTI)技术系统以及全国资源环境信息技术系统。

       2.建立了灾害遥感监测评估业务运行系统

       该系统由三部分组成：灾害宏观动态监测系统、机载SAR数据实时传输系统、洪涝灾害测评估系统。 洪涝、干旱。林火和雪灾的宏观动态监测与评估系统，已具备针对中国范围内发生的洪涝、干旱、林火和雪灾等多种自然灾害的宏观动态监测和成灾区的区域覆盖评估的能力；系统通过网络通信同其它子系统实现产品传送和数据共享，并以VSAT和INTERNET网络通信方式向应用部门提供防灾减灾信息服务。 3.建立了海洋环境立体监测体系

       作为一个海洋大国，我国天然海域达485万平方公里，海岸线长达 18000公里。海洋及海岸带拥有丰富的资源，有12个省(市、自治区)处于沿海地带，全国50％的大城市，40％的中小城市也在这个地带，国民经济总值的60％来自沿海地区。因此，建立海洋环境监测体系是我国一项战略目标。在“九五”国家高技术发展计划(863计划)支持下建立的海洋环境立体监测体系主要包括：近海环境自动监测技术、高频地波雷达海洋环境监测技术。海洋环境遥感监测应用技术、系统集成技术以及示范试验等。

       当前，世界各国纷纷构建天地一体化的对地观测系统，以便实现全球、全天候、全天时的时空数据获取(李德仁，2000)。一系列新型卫星发射上天，是遥感进入21世纪以来取得的长足进展，它使遥感实现实时、动态、定量和定位观测成为可能，卫星应用技术已逐步向产业化方向发展。

       (一)遥感数据类型

       目前，遥感技术已形成多星种、多传感器、多分辨率共同发展的局面。遥感卫星包括资源卫星、环境卫星、海洋卫星、气象卫星等，所获取的遥感信息具有厘米到千米级的多种尺度，如QUCKBIRD0.61m、IKONOS1m、中华福卫2m、SPOT－5号2.5～5m、ALOS2.5m、IRS－1C5.8m、KOMPSAT6.6m、SPOT－1号、2号10m和20m、EO－1和Landsat－7号15m、CBERS－1号、2号19.5m、Landsat－4号、5号30m、Landsat－1号、2号、3号79m、MODIS250m、NOAA1.1km等多种分辨率。不同空间分辨率的遥感数据对生态环境研究形成了很好的互补，可以在不同空间尺度下开展多方面的应用研究，满足对于不同尺度、不同研究对象发生发展规律研究的需要。丰富的信息源使遥感技术在生态环境研究中扮演着越来越重要的角色，它所具有的高度空间概括能力，有助于对区域的完整了解，而以多光谱观测为主并辅以较高分辨率全色数据的高分辨率卫星，又极大地提升了对地物的识别和分类能力。

       应根据研究内容或希望达到的目的有针对性地选择合适的信息源。目前对生态环境研究主要采用光学传感器遥感信息较多，如MODIS、Landsat的TM和ETM、SPOT等。近几年来高光谱卫星和雷达卫星也取得了很大发展，多光谱遥感正在向高光谱遥感、微波遥感向全极化和干涉雷达方向发展(郭华东等，2002)。卫星传感器的光谱分辨率已达到5～6nm。美国1999年发射的EOSTERRA卫星上的中等分辨率成像光谱仪MODIS具有36个波段，2000年发射的EO－1高光谱卫星上的HYPERION具有220个波段，空间分辨率达30m。欧空局的ENVISAT－1卫星上的ASAR传感器可以获取多极化和干涉测量数据。日本的ALOSPALSAR系统能在全球范围内获取极化和干涉雷达数据。利用高光谱、雷达卫星遥感数据进行定量反演是目前遥感的重要发展趋势，但定量遥感还处于起步阶段，主要由于遥感模型缺乏，模型参数提取困难，反演理论与方法的实用化不够，基于先验知识的参数估计所用的数据源不足等(李小文，2005、2006)。

