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高光谱影像处理技术在土地利用规划中的应用概述土地利用规划是指通过对土地资源进行实地考察、调查和分析，科学合理地安排和利用土地资源，以实现社会经济的可持续发展。
高光谱影像处理技术作为当代遥感技术中的重要分支，具有广泛的应用前景。
本文将重点探讨高光谱影像处理技术在土地利用规划中的应用。
一、高光谱影像处理技术的基本原理高光谱影像处理技术是指对连续频谱范围内的光谱信息进行获取、分析和处理的技术方法。
与传统的遥感影像相比，高光谱影像可以提供更为丰富的光谱信息，通过对不同光谱波段的分析，可以更准确地识别地物种类和表达地物信息。
高光谱影像处理技术的基本原理包括：1. 光谱信息提取：通过高光谱影像获取多个连续波段的光谱信息。
每个波段对应着不同的电磁波频段，地物在不同波段上反射的能量也有所不同。
2. 光谱数据处理：对高光谱数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正和几何纠正等。
这些处理可以消除噪声和外界干扰，提高影像数据的质量和准确性。
3. 光谱特征提取：通过光谱分析方法提取出土地利用规划所需的特定光谱特征，比如植被指数、水体指数、土壤类型等。
这些特征可以用于判断地物类型和表达地物属性。
二、1. 土地分类与更新高光谱影像可以提供丰富的光谱信息，通过对光谱特征的提取和分析，可以对土地进行分类和更新。
利用高光谱影像处理技术，可以准确识别和定量评估不同土地类型，比如农田、城市建设用地、森林等，从而为土地利用规划提供科学依据。
通过实时监测土地的变化，了解土地资源的动态变化情况，从而对土地利用进行合理调整。
2. 地质与地貌分析高光谱影像的光谱信息不仅可以用于土地分类与更新，在地质与地貌分析中也起到了重要作用。
通过对高光谱影像的处理和分析，可以识别出地表的地质构造、岩性、矿产分布等信息，为土地规划和资源开发提供依据。
同时，高光谱影像还可以用于土壤侵蚀、地表河流、山地滑坡等地貌分析，为土地的合理开发和利用提供科学依据。
3. 生态环境评估高光谱影像处理技术可以通过对不同波段的光谱信息的提取和分析，在生态环境评估中发挥重要作用。
遥感技术在农业监测中的应用研究农业作为国民经济的基础产业，对于保障粮食安全、促进经济发展和社会稳定具有至关重要的意义。
随着科技的不断进步，遥感技术在农业监测领域的应用日益广泛，为农业生产的精准化、智能化管理提供了有力的支持。
遥感技术是一种通过非接触式手段获取目标物体信息的技术，它利用传感器接收来自地表物体反射或发射的电磁波信号，并对这些信号进行处理和分析，从而获取有关目标物体的特征和状态信息。
在农业监测中，遥感技术可以实现对农作物生长状况、土壤墒情、病虫害发生情况、农田环境等多方面的监测。
遥感技术在农作物生长状况监测方面发挥着重要作用。
通过高分辨率的卫星影像或航空遥感数据，可以获取农作物的种植面积、分布范围等信息。
同时，利用多光谱或高光谱遥感数据，能够分析农作物的光谱特征，进而评估其生长阶段、叶面积指数、生物量等生长参数。
例如，在水稻生长过程中，通过遥感监测可以及时发现生长缓慢、发育不良的区域，为采取针对性的施肥、灌溉等管理措施提供依据，从而提高农作物的产量和质量。
土壤墒情是影响农作物生长的重要因素之一。
遥感技术能够快速、大面积地监测土壤墒情的分布和变化情况。
利用微波遥感技术，可以穿透土壤表层，获取土壤水分含量的信息。
此外，结合光学遥感数据和地面实测数据，建立土壤墒情监测模型，能够实现对土壤墒情的实时、准确监测，为农业灌溉提供科学指导，避免水资源的浪费和过度使用。
病虫害的发生会对农作物造成严重的损失。
遥感技术为病虫害的早期监测和预警提供了有效的手段。
病虫害发生时，农作物的生理状态和形态会发生变化，导致其光谱特征发生改变。
