高光譜遙感技術(shù)在植被、水域分類(lèi)與生態(tài)保護(hù)信息提取中，有著顯著的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)和成果，通過(guò)光譜連續(xù)和圖譜合一的特性，能夠?qū)χ脖凰欠诸?lèi)信息進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和精細(xì)分類(lèi)。

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與傳統(tǒng)的多光譜遙感相比，高光譜遙感技術(shù)突破了地物波普信息易受波普分辨率的限制無(wú)法區(qū)分的局限性，整個(gè)熱紅外、短紅外、近紅外波段以及可見(jiàn)光的連讀光譜以及上百個(gè)波段都可以提取，同時(shí)通過(guò)納米級(jí)的光譜分辨率，可以對(duì)影像中的每個(gè)像元精細(xì)光譜進(jìn)行提取。

1 高光譜遙感技術(shù)概述

高光譜遙感技術(shù)通過(guò)將微弱信號(hào)檢測(cè)、精密光學(xué)機(jī)器、計(jì)算機(jī)技術(shù)、探測(cè)器技術(shù)、信息處理技術(shù)等進(jìn)行集合一體形成的全新遙感技術(shù)。這種綜合性技術(shù)利用納米級(jí)光譜分辨率進(jìn)行地表地物的城像，通過(guò)上百個(gè)波段進(jìn)行連續(xù)光譜信息的獲取，使地物輻射信息、空間信息、光譜信息等同步獲取得以實(shí)現(xiàn)，因其具有的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，使其在得到了廣泛的應(yīng)用，同時(shí)具有廣闊的發(fā)展前景。與傳統(tǒng)的遙感技術(shù)相比，其獲取數(shù)據(jù)具有空間分辨率高、波段多、相鄰波段的相關(guān)性高、光譜分辨率高、數(shù)據(jù)冗余大等特點(diǎn)。地面信息通過(guò)高光譜分辨率得以豐富，并在海洋、農(nóng)業(yè)、軍事、林業(yè)、天文學(xué)學(xué)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，其中在植被信息提取領(lǐng)域也加大了相關(guān)的應(yīng)用研究"

2 植被遙感概述

2.1植被光譜特征

遙感技術(shù)是以地物對(duì)電磁波吸收、反射和發(fā)射特性為物理基礎(chǔ)，采用不同波段的輻射源，與地物之間的輻射作用機(jī)理也存在著差異，對(duì)地物信息反映也不相同。通過(guò)近紅外波段和可見(jiàn)光，可以對(duì)太陽(yáng)光的輻射進(jìn)行反射，地物反射率通過(guò)遙感信息進(jìn)行反映。在反射率中，隨波長(zhǎng)變化反射率也所發(fā)生的變化，這種光譜特性也是反射率的重要特點(diǎn)之一。通過(guò)各種地物間光譜特性所在的差異性，使不同地物的信息識(shí)別得以實(shí)現(xiàn)，通過(guò)植物的光譜特性，能夠在高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用中有效地與其他地物進(jìn)行區(qū)別，并加以精

細(xì)化識(shí)別。植物的光譜響應(yīng)特征如圖1所示。不同植物類(lèi)型其葉子所含色素和組織結(jié)構(gòu)等也存在著差異，其光譜特征也有所不同，可利用植物類(lèi)型進(jìn)行區(qū)分；另外可利用植物的物候期的不同進(jìn)行區(qū)分，比如區(qū)分常綠樹(shù)和冬季落葉樹(shù)；按照植物的生態(tài)條件進(jìn)行類(lèi)型區(qū)分，比如不同高度、不同地形都分布著不同類(lèi)型的植物；另外還可根據(jù)遭受病蟲(chóng)害的植物以及健康植物所反射的光譜曲線特征進(jìn)行分析和判斷。

2.2農(nóng)作物遙感估產(chǎn)

