白 宇,鄭志忠,修連存,周航建,2,肖盈蓄,3

(1.中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局南京地質(zhì)調(diào)查中心,江蘇 南京 210016;2.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)自動(dòng)化學(xué)院,湖北 武漢 430074;3.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)地球物理與空間信息學(xué)院,湖北 武漢 430074)

高光譜遙感技術(shù)發(fā)展于20世紀(jì)80年代,其結(jié)合了傳統(tǒng)的光譜探測(cè)和攝影成像技術(shù),可同時(shí)獲取目標(biāo)的空間信息、光譜信息和輻射信息,形成圖譜合一的數(shù)據(jù)立方體。與多光譜遙感技術(shù)相比,高光譜遙感技術(shù)能夠在一個(gè)連續(xù)的光譜范圍內(nèi)進(jìn)行窄帶成像,因此光譜分辨率更高、信息分辨能力更強(qiáng),可以實(shí)現(xiàn)精確的目標(biāo)分類和地物識(shí)別[1]。目前,高光譜遙感系統(tǒng)已經(jīng)歷了從航空平臺(tái)到航天平臺(tái)的發(fā)展過程[2],隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,研究者[3]發(fā)現(xiàn)星載高光譜儀器雖然可以提供長(zhǎng)時(shí)間、大尺度的數(shù)據(jù),但受衛(wèi)星重訪周期的限制,空間分辨率和時(shí)間分辨率較差;航空高光譜儀器雖然空間分辨率較高,但對(duì)氣象條件和使用環(huán)境有苛刻要求,且需要有專業(yè)支持團(tuán)隊(duì),成本高昂,靈活性較差。

隨著微機(jī)電系統(tǒng)(Micro Electro Mechanical System, MEMS)、控制與導(dǎo)航系統(tǒng)及信息處理技術(shù)的發(fā)展,無人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)作為新型遙感平臺(tái)的條件逐漸成熟,同時(shí)大量微型化、高性能高光譜傳感器的研發(fā)也推動(dòng)了無人機(jī)與高光譜遙感的結(jié)合[4]。作為一種新興的遙感技術(shù),無人機(jī)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(shí)間分辨率的高光譜數(shù)據(jù),有效地填補(bǔ)了低空高光譜遙感數(shù)據(jù)的空白。

無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)在自然資源調(diào)查領(lǐng)域有著巨大的技術(shù)與經(jīng)濟(jì)比較優(yōu)勢(shì)。首先,航空、航天平臺(tái)的高光譜數(shù)據(jù)獲取周期從幾個(gè)月到幾年不等,難以對(duì)一些短期的變化現(xiàn)象進(jìn)行觀測(cè)和研究。其次,一些地形陡峭、植被密集的區(qū)域,調(diào)查人員難以涉足,無法進(jìn)行有效的實(shí)地調(diào)查。使用無人機(jī)高光譜遙感技術(shù),能夠有效解決以上問題,為研究人員提供多時(shí)態(tài)、高分辨率的高光譜數(shù)據(jù),有效降低了高光譜遙感技術(shù)的實(shí)施成本,極大簡(jiǎn)化了自然資源調(diào)查的流程。

本文介紹了國(guó)內(nèi)外無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,以及在地質(zhì)礦產(chǎn)填圖、水體質(zhì)量監(jiān)測(cè)、森林資源調(diào)查、土壤質(zhì)量評(píng)估等自然資源調(diào)查領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展。在此基礎(chǔ)上,對(duì)無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)未來的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了分析和預(yù)測(cè),這對(duì)進(jìn)一步認(rèn)識(shí)其發(fā)展?jié)摿凹夹g(shù)優(yōu)勢(shì)具有重要意義。

1 發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 無人機(jī)高光譜成像儀

根據(jù)波長(zhǎng)范圍,高光譜成像儀大致可分為可見光-近紅外(Visible and Near Infrared,VNIR)、短波紅外(Short Wave Infrared,SWIR)、中波紅外(Midwave Infrared,MWIR)和長(zhǎng)波紅外(Long wave Infrared,LWIR)四類[5]。由于MWIR和LWIR高光譜成像儀需要內(nèi)部冷卻來降低背景噪聲,通常體積與重量較大,難以實(shí)現(xiàn)與無人機(jī)平臺(tái)的集成。相比之下,VNIR和SWIR高光譜成像儀可以在不損失光譜精度的情況下實(shí)現(xiàn)小型化,因此,目前國(guó)內(nèi)外無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)主要搭載VNIR和SWIR高光譜成像儀。

