無人機高光譜遙感技術(shù)在自然資源調(diào)查中的應用進展

白 宇,鄭志忠,修連存,周航建,2,肖盈蓄,3

(1.中國地質(zhì)調(diào)查局南京地質(zhì)調(diào)查中心,江蘇 南京 210016;2.中國地質(zhì)大學(武漢)自動化學院,湖北 武漢 430074;3.中國地質(zhì)大學(武漢)地球物理與空間信息學院,湖北 武漢 430074)

高光譜遙感技術(shù)發(fā)展于20世紀80年代,其結(jié)合了傳統(tǒng)的光譜探測和攝影成像技術(shù),可同時獲取目標的空間信息、光譜信息和輻射信息,形成圖譜合一的數(shù)據(jù)立方體。與多光譜遙感技術(shù)相比,高光譜遙感技術(shù)能夠在一個連續(xù)的光譜范圍內(nèi)進行窄帶成像,因此光譜分辨率更高、信息分辨能力更強,可以實現(xiàn)精確的目標分類和地物識別[1]。目前,高光譜遙感系統(tǒng)已經(jīng)歷了從航空平臺到航天平臺的發(fā)展過程[2],隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,研究者[3]發(fā)現(xiàn)星載高光譜儀器雖然可以提供長時間、大尺度的數(shù)據(jù),但受衛(wèi)星重訪周期的限制,空間分辨率和時間分辨率較差;航空高光譜儀器雖然空間分辨率較高,但對氣象條件和使用環(huán)境有苛刻要求,且需要有專業(yè)支持團隊,成本高昂,靈活性較差。

隨著微機電系統(tǒng)(Micro Electro Mechanical System, MEMS)、控制與導航系統(tǒng)及信息處理技術(shù)的發(fā)展,無人機(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)作為新型遙感平臺的條件逐漸成熟,同時大量微型化、高性能高光譜傳感器的研發(fā)也推動了無人機與高光譜遙感的結(jié)合[4]。作為一種新興的遙感技術(shù),無人機高光譜遙感可以克服云層的影響,快速、精確地向研究者提供高空間分辨率和時間分辨率的高光譜數(shù)據(jù),有效地填補了低空高光譜遙感數(shù)據(jù)的空白。

無人機高光譜遙感技術(shù)在自然資源調(diào)查領域有著巨大的技術(shù)與經(jīng)濟比較優(yōu)勢。首先,航空、航天平臺的高光譜數(shù)據(jù)獲取周期從幾個月到幾年不等,難以對一些短期的變化現(xiàn)象進行觀測和研究。其次,一些地形陡峭、植被密集的區(qū)域,調(diào)查人員難以涉足,無法進行有效的實地調(diào)查。使用無人機高光譜遙感技術(shù),能夠有效解決以上問題,為研究人員提供多時態(tài)、高分辨率的高光譜數(shù)據(jù),有效降低了高光譜遙感技術(shù)的實施成本,極大簡化了自然資源調(diào)查的流程。

本文介紹了國內(nèi)外無人機高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,以及在地質(zhì)礦產(chǎn)填圖、水體質(zhì)量監(jiān)測、森林資源調(diào)查、土壤質(zhì)量評估等自然資源調(diào)查領域的應用進展。在此基礎上,對無人機高光譜遙感技術(shù)未來的發(fā)展趨勢進行了分析和預測,這對進一步認識其發(fā)展?jié)摿凹夹g(shù)優(yōu)勢具有重要意義。

1 發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 無人機高光譜成像儀

根據(jù)波長范圍,高光譜成像儀大致可分為可見光-近紅外(Visible and Near Infrared,VNIR)、短波紅外(Short Wave Infrared,SWIR)、中波紅外(Midwave Infrared,MWIR)和長波紅外(Long wave Infrared,LWIR)四類[5]。由于MWIR和LWIR高光譜成像儀需要內(nèi)部冷卻來降低背景噪聲,通常體積與重量較大,難以實現(xiàn)與無人機平臺的集成。相比之下,VNIR和SWIR高光譜成像儀可以在不損失光譜精度的情況下實現(xiàn)小型化,因此,目前國內(nèi)外無人機高光譜成像系統(tǒng)主要搭載VNIR和SWIR高光譜成像儀。

