引言

高光譜遙感技術發展于 20 世紀 80 年代，其結合了傳統的光譜探測和攝影成像技術，可同時獲取目標的空間信息、光譜信息和輻射信息，形成圖譜合一的數據立方體。與多光譜遙感技術相比，高光譜遙感技術能夠在一個連續的光譜范圍內進行窄帶成像，因此光譜分辨率 更高、信息分辨能力更強，可以實現精確的目標分類和地物識別。目前，高光譜遙感系統 已經歷了從航空平臺到航天平臺的發展過程，隨著遙感技術的不斷發展，研究者發現星 載高光譜儀器雖然可以提供長時間、大尺度的數據，但受衛星重訪周期的限制，空間分辨率 和時間分辨率較差；航空高光譜儀器雖然空間分辨率較高，但對氣象條件和使用環境有苛刻要求，且需要有專業支持團隊，成本高昂，靈活性較差。隨著微機電系統(MEMS)、控制與導航系統及信息處理技術的發展，無人機(UAV)作為新型遙感平臺的條件逐漸成熟，同時大量微型化、高性能高光譜傳感器的研發也推動了無人機與高光譜遙感的結合。作為一種新興的遙感技術，無人機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間分辨率的高光譜數據，有效地填補了低空高光譜遙感數據的空白。無人機高光譜遙感技術的發展對自然資源調查有著重要的技術與經濟比較優勢。首先，航空、航天平臺的高光譜數據獲取周期從幾個月到幾年，難以對一些短期的變化現象進行觀測和研究。其次，一些地形陡峭、植被密集的區域，調查人員難以涉足，無法進行有效的實地調查。使用無人機高光譜遙感技術，能夠有效解決以上問題，向研究人員提供多時態、高分辨率的高光譜數據，有效降低了高光譜遙感技術的實施成本，極大簡化了自然資源調查的流程。

無人機高光譜遙感系統

2.1 組成特征

典型的無人機高光譜遙感系統由高光譜成像儀、無人機、姿態位置測量（POS）系統、 三軸穩定云臺、機載計算機及固定框架組成。盡管無人機、全球定位導航系統/慣性導航模塊（GNSS/IMU）、三軸穩定云臺和高光譜成像儀的技術發展迅速，但各個模塊在無人機 上的系統集成仍是一項具有挑戰性的任務，需要考慮多種因素，例如無人機的有效載荷、續航時間、成本、成像技術、數據存儲方式和 GNSS/IMU 精度等。對無人機高光譜遙感系統而言，最大有效載荷重量、續航時間以及起降方式是最主要的3個考慮因。目前，無人機平臺可分為固定翼和多旋翼兩類：固定翼無人機在相同的載荷下，可以提供更長的飛行時間，作業范圍更大，但由于需要開闊的跑道進行起降，因而應用范圍有限；多旋翼無人機結構簡單、起降靈活，但是負載能力較小，且續航時間有限。在無人機高光譜遙感系統中，除了無人機平臺以及搭載的高光譜成像儀之外，為了實現精確的地理配準，微型計算機和 GNSS/IMU 模塊也需要集成到無人機高光譜成像系統中。由于高光譜數據一般具有空間分辨率高、光譜分辨率高和光譜通道多等特征，對 GNSS/IMU 精度要求較高，同時需要配置可靠的三軸穩定平臺減少無人機振動對高光譜成像儀視軸穩定性的干擾。

2.1 研究現狀

目前，國內無人機高光譜遙感系統在VNIR譜段的研究和產品研發已近相對成熟，許多國內的系統已經在不同領域實現了廣泛應用，但 SWIR、MWIR 以及 LWIR 譜段無人機高光譜遙感系統的研究相對國外仍有較大差距。即使在 VNIR 譜段，國內外相關系統在成像光譜儀的光譜分辨率、光譜波段數、重量等性能參數上雖無顯著區別，但國外的系統在集成化、輕量化、軟件自動化方面更加出色，為用戶提供了更便捷的操作體驗以及全流程的處理軟件，極大了提高了調查效率。此外，在儀器成像方式上，國內主流的商業無人機高光譜遙感系統多使用推掃式的系統，而國外已有快照成像方式的系統，在采集速度與圖像質量方面有較大提升。因此，加強并完善相關系統研究是未來研究的重要方向。

應用進展

3.1 研究現狀

目前，無人機高光譜遙感技術在地質礦產填圖方面的應用主要是將無人機高光譜數據與三維地質模型相結合。2018 年，KIRSCH M等使用搭載了高光譜成像儀的無人機對位于德國薩克森州弗萊堡礦區采石場的V型垂直露頭區進行勘探，對花崗巖宿主中富含硫化物的熱液區開展地質填圖，把波段范圍更廣的高光譜數據與數字地質模型相結合，顯著提高了地質勘探和采礦監測過程的可靠性和安全性，為地球科學研究、礦產勘探、采礦和地質災害監測提供了重要的地質信息來源。HUYNH H H 等在韓國首爾東部含灰巖和白云巖的碳酸鹽巖露頭，建立了基于 SWIR 高光譜技術和基于無人機的數字高程模型（DEM）的一體化三維模型，使無人機系統采集的具有高空間分辨率的高光譜影像與數字表面模型相結合，重建地表和幾何形狀的 3D 地質模型（圖 1）。此類3D地質圖在地質領域可以實現對現場環境高精度的可視化，精確地展示研究區巖性、礦物學和地質構造特征。

