姓名：韓宜真
學號：17020120095
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【嵌牛導讀】本文介紹了高光譜遙感技術在生活中的應用。
【嵌牛鼻子】稀疏注意力
【嵌牛提問】高光譜遙感能做什么？
【嵌牛正文】
01高光譜衛星家族發射史
? ? ? 2008年9月，HJ-1A和HJ-1B于在太原衛星發射中心“一箭雙星”成功發射，現運行正常。“環境一號”衛星系統是中國國務院批準的專門用于環境和災害監測的對地觀測系統，擁有光學、紅外、超光譜多種探測手段，具有大范圍、全天候、全天時、動態的環境和災害監測能力。
?? ?2016年12月，酒泉衛星發射中心，發射了被稱為 ? “世界上非常強大的高光譜成像衛星”的Spark雙星 。其光譜分辨率小于5米，地面分辨率在15米左右，主要波段數為328個，因中國最新成像衛星裝備有超強的高分辨率成像光譜儀，因此中國對美國有技術上優勢。
? ? ? 這兩顆寬幅高光譜微納衛星不僅填補國內獨立自主高光譜數據源的空缺，而且其后續數據產品將對國內科學研究項目免費公開共享，將使得衛星工程的意義突破遙感數據本身的價值。
? 2017年6月16日，珠海一號”衛星星座由3種衛星組成，用多種方式對地面拍照，采集多個角度、多個方位的可見光視頻數據、高光譜數據、雷達成像數據等，可實現全方位遙感。
? ? ? ?事實上，衛星類高頻譜成像技術應用，中國其實早已投入使用，包括已經發射多次的嫦娥探月衛星、天宮一號目標飛行器，以及HJ1高光譜小衛星等，這些衛星和飛行器利用高頻譜成像技術展開對地觀測任務，并在民用領域展示了較強的實際應用能力。
? ? ? ?高光譜類衛星的主要特點是采用高分辨率成像光譜儀，波段數為36~256個，光譜分辨率為5~10nm，地面分辨率為30~1000m。
? ? ? ?通常數碼相機采用紅、綠、藍三種顏色還原色彩，而高光譜微納衛星則分出148個顏色，覆蓋400—1000納米譜段范圍，通過后端數據處理，不僅有圖像信息，還可獲得圖像上每個點的光譜數據以及任一個譜段的影像信息。
通過在數百公里高度運行的高光譜衛星，”光譜遙感獨一無二的光譜“指紋，就能分辨出土壤種植作物土豆和紅薯的差別，分辨出同種顏色不同品種的水稻，進而分析出全球農林作物長勢和分布信息，估算產量。當然，上述波段數據需要軟件處理，結合專業行業知識，才能分析出物質信息。
02高光譜技術火眼識別“身份證”
?? 20世紀80年代高光譜成像，進入光學儀器發展歷史上的飛躍。該技術突破了傳統成像能力，能夠對不同成分的光譜特征進行識別，譜段可由幾十至幾百個。
高光譜遙感全稱為“高光譜分辨率遙感”。它不像多光譜遙感中根據顏色的差異來分辨目標，而是根據譜段光譜曲線的形態來分析目標。光譜分析是人類借助光認知世界的重要方式。光譜分析能獲取除肉眼能看到的物質的形狀、尺寸、規格等以外的物質成分信息。
? ? ? 萬物皆有光譜曲線，我們可以看著身份識別，通過光譜成像獲取各種物質成分信息。在無人機搭載進行低空作業，1小時內就可完成對1萬平方米農田的土壤分析。
? ? ? ?高光譜遙感能在可見光到短波紅外范圍內連續光譜成像，不僅光譜探測范圍超過了肉眼的感知，還能連續記錄數百個光譜波段。
遙感可上觀天象、下望山川、河流大地、海洋全貌。不止如此，上天入地，無所不及。目前在醫學、生物、刑偵、考古、文物保護等領域開展了廣泛的探索性應用。2006年中科院與故宮博物院等單位合作在古畫、唐卡、壁畫、墨書等文物的識別和鑒別方面取得了開創性成果。
? ? ? ? 今年年初，熱門紀錄片《我在故宮修文物》，第三集書畫文物修復中出現了高光譜遙感以及研究室研發高光譜掃描HyScan，技術分析細節讓人嘆為觀止。
? ? ??在農業生產方面，高光譜遙感在作物長勢監測、產量估計、品質監測以及病蟲害監測預測方面得到了廣泛應用。目前，國內外在作物病蟲害遙感監測研究中，主要是針對受病蟲害脅迫作物的光譜特征，開展病蟲害脅迫的特征提取。
? ? ? 2000年中科院遙感所團隊曾基于在日本長野獲取的80個譜段的航空高光譜遙感數據，對卷心菜、大白菜、蘿卜等多種蔬菜進行了精細分類，預測蔬菜產量。
? ? ? ?如農藥殘留的蔬菜和沒有農藥殘留的蔬菜(下圖)。相較于傳統檢測方式，高光譜遙感食品檢測不僅具有無接觸、無損的特點，在檢測效率、食品安全提升方面是革命性的提升。根據果蔬光譜特征不同生長周期、產地差異性，可用于檢測果蔬新鮮度、產地溯源等功能。
?????????????????? 有無農藥殘留蔬菜光譜(介飛決是一種農藥)
? ? ? ?基于高光譜遙感成像技術，結合物聯網、云端數據技術研發了高光譜掃描儀HyScan， 目前該項技術已經實現成果轉化，原型機產品還在測試完善中，不日面市。
? ? ?光譜分析技術已經實現與智能手機的融合誕生了面向普通民眾的高光譜應用，借助于嵌入到智能手機里的光譜儀，實時獲取通過手機快速檢測果蔬食品安全信息。
? ? ? ? 常用的特征提取方法包括基本的光譜運算及變換方法，如敏感波段提取法，光譜植被指數法，微分光譜分析法，吸收谷/反射峰等光譜位置參數提取法等)和光譜數據知識挖掘方法，如主成分分析法，小波分析法，神經網絡法，支持向量機，偏最小二乘回歸等。
? ? ? ?在農作物為生長監測方面，不同病蟲害區分研究，研究者提出了新型病害識別光譜指數。如引入RELIEF-F特征提取算法，說明小麥條銹病，白粉病以及蚜蟲的光譜特征，并構建定量區分特定病害的新型光譜指數NSIs(New Spectral?Indices)，將這些新型植被指數用于葉片和冠層尺度病蟲害區分均取得滿意的結果。