根據(jù)獲取三維數(shù)據(jù)立方體的方式,可將高光譜成像儀分為擺掃式、推掃式、快照式和凝視式四類。推掃式成像是無人機高光譜遙感系統(tǒng)中最常用的成像技術(shù),也是VNIR和SWIR成像儀的主流成像方法。典型的無人機推掃式高光譜儀器包括美國Headwall公司研發(fā)的Nano-Hyperspec、芬蘭Specim公司研發(fā)的AFX10、AFX17和中國地質(zhì)調(diào)查局南京地質(zhì)調(diào)查中心(南京睿譜)研發(fā)的HSM400M(表1)。推掃式高光譜成像儀采用面陣探測器作為光電轉(zhuǎn)換器件,對線視場范圍內(nèi)的目標進行垂直觀測,利用棱鏡或光柵對入射的復色光進行色散,并借助無人機的前向運動實現(xiàn)線視場場景的擴展,最終達到構(gòu)建對地光譜影像的目的[6]。在推掃式掃描的基礎上,江蘇雙利合譜科技有限公司基于大疆創(chuàng)新科技有限公司(DJI)最新的M300 RTK四旋翼無人機開發(fā)了GaiaSky-mini3-VN無人機高光譜成像系統(tǒng),采用內(nèi)置推掃成像方式有效地降低了無人機姿態(tài)變化對成像質(zhì)量的影響。

表1 常見的無人機高光譜成像儀

近年來,VNIR光譜范圍內(nèi)的其他先進成像技術(shù),如快照成像[7]、凝視成像[8]也已廣泛應用于無人機遙感領域?？煺帐焦庾V成像技術(shù)能夠在探測器單個積分周期內(nèi)捕獲完整的高光譜數(shù)據(jù)立方體,不需要進行空間掃描,因此可以避免由運動引起的偽影。典型的無人機快照成像高光譜系統(tǒng)是美國Bayspec公司研發(fā)的Bayspec OCI-D2000,其核心優(yōu)勢是數(shù)據(jù)采集時間更短,可以實現(xiàn)高幀率的采集。

凝視成像技術(shù)的典型產(chǎn)品是芬蘭SENOP公司研發(fā)的Rikola成像儀。Rikola成像儀可以連續(xù)采集各個波段捕獲整個數(shù)據(jù)立方體,其光譜通道和空間像素的數(shù)量具有可調(diào)性,但是該方式在逐波段光譜掃描期間,傳感器位置和姿態(tài)的變化會產(chǎn)生運動偽影。在光譜掃描的基礎上,2014年出現(xiàn)了空間光譜掃描技術(shù)[9],對于空間光譜掃描,掃描過程中的每一幀都可以被視為整個高光譜立方體的對角切片。比利時IMEC公司研發(fā)的SNAPSCAN VNIR成像儀是空間光譜掃描型儀器的典型代表,要求無人機懸停在一個場景上進行內(nèi)置掃描?？傮w而言,空間光譜掃描方式是一種將推掃式高光譜成像儀的高空間、高光譜分辨率與快照成像光譜儀的快速采集能力結(jié)合起來的成像方式[10]。

1.2 無人機高光譜遙感系統(tǒng)

1.2.1 組成特征

典型的無人機高光譜遙感系統(tǒng)由高光譜成像儀、無人機、姿態(tài)位置測量(POS)系統(tǒng)、三軸穩(wěn)定云臺、機載計算機及固定框架組成[11]。盡管無人機、全球定位導航系統(tǒng)/慣性導航模塊(GNSS/IMU)、三軸穩(wěn)定云臺和高光譜成像儀的技術(shù)發(fā)展迅速,但各個模塊在無人機上的系統(tǒng)集成仍是一項具有挑戰(zhàn)性的任務,需要權(quán)衡多種因素,例如無人機的有效載荷、續(xù)航時間、成本、成像技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲方式和GNSS/IMU精度等。

對無人機高光譜遙感平臺而言,最大有效載荷重量、續(xù)航時間以及起降方式是最主要的3個考慮因素。目前,無人機平臺可分為固定翼和多旋翼兩類:固定翼無人機在相同的載荷下,可以提供更長的飛行時間,作業(yè)范圍更大,但由于需要開闊的跑道進行起降,因而應用范圍有限;多旋翼無人機結(jié)構(gòu)簡單、起降靈活,但是負載能力較小,且續(xù)航時間有限。

