提要：【研究目的】水利工程項目通常位于地勢險峻的山區，交通不便、環境惡劣，勘察工作十分艱苦。同時，視界限制使地質人員不能整體上掌握地質體的面貌，尤其在高山峽谷地區，人力、物力及時間成本耗費巨大。高光譜遙感技術在地質領域中的應用主要集中在地物分布反演方向，通過未知地物與已知礦物之間相同的特征吸收峰來判定地物種類，利用其極高的光譜分辨率、空間分辨率和“圖譜合一”的特性，可對高山峽谷區的地物目標進行精細分類，從而提高地質調查工作的效率，降低風險。【研究方法】中水北方勘測設計研究院利用中國地質調查局南京地質調查中心自主研發的高效率小型機載高光譜成像光譜儀，首次對位于甘南藏族自治州迭部縣高山峽谷地帶的工作區進行高光譜遙感對地探測，獲取了工作區航空高光譜影像數據。采用最小噪聲分離法、波段比值分析法對高光譜遙感數據進行巖性解譯。【研究結果】結果表明：以白龍江為界，以北大部分為板巖及第四系黃土，以南則大部分為灰巖。解譯結果與已知區域地質圖巖性分布一致。【結論】本次研究驗證了國產高光譜成像儀的可靠性與實用性，同時提高了水利工程前期地質勘查工作的效率和水平，并提供了險要地形地質勘察的一手資料。

　　關 鍵 詞：機載高光譜遙感技術;小型短波紅外成像系統;高山峽谷;水利工程;地質調查工程。

　　1 引 言

　　高光譜遙感屬于第三代遙感技術，是20世紀80年代以來遙感領域最大的技術進展(CampbellJ B,2010)，在對地觀測時可獲取眾多連續波段的光譜圖像，達到識別地球表面物質的目的。高光譜數據是一個光譜圖像的立方體，其圖像維度顯示地表二維空間的特征，其光譜維度揭示每個像元的光譜曲線特征，實現了遙感數據圖像維與光譜維的有機融合(張卡等，2004)。

　　高光譜遙感在地質應用中主要體現在礦物識別與巖性填圖、礦產資源勘探、礦業環境監測、礦山生態恢復和評價等方面(張達等，2013)。根據水利工程行業特點，前期地質勘查工作區域多為山區，地勢偏僻，地形復雜，為地質勘查人員順利開展勘測工作帶來了極大的困難。此外，更有一些陡山、戈壁等區域實地勘查異常困難，人員幾乎無法進入該類區域。為了減輕地質勘查工作人員繁重的體力勞動，保障作業人員的人身安全，快速獲取險要地形的地質勘查一手資料，提高地質勘查的工作效率和勘查水平，進行高光譜遙感地質解譯研究十分必要。

　　高光譜遙感技術以其納米級的光譜分辨率、窄而多的波段、包含地物的空間和光譜雙重信息的“圖譜合一”的特點，能夠為地質勘查工作提供有效的技術支持(張宗貴等，2000;王潤生等，2015)。在國外，美國噴氣推進實驗室(JPL)、歐空局(ESA)、澳大利亞聯邦科工組織(CSIRO)、加拿大宇航局(CSA)等均有專門的研究機構開展高光譜技術研究和設備研發，研究的設備除了為完成深空探測科學目標外，另一重大需求為對地觀測，開展遙感調查應用，搭載平臺包括衛星和飛機。其中最具代表性的美國 JPL 研制的航空高光譜成像儀，開發歷史已近 40 年，先后研制出擺掃式成像光譜儀 AVIRIS 和推掃式成像光譜儀 AVRIS-New(杜培軍等，2019)。

