高光谱成像技术植物监测中的优势

来源：赛斯拜克发表时间：2023-06-15 浏览量：1297 作者：awei

1、成像光谱仪所获取的地物连续光谱比较真实，能全面反映自然界各种植被所固有的光谱特征以及其间的细节差异性，

从而大大提高地物分类的精细程度和准确性，使得高光谱图像数据与光谱仪地面实测光谱曲线数据之间的直接匹配成为可能。

2、高光谱图像数据提高了根据混合光谱模型进行混合像元分解的能力，减少了土壤等植被生长背景地物的影响，从而能够获取最终光谱端元的真实光谱特性曲线数据。

3、高光谱分辨率的植被图像数据将对传统的植被指数运算予以改进，大大提高了植被指数所能反演的信息量，使人们可以直接收获诸如植被叶面积指数、生物量、光合有效吸收系数等植被生物物理参量。

4、提高遥感高定量分析的精度和可靠性，基于高光谱分辨率的光谱吸收特征信息提取可以完成部分植被生物化学成分（如植被干物质和水分含量等）定量填图。

是基于非常多窄波段的影像数据技术，它将成像技术与光谱技术相结合，探测目标的二维几何空间及一维光谱信息，获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。

高光谱成像技术发展迅速，常见的包括光栅分光、声光可调谐滤波分光、棱镜分光、芯片镀膜等。可以应用在食品安全、医学诊断、航天领域等领域。

随着高光谱成像的光谱分辨率的提高，其探测能力也有所增强。因此，与全色和多光谱成像相比较，高光谱成像有以下显著优势。

(1)有着近似连续的地物光谱信息。高光谱影像在经过光谱反射率重建后，能获取与被探测物近似的连续的光谱反射率曲线，与它的实测值相匹配，将实验室中被探测物光谱分析模型应用到成像过程中。

(2)对于地表覆盖的探测和识别能力极大提高。高光谱数据能够探测具有诊断性光谱吸收特征的物质，能准确的区分地表植被覆盖类型，道路地面的材料等。

(3)地形要素分类识别方法是多种多样的。影像分类既可以采用如贝叶斯判别、决策树、神经网络、支持向量机的模式识别方法，也可以采用基于被探测物的光谱数据库的光谱进行匹配的方法。分类识别特征是既可以采用光谱诊断特征，也可以采用特征选择与提取。

(4)地形要素的定量和半定量分类识别将成为可能。在高光谱影像中能估计出多种被探测物的状态参量，大大的提高了成像高定量分析的精度和可靠性。