在環(huán)境監(jiān)測中，高光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以用于監(jiān)測環(huán)境污染和生態(tài)變化。通過對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，可以提取出環(huán)境污染物的種類和濃度，以及生態(tài)系統(tǒng)的變化情況，從而為環(huán)境保護(hù)提供重要的情報支持。高光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)還可以用于監(jiān)測氣象和氣候變化，如監(jiān)測大氣中的溫室氣體和氣溶膠等，為氣候變化研究提供重要的數(shù)據(jù)支持。

高光譜遙感在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測上的應(yīng)用

通過高光譜遙感，我們能夠同時獲取觀測目標(biāo)的圖像和光譜，實現(xiàn)目標(biāo)空間特征與光譜特征的同步探測。其光譜分辨率高達(dá)納米（nm）數(shù)量級，能夠更為精確地區(qū)分不同地物之間的細(xì)微差別。高光譜遙感相較于常規(guī)遙感技術(shù)，有著顯著優(yōu)勢，其目前在植被覆蓋率及生長狀況、土壤 有機(jī)質(zhì)分析、土壤酸堿度檢測、水體分布及河流、湖泊的水質(zhì)監(jiān)測等領(lǐng)域均有著廣泛的應(yīng)用。

1.高光譜遙感在植被與農(nóng)田生態(tài)監(jiān)測上的應(yīng)用

通過分析高光譜數(shù)據(jù)特征譜線，能夠準(zhǔn)確評估植被和 農(nóng)田的生態(tài)情況。比如：（1）檢測植物的脅迫效應(yīng)；（2）測 量植物葉綠素含量；（3）確定植被覆蓋率；（4）提取氮和木質(zhì)素等生物化學(xué)變量；（5）檢測作物或土壤的水分變化；（6）感應(yīng)葉片色素濃度的變化；（7）監(jiān)測農(nóng)作物的生物物理特性和估算產(chǎn)量特征等此外，植被的光譜特性在很大程度上取決于其生物理化特性，如葉面積指數(shù)（lad）、生物體的含水量、色素（如葉綠素）含量等。在對植被的生化指數(shù)評估方面，高光譜方法優(yōu)勢明顯

2.高光譜遙感在沙漠生態(tài)監(jiān)測上的應(yīng)用

荒漠化指通過自然因素或人為活動影響，造成的土壤沙化，其目前已成為世界性環(huán)境難題。我國國土中有27%屬于荒漠化土地，解決荒漠化問題不僅能夠保護(hù)我們的綠水青山，更能夠帶動環(huán)境經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

結(jié)合沙化地區(qū)土壤的實際情況，提出一種基于高光譜遙感數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，建立了具有較好適用性的地物光譜重建模型。

3.高光譜遙感在鹽堿地生態(tài)監(jiān)測上的應(yīng)用

土壤鹽堿化，是當(dāng)今世界范圍內(nèi)土地退化的主要形式之一，與此同時，鹽堿地也是重要的潛在土地資源。對鹽堿地的治理修復(fù)和對緩解土地資源緊張具有一定的價值，因此對土壤鹽分的檢測和評估對鹽堿地治理至關(guān)重要。

鹽堿地中常見重金屬元素的特征波段以及與重金屬元素相關(guān)的土壤組分，利用高光譜遙感技術(shù)并采用經(jīng)典模型的方式定量反演測量土壤重金屬含量。

對銀川市北部鹽堿地 進(jìn)行高光譜測量分析，通過建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)了對 土壤鹽分含量的定量反演。

4.高光譜遙感在礦山環(huán)境生態(tài)監(jiān)測上的應(yīng)用

我國是礦產(chǎn)資源生產(chǎn)和消費(fèi)大國，礦產(chǎn)資源產(chǎn)量及消費(fèi)量均居世界第一。但是，礦產(chǎn)資源的開采必然會對礦山周圍的生態(tài)環(huán)境造成破壞，進(jìn)而引發(fā)一系列環(huán)境問題。我們可以通過高光譜遙感來實現(xiàn)對礦山環(huán)境的動態(tài)監(jiān)測，從而指導(dǎo)礦山環(huán)境治理工作。

5.高光譜遙感鐵礦區(qū)水環(huán)境監(jiān)測中的主要技術(shù)

1.高光譜數(shù)據(jù)降維技術(shù)