       (二)遥感图像处理与信息提取

       随着遥感应用日益增长的需要和计算机技术的迅猛发展，图像处理系统作为遥感领域中必不可少的工具，已经形成了很大的市场。图像处理在理论、技术、软件设计以及硬件技术上也都得到了长足的发展。国际上最著名的遥感图像处理软件有ERDAS、PCI和ENVI。ERDASIMAGINE是目前世界上占最大市场份额的专业遥感图像处理软件，由美国ERDAS公司开发。软件大而全，具有光学遥感和微波遥感处理功能以及良好的RS/GIS集成功能，与ARCGIS(ESRIARC系列)融合较好，可以对shapefile、coverage文件直接编辑，具有简单的矢量编辑功能，代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。PCIGeomatics由加拿大PCI公司开发研制，在光学遥感图像镶嵌和色彩匹配处理方面具有独特的优势，可以实现随心所欲的色彩调整，对微波遥感图像具有强大处理功能。ENVI是美国RSI公司开发研制的一套功能齐全的遥感图像处理系统，对高光谱数据具有强大的处理能力，IDL语言为用户提供了良好的二次开发环境。与ERDAS和PCI不支持HDF相比，ENVI可以直接读取TM的HDF文件，其支持的栅格数据和矢量数据格式种类也多于其他软件，但ENVI对光谱图像的色彩匹配能力较弱。随着高分辨率卫星的发展，仅使用图像光谱信息进行分类识别已远远不够，德国DefiniensImaging公司最近新推出了面向对象的遥感图像分类软件ECOGNATION，它不仅考虑地物的光谱特征，还统计地物形状、大小、纹理及相邻关系等，使分类结果更加精确。

       生态环境研究中获取的遥感数据，一般都已经进行了初步的辐射纠正，而几何校正等预处理通常要由应用部门根据工作需要自行完成。各种商业软件对图像预处理都有完善的处理功能。

       从遥感数据提取专题信息，目前主要有三种方式:目视解译、人机交互和计算机自动分类与提取。目视解译是最直观、最简便的图像信息提取方法。全数字人机交互是利用地理信息系统软件对图像进行解译，该方法的成熟与广泛应用主要是在近10年左右的时间内。上述两种方法都需要投入大量的人力、物力和财力，而且需要投入相对更多的时间，但取得的成果质量相对更高，更便于应用，因而目前仍然被广泛采用。计算机自动分类技术主要立足于遥感信息的定量分析和统计分析，但由于遥感信息传输中的各种干扰造成的偏差，以及不同时空条件下地物遥感信息的差异，会产生空间的不一致性和时间的不一致性，以及同物异谱和同谱异物的现象，自动分类精度较低，难以满足生态环境监测的要求，即使分类结果通过目视判读分析进行改值干预，仍会出现较多问题。现有的自动分类方法基本上都是在较小的区域或精度要求相对较低的区域内实现，很难在大区域而精度要求又较高的工作中实际应用(张增祥，2004)。

       (三)遥感动态监测

       卫星星座的形成以及传感器的大角度倾斜使空间分辨率时间分辨率显著提高，另一方面，遥感与地理信息系统的结合使遥感实现了真正意义上的实时动态监测。卫星的重访周期从1～50d不等，如SPOT－1号、2号、4号、5号组成SPOT卫星系列，其重访周期为1～26d，Landsat－5、7重访周期为8d，IKONOS为1.5～3d，QUICKBIRD为1～6d。不同卫星适宜的重访周期有利于对生态环境的动态监测和过程分析。只有完整、连续、规范化的大量的时间序列数据，才能够提供研究对象更多的信息，也才能够更全面和更深入地了解研究对象。

