一、引言

高光譜遙感技術(shù)發(fā)展于20世紀(jì)80年代，其結(jié)合了傳統(tǒng)的光譜探測(cè)和攝影成像技術(shù)，可同時(shí)獲取目標(biāo)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(gè)連續(xù)的光譜范圍內(nèi)進(jìn)行窄帶成像，因此光譜分辨率更高、信息分辨能力更強(qiáng)，可以實(shí)現(xiàn)精確的目標(biāo)分類和地物識(shí)別。

隨著微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）、控制與導(dǎo)航系統(tǒng)及信息處理技術(shù)的發(fā)展，無(wú)人機(jī)（UAV）作為新型遙感平臺(tái)的條件逐漸成熟，同時(shí)大量微型化、高性能高光譜傳感器的研發(fā)也推動(dòng)了無(wú)人機(jī)與高光譜遙感的結(jié)合。作為一種新興的遙感技術(shù)，無(wú)人機(jī)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(shí)間分辨率的高光譜數(shù)據(jù)，有效地填補(bǔ)了低空高光譜遙感數(shù)據(jù)的空白。無(wú)人機(jī)高光譜遙感技術(shù)在自然資源調(diào)查領(lǐng)域有著巨大的技術(shù)與經(jīng)濟(jì)比較優(yōu)勢(shì)。

二、應(yīng)用進(jìn)展

2.1地質(zhì)礦產(chǎn)填圖

目前，無(wú)人機(jī)高光譜遙感技術(shù)在地質(zhì)礦產(chǎn)填圖方面的應(yīng)用主要是將無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)與三維地質(zhì)模型相結(jié)合。2018年，KIRSCHM等使用搭載了高光譜成像儀的無(wú)人機(jī)對(duì)位于德國(guó)薩克森州弗萊堡礦區(qū)采石場(chǎng)的V型垂直露頭區(qū)進(jìn)行勘探，對(duì)花崗巖中富含硫化物的熱液區(qū)開(kāi)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(cè)過(guò)程的可靠性和安全性，為地球科學(xué)研究、礦產(chǎn)勘探、采礦和地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)提供了重要的地質(zhì)信息來(lái)源。HUYNHHH等在韓國(guó)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(wú)人機(jī)的數(shù)字高程模型（DDEM）的一體化三維模型，使無(wú)人機(jī)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(lǐng)域可以實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境高精度的可視化，精確地展示研究區(qū)巖性、礦物學(xué)和地質(zhì)構(gòu)造特征。

圖1基于無(wú)人機(jī)SWIR高光譜圖像和DEM的綜合3D地質(zhì)模型

在礦產(chǎn)資源調(diào)查方面，無(wú)人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)具有檢測(cè)周期短、資源敏感度高、可靈活部署等優(yōu)勢(shì)，非常適合應(yīng)用于地質(zhì)礦產(chǎn)勘探。2020年，BOOYSENR等***開(kāi)展了使用輕型高光譜無(wú)人機(jī)對(duì)稀土元素含量進(jìn)行直接檢測(cè)的工作，該團(tuán)隊(duì)在納米比亞和芬蘭分別進(jìn)行了無(wú)人機(jī)高光譜測(cè)量工作，發(fā)現(xiàn)無(wú)人機(jī)高光譜技術(shù)可直接識(shí)別和繪制碳酸鹽巖露頭中的稀土元素，為推進(jìn)世界其他地區(qū)稀土元素沉積物的識(shí)別提供了新的調(diào)查方式。

2.2水體質(zhì)量檢測(cè)

水體質(zhì)量對(duì)人類的生活和繁衍具有重要意義，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人類活動(dòng)對(duì)水資源產(chǎn)生了一系列影響，為了實(shí)現(xiàn)水資源的可持續(xù)發(fā)展，對(duì)水體質(zhì)量進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)是一項(xiàng)必要且具有重要意義的工作。2019年，WEIL等以武漢巡司河為研究區(qū)，使用六旋翼無(wú)人機(jī)搭載高光譜成像儀進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成了水體透明度的反演（圖2）。圖2中標(biāo)注了32個(gè)現(xiàn)場(chǎng)采樣點(diǎn)的水體透明度值，比較大值為59cm，最小值為39cm，反演結(jié)果的比較大值為55.75cm，最小值為37.95cm，與現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)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(shì)。該項(xiàng)研究的開(kāi)展，充分表明無(wú)人機(jī)高光譜遙感技術(shù)在城市水體質(zhì)量監(jiān)測(cè)領(lǐng)域具有重大的發(fā)展?jié)摿?。WEIL等為了擺脫傳統(tǒng)水污染調(diào)查中單點(diǎn)調(diào)查的局限性，對(duì)于城市“黑水問(wèn)題”使用無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)對(duì)城市水資源進(jìn)行監(jiān)測(cè)并引用內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。CUIM等使用無(wú)人機(jī)高光譜技術(shù)獲取的水體高光譜數(shù)據(jù)，以人工控制實(shí)驗(yàn)建立了一套渾濁度反演模型，對(duì)不同地域的河流進(jìn)行渾濁度反演調(diào)查。