根據(jù)獲取三維數(shù)據(jù)立方體的方式,可將高光譜成像儀分為擺掃式、推掃式、快照式和凝視式四類。推掃式成像是無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)中最常用的成像技術(shù),也是VNIR和SWIR成像儀的主流成像方法。典型的無人機(jī)推掃式高光譜儀器包括美國(guó)Headwall公司研發(fā)的Nano-Hyperspec、芬蘭Specim公司研發(fā)的AFX10、AFX17和中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局南京地質(zhì)調(diào)查中心(南京睿譜)研發(fā)的HSM400M(表1)。推掃式高光譜成像儀采用面陣探測(cè)器作為光電轉(zhuǎn)換器件,對(duì)線視場(chǎng)范圍內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行垂直觀測(cè),利用棱鏡或光柵對(duì)入射的復(fù)色光進(jìn)行色散,并借助無人機(jī)的前向運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)線視場(chǎng)場(chǎng)景的擴(kuò)展,最終達(dá)到構(gòu)建對(duì)地光譜影像的目的[6]。在推掃式掃描的基礎(chǔ)上,江蘇雙利合譜科技有限公司基于大疆創(chuàng)新科技有限公司(DJI)最新的M300 RTK四旋翼無人機(jī)開發(fā)了GaiaSky-mini3-VN無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng),采用內(nèi)置推掃成像方式有效地降低了無人機(jī)姿態(tài)變化對(duì)成像質(zhì)量的影響。

表1 常見的無人機(jī)高光譜成像儀

近年來,VNIR光譜范圍內(nèi)的其他先進(jìn)成像技術(shù),如快照成像[7]、凝視成像[8]也已廣泛應(yīng)用于無人機(jī)遙感領(lǐng)域?？煺帐焦庾V成像技術(shù)能夠在探測(cè)器單個(gè)積分周期內(nèi)捕獲完整的高光譜數(shù)據(jù)立方體,不需要進(jìn)行空間掃描,因此可以避免由運(yùn)動(dòng)引起的偽影。典型的無人機(jī)快照成像高光譜系統(tǒng)是美國(guó)Bayspec公司研發(fā)的Bayspec OCI-D2000,其核心優(yōu)勢(shì)是數(shù)據(jù)采集時(shí)間更短,可以實(shí)現(xiàn)高幀率的采集。

凝視成像技術(shù)的典型產(chǎn)品是芬蘭SENOP公司研發(fā)的Rikola成像儀。Rikola成像儀可以連續(xù)采集各個(gè)波段捕獲整個(gè)數(shù)據(jù)立方體,其光譜通道和空間像素的數(shù)量具有可調(diào)性,但是該方式在逐波段光譜掃描期間,傳感器位置和姿態(tài)的變化會(huì)產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)偽影。在光譜掃描的基礎(chǔ)上,2014年出現(xiàn)了空間光譜掃描技術(shù)[9],對(duì)于空間光譜掃描,掃描過程中的每一幀都可以被視為整個(gè)高光譜立方體的對(duì)角切片。比利時(shí)IMEC公司研發(fā)的SNAPSCAN VNIR成像儀是空間光譜掃描型儀器的典型代表,要求無人機(jī)懸停在一個(gè)場(chǎng)景上進(jìn)行內(nèi)置掃描。總體而言,空間光譜掃描方式是一種將推掃式高光譜成像儀的高空間、高光譜分辨率與快照成像光譜儀的快速采集能力結(jié)合起來的成像方式[10]。

1.2 無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)

1.2.1 組成特征

典型的無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)由高光譜成像儀、無人機(jī)、姿態(tài)位置測(cè)量(POS)系統(tǒng)、三軸穩(wěn)定云臺(tái)、機(jī)載計(jì)算機(jī)及固定框架組成[11]。盡管無人機(jī)、全球定位導(dǎo)航系統(tǒng)/慣性導(dǎo)航模塊(GNSS/IMU)、三軸穩(wěn)定云臺(tái)和高光譜成像儀的技術(shù)發(fā)展迅速,但各個(gè)模塊在無人機(jī)上的系統(tǒng)集成仍是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù),需要權(quán)衡多種因素,例如無人機(jī)的有效載荷、續(xù)航時(shí)間、成本、成像技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式和GNSS/IMU精度等。

