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高光谱成像遥感载荷技术的现状与发展 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱成像技术可同时获取地物的几何、辐射和光谱信息,集相机、辐射计和光谱仪能力于一体,相比光学空间二维成像,可对地物进行空间和光谱三维成像,在一定的空间分辨率下,获取宽谱段范围内地物独特的连续特征光谱,对地物的精细分类和识别具有突出的优势,目前已成为对地遥感的重要前沿技术手段,在自然资源调查、生态环境监测、农林牧渔、海洋与海岸带监测等领域发挥着越来越重要的作用。随着高光谱遥感应用的深入研究,对高光谱成像遥感仪器的光谱范围、幅宽、光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率与定标精度等指标提出了新的要求。同时满足这些相互制约的参数指标,是国内外高光谱载荷研制中一直难以突破的技术难点。本文主要对国内外的高光谱成像遥感载荷技术进行了综述,介绍了国内外典型的机载、星载高光谱成像遥感仪器,以及近年来发射、正在研制和计划发展的星载高光谱成像载荷,并分析了这些载荷的技术方案、性能指标和应用效果;介绍了声光调谐（AOTF）、液晶调谐（LCTF）、法布里—珀罗调谐（FPTF）,渐变式（LVF）和阶跃式（ISF）光楔滤光片,压缩感知光谱成像等新型分光技术,并分析了它们各自的技术优缺点以及应用于高光谱成像的可行性和现状;最后展望了高光谱成像载荷技术的发展趋势。 相似文献
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高光谱遥感由于"图谱合一"的技术特点,能够提供更加丰富的对地观测信息,是一种较为先进的探测技术,目前已应用到地球科学的各个方面.本文首先介绍了高光谱成像仪的成像特点,进而从航空高光谱和航天高光谱两个角度分别介绍了成像仪的工程应用概况.最后,根据近几年国内外的有关论文及研究报告,综述了国内外高光谱成像仪最新发展态势,重点介绍了天宫一号高光谱成像仪的研制技术情况,与目前国际上的在轨运行的卫星高光谱仪相比,其在空间分辨率、波谱范围和波段数目等成像技术参数上具有相当优势,是我国光谱仪技术发展的里程碑. 相似文献
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天宫一号高光谱成像仪遥感应用 总被引：1，自引：1，他引：0
本文重点介绍了天宫一号高光谱成像仪设计、特性、在轨运控支持、地面数据处理技术及应用研究等方面内容,其中高光谱数据的辐射纠正及系统几何校正的精度满足各应用需要,数据产品质量在遥感各个应用领域获得验证.大量用户利用天宫一号高光谱数据在国土资源、海洋、林业、城市环境监测、水文生态监测等方面开展了较好的应用研究工作,取得了一批有价值的应用成果.中国科学院空间应用工程与技术中心作为载人航天空间应用系统的总体单位,负责天宫一号高光谱成像仪的总体研制管理、集成测试验证、在轨运行支持及应用研究的组织推广,为更好地发挥应用效益做出了积极的贡献. 相似文献
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星载高光谱遥感技术可通过光谱特征对地物进行大范围快速精细识别,在自然资源勘查、生态环境保护、精细农业、碳排放监测和地表异常即时探测等方面有着广阔的应用前景。自20世纪80年代初期美国NASA研制出第一台机载高光谱成像仪以来,高光谱成像技术的研究发展日益得到重视。与机载高光谱载荷相比,星载高光谱载荷的研制难度大幅增加,但其全球范围快速探测识别的巨大应用价值,成为国际上竞相攻克的科技制高点,也是人类探测地球感知万物的重要手段。我国高分五号卫星的成功发射,使国际上星载高光谱成像技术的水平达到了一个新的高度,在助力碳排放、土壤有机质、土壤重金属污染、水质微量污染和大范围地球深部找矿等应用方面产生诸多突破。本文回顾了星载高光谱载荷技术的发展历程,总结了星载宽谱宽幅高光谱载荷的要点、关键技术及应用情况。结合团队在该领域多年实际开展的工作,凝炼提出了静止轨道高光谱、荧光超光谱和高光谱即时遥感探测几个重要发展方向及其关键技术,为星载高光谱载荷研究工作的重大发展提供一些重点有益的参考。 相似文献
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《遥感学报》2020,(4)
正相比其他光学遥感技术,高光谱成像技术的"谱像融合"特点,既能成像又能测谱,能够获取地物的光谱"指纹"信息,对地物成分的精细分类和识别具有特别的优势,已成为对地观测的重要前沿技术手段。星载高光谱成像技术具有观测范围广和应用成本低等优势,受到国际遥感界的普遍关注。由于星载高光谱载荷的研制面临的技术挑战大、难度高,自2000年美国发射EO-1卫星(搭载Hyperion高光谱载荷)后的十几年内,星载高光谱成像载荷技术未获得重大的突破,一直难以同时兼顾宽谱宽幅、高光谱分辨率和高探测灵敏度的要求。发展高性能的星载高光谱成像载荷及提高处理应用技术水平已成为世界各国共同关注的热点。 相似文献
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无人机载高光谱成像设备因其机动灵活、操作简单等优点，被应用于诸多研究领域，具有广泛的发展前景。本文对当前无人机载高光谱成像设备的相关研究进展进行了系统的总结和评述。首先，基于高光谱成像仪的发展过程阐述了无人机载高光谱成像设备在数据获取中的显著优势；其次，从成像方式和研究现状方面指出了目前无人机载高光谱成像设备影像幅宽窄、成本高和国产化水平低的问题，并介绍了基于无人机高光谱成像设备的最新应用研究成果，针对当前的设备缺点提出解决方案；最后，指出了无人机载高光谱成像设备的未来发展趋势。本文可为无人机载高光谱成像设备的研制提供一定的借鉴和参考，也可为基于无人机载高光谱成像设备的应用提供一定帮助。 相似文献