圖2無(wú)人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)

對(duì)于水體質(zhì)量監(jiān)測(cè)來(lái)說(shuō)，大型藻類群落分布是一個(gè)重要的調(diào)查項(xiàng)目，而藻類分布的調(diào)查必須以準(zhǔn)確、高效和具有成本效益的環(huán)境數(shù)據(jù)收集為基礎(chǔ)。ROSSITERT等使用無(wú)人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)，對(duì)愛(ài)爾蘭西部基爾基蘭灣中的潮間帶藻類棲息地進(jìn)行了高光譜圖像數(shù)據(jù)采集，在此數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上完成了對(duì)潮間帶泡葉的分類實(shí)驗(yàn)，總體準(zhǔn)確率達(dá)到94.7%。該研究充分表明了無(wú)人機(jī)高光譜遙感技術(shù)具有對(duì)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(jìn)行精細(xì)分類的潛力。

此外，無(wú)人機(jī)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。BALSIM等在意大利撒丁島西北部進(jìn)行了海灘塑料垃圾檢測(cè)研究，開(kāi)發(fā)了一種自動(dòng)識(shí)別海洋塑料的系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用無(wú)人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，通過(guò)自行訓(xùn)練的分類器完成了對(duì)聚乙烯塑料（PET）的實(shí)時(shí)識(shí)別。圖3顯示了系統(tǒng)工作過(guò)程中的數(shù)據(jù)采集和處理結(jié)果，5個(gè)漂浮在海面上的物體清晰可見(jiàn)，其中2個(gè)聚乙烯塑料瓶已被正確識(shí)別（圖中以綠色標(biāo)注）。

圖3Platamona海灘塑料物體識(shí)別結(jié)果

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(duì)森林資源進(jìn)行大范圍調(diào)查，但是在局部區(qū)域精細(xì)定量分析方面仍面臨著影像分辨率低以及調(diào)查周期長(zhǎng)等問(wèn)題，而使用無(wú)人機(jī)高光譜系統(tǒng)對(duì)森林資源進(jìn)行調(diào)查，則是一個(gè)相對(duì)廉價(jià)且高效的手段。2019年，鄭迪等使用由六旋翼無(wú)人機(jī)與高光譜成像儀構(gòu)成的無(wú)人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)，獲取了長(zhǎng)白山闊葉紅松林的高光譜影像，并通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、比較大似然法和馬氏距離法三種分類方法，分別實(shí)現(xiàn)了研究區(qū)內(nèi)樹種的精細(xì)化分類（圖4）。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(dá)到了99.85%；而比較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(duì)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(luò)分類圖（a）、比較大似然法分類圖（b）、馬氏距離法分類圖（c）和優(yōu)勢(shì)樹種實(shí)際空間分布圖（d）

樹冠提取是森林資源調(diào)查中的重要研究主題，對(duì)森林疾病檢測(cè)和評(píng)估蟲害造成的損害程度具有重要意義。ZHANGN等基于無(wú)人機(jī)高光譜圖像，使用光譜-空間分類方法降低了高光譜維度對(duì)圖像分類精度的影響，實(shí)現(xiàn)了高精度的受損樹冠自動(dòng)提取，為森林健康監(jiān)測(cè)和大規(guī)模森林害蟲和疾病評(píng)估提供了數(shù)據(jù)參考。對(duì)于森林資源的精細(xì)分析，一種新型的無(wú)人機(jī)三維高光譜技術(shù)值得關(guān)注。NEVALAINENO等研究開(kāi)發(fā)了一種基于無(wú)人機(jī)高光譜和攝影測(cè)量的遙感方法，該研究使用了基于可調(diào)法布里-珀**涉儀的高光譜成像儀，對(duì)包含4151棵參考樹木的11個(gè)測(cè)試點(diǎn)進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集，并且對(duì)樹種進(jìn)行精細(xì)分類評(píng)估。圖5展示了該技術(shù)在其中一個(gè)測(cè)試點(diǎn)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(shí)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(xì)分類結(jié)果