　　我國在高光譜技術方面有豐富的積累，但光譜儀器的一些關鍵器件仍需要進口，且高性能的短波紅外高光譜設備進口困難，一定程度上影響了我國高光譜技術應用的自主性，并且限制了高光譜技術在國內的普及和推廣。中國地質調查局南京地質調查中心是國內較早開展小型成像光譜儀研發的單位，在國家重大儀器開發專項和國家重點研發計劃支持下，成功研制了以推掃式小型化成像光譜儀HMS1000/2500 為核心的機載高光譜成像系統 SSMAP-II，在中水北方勘測設計研究院的“基于高光譜影像數據的遙感地質解譯方法研究”項目中，對位于高山峽谷之中的工作區進行了高光譜對地探測。本文介紹了 SSMAP-II 的工作原理，重點闡述了在甘南迭部縣進行的高光譜遙感對地探測的作業流程及數據處理方法，并基于高光譜反射率數據進行高光譜影像巖性解譯，通過光譜波段重采樣、植被、水體掩膜、光譜數據歸一化、最小噪聲分離變換、波段比值法等處理對工作區域進行巖性研判解譯，為水利工程勘察提供了直接的巖性關鍵信息，同時驗證了國產高光譜成像儀的可靠性與實用性。

　　2 設備與方法

　　2.1 設備介紹SSMAP-II 機載高光譜成像系統由小型短波紅外高光譜成像儀、微型上位機、慣性導航系統、達標板及供電電源組成，分為三層集成在鋁型材支架上，架桿內置減震彈簧，開有布線槽。上層安裝電源、上位機、慣導基站和打標板，中層安裝慣性導航設備，保持水平，底層安裝光譜儀，鏡頭垂直向下。所有連線卡位固定在線槽內，慣性導航系統的外設天線和主從雙天線水平放置于飛行器上。

　　2.1.1 高光譜成像儀中國地質調查局南京地質調查中心所研制的短波紅外(SWIR)高光譜成像儀采用全反射光學設計和凸面光柵分光，增加了能量傳遞，減小了體積，減輕了重量，適合以無人機或飛艇為平臺對地遙感探測，適用于地質、環保、海洋、農業、國土和防偽鑒定等領域遙感探測(鄭志忠等，2020)。成像光譜儀基于 Offner 型的凸面光柵分光系統，相比較其他分光系統，具有光學相對孔徑大、色散線性度好、結構緊湊和圖像成像質量佳等優點。該種類型高光譜成像儀在效率(能量利用率)和光學畸變相比較其他類型的成像光譜儀中性能表現最佳。系統所采用的自主研發的閃耀光柵平均效率高達 60%以上。基于指標對比，本項目中的成像光譜儀在光譜分辨率、瞬時視場與對比儀器等效的情形下，信噪比與國外先進水平一致，且儀器體積重量遠小于同類儀器。

　　2.1.2 慣性導航系統

　　本次任務中所使用的慣性導航系統(GPS/INS)是英國 Oxts 公司的 Inertial+2 型號組合慣導。該設備將陀螺、磁力計、加速度計、GPS 等有機組合，可輸出載體三軸的角速度，姿態角度，航向角度，三軸的加速度值，位置信息，速度，時間等。GPS/INS 通過慣性傳感器陀螺儀和加速度計來計算位置速度、方位姿態等測量數據，依靠傳感器輸出數據，沒有 GPS 跳動。外接的 GPS用于消除慣性器件漂移而帶來的穩定性誤差。即使 GPS 信號丟失，GPS/INS 仍然能通過內部的慣性傳感器來繼續輸出數據。這樣不僅能提高位置和速度性能指標，同時也能增強方位和姿態性能指標。飛機在平飛的條件下，可以輸出恒穩定的航向數據，但單純使用慣性會降低航向精度，因此外部采用雙天線設計，提高了航向精度，在低動態條件下，依然可以得到高精度、恒穩定的航向數據。

　　2.1.3 飛行器

　　本次搭載的飛行平臺為羅賓遜 R66 直升機。該機型具有飛行穩定，飛行航時長，載重量適中等特點。整機長 8.99 米，寬 1.47 米，高 3.48 米，有效載荷為 590kg，最大速度可達 259km/h。

