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芬兰的世界上第一台高光谱三维激光扫描仪: 热度 1 hongyuhuang2011 2012-11-5 10:35; http://www.tekniikkatalous.fi/innovaatiot/erottaa+madat+omenat+tuoreista+ndash+suomalaiset+kehittivat+ensimmaisen+monikanavaisen+laserkeilaimen/a850973?s=uamp;wtm=tt-29102012 左侧是扫描的彩色点云；右侧是苹果树的照片。还只是原型系统，造价7万欧元。有八个波谱；测距范围50米。扫描角度为360×60度。目前扫描速度是375000个点/15分钟（例子中的苹果树），相等于每秒400多个点。有了光谱信息，结合点云的几何信息，其应用前景只局限于你的想象了...; 个人分类: LiDAR|3979 次阅读|1 个评论

复杂混合溶液成分高光谱分析的可行性: 人为峰 2012-11-4 15:10; 采用高光谱技术对复杂混合溶液进行检测分析，同时利用被测物质的吸光度和散射特性信息以提高光谱的信噪比。实验设计了高光谱采集装置，采集生物组织模拟液（Ｉｎｔｒａｌｉｐｉｄ?１０％）的漫反射高光谱图像，并用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法和漫射近似理论对其进行了正向和反向推导，获得了６３２ｎｍ波长下，Ｉｎｔｒａｌｉｐｉｄ?１０％吸收系数为０．００２０ｃｍ－１，与标准参数相对误差为１１．１％；约化散射系数为６３．３５ｃｍ－１，与标准参数相对误差为６．４９％，基本符合标准参数的误差范围，验证了该高光谱检测系统的准确性。还利用该高光谱系统对不同厂家出品的牛奶、果汁等样本进行了高光谱采集，得到不同样本间差异较传统二维光谱更为明显的结果，充分证明了高光谱方法在复杂混合溶液成分分析中具有很强的可行性。复杂混合溶液成分高光谱分析的可行性.pdf; 4629 次阅读|0 个评论

高光谱数据应用于海岸带植被监测: 热度 4 chenxna 2011-10-11 16:34; 1. 常用高光谱数据 (1) 航空成像光谱仪系统国内系统： MAIS 、 OMIS-1 、 OMIS-2 、 PHI 、 WHI 、 LASIS 国外系统： AIS 、 AVIRIS 、 TRWIS 、 GERIS 、 HYDICEAISA 、 DAIS 、 CASI 、 HYMAP (2) 航天成像光谱仪 Hyperion/EO-1 环境与减灾小卫星星座（ HJ-1B ）中高光谱分辨率数据 MODIS 2. 高光谱数据应用于植被监测的优势健康植物的波谱特征主要取决于它的叶子，受其影响，健康植物的波谱特征表现如下： (1) 可见光谱段在可见光谱段内，植物的光谱特征主要受叶的各种色素的支配，其中叶绿素起着最重要的作用。由于色素的强烈吸收，叶的反射和投射很低。在 0.45um 为中心的蓝波段和 0.67 为中心的红波段叶绿素强烈吸收辐射能（ 90% ）而呈吸收低谷。在这两个吸收谷之间（ 0.54um 附近）吸收相对减少，形成绿色反射峰（ 10%~20% ）而呈现绿色植物。 (2) 近红外谱段在近红外谱段内，植物的光谱特征取决于叶片内部的细胞结构。叶片的反射和投射能相近（各占入射能的 45%~50% ），而吸收能量很低（ 5% ）。在 0.74um 附近，反射率急剧增加。在近红外 0.74-1.3um 谱段内形成高反射。 (3) 短波红外谱段在短波红外谱段内（ 1.3um 以外），植物的入射能基本上均吸收或者反射，透射极少。植物的光谱特征受叶子总含水量的控制，叶子的反射率与叶内总含水量约成负相关，即反射总量是叶内水分含量及叶片厚度的函数。由于叶子细胞间及内部的水分含量，绿色植物的光谱反射率受到以 1.4um 、 1.9um 以及 2.7um 为中心的水吸收带的控制，而呈跌落状态的衰减曲线。