基于高光譜遙感影像技術的土地覆蓋監測研究

李斐斐

摘 要：根據地表不同物質的光譜信息，高光譜遙感影像技術能夠有效提升遙感探測的能力，因此被廣泛的應用到農業生產、土地覆蓋監測等方面。作為遙感技術應用的重要方面之一，高光譜遙感技術為土地覆蓋分類監測提供了更加精確數據。因此如何借助高光譜遙感成像技術來實現對土地覆蓋的精度識別，成為國內外研究的熱點內容。

關鍵詞：高光譜；遙感技術；土地覆蓋

文章編號：1004-7026（2018）05-0122-01 中國圖書分類號：P237 文獻標志碼：A

在農業生產中土地是最為核心的因素，無論對于農業生產還是生態保護，土地覆蓋情況監測都具有重要意義，但是傳統遙感技術無法實現對土地覆蓋的宏觀與動態監測。而高光譜遙感技術具有波段多、波寬窄、波段之間近似連續的特點，能夠為土地覆蓋提供更詳實的信息。因此在土地覆蓋監測中，能夠有效避免出現“異物同譜”或者“同物異譜”的現象，提升土地覆蓋監測質量。

1 土地覆蓋高光譜遙感影像技術實驗方法

1.1 一般資料

土地覆蓋調查中選擇甘南地區，調查時間在2016年9月。在高光譜所覆蓋的區域內，選擇了26個0.5m×0.5m大小的地面作為監測點。對目標區域的地表覆蓋類型、植被情況等進行檢測。其中樣方中有草地覆蓋20個，裸露土地樣方為6個，水表樣方1個。通過不同地表物光譜特點對土地覆蓋情況進行分析。

1.2 地物標準波譜曲線獲取

在初步獲取的HSI數據中，由于受到大氣環境的影響較大，因此數據的精確度較差。因此為了消除這一影響，研究中借助ENVI軟件，對所獲取的高光譜數據進行大氣校正等技術處理。首先是借助ENVI軟件下的HJ的補丁直接讀取HDF5數據，獲取經過校正的數據。然后運用ENVI中Registration對各地表物光譜反射數據進行修正，減少遙感變形對數據的影響。例如在減少大氣影響的軟件處理中，是在ENVI中的FLAASH模塊下進行，有效的補償了數據中由于大氣影響而產生的誤差。在借助ENVI軟件的數據校正處理后，能夠更加精確的認知地表物質的光譜反射情況。進而結合LANDSAT TM-5影像和實測數據，對樣方內的高光譜圖像進行解讀，分析出植被覆蓋、水域以及裸露土地三類土地覆蓋類型。最后在樣方內隨機選取20個，獲得樣方內的反射率并計算各個樣方內的平均反射率，最終繪制出地表覆蓋物質的標準光譜曲線。

在數據分析中為了提高光譜分析的精確度，更加真實的了解地表物的光譜特征，因此在數據處理中要將曲線中的包絡線給予去除，然后歸集到同一光譜背景上。對光譜數據進行量化分析主要包括以下四個方面。一是吸收位置。二是吸收深度。三是吸收寬度。四是吸收對稱性。

2 數據分析與結果

2.1 不同覆蓋物的光譜特征

首先在植被覆蓋物的光譜特征中，植被覆蓋樣方的波譜曲線反射率在綠光范圍內是緩慢上升的走勢；而在波譜曲線平坦的區域，反射率則出現下降。在波譜曲線進入紅邊區域后，反射率則由11.77%上升至28.86%。近紅外波段是相對平坦的高反射率區域。綜合來看所選擇的樣方中由于植被覆蓋以草甸為主，因此對可見光波段的吸收能力較強，吸收位置678nm，吸收深度0.414，吸收寬度為162nm。

其次在水域覆蓋的光譜特征分析中，在可見光和近紅外波段，地表水吸收了幾乎所有的波段，吸收谷在所調查的樣方中也是最多的。例如在可見波光段，水面覆蓋有6個吸收谷。水面覆蓋的吸收主要在678nm，吸收深度為0.094，吸收寬度是178nm。這與其他學者的研究存在一定的差異，經過分析后發現水份的反射率一般在6.0%以下，但是由于所調查樣方的水域中存在一些雜物，因此反射率達到了10%左右。

第三是在裸露地表的光譜特征分析中，發現無覆蓋物的裸露土地反射率在20%左右，具體來說在綠光波段反射率逐漸上升，一直到紅光波段出現穩定。裸露土地的光譜曲線在可見光波段共有5個吸收谷點，在近紅外波段有3個吸收谷點。吸收深度與吸收寬度在711nm達到最大分別為0.054和94nm。

結束語

經過數據的分析和對比發現，所調查的樣方內綠植覆蓋與裸露土地、水域覆蓋的光譜曲線具有明顯的差異。因此高光譜遙感技術在土地覆蓋監測中具有良好的使用效果。但是在研究中也發現，對不同品種綠植覆蓋由于分辨率的影響，還存在一些問題，需要在未來研究中不斷深入。

參考文獻：

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