地球信息科学学报 ›› 2021, Vol. 23 ›› Issue (9): 1646-1661.doi: 10.12082/dqxxkx.2021.200746
冯天时1,2(), 庞治国1,2,*(
), 江威1,2,3, 覃湘栋1,2, 付俊娥1,2
收稿日期:
2020-12-08
出版日期:
2021-09-25
发布日期:
2021-11-25
通讯作者:
*庞治国(1975— ),男,内蒙古包头人,博士,教授级高级工程师,主要从事遥感在水利行业应用研究。 E-mail: pangzg@iwhr.com作者简介:
冯天时(1992— ),男,山东临沂人,硕士生,主要从事高光谱遥感在水环境方面的应用研究。E-mail: 386938452@qq.com
基金资助:
FENG Tianshi1,2(), PANG Zhiguo1,2,*(
), JIANG Wei1,2,3, QIN Xiangdong1,2, FU Jun'e1,2
Received:
2020-12-08
Online:
2021-09-25
Published:
2021-11-25
Supported by:
摘要:
面向新时期水利行业“补短板”和“强监管”的应用需求,遥感的前沿技术高光谱遥感凭借较高的光谱分辨率和图谱合一等优势,在水生态、水环境等水利行业的应用中发挥了重要作用,同时在水灾害、水资源等层面中也存在着一定的应用潜力。本文介绍了高光谱遥感的成像原理,回顾了成像光谱仪的发展,列举了目前国内外典型的高光谱载荷。重点介绍了高光谱遥感在水利行业的应用进展,包括水华及水生植物监测、水华和水草精确区分、叶绿素浓度反演、悬浮物浓度和泥沙含量定量估算等具体工作。指出高光谱遥感在实时大范围洪涝灾害应急监测、陆表水文参数定量反演等工作存在一定的发展潜力。最后对高光谱遥感在水利行业的应用存在的瓶颈问题进行总结分析并提出展望:多平台高光谱水利要素立体监测与集成技术研发;水利典型地物要素标准波谱数据库构建;水利高光谱遥感信息智能挖掘的理论方法研究。为拓宽高光谱遥感在水利应用中的研究提供参考。
冯天时, 庞治国, 江威, 覃湘栋, 付俊娥. 高光谱遥感技术及其水利应用进展[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(9): 1646-1661.DOI:10.12082/dqxxkx.2021.200746
FENG Tianshi, PANG Zhiguo, JIANG Wei, QIN Xiangdong, FU Jun'e. Progress and Prospects of Hyperspectral Remote Sensing Technology and its Application in Water Conservancy Research[J]. Journal of Geo-information Science, 2021, 23(9): 1646-1661.DOI:10.12082/dqxxkx.2021.200746
表1
高光谱遥感与多光谱遥感的优劣对比
不同层面 | 高光谱遥感 | 多光谱遥感 |
---|---|---|
光谱分辨率 | 5~10 nm,具有更高水平的光谱细节,对于光谱差异较小的不同地物的识别效果较好 | 约为70~400 nm,难以区分具有相似光谱特征的地物,不具备精细识别地物的条件 |
空间分辨率 | 星载高光谱数据的空间分辨率较低,大多在10 m以上,机载高光谱数据的空间分辨率较高,可达到2 m左右 | 部分多光谱遥感具有较高的空间分辨率,能满足地理国情调查、土地利用类型解译等涉及范围较广的工作 |
数据处理 | 高光谱遥感数据维度高,数据量大,专用的处理软件较少,整体处理过程较为复杂 | 现存的开源处理方法较多且比较成熟,影像处理速度快,整体处理过程较为简单 |
波段数 | 波段数较多(100~200个),为模型的构建提供更多选择 | 较少(5~10个),且大部分波段位于可见光范围内 |
数据源 | 机载数据获取成本高,星载数据源较少,数据较为短缺 | 拥有高分系列、MODIS、Landsat等丰富的卫星数据库 |
结果精度 | 地物识别效果好,参数的定量遥感反演精度极高 | 反演精度一般,能满足部分工作需求 |
表2
基于不同载荷平台的成像光谱仪介绍
载荷平台 | 主要介绍 | 典型光谱仪器 |
---|---|---|
地物光谱仪 | 可以测量水体的反射率光谱,分析水体不同组分的光谱特征,还可用于验证航空航天高光谱遥感数据的大气校正的精度 | SVC便携式光谱仪(美国SVC公司) ASD便携式光谱仪(美国ASD公司) FISS(中国中科院) |
机载成像光谱仪 | 获取的影像数据空间分辨率较高,可根据需要灵活选择航线。近几年成像光谱仪更多地搭载于无人机上,为内陆水体的遥感监测提提供了大量的数据 | AVIRIS(美国)、PHI(中国) CASI(加拿大)、MOIS(中国) |