       国际上利用遥感(RS)技术与地理信息系统(GIS)技术进行了大量卓有成效的资源环境调查、监测工作，如土地利用、土地覆盖、作物估产、植被监测、水土资源调查等。随着国际社会对全球气候变化研究的深入，人们认识到由人类活动所导致的土地利用和土地覆被变化是引起生态环境和气候变化的主要驱动力(王静、张继贤等，2002)。美国于1980～1986年开展了全球性的农业和资源空间遥感调查计划(AGRISTARS)，现已建成了集成化的运行系统。近年来完成了美国1∶100万比例尺、1∶25万比例尺和全球范围的土地覆盖数据采集，并利用系统的资源信息对全球性生态环境进行客观评价。欧共体国家为减少各国资源与生态环境部门的重复投资建设，于1991年集中组织启动了“CORIN”计划，建立了一个土地与环境信息系统，通过资源利用及其变化信息对生态环境进行评价，及时反映生态环境变化，并向欧共体国家的资源与环境部门提供公共基础性信息服务。1992年，这些国家又联合起来开展了利用遥感技术监测欧共体国家耕地、农作物变化的大型计划(MARS)，每两周向欧共体农业部提供报告，已形成运行能力。加拿大于20世纪90年代基本实现了利用遥感、地理信息系统对全国实现周期性的宏观资源调查、更新与制图，及时对全国生态环境进行评价与预警，并向有关资源与生态环境部门提供公共基础性信息服务，带来了巨大的经济、社会及环境效益。近年来，全球土地利用、土地覆盖研究已经成为国际地圈生物圈计划(IGBP)、人与环境计划(HDP)和世界气候研究计划(WCRP)三个国际组织的核心计划。随着遥感及其应用技术、地理信息系统信息处理及管理技术，特别是近年来全球定位系统(GPS)技术和“3S”一体化的发展，资源环境遥感研究工作正向着快速、精确、实用方向发展(刘纪远，1996)。

       我国从20世纪80年代开始，在水资源、土地资源、草场资源、森林资源、环境评价、水土流失、土地退化等方面均应用了遥感动态监测技术(任志远等，2003;张增祥，2004)。从1999年开始，国土资源部采用SPOT、Landsat等卫星数据，辅以其他手段，成功监测了全国66个50万人口以上城市在近两三年间土地利用的变化情况，监测面积达71.4×104km2，为城市建设与发展及时提供了现势的基础资料，并对土地变更调查结果进行了复核，为土地执法检查提供了依据(国土资源部，2000)。总的来说，我国遥感动态监测有以下特点:一是采用的数据分辨率较低，且数据类型单一，监测结果大多是定性说明，离实际生产需求尚有一定距离;二是监测指标单一，绝大多数项目在实施中只选择了一种指标;三是动态监测数据的获取技术相对落后，在利用遥感技术进行专题数据获取或者比对中，自动提取技术应用很少，大多需要大量的人工干预来完成。

       国内研建的遥感监测系统为数不多，运行化生态环境遥感监测系统少有，且尚处于初级的尝试阶段。环境遥感监测系统(REMSV1.0)是在国家863计划支持下开发的我国首个面向流域水污染及生态环境遥感监测的业务化环境遥感监测软件系统，用以进行省级环境遥感监测业务化运行示范。它针对我国流域水体污染及典型生态状况监测的实际需求，瞄准环境与灾害监测预报小卫星星座主要传感器(高光谱、红外、可见光)的应用，已在水网密布、流域水环境管理任务十分艰巨的江苏境内的淮河、长江、太湖流域实施了运行示范，取得了较好的效果(张琪等，2006)。系统基于业界主流集成开发工具VISUALC++6.0IDE和Windows系列平台，具有强大的海量高光谱数据处理分析能力、直接面向用户的专业应用模块、一体化的数据处理流程和良好的可交互性。国家海洋环境监测中心建设的海洋赤潮卫星遥感监测系统由卫星图像接收天线、图像接收机、图像处理终端和赤潮卫星遥感信息提取软件组成，系统能够进行NOAAAVHRR、SeaWiFS、MODIS、FY－1C、D和HY－1a卫星数据的读取和处理工作，通过内置的赤潮提取算法自动识别出赤潮发生分布区，并完成赤潮卫星监测通报制作。目前，用于赤潮遥感监测的卫星数据主要有两类:一类是气象卫星类，使用其海表温度数据，探测赤潮的环境温度，可见光波段用于辅助分析;另一类是水色卫星数据，主要使用其可见光数据，建立叶绿素模型，进而探测海洋表面浮游生物。海洋赤潮遥感信息提取软件(V1.0)采用IDL可视化开发语言和VC进行程序开发工作，软件具有数据的输入、预处理、信息提取和赤潮灾害信息产品制作的功能。

       好了，关于“hyperion成像光谱仪”的话题就到这里了。希望大家通过我的介绍对“hyperion成像光谱仪”有更全面、深入的认识，并且能够在今后的实践中更好地运用所学知识。