植被种类和健康状况的不同，决定了不同的特征光谱信息。但是不同的植物类别，其叶子的色素含量、细胞结构、含水量均有不同。因而光谱响应总存在一定的差异。高光谱数据可以非常敏感的捕捉到这些差异。 3. ENVI 提供的植被分析工具基于高光谱数据， ENVI 提供了一系列分析工具，其中包括了常用的植被指数计算器。该计算器提供了最多 6 类 27 种植被指数的计算，如绿度（ Greenness ）、　光利用率（ Light Use Efficiency ）、氮、干旱或炭衰减（ Dry or Senescent Carbon ）、冠层水分含量（ Canopy Water Content ）等常用的生物化学指数。并提供了每种植被指数的详细资料和计算公式能够根据影像信息自动显示可计算的植被指数。在 ENVI 中，植被指数计算工具通过 Spectral-Vegetation Analysis-Vegetation Indices Calculator 实现。以一景 360 个波段的 SpecTIR 高光谱数据为例，它的波谱范围为 0.4 μm-2.4 μm ，涵盖了从可见光到短波红外的常见的植被反射或吸收的特征光谱区间，可以很好的用来进行海岸带植被生长状态的分析。 4. 基于 ENVI 植被分析工具的海岸带植被监测 (1) 林木健康情况用于病虫害监测、森林资源评估原理：植被健康状况与绿度指数、叶面积指数、叶片水分含量和光利用效率有关在 ENVI 中通过 Spectral-Vegetation Analysis-Forest Health 实现 (2) 作物胁迫分析用于作物胁迫制图，可产生预测结果原理：作物胁迫与绿度指数、叶面积指数、冠层水分含量、冠层含氮量和光利用效率有关在 ENVI 中通过 Spectral-Vegetation Analysis-Agriculture Stress 实现 (3) 着火可能性分析分辨着火范围和着火点原理 : 植被着火可能性与绿度指数、冠层水分含量、干旱和非光合植物造成的碳衰减有关在 ENVI 中通过 Spectral-Vegetation Analysis- Fire Fuel 实现; 个人分类: 科研相关|1346 次阅读|7 个评论

数字地球．玻璃地球．光谱地壳: 心有余而力阙兮 2011-4-5 17:26; 数字地球 (Digital Earth) 的概念如今几乎可以说已妇孺皆知、深入人心。以谷歌地球 (Google Earth) 为代表的数字地球基础软件平台已经基本形成。从专业人员到普通百姓都能从中受益。戈尔当年所定义或描述的数字地球，是关于地球表面上的各种信息的数字地球，即以地表三维坐标为参照的地球信息系统 ( 目前实现的主要是二维坐标系统。当初关于数字地球的理解和认识还是有不少差异的（杨崇俊， 1999 ，“数字地球 ” 周年综述）： http://www.digitalearth.cn/readingroom/anniversary.htm ) 。其实，地球的概念有两种理解。一种是指三维实体的地球，即实心的地球，一种则是指地球的表面，球面的地球。数字地球当初的概念和当前的实现，都是球面上的数字地球。应该说，实心地球的数字化才是完整的数字地球。为了强调二者的区别，实心数字地球或许可以称为体数字地球 (Solid Digital Earth ) ，目前的球面数字地球则可称为面数字地球 (Topographical Digital Earth) ( 恕我以下使用这两个瞎掰的术语 ) 。体数字地球如同数字人体 ( 虚拟人 ) 一样，才是真正的数字地球。体数字地球虽然更进一步，但其实现极为困难。除了数据管理和可视化等方面的技术问题外，更大的困难是地球内部信息的获取。 “体数字地球”无疑是很有吸引力的，所以也是人们很期待的地球信息系统，其中尤其是固体地球科学家。最热情的当然是地质科学家了。