對(duì)無人機(jī)高光譜遙感平臺(tái)而言,最大有效載荷重量、續(xù)航時(shí)間以及起降方式是最主要的3個(gè)考慮因素。目前,無人機(jī)平臺(tái)可分為固定翼和多旋翼兩類:固定翼無人機(jī)在相同的載荷下,可以提供更長(zhǎng)的飛行時(shí)間,作業(yè)范圍更大,但由于需要開闊的跑道進(jìn)行起降,因而應(yīng)用范圍有限;多旋翼無人機(jī)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、起降靈活,但是負(fù)載能力較小,且續(xù)航時(shí)間有限。

在無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)中,除了無人機(jī)平臺(tái)以及搭載的高光譜成像儀之外,為了實(shí)現(xiàn)精確的地理配準(zhǔn),微型計(jì)算機(jī)和GNSS/IMU模塊也需要集成到無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)中。由于高光譜數(shù)據(jù)一般具有空間分辨率高、光譜分辨率高和光譜通道多等特征,對(duì)GNSS/IMU精度要求較高,同時(shí)需要配置可靠的三軸穩(wěn)定平臺(tái)減少無人機(jī)振動(dòng)對(duì)高光譜成像儀視軸穩(wěn)定性的干擾。

1.2.2 研究現(xiàn)狀

2010年,芬蘭Heikki Saari團(tuán)隊(duì)研制了一種凝視型高光譜成像系統(tǒng)[12],并將其搭載在無人直升機(jī)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),通過改變?yōu)V光片的間距來獲取不同波段的光譜信息,但是同一目標(biāo)不同波長(zhǎng)的光譜數(shù)據(jù)無法同時(shí)獲取。同年,HRUSKA R等[13]使用PIKA Ⅱ高光譜成像儀聯(lián)合P-CAQ采集設(shè)備,通過固定翼無人機(jī)作為遙感平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),由于測(cè)量系統(tǒng)的精度不足,導(dǎo)致獲取的遙感圖像即使經(jīng)過幾何校正依舊得不到令人滿意的效果。2011年,美國(guó)Headwall公司和西班牙IAS-CSIC實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合研制了適用于輕小型無人機(jī)的高光譜成像系統(tǒng)Micro-Hyperspec VNIR,將其搭載在固定翼無人機(jī)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),成功獲取了低空高光譜圖像數(shù)據(jù)[14]。2012年,澳大利亞Arko Lucieer團(tuán)隊(duì)研制了一款無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)Hyper UAS[15],該系統(tǒng)由多旋翼無人機(jī)搭載一個(gè)輕型推掃式光譜儀組成,能夠獲得324個(gè)波段的光譜數(shù)據(jù),通過在南極東部現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行測(cè)試,證明了無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)在惡劣野外條件下的可操作性。2016年,法國(guó)國(guó)家航空空間研究院研究出了一種適于無人機(jī)的中紅外高光譜成像系統(tǒng)[16],為機(jī)載干涉型光譜成像儀的研究提供了較好的參考。2019年,加拿大國(guó)家研究委員會(huì)與飛行研究實(shí)驗(yàn)室基于DJI M600 Pro無人機(jī)平臺(tái),搭載μCAS推掃式光譜成像儀對(duì)當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測(cè),獲取了不同的生態(tài)系統(tǒng)高光譜圖像[17]。

在無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)方面,國(guó)內(nèi)仍處于起步階段。2006年,我國(guó)首個(gè)輕小型無人機(jī)遙感系統(tǒng)由青島天驕無人機(jī)公司研制成功,型號(hào)為“TJ-1”,也是我國(guó)首個(gè)民用小型無人機(jī)遙感系統(tǒng)[18]。2011年,李傳榮[19]將高光譜成像儀搭載在重型無人機(jī)上實(shí)現(xiàn)了高光譜數(shù)據(jù)的獲取,對(duì)輕小型無人機(jī)搭載高光譜成像系統(tǒng)也有一定的借鑒意義。2015年,江蘇雙利合譜有限公司研制了GaiaSky-mini-VN無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng),并進(jìn)行了農(nóng)作物室外監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn),成功獲取了農(nóng)作物的光譜圖像,為高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)和生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域的應(yīng)用做出了積極貢獻(xiàn)。2018年,康孝巖等[20]使用自主研發(fā)與集成的無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)ASQ-Hyper192(推掃式成像系統(tǒng)),獲取了青海省典型草場(chǎng)樣區(qū)牧草冠層的高光譜影像數(shù)據(jù),為利用無人機(jī)高光譜影像估算牧草地上生物量的應(yīng)用提供了一種新的解決方案。2020年,中國(guó)科學(xué)研究院研制了一種輕量級(jí)無人機(jī)高光譜采集系統(tǒng)[21],選用Headwall Micro-Hyperspec VNIR成像儀,通過CPU時(shí)間戳同步成像模塊和慣導(dǎo)模塊,集成后系統(tǒng)重量不足3.9 kg,可穩(wěn)定集成在DJI M600 Pro旋翼無人機(jī)上。2020年,中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局南京地質(zhì)調(diào)查中心(南京睿譜)研發(fā)了HSM400M高光譜成像系統(tǒng),重量為2.5 kg,可搭載在大疆(DJI)最新的M300 RTK四旋翼無人機(jī)上,實(shí)現(xiàn)了高效、智能化的高光譜數(shù)據(jù)獲取。