2.4土壤質(zhì)量評(píng)估

在土壤質(zhì)量評(píng)估中，遙感技術(shù)主要應(yīng)用于土壤污染調(diào)查和專題土地覆蓋分類，無(wú)人機(jī)高光譜技術(shù)在這方面的應(yīng)用還剛剛起步，但是具有很大的發(fā)展前景。NATESANS等使用無(wú)人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)在加拿大的一片區(qū)域進(jìn)行了基于對(duì)象的土壤覆蓋專題制圖。王丹陽(yáng)等使用無(wú)人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)，基于相關(guān)性分析選擇相應(yīng)的光譜分量，建立了鹽堿化反演模型，對(duì)山東省東營(yíng)市墾利區(qū)裸土進(jìn)行了鹽漬化研究。HUJ等對(duì)中國(guó)新疆西部一片試驗(yàn)區(qū)中的裸地、植被稀疏區(qū)和植被茂密區(qū)地表進(jìn)行了調(diào)查，使用高無(wú)人機(jī)光譜成像儀進(jìn)行土壤鹽漬化研究，對(duì)于地表土壤鹽分的定量估算、干旱土地管理和鹽漬土復(fù)墾決策具有重要意義。圖6展示了基于無(wú)人機(jī)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(dǎo)致反演結(jié)果難以識(shí)別該區(qū)域的鹽度空間分布模式，檢測(cè)精度***低于基于無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)的檢測(cè)結(jié)果。此外，GEX等使用無(wú)人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)在新疆維吾爾自治區(qū)阜康市進(jìn)行了土壤含水量調(diào)查，指出相比于現(xiàn)場(chǎng)取樣和烘箱干燥技術(shù)等常規(guī)測(cè)量方法以及星載遙感，無(wú)人機(jī)具有更強(qiáng)的操控性和更高的分辨率，因此具有更高的應(yīng)用價(jià)值。

三、未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

3.1 微小型化

在自然資源調(diào)查實(shí)踐中，對(duì)小型化、輕量化和自動(dòng)化的高光譜遙感系統(tǒng)需求日益增加。當(dāng)前無(wú)人機(jī)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(tái)的缺乏以及高光譜成像儀和無(wú)人機(jī)之間的不匹配導(dǎo)致高光譜成像質(zhì)量的嚴(yán)重下降。未來(lái)，伴隨著無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)的成熟和高光譜成像儀性能的提升，無(wú)人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)的集成度和功能將進(jìn)一步提升，為各類任務(wù)提供通用、高效的數(shù)據(jù)收集平臺(tái)。

圖6基于無(wú)人機(jī)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(dǎo)電率反演結(jié)果

3.2 多波段集成

目前應(yīng)用的無(wú)人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)以可見(jiàn)光-近紅外波段和短波紅外為主，可實(shí)現(xiàn)對(duì)水體、生態(tài)環(huán)境、礦產(chǎn)資源的高質(zhì)量探測(cè)。中波紅外和長(zhǎng)波紅外傳感器難以實(shí)現(xiàn)輕量化與小型化，在無(wú)人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)中的應(yīng)用較少，需要進(jìn)一步加大研究力度。隨著材料技術(shù)的進(jìn)步和傳感器技術(shù)的發(fā)展，預(yù)計(jì)這些高光譜傳感器將更輕、更小，成本更低，未來(lái)推進(jìn)高光譜遙感系統(tǒng)向中波紅外和長(zhǎng)波紅外擴(kuò)展，能夠有效提高無(wú)人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)的應(yīng)用范圍，提升對(duì)地物的精細(xì)識(shí)別能力，在自然資源調(diào)查中發(fā)揮更大的作用。

3.3 多源數(shù)據(jù)融合

由于無(wú)人機(jī)載荷能力、功率、空間等限制，無(wú)人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)載荷還比較單一，對(duì)一些復(fù)雜場(chǎng)景的應(yīng)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(jìn)高光譜遙感設(shè)備與激光雷達(dá)、紅綠藍(lán)（RGB）等傳感器的數(shù)據(jù)融合，能夠?yàn)樽匀毁Y源調(diào)查提供高效、一體化的解決方案。例如，激光雷達(dá)與高光譜遙感設(shè)備的融合，在獲取高光譜數(shù)據(jù)的同時(shí)創(chuàng)建精確的數(shù)字地表模型（DSM），可以獲得更好的正射校正效果；在森林測(cè)繪應(yīng)用場(chǎng)景中，云杉與松樹存在光譜相似性，難以通過(guò)單一的高光譜數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)高精度的樹種分類，而激光雷達(dá)可以提供樹種的高度、密度等結(jié)構(gòu)信息，能夠更***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(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的幾何重建提供了可能。

四、總論

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

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

（3）隨著“空-天-地-海-網(wǎng)”一體化監(jiān)測(cè)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(yīng)用，未來(lái)，將實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，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。

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