在農(nóng)作物估產(chǎn)中，植物信息提取的高光譜逼感技術(shù)也得到了應(yīng)用，其主要作用體現(xiàn)在三個(gè)方面：農(nóng)作物估產(chǎn)模式建立、種植面積估算以及農(nóng)作物識(shí)別，農(nóng)作物生長(zhǎng)的全過(guò)程利用高分辨率的衛(wèi)星影像進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，利用衛(wèi)星多光譜通道影像的反射值對(duì)植被指數(shù)進(jìn)行獲取，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)水平的監(jiān)測(cè)；通過(guò)農(nóng)作物的圖形結(jié)構(gòu)、色調(diào)等方面存在的差異，以及特定地理位置，物候期的遙感等特征，將其與其他植被進(jìn)行區(qū)分識(shí)別；通過(guò)單一作物的單產(chǎn)數(shù)據(jù)與指定作物灌漿期植被指數(shù)進(jìn)行回歸分析，并通過(guò)回歸方程實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物估產(chǎn)模式的構(gòu)建國(guó)。

2.3高光譜遙感技術(shù)的應(yīng)用

目前航空成像光譜儀中AVRIS成像光譜數(shù)據(jù)居多，其主要利用高光譜數(shù)據(jù)，通過(guò)混合像元分解、光譜植被指數(shù)、光譜匹配以及模型反演等方式，對(duì)植被信息進(jìn)行定量提取和研究

2.3.1植被水分含量提取

在光譜反射率數(shù)據(jù)中，植被的水分脅迫狀況能夠得到體現(xiàn)，在不同波段處能夠有效反映植被水分信息。根據(jù)相關(guān)的研究顯示，水稻的水分虧損情況可以通過(guò)960mm處的導(dǎo)數(shù)光譜進(jìn)行反應(yīng)；農(nóng)作物含水量以及缺水狀況可以通過(guò)光譜反射率進(jìn)行定量測(cè)定和診斷；纖維素和木質(zhì)素的含量

與水分之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的關(guān)系，能夠?qū)ψ魑锼譅顟B(tài)進(jìn)行間接反應(yīng)。另外高光譜對(duì)葉片水分狀況進(jìn)行估算的主要途徑有，植被的生物化學(xué)參數(shù)，主要包括木質(zhì)素和纖維素含量與水分含量的關(guān)系、葉綠索含量的；其次是植被含水量和植被狀態(tài)的關(guān)系；然后是直接對(duì)植被含水量進(jìn)行估測(cè)。

2.3.2植被光合色素提取

植被生物量可以通過(guò)植被差異指數(shù)等可以估測(cè)的綠色生物量，葉綠素積累量等光譜植被指數(shù)進(jìn)行反映。地面植被葉綠素積累量可以通過(guò)與葉綠素積累量存在顯著相關(guān)性的機(jī)載傳感器或地表傳感器進(jìn)行測(cè)定。相關(guān)研究表明，葉綠素密度與群體反射光譜的相關(guān)性叫好，葉綠素密度信息可以通過(guò)植被光譜的紅邊位置更好地予以反映，

2.3.3植被碳氨比提取

作為全球生態(tài)農(nóng)業(yè)變化的研究領(lǐng)域所廣泛考慮的重要因素，可以對(duì)植物的營(yíng)養(yǎng)利用效率進(jìn)行體現(xiàn)，也是對(duì)植物落葉分解速率進(jìn)行調(diào)節(jié)的重要因素，對(duì)植物生命過(guò)程起到重要的調(diào)節(jié)和維持作用，所以在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域和植物生長(zhǎng)精細(xì)研究中有著重要的價(jià)值。另外在全球氣候變化以及營(yíng)養(yǎng)元素遷移等方面，氨循環(huán)和碳循環(huán)作為重要的關(guān)鍵因素，與碳氮比密不可分。目前通過(guò)高光譜遙感技術(shù)對(duì)植物葉片碳氮比進(jìn)行定量研究的可行性也在不斷進(jìn)行探討，使碳氮比遙感定量的研究和拓展得到有效促進(jìn)。

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