目前,國(guó)內(nèi)無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)在VNIR譜段的研究和產(chǎn)品研發(fā)已經(jīng)相對(duì)成熟,許多國(guó)內(nèi)的系統(tǒng)也已在不同領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了廣泛應(yīng)用,但SWIR、MWIR以及LWIR譜段無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)的研究相對(duì)國(guó)外仍有較大差距。即使在VNIR譜段,國(guó)內(nèi)外相關(guān)系統(tǒng)在成像光譜儀的光譜分辨率、光譜波段數(shù)、重量等性能參數(shù)上雖無顯著區(qū)別,但國(guó)外的系統(tǒng)在集成化、輕量化、軟件自動(dòng)化方面更加出色,為用戶提供了更便捷的操作體驗(yàn)以及全流程的處理軟件,極大了提高了調(diào)查效率。此外,在儀器成像方式上,國(guó)內(nèi)主流的商業(yè)無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)多使用推掃式的系統(tǒng),而國(guó)外已有快照成像方式的系統(tǒng),在采集速度與圖像質(zhì)量方面有較大提升。因此,加強(qiáng)并完善相關(guān)系統(tǒng)研究是未來開發(fā)的重要方向。

2 應(yīng)用進(jìn)展

2.1 地質(zhì)礦產(chǎn)填圖

目前,無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)在地質(zhì)礦產(chǎn)填圖方面的應(yīng)用主要是將無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)與三維地質(zhì)模型相結(jié)合。2018年,KIRSCH M 等[22]使用搭載了高光譜成像儀的無人機(jī)對(duì)位于德國(guó)薩克森州弗萊堡礦區(qū)采石場(chǎng)的V型垂直露頭區(qū)進(jìn)行勘探,對(duì)花崗巖中富含硫化物的熱液區(qū)開展地質(zhì)填圖,把波段范圍更廣的高光譜數(shù)據(jù)與數(shù)字地質(zhì)模型相結(jié)合,顯著提高了地質(zhì)勘探和采礦監(jiān)測(cè)過程的可靠性和安全性,為地球科學(xué)研究、礦產(chǎn)勘探、采礦和地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)提供了重要的地質(zhì)信息來源。HUYNH H H等[23]在韓國(guó)首爾東部含灰?guī)r和白云巖的碳酸鹽巖露頭,建立了基于SWIR高光譜技術(shù)和基于無人機(jī)的數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的一體化三維模型,使無人機(jī)系統(tǒng)采集的具有高空間分辨率的高光譜影像與數(shù)字表面模型相結(jié)合,重建地表幾何形狀的3D地質(zhì)模型(圖1)。此類3D地質(zhì)圖在地質(zhì)領(lǐng)域可以實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境高精度的可視化,精確地展示研究區(qū)巖性、礦物學(xué)和地質(zhì)構(gòu)造特征。

圖1 基于無人機(jī)SWIR高光譜圖像和DEM的綜合3D地質(zhì)模型[23]Fig. 1 3D geological model developed by UAV-based SWIR hyperspectral image and DEM[23]

在礦產(chǎn)資源調(diào)查方面,無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)具有檢測(cè)周期短、資源敏感度高、可靈活部署等優(yōu)勢(shì),非常適合應(yīng)用于地質(zhì)礦產(chǎn)勘探。2020年,BOOYSEN R等[24]首次開展了使用輕型高光譜無人機(jī)對(duì)稀土元素含量進(jìn)行直接檢測(cè)的工作,該團(tuán)隊(duì)在納米比亞和芬蘭分別進(jìn)行了無人機(jī)高光譜測(cè)量工作,發(fā)現(xiàn)無人機(jī)高光譜技術(shù)可直接識(shí)別和繪制碳酸鹽巖露頭中的稀土元素,為推進(jìn)世界其他地區(qū)稀土元素沉積物的識(shí)別提供了新的調(diào)查方式。