在無人機高光譜遙感系統(tǒng)中,除了無人機平臺以及搭載的高光譜成像儀之外,為了實現(xiàn)精確的地理配準,微型計算機和GNSS/IMU模塊也需要集成到無人機高光譜成像系統(tǒng)中。由于高光譜數(shù)據(jù)一般具有空間分辨率高、光譜分辨率高和光譜通道多等特征,對GNSS/IMU精度要求較高,同時需要配置可靠的三軸穩(wěn)定平臺減少無人機振動對高光譜成像儀視軸穩(wěn)定性的干擾。

1.2.2 研究現(xiàn)狀

2010年,芬蘭Heikki Saari團隊研制了一種凝視型高光譜成像系統(tǒng)[12],并將其搭載在無人直升機上進行實驗,通過改變?yōu)V光片的間距來獲取不同波段的光譜信息,但是同一目標不同波長的光譜數(shù)據(jù)無法同時獲取。同年,HRUSKA R等[13]使用PIKA Ⅱ高光譜成像儀聯(lián)合P-CAQ采集設備,通過固定翼無人機作為遙感平臺進行實驗,由于測量系統(tǒng)的精度不足,導致獲取的遙感圖像即使經(jīng)過幾何校正依舊得不到令人滿意的效果。2011年,美國Headwall公司和西班牙IAS-CSIC實驗室聯(lián)合研制了適用于輕小型無人機的高光譜成像系統(tǒng)Micro-Hyperspec VNIR,將其搭載在固定翼無人機上進行實驗,成功獲取了低空高光譜圖像數(shù)據(jù)[14]。2012年,澳大利亞Arko Lucieer團隊研制了一款無人機高光譜遙感系統(tǒng)Hyper UAS[15],該系統(tǒng)由多旋翼無人機搭載一個輕型推掃式光譜儀組成,能夠獲得324個波段的光譜數(shù)據(jù),通過在南極東部現(xiàn)場進行測試,證明了無人機高光譜成像系統(tǒng)在惡劣野外條件下的可操作性。2016年,法國國家航空空間研究院研究出了一種適于無人機的中紅外高光譜成像系統(tǒng)[16],為機載干涉型光譜成像儀的研究提供了較好的參考。2019年,加拿大國家研究委員會與飛行研究實驗室基于DJI M600 Pro無人機平臺,搭載μCAS推掃式光譜成像儀對當?shù)氐纳鷳B(tài)系統(tǒng)進行監(jiān)測,獲取了不同的生態(tài)系統(tǒng)高光譜圖像[17]。

在無人機高光譜成像系統(tǒng)方面,國內(nèi)仍處于起步階段。2006年,我國首個輕小型無人機遙感系統(tǒng)由青島天驕無人機公司研制成功,型號為“TJ-1”,也是我國首個民用小型無人機遙感系統(tǒng)[18]。2011年,李傳榮[19]將高光譜成像儀搭載在重型無人機上實現(xiàn)了高光譜數(shù)據(jù)的獲取,對輕小型無人機搭載高光譜成像系統(tǒng)也有一定的借鑒意義。2015年,江蘇雙利合譜有限公司研制了GaiaSky-mini-VN無人機高光譜成像系統(tǒng),并進行了農(nóng)作物室外監(jiān)測實驗,成功獲取了農(nóng)作物的光譜圖像,為高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)和生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等領域的應用做出了積極貢獻。2018年,康孝巖等[20]使用自主研發(fā)與集成的無人機高光譜成像系統(tǒng)ASQ-Hyper192(推掃式成像系統(tǒng)),獲取了青海省典型草場樣區(qū)牧草冠層的高光譜影像數(shù)據(jù),為利用無人機高光譜影像估算牧草地上生物量的應用提供了一種新的解決方案。2020年,中國科學研究院研制了一種輕量級無人機高光譜采集系統(tǒng)[21],選用Headwall Micro-Hyperspec VNIR成像儀,通過CPU時間戳同步成像模塊和慣導模塊,集成后系統(tǒng)重量不足3.9 kg,可穩(wěn)定集成在DJI M600 Pro旋翼無人機上。2020年,中國地質(zhì)調(diào)查局南京地質(zhì)調(diào)查中心(南京睿譜)研發(fā)了HSM400M高光譜成像系統(tǒng),重量為2.5 kg,可搭載在大疆(DJI)最新的M300 RTK四旋翼無人機上,實現(xiàn)了高效、智能化的高光譜數(shù)據(jù)獲取。

