一、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。

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在自然資源調查領域有著巨大的技術與經濟比較優勢。

二、應用進展

2.1地質礦產填圖

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，KIRSCHM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。HUYNHHH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（DDEM）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，BOOYSENR等***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，發現無人機高光譜技術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識別提供了新的調查方式。

2.2水體質量檢測

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。2019年，WEIL等以武漢巡司河為研究區，使用六旋翼無人機搭載高光譜成像儀進行數據采集，并通過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，比較大值為59cm，最小值為39cm，反演結果的比較大值為55.75cm，最小值為37.95cm，與現場監測結果一致，且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。WEIL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對其進行評價。CUIM等使用無人機高光譜技術獲取的水體高光譜數據，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無人機高光譜成像系統

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。ROSSITERT等使用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的分類實驗，總體準確率達到94.7%。該研究充分表明了無人機高光譜遙感技術具有對空間和光譜特征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。

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。BALSIM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）。

圖3Platamona海灘塑料物體識別結果

2.3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，鄭迪等使用由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、比較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%；而比較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）、比較大似然法分類圖（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。ZHANGN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。NEVALAINENO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**涉儀的高光譜成像儀，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

2.4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，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。NATESANS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。HUJ等對中國新疆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，使用高無人機光譜成像儀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（圖6（a）—圖6（b））清楚顯示出了土壤鹽堿度的空間變化模式，而在區域C（圖6（e）、圖6（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***低于基于無人機高光譜數據的檢測結果。此外，GEX等使用無人機高光譜遙感系統在新疆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。

三、未來發展趨勢

3.1 微小型化

在自然資源調查實踐中，對小型化、輕量化和自動化的高光譜遙感系統需求日益增加。當前無人機高光譜遙感系統集成度、一體化水平還較低，通用掛載平臺的缺乏以及高光譜成像儀和無人機之間的不匹配導致高光譜成像質量的嚴重下降。未來，伴隨著無人機產業的成熟和高光譜成像儀性能的提升，無人機高光譜遙感系統的集成度和功能將進一步提升，為各類任務提供通用、高效的數據收集平臺。

圖6基于無人機高光譜數據（a、c、e）與GF-2多光譜數據（b、d、f）的土壤導電率反演結果

3.2 多波段集成

目前應用的無人機高光譜遙感系統以可見光-近紅外波段和短波紅外為主，可實現對水體、生態環境、礦產資源的高質量探測。中波紅外和長波紅外傳感器難以實現輕量化與小型化，在無人機高光譜遙感系統中的應用較少，需要進一步加大研究力度。隨著材料技術的進步和傳感器技術的發展，預計這些高光譜傳感器將更輕、更小，成本更低，未來推進高光譜遙感系統向中波紅外和長波紅外擴展，能夠有效提高無人機高光譜遙感系統的應用范圍，提升對地物的精細識別能力，在自然資源調查中發揮更大的作用。

3.3 多源數據融合

由于無人機載荷能力、功率、空間等限制，無人機高光譜遙感系統載荷還比較單一，對一些復雜場景的應用，需要多次掛載不同的儀器以獲取多種數據，受限于光照、天氣的變化，數據之間的一致性較差。促進高光譜遙感設備與激光雷達、紅綠藍（RGB）等傳感器的數據融合，能夠為自然資源調查提供高效、一體化的解決方案。例如，激光雷達與高光譜遙感設備的融合，在獲取高光譜數據的同時創建精確的數字地表模型（DSM），可以獲得更好的正射校正效果；在森林測繪應用場景中，云杉與松樹存在光譜相似性，難以通過單一的高光譜數據實現高精度的樹種分類，而激光雷達可以提供樹種的高度、密度等結構信息，能夠更***地區分樹種類型、了解其分布特征；高光譜遙感數據與RGB傳感器數據的融合，則為實現高質量的幾何重建提供了可能。

四、總論

（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。

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