2.2 水體質(zhì)量監(jiān)測(cè)

水體質(zhì)量對(duì)人類的生活和繁衍具有重要意義,隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人類活動(dòng)對(duì)水資源產(chǎn)生了一系列影響,為了實(shí)現(xiàn)水資源的可持續(xù)發(fā)展,對(duì)水體質(zhì)量進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)是一項(xiàng)必要且具有重要意義的工作。目前,關(guān)于水體質(zhì)量監(jiān)測(cè)的研究對(duì)象主要為湖泊、河流,使用的數(shù)據(jù)多為星載高光譜遙感數(shù)據(jù),對(duì)于城市狹窄河流的水質(zhì)監(jiān)測(cè),星載數(shù)據(jù)的空間和光譜分辨率無法滿足精確監(jiān)測(cè)的要求,使用無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)則可以有效地彌補(bǔ)星載數(shù)據(jù)的不足。2019年,WEI L等[25]以武漢巡司河為研究區(qū),使用DJI M600 Pro六旋翼無人機(jī)搭載Headwall公司的Nano-HyperSpec微型高光譜成像儀進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,并通過XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成了水體透明度的反演(圖2)。圖2中標(biāo)注了32個(gè)現(xiàn)場(chǎng)采樣點(diǎn)的水體透明度值,最大值為59 cm,最小值為39 cm,反演結(jié)果的最大值為55.75 cm,最小值為37.95 cm,與現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)結(jié)果一致,且反演結(jié)果能更好地反映河流水體透明度的分布趨勢(shì)。該項(xiàng)研究的開展,充分表明無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)在城市水體質(zhì)量監(jiān)測(cè)領(lǐng)域具有重大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

WEI L等[26]為了擺脫傳統(tǒng)水污染調(diào)查中單點(diǎn)調(diào)查的局限性,對(duì)于城市“黑水問題”使用無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)對(duì)城市水資源進(jìn)行監(jiān)測(cè)并引用內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。CUI M等[27]使用無人機(jī)高光譜技術(shù)獲取的水體高光譜數(shù)據(jù),以人工控制實(shí)驗(yàn)建立了一套渾濁度反演模型,對(duì)不同地域的河流進(jìn)行渾濁度反演調(diào)查。

圖2 巡司河透明度反演結(jié)果[25]Fig. 2 Inversion result map for Xunsi River[25]

對(duì)于水體質(zhì)量監(jiān)測(cè)來說,大型藻類群落分布是一個(gè)重要的調(diào)查項(xiàng)目,而藻類分布的調(diào)查必須以準(zhǔn)確、高效和具有成本效益的環(huán)境數(shù)據(jù)收集為基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的遙感技術(shù)對(duì)大面積區(qū)域進(jìn)行快速調(diào)查具有一定的優(yōu)勢(shì),但衛(wèi)星和載人機(jī)平臺(tái)的高光譜遙感設(shè)備由于較低的空間分辨率和有限的操作靈活性,難以完成對(duì)大型藻類棲息地進(jìn)行精細(xì)測(cè)繪的任務(wù)。針對(duì)這一調(diào)查難點(diǎn),ROSSITER T等[28]使用DJI M600 Pro多旋翼無人機(jī)和Bayspec OCITM-F Ultra推掃式高光譜成像儀組成了一套無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng),對(duì)愛爾蘭西部基爾基蘭灣中的潮間帶藻類棲息地進(jìn)行了高光譜圖像數(shù)據(jù)采集,在此數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上完成了對(duì)潮間帶泡葉藻(Ascophyllum nodosum)的分類實(shí)驗(yàn),總體準(zhǔn)確率(Overall Accuracy)達(dá)到94.7%。該研究充分表明了無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)具有對(duì)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(jìn)行精細(xì)分類的潛力。

此外,無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)在海洋水體塑料污染的治理中也發(fā)揮著巨大作用。BALSI M等[29]在意大利撒丁島西北部進(jìn)行了海灘塑料垃圾檢測(cè)研究,開發(fā)了一種自動(dòng)識(shí)別海洋塑料的系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,通過自行訓(xùn)練的分類器完成了對(duì)聚乙烯塑料(PET)的實(shí)時(shí)識(shí)別。圖3顯示了系統(tǒng)工作過程中的數(shù)據(jù)采集和處理結(jié)果,5個(gè)漂浮在海面上的物體清晰可見,其中2個(gè)聚乙烯塑料瓶已被正確識(shí)別(圖中以綠色標(biāo)注)。