目前,國內(nèi)無人機高光譜遙感系統(tǒng)在VNIR譜段的研究和產(chǎn)品研發(fā)已經(jīng)相對成熟,許多國內(nèi)的系統(tǒng)也已在不同領域?qū)崿F(xiàn)了廣泛應用,但SWIR、MWIR以及LWIR譜段無人機高光譜遙感系統(tǒng)的研究相對國外仍有較大差距。即使在VNIR譜段,國內(nèi)外相關系統(tǒng)在成像光譜儀的光譜分辨率、光譜波段數(shù)、重量等性能參數(shù)上雖無顯著區(qū)別,但國外的系統(tǒng)在集成化、輕量化、軟件自動化方面更加出色,為用戶提供了更便捷的操作體驗以及全流程的處理軟件,極大了提高了調(diào)查效率。此外,在儀器成像方式上,國內(nèi)主流的商業(yè)無人機高光譜遙感系統(tǒng)多使用推掃式的系統(tǒng),而國外已有快照成像方式的系統(tǒng),在采集速度與圖像質(zhì)量方面有較大提升。因此,加強并完善相關系統(tǒng)研究是未來開發(fā)的重要方向。

2 應用進展

2.1 地質(zhì)礦產(chǎn)填圖

目前,無人機高光譜遙感技術(shù)在地質(zhì)礦產(chǎn)填圖方面的應用主要是將無人機高光譜數(shù)據(jù)與三維地質(zhì)模型相結(jié)合。2018年,KIRSCH M 等[22]使用搭載了高光譜成像儀的無人機對位于德國薩克森州弗萊堡礦區(qū)采石場的V型垂直露頭區(qū)進行勘探,對花崗巖中富含硫化物的熱液區(qū)開展地質(zhì)填圖,把波段范圍更廣的高光譜數(shù)據(jù)與數(shù)字地質(zhì)模型相結(jié)合,顯著提高了地質(zhì)勘探和采礦監(jiān)測過程的可靠性和安全性,為地球科學研究、礦產(chǎn)勘探、采礦和地質(zhì)災害監(jiān)測提供了重要的地質(zhì)信息來源。HUYNH H H等[23]在韓國首爾東部含灰?guī)r和白云巖的碳酸鹽巖露頭,建立了基于SWIR高光譜技術(shù)和基于無人機的數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的一體化三維模型,使無人機系統(tǒng)采集的具有高空間分辨率的高光譜影像與數(shù)字表面模型相結(jié)合,重建地表幾何形狀的3D地質(zhì)模型(圖1)。此類3D地質(zhì)圖在地質(zhì)領域可以實現(xiàn)對現(xiàn)場環(huán)境高精度的可視化,精確地展示研究區(qū)巖性、礦物學和地質(zhì)構(gòu)造特征。

圖1 基于無人機SWIR高光譜圖像和DEM的綜合3D地質(zhì)模型[23]Fig. 1 3D geological model developed by UAV-based SWIR hyperspectral image and DEM[23]

在礦產(chǎn)資源調(diào)查方面,無人機高光譜遙感系統(tǒng)具有檢測周期短、資源敏感度高、可靈活部署等優(yōu)勢,非常適合應用于地質(zhì)礦產(chǎn)勘探。2020年,BOOYSEN R等[24]首次開展了使用輕型高光譜無人機對稀土元素含量進行直接檢測的工作,該團隊在納米比亞和芬蘭分別進行了無人機高光譜測量工作,發(fā)現(xiàn)無人機高光譜技術(shù)可直接識別和繪制碳酸鹽巖露頭中的稀土元素,為推進世界其他地區(qū)稀土元素沉積物的識別提供了新的調(diào)查方式。

