基于卫星高光谱遥感的水体和林木面积测绘研究

基于卫星高光谱遥感的水体和林木面积测绘研究

龚准

广东邦鑫数据科技股份有限公司  广东 广州  510335

摘要：目前，依托于卫星高光谱遥感技术，对于各个领域的信息提取具有质的飞跃，是现代化科技水平的风向标与科技综合实际展现。广东邦鑫数据科技股份有限公司依托于卫星高光谱遥感技术对于水体与林木面积测绘方面进行研究分析，提出相关工作原理的优缺点，并且阐释卫星遥感技术面临的挑战与需要解决的问题，同时应用到各个行业当中。

关键词：卫星高光谱遥感；水体参数提取；定量分析

引言：卫星高光谱遥感技术能够普及到各个领域的生产当中，在水体与林木面积测绘方面具有极大的意义，由于能够大范围探测，具有实时性高、信息丰富的优点，在信息提取方面具有极大的优势。但是由于卫星高光谱遥感技术在我国的发展时间较短、参与的人数比较少，还有很大的发展空间，对于后续的发展方向分析是主要的研究目标。

一、卫星高光谱遥感的水体面积测绘研究

（一）高光谱遥感对水体研究的优势

卫星高光谱遥感技术应用在水体研究当中，能够对于信息的提取更加有效地提升测绘质量。遥感的优势在于不直接的接触被测绘的物体，在测绘过程中也不会对被测物体产生破坏，相比于传统的测绘方式而言，能够有更大的测绘范围，实时性也更高，获取的信息也更加丰富。对于水体面积的测绘研究而言，卫星高光谱遥感技术能够很好的应用在水体面积、几何形态、水质状态等信息提取方面，同时在不同的行业当中也能够有效地应用，像是对于水资源的调查、水资源的宏观检测、环境保护、自然灾害预报等行业都能够有效地参与进来。水体信息提取成为了卫星高光谱遥感技术研究的重要内容，能够构建出不同的水文模型，进行不同场景的水文模拟。相比较于传统的测绘方式而言，能够做到不再依赖于人工野外测量，从而也就避免了野外人工测量的危险性，极大程度上缩短了作业周期，省时又省力。卫星高光谱遥感技术具有极高的实时性，利用高分辨率的影像效果可以做到准确快速的提取水体信息，弥补人工测绘的种种不足[1]。

此外，卫星高光谱遥感技术的另外一项优势在于能够适用于各个复杂环境下的测绘，由于大部分的水系都在偏远山区，甚至是在人类无法到达的无人区内，在这样恶劣的环境当中没有能力进行有效地建设观测站点，也就不能够得出有效的水位、流量、降水与水文生态相关的数据，所以这时的卫星高光谱遥感技术优势就能够很好的显现出来。像是高山复杂区域、无人区区域与自然灾害常出现的地区，依托于卫星高光谱遥感技术对于水体信息提取，具有其他方式所不能及的优势。就现阶段的卫星高光谱遥感技术而言，卫星遥感的技术在水体信息提取上的应用主要有常态化测绘，像是应用在水资源调查、水资源宏观检测、土地利用类型分类、江河湖海水库等面积的测绘，还能够提出相应的洪涝淹没分析。

（二）水体信息提取方法

卫星高光谱遥感技术在实际应用当中有多种技术方式，一般的情况而言主要的方式在于雷达遥感数据的提取方式、光学遥感数据的提取方式以及雷达与光学遥感数据结合的提取方式，在光学遥感技术的使用方面而言还能够细分出阈值法当中的单波段法、多波段谱间关系法与水体指数法和分类法当中的SVM分类法、决策树法、面向对象法。其中较为常用的是基于雷达遥感数据的提取方法，雷达遥感数据的方式中还有：灰度阈值分割法、滤波法、机器学习法的参与。灰度阈值分割法的原理是表面的平滑的水体在ASR图像中散射值低的特点，利用求解图像的直方图的极值点来提取相关信息，将现实中的数据中小于阈值的标记成为水体、大于阈值的部分标记成为背景，形成二值图。利用灰度阈值分割法的优势在于能够快速作业、原理比较简单易懂、计算量较小，能够在低噪音、图幅较小的SAR图像中做水体提取。但是也会有一定的不足之处，例如精度较差与耗时比较长的劣势，同时也因为噪音与图像各处灰度信息不均匀的影响，不易于得到准确的阈值点，有很多的阈值确定还是依赖于人机交互才可以进行下一步的作业。