高光譜數(shù)據(jù)降維主要是通過特征提?。ㄔ脊庾V空間或其子空間的一種數(shù)學(xué)變換）和波段選擇（選擇一個盡可能多地保留原始數(shù)據(jù)的主要光譜），實現(xiàn)信息綜合、特征增強(qiáng)和光譜降維，最終利用低維數(shù)據(jù)來有效表達(dá)高維數(shù)據(jù)信息。特征提取方法首先對原始高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)變換，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維。波段選擇問題就是一個組合優(yōu)化問題，標(biāo)準(zhǔn)就是其目標(biāo)函數(shù)。根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的計算過程，波段選擇算法分為監(jiān)督的和非監(jiān)督兩類。

2 水體高光譜遙感精細(xì)識別技術(shù)

因高光譜遙感是用很窄而連續(xù)的光譜通道對地物持續(xù)遙感成像，因此其具備捕捉細(xì)微光譜特征的能力。針對區(qū)域水環(huán)境中水體目標(biāo)復(fù)雜多樣的特點(diǎn)，高光譜遙感豐富的光譜信息能夠提高水體目標(biāo)的識別精度，分析并提取水體的影像波譜、紋理等特征信息。

6.高光譜影像海洋環(huán)境監(jiān)測應(yīng)用

海洋水體對電磁波的強(qiáng)吸收特性，使得海洋水體的回波信號在遙感影像中呈微弱狀態(tài)，目前常用的多光譜遙感光譜分辨率較低，對海洋環(huán)境要素信息準(zhǔn)確獲取的能力稍顯不足，在此情形下，以高光譜分辨率為主要特征的高光譜遙感技術(shù)成為開展海洋資源環(huán)境監(jiān)測的新選擇。

7.光譜技術(shù)在水產(chǎn)養(yǎng)殖中的發(fā)展趨勢展望

基于光譜技術(shù)的水質(zhì)監(jiān)測突破了傳統(tǒng)檢測方法的操作復(fù)雜、不可重復(fù)、易造成附加污染等局限，成為了水質(zhì)監(jiān)測的重要方法。

1）目前，隨著食品質(zhì)量安全問題的日益突出以及水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)污染頻繁發(fā)生，迫切地需要構(gòu)建一種在線、實時的水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)對水質(zhì)異常狀況進(jìn)行預(yù)警?，F(xiàn)階段的水質(zhì)檢測往往需要結(jié)合一些實驗室處理方法，如化學(xué)分析法等，在做檢測結(jié)果之前，已經(jīng)消耗了一定的時間，因此水質(zhì)檢測無法做到實時在線進(jìn)行。將光譜技術(shù)與實時在線監(jiān)測技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)對水產(chǎn)養(yǎng)殖等水質(zhì)進(jìn)行實時在線監(jiān)測和預(yù)警，將對水質(zhì)監(jiān)測領(lǐng)域具有更大的實際意義。

2）多源光譜數(shù)據(jù)融合的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測將會成為新的發(fā)展方向?，F(xiàn)階段的水質(zhì)監(jiān)測多采用單一光譜，無法達(dá)到較高的監(jiān)測精度。而將信息融合技術(shù)應(yīng)用于光譜領(lǐng)域，融合存在一定的相關(guān)性和互補(bǔ)性的不同光譜，可提高預(yù)測模型的分析精度和魯棒性。

3）利用光譜技術(shù)對水質(zhì)多參數(shù)監(jiān)測，是今后水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測研究的發(fā)展方向。由于水中懸浮物對不同波長可見光的散射存在非線性關(guān)系，且水中懸浮物對影響水質(zhì)參數(shù)的部分有機(jī)物存在吸附，導(dǎo)致單一可見光波長的濁度補(bǔ)償方法無法準(zhǔn)確地扣除濁度引起的散射干擾。因此，研究一種抵消濁度干擾，對測量光譜進(jìn)行有效地校正的方法成為水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)問題。

4）對于光譜數(shù)據(jù)的處理，將多種數(shù)據(jù)處理算法相結(jié)合，仍將占據(jù)主導(dǎo)。目前常見的數(shù)據(jù)處理方法是以2種或2種以上的算法融合的數(shù)據(jù)處理方法為主，在今后較長一段時間內(nèi)，這種方法仍會占據(jù)主導(dǎo)。常見的如蒙特卡羅方法結(jié)合連續(xù)投影算法(CARS-SPA)預(yù)處理算法，無信息變量消除算法結(jié)合連續(xù)投影算法(UVE-SPA)特征波段提取算法，等。將多種數(shù)據(jù)處理算法相結(jié)合，對傳統(tǒng)算法進(jìn)行改進(jìn)，能夠更好地發(fā)揮這些算法的優(yōu)勢，以實現(xiàn)精確、快速地提取水質(zhì)參數(shù)有效的光譜信息。