2.2 水體質(zhì)量監(jiān)測

水體質(zhì)量對人類的生活和繁衍具有重要意義,隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,人類活動對水資源產(chǎn)生了一系列影響,為了實現(xiàn)水資源的可持續(xù)發(fā)展,對水體質(zhì)量進行持續(xù)監(jiān)測是一項必要且具有重要意義的工作。目前,關于水體質(zhì)量監(jiān)測的研究對象主要為湖泊、河流,使用的數(shù)據(jù)多為星載高光譜遙感數(shù)據(jù),對于城市狹窄河流的水質(zhì)監(jiān)測,星載數(shù)據(jù)的空間和光譜分辨率無法滿足精確監(jiān)測的要求,使用無人機高光譜遙感系統(tǒng)則可以有效地彌補星載數(shù)據(jù)的不足。2019年,WEI L等[25]以武漢巡司河為研究區(qū),使用DJI M600 Pro六旋翼無人機搭載Headwall公司的Nano-HyperSpec微型高光譜成像儀進行數(shù)據(jù)采集,并通過XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)機器學習算法完成了水體透明度的反演(圖2)。圖2中標注了32個現(xiàn)場采樣點的水體透明度值,最大值為59 cm,最小值為39 cm,反演結(jié)果的最大值為55.75 cm,最小值為37.95 cm,與現(xiàn)場監(jiān)測結(jié)果一致,且反演結(jié)果能更好地反映河流水體透明度的分布趨勢。該項研究的開展,充分表明無人機高光譜遙感技術(shù)在城市水體質(zhì)量監(jiān)測領域具有重大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

WEI L等[26]為了擺脫傳統(tǒng)水污染調(diào)查中單點調(diào)查的局限性,對于城市“黑水問題”使用無人機高光譜數(shù)據(jù)對城市水資源進行監(jiān)測并引用內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)對其進行評價。CUI M等[27]使用無人機高光譜技術(shù)獲取的水體高光譜數(shù)據(jù),以人工控制實驗建立了一套渾濁度反演模型,對不同地域的河流進行渾濁度反演調(diào)查。

圖2 巡司河透明度反演結(jié)果[25]Fig. 2 Inversion result map for Xunsi River[25]

對于水體質(zhì)量監(jiān)測來說,大型藻類群落分布是一個重要的調(diào)查項目,而藻類分布的調(diào)查必須以準確、高效和具有成本效益的環(huán)境數(shù)據(jù)收集為基礎。傳統(tǒng)的遙感技術(shù)對大面積區(qū)域進行快速調(diào)查具有一定的優(yōu)勢,但衛(wèi)星和載人機平臺的高光譜遙感設備由于較低的空間分辨率和有限的操作靈活性,難以完成對大型藻類棲息地進行精細測繪的任務。針對這一調(diào)查難點,ROSSITER T等[28]使用DJI M600 Pro多旋翼無人機和Bayspec OCITM-F Ultra推掃式高光譜成像儀組成了一套無人機高光譜成像系統(tǒng),對愛爾蘭西部基爾基蘭灣中的潮間帶藻類棲息地進行了高光譜圖像數(shù)據(jù)采集,在此數(shù)據(jù)基礎上完成了對潮間帶泡葉藻(Ascophyllum nodosum)的分類實驗,總體準確率(Overall Accuracy)達到94.7%。該研究充分表明了無人機高光譜遙感技術(shù)具有對空間和光譜特征上存在混合的潮間帶大型藻類棲息地中的物種進行精細分類的潛力。

此外,無人機高光譜遙感技術(shù)在海洋水體塑料污染的治理中也發(fā)揮著巨大作用。BALSI M等[29]在意大利撒丁島西北部進行了海灘塑料垃圾檢測研究,開發(fā)了一種自動識別海洋塑料的系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用無人機高光譜遙感系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)采集,通過自行訓練的分類器完成了對聚乙烯塑料(PET)的實時識別。圖3顯示了系統(tǒng)工作過程中的數(shù)據(jù)采集和處理結(jié)果,5個漂浮在海面上的物體清晰可見,其中2個聚乙烯塑料瓶已被正確識別(圖中以綠色標注)。