　　2.2 高光譜遙感調查

　　2.2.1 工作區本次高光譜遙感調查的工作區位于甘南藏族自治州迭部縣東南方向，地處秦嶺西延岷山、迭山山系之間的高山峽谷之中，是青藏高原東部邊緣甘川交界處，直線距離迭部縣約 15km左右，總面積約 46 km2。迭部縣縣城海拔為 2400 m，縣域地形自西北向東南傾斜。工作區最低海拔約 2180 m，最高海拔約 3300 m，平均坡度 30~35°，境內白龍江干流自西向東橫穿岷、迭兩大山系水系之間。年均降水量 625.5 毫米，地表水資源十分豐富，白龍江自西向東流經縣境 110 公里。達拉、多兒、阿夏、臘子河等 20 余條支流，從南北兩側匯人白龍江，水電資源開發條件較好。迭部縣地處南秦嶺印支冒地槽褶皺帶，白龍江復式北背斜南翼。地質構造復雜，有較好的成礦條件，屬我國十大礦產地之“白龍江大斷裂多金屬成礦帶”的一部分，甘肅省五大礦業綜合經濟之“甘南州貴金屬-鐵-鈾-非金屬企業綜合經濟區”。工作區植被覆蓋率達 88%，主要為林地和牧場，對地質解譯有一定的影響。

　　2.2.2 航測設計綜合考慮儀器參數、成圖精度的要求，結合工作區地理環境、地形起伏、野外工作條件和作業效率等因素，沿東西方向部署了 31 條航線，工作區覆蓋面積達 46km2。在實際飛行中，相鄰條帶應盡量選擇光照條件相似的時間進行數據采集，高光譜航測一般選擇在太陽正午前后 2 小時，太陽高度角大于 45°為最佳觀測時間，考慮天氣、云量、風向、氣流以及空域管制等影響因素，在 11 點-15 點之間可獲取較好的數據。根據工作區的探測目標大小、光譜特征和地形特點的要求，出于縮短成圖周期、降低成本、提高綜合效益的原則，確定高光譜數據空間分辨率為 2m。根據工作區地形情況和飛行條件，在保證無絕對漏洞的情況下，考慮飛行成本和效率，設計旁向重疊度為 30%，單項航帶覆蓋寬度 150m。

　　2.2.3 同步地物光譜測量結合衛星遙感影像和 1:25 萬地質圖資料，根據地形復雜程度和露頭發育程度及交通狀況、合理布置采樣路線。采樣路線以穿越為主，總長度 17km，采集實驗區內典型巖石樣品 46 塊，選用 ASD FieldSpec4 光譜掃描儀進行光譜測量，同時使用南方 RTK-S82 記錄采樣點地理坐標。對工作區范圍內采集的典型樣品進行分析，在工作區內白龍江以北，共發現有三類典型巖石，分別為板巖、礫巖、砂巖。板巖分布占絕大多數，礫巖、砂巖分布較少，并且巖石露頭面積較少。對巖石樣本新鮮面的不同位置進行多次光譜采集，平均后得到每一塊樣本的特征光譜曲線，之后對每一類典型巖石樣本的特征光譜曲線進行平均計算。

　　3 光譜數據處理與信息提取

　　3.1 高光譜影像數據處理飛行獲取高光譜數據處理主要包括輻射校正和輻射定標、大氣校正和光譜重建、逐航帶幾何校正和無縫拼接制圖等。首先采用 ENVI 軟件對所獲取的各航帶原始 DN 值去除數據壞線和條帶，其次進行單航帶影像系統的輻射定標處理，生成單航帶輻亮度數據;利用 IMU 姿態數據和GPS 數據，基于工作區的 DEM 數據，對各航帶進行幾何校正和地理編碼;在保留圖像數據整體灰度特征、紋理特征的基礎上，通過選擇與之匹配的模型，消除太陽高度角和 BRDF 影響，調整灰階，實現不同航帶圖像的拼接;最后通過 FLAASH 大氣校正模型對數據進行反射率反演，得到全區的反射率數據。處理后得到的高光譜反射率影像很清晰，幾何畸變較小。