星载成像光谱仪 | 为遥感的长期动态监测提供数据源,降低了图像获取的成本。但其重访周期和扫描幅宽有待进一步优化以满足水环境的应急监测和大范围水体动态监测等需求 | Hyperion(美国) CHRIS(欧空局) HyspeIRI(美国) 高光谱相机 |
表4
国内外典型机载成像光谱仪性能参数
成像光谱仪 | 制造方 | 启用年份 | 光谱分辨率/nm | 空间分辨率/μm | 光谱范围/μm | 波段数 |
---|---|---|---|---|---|---|
AVIRIS | 美国 | 1987 | 10 | 20 | 0.40~2.50 | 224 |
HYDICE | 美国 | 1995 | 7~14 | 0.75 | 0.40~2.50 | 206 |
TRWIS-Ш | 美国 | 1996 | VNIR:5 SWIR:6.25 | 1.8 | 0.38~2.45 | — |
HYMAP | 澳大利亚 | 1999 | 15~20 | — | 0.40~2.50 | 126 |
PHI | 中国 | 1997 | — | — | 0.40~0.85 | 244 |
MOIS | 中国 | 2001 | VNIR:5 SWIR:6.25 | 6 | 0.46~12.50 | — |
表5
国内外典型星载成像光谱仪性能参数
卫星 | 成像光谱仪 | 制造方 | 发射年份 | 光谱分辨率/nm | 空间分辨率/μm | 重访周期/d | 光谱范围/μm | 波段数/个 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
EO-1 | Hyperion | 美国 | 200 | 10 | 30 | 16 | 0.40~2.50 | 242 |
PROBA-1 | CHIRIS | 欧空局 | 2001 | VNIR:1.3 SWIR:12 | 17 | 2 | 0.40~2.50 | 63 |
MOR | CRISM | 美国 | 2005 | 6.55 | 18 | 4 | 0.36~3.94 | 544 |
HJ-1A | HSI | 中国 | 2008 | 5 | 100 | 4 | 0.40~0.95 | 115 |
ISS | HICO | 美国 | 2009 | 5.7 | 90 | — | 0.36~1.08 | 128 |
高分五号 | 可见短波红外 高光谱相机 | 中国 | 2018 | VNIR:5 SWIR:10 | 30 | 2 | 0.40~2.50 | 330 |
珠海一号 | 高光谱相机 | 中国 | 2018 | 2.5 | 10 | 2.5 | 0.40~1.00 | 32 |
ALOS-3 | HISUI | 日本 | 2019 | VNIR:10 SWIR:12.5 | 30 | 35 | 0.40~2.50 | 185 |
EnMAP | EnMAP HSI | 德国 | 2019 | VNIR:6.5 SWIR:10 | 30 | — | 0.42~2.45 | 244 |
资源一号02D卫星 | 高光谱相机 | 中国 | 2019 | VNIR:5 SWIR:10 | 30 | 3 | 0.40~2.50 | 166 |
表7
高光谱遥感典型应用的原理及优势
应用名称 | 应用原理 | 高光谱遥感的优势体现 |
---|---|---|
水华监测 | 藻蓝素在630 nm处具有反射谷,在655 nm处具有反射峰,由此波段特征构建反演模型 | 波段较窄,可以实现普通水体、水华区域及水草区域三者之间的精准辨别,从而提高监测精度 |
水生植物监测 | 利用光谱仪实测得到监测对象的光谱曲线,根据光谱特征选择波段,通过比值、一阶微分等方法建立监测模型 | 波段数量多,波普范围较宽,可为水体中绝大多数部分要素提供合适的反演波段 |
识别水华与水草 | 二者的部分光谱特征近似,而水华中含有藻蓝素,且水华暴发伴随着水色的改变,以此来寻找二者的光谱差异 | 提供丰富的光谱信息,光谱分辨率高,对于具有相似光谱特征的不同要素具有良好的分辨能力 |
反演叶绿素a | 叶绿素a在近红外波段具有明显的光谱特征,通过经验或分析模型建立光谱特征和叶绿素a浓度的关系 | 基于高光谱数据的半经验反演模型具有更高的精度;为分析模型中部分参数的计算提供条件 |
反演悬浮物浓度 | 悬浮物在700~850 nm具有明显的光谱特征,在此范围内合理选取波段构建反演模型 | 波段数量多,可以消除由氧气吸收通道,水汽吸收通道产生的影响 |
[1] |
高吉喜, 赵少华, 侯鹏. 中国生态环境遥感四十年[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(4):705-719.