1.高密度聚乙烯瓶；2.不明塑料罐子；3.金屬涂層包裝；4.PVC管；5.木材圖3 Platamona海灘塑料物體識別結(jié)果[29]Fig. 3 Detection of plastic objects on Platamona beach[29]

2.3 森林資源調(diào)查

在森林資源調(diào)查方面,盡管傳統(tǒng)衛(wèi)星遙感技術(shù)已經(jīng)可以對森林資源進行大范圍調(diào)查,但是在局部區(qū)域精細定量分析方面仍面臨著影像分辨率低以及調(diào)查周期長等問題,而使用無人機高光譜系統(tǒng)對森林資源進行調(diào)查,則是一個相對廉價且高效的手段。2019年,鄭迪等[30]使用由DJI M600 Pro六旋翼無人機與Dualix sky mini2高光譜成像儀構(gòu)成的無人機高光譜遙感系統(tǒng),獲取了長白山闊葉紅松林的高光譜影像,并通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、最大似然法和馬氏距離法三種分類方法,分別實現(xiàn)了研究區(qū)內(nèi)樹種的精細化分類(圖4)。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡方法可以充分利用高光譜遙感圖像的空間與光譜信息,因而總體精度達到了99.85%;而最大似然法和馬氏距離法只考慮了高光譜圖像的光譜特征,因此對不同樹種的分類存在較大差異,總體精度只有89.11%和79.65%。

圖4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類圖(a)、最大似然法分類圖(b)、馬氏距離法分類圖(c)和優(yōu)勢樹種實際空間分布圖(d)[30]Fig. 4 Classification map of convolutional neural network(a),maximum likelihood method(b),Mahalanobis distance method(c), and real distribution of canopy dominant tree species (d)[30]

樹冠提取是森林資源調(diào)查中的重要研究主題,對森林疾病檢測和評估蟲害造成的損害程度具有重要意義。傳統(tǒng)的星載高光譜遙感易受云霧干擾且空間分辨率較低,無法完全滿足對森林進行及時、精確監(jiān)視的要求,而基于無人機的高光譜遙感系統(tǒng)能夠進行快速、重復的標準化調(diào)查。ZHANG N等[31]基于無人機高光譜圖像,使用光譜-空間分類方法降低了高光譜維度對圖像分類精度的影響,實現(xiàn)了高精度的受損樹冠自動提取,為森林健康監(jiān)測和大規(guī)模森林害蟲和疾病評估提供了數(shù)據(jù)參考。

對于森林資源的精細分析,一種新型的無人機三維高光譜技術(shù)值得關注。NEVALAINEN O等[32]研究開發(fā)了一種基于無人機高光譜和攝影測量的遙感方法,該研究使用了基于可調(diào)法布里-珀羅干涉儀的高光譜成像儀,對包含4 151棵參考樹木的11個測試點進行了數(shù)據(jù)采集,并且對樹種進行精細分類評估。圖5展示了該技術(shù)在其中一個測試點的分類結(jié)果,源自高光譜圖像的光譜特征在樹種分類中產(chǎn)生了良好的效果,實現(xiàn)了松樹、云杉、樺樹、落葉松4類樹種的精確分類。

圖5 樹種精細分類結(jié)果[32]Fig. 5 Fine classification of tree species[32]