　　3.2 地質巖性解譯高光譜影像巖性解譯工作基于高光譜反射率數據，進行光譜波段重采樣、植被、水體掩膜、光譜數據歸一化、MNF 最小噪聲分離變換、Al 羥基提取、碳酸根提取等處理。

　　3.2.1 光譜波段重采樣巖礦的光譜特征主要分布在 2000~2500nm 范圍內，巖性分析基于礦物光譜特征。本次獲取的高光譜數據光譜范圍為 1000~2500nm，用 ENVI 軟件將其光譜重采樣，采樣光譜范圍為1915~2500nm。

　　3.2.2 植被、水體掩膜高光譜遙感影像不具有穿透性，進行巖性分析需要直接照射巖石露頭。植被的光譜特征在400～1000nm 范圍內，水體的反射率很低，影像中陰影區域由于太陽光強度差，造成反射率極低，并且信、噪比較低，不適合做光譜特征提取。可用 ENVI 軟件將影像中的植被、河流、陰影區域等噪聲信息劃為 ROI，制作掩膜，將噪聲信息掩蓋，之后剔除，使之不參與光譜計算。通過之前對植被農田的光譜測試及影像特征，確定圖像分割與掩膜的合理閥值。

　　3.2.3. 光譜數據歸一化高光譜數據經 FLAASH 大氣校正后，得到地物反射率數據。但一些區域由于反射率值很低，經 FLAASH 模型計算后，其值為負，用波段運算的方法將影像中反射率小于 0 的值全部歸為 0值，然后去除包絡線。包絡線消除可以有效突出光譜曲線的吸收、反射和發射特征，并將其歸一到一個一致的光譜背景上，其值全部在 0~1 之間，有利于和其他光譜曲線進行特征數值的比較。

　　3.2.4 最小噪聲分離變換(MNF)目前常用的圖像增強方法主要有主成分分析(PCA)和最小噪聲分離(MNF)。但 PCA 變換對噪聲比較敏感，即信息量大的主成分分量，信噪比不一定高，當某個信息量大的主成分中包含的噪聲的方差大于信號的方差時，該主成分分量形成的圖像質量就差。而 MNF 本質上是 2 次層疊的主成分變換。

　　第 1 次變換(基于估計的噪聲協方差矩陣)用于分離和重新調節數據中的噪聲，這步操作使變換后的噪聲數據只有最小的方差并且沒有波段間的相關。第 2 次是對噪聲白化數據(Noise-whiten)的標準主成分變換。因此本文中采取了 MNF 變換方法對影像進行增強處理。變換后的 MNF 波段 1 代表整個波段的亮度背景，即光譜背景，在影像上都較其他的 MNF波段亮;巖礦地質體的光譜信息集中在第 2~6 波段，影像十分清晰，但噪聲也逐漸出現;第 7 波段的空間地形等紋理十分清晰，但開始明顯出現系統噪聲;第 10 波段以后出現隨即噪聲，淹沒地質體光譜信息及其空間信息。在 MNF 變換中，通過信號與噪聲分離，使信息更加集中在有限的特征集中，一些微弱信息則在去噪轉化中被增強。同時在 MNF 轉化過程中，使光譜特征向類特征向量匯集，增強分類信息。