doi: 10.12082/dqxxkx.2020.200197 |
[ Gao J X, Zhao S H, Hou P. Advances of remote sensing on ecology and environment in China[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(4):705-719. ] | |
[2] | 付俊娥, 路京选, 庞治国, 等. 跨时空遥感应用理论及其在水利行业的应用[J]. 卫星应用, 2019(11):8-12. |
[ Fu J E, Lu J X, Pang Z G, et al. The application theory of cross-temporal remote sensing and its application in water conservancy industry[J]. Satellite Applications, 2019(11):8-12. ] | |
[3] | 杨煜, 李云梅, 王桥, 等. 基于环境一号卫星高光谱遥感数据的巢湖水体叶绿素a浓度反演[J]. 湖泊科学, 2010, 22(4):495-503. |
[ Yang Y, Li Y M, Wang Q A, et al. Retrieval of chlorophyll-a concentration by Three-band model in Lake Chaohu[J]. Journal of Lake Sciences, 2010, 22(4):495-503. ] | |
[4] | 杜培军, 夏俊士, 薛朝辉, 等. 高光谱遥感影像分类研究进展[J]. 遥感学报, 2016, 20(2):236-256. |
[ Du P J, Xia J S, Xue Z H, et al. Review of hyperspectral remote sensing image classification[J]. Journal of Remote Sensing, 2016, 20(2):236-256. ] | |
[5] | 唐雅娜, 董立国, 何苏利. 机载激光雷达和高光谱技术的遥感监测数据分类[J]. 激光杂志, 2020, 41(10):72-76. |
[ Tang Y N, Dong L G, He S L. Remote sensing data classification of airborne lidar and hyperspectral technology[J]. Laser Journal, 2020, 41(10):72-76. ] | |
[6] | 王建宇, 李春来. 高光谱遥感成像技术的发展与展望[J]. 空间科学学报, 2021, 41(1):22-33. |
[ Wang J Y, Li C L. Development and prospect of hyperspectral imager and its application[J]. Chinese Journal of Space Science, 2021, 41(1):22-33. ] | |
[7] | 李树涛, 李聪妤, 康旭东. 多源遥感图像融合发展现状与未来展望[J]. 遥感学报, 2021, 25(1):148-166. |
[ Li S T, Li C Y, Kang X D. Development status and future prospects of multi-source remote sensing image fusion[J]. National Remote Sensing Bulletin, 2021, 25(1):148-166. ] | |
[8] | 刘建霞, 翟伟林, 李金富, 等. 机载高光谱遥感在内陆水体或海湾水质监测中的研究与应用现状[J]. 地质找矿论丛, 2020, 35(4):487-492. |
[ Liu J X, Zhai W L, Li J F, et al. Research and application status of Aircraft-hyper-spectral remote sensing-based research of water quality monitoring of water bodies of inland and bays[J]. Contributions to Geology and Mineral Resources Research, 2020, 35(4):487-492. ] | |
[9] |
段洪涛, 罗菊花, 曹志刚, 等. 流域水环境遥感研究进展与思考[J]. 地理科学进展, 2019, 38(8):1182-1195.
doi: 10.18306/dlkxjz.2019.08.007 |
[ Duan H T, Luo J H, Cao Z G, et al. Progress in remote sensing of aquatic environments at the watershed scale[J]. Progress in Geography, 2019, 38(8):1182-1195. ] | |
[10] | 童庆禧, 张兵, 张立福. 中国高光谱遥感的前沿进展[J]. 遥感学报, 2016, 20(5):689-707. |
[ Tong Q X, Zhang B, Zhang L F. Current progress of hyperspectral remote sensing in China[J]. Journal of Remote Sensing, 2016, 20(5):689-707. ] | |
[11] | 高林, 杨贵军, 于海洋, 等. 基于无人机高光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演[J]. 农业工程学报, 2016, 32(22):113-120. |
[ Gao L, Yang G J, Yu H Y, et al. Retrieving winter wheat leaf area index based on unmanned aerial vehicle hyperspectral remote sensing[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2016, 32(22):113-120. ] | |
[12] |
晏磊, 廖小罕, 周成虎, 等. 中国无人机遥感技术突破与产业发展综述[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(4):476-495.
doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180589 |
[ Yan L, Liao X H, Zhou C H, et al. The impact of UAV remote sensing technology on the industrial development of China: A review[J]. Journal of Geo-information Science, 2019, 21(4):476-495. ] | |
[13] | 郑玉权, 王慧, 王一凡. 星载高光谱成像仪光学系统的选择与设计[J]. 光学精密工程, 2009, 17(11):2629-2637. |
[ Zheng Y Q, Wang H, Wang Y F. Selection and design of optical systems for spaceborne hyperspectral imagers[J]. Optics and Precision Engineering, 2009, 17(11):2629-2637. ] | |
[14] |
Tripathi M K, Govil H. Evaluation of AVIRIS-NG hyperspectral images for mineral identification and mapping[J]. Heliyon, 2019, 5(11):e02931.
doi: 10.1016/j.heliyon.2019.e02931 |
[15] | 刘银年. 高光谱成像遥感载荷技术的现状与发展[J]. 遥感学报, 2021, 25(1):439-459. |
[ Liu Y N. Development of hyperspectral imaging remote sensing technology[J]. National Remote Sensing Bulletin, 2021, 25(1):439-459. ] | |
[16] | 付严宇, 杨桄, 关世豪. 航空航天高光谱成像仪研究现状及发展趋势[J]. 红外, 2020, 41(8):1-8,14. |
[ Fu Y Y, Yang G A, Guan S H. Research status and development trend of hyperspectral imagers onboard airborne and spaceborne platforms[J]. Infrared, 2020, 41(8):1-8,14. ] | |
[17] | 李盛阳, 刘志文, 刘康, 等. 航天高光谱遥感应用研究进展(特邀)[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(3):9-23. |
[ Li S Y, Liu Z W, Liu K, et al. Advances in application of space hyperspectral remote sensing(invited)[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(3):9-23. ] | |
[18] | 周艺, 周伟奇, 王世新, 等. 遥感技术在内陆水体水质监测中的应用[J]. 水科学进展, 2004, 15(3):312-317. |
[ Zhou Y, Zhou W Q, Wang S X, et al. Applications of remote sensing techniques to inland water quality monitoring[J]. Advances in Water Science, 2004, 15(3):312-317. ] | |
[19] | 疏小舟, 汪骏发, 沈鸣明, 等. 航空成像光谱水质遥感研究[J]. 红外与毫米波学报, 2000, 19(4):273-276. |
[ Shu X Z, Wang J F, Shen M M, et al. Remote sensing of water quality monitoring using an airborne imaging spectrometer[J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2000, 19(4):273-276. ] | |
[20] | 杨一鹏, 王桥, 王文杰, 等. 水质遥感监测技术研究进展[J]. 地理与地理信息科学, 2004, 20(6):6-12. |
[ Yang Y P, Wang Q A, Wang W J, et al. Application and advances of remote sensing techniques in determining water quality[J]. Geography and Geo-information Science, 2004, 20(6):6-12. ] | |
[21] | 张步云, 韩玉洁, 杨琳. 藻类植物在水体污染中的研究进展[J]. 资源节约与环保, 2019(8):118-120. |
[ Zhang B Y, HAN Y J, Yang L. Research progress of algae in water pollution[J]. Resource Conservation and Environmental Protection, 2019(8):118-120. ] | |
[22] | 张兵, 李俊生, 申茜, 等. 长时序大范围内陆水体光学遥感研究进展[J]. 遥感学报, 2021, 25(1):37-52. |
[ Zhang B, Li J S, Shen Q A, et al. Recent research progress on long time series and large scale optical remote sensing of inland water[J]. National Remote Sensing Bulletin, 2021, 25(1):37-52. ] | |
[23] |
Kudela R M, Palacios S L, Austerberry D C, et al. Application of hyperspectral remote sensing to cyanobacterial blooms in inland waters[J]. Remote Sensing of Environment, 2015, 167:196-205.
doi: 10.1016/j.rse.2015.01.025 |
[24] |
Bell T W, Cavanaugh K C, Siegel D A. Remote monitoring of giant kelp biomass and physiological condition: An evaluation of the potential for the Hyperspectral Infrared Imager (HyspIRI) mission[J]. Remote Sensing of Environment, 2015, 167:218-228.
doi: 10.1016/j.rse.2015.05.003 |
[25] |
Rossiter T, Furey T, McCarthy T, et al. UAV-mounted hyperspectral mapping of intertidal macroalgae[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2020, 242:106789.
