高光譜遙感在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測上的應(yīng)用

于慶泓，呼瑞陽，朱瑞晗，2*，譚 勇，2

（1.長春理工大學(xué) 理學(xué)院，吉林 長春 130022；2.長春理工大學(xué) 吉林省光譜探測科學(xué)與技術(shù)高校重點實驗室，吉林 長春 130022）

生態(tài)環(huán)境對人類的生存和發(fā)展至關(guān)重要，然而在人類開發(fā)和改造自然環(huán)境的過程中，常會由于存在忽略或考慮不周到的環(huán)節(jié)，對生態(tài)環(huán)境造成破壞。因此，監(jiān)測人類活動對生態(tài)環(huán)境的影響，推論環(huán)境變化的趨勢，指出環(huán)境問題，并依此來指導(dǎo)生態(tài)環(huán)境治理工作、推動和改善生態(tài)環(huán)境，是遙感監(jiān)測的重要任務(wù)。高光譜遙感技術(shù)是光學(xué)遙感下的一個重要分支，是一種新興的遙感監(jiān)測技術(shù)。它集合了精密光學(xué)設(shè)計、自動控制、微弱信號檢測、數(shù)據(jù)遙傳與信息處理、地理信息提取等技術(shù)，通過大量窄且連續(xù)的光譜通道，對地物持續(xù)遙感成像，從而收集所要觀測的信息。

1 高光譜遙感在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測上的應(yīng)用

通過高光譜遙感，我們能夠同時獲取觀測目標(biāo)的圖像和光譜，實現(xiàn)目標(biāo)空間特征與光譜特征的同步探測。其光譜分辨率高達(dá)納米（nm）數(shù)量級，能夠更為精確地區(qū)分不同地物之間的細(xì)微差別。高光譜遙感相較于常規(guī)遙感技術(shù)，有著顯著優(yōu)勢，其目前在植被覆蓋率及生長狀況、土壤有機質(zhì)分析、土壤酸堿度檢測、水體分布及河流、湖泊的水質(zhì)監(jiān)測等領(lǐng)域均有著廣泛的應(yīng)用。

1.1 高光譜遙感在植被與農(nóng)田生態(tài)監(jiān)測上的應(yīng)用

通過分析高光譜數(shù)據(jù)特征譜線，能夠準(zhǔn)確評估植被和農(nóng)田的生態(tài)情況。比如：（1）檢測植物的脅迫效應(yīng)[1]；（2）測量植物葉綠素含量[2]；（3）確定植被覆蓋率[3]；（4）提取氮和木質(zhì)素等生物化學(xué)變量[4-5]；（5）檢測作物或土壤的水分變化[6]；（6）感應(yīng)葉片色素濃度的變化[7]；（7）監(jiān)測農(nóng)作物的生物物理特性和估算產(chǎn)量特征[8]等。

Jackson等[9]通過棉花檢測植物水分脅迫效應(yīng)，指出其可反映在高光譜數(shù)據(jù)中；Shibayama等[10]在此基礎(chǔ)上，通過分別對比是否有水分脅迫的水稻，發(fā)現(xiàn)通過分析中紅外波段的光譜特征，可較好地檢測出作物缺水狀況。田永超[11]基于冠層反射光譜來檢測水稻的水分含量及植物的水分脅迫效應(yīng)；田令文[12]通過長時序LAI和EEMD的方法提取獲得作物重金屬脅迫效應(yīng)特征；郭建茂等[13]通過利用植物冠層光譜的紅邊效應(yīng)與植被指數(shù)對植物的水分脅迫效應(yīng)進(jìn)行檢測。

此外，植被的光譜特性在很大程度上取決于其生物理化特性，如葉面積指數(shù)（lad）、生物體的含水量、色素（如葉綠素）含量等。在對植被的生化指數(shù)評估方面，高光譜方法優(yōu)勢明顯。楊相恒等[14]對比不同肥力的小麥光譜，指出能根據(jù)植物葉綠素與含氮量區(qū)分不同的小麥；宋開山等[15]利用高光譜數(shù)據(jù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析大豆葉綠素含量；姚付啟等[16]用紅邊參數(shù)對植被的葉綠素含量進(jìn)行了估算。

1.2 高光譜遙感在沙漠生態(tài)監(jiān)測上的應(yīng)用

荒漠化指通過自然因素或人為活動影響，造成的土壤沙化，其目前已成為世界性環(huán)境難題。我國國土中有27%屬于荒漠化土地，解決荒漠化問題不僅能夠保護(hù)我們的綠水青山，更能夠帶動環(huán)境經(jīng)濟發(fā)展。

杜華強[17]結(jié)合沙化地區(qū)土壤的實際情況，提出了一種基于高光譜遙感數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，建立了具有較好適用性的地物光譜重建模型；李曉松[18]通過比較植被指數(shù)法、回歸模型法、混合像元分解法的分析，實現(xiàn)對干旱地區(qū)稀疏植被的識別；魏秀紅等[19]利用地面光譜對低決定系數(shù)的HJ-HIS高光譜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行了糾正，提高了識別精度。