1.高密度聚乙烯瓶；2.不明塑料罐子；3.金屬涂層包裝；4.PVC管；5.木材圖3 Platamona海灘塑料物體識(shí)別結(jié)果[29]Fig. 3 Detection of plastic objects on Platamona beach[29]

2.3 森林資源調(diào)查

在森林資源調(diào)查方面,盡管傳統(tǒng)衛(wèi)星遙感技術(shù)已經(jīng)可以對(duì)森林資源進(jìn)行大范圍調(diào)查,但是在局部區(qū)域精細(xì)定量分析方面仍面臨著影像分辨率低以及調(diào)查周期長(zhǎng)等問題,而使用無人機(jī)高光譜系統(tǒng)對(duì)森林資源進(jìn)行調(diào)查,則是一個(gè)相對(duì)廉價(jià)且高效的手段。2019年,鄭迪等[30]使用由DJI M600 Pro六旋翼無人機(jī)與Dualix sky mini2高光譜成像儀構(gòu)成的無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng),獲取了長(zhǎng)白山闊葉紅松林的高光譜影像,并通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最大似然法和馬氏距離法三種分類方法,分別實(shí)現(xiàn)了研究區(qū)內(nèi)樹種的精細(xì)化分類(圖4)。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(dá)到了99.85%;而最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(duì)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類圖(a)、最大似然法分類圖(b)、馬氏距離法分類圖(c)和優(yōu)勢(shì)樹種實(shí)際空間分布圖(d)[30]Fig. 4 Classification map of convolutional neural network(a),maximum likelihood method(b),Mahalanobis distance method(c), and real distribution of canopy dominant tree species (d)[30]

樹冠提取是森林資源調(diào)查中的重要研究主題,對(duì)森林疾病檢測(cè)和評(píng)估蟲害造成的損害程度具有重要意義。傳統(tǒng)的星載高光譜遙感易受云霧干擾且空間分辨率較低,無法完全滿足對(duì)森林進(jìn)行及時(shí)、精確監(jiān)視的要求,而基于無人機(jī)的高光譜遙感系統(tǒng)能夠進(jìn)行快速、重復(fù)的標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)查。ZHANG N等[31]基于無人機(jī)高光譜圖像,使用光譜-空間分類方法降低了高光譜維度對(duì)圖像分類精度的影響,實(shí)現(xiàn)了高精度的受損樹冠自動(dòng)提取,為森林健康監(jiān)測(cè)和大規(guī)模森林害蟲和疾病評(píng)估提供了數(shù)據(jù)參考。

對(duì)于森林資源的精細(xì)分析,一種新型的無人機(jī)三維高光譜技術(shù)值得關(guān)注。NEVALAINEN O等[32]研究開發(fā)了一種基于無人機(jī)高光譜和攝影測(cè)量的遙感方法,該研究使用了基于可調(diào)法布里-珀羅干涉儀的高光譜成像儀,對(duì)包含4 151棵參考樹木的11個(gè)測(cè)試點(diǎn)進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集,并且對(duì)樹種進(jìn)行精細(xì)分類評(píng)估。圖5展示了該技術(shù)在其中一個(gè)測(cè)試點(diǎn)的分類結(jié)果,源自高光譜圖像的光譜特征在樹種分類中產(chǎn)生了良好的效果,實(shí)現(xiàn)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(xì)分類結(jié)果[32]Fig. 5 Fine classification of tree species[32]