doi: 10.1016/j.ecss.2020.106789 |
[26] |
Flynn K, Chapra S. Remote sensing of submerged aquatic vegetation in a shallow non-turbid river using an unmanned aerial vehicle[J]. Remote Sensing, 2014, 6(12):12815-12836.
doi: 10.3390/rs61212815 |
[27] | 冯龙庆. 基于高光谱遥感的太湖水体藻蓝素和CDOM浓度估算模型研究[D]. 南京:南京农业大学, 2011. |
[ Feng L Q. Modelling phycocyanin and CDOM concentration from hyperspectral reflectance data in lake Taihu[D]. Nanjing: Nanjing Agricultural University, 2011. ] | |
[28] | 李俊生, 吴迪, 吴远峰, 等. 基于实测光谱数据的太湖水华和水生高等植物识别[J]. 湖泊科学, 2009, 21(2):215-222. |
[ Li J S, Wu D, Wu Y F, et al. Identification of algae-bloom and aquatic macrophytes in Lake Taihu from in situ measured spectra data[J]. Journal of Lake Sciences, 2009, 21(2):215-222. ]
doi: 10.18307/2009.0209 |
|
[29] | 朱庆, 李俊生, 张方方, 等. 基于海岸带高光谱成像仪影像的太湖蓝藻水华和水草识别[J]. 遥感技术与应用, 2016, 31(5):879-885. |
[ Zhu Q, Li J S, Zhang F F, et al. Distinguishing cyanobacteria bloom and aquatic plants in lake Taihu based on hyperspectral imager for the coastal ocean images[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2016, 31(5):879-885. ] | |
[30] | 洪韬. 珠海一号高光谱卫星在内陆湖泊监测中的应用[J]. 卫星应用, 2019(8):19-22. |
[ Hong T. Application of Zhuhai-1 hyperspectral satellite in monitoring inland lakes[J]. Satellite applications, 2019(8):19-22. ] | |
[31] | 董磊华, 熊立华, 于坤霞, 等. 气候变化与人类活动对水文影响的研究进展[J]. 水科学进展, 2012, 23(2):278-285. |
[ Dong L H, Xiong L H, Yu K X, et al. Research advances in effects of climate change and human activities on hydrology[J]. Advances in Water Science, 2012, 23(2):278-285. ] | |
[32] | 陶然, 彭金婵, 张豪, 等. 内陆水体叶绿素a浓度遥感监测方法研究进展[J]. 地理信息世界, 2019, 26(4):44-53. |
[ Tao R, Peng J C, Zhang H, et al. Research progress on chlorophyll-a monitoring in inland waters based on remote sensing[J]. Geomatics World, 2019, 26(4):44-53. ] | |
[33] |
Hoogenboom H J, Dekker A G, Althuis I A. Simulation of AVIRIS sensitivity for detecting chlorophyll over coastal and inland waters[J]. Remote Sensing of Environment, 1998, 65(3):333-340.
doi: 10.1016/S0034-4257(98)00042-X |
[34] | Gitelson A A, Keydan G P, Merzlyak M N. Three-band model for noninvasive estimation of chlorophyll, carotenoids, and anthocyanin contents in higher plant leaves[J]. Geophysical Research Letters, 2006, 33(11):L11402. |
[35] | 郑国强, 史同广, 孙林, 等. 基于Hyperion数据的南四湖叶绿素浓度反演研究[J]. 地理与地理信息科学, 2008, 24(1):31-34. |
[ Zheng G Q, Shi T G, Sun L, et al. Regression of chlorophyll content based Hyperion data in nansi lake[J]. Geography and Geo-information Science, 2008, 24(1):31-34. ] | |
[36] | 韦安娜, 田礼乔, 陈晓玲, 等. 基于穷举法的鄱阳湖叶绿素a浓度高光谱反演模型与应用研究——以GF-5卫星AHSI数据为例[J]. 华中师范大学学报(自然科学版), 2020, 54(3):447-453. |
[ Wei A N, Tian L Q, Chen X L, et al. Retrieval and application of chlorophyll-a concentration in the Poyang Lake based on exhaustion method: A case study of Chinese Gaofen-5 Satellite AHSI data[J]. Journal of Central China Normal University (Natural Sciences), 2020, 54(3):447-453. ] | |
[37] | 李俊生, 张兵, 申茜, 等. 航天成像光谱仪CHRIS在内陆水质监测中的应用[J]. 遥感技术与应用, 2007, 22(5):593-597. |
[ Li J S, Zhang B, Shen Q A, et al. Applicaton of spaceborne imaging spectrometry CHRIS in monitoring of inland water quality[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2007, 22(5):593-597. ] | |
[38] |
Dekker A G, Vos R J, Peters S W M. Analytical algorithms for lake water TSM estimation for retrospective analyses of TM and SPOT sensor data[J]. International Journal of Remote Sensing, 2002, 23(1):15-35.
