【光谱学堂】干货合集！国内外航天高光谱遥感发展进程

        随着2000年美国“新千年计划DY星”EO-1上的Hyperion成像光谱仪、2001年欧洲PROBA卫星上的CHRIS成像光谱仪[1]等相继升空，宣告了航天高光谱时代的来临。本文总结了2000年以来的在各应用领域有显著影响力、有代表性的航天高光谱成像仪。

1、Hyperion高光谱成像仪

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       Hyperion是美国国家航空航天局(NASA)2000年11月发射的地球观测卫星(EO-1)搭载的世界上DY台航天民用高光谱成像光谱仪[2]，其光谱覆盖范围为0.4～2.5μm，光谱分辨率为10nm，共有220个连续谱段，空间分辨率为30m，幅宽为7.5km。其数据广泛应用于地物波谱测量和成像、海洋水色要素测量、大气水汽/气溶胶/云参数测量等领域，是目前航天高光谱对地观测应用中使用最广的数据源之一。

2、HJ-1A超光谱成像仪

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        HJ-1A超光谱成像仪是我国于2008年9月发射升空的环境与灾害监测小卫星(HJ-1A)上搭载的国内DY台超光谱成像仪[3]，目前仍然在轨运行，其光谱范围为0.45～0.95μm，光谱分辨率为5nm，共有110～128个谱段，空间分辨率为100m，幅宽为50km，其在监测环境生态变化、自然灾害发生和发展过程等领域发挥了重要作用。

3、海岸带高光谱成像仪(HICO)

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       海岸带高光谱成像仪(Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean，HICO)于2009年9月10日由美国海军实验室等联合研制，在国际空间站(ISS)上实现对地观测[4]，设计寿命为1～3年，其光谱范围为0.4～1.0μm，光谱分辨率为5nm，共有128个谱段，空间分辨率为100m，幅宽为42km，这是DY台专门为研究海洋而研制的航天高光谱成像仪，研究内容包括水体光学特性、海底类型、水深和近岸植被分类等。

4、天宫一号高光谱成像仪

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       天宫一号高光谱成像仪是我国于2011年9月发射升空的天宫一号目标飞行器上搭载的高光谱成像仪[5]，在轨运行四年半，是当时在空间分辨率和光谱分辨率综合指标上ZG的航天高光谱成像仪，其可见近红外光谱范围为0.4～1.0μm，光谱分辨率为10nm，谱段数64个，空间分辨率为10m；短波红外1.0～2.5μm，光谱分辨率为20nm，谱段数64个,空间分辨率为20m。在国土资源、海洋检测、林业遥感、城市环境监测、水文生态监测等方面开展了较大范围的应用研究工作，取得了一批有价值的应用研究成果。

5、高分五号可见短波红外高光谱相机

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      可见短波红外高光谱相机(Visible-shortwave infrared advanced hyperspectral imager，AHSI)是我国于2018年5月发射升空的高分五号上搭载的高光谱成像仪[6]，在0.4～2.5μm的光谱范围内细分了330个谱段；0.4～1.0μm范围内的光谱分辨率为5nm；1.0～2.5μm范围内的光谱分辨率为10nm，空间分辨率为30m，幅宽为60km,其与Hyperion相比，信噪比更高(约3～4倍)，幅宽更宽(约8倍)，谱段数更多。作为同时兼顾宽覆盖和宽谱段的高光谱成像光谱仪，将极大地提高对陆地环境生态资源的探测能力。

6、深空探测任务中的高光谱成像仪

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       小型火星侦察成像光谱仪(Compact Reconnaissance Imaging Spectrometer for Mars，CRISM)是美国于2005年8月发射的火星侦察轨道器(MRO)上的一个高光谱成像仪[7]，目前仍在轨运行，其光谱范围由可见近红外0.36～1.06μm和红外1.00～3.94μm两部分组成，共544个谱段，光谱分辨率为6.55nm，空间分辨率为18m，在火星矿物填图等方面得到广泛的应用。2007年10月24日我国发射的嫦娥一号卫星(CE-1)的干涉成像光谱仪(IIM)[8]，月表像元分辨率200m，光谱范围0.48~0.96μm，谱段数为32个，是我国DY台航天干涉式成像光谱仪，2009年3月1日完成使命，在月球探测方面发挥了重要作用。印度空间研究组织(ISRO)2008年在月船一号上搭载的超光谱图像仪HySI获得了月面高光谱图像[9]。

7、珠海一号高光谱卫星

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    “珠海一号”卫星星座，是由珠海欧比特宇航科技股份有限公司发射并运营的商业遥感微纳卫星星座，是ZGSJ由民营上市公司建设并运营的卫星星座。

8、规划研制中的高光谱成像仪

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       随着航天高光谱成像技术的快速发展，各国均规划研制了性能和指标更加先进的航天高光谱成像探测载荷，目前可查阅到的主要包括意大利的PRISMA[10]、德国的EnMAP[11]、美国的HyspIRI[12]、法国的HypXIM[13]等。