圖 1 基于無人機 SWIR 高光譜圖像和 DEM 的綜合 3D 地質模型

在礦產資源調查方面，無人機高光譜遙感系統具有檢測周期短、資源敏感度高、可靈活 部署等優勢，非常適合應用于地質礦產勘探。2020 年，BOOYSEN R 等首次開展了使用輕型高光譜無人機對稀土元素含量進行直接檢測的工作，該團隊在納米比亞和芬蘭分別進行 了無人機高光譜測量工作，發現無人機高光譜可直接識別和繪制碳酸鹽巖露頭中的稀土元素，為推進世界其他地區稀土元素沉積物的發現提供了新的調查方式。

3.2 水體質量監測

水體質量對人類的生活和繁衍具有重要意義，隨著經濟的快速發展，人類活動對水資源產生了一系列影響，為了實現水資源的可持續發展，對水體質量進行持續監測是一項必要且具有重要意義的工作。目前，關于水體質量監測的研究對象主要為湖泊、河流，使用的數據多為星載高光譜遙感數據，對于城市狹窄河流的水質監測，星載數據的空間和光譜分辨率無法滿足精確監測的要求，使用無人機高光譜遙感系統則可以有效地彌補星載數據的不足。2019 年，WEIL等以武漢巡司河為研究區，使用六旋翼無人機搭載微型高光譜成像儀進行數據采集，并通過XGBoost（extreme Gradient Boosting）機器學習算法完成了水體透明度的反演（圖 2）。圖 2 中標注了 32 個現場采樣點 的水體透明度值，最大值為 59cm，最小值為39cm，反演結果的最大值為55.75cm，最小值 為37.95cm，與現場監測結果一致，但反演結果能更好地反映河流水體透明度的分布趨勢。該項研究的開展，充分表明無人機高光譜遙感技術在城市水體質量監測領域具有重大的發展潛力。HUANG C等為了擺脫傳統水污染調查中單點調查的局限性，對于城市“黑水問題” 使用無人機高光譜數據對城市水資源進行監測并引用內梅羅綜合污染指數進行評價。CUI M等使用無人機高光譜技術的水體高光譜數據，以人工控制實驗建立了一套渾濁度反演模型，對不同地域的河流進行渾濁度反演調查。

圖 2 巡司河透明度反演結果

對于水體質量監測來說，大型藻類群落分布是一個重要的調查項目，而藻類分布的調查必須以準確、高效和具有成本效益的環境數據收集為基礎。傳統的遙感技術對大面積區域進行快速調查具有一定的優勢，但衛星和載人機平臺的高光譜遙感設備由于較低的空間分辨率 和有限的操作靈活性，難以完成對大型藻類棲息地進行精細測繪的任務。針對這一調查難點，ROSSITER T等使用多旋翼無人機和推掃式高光譜成像儀組成了一套無人機高光譜成像系統，對愛爾蘭西部基爾基蘭灣中的潮間帶藻類棲息地進行了高光譜圖像數據采集，在此數據基礎上完成了對潮間帶泡葉藻的分類實驗，總體準確率達到94.7%。該研究清楚地表明了無人機高光譜遙感技術具有對空間上和光譜上存在混合的潮間帶大型藻類棲息地中的物種進行精細分類的潛力。

圖3 Platamona 海灘塑料物體識別結果

此外，無人機高光譜遙感技術在海洋水體塑料污染的治理中也發揮著巨大作用。BALSI M 等在意大利撒丁島西北部進行了海灘塑料垃圾檢測研究，開發了一種自動識別海洋塑料的系統。該系統使用無人機高光譜遙感系統進行數據采集，通過自行訓練的分類器完成了 對聚乙烯塑料（PET）的實時識別。圖 3 顯示了系統工作過程中的數據采集和處理結果，5個漂浮在海面上的物體清晰可見，其中 2個聚乙烯塑料瓶已被正確識別（圖中以綠色標注）。

3.3 森林資源調查

在森林資源調查方面，盡管傳統衛星遙感技術已經可以對森林資源進行大范圍調查，但是在局部區域精細定量分析方面仍面臨著影像分辨率低以及調查時間周期長等問題，而使用無人機高光譜系統對森林資源進行調查，則是一個相對廉價且高效的手段。2019 年，鄭迪等使用六旋翼無人機與高光譜成像儀構成的無人機高光譜遙感系統，獲取了長白山闊葉紅松林的高光譜影像，并通過卷積神經網絡、最大似然法和 馬氏距離法三種分類方法，分別實現了研究區內樹種的精細化分類（圖 4）。其中，卷積神經網絡方法可以充分利用高光譜遙感圖像的空間與光譜信息，因而總體精度達到了99.85%；而最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 卷積神經網絡分類圖（a）、最大似然法分類圖（b）、馬氏距離法分類圖（c）和優勢樹種實際空間分布 圖（d）