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高光谱作为一种图谱合一的成像技术,在对地观测、航空航天领域具有十分重要的应用。然而,作为光学遥感的分支,高光谱成像易受到大气、光照等因素的影响。高光谱图像本征信息分解旨在抑制复杂环境因素对地物光谱与空间特征的影响,准确提取并表征观测场景最本征的光谱与空间信息,提升高光谱图像识别与解译性能。本文主要对代表性的高光谱图像本征信息分解的模型和方法进行综述,系统地分析了各种典型方法的原理及优缺点,进一步阐述了实际遥感应用中现有本征信息分解面临的挑战性难题,并结合遥感实际应用,对高光谱图像本征信息分解技术的发展趋势进行了展望。 相似文献
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With the maturation of satellite technology,Hyperspectral Remote Sensing(HRS)platforms have developed from the initial ground-based and airborne platforms into spaceborne plat-forms,which greatly promotes the civil application of HRS imagery in the fields of agriculture,forestry,and environmental monitoring.China is playing an important role in this evolution,especially in recent years,with the successful launch and operation of a series of civil hyper-spectral spacecraft and satellites,including the Shenzhou-3 spacecraft,the Gaofen-5 satellite,the SPARK satellite,the Zhuhai-1 satellite network for environmental and resources monitoring,the FengYun series of satellites for meteorological observation,and the Chang'E series of spacecraft for planetary exploration.The Chinese spaceborne HRS platforms have various new characteristics,such as the wide swath width,high spatial resolution,wide spectral range,hyperspectral satellite networks,and microsatellites.This paper focuses on the recent progress in Chinese spaceborne HRS,from the aspects of the typical satellite systems,the data processing,and the applications.In addition,the future development trends of HRS in China are also discussed and analyzed. 相似文献
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CX-6(02)微纳卫星超分辨率成像 总被引：1，自引：0，他引：1
面向微纳卫星高分辨率对地遥感,将超分辨率成像应用于中国整星60公斤级的CX-6(02)微纳卫星设计中,解决因体积和重量限制导致传统长焦距、大口径成像载荷无法应用于微纳卫星的问题。图像获取上,采用高帧频面阵CMOS探测器对同一地物目标多次曝光的方式,利用卫星姿态控制偏差和地速补偿来获得多帧具有亚像元位移的图像;超分辨率重建算法上,在变分贝叶斯框架下提出加权双向差分模型,提高先验概率模型的方向约束性,削弱观测方程求解的病态性。CX-6(02)星成像数据实验结果表明,本文的图像采样方法可获得较为充分的亚像元信息;相比传统的L1范数先验和全变分先验的变分贝叶斯超分辨算法重建结果,本文重建结果对反卷积运算导致的噪声放大具有更好的抑制作用,可获得两倍分辨率提升,有效提高数据质量和应用价值。 相似文献
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天宫一号高光谱数据是继美国Hyperion之后,另一种可应用于地质领域的成像光谱数据.面向地质应用特点与需求,针对反射率产品开展全面、定量的数据质量评价对于深化应用研究具有重要意义.但是,由于航天成像光谱数据与地面实测波谱空间尺度差异甚大,在荒漠戈壁区选取自然地物进行波谱测试,并对其开展评价,特别是定量评价,非常困难.本文以航空HyMap数据为传递,完成了天宫一号成像光谱数据质量的定量评价.结果表明,在矿物识别采用的主要短波红外谱段,天宫一号高光谱数据的信噪比明显优于Hyperion数据.采用2190—2230 nm、2310—2355 nm两个谱段的吸收深度初步对天宫一号高光谱短波红外数据真实性进行了评价,经过校正后,天宫一号数据Al-OH、Mg-OH/CO32-矿物大类或组合的漏提率从71%、67%减小至29%、28%,可有效提高弱信息的检出率. 相似文献