通过对遥感影像的分析，可以及时发现病虫害发生的区域和程度，为采取防治措施争取宝贵的时间。
同时，结合气象数据和病虫害发生规律，还可以预测病虫害的发展趋势，提前做好防控准备，降低病虫害对农业生产的影响。
农田环境的监测也是农业可持续发展的重要内容。
遥感技术可以监测农田中的水质、大气污染等情况。
简述遥感技术在现代林业中的应用遥感技术是一种通过获取地球表面信息的方式，它可以利用电磁波、声波和激光等方式对地球进行监测和观测。
随着时代的不断发展，遥感技术已经成为现代林业中不可或缺的工具，它为林业研究、管理和保护提供了重要的数据支持。
下面我们将简要介绍遥感技术在现代林业中的应用。
遥感技术在林业资源调查中的应用。
传统的林业资源调查通常需要大量的人力物力，而且成本较高，效率较低。
而遥感技术可以通过卫星遥感、航空遥感和地面遥感等手段，利用高分辨率的影像数据对森林资源进行实时监测和调查。
它可以实现对森林覆盖度、林木种类、树高、胸径等生长状况进行全面、高效的监测和测算，大大提高了林业资源调查的效率和精确度。
遥感技术在林业病虫害监测中的应用。
林业病虫害是林业生产中的一大难题，它不仅影响了林木的生长发育，还可能造成严重的森林破坏和资源浪费。
遥感技术可以通过红外遥感和高光谱遥感等手段，对植被的生长状况和光谱特征进行精准监测，及时发现林木的生长异常和病虫害的影响。
遥感技术还可以结合地理信息系统（GIS）对病虫害的传播路径和趋势进行分析，为林业防治提供科学依据。
遥感技术在林业环境监测中的应用。
随着城市化进程的加快和人类活动的不断扩张，森林生态环境受到了严重的破坏和污染。
遥感技术可以通过多光谱遥感和雷达遥感等手段，对森林生态系统的土壤、水质、植被和动物等进行全面、动态监测，为森林资源的保护和管理提供及时的环境数据支持。
遥感技术在林业灾害监测和应急响应中的应用。
森林火灾、暴风雨、洪水等自然灾害时常发生，给森林资源和人类社会造成严重的损失。
遥感技术通过卫星遥感和航空遥感等手段，可以及时对森林灾害进行监测和识别，在灾害发生后，可以快速获取受灾区域的影像数据，为灾害的评估和应急响应提供重要的技术支持。
遥感技术在现代林业中具有广泛的应用前景，它不仅可以为林业资源调查、病虫害监测、环境监测和灾害应急响应等提供可靠的数据支持，还可以为林业生产和管理提供更加科学、快捷的决策依据。
遥感技术在农业中的应用摘要：遥感技术是一种获取地表物体几何和物理性质的技术。
早期的遥感图像的解译，通常通过目视判读方法，随着计算机的加速发展，解译方法得到了快速发展，一种使用计算机对原始遥感影像进行图像增强、图像变化、辐射校正、几何校正等一系列的预处理，然后通过相应的遥感处理软件进行进一步精处理，对结果进行处理，最终通过专业技术人员的经验进行解译，直接对解译结果进行处理，生成具有处理特征的遥感影像。
关键词：遥感技术；农业；应用1 遥感在农业领域的应用遥感可以获得大量的信息，多平台和多分辨率，快速、覆盖范围广等，是遥感数据的一个重要的优势。
农业遥感技术是遥感技术和农业科学技术相结合形成的，是可以及时掌握农业资源、作物生长以及农业灾害信息等的最佳方式，在调查和评估，以及农业生产的监测和管理中具有独特的作用。
现代农业遥感发展的新兴技术，可以实时监测湖泊和水库水面的高度以及评价区域水资源和农业干旱，包括作物品种质量监控和鉴定。
2 农业遥感技术在我国的起步与发展农业遥感的发展是遥感技术的重要应用领域，中国自20世纪70年代末以来，就已经进行了农业遥感的初步应用。
原北京农业大学（中国农业大学的前身）根据国家土壤调查的要求，在中国国家计划委员会的支持下，由中国科教委和农业农村部组织聘请外国专家培训了专门的遥感应用人才队伍，在1983年5月成立了中国国家农业遥感培训中心。
此后，我国将遥感技术广泛应用于农作物产量估算、农业气象、土地资源调查与监测和生态环境变化等领域。
