高光谱遥感技术在地质领域的应用研究

高光谱遥感技术在地质领域的应用主要集中在地物分布反演方向。这一应用是基于提取光谱影像中不同地物在不同波段对电磁波的不同反射率特征，并与实验室测量已知矿物得到的参照光谱进行对比，从而通过未知地物与已知矿物间相同的特征吸收波长来确定地物的种类。

1高光谱遥感的技术背景

含有金属离子（如铁，镍，铬等）的矿物，光谱特征往往集中于可见光和近红外波段（VNIR），受这些金属离子的电子过程的影响，电磁波在通过这些矿物时，会在VNIR波段上呈现出被反射或被传递的现象。在波长1400nm和1900nm的波段上，电磁波主要被水分子吸收，同时氢氧基的吸收特征也位于波长1400nm的波段。地质领域常用的化合物中，AL-OH的吸收波段位于2200nm，Mg-OH位于2300nm，而2320-2350nm波长波段上的特征则是碳酸盐矿物吸收的结果(Awadetal.,2018)。

2高光谱成像光谱仪的发展

世界上最早的高光谱光谱仪是美国国家航空航天局（NASA）于上世纪七十年代早期开发的扫描式光谱成像仪系统，1981年NASA的喷气推进实验室（JPL）开发出了第一款空基高光谱成像光谱仪系统，其在1.2μm~2.4μm的波长范围内拥有128个波段。1993年JPL又开发出了更加先进的空基高光谱成像光谱仪，这一系统把光谱分辨率提高到了10nm的水平，即在0.4-2.5μm的波长范围内共有224个连续的光谱波段，是目前较为常用的高光谱机载成像光谱仪系统。世界上第一枚成功的高光谱遥感卫星是NASA在NMP项目框架下研发的Earth-Observing（EO）-1卫星，这颗轨道高度705km的太阳同步卫星轨道角度为98.7°。它可以提供从0.4μm~2.5μm波长范围内带有220个连续光谱波段的高光谱影像。

3高光谱影像的数据处理

在遥感地质学的研究中，为遂行矿物制图和地质调查等研究目的，工作人员需要对获取的高光谱影像进行一系列诸如光谱重建，端元提取和信息分析等一系列的数据处理过程，产出高光谱影像数据的产品，进而实现应用。

3.1光谱重建

高光谱遥感的光谱重建主要包括传感器标定，建立坐标和大气校正三个主要步骤。其目的是将传感器接收到的辐射信号转换为可用的地表反射率信号，为后续的高光谱数据处理打下基础。传感器标定利用同一传感器在实验室条件下对目标地物成像获取的光谱数据和该传感器在空基/天基平台搭载的条件下对目标地物成像获取光谱间的对比，来评估传感器光子计量与辐射探测间的关系，进而建立传感器的点扩散函数和单通道光谱效应函数模型或传感器标定的理论模型。从而消除传感器对获取光谱数据的影响，完成定标。一般来说，使用高光谱遥感数据的研究人员得到的数据都是已经经过传感器定标的纯辐射数据。同时，搭载这些高光谱成像光谱仪的载具往往同时搭载有卫星定位和惯性导航系统，可以准确地给出当传感器获取地物反射光谱时所处的位置，并给出传感器高度信息，依托这两类数据，研究人员可以为光谱影像精确地建立地理坐标系。对高光谱遥感影像的大气校正，其目的是消除地球大气层中的水蒸气，氧气，气溶胶以及其他成分因其在特定波段对电磁波的吸收作用所造成的对传感器所获取的目标地物光谱的干扰和影响。在经过大气校正后，传感器所探测到的辐射信号会被转化为地表反射光谱信号，从而进行地物分类等地质学研究。

3.2端元提取

随着高光谱遥感技术的兴起，大量的端元提取技术也随之蓬勃发展起来。其中较为常用的有空间-光谱协同端元提取法和主成分分析法（PCA）。在这两种方法中，SSEE法又是目前应用最广。在得到SSEE算法输出的端元后，这些端元会与光谱库中已知矿物的光谱以光谱吸收波段为标准进行对比，挑选出其中与已知矿物最为接近的候选端元，并定名为相应的矿物，用于下一步的矿物识别。

3.3矿物识别分类

在得到经过定名的光谱端元后，这些端元会被作为参照系与整张高光谱影像中的每一个像素所携带的光谱数据进行对比，并将相似光谱所属像素标记为相对应的矿物，从而完成矿物的识别分类，生产出光谱矿物图。较为常用的几种分类方法包括将端元光谱和像素携带光谱均转化为矢量并比较其夹角大小进而完成分类的光谱角法（SAM）；对上述两光谱进行线性最小二乘法计算并借此完成对比的光谱特征适应法（SFF）和将上述两光谱投影到多维空间，并对比两个向量的几何差别的欧几里得距离法等等多种方法。目前光谱角法是最常用的遥感数据分类方法，但其结果也存在着一定的问题，等待着学者的进一步研究与完善。

4总 结

高光谱遥感地质学正随着精密光学仪器和计算机技术的进步而快速发展着，截至目前，其主要的研究工作集中在地质制图方向上，而在地质研究领域中也越来越重视遥感数据，野外数据和地球物理数据的综合考虑。遥感地质学正在弥合遥感技术与传统地质学领域的鸿沟，向着多学科交叉领域进一步前进。

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审核编辑：汤梓红