　　4 討論

　　在本次研究中，利用 SWIR 高光譜成像系統搭載直升飛機在位于迭部縣的工作區進行遙感探測，同時采用 ASD 同步測量工作區的地面標志物，建立工作區典型地物光譜庫。由于工作區植被覆蓋率高，遮擋了巖石露頭，對遙感地質解譯的影響較大。航飛時間沒有選擇在太陽輻射強度最高的季節，光譜儀獲取的能量不夠高，一定程度上降低了信噪比，影響了地物光譜特征信息的獲取。此次研究的目的是驗證自主研發的 SWIR 高光譜成像儀在水利勘查中的遙感應用，第一次進行野外遙感調查，在經驗不足的前提下，取得了尚且不錯的解譯效果。相信隨著設備的不斷優化以及后續數據處理技術的日趨完善，可以提取更多關于地質構造斷層的信息，結合巖性與巖石的工程穩定性，以期為水利工程提供材料支撐與選址參考。

　　5 結論

　　中水北方勘測設計研究院項目組首次利用中國地質調查局南京地質調查中心自主研發的SSMAP-II 小型機載高光譜成像系統對甘南藏族自治州迭部縣工作區進行高光譜遙感對地探測，飛行面積達 46 平方公里，同時對地面標志物進行光譜采樣測量;對獲取的高光譜影像數據進行輻射校正和輻射定標、大氣校正和光譜重建、逐航帶幾何校正，繪制無縫拼接的工作區影像圖幅;綜合高光譜影像、光譜曲線、MNF 最小噪聲分離波段合成結果、波段比值法的提取結果，進行地質巖性解譯，解譯的結果與已知區域地質圖巖性分布一致，以白龍江為界，以北大部分為板巖及第四系黃土，以南則大部分為灰巖。

　　這項研究表明，國產高光譜成像儀具有較高的可靠性與實用性。通過機載高光譜遙感的手段進行的巖性解譯精確度高，可以極大的提高水利工程地質勘探的工作效率，在高質量完成高山峽谷區險要地形區地質勘察的同時保證了地質工作人員的人身安全。通過高光譜影像與同步地物測量相結合的方式，快速開展大面積的巖性解譯工作，節省大量的財力物力。相對于傳統的地質調查方式，這種方法更加方便快捷，既減輕了工作人員繁重的工作量，又提高了工程前期地質勘查工作的效率，滿足了工程項目時間緊任務重的要求。

　　References

　　Berger, B. R., V V King T, Morath L C, et al. Utility of high-altitude infrared spectral data in mineral exploration:Application to northern Patagonia Mountains, Arizona[J]. Economic Geology, 2003,98(5):1003-1018.

　　Bierwirth P, Huston D, Blewett R. Hyperspectral mapping of mineral assemblages associated with gold mineralization inthe central Pilbara[J]. Western Australia Economic Geology, 2002,97:819-826.

　　Campbell J B . Introduction to Remote Sensing[J]. Photogrammetric Record, 2010, 18(103):259 -259.

　　Deng-hong Wang, Zhi Zhao, Yang Yu, Jing-jing Dai, Mao-chun Deng, Ting Zhao, Li-jun Liu, 2018. Exploration andresearch progress on ion-adsorption type REE deposit in South China, China Geology, 1, 415-424.

　　Advances of urban remote sensing. Journal of Nanjing University of Information Science& Technology, (1):16-29.Du P J, Xia J S, Xun C H, Tan K, Su H J, Bao R.2016.

　　Review of hyperspectral remote sensing image classification. Journalof Remote Sensing, 20(2):236-256.Dong X F, Gan P P, Li N, Yan B K, Zhang L, Zhao J Q, Yu J C, Liu R Y, Ma Y N.2020.

　　Fine mineral identification of GF5 hyperspectral image . Journal of Remote Sensing, 24(4):454-464.Govender M , Chetty K , Bulcock H. 2007.

　　A review of hyperspectral remote sensing and its application in vegetation andwater resource studies. Water S A, 33(2). [10.4314/wsa.v33i2.49049]

　　作者：高揚 1,5，奚歌 2，陳春霞 1,5，修連存 1,5，鄭志忠 1,5，顏培勝 2，董金鑫 1,5，閆柏琨 3，柳稼航 4，趙宇浩 1，俞正奎