高光譜遙感技術在植被、水域分類與生態保護信息提取中，有著顯著的應用優勢和成果，通過光譜連續和圖譜合一的特性，能夠對植被水城分類信息進行準確識別和精細分類。

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與傳統的多光譜遙感相比，高光譜遙感技術突破了地物波普信息易受波普分辨率的限制無法區分的局限性，整個熱紅外、短紅外、近紅外波段以及可見光的連讀光譜以及上百個波段都可以提取，同時通過納米級的光譜分辨率，可以對影像中的每個像元精細光譜進行提取。

1 高光譜遙感技術概述

高光譜遙感技術通過將微弱信號檢測、精密光學機器、計算機技術、探測器技術、信息處理技術等進行集合一體形成的全新遙感技術。這種綜合性技術利用納米級光譜分辨率進行地表地物的城像，通過上百個波段進行連續光譜信息的獲取，使地物輻射信息、空間信息、光譜信息等同步獲取得以實現，因其具有的應用優勢，使其在得到了廣泛的應用，同時具有廣闊的發展前景。與傳統的遙感技術相比，其獲取數據具有空間分辨率高、波段多、相鄰波段的相關性高、光譜分辨率高、數據冗余大等特點。地面信息通過高光譜分辨率得以豐富，并在海洋、農業、軍事、林業、天文學學等領域得到廣泛應用，其中在植被信息提取領域也加大了相關的應用研究"

2 植被遙感概述

2.1植被光譜特征

遙感技術是以地物對電磁波吸收、反射和發射特性為物理基礎，采用不同波段的輻射源，與地物之間的輻射作用機理也存在著差異，對地物信息反映也不相同。通過近紅外波段和可見光，可以對太陽光的輻射進行反射，地物反射率通過遙感信息進行反映。在反射率中，隨波長變化反射率也所發生的變化，這種光譜特性也是反射率的重要特點之一。通過各種地物間光譜特性所在的差異性，使不同地物的信息識別得以實現，通過植物的光譜特性，能夠在高光譜遙感技術應用中有效地與其他地物進行區別，并加以精

細化識別。植物的光譜響應特征如圖1所示。不同植物類型其葉子所含色素和組織結構等也存在著差異，其光譜特征也有所不同，可利用植物類型進行區分；另外可利用植物的物候期的不同進行區分，比如區分常綠樹和冬季落葉樹；按照植物的生態條件進行類型區分，比如不同高度、不同地形都分布著不同類型的植物；另外還可根據遭受病蟲害的植物以及健康植物所反射的光譜曲線特征進行分析和判斷。

2.2農作物遙感估產

在農作物估產中，植物信息提取的高光譜逼感技術也得到了應用，其主要作用體現在三個方面：農作物估產模式建立、種植面積估算以及農作物識別，農作物生長的全過程利用高分辨率的衛星影像進行動態監測，利用衛星多光譜通道影像的反射值對植被指數進行獲取，從而實現對農作物長勢水平的監測；通過農作物的圖形結構、色調等方面存在的差異，以及特定地理位置，物候期的遙感等特征，將其與其他植被進行區分識別；通過單一作物的單產數據與指定作物灌漿期植被指數進行回歸分析，并通過回歸方程實現農作物估產模式的構建國。

2.3高光譜遙感技術的應用

目前航空成像光譜儀中AVRIS成像光譜數據居多，其主要利用高光譜數據，通過混合像元分解、光譜植被指數、光譜匹配以及模型反演等方式，對植被信息進行定量提取和研究

2.3.1植被水分含量提取

在光譜反射率數據中，植被的水分脅迫狀況能夠得到體現，在不同波段處能夠有效反映植被水分信息。根據相關的研究顯示，水稻的水分虧損情況可以通過960mm處的導數光譜進行反應；農作物含水量以及缺水狀況可以通過光譜反射率進行定量測定和診斷；纖維素和木質素的含量

與水分之間呈現負相關的關系，能夠對作物水分狀態進行間接反應。另外高光譜對葉片水分狀況進行估算的主要途徑有，植被的生物化學參數，主要包括木質素和纖維素含量與水分含量的關系、葉綠索含量的；其次是植被含水量和植被狀態的關系；然后是直接對植被含水量進行估測。

2.3.2植被光合色素提取

植被生物量可以通過植被差異指數等可以估測的綠色生物量，葉綠素積累量等光譜植被指數進行反映。地面植被葉綠素積累量可以通過與葉綠素積累量存在顯著相關性的機載傳感器或地表傳感器進行測定。相關研究表明，葉綠素密度與群體反射光譜的相關性叫好，葉綠素密度信息可以通過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

作為全球生態農業變化的研究領域所廣泛考慮的重要因素，可以對植物的營養利用效率進行體現，也是對植物落葉分解速率進行調節的重要因素，對植物生命過程起到重要的調節和維持作用，所以在農業領域和植物生長精細研究中有著重要的價值。另外在全球氣候變化以及營養元素遷移等方面，氨循環和碳循環作為重要的關鍵因素，與碳氮比密不可分。目前通過高光譜遙感技術對植物葉片碳氮比進行定量研究的可行性也在不斷進行探討，使碳氮比遙感定量的研究和拓展得到有效促進。

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