目前，遥感技术的应用进入了大量的实际应用化的阶段。
3 遥感在当前农业应用中的进展3.1 高光谱遥感在农业遥感中的应用由于高光谱遥感不会对农作物造成损害，因而被广泛应用于监测农作物的叶片面积。
这弥补了传统遥感技术获取农作物叶面积指数时间过长的缺点，从而获得最准确、损害最小的遥感监测数据。
通过高光谱的观测和分析，可以得到更为精确的农作物叶面积指数，形成不同的遥感反演模型。
高光谱成像在遥感中的应用1. 引言遥感技术是通过对地球表面的光谱、热力、电磁辐射等信息进行测量和分析，从而获取地表信息的一种手段。
高光谱成像是遥感技术中的一项重要技术，它能够获取被观测物体在数百个连续的光谱波段上的信息。
本文将探讨高光谱成像在遥感中的应用及其优势。
2. 高光谱成像的原理高光谱成像利用一个连续的光谱范围，将被观测物体的反射、辐射或发射光谱信息以光谱图像的形式记录下来。
相比于传统的彩色图像，高光谱图像包含了更丰富的光谱信息，能够提供更多种类的地表特征。
高光谱成像技术主要依赖于高光谱成像仪器，其通过分光光栅将光分成不同的波段，然后通过具有高灵敏度和高空间分辨率的光学传感器捕捉每个波段的图像。
3. 高光谱成像在地质勘探中的应用地质勘探是指通过对地质构造、矿产资源等进行调查和研究的一种手段。
传统的地质勘探通常依赖于地质样品的采集和实地勘探，而高光谱成像技术能够通过对地表光谱数据的分析，准确识别出不同的地质类型。
例如，高光谱成像可以用于矿产资源的预测和探测，通过识别不同波长下矿物质的光谱特征，可以定量地评估矿床分布和矿床类型。
此外，高光谱成像还可以用于确定地下水资源的分布情况，为地下水的开发利用提供信息支持。
4. 高光谱成像在农业中的应用农业是一个多因素综合作用的复杂系统，对农作物的监测和管理需要全面的信息支持。
高光谱成像技术可以通过对农田的高光谱图像进行分析，提供精准的作物信息。
例如，高光谱成像可以用于农作物的远程监测和应力识别。
通过分析不同波段下植被的光谱反射率，可以测量植被的生理指标，如叶绿素含量、叶面积指数等，进而判断作物生长状态和营养状况。
此外，高光谱成像还可以用于病虫害的预警和监测，通过识别不同病虫害对植物的光谱特征影响，及时发现问题并采取措施。
5. 高光谱成像在环境监测中的应用环境监测是指对环境污染、资源利用和环境质量等进行监测和评价的活动。
高光谱成像技术具有高灵敏度和高空间分辨率的特点，可以对大范围的地区进行高精度的环境监测。
高光谱图像处理技术在土地利用中的应用研究高光谱图像是一种通过多光谱成像技术获取的具有丰富光谱信息的图像。
它能够获取大量的地物与遥感图像之间的关联性，使地物分类、研究、管理等方面更有针对性和精确度。
在土地利用中，高光谱图像处理技术具有广泛应用的前景。
一、高光谱图像在土地利用中的应用高光谱图像通过获取地表不同物质的光谱响应，再将其与已知物质的光谱曲线进行比对分析，就可以实现有效获取地表物质的类型和种类。
在土地利用中，高光谱图像可用于以下方面：1.土地类型划分高光谱图像拥有丰富的光谱信息和图像解析度，可以根据不同波段的光谱反射率，利用分类方法判断土地类型。
通过高光谱图像的分析，可以真正了解土地类型的分布及其特征，推动土地利用管理的科学化。
2.作物遥感监测在农业领域，高光谱图像不仅可以用于分年划定农田的大小和形状，还可以通过监测植物生长过程中的叶片健康程度、叶片面积等指标，为农业管理和条件优化措施提供有价值的参考数据。
3.土地资源评估高光谱图像融合了空间、光谱、时间和形态特征，能够准确获取和反映不同区域土地资源的变化，从而较为准确的计算出土地利用的价值、产出和潜在价值。
4.环境遥感监测高光谱图像能够检测土地利用对环境的影响，例如污染源、人口密度、绿化率等环境敏感信号。
时实更新高光谱图像可以使环境管理者了解地形变化、生境变化和物种生境和散布动态信息。