2.4 土壤質(zhì)量評(píng)估

在土壤質(zhì)量評(píng)估中,遙感技術(shù)主要應(yīng)用于土壤污染調(diào)查[33]和專題土地覆蓋分類,無人機(jī)高光譜技術(shù)在這方面的應(yīng)用還剛剛起步,但是具有很大的發(fā)展前景。NATESAN S等[34]使用無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)在加拿大的一片區(qū)域進(jìn)行了基于對(duì)象的土壤覆蓋專題制圖。王丹陽等[35]使用無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng),基于相關(guān)性分析選擇相應(yīng)的光譜分量,建立了鹽堿化反演模型,對(duì)山東省東營(yíng)市墾利區(qū)裸土進(jìn)行了鹽漬化研究。HU J等[36]對(duì)中國(guó)新疆西部一片試驗(yàn)區(qū)中的裸地、植被稀疏區(qū)和植被茂密區(qū)地表進(jìn)行了調(diào)查,使用電磁感應(yīng)設(shè)備和搭載了Rikila高光譜成像儀的無人機(jī)平臺(tái)進(jìn)行土壤鹽漬化研究,對(duì)于地表土壤鹽分的定量估算、干旱土地管理和鹽漬土復(fù)墾決策具有重要意義。圖6展示了基于無人機(jī)高光譜原始數(shù)據(jù)和GF-2多光譜數(shù)據(jù)的土壤鹽度反演結(jié)果,區(qū)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(qū)域C(圖6(e)、圖6(f))由于GF-2衛(wèi)星受密集植被影響較大,導(dǎo)致反演結(jié)果難以識(shí)別該區(qū)域的鹽度空間分布模式,檢測(cè)精度顯著低于基于無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)的檢測(cè)結(jié)果。此外,GE X等[37]使用無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)在新疆維吾爾自治區(qū)阜康市進(jìn)行了土壤含水量調(diào)查,指出相比于現(xiàn)場(chǎng)取樣和烘箱干燥技術(shù)等常規(guī)測(cè)量方法以及星載遙感,無人機(jī)具有更強(qiáng)的操控性和更高的分辨率,因此具有更高的應(yīng)用價(jià)值。

目前,高光譜成像系統(tǒng)性能的提升和數(shù)據(jù)處理方法的創(chuàng)新推動(dòng)了無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)快速發(fā)展,為地質(zhì)礦產(chǎn)填圖、水體質(zhì)量監(jiān)測(cè)、森林資源調(diào)查、土壤質(zhì)量評(píng)估的實(shí)施提供了強(qiáng)大的調(diào)查手段,有效提高了自然資源監(jiān)測(cè)質(zhì)量。相比于傳統(tǒng)的星載和有人機(jī)載高光譜遙感技術(shù),無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)靈活性強(qiáng)、操作簡(jiǎn)單,能夠快速高效地覆蓋調(diào)查區(qū)域,獲得難以通過現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查得到的數(shù)據(jù);高空間分辨率和時(shí)間分辨率的特點(diǎn)也為各類調(diào)查應(yīng)用提供了良好的數(shù)據(jù)支撐,使得精細(xì)尺度下的礦產(chǎn)填圖、狹窄河流水質(zhì)監(jiān)測(cè)、單棵樹種分類以及蟲害實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、土壤鹽堿度與含水量動(dòng)態(tài)估計(jì)成為可能。

圖6 基于無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)(a、c、e)與GF-2多光譜數(shù)據(jù)(b、d、f)的土壤導(dǎo)電率反演結(jié)果[36]Fig. 6 Electrical conductivity maps based on UAV(a,c,e) and GF-2(b,d,f) data[36]

3 未來發(fā)展趨勢(shì)

3.1 無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)

3.1.1 微小型化

在自然資源調(diào)查實(shí)踐中,對(duì)小型化、輕量化和自動(dòng)化的高光譜遙感系統(tǒng)需求日益增加。當(dāng)前無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)集成度、一體化水平還較低,通用掛載平臺(tái)的缺乏以及高光譜成像儀和無人機(jī)之間的不匹配導(dǎo)致高光譜成像質(zhì)量的嚴(yán)重下降。未來,伴隨著無人機(jī)產(chǎn)業(yè)的成熟和高光譜成像儀性能的提升,無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)的集成度和功能將進(jìn)一步提升,為各類任務(wù)提供通用、高效的數(shù)據(jù)收集平臺(tái)。

3.1.2 多波段集成

目前應(yīng)用的無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)以可見光-近紅外波段和短波紅外為主,可實(shí)現(xiàn)對(duì)水體、生態(tài)環(huán)境、礦產(chǎn)資源的高質(zhì)量探測(cè)。中波紅外和長(zhǎng)波紅外傳感器難以實(shí)現(xiàn)輕量化與小型化,在無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)中的應(yīng)用較少,需要進(jìn)一步加大研究力度。隨著材料技術(shù)的進(jìn)步和傳感器技術(shù)的發(fā)展,預(yù)計(jì)這些高光譜傳感器將更輕、更小,成本更低,未來推進(jìn)高光譜遙感系統(tǒng)向中波紅外和長(zhǎng)波紅外擴(kuò)展,能夠有效提高無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)的應(yīng)用范圍,提升對(duì)地物的精細(xì)識(shí)別能力,在自然資源調(diào)查中發(fā)揮更大的作用。