2.4 土壤質(zhì)量評估

在土壤質(zhì)量評估中,遙感技術(shù)主要應用于土壤污染調(diào)查[33]和專題土地覆蓋分類,無人機高光譜技術(shù)在這方面的應用還剛剛起步,但是具有很大的發(fā)展前景。NATESAN S等[34]使用無人機高光譜遙感系統(tǒng)在加拿大的一片區(qū)域進行了基于對象的土壤覆蓋專題制圖。王丹陽等[35]使用無人機高光譜遙感系統(tǒng),基于相關性分析選擇相應的光譜分量,建立了鹽堿化反演模型,對山東省東營市墾利區(qū)裸土進行了鹽漬化研究。HU J等[36]對中國新疆西部一片試驗區(qū)中的裸地、植被稀疏區(qū)和植被茂密區(qū)地表進行了調(diào)查,使用電磁感應設備和搭載了Rikila高光譜成像儀的無人機平臺進行土壤鹽漬化研究,對于地表土壤鹽分的定量估算、干旱土地管理和鹽漬土復墾決策具有重要意義。圖6展示了基于無人機高光譜原始數(shù)據(jù)和GF-2多光譜數(shù)據(jù)的土壤鹽度反演結(jié)果,區(qū)域A和B(圖6(a)—圖6(b))清楚顯示出了土壤鹽堿度的空間變化模式,而在區(qū)域C(圖6(e)、圖6(f))由于GF-2衛(wèi)星受密集植被影響較大,導致反演結(jié)果難以識別該區(qū)域的鹽度空間分布模式,檢測精度顯著低于基于無人機高光譜數(shù)據(jù)的檢測結(jié)果。此外,GE X等[37]使用無人機高光譜遙感系統(tǒng)在新疆維吾爾自治區(qū)阜康市進行了土壤含水量調(diào)查,指出相比于現(xiàn)場取樣和烘箱干燥技術(shù)等常規(guī)測量方法以及星載遙感,無人機具有更強的操控性和更高的分辨率,因此具有更高的應用價值。

目前,高光譜成像系統(tǒng)性能的提升和數(shù)據(jù)處理方法的創(chuàng)新推動了無人機高光譜遙感技術(shù)快速發(fā)展,為地質(zhì)礦產(chǎn)填圖、水體質(zhì)量監(jiān)測、森林資源調(diào)查、土壤質(zhì)量評估的實施提供了強大的調(diào)查手段,有效提高了自然資源監(jiān)測質(zhì)量。相比于傳統(tǒng)的星載和有人機載高光譜遙感技術(shù),無人機高光譜遙感技術(shù)靈活性強、操作簡單,能夠快速高效地覆蓋調(diào)查區(qū)域,獲得難以通過現(xiàn)場調(diào)查得到的數(shù)據(jù);高空間分辨率和時間分辨率的特點也為各類調(diào)查應用提供了良好的數(shù)據(jù)支撐,使得精細尺度下的礦產(chǎn)填圖、狹窄河流水質(zhì)監(jiān)測、單棵樹種分類以及蟲害實時監(jiān)測、土壤鹽堿度與含水量動態(tài)估計成為可能。

圖6 基于無人機高光譜數(shù)據(jù)(a、c、e)與GF-2多光譜數(shù)據(jù)(b、d、f)的土壤導電率反演結(jié)果[36]Fig. 6 Electrical conductivity maps based on UAV(a,c,e) and GF-2(b,d,f) data[36]

3 未來發(fā)展趨勢

3.1 無人機高光譜遙感技術(shù)

3.1.1 微小型化

在自然資源調(diào)查實踐中,對小型化、輕量化和自動化的高光譜遙感系統(tǒng)需求日益增加。當前無人機高光譜遙感系統(tǒng)集成度、一體化水平還較低,通用掛載平臺的缺乏以及高光譜成像儀和無人機之間的不匹配導致高光譜成像質(zhì)量的嚴重下降。未來,伴隨著無人機產(chǎn)業(yè)的成熟和高光譜成像儀性能的提升,無人機高光譜遙感系統(tǒng)的集成度和功能將進一步提升,為各類任務提供通用、高效的數(shù)據(jù)收集平臺。

3.1.2 多波段集成

目前應用的無人機高光譜遙感系統(tǒng)以可見光-近紅外波段和短波紅外為主,可實現(xiàn)對水體、生態(tài)環(huán)境、礦產(chǎn)資源的高質(zhì)量探測。中波紅外和長波紅外傳感器難以實現(xiàn)輕量化與小型化,在無人機高光譜遙感系統(tǒng)中的應用較少,需要進一步加大研究力度。隨著材料技術(shù)的進步和傳感器技術(shù)的發(fā)展,預計這些高光譜傳感器將更輕、更小,成本更低,未來推進高光譜遙感系統(tǒng)向中波紅外和長波紅外擴展,能夠有效提高無人機高光譜遙感系統(tǒng)的應用范圍,提升對地物的精細識別能力,在自然資源調(diào)查中發(fā)揮更大的作用。

