高光譜在地質領域的發展與應用概況

高光譜遙感技術在地質領域的應用主要集中在地物分布反演方向。這一應用基于提取光譜影像中不同地物在不同波段對電磁波的反射率特征，并與實驗室測量已知礦物得到的參照光譜進行對比。通過比較未知地物與已知礦物間相同的特征吸收波長，確定地物的種類。

高光譜遙感技術的背景

含有金屬離子(如鐵、鎳、鉻等)的礦物，其光譜特征常出現在可見光和近紅外波段(VNIR)。這是因為金屬離子的電子過程影響了電磁波在這些礦物中的傳播。在波長為1400nm和1900nm的范圍內，電磁波主要被水分子吸收，同時氫氧基的吸收特征也位于1400nm波段。地質領域常見的化合物中，AL-OH的吸收波段位于2200nm，Mg-OH位于2300nm，而2320-2350nm波長范圍的特征與碳酸鹽礦物的吸收有關(Awad et al., 2018)。

高光譜成像光譜儀的發展

早期高光譜光譜儀包括美國國家航空航天局(NASA)在上世紀70年代初開發的掃描式光譜成像系統。1981年，NASA的噴氣推進實驗室(JPL)推出了第一款空基高光譜成像光譜儀，涵蓋了1.2μm至2.4μm的128個波段。1993年，JPL開發出更先進的空基高光譜成像光譜儀，具有10nm的光譜分辨率，在0.4μm至2.5μm波長范圍內擁有224個連續的光譜波段，成為常用的機載高光譜成像系統。NASA的Earth-Observing(EO)-1衛星是成功的高光譜遙感衛星，軌道高度為705km，軌道角度為98.7°，在0.4μm至2.5μm波長范圍內提供220個連續的光譜波段。

高光譜影像的數據處理

在遙感地質學中，為實現礦物制圖和地質調查等目標，需要對獲取的高光譜影像進行數據處理，包括光譜重建、端元提取和信息分析，從而得到高光譜影像數據的產品，以便進一步應用。

①光譜重建

光譜重建包括傳感器標定、建立坐標和大氣校正等步驟。傳感器標定通過對比實驗室條件下和空基/天基平臺搭載條件下的光譜數據，建立傳感器的點擴散函數和光譜效應函數模型，實現傳感器數據的定標。載具通常配備衛星定位和慣性導航系統，可為光譜影像建立地理坐標系。大氣校正消除大氣層吸收引起的干擾，將輻射信號轉化為地表反射光譜信號，以進行后續地物分類等研究。

②端元提取

隨著高光譜技術的興起，端元提取技術不斷發展。包括空間-光譜協同端元提取法和主成分分析法(PCA)。其中，SSEE法是較為常用的方法。通過SSEE算法提取端元，將其與已知礦物光譜進行對比，選出相似的候選端元，并命名相應的礦物，用于礦物識別。

③礦物識別分類

經過命名的端元與影像中的像素光譜進行對比，將相似光譜像素標記為相應礦物，生成光譜礦物圖。常用的分類方法包括光譜角法(SAM)、光譜特征適應法(SFF)等。光譜角法是常用分類方法，但需要進一步研究和完善。

總之，高光譜遙感技術在地質領域應用廣泛，通過光譜特征提取、數據處理和礦物分類等步驟，實現對地物分布的準確反演。