3.1.3 多源數(shù)據(jù)融合

由于無人機(jī)載荷能力、功率、空間等限制,無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)載荷還比較單一,對(duì)一些復(fù)雜場(chǎng)景的應(yīng)用,需要多次掛載不同的儀器以獲取多種數(shù)據(jù),受限于光照、天氣的變化,數(shù)據(jù)之間的一致性較差。促進(jìn)高光譜遙感設(shè)備與激光雷達(dá)、紅綠藍(lán)(RGB)等傳感器的數(shù)據(jù)融合,能夠?yàn)樽匀毁Y源調(diào)查提供高效、一體化的解決方案。例如，激光雷達(dá)與高光譜遙感設(shè)備的融合,在獲取高光譜數(shù)據(jù)的同時(shí)創(chuàng)建精確的數(shù)字地表模型(Digital Surface Model,DSM),可以獲得更好的正射校正效果;在森林測(cè)繪應(yīng)用場(chǎng)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(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)高精度的樹種分類,而激光雷達(dá)可以提供樹種的高度、密度等結(jié)構(gòu)信息,能夠更全面地區(qū)分樹種類型、了解其分布特征;高光譜遙感數(shù)據(jù)與RGB傳感器數(shù)據(jù)的融合,則為實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的幾何重建提供了可能。

3.2 無人機(jī)高光譜技術(shù)在自然資源監(jiān)測(cè)平臺(tái)中的發(fā)展趨勢(shì)

為了進(jìn)一步支撐國(guó)家生態(tài)文明建設(shè)和自然資源管理職責(zé),實(shí)現(xiàn)對(duì)自然資源(山、水、林、田、湖、草、沙、冰)狀態(tài)及變化的精細(xì)調(diào)查、動(dòng)態(tài)化監(jiān)測(cè)和場(chǎng)景化管理,我國(guó)正在加快構(gòu)建以“天-空-地-海-網(wǎng)”為一體的自然資源監(jiān)測(cè)技術(shù)體系。2022年初,自然資源部印發(fā)了《自然資源調(diào)查監(jiān)測(cè)技術(shù)體系總體設(shè)計(jì)方案(試行)》[38],提出割裂資源調(diào)查技術(shù)協(xié)同與共享共建的工作機(jī)制。在這個(gè)體系中,無人機(jī)高光譜技術(shù)起到了承上啟下的作用,可作為衛(wèi)星、航空和地面監(jiān)測(cè)的重要補(bǔ)充,實(shí)現(xiàn)快速化、動(dòng)態(tài)化和精細(xì)化監(jiān)測(cè)。結(jié)合當(dāng)前信息技術(shù)的發(fā)展,可以實(shí)現(xiàn)的監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)框架如圖7所示。

圖7 自然資源監(jiān)測(cè)體系總體架構(gòu)Fig. 7 The overall framework of the natural resources monitoring system

通過多元協(xié)同數(shù)據(jù)尤其是基于無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù),可以獲取地面資源分布、礦山外圍尾礦污染、水體質(zhì)量、土地質(zhì)量、森林資源等定量信息,實(shí)現(xiàn)多批次和短周期獲取數(shù)據(jù),且運(yùn)行成本相對(duì)低廉。無人機(jī)高光譜技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展,將成為我國(guó)自然資源監(jiān)測(cè)體系的重要技術(shù)支撐。

4 結(jié)論

(1)隨著高光譜成像技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,更多微型化的高光譜成像儀被研發(fā)出來,通過與無人機(jī)相結(jié)合,無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)兼具高光譜特性和靈活機(jī)動(dòng)的能力,使研究人員能夠及時(shí)、高效地獲取地物的空間信息與光譜信息,推動(dòng)了低空高光譜遙感技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展。

(2)無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)具有出色的地物識(shí)別能力,在地質(zhì)礦產(chǎn)填圖、水體質(zhì)量監(jiān)測(cè)、森林資源調(diào)查、土壤質(zhì)量評(píng)估等自然資源調(diào)查領(lǐng)域取得了較多的創(chuàng)新性成果,但目前無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)一體化程度還較低,波長(zhǎng)覆蓋范圍較窄,缺乏傳感器間的數(shù)據(jù)融合,均限制了無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)的進(jìn)一步應(yīng)用。

(3)隨著“空-天-地-海-網(wǎng)”一體化監(jiān)測(cè)體系的建立以及多源、多尺度高光譜遙感數(shù)據(jù)的協(xié)同應(yīng)用,未來,將實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),為自然資源調(diào)查提供多要素、高頻率、高精度、多層次的解決方案。