3.1.3 多源數(shù)據(jù)融合

由于無人機載荷能力、功率、空間等限制,無人機高光譜遙感系統(tǒng)載荷還比較單一,對一些復雜場景的應用,需要多次掛載不同的儀器以獲取多種數(shù)據(jù),受限于光照、天氣的變化,數(shù)據(jù)之間的一致性較差。促進高光譜遙感設備與激光雷達、紅綠藍(RGB)等傳感器的數(shù)據(jù)融合,能夠為自然資源調(diào)查提供高效、一體化的解決方案。例如，激光雷達與高光譜遙感設備的融合,在獲取高光譜數(shù)據(jù)的同時創(chuàng)建精確的數(shù)字地表模型(Digital Surface Model,DSM),可以獲得更好的正射校正效果;在森林測繪應用場景中,云杉與松樹存在光譜相似性,難以通過單一的高光譜數(shù)據(jù)實現(xiàn)高精度的樹種分類,而激光雷達可以提供樹種的高度、密度等結(jié)構(gòu)信息,能夠更全面地區(qū)分樹種類型、了解其分布特征;高光譜遙感數(shù)據(jù)與RGB傳感器數(shù)據(jù)的融合,則為實現(xiàn)高質(zhì)量的幾何重建提供了可能。

3.2 無人機高光譜技術(shù)在自然資源監(jiān)測平臺中的發(fā)展趨勢

為了進一步支撐國家生態(tài)文明建設和自然資源管理職責,實現(xiàn)對自然資源(山、水、林、田、湖、草、沙、冰)狀態(tài)及變化的精細調(diào)查、動態(tài)化監(jiān)測和場景化管理,我國正在加快構(gòu)建以“天-空-地-海-網(wǎng)”為一體的自然資源監(jiān)測技術(shù)體系。2022年初,自然資源部印發(fā)了《自然資源調(diào)查監(jiān)測技術(shù)體系總體設計方案(試行)》[38],提出割裂資源調(diào)查技術(shù)協(xié)同與共享共建的工作機制。在這個體系中,無人機高光譜技術(shù)起到了承上啟下的作用,可作為衛(wèi)星、航空和地面監(jiān)測的重要補充,實現(xiàn)快速化、動態(tài)化和精細化監(jiān)測。結(jié)合當前信息技術(shù)的發(fā)展,可以實現(xiàn)的監(jiān)測網(wǎng)絡框架如圖7所示。

圖7 自然資源監(jiān)測體系總體架構(gòu)Fig. 7 The overall framework of the natural resources monitoring system

通過多元協(xié)同數(shù)據(jù)尤其是基于無人機高光譜數(shù)據(jù),可以獲取地面資源分布、礦山外圍尾礦污染、水體質(zhì)量、土地質(zhì)量、森林資源等定量信息,實現(xiàn)多批次和短周期獲取數(shù)據(jù),且運行成本相對低廉。無人機高光譜技術(shù)進一步發(fā)展,將成為我國自然資源監(jiān)測體系的重要技術(shù)支撐。

4 結(jié)論

(1)隨著高光譜成像技術(shù)的發(fā)展和進步,更多微型化的高光譜成像儀被研發(fā)出來,通過與無人機相結(jié)合,無人機高光譜遙感系統(tǒng)兼具高光譜特性和靈活機動的能力,使研究人員能夠及時、高效地獲取地物的空間信息與光譜信息,推動了低空高光譜遙感技術(shù)的應用發(fā)展。

(2)無人機高光譜遙感技術(shù)具有出色的地物識別能力,在地質(zhì)礦產(chǎn)填圖、水體質(zhì)量監(jiān)測、森林資源調(diào)查、土壤質(zhì)量評估等自然資源調(diào)查領域取得了較多的創(chuàng)新性成果,但目前無人機高光譜遙感系統(tǒng)一體化程度還較低,波長覆蓋范圍較窄,缺乏傳感器間的數(shù)據(jù)融合,均限制了無人機高光譜遙感技術(shù)的進一步應用。

(3)隨著“空-天-地-海-網(wǎng)”一體化監(jiān)測體系的建立以及多源、多尺度高光譜遙感數(shù)據(jù)的協(xié)同應用,未來,將實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)的優(yōu)勢互補,為自然資源調(diào)查提供多要素、高頻率、高精度、多層次的解決方案。