基于遙感技術(shù)的地表礦物發(fā)現(xiàn)應(yīng)用與研究

盧彥科

（河南省國土資源電子政務(wù)中心，河南 鄭州 450000）

1 引言

地表礦物是我國豐富的資產(chǎn)，每年都需投入大量人力物力進(jìn)行勘察找礦[1]。遙感技術(shù)作為新興技術(shù)，具有覆蓋范圍廣、重訪周期短、不受天氣因素影響、不需直接接觸目標(biāo)等優(yōu)點，在地表信息提取工作中應(yīng)用愈加廣泛[2-4]。目前應(yīng)用較多的是基于中高分辨率多光譜影像的遙感分類方法，該方法主要依據(jù)免費的中分辨率衛(wèi)星影像（Landsat/Sentinel2）等，進(jìn)行大尺度的地表信息遙感提取[5]。近年來，隨著國產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星影像的發(fā)射，2 米或亞米的國產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星影像正在逐步替代可免費獲取的中分辨率衛(wèi)星影像，并且在算法上慢慢積累與改進(jìn)，盡可能地提升精度[6]。

國產(chǎn)多光譜衛(wèi)星影像的4 個通道（紅、綠、藍(lán)、近紅外）波譜范圍集中在450 nm ～900 nm 之間，雖然多光譜衛(wèi)星影像在地表要素提取中具有一定的適用性，但受限于波譜范圍，針對特定的地物及元素仍然具有波譜未涉及、沒有替代數(shù)據(jù)等缺點，在礦物提取、土壤元素含量、水質(zhì)監(jiān)測方面仍沒有形成業(yè)務(wù)化應(yīng)用。針對此問題，國產(chǎn)高光譜衛(wèi)星GF5 應(yīng)運而生。GF5 高光譜衛(wèi)星具有400 nm ～2500 nm 全波譜范圍，彌補了多光譜數(shù)據(jù)波譜范圍小、波段波譜寬的缺陷[7-8]。作為新公布的數(shù)據(jù)類型，目前對GF5 高光譜數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理、遙感解譯工作都較少，本文在研究GF5 數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)行地表礦物遙感提取，系統(tǒng)介紹GF5 高光譜數(shù)據(jù)的整體應(yīng)用流程。

2 數(shù)據(jù)及預(yù)處理

GF5 衛(wèi)星在2018 年5 月9 日成功發(fā)射，經(jīng)過在軌測試，2019 年3 月21 日高分五號衛(wèi)星正式投入使用。對GF5 衛(wèi)星中的高光譜傳感器（AHSI 傳感器）數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作總結(jié)為五個步驟，主要解決GF5 前期預(yù)處理（兩部分高光譜數(shù)據(jù)合并、波長信息寫入、壞波段剔除等操作）、條紋噪聲去除、輻射定標(biāo)、大氣校正和影像濾波等輻射校正工作。GF5 數(shù)據(jù)需要檢查可見光紅外（VNIR）、短波紅外（SWIR）整景高光譜影像數(shù)據(jù)的目視效果，檢查是否存在片間色差、Etalon 效應(yīng)，VNIR 和SWIR 數(shù)據(jù)覆蓋是否一致的問題，高反射地物數(shù)據(jù)信息有無飽和現(xiàn)象，各波段圖像的清晰度、壞線和條帶的出現(xiàn)和分布，以及云、雪覆蓋情況。GF5原始影像預(yù)覽如圖1 所示。

圖1 GF5原始影像預(yù)覽圖

GF5 數(shù)據(jù)預(yù)處理流程及各部分成果如下所示：

2.1 GF5 前期預(yù)處理

GF5 前期預(yù)處理功能中默認(rèn)剔除25 個水汽強吸收波段，并且舍棄波長重合波段中短波紅外部分（SWIR）的前4 個波段。最后，GF5 前期預(yù)處理功能中默認(rèn)輸出301 個波段，并在輸出文件中設(shè)置了中心波長和半高寬等波長信息。

2.2 輻射定標(biāo)

輻射定標(biāo)功能可對GF5 前期預(yù)處理得到的結(jié)果進(jìn)行輻射定標(biāo)，將原始DN 值數(shù)據(jù)定標(biāo)為輻射亮度值或大氣表觀反射率。默認(rèn)以表觀反射率的形式輸出輻射定標(biāo)后的數(shù)據(jù)。輻射定標(biāo)前后光譜波段差異如圖2 所示。

圖2 輻射定標(biāo)前后光譜波段差異

2.3 大氣校正

利用6S 輻射傳輸模型，根據(jù)輸入的參數(shù)動態(tài)構(gòu)建大氣校正查找表的方式來進(jìn)行校正，對通過輻射定標(biāo)為大氣表觀反射率的數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正。大氣校正前后光譜波段差異如圖3 所示。