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Rare earth elements (REEs) are a group of metals essential to high technology industries. This high demand, combined with a high supply risk, has led to an understanding that REEs are critical to society. Despite the potential that hyperspectral imaging (HSI) data offers for a fast and non-invasive characterization of the REEs, it is still poorly understood whether REEs have some information in the long-wave infrared (LWIR; 8–12 μm) wavelength range that can be used for their identification. To partially fill this gap, we have investigated the spectroscopy of twelve REE-bearing mineral samples using relatively high spatial and spectral resolution LWIR hyperspectral imaging data. These samples were formerly characterized using electron probe microanalysis (EPMA), scanning electron microscopy (SEM), and hyperspectral imaging data acquired in the 0.4–2.5 μm wavelength range. Results from these analyses were compared to and used to guide the analysis of the HSI data recorded in the LWIR range. This information was further compared to a reference spectral library of rare earth oxides. Our findings suggest that the spectral features of the samples can generally be traced to the asymmetric degenerate stretching and bending modes of the X-O (X = C, Si, P) groups. Moreover and contrary to what has been observed in the shorter wavelengths, there are no definitive spectral features in the LWIR wavelength region that could be assigned to any specific REE. 相似文献
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Clonal selection feature selection algorithm (CSFS) based on clonal selection algorithm (CSA), a new computational intelligence approach, has been proposed to perform the task of dimensionality reduction in high-dimensional images, and has better performance than traditional feature selection algorithms with more computational costs. In this paper, a fast clonal selection feature selection algorithm (FCSFS) for hyperspectral imagery is proposed to improve the convergence rate by using Cauchy mutation instead of non-uniform mutation as the primary immune operator. Two experiments are performed to evaluate the performance of the proposed algorithm in comparison with CSFS using hyperspectral remote sensing imagery acquired by the pushbroom hyperspectral imager (PHI) and the airborne visible/infrared imaging spectrometer (AVIRIS), respectively. Experimental results demonstrate that the FCSFS converges faster than CSFS, hence providing an effective new option for dimensionality reduction of hyperspectral remote sensing imagery. 相似文献