5）非線性數(shù)據(jù)建模，將成為光譜技術(shù)應(yīng)用于水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測的主流建模方法。水環(huán)境是一個無序的、非穩(wěn)定的、非平衡的隨機(jī)系統(tǒng)，不同元素之間往往存在著隨機(jī)性、協(xié)同現(xiàn)象和相干效應(yīng)，非線性建模算法可增加監(jiān)測的準(zhǔn)確性、快速性、魯棒性。

高光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域臨的挑戰(zhàn)

1.高光譜數(shù)據(jù)的處理和分析需要大量的計算資源和時間，因此需要開發(fā)更加高效和快速的處理算法。

2.高光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)需要有效的特征提取和分類算法，以便更好地識別和分析目標(biāo)物體。

3.高光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)還需要面對數(shù)據(jù)質(zhì)量不足和數(shù)據(jù)缺失的問題，需要開發(fā)更加有效的數(shù)據(jù)處理和填充算法。

高光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)在未來的發(fā)展

1.更高效的處理算法和更加智能的特征提取算法

未來的高光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)將會擁有更高效的處理算法和更加智能的特征提取算法，以便更好地處理和分析高光譜數(shù)據(jù)。

2.更加精細(xì)的空間分辨率和更加寬的光譜范圍

未來的高光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)將會擁有更加精細(xì)的空間分辨率和更加寬的光譜范圍，以便更好地監(jiān)測環(huán)境污染和生態(tài)變化。

3.多傳感器數(shù)據(jù)融合

未來的高光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)將會更加注重多傳感器數(shù)據(jù)融合，以便更好地提取出環(huán)境污染物的種類和濃度，以及生態(tài)系統(tǒng)的變化情況。

高光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域具有重要應(yīng)用，同時也面臨著一些挑戰(zhàn)。未來的高光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)將會在處理算法、特征提取算法、空間分辨率、光譜范圍、多傳感器數(shù)據(jù)融合等方面得到發(fā)展，為環(huán)境監(jiān)測提供更加準(zhǔn)確和可靠的支持。

總結(jié)與發(fā)展趨勢展望

隨著對高光譜遙感技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測和評價方面的研究日益深入，高光譜遙感已經(jīng)成為實現(xiàn)環(huán)境評價的重要工具之一。通過研究植被覆蓋率、植被生長狀況、土壤有機(jī)質(zhì)分析、土壤酸堿度檢測、水體分布、河流與湖泊水質(zhì)監(jiān)測以及環(huán)境生物量分析和生物分布等方面，人們已經(jīng)實現(xiàn)了對沙漠、礦山、鹽堿地、植被和農(nóng)田等生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測。這些研究進(jìn)展為將來在環(huán)境定量評價和自動監(jiān)測方面研究高光譜遙感技術(shù)提供了基礎(chǔ)。

展望未來，高光譜遙感在環(huán)境評價方面的發(fā)展趨勢是：

1.從短期調(diào)查轉(zhuǎn)向長期監(jiān)測。

長期而持續(xù)的環(huán)境監(jiān)測能夠展示調(diào)查地區(qū)更加連貫和詳盡的環(huán)境演變過程，為進(jìn)一步研究和分析該地區(qū)的環(huán)境演變趨勢提供重要數(shù)據(jù)，從而為評估環(huán)境修復(fù)措施的效果和有效性提供依據(jù)。

2.實現(xiàn)小型化和輕量化。

近年來，無人機(jī)技術(shù)迅速發(fā)展，利用搭載高光譜相機(jī)的無人機(jī)進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測，針對小范圍區(qū)域進(jìn)行遙感，是一種理想的方案。無人機(jī)具有成本低、操作簡便的優(yōu)點(diǎn)，可以快速獲取遙感數(shù)據(jù)，因此具有巨大的潛力。

3航天高光譜遙感的發(fā)展

全球各國紛紛發(fā)射了一系列搭載高光譜儀的小型衛(wèi)星，用于監(jiān)測大氣、海洋和陸地狀況。航天遙感的優(yōu)勢在于迅速獲取廣闊區(qū)域的遙感數(shù)據(jù)，為大范圍環(huán)境狀況調(diào)查研究提供數(shù)據(jù)支持；此外，在自然條件惡劣或人類難以到達(dá)的地區(qū)，航天高光譜遙感的優(yōu)勢是不受地面條件限制，能夠提供這些地區(qū)的環(huán)境遙感數(shù)據(jù)。