太空中的高光譜成像
想象一下以更光譜的細(xì)節(jié)看待世界，以便可以更好地了解和辨別地球上的任何事物。多光譜和高光譜成像均捕獲反射光。
多光譜成像將光分為4至36個波段，并為這些波段分配名稱，例如紅色，綠色，藍(lán)色和近紅外。
高光譜成像也是如此。 它需要光譜。 但是它將光分成數(shù)百個狹窄的光譜帶。
掌握了基礎(chǔ)知識之后，可以從太空探索高光譜成像。那么高光譜傳感器的過去，現(xiàn)在和未來是什么呢？
成像類型的細(xì)分
成像的主要類型是全色，近紅外（VNIR）可見，多光譜，超光譜和高光譜。
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所有類型的成像對其光譜帶的數(shù)量都有寬松的定義。USGS分解了光譜帶和成像類型，如下所示：
多光譜成像
多光譜圖像示例顯示了5個光譜帶，具有三個可見的波段，分別是紅色、綠色和藍(lán)色，也有2個波段被指定為紅外光譜。通常，多光譜成像具有近紅外（NIR）和短波紅外（SWIR）波段。例如，陸地衛(wèi)星波段和哨兵2號波段具有這種配置。
高光譜成像
此高光譜圖像示例顯示窄波段。無法按比例繪制樂隊，所以這只是視覺描述，以幫助理解概念。如您所見，與多光譜圖像相比，這些波段很薄。
通常，高光譜中有數(shù)百個波段。下載高光譜圖像后，每個場景將有數(shù)百個TIF文件。每個TIF文件都代表傳感器規(guī)格中所述的窄光帶。
太空中的高光譜衛(wèi)星
以下概述了過去，現(xiàn)在和將來的高光譜成像。
1.EO-1 (NASA)
2000年，美國宇航局發(fā)射了搭載高光譜傳感器“Hyperion”的EO-1衛(wèi)星。Hyperion在242個光譜波段產(chǎn)生了30米分辨率的圖像。Hyperion真正開啟了太空高光譜成像的開端。如果想親自測試Hyperion圖像，則可以在USGS Earth Explorer上免費(fèi)獲得這些數(shù)據(jù)。
2.PROBA-1 (ESA)
歐空局于2001年啟動了機(jī)載自主項目（PROBA-1）。該項目搭載了CHRIS（緊湊型高分辨率成像光譜儀），用于中分辨率高光譜成像。它的高光譜模式在34m GSD時產(chǎn)生了63條波段。但是也可以將其重新配置為像素分辨率的150個波段。
3.PRI *** A (Italy)
PRI *** A作為中分辨率高光譜衛(wèi)星于2019年發(fā)射。這是意大利的同類產(chǎn)品中的首例，它將協(xié)助作物分類，資源管理和環(huán)境監(jiān)測。PRI *** A（PRecursore IperSpettrale della Missione Applicativa） 產(chǎn)生250條頻段，GSD為30m。
4.EnMap (Germany)
德國計劃在2020年啟動環(huán)境制圖和分析計劃（EnMap）。這顆高光譜衛(wèi)星將由228個頻段組成，具有30m GSD。
5.HISUI (Japan)
高光譜和多光譜成像儀（HISUI）將安裝在ALOS-3上。該日本高光譜傳感器將具有185個波段，具有30m GSD，計劃于2020年推出。
6.HyspIRI（United States）
高光譜紅外成像儀（HyspIRI）的預(yù)計發(fā)射時間是2024年。它將配備具有60m GSD的VSWIR成像光譜儀。
高光譜成像是遙感的未來嗎？
來自太空的高光譜成像是一種稀有商品。主要原因是其復(fù)雜程度和大數(shù)據(jù)量。 例如，一個Hyperion映像包含242個單獨(dú)的TIFF文件。每一盞燈都顯示一小段光譜。
專業(yè)提示：進(jìn)入USGS Earth Explorer可下載Hyperion圖像。查看教程，了解如何從中下載衛(wèi)星圖像。
如果合并所有242張圖像，則數(shù)據(jù)大小為188 MB（壓縮）。但在680平方公里（262平方英里）處，覆蓋范圍絕對很小。然后，將其與典型的哨兵2號場景12000平方公里（4660平方英里）進(jìn)行比較。
但是，多年來，技術(shù)和存儲已迅速發(fā)展。高光譜成像會成為未來的趨勢嗎？ 答案是肯定的。
高光譜成像應(yīng)用
高光譜成像的出現(xiàn)背后的主要思想是，它可以提供更高水平的光譜細(xì)節(jié)。如果有數(shù)百個窄帶，那么可以梳理更多的細(xì)節(jié)。反過來，揭示可能出現(xiàn)功能的新信息。
高光譜圖像的主要使用領(lǐng)域可分為8組。這包括植被，農(nóng)業(yè)，地質(zhì)，土壤，水資源，災(zāi)害和土地利用。
基本原理是，可以改善任何類型的分類。例如，可以獲得有關(guān)地質(zhì)表面組成的更多詳細(xì)信息。植被類型，土壤類別和土地覆被也是如此。
高光譜成像有助于識別有害生物以進(jìn)行作物管理。對于水資源，這是關(guān)于了解測深法，水質(zhì)和化學(xué)性質(zhì)的知識，且已用于災(zāi)難管理，例如預(yù)防和后期監(jiān)控。
來源：開源地理空間基金會中文分會
來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/17901
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