doi: 10.1080/01431160010006917 |
[39] | 潘邦龙, 申慧彦, 邵慧, 等. 湖泊叶绿素高光谱空谱联合遥感反演[J]. 大气与环境光学学报, 2017, 12(6):428-434. |
[ Pan B L, Shen H Y, Shao H, et al. Combined inversion of hyper-spectral remote sensing of space and spectrum for lake chlorophyll[J]. Journal of Atmospheric and Environmental Optics, 2017, 12(6):428-434. ] | |
[40] |
Jay S, Guillaume M. Regularized estimation of bathymetry and water quality using hyperspectral remote sensing[J]. International Journal of Remote Sensing, 2016, 37(2):263-289.
doi: 10.1080/01431161.2015.1125551 |
[41] | 潘梅娥, 杨昆. 基于环境一号HSI高光谱数据提取叶绿素a浓度的混合光谱分解模型研究[J]. 科学技术与工程, 2017, 17(6):71-76. |
[ Pan M E, Yang K. Study on spectral unmxing model of chlorophyll-a concentration extraction based on HJ-1 HSI hyperspectral data[J]. Science Technology and Engineering, 2017, 17(6):71-76. ] | |
[42] |
周岩, 董金玮. 陆表水体遥感监测研究进展[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(11):1768-1778.
doi: 10.12082/dqxxkx.2019.190518 |
[ Zhou Y, Dong J W. Review on monitoring open surface water body using remote sensing[J]. Journal of Geo-Information Science, 2019, 21(11):1768-1778. ] | |
[43] | 祝令亚, 王世新, 周艺, 等. 应用MODIS影像估测太湖水体悬浮物浓度[J]. 水科学进展, 2007, 18(3):444-450. |
[ Zhu L Y, Wang S X, Zhou Y, et al. Estimation of suspended sediment concentration in Taihu lake using MODIS image data[J]. Advances in Water Science, 2007, 18(3):444-450. ] | |
[44] | 余哲修, 徐沛, 罗唯学, 等. 基于HJ-1A高光谱数据的滇池悬浮物浓度估测研究[J]. 西南林业大学学报(自然科学), 2020, 40(4):94-104. |
[ Yu Z X, Xu P, Luo W X, et al. A study on the suspended sediment concentration in Dianchi lake using HJ-1A hyperspectral data[J]. Journal of Southwest Forestry University (Natural Sciences), 2020, 40(4):94-104. ] | |
[45] | 殷子瑶, 李俊生, 范海生, 等. 珠海一号高光谱卫星的于桥水库水质参数反演初步研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2021, 41(2):494-498. |
[ Yin Z Y, Li J S, Fan H S, et al. Preliminary study on water quality parameter inversion for the Yuqiao reservoir based on Zhuhai-1 hyperspectral satellite data[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2021, 41(2):494-498. ] | |
[46] |
Sudduth K A, Jang G S, Lerch R N, et al. Long-term agroecosystem research in the central Mississippi river basin: Hyperspectral remote sensing of reservoir water quality[J]. Journal of Environmental Quality, 2015, 44(1):71-83.
doi: 10.2134/jeq2014.02.0060 |
[47] | 张兵, 申茜, 李俊生, 等. 太湖水体3种典型水质参数的高光谱遥感反演[J]. 湖泊科学, 2009, 21(2):182-192. |
[ Zhang B, Shen Q A, Li J S, et al. Retrieval of three kinds of representative water quality parameters of Lake Taihu from hyperspectral remote sensing data[J]. Journal of Lake Sciences, 2009, 21(2):182-192. ]
doi: 10.18307/2009.0205 |
|
[48] |
Vargas Cuervo G. Determination of the relative sediment concentration in water bodies using remote sensing methodology[J]. Cuadernos De Geografía: Revista Colombiana De Geografía, 2017, 26(1):11-24.
