| 标题 | 基于高光谱遥感影像技术的土地覆盖监测研究 |
| 范文 | 李斐斐 摘 要：根据地表不同物质的光谱信息，高光谱遥感影像技术能够有效提升遥感探测的能力，因此被广泛的应用到农业生产、土地覆盖监测等方面。作为遥感技术应用的重要方面之一，高光谱遥感技术为土地覆盖分类监测提供了更加精确数据。因此如何借助高光谱遥感成像技术来实现对土地覆盖的精度识别，成为国内外研究的热点内容。 关键词：高光谱；遥感技术；土地覆盖 文章编号：1004-7026（2018）05-0122-01 中国图书分类号：P237 文献标志码：A 在农业生产中土地是最为核心的因素，无论对于农业生产还是生态保护，土地覆盖情况监测都具有重要意义，但是传统遥感技术无法实现对土地覆盖的宏观与动态监测。而高光谱遥感技术具有波段多、波宽窄、波段之间近似连续的特点，能够为土地覆盖提供更详实的信息。因此在土地覆盖监测中，能够有效避免出现“异物同谱”或者“同物异谱”的现象，提升土地覆盖监测质量。 1 土地覆盖高光谱遥感影像技术实验方法 1.1 一般资料 土地覆盖调查中选择甘南地区，调查时间在2016年9月。在高光谱所覆盖的区域内，选择了26个0.5m×0.5m大小的地面作为监测点。对目标区域的地表覆盖类型、植被情况等进行检测。其中样方中有草地覆盖20个，裸露土地样方为6个，水表样方1个。通过不同地表物光谱特点对土地覆盖情况进行分析。 1.2 地物标准波谱曲线获取 在初步獲取的HSI数据中，由于受到大气环境的影响较大，因此数据的精确度较差。因此为了消除这一影响，研究中借助ENVI软件，对所获取的高光谱数据进行大气校正等技术处理。首先是借助ENVI软件下的HJ的补丁直接读取HDF5数据，获取经过校正的数据。然后运用ENVI中Registration对各地表物光谱反射数据进行修正，减少遥感变形对数据的影响。例如在减少大气影响的软件处理中，是在ENVI中的FLAASH模块下进行，有效的补偿了数据中由于大气影响而产生的误差。在借助ENVI软件的数据校正处理后，能够更加精确的认知地表物质的光谱反射情况。进而结合LANDSAT TM-5影像和实测数据，对样方内的高光谱图像进行解读，分析出植被覆盖、水域以及裸露土地三类土地覆盖类型。最后在样方内随机选取20个，获得样方内的反射率并计算各个样方内的平均反射率，最终绘制出地表覆盖物质的标准光谱曲线。 在数据分析中为了提高光谱分析的精确度，更加真实的了解地表物的光谱特征，因此在数据处理中要将曲线中的包络线给予去除，然后归集到同一光谱背景上。对光谱数据进行量化分析主要包括以下四个方面。一是吸收位置。二是吸收深度。三是吸收宽度。四是吸收对称性。 2 数据分析与结果 2.1 不同覆盖物的光谱特征 首先在植被覆盖物的光谱特征中，植被覆盖样方的波谱曲线反射率在绿光范围内是缓慢上升的走势；而在波谱曲线平坦的区域，反射率则出现下降。在波谱曲线进入红边区域后，反射率则由11.77%上升至28.86%。近红外波段是相对平坦的高反射率区域。综合来看所选择的样方中由于植被覆盖以草甸为主，因此对可见光波段的吸收能力较强，吸收位置678nm，吸收深度0.414，吸收宽度为162nm。 其次在水域覆盖的光谱特征分析中，在可见光和近红外波段，地表水吸收了几乎所有的波段，吸收谷在所调查的样方中也是最多的。例如在可见波光段，水面覆盖有6个吸收谷。水面覆盖的吸收主要在678nm，吸收深度为0.094，吸收宽度是178nm。这与其他学者的研究存在一定的差异，经过分析后发现水份的反射率一般在6.0%以下，但是由于所调查样方的水域中存在一些杂物，因此反射率达到了10%左右。 第三是在裸露地表的光谱特征分析中，发现无覆盖物的裸露土地反射率在20%左右，具体来说在绿光波段反射率逐渐上升，一直到红光波段出现稳定。裸露土地的光谱曲线在可见光波段共有5个吸收谷点，在近红外波段有3个吸收谷点。吸收深度与吸收宽度在711nm达到最大分别为0.054和94nm。 结束语 经过数据的分析和对比发现，所调查的样方内绿植覆盖与裸露土地、水域覆盖的光谱曲线具有明显的差异。因此高光谱遥感技术在土地覆盖监测中具有良好的使用效果。但是在研究中也发现，对不同品种绿植覆盖由于分辨率的影响，还存在一些问题，需要在未来研究中不断深入。 参考文献： [1]李娟，陈超，王昭.基于不同变换形式的干旱区土壤盐分高光谱特征反演[J].水土保持研究，2018，25（01）：197-201. [2]杨雪飞，吉春容，高淑敏，郭燕云，王雪姣，王森.高光谱遥感在草地中的应用及研究进展[J].北方农业学报，2017，45（05）：115-118. |
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