二、高光谱图像处理技术及其在土地利用中的应用高光谱图像处理技术是实现高光谱图像数据研究和应用的一系列关键技术的总称。
在土地利用中，高光谱图像处理技术可用于以下方面：1.数据预处理高光谱图像的应用需要充分考虑数据质量和数据搜集过程中的噪声，以保证数据的准确和精确性。
数据预处理技术则具有让数据更加准确支持后续分类和识别的作用。
数据预处理技术主要包括放缩、去噪、辐射校正等。
2.分类方法分类是将高光谱图像中的光谱信息分类成预定义的许多类别。
分类方法是将一组数据分为多个固定类别的算法。
使用高光谱遥感技术进行植被覆盖监测高光谱遥感技术是一种通过获取地物的高光谱信息来进行分析的遥感技术。
它通过收集地面或大气中的反射光谱数据，利用这些数据来提取地物的特征信息，从而实现对植被覆盖情况进行监测和评估。
在过去的几十年中，高光谱遥感技术在农业、林业、环境保护和城市规划等领域发挥了重要作用。
植被覆盖是指地表上由植物形成的覆盖层，对于生态系统的稳定和环境的改善具有重要的作用。
随着城市化进程的加快和人口增长的压力，植被覆盖的监测和评估变得越来越重要。
传统的植被覆盖监测方法主要依靠地面调查和遥感影像的解译，但这些方法存在着时间成本高、空间范围有限等问题。
而高光谱遥感技术的出现，为植被覆盖监测提供了更高效、更准确的手段。
高光谱遥感技术通过获取地物的高光谱信息，可以从细微的光谱变化中提取出更多的信息。
物体的光谱信息在不同波段呈现出不同的变化规律，而植被的反射光谱特征与其生理、化学和结构特性密切相关。
因此，利用高光谱遥感技术可以准确获取植被的光谱信息，从而实现对植被覆盖状况的监测。
高光谱遥感技术在植被监测中的应用主要包括植被类型判别、植被覆盖度评估和植被生长状态监测。
通过对植被的光谱信息进行解译和分类，可以精确地判别不同类型的植被，比如森林、草地、湿地等，为生态环境管理和资源保护提供科学依据。
植被覆盖度评估是指通过分析植被反射光谱的特征，来评估一定区域内植被的分布和空间分布。
利用高光谱遥感技术可以获取植被的反射光谱曲线，通过光谱特征参数的计算，可以准确地估算出植被覆盖度，并进一步分析植被的分布格局和植被覆盖的变化趋势。
植被生长状态监测是指通过监测植被的生长动态和生理状态，来评估植被生长状况和健康状况。
高光谱遥感技术可以获取植被的生理指标，比如叶绿素含量、地下生物质等，通过对这些指标的分析和比较，可以揭示植被的养分状况、生长状态和生态适应能力。
高光谱遥感技术在植被覆盖监测中的应用还包括草地质量评价、荒漠化监测、植被退化评估等。
高光谱遥感数据分析在农作物识别中的应用研究引言：随着农业现代化的推进和科技的不断发展，高光谱遥感技术在农作物识别中的应用日益广泛。
高光谱遥感是一种通过检测物体在不同波长下的反射或辐射，获得其光谱特性，从而对物体进行识别和分析的技术。
本文将探讨高光谱遥感数据分析在农作物识别中的应用研究，并介绍其原理、方法和现状，以及未来的发展方向。
一、高光谱遥感数据分析的原理高光谱遥感数据分析是基于光谱特性差异的原理进行的。
光谱特性是指物体在不同波长下的反射、吸收和辐射等性质。
农作物在生长过程中会吸收和反射不同波长的光，形成独特的光谱特征。
通过高光谱遥感技术可以获取农田的大量光谱数据，进而分析和识别农作物的类型和状态。
二、高光谱遥感数据分析的方法1. 光谱特征提取：高光谱遥感数据可以采集每一个像素点的光谱信息，这些信息可以通过光谱特征提取方法进行分析。
常用的方法包括主成分分析（PCA）、线性光谱混合模型（LSMM）等。
通过这些方法可以提取出反映不同农作物光谱特征的指标，如NDVI指数、EVI指数等。
2. 农作物分类与识别：利用高光谱数据的光谱特征差异，可以建立分类和识别模型，实现对不同农作物的自动识别。
常见的分类方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、人工神经网络（ANN）等。