doi: 10.15446/rcdg.v26n1.56021 |
[49] | 杨光源. 基于HSI高光谱遥感数据的水体分布提取及泥沙含量反演研究[D]. 南宁:广西师范学院, 2014. |
[ Yang G Y. Research on extraction of water body and sediment concentration distribution inversion based on HSI hyperspectral remote sensing data[D]. Nanning: Guangxi Teachers Education University, 2014. ] | |
[50] | 万余庆, 张凤丽, 闫永忠. 高光谱遥感技术在水环境监测中的应用研究[J]. 国土资源遥感, 2003, 15(3):10-14. |
[ Wan Y Q, Zhang F L, Yan Y Z. The application of the hyperspectral remote sensing technology to water environment monitoring[J]. Remote Sensing for Land & Resources, 2003, 15(3):10-14. ] | |
[51] |
Wren D G, Barkdoll B D, Kuhnle R A, et al. Field techniques for suspended-sediment measurement[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2000, 126(2):97-104.
doi: 10.1061/(ASCE)0733-9429(2000)126:2(97) |
[52] | 杨佳, 范建容, 张茜彧, 等. Ⅱ类水体悬移质泥沙含量遥感反演综述[J]. 人民长江, 2019, 50(7):98-103. |
[ Yang J, Fan J R, Zhang X Y, et al. Review of suspended sediment content recognition in case II waters by remote sensing[J]. Yangtze River, 2019, 50(7):98-103. ] | |
[53] | 孟令奎, 郭善昕, 李爽. 遥感影像水体提取与洪水监测应用综述[J]. 水利信息化, 2012(3):18-25. |
[ Meng L K, Guo S X, Li S. Summary of remote sensing image water extraction and flood monitoring application[J]. Water Conservancy Information, 2012(3):18-25. ] | |
[54] |
Ip F, Dohm J M, Baker V R, et al. Flood detection and monitoring with the Autonomous Sciencecraft Experiment onboard EO-1[J]. Remote Sensing of Environment, 2006, 101(4):463-481.
doi: 10.1016/j.rse.2005.12.018 |
[55] | 王向成, 田庆久. 基于Hyperion影像的辽东湾水体信息自动分类[J]. 遥感技术与应用, 2008, 23(1):42-46,124. |
[ Wang X C, Tian Q J. Autoclassifying water bodies in Liaodong bay based on model of double absorption depth[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2008, 23(1):42-46,124. ] | |
[56] |
Ibrahim A, Franz B, Ahmad Z, et al. Atmospheric correction for hyperspectral ocean color retrieval with application to the Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean (HICO)[J]. Remote Sensing of Environment, 2018, 204:60-75.
doi: 10.1016/j.rse.2017.10.041 |
[57] | null. Role of technology in the future of water resources remote sensing developments[J]. Water Resources IMPACT, 2000, 2(5):13-14. |
[58] | Govender M, Chetty K, Bulcock H. A review of hyperspectral remote sensing and its application in vegetation and water resource studies[J]. Water SA, 2009, 33(2):145-151. |
[59] | 段瑞琪, 董艳辉, 周鹏鹏, 等. 高光谱遥感水文地质应用新进展[J]. 水文地质工程地质, 2017, 44(4):23-29. |
[ Duan R Q, Dong Y H, Zhou P P, et al. Advances in application of hyperspectral remote sensing in hydrogeology[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2017, 44(4):23-29. ] | |
[60] |
Medina J L, Camacho E, Reca J, et al. Determinzation and analysis of Regional Evapotranspiration in southern Spain based on remote sensing and GIS[J]. Physics and Chemistry of the Earth, 1998, 23(4):427-432.
doi: 10.1016/S0079-1946(98)00048-2 |
[61] | 孙敏章, 刘作新, 吴炳方, 等. 卫星遥感监测ET方法及其在水管理方面的应用[J]. 水科学进展, 2005, 16(3):468-474. |
[ Sun M Z, Liu Z X, Wu B F, et al. Monitoring method of evapotranspiration by remote sensing and its application in water resource management[J]. Advances in Water Science, 2005, 16(3):468-474. ] | |
[62] | 熊竹, 丁世敏, 肖红艳, 等. 水体中叶绿素a浓度遥感反演的算法研究进展[J]. 中国西部科技, 2015, 14(10):16-20. |
[ Xiong Z, Ding S M, Xiao H Y, et al. Progress of algorithms research on remote sensing retrieval of chlorophyll-a concentration in water body[J]. Science and Technology of West China, 2015, 14(10):16-20. ] | |
[63] | 张兵. 高光谱图像处理与信息提取前沿[J]. 遥感学报, 2016, 20(5):1062-1090. |
[ Zhang B. Advancement of hyperspectral image processing and information extraction[J]. Journal of Remote Sensing, 2016, 20(5):1062-1090. ] | |
[64] | 杜培军, 夏俊士, 薛朝辉, 等. 高光谱遥感影像分类研究进展[J]. 遥感学报, 2016, 20(2):236-256. |
[ Du P J, Xia J S, Xue Z H, et al. Review of hyperspectral remote sensing image classification[J]. Journal of Remote Sensing, 2016, 20(2):236-256. ] | |
[65] | 张莹彤, 肖青, 闻建光, 等. 地物波谱数据库建设进展及应用现状[J]. 遥感学报, 2017, 21(1):12-26. |
[ Zhang Y T, Xiao Q, Wen J G, et al. Review on spectral libraries: Progress and application[J]. Journal of Remote Sensing, 2017, 21(1):12-26. ] | |
[66] |
Kale K V, Solankar M M, Nalawade D B, et al. A research review on hyperspectral data processing and analysis algorithms[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, India Section A: Physical Sciences, 2017, 87(4):541-555.