由于水体提取的方式能够确认水体对于太阳光具有吸收性，在遥感传感器波长当中，呈现出比较弱的反射效率。具体的表现在于波长480-580nm，反射率在4%到5%之间，波长-740nm的时候就下降到了2%-3%之间，当波长大于740nm时，所有的能量都会被吸收。具体的色彩来说，蓝光的反射率比较强，还有散射作用，绿光排第二，红光最弱，也就是海水为什么是蓝色的原因。因为水体在红外和中红外中740nm-2500nm吸收的效果最为强，在清水中没有反射率。由此就能够分析出水陆的分界。

想要弥补对地物提取精确度不足的缺陷，可以选择光学遥感数据的提取手段，虽然能够弥补精确度的问题，但是也同时会具有时间效率低、成本较高的问题，并不能像雷达遥感数据的方式一般，能够满足于大区域的水体信息提取。由于提取的方式不断地进步，利用规则的添加构建出的参数能够实现水体信息的自动分类提取。现阶段使用最多的水体信息提取技术是元分类的阈值法与目标分类的分类法两种手段。在其中阈值法更多的使用在高分辨率的影像当中，在操作中主要参考的是光谱的特征，利用光谱知识构建出各种分类模型与水体指数来完成对于水体的提取。而分类法更多的使用在高分辨率影像，综合影像的光谱、纹理与空间的特征。阈值法中最为简单的是单波段法，使用的是水体和其他地物在近红外或中红外波段上的差异来提取水体信息，阈值选取的准则直接反映出来水体信息提取的准确性。

二、卫星高光谱遥感的林木面积测绘研究

利用卫星高光谱遥感技术，能够提取出森林信息，主要内容有森林生物物理与化学参数以及森林健康状况因素。主要应用方面在于森林制图、森林资源调查、森林面积测算以及生物化学等方面。虽然现在大部分测绘都使用机载成像光谱仪器，但是研究的成本过于高昂，研发的代价比较大，研究的结果大部分都是针对于典型植被类型。近年来也有相关的卫星发射，使得卫星高光谱遥感技术能够快速的成为热点研究内容，但是可以利用的卫星高光谱遥感技术数据比较少，大部分的研究还是在实验阶段当中。主要的卫星高光谱遥感技术森林信息获取依靠于森林调查的方式，森林调查中一般使用手段在于高光谱遥感技术。同时也会具有一定的不足，例如在遥感数据空间上与时间上的不确定性，提取到的森林信息也会由于数据精度、完整性与详细程度的限制产生误差。对于森林的识别而言，卫星高光谱遥感技术能够提升森林物种的分类精度，利用高光谱数据分类能够得到更加准确的森林物种分布信息。在以往的方式估测研究当中，主要的局限在于相对较宽波段的多光谱数据[2]。

由于中巴资源卫星01星、02星的发射以来，对于诸多森林资源产生了较好的影响。对于贵州省的森林研究而言，定位到榕江县，该地位于柳江中上游，森林保存良好，主要的树木为楠木、樟木等优质林木资源，相关的检测为林业面积为259867.7公顷，占据整个县的78.4%，覆盖面积达到了74.71%，活立木的量在1155.93万立方米。植物的种类有2000多种，有记载的1877种。全县保护的植物有31种，一级具有8种，二级具有23种。

对于森林灾害方面也具有一定的数据提取作用，森林灾害主要的类别在于林木疾病、虫害与火灾。但是由于病虫害具有生理调节能力导致提取的信息具有一定的不准确性。从现阶段的发展来看还停留于林木面积的测绘当中，并不能够做到更多的领域使用。所以卫星高光谱遥感技术还要进行充分的技术发掘，将优势落实到林木测绘的各个领域当中。

结语：综上所述，依托于卫星高光谱遥感技术的高速发展，在水体和林木面积测绘方面能够快速、准确、大范围提取，是现代化信息提取研究的发展优势，对于不同的数据进行归纳，为未来不同应用条件下的研究提供基础。同时还要关注卫星高光谱遥感技术的发展前景，对于该技术的发挥前景进行有效地了解和研究，促进该技术的稳定发展，更好地应用到生活中的各个领域。

参考文献：

[1]臧传凯,沈芳,杨正东.基于无人机高光谱遥感的河湖水环境探测[J].自然资源遥感,2021,33(03):45-53.

[2]皮伟强. 基于无人机高光谱遥感的草原退化指标地物的识别与分类研究[D].内蒙古农业大学,2021.

作者简介：姓名：龚准（1983.04.16）；性别：男，籍贯：湖南省桃江县人，学历：本科，毕业于中国地质大学（武汉）；现有职称：中级工程师；研究方向：工程测绘。