这些方法可以利用光谱特征和已知样本进行模型训练，从而实现对新样本的分类和识别。
3. 农作物生长监测：高光谱遥感数据不仅可以用于农作物的分类和识别，还可以用于农作物的生长监测。
通过分析不同时间点的高光谱数据，可以评估农作物的生长状态、生长速度、病虫害等情况，为农民提供科学的决策依据。
三、高光谱遥感数据分析在农作物识别中的应用现状高光谱遥感数据分析在农作物识别中已经取得了一些重要的研究成果。
例如，在水稻、小麦、玉米等主要农作物的识别和监测方面，高光谱遥感技术已经取得了很大的进展。
研究表明，高光谱数据的使用可以提高农作物分类和识别的准确度，同时可以提高对农作物生长状态的监测精度。
当前高光谱遥感技术在湿地研究中的应用
崔伟
（内蒙古大学内蒙古呼和浩特０１００００）
摘要：湿地是自然环境中最富生物多样性的重要资源，目前，湿地的数量和质量备受关注，传统的研究技术已经很难跟上湿地研究的需求，因此省时、省
力、多平台、多时相、信息量大的遥感技术．逐渐成为湿地研究中重要的技术保障。
关键词：高光谱遥感技术湿地研究应用
湿地是水陆作用生成的生态系统，是自然环境中最富生物多样性的重要资源，具有稳定物种基因保护和资源利用、稳定环境的功能。由于人为因素和自然环境的影响，湿地转化成城市用地和农业用地的数量逐渐增多，目前，湿地的数量和质量已经备受关注，加之湿地通常在偏远地区，传统的湿地研究手段不仅调查范围窄、破坏性强、周期性长、时效性差，还费时、费力、费成本，而遥感技术的省时、省力、多平台、多时相、信息量大等优势，使遥感技术成为湿地研究中重要的技术保障。一、高光谱遥感技术１．含义高光谱遥感技术是集光学机械、计算机、探测器、信号检测、信息处理等技术为一体的综合性新型遥感技术。成像中高光谱遥感技术利用成像光谱仪，通过纳米级的分辨率和几十、几百个波段对地表的地物同时成像，从而获得连续的光谱信息，以实现光谱信息、辐射信息、地物空间信息的同时获取。高光谱遥感技术在相关的应用领域具有非常巨大的发展空间和非常实用的应用价值。２．特点２．１波段多。成像光谱仪在近红外光和可见光的光谱区有几十、几百个波段，每个像元灰度值的波长排列可以形成影像波谱曲线。当给像元加上时间维时，又可以称作影像波谱曲面。２．２光谱的分辨率高。成像光谱仪的采样间隔通常是１０ｒｉｏｎ，间隔距离较小，而高精度的分辨率使光谱的微细特点能精细反映出来，因此可以实现光谱域内的地物化学分析和遥感定量分析。２．３相邻波段之间的数据冗余和相关性较大。２．４空间的分辨率高。成像光谱仪相较于ＳＰＯＴ／ＨＲＶ、ＭＳＳ、ＴＭ的多波段图像，空间分辨率较高，由于其具有高光谱的分辨率，因而应用前景十分广阔。二、湿地遥感中高光谱技术的应用分析１．湿地土壤含水量湿地土壤含水量的遥感监测在可见光至近红外的波段，对土壤反射率和土壤湿度的关系分析土壤水分。Ｂｏｗｅｒｓ等人认为土壤含水量和水分的吸收之间有线性关系，如果土壤的含水量变多时，反射率会降低，同时当土壤水分变多时，光谱反射率的波长范围会降低，特别是在７６０ｎｍ、９７０ｎｍ、１１９０ｈｍ、１４５０ｎｍ、１９４０ｎｍ、２９５０ｎｍ等吸收水分的波段，反射率会呈现明显下降趋势。湿地由于含水量不同，土壤形态也不同，从干土到淤泥．从河岸滩涂到悬浮泥沙，不同含水量的土壤有不同特征的光谱响应影响，因而水体的光谱响应也不尽相同。Ｂｅｎ－Ｃｅｒａ于１９６８年通过近红外光谱技术来确定土壤的湿度，这种分析方法可以对土壤组分进行简单、准确、快速的分析。Ｄａｌａｌ等人利用近红外波段系数可以对土壤含水量进行准确预测。ＨａｔａｎａｋａＴ等人通过短波热红外的ＴＭ影像对日本北部地区的土壤含水量进行了估测。Ｂｅｎ－Ｄｏｒ于１９９１年通过修改ＮＩＲＡ方法，使该方法更适合高分辨率的遥感数据土壤分析。根据Ｂｅｎ—Ｄｏｒ和Ｈｅｎｒｙ的研究，证明短波红外的光谱特征对土壤氮、碳、水分量、有机物、化学组分可以进行有效鉴定。