圖3 大氣校正前后光譜波段差異

2.4 正射糾正

對GF5 數(shù)據(jù)大氣校正后影像進(jìn)行正射糾正，可根據(jù)GF5 數(shù)據(jù)中的rpb 文件和數(shù)值高程設(shè)置對影像進(jìn)行正射糾正，并設(shè)置輸出分辨率（30 m）、輸出坐標(biāo)系（WGS1984），正射糾正成果如圖4 所示。

3 成果與分析

針對GF5 數(shù)據(jù)礦物提取，本文采用兩種方法進(jìn)行礦物提取，一為基于全球地物光譜庫的波譜識別[9]，一為改進(jìn)的波譜角分類方法[10-11]。

3.1 基于全球地物光譜庫的波譜識別

圖5 為ENVI 軟件中的全球地物光譜庫，選取其中的礦物光譜曲線作為指標(biāo)，將正射糾正后的GF5 影像進(jìn)行波譜匹配，匹配出與該光譜曲線相一致的像元，作為識別出的礦物。

圖4 正射糾正成果

圖5 地表礦物標(biāo)準(zhǔn)光譜庫

采用相關(guān)性分析，分析與標(biāo)準(zhǔn)光譜相關(guān)性最大的像元曲線，與光譜庫最相近的光譜如圖6 所示，在1000 nm 之前，礦物波譜變化趨勢與標(biāo)準(zhǔn)光譜庫一致，整體呈上升趨勢，并且在1000 nm 之后區(qū)域平穩(wěn)；而在1000 nm 至2500 nm 波段，光譜庫整體較平滑，而GF5 波譜鋸齒狀較嚴(yán)重，究其原因，標(biāo)準(zhǔn)光譜庫是一個理想狀態(tài)下不受任何地物混淆的純凈像元光譜真實值，而GF5 影像或多或少存在混合像元的情況，在光譜反應(yīng)上呈現(xiàn)鋸齒狀上下波動，然而波動范圍僅僅局限于礦物特征光譜范圍內(nèi)，因此該光譜曲線可代表本文GF5 中地表礦物的真實情況。

3.2 改進(jìn)的波譜角分類

波譜角分類依靠標(biāo)準(zhǔn)光譜庫進(jìn)行識別，本文采用上述得出的最優(yōu)相關(guān)光譜，替代光譜庫中的標(biāo)注光譜分類，以此避免地表真實光譜反射情況與標(biāo)準(zhǔn)光譜之間的差異引起的分類誤差，具體結(jié)果為：當(dāng)波譜角最大閾值為0.1 弧度時，沒有分類結(jié)果；當(dāng)波譜角最大閾值為0.2 弧度時，沒有分類結(jié)果；當(dāng)波譜角最大閾值為0.3 弧度時，分類結(jié)果如圖7 所示：影像覆蓋范圍為榴輝石礦物分布地帶，該石材多集中在植被稀疏或灌草覆蓋的區(qū)域，整體突出地面，隨山脈走勢分布，分類結(jié)果中該石材集中分布在影像下部地區(qū)，該地區(qū)礦物分布趨勢與分類結(jié)果吻合。

圖6 最優(yōu)相關(guān)光譜曲線圖

圖7 GF5礦物提取成果圖

對分類成果進(jìn)行精度分析，結(jié)果如圖8 所示。不同地物的分類精度整體在85%以上，其中地表礦物分類精度為93%。整體來說GF5 高光譜數(shù)據(jù)在遙感分類應(yīng)用中具有較高的分類精度，這歸因于GF5 的全范圍波譜信息，全波譜范圍可將地物在不同光譜范圍內(nèi)的反映情況良好反映出來，如在可見光范圍內(nèi)，植被與灌草的光譜特征整體相差不大，甚至一樣，若不考慮后面的光譜信息，則不能很好地區(qū)分開來，而GF5 高光譜數(shù)據(jù)解決了這些問題。

4 結(jié)論

GF5數(shù)據(jù)作為我國自主研發(fā)的全波段高光譜數(shù)據(jù)，在行業(yè)應(yīng)用中仍處于起步階段，本文系統(tǒng)介紹了GF5數(shù)據(jù)從獲取到正射糾正的處理流程及處理后的效果，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了地表礦物信息提取，分別利用光譜識別、改進(jìn)的波譜角分類方法進(jìn)行，結(jié)果顯示GF5數(shù)據(jù)在地表真實礦物提取中具有較好的可行性及適用性，為礦物發(fā)現(xiàn)提供了新的思路及方法。

圖8 分類精度評價

研究同時也發(fā)現(xiàn)了一定的問題，GF5 數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程仍然不能實現(xiàn)工程化批量預(yù)處理，需要單景處理，不利于其廣泛應(yīng)用；GF5 高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理后的分辨率為30 米，相對于國產(chǎn)多光譜衛(wèi)星影像的2 米、亞米分辨率來說，分辨率仍然較低，目前已有的空譜融合技術(shù)仍不完善，因此如何提升GF5 數(shù)據(jù)的分辨率，是其推廣應(yīng)用的問題所在。