doi: 10.1007/s40010-017-0433-y |
[67] | 杨国鹏, 余旭初, 冯伍法, 等. 高光谱遥感技术的发展与应用现状[J]. 测绘通报, 2008(10):1-4. |
[ Yang G P, Yu X C, Feng W F, et al. The development and application of hyperspectral RS technology[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2008(10):1-4. ] |
[1] | 王艳杰, 王卷乐, 魏海硕, Altansukh Ochir, Davaadorj Davaasuren, Sonomdagva Chonokhuu. 基于稀疏样点的蒙古国产草量估算方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1814-1822. |
[2] | 陈辉, 厉青, 王中挺, 马鹏飞, 李营, 赵爱梅. 一种基于FY3D/MERSI2的AOD遥感反演方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1887-1896. |
[3] | 高吉喜, 赵少华, 侯鹏. 中国生态环境遥感四十年[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(4): 705-719. |
[4] | 王桥, 赵少华, 封红娥, 王玉, 白志杰, 孟斌, 陈辉. 国家城镇生态环境综合监测技术体系构建[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(10): 1922-1934. |
[5] | 叶发旺, 孟树, 张川, 邱骏挺, 王建刚, 刘洪成, 武鼎. 甘肃龙首山芨岭铀矿床碱交代型铀矿化蚀变航空高光谱识别[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(2): 279-292. |
[6] | 李想, 肖桂荣, 蔡圣准. 结合网络文本的模糊层次分析法评价水环境敏感性[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(12): 1832-1844. |
[7] | 孙凤琴, 徐涵秋, 施婷婷, 潘文斌, 周淑玲, 陈明华. 开发建设对敖江水质浊度影响的遥感监测[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(11): 1679-1686. |
[8] | 葛亚宁, 徐新良, 李静, 蔡红艳, 张学霞. 北京城市建筑密度分布对热岛效应的影响研究[J]. 地球信息科学学报, 2016, 18(12): 1698-1706. |
[9] | 蔡悦, 苏红军, 李茜楠. 萤火虫算法优化的高光谱遥感影像极限学习机分类方法[J]. 地球信息科学学报, 2015, 17(8): 986-994. |
[10] | 刘德长, 叶发旺, 赵英俊, 田丰, 邱骏挺. 航空高光谱遥感金矿床定位模型及找矿应用——以甘肃北山柳园-方山口地区为例[J]. 地球信息科学学报, 2015, 17(12): 1545-1553. |
[11] | 刘洋, 刘荣高. 基于LTDR AVHRR和MODIS观测的全球长时间序列叶面积指数遥感反演[J]. 地球信息科学学报, 2015, 17(11): 1304-1312. |
[12] | 马万栋, 王桥, 吴传庆, 殷守敬, 邢前国, 朱利, 吴迪. 基于反射峰面积的水体叶绿素遥感反演模拟研究[J]. 地球信息科学学报, 2014, 16(6): 965-970. |
[13] | 焦桐, 刘荣高, 刘洋, 陈镜明. 林下植被遥感反演研究进展[J]. 地球信息科学学报, 2014, 16(4): 602-608. |
[14] | 刘洋, 刘荣高, 陈镜明, 程晓, 郑光. 叶面积指数遥感反演研究进展与展望[J]. 地球信息科学学报, 2013, 15(5): 734-743. |
[15] | 李晓萌, 马玥, 孙永华, 宫辉力, 李小. 基于格网的洪水灾害危险性评价分析——以巴基斯坦为例[J]. 地球信息科学学报, 2013, 15(2): 314-320. |
|