“玻璃地球”的概念和计划就是这个方面的一种努力。玻璃地球（ The Glass Earth ）计划的目的是研制三维可视化和地质模拟等技术，使大陆表层一公里“像玻璃一样透明”。澳大利亚玻璃地球计划的倡导人之一 Carr 博士 , 在 1999 年悉尼矿产勘查研究组 ( SMEDG -AIG) 覆盖层之下勘查讨论会上，第一次介绍了玻璃地球的概念； 2001 年 7 月， Carr 博士在另一次研讨会上又作了“通过玻璃地球底部的勘查—为 2010 年发展新的勘探能力和技术”的主题报告；玻璃地球计划正式列入预算 , 是在澳大利亚联邦科学和工业研究机构矿产勘查与采矿部 2000 -2003 三年预算规划中 , 并逐渐演变成为澳大利亚国家的一个长期优先发展方向。目前在玻璃地球计划中正在实施许多项目，内容范围很广，主要包括：新一代探测技术；提高对风化层及下伏基岩中地质过程的认识；能够进行和增强空间数据管理、综合和解释的地理信息技术（ geo － inlormatics ）；矿床发现的概念和地形预测模型。其技术重点是：地磁张力梯度测量；重力梯度测量；航空化学填图；水文地质、水文地球化学、同位素地球化学和地球化学；岩石和上覆表土中的变形以及化学流、流体流和热流的耦合模拟 ( 玻璃地球的上述介绍来自：刘树臣， 2003 ，发展新一代矿产勘探技术 — 澳大利亚玻璃地球计划的启示 ) 。显然，玻璃地球计划就是数字地球从地球表面向地下拓展的一种实际努力。从玻璃地球计划目前开展的项目来看，还不能完全使地壳表层“透明”。事实上要将地壳表层透明起来，需要对地壳表层进行更多种属性的探测，而这将是一个很慢长的逐步实现的过程。这远不是面数字地球模型的难度可以比拟的。而光谱地壳计划就可以看作推进玻璃地球的这样一项工作。据王晋年（ 2011 ）介绍，光谱地壳计划 (Spectral Crust Program) 将整合国内航天、航空、地面、地下光谱探测技术与装备，形成中国自主知识产权的一整套光谱探测装备和数据处理系统，实现对中国乃至全球部分重点区域的地表矿物填图，地下 1km 范围内的重点示范区的地壳岩心光谱探测。通过对地表和地壳 1km 范围内的光谱探测，实现利用光谱技术对地球陆地表面的地质填图和矿物蚀变信息的遥感探测、岩心光谱探测，建立地壳光谱数据库集，满足利用光谱探测技术对地壳 1km 范围内矿物的识别和探矿需求。与玻璃地球计划一样，光谱地壳计划也是从寻找矿产资源的目的出发的。但它们的实施，都将对体数字地球做出贡献。作为搞遥感的人，对于光谱地壳的概念和计划是有些振奋感的，因为它使得遥感对固体地球的辐射描述更深入和全面，这自然非常有助于遥感信息分析能力的提高。但它字面的意义与它目前被界定的内涵和外延，如同玻璃地球一样，是有很大距离的。原因是我们拥有钻孔的地区和深度，相对地壳来说是极其有限的。在此意义上，童庆禧院士所期待的遥感的“由表及里”、“由此及彼”的分析能力的提升，虽然肯定会有较大的收获，但还将是很有限的。特别是在一些复杂构造地区更是如此。不管怎么说，光谱地壳计划是值得期待的。抛开宏观的意义不说，它获得的很多信息就很有实际的价值。比如岩芯的地层对比（这是一项很重要的基础地质工作）。我 (1996) 曾经用结构模式识别的方法做过一个矿区的岩芯地层对比，取得了较好的结果。那时就想，如果能在各岩层（模式基元）中加入光谱等属性信息，结果一定更好（一直想将这项工作继续完善，但涉及测量仪器无力再做）。最后，对光谱地壳计划有一个小的建议（或许已经做了或已经计划要做？）：除了钻孔岩芯光谱测量外，重视地表地质剖面的高光谱测量（必要时采用适当的工程手段揭露新鲜岩石表面）。这或许对扩大光谱地壳计划的空间规模及对岩芯光谱的补充有较好的实际可行性。岩芯光谱的岩性矿物制图(修连存，2011，现代矿物光谱获取技术及应用(PPT)); 个人分类: 科学杂感|224 次阅读|0 个评论

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