樹冠提取是森林資源調查中的重要研究主題，對森林疾病檢測和評估蟲害造成的損害程度具有重要意義。傳統的星載高光譜遙感易受云霧干擾且空間分辨率較低，無法完全滿足對森林進行及時、精確***的要求，而基于無人機的高光譜遙感系統能夠進行快速、重復的標準化調查。ZHANG N等基于無人機高光譜圖像，使用光譜-空間分類方法降低了高光譜維度對圖像分類精度的影響，實現了高精度的受損樹冠自動提取，為森林健康監測和大規模森林害蟲和疾病評估提供了數據參考。對于森林資源的精細分析，一種新型的無人機三維高光譜技術值得關注。NEVALAINEN O等研究開發了一種基于無人機高光譜和攝影測量的遙感方法，該研究使用了基于可調法布里-珀羅干涉儀（FPI）的高光譜成像儀，對包含 4151 棵參考樹木的11個測試點進行了數據采集，并且對樹種進行精細分類評估。圖 5 展示了該技術在其中一個測試點的分類結果，源自高光譜圖像的光譜特征在樹種分類中產生了良好的效果，實現了松樹、云杉、樺樹、落葉松 4 類樹種的精確分類。

圖 5 樹種精細分類結果

3.4 土壤質量評估

在土壤質量評估中，遙感技術主要應用于土壤污染調查和專題土地覆蓋分類，而無人機高光譜技術在這方面的應用還剛剛起步，但是具有很大的發展前景。NATESAN S等使用無人機高光譜遙感系統在加拿大的一片區域進行了基于對象的土壤覆蓋專題制圖。王丹陽等使用無人機高光譜遙感系統，基于相關性分析選擇相應的光譜分量，建立了鹽堿化反演模型，對山東省東營市墾利區裸土進行了鹽漬化研究。HU J等對中國***西部一片試驗區中的裸地、植被稀疏區和植被茂密區地表進行了調查，使用電磁感應設備和搭載高光譜成像儀的無人機平臺進行土壤鹽漬化研究，對于地表土壤鹽分的定量估算、干旱土地管理和鹽漬土復墾決策具有重要意義。圖6展示了基于無人機高光譜原始數據和GF-2多光譜數據的土壤鹽度反演結果，區域 A 和 B 清楚顯示出了土壤鹽堿度的空間變化模式， 而在C區域（圖 6e，f））由于GF-2衛星受密集植被影響較大，導致反演結果難以識別該區域的鹽度空間分布模式，檢測精度顯著低于基于無人機高光譜數據的檢測結果。此外，GE X 等使用無人機高光譜遙感系統在***維吾爾自治區阜康市進行了土壤含水量調查，指出相比于現場取樣和烘箱干燥技術等常規測量方法以及星載遙感，無人機具有更強的操控性和更高的分辨率，因此具有更高的應用價值。目前，高光譜成像系統性能的提升和數據處理方法的創新推動了無人機高光譜遙感技術快速發展，為地質礦產填圖、水體質量監測、森林資源調查、土壤質量評估的實施提供了強大的調查手段，有效提高了自然資源監測質量。相較于傳統的星載和有人機載高光譜遙感技術，無人機高光譜遙感技術靈活性強、操作簡單，能夠快速高效地覆蓋調查區域，獲得難以通過現場調查得到的數據；高空間分辨率和時間分辨率的特點也為各類調查應用提供了良 好的數據支撐，使得精細尺度下的礦產填圖、狹窄河流水質監測、單棵樹種分類以及蟲害實時監測、土壤鹽堿度與含水量動態估計成為可能。

高光譜推掃式壓縮成像

（1）隨著高光譜成像技術的發展和進步，更多微型化的高光譜成像儀被研發出來，通過與無人機相結合，無人機高光譜遙感系統兼具高光譜特性和靈活機動的能力，使研究人員能夠及時、高效地獲取地物的空間信息與光譜信息，推動了低空高光譜遙感技術的應用發展。

（2）無人機高光譜遙感技術具有出色的地物識別能力，在地質礦產填圖、水體質量監測、森林資源調查、土壤質量評估等自然資源調查領域取得了較多的創新性成果，但目前無人機高光譜遙感系統一體化程度還較低，波長覆蓋范圍較窄，缺乏傳感器間的數據融合，均限制了無人機高光譜遙感技術的進一步應用。

（3）隨著“空-天-地-海-網”一體化監測體系的建立以及多源、多尺度高光譜遙感數 據的協同應用，未來，將實現不同數據的優勢互補，為自然資源調查提供多要素、高頻率、 高精度、多層次的解決方案。

審核編輯：湯梓紅