２．湿地植被的分类ＴＭ、ＳＰＯＴ等多波段遥感数据，在植被研究上仅限于近红外反射特征和红光吸收特征，中红外吸收特征，由于波段段数、波段宽度、波长位置等因素的影响，常规的多波段遥感数据对于植被类型不敏感。高光谱的遥感技术在空间特征成像时，会对像元形成波长范围更宽的窄波段光谱覆盖，从而为植被研究的物理机制和光谱响应提供重要依据。Ｎｅｕｅｎｓｃｈｗａｎｄｅｒ等人在１９８８年通过高光谱的遥感影像对湿地信息进行识别和提取，并且明确提出高光谱的遥感技术可以有效识别和区分湿地的植被信息。Ｓｃｈｍｉｄｔ等人在２００３年通过高光谱影像的红外光谱对湿地植被的光谱特征进行分析，利用Ｊｅｆｆｒｉｅｓ—Ｍａｔｕｓｉｔａ和Ｂｈａｔｔａ—ｃｈａｒｙｙａ的距离测定３４０法，对６个波长进行确定，从而划分植被类型。Ａｋｉｒａ等人把ＡＶＩＲＩＳ的高光
谱遥感影像和光谱数据相结合，通过光谱角填图的方法分类湿地植被，并对
水域、泥沼地、１０个湿地植被的类型进行识别。
三、高光谱在湿地研究中的问题所在
ｌ、同谱异物和同物异谱的现象以及不同湿地研究不同的情况。使湿地
分类在提取精度方面难以取得突破性发展，是高光谱湿地遥感技术发展的难
题之一。
２、分类算法比较简单，难以有效提高分类精度，同时ＤＥＭ、地形数据、
土壤数据等辅助信息，在提高湿地分类精度方面的研究也比较局限。
３、在Ｒｓ的湿地研究中，只能提取到比较宏观的二级分类，这无法满足
现今湿地破碎化的现实形势和需求。
４、没有较为系统的共享机制统一和较为统一的数据标准来减少数据采
集的工作量。
５、遥感技术在湿地边界确定、湿地恢复、环境效益等方面的研究投入
较少。
四、高光谱技术在湿地遥感中的应用展望
ｌ、湿地斑块化的现实使湿地研究走向呈宏观——中观——微观趋势．
因此要结合像元分解、影像融合等技术精化和细化湿地研究的区域，并且要
加强遥感技术在湿地恢复、边界确定、环境效益等方面的研究和应用。
２、光学遥感数据和雷达遥感数据的结合应用有非常广阔的发展前景，
要根据研究区域的实际情况，把多分辨率、多时相、多方法、多数据源的遥
感影像、多分类器综合使用，来提高计算机对湿地精度的自动分类。
３、和样本数量与分类算法比较，特征向量的选取在分类精度方面更有
影响力，而多特征向量选取是湿地研究中的难点之一，因而要加强辅助信息
的应用。
４、把ＲＳ、ＧＩＳ和ＧＰＳ、ＥＳ等技术进行集成，从而开发可以模仿目视判
断的遥感图像分析系统，以提高湿地分类的精度和效率。
５、在Ｒｓ技术的基础上，通过ＧＩＳ建立湿地的信息系统．这种基于Ｗｅｂ
的信息系统既可以使信息共享，又可以开展保护湿地的宣传教育。
五、国内外的相关研究成果
１、Ｄｅｋｋｅｒ于１９９３年在１９种类型的水体光学特征研究基础上，首次通
过分析法建立了ＣＡＳＩ数据和地物光谱数据，反演水体藻胆素浓度和叶绿素
的反演算法。
２、Ｈｏｏｇｅｎ—ｂｏｏｍ于１９９８年基于航空高光谱遥感，提出了通过水表下的
辐照度反演算水体组分含量的矩阵反演算。
３、疏小舟等人通过高光谱成像仪在太湖开展了地表水质的遥感研究，
实验结果显示ＯＭＩＳ—ＩＩ可以提高藻类叶绿素的遥感精度。
４、李俊生等人于２００７年通过多角度的ＣＨＲＩＳ数据光谱特征和叶绿素浓
度的半经验模型，绘制了太湖叶绿素浓度的分布图。
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谮磊嚣ｅ“ｌ粒Ａ￡，｛｝臻ｌＣＡｉＴＲＡ蛰￡ｅ０弑
万方数据
当前高光谱遥感技术在湿地研究中的应用
作者：崔伟
作者单位：内蒙古大学 内蒙古 呼和浩特 010000
刊名：
中国化工贸易
英文刊名：China Chemical Trade
年，卷(期)：2015,7(31)
引用本文格式：崔伟 当前高光谱遥感技术在湿地研究中的应用[期刊论文]-中国化工贸易 2015(31)
