反射分析：从光谱中能解读出什么
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反射分析：从光谱中能解读出什么
探索吸收特征
作者：匿名 2014年7月1日，星期二
反射光谱是光谱分析的核心，因此讨论吸收特征（谱线）需要对光谱是什么及其在遥感中如何工作有坚实的理解。
卫星传感器记录的是穿过大气层并被传感器畸变所改变后，在各波长处接收到的光强。一个精确的像素光谱代表的是排除了传感器畸变、太阳辐照曲线的任何光照变化以及任何大气吸收影响后，来自该像素的光的反射率。这一过程是通过辐射定标和大气校正完成的。辐射定标利用传感器元数据中提供的系数，将经过缩放的传感器响应数据值（DN值）转换为具有物理单位的大气层顶光谱，同时处理来自传感器的任何系统性误差。大气校正则使用物理和数值模型来考虑并消除太阳辐照曲线变化以及大气（如水蒸气和二氧化碳引起）的吸收。这些校正产生的反射光谱，非常接近“真实”光谱——即假设在所有波长上光照均匀，并且光谱仪测量的光无需穿越大气层时所看到的光谱。下图显示了覆盖植被像素的原始 Landsat 8 数据光谱曲线：
下图显示了覆盖同一像素的经过辐射定标的 Landsat 8 数据光谱曲线：
下图显示了覆盖同一像素的经过大气校正（使用 QUAC）的 Landsat 8 数据光谱曲线。（请注意，此曲线的比例因子不同，主要观察曲线形状的差异）：
事实证明，分析影像中像素的反射光谱对于对这些像素进行分类、查找感兴趣的物质和目标，甚至发现该地区先前未知的物质具有极大的帮助。光谱分析在遥感的大多数领域都极其有用，特别是在采矿业以及国防与情报行业。反射光谱可以帮助精确定位特定物质的位置和丰度，或者对于具有高空间分辨率的数据，甚至可以识别构成材料的特定元素。显而易见，矿业公司会非常需要一张详细描述影像中矿石或指示矿物相对丰度的地图。
通过分析光谱的吸收特征来检测特定元素和化合物的过程，可以追溯到 19 世纪之交天文学家约瑟夫·冯·弗劳恩霍夫的开创性工作。将一项极其重要且前沿的科学突破浓缩到一篇博客文章中很困难，但我们开始吧。弗劳恩霍夫发现，通过特定材料观察光线时，特定波长的光会根据材料的化学成分被吸收。这是因为特定频率的光子会被化合物吸收，从而在光谱中显示出“凹陷”，表明存在该特定化合物。（光子吸收这些光的事实意味着强度降低，因此光谱中出现“凹陷”。）这会导致光的光谱出现一些缺口，而这些缺口有助于指示被分析物体或像素的化学成分。
图片由以下机构提供：科罗拉多大学博尔德分校物理系
所有化学物质都有特定的吸收特征，在卫星传感器的像素中识别出这些“凹陷”可以让用户高度确信该化合物的存在。
识别反射光谱中的吸收特征，可以让你快速判断某些物质的潜在丰度。实现这一点的最佳方法是将一个示例光谱（通常是你在场景中找到的某个像素）与包含多种物质实际测量光谱的光谱库进行比较。旨在识别重金属存在的光谱库将与旨在识别各种植被类型的光谱库包含不同的光谱。这就引出了一个关键点：确定场景中某些物质的丰度，将完全受限于你所拥有的光谱库的质量和多样性。网上有许多可靠来源可以下载光谱库。ENVI 提供了大量旨在分析光谱的工具，这些工具可将示例光谱与光谱库中的物质进行匹配。THOR 物质识别工作流是一个向导，允许用户简单地从场景中的像素获取一个示例光谱，并查看光谱库（如果有的话）中哪个光谱与该示例像素匹配。
下图是 THOR 物质识别工作流的屏幕截图：
物质识别过程旨在根据光谱特征，快速确定场景中特定物质的潜在丰度，从而减少大量的基础工作，并提供标明了特定物质高可能性存在的精确位置地图。