楊紅艷等[20]通過提取特征波段，結(jié)合深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了一種荒漠草原物種水平分類的方法，克服了物種光譜差異微弱、難以區(qū)分的問題；朱相兵等[21]利用高光譜遙感數(shù)據(jù)，采用MPI-T法識別鼠洞，大大提高了識別精度。

1.3 高光譜遙感在鹽堿地生態(tài)監(jiān)測上的應(yīng)用

土壤鹽堿化，是當(dāng)今世界范圍內(nèi)土地退化的主要形式之一，與此同時，鹽堿地也是重要的潛在土地資源。對鹽堿地的治理修復(fù)和對緩解土地資源緊張具有一定的價值，因此對土壤鹽分的檢測和評估對鹽堿地治理至關(guān)重要。

劉彥平等[22]總結(jié)出鹽堿地中常見重金屬元素的特征波段以及與重金屬元素相關(guān)的土壤組分，綜述利用高光譜遙感技術(shù)并采用經(jīng)典模型的方式定量反演測量土壤重金屬含量的技術(shù)方法；彭金英等[23]通過對銀川市北部鹽堿地進(jìn)行高光譜測量分析，通過建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)了對土壤鹽分含量的定量反演；張云帆等[24]通過對高光譜遙感影像的處理與分析，得出了鹽堿地的動態(tài)變化。

1.4 高光譜遙感在礦山環(huán)境生態(tài)監(jiān)測上的應(yīng)用

我國是礦產(chǎn)資源生產(chǎn)和消費大國，礦產(chǎn)資源產(chǎn)量及消費量均居世界第一[25]。但是，礦產(chǎn)資源的開采必然會對礦山周圍的生態(tài)環(huán)境造成破壞，進(jìn)而引發(fā)一系列環(huán)境問題。我們可以通過高光譜遙感來實現(xiàn)對礦山環(huán)境的動態(tài)監(jiān)測，從而指導(dǎo)礦山環(huán)境治理工作。

董元等[26]采用珠海一號高光譜圖像數(shù)據(jù)，通過高光譜隨機森林法以及光譜角匹配多層次識別分析，實現(xiàn)了對露天礦遙感信息的分層精準(zhǔn)識別；郭秋等[27]基于環(huán)境一號衛(wèi)星（HJ-1）遙感數(shù)據(jù)，分別通過波段運算以及灰度法，針對水體波譜特征，對礦山周邊植被和水體遙感圖像進(jìn)行識別分析，從而實現(xiàn)對礦山周邊水體受污染程度的精確分級。

2 總結(jié)和展望

隨著高光譜遙感技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測和評價中的研究不斷深入，高光譜遙感已經(jīng)成為實現(xiàn)環(huán)境評價的重要手段之一。人們通過研究植被覆蓋率、植被生長狀況、土壤有機質(zhì)分析、土壤酸堿度檢測、水體分布、河流與湖泊的水質(zhì)監(jiān)測以及環(huán)境生物量分析和生物分布等方面，實現(xiàn)了對沙漠、礦山、鹽堿地、植被與農(nóng)田等生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測。這些研究進(jìn)展為高光譜遙感技術(shù)未來在環(huán)境的定量評價與自動監(jiān)測方面的研究提供依據(jù)。展望未來高光譜遙感在環(huán)境評價方面的發(fā)展趨勢為：

（1）從短期調(diào)查轉(zhuǎn)變到長期監(jiān)測。對環(huán)境的長期、持續(xù)性的監(jiān)測能夠呈現(xiàn)出調(diào)查地區(qū)更為連續(xù)的、更為詳細(xì)的環(huán)境演變過程，是進(jìn)一步研究和分析所調(diào)查地區(qū)環(huán)境演變趨勢的重要資料，進(jìn)而為環(huán)境修復(fù)措施的效果以及有效性的評價提供依據(jù)。

（2）小型化和輕量化。近年來，無人機技術(shù)發(fā)展迅猛，通過無人機懸掛高光譜相機來實現(xiàn)環(huán)境監(jiān)測，對小塊區(qū)域進(jìn)行無人機遙感不失為一種理想方案。無人機其優(yōu)點在于成本低、操作簡便，可快速獲得遙感數(shù)據(jù)，因而具有很大潛力。

（3）航天高光譜遙感。世界各國發(fā)射了一系列搭載著高光譜儀的小衛(wèi)星，用于實現(xiàn)大氣、海洋以及陸地的監(jiān)測。航天遙感的優(yōu)勢在于其能夠快速獲取大范圍區(qū)域的遙感數(shù)據(jù)，為大范圍內(nèi)環(huán)境情況的調(diào)查研究工作提供數(shù)據(jù)支撐；此外，對于那些自然條件極其惡劣或人類難以到達(dá)的地區(qū)，航天高光譜遙感其不受地面條件限制的優(yōu)勢可為人們提供這類地區(qū)的環(huán)境遙感數(shù)據(jù)。