相关典型航天高光谱成像仪的主要信息如表1所示。 

表1 典型航天高光谱成像仪注：VNIR代表可见近红外，SWIR代表短波红外

9、中科谱光卫星高光谱监测服务

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       卫星遥感以人造卫星为平台，通过搭载不同的可见光、红外、微波等探测仪器，识别地面物质的性质和状态，具有覆盖范围大，空间采集效率高，应用成本低的特点，在大面积资源普查、土地分类、环境监测、灾害预警、灾后评估方面具有较大优势。
★城市精细分类利用空间分辨率为30米、光谱分辨率5nm、具有95个波段的高光谱影像进行土地利用精细分类，总体分类精度达90%以上。

★农作物精细分类

★农作物估产及长势监测
       利用农作物反射光谱与植被叶面积指数、地上生物量、产量、色素含量等农学参数的关系，可以监测农作物生长状况，并估算农作物产量。

★农作物病虫害监测

       利用植物感染病虫害“失绿”时，“红边”会“蓝移”的现象，结合定量针对模型和图像分析技术，对病虫害进行监测。

★土壤重金属反演

       利用航空高光谱全谱段遥感影像，通过对重金属含量遥感反演计算，与实测含量数据JD精度达90%以上。

★资源环境监测

       不同地物，在遥感影像上呈现独特的颜色、纹理、形状等信息，利用卫星高光谱影像，可进行国土调查、油气探测等资源环境的监测。

       随着航天高光谱成像技术的快速发展，新型高光谱成像仪不断涌现，其应用技术指标逐渐提高不断满足遥感应用的发展需求[14]。航天高光谱遥感在国土资源、农林遥感、海洋湖泊遥感、城市环境、灾害监测及其他等各领域应用研究中取得了良好的发展与突破。光谱分辨率、空间分辨率、信噪比、幅宽及在轨定标精度等航天高光谱成像仪应用技术指标的进一步发展将会有力地提升遥感应用的分析精度。目前，航天高光谱遥感应用呈现出基于AI技术的高光谱数据处理与分析、基于高光谱遥感的多源数据融合与应用和面向深空探测领域的高光谱数据分析与应用等趋势，高光谱成像仪技术的进一步突破与应用研究需求的牵引将会更好地推动高光谱应用领域的创新与发展。

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参考文献：

[1] Barnsley M J, Settle J J, Cutter M A, et al. The PROBA/CHRIS mission: A low-cost smallsat for hyperspectral multiangle observations of the earth surface and atmosphere [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2004, 42(7): 1512-1520.

[2] Folkman M, Pearlman J, Liao L, et al. EO -1/Hyperion hyperspectral imager design, development, characterization, and calibration[C]//SPIE, 2001, 4151: 40-51.

[3] Yuan Yan, Li Liying, Xiong Wang′ e, et al. Mechanical structure design for hyperspectral imager of HJ -1A satellite [J]. Spacecraft Engineering, 2009, 18(6): 97-105.

[4] Lucke R L, Corson M, McGlothlin N R, et al. Hyperspectral imager for the coastal ocean: instrument description and first images[J]. Applied Optics, 2011, 50(11): 1501-1516.

[5] Gao Ming, Zhang Shancong, Li Shengyang. Tiangong -1 hyperspectral remote sensing and application [J]. Journal of Remote Sensing, 2014, 18(s1): 2-10. (in Chinese)

[6] Liu Yinnian. Visible-shortwave infrared hyperspectral imager of GF -5 satellite [J]. Spacecraft Recovery & Remote Sengsing, 2018, 39(3): 25-28. (in Chinese)

[7] Murchie S, Arvidson R, Bedini P, et al. Compact Reconnaissance Imaging Spectrometer for Mars (CRISM) on Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) [J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2007, 112(E5): 431-433.

[8] Li Xiaopeng, Chen Jianpeng, Wang Xiang. Inversion of lunar nearside FeO and Al2O3 based on Chang′e-1 reflectance data [J]. China Mining Magazine, 2018, 27 (7): 150 -156.

[9] Staenz K, Held A. Summary of current and future terrestrial civilian hyperspectral spaceborne systems [C]//2012 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2012: 123-126.

[10] Stefano P, Angelo P, Simone P, et al. The PRISMA hyperspectral mission: science activities and opportunities for agriculture and land monitoring [C]//2013 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2013: 4558-4561.

[11] Guanter L, Kaufmann H, Segl K, et al. The EnMAP spaceborne imaging spectroscopy mission for earth observation[J]. Remote Sensing, 2015, 7(7): 8830-8857.

[12] Lee C M, Cable M L, Hook S J, et al. An introduction to the NASA Hyperspectral InfraRed Imager (HyspIRI) mission and preparatory activities [J]. Remote Sensing of Environment, 2015, 167: 6-19.

[13] Lefevre-Fonollosa M-J, Fratter I, Mandea M. HYPXIM: an innovative hyperspectral satellite for science, security and defence[J]. Egu General Assembly, 2013, 15: 10129.

[14] 李盛阳, 刘志文, 刘康,等. 航天高光谱遥感应用研究进展(特邀)[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(3).