一、引 言

遥感技术具有高效率、低成本、大面积、多时相获取地表信息等优点，是区域地质调查尤其是在低植被覆盖的基岩裸露区地质调查中的主要技术手段。然而，在南方高植被覆盖区域，高大茂密的植被遮掩了大部分地质信息，遥感地质工作人员只能依靠间接解译标志来粗略划分地质体。随着高光谱成像技术的发展和成熟，其更加宽广的光谱范围和更加精准的光谱区分能力为遥感数据在高植被覆盖区域地质调查中的应用带来了新的方向。

二、研究区概况及技术路线

2.1 研究区概况

雷州市西部的唐家镇一带，此区域的地貌以冲洪积台地、熔岩台地及低丘陵为主，地势相对平坦。受植被覆盖影响，大部分研究区无法直接通过颜色、影纹、形态等直接解译标志来进行地层解译。

另外，在上述地层中，曲界组、桂洲组可由高程及地势等间接解译标志来进行划分；而湛江组与石茆岭组地层地表出露的多为其风化残积土，受颜色相近、土体性质相似等因素的影响，这两类地层在被植被覆盖后无法通过多光谱影像来进行有效区分。基于此，本研究尝试引入高光谱遥感技术来精准识别和划分湛江组与石茆岭组两套地层。

2.2 技术路线

本研究采用卫星数据与地物光谱数据相结合的形式，建立了天地一体化联系：首先通过分析地物光谱仪测得的地面表观反射率数据，选取可区分上述两套地层的特征谱段；其次对卫星数据进行预处理和特征提取，并建立其与地面表观反射率曲线之间的联系；最后基于特征谱段的差异来划分目标地物。总体技术路线如图1所示。

图1 技术路线图

（1）地物光谱数据采集。在多个地点使用地物光谱仪采集了裸露的石茆岭组风化土及湛江组风化土的地面表观反射率数据，以便分析其特征谱段。

（2）高光谱数据的获取及预处理。在选取合适的高光谱数据后，通过辐射定标、大气校正、噪声分离等步骤还原了地物真实的表观反射率。

（3）高光谱遥感特征提取。在完成高光谱数据的预处理后，依次采取光谱一阶导数、包络线去除、端元光谱选取等步骤提取了地物的特征谱段，并将其与地物光谱仪采集数据进行对比，旨在精准区分目标地物。

三、地物光谱仪采集与分析

使用地物光谱仪分别对不同地区的湛江组及石茆岭组地层进行多次采样，采样时间为10时至15时。该时间段阳光充足，自然光峰值能量高，波形完整。通过对比分析发现，这两类地层在红外波段（波长761nm附近）处有明显区别（见图2）。另外，石茆岭组玄武岩红色风化土的光谱曲线在波长761nm处存在一个反射峰，而湛江组风化土在波长757～767nm处可见一个吸收峰。

图2 湛江组及石茆岭组地层风化土的地物光谱图

四、高光谱影像处理及特征提取

本研究采用的实验数据来自高光谱成像仪。

（一）预处理

高光谱由于波段通道较窄，获取的光能量较低。在这种情况下，图谱较易受到噪声的影响，特征提取、光谱解混、目标探测以及精细分类等也将受到较大影响。因此，统一对高光谱数据进行噪声分离处理。例如，对高光谱成像仪部分波段图像中明显的周期性条带噪声，有针对性地进行了去除。处理后，图谱中的周期性条带噪声明显减少。

（二）特征提取

1.光谱一阶导数

通过计算光谱微分值得到了地物光谱的局部极大值、极小值以及拐点的具体位置，有效去除了传感器和大气的影响。对处理后的影像数据进行一阶导数处理，并突出光谱曲线在761nm附近的吸收峰（一阶导数由负至正的0值附近）和反射峰（一阶导数由正至负的0值附近），详情如图3所示。

图3吸收峰和反射峰光谱一阶导数曲线图

2.包络线去除

对地物光谱进行归一化处理的目的是，突出地物光谱的吸收和反射特征。该特征在包络线去除后更为显著，可用于光谱特征谱段选择和参量分析。

3.端元光谱选取

高光谱影像中每一个像元的光谱曲线都可以看作是该像元所对应的地表物质的光谱信号。在本研究中，笔者采用像元纯度指数算法选取了端元光谱，旨在寻找由单一地物组成的像元。

四、结果对比

基于以上工作，对高光谱数据进行区分，获得了光谱曲线761nm附近有峰值表现的像元，同时确认该像元为石茆岭组玄武岩风化土。在圈定由高光谱反演确定的石茆岭组玄武岩红色风化土后，将调查结果在地质图中进行标注（见图4）。

图4 已标注调查结果的地质图

另外，与实际情况相比，高光谱数据反演结果的分布范围更为广泛，目标地物识别准确率约为64%。

五、结论

本研究运用高光谱遥感数据与地物光谱仪测得表观反射率数据，通过对比分析真实表观反射率数据，进一步明确了目标地物的特征频谱，以及目标地物在特定光谱区间的区别。建立了卫星数据与地面真实表观反射率数据之间的联系，并运用卫星数据进行反演，对研究区内两组无法从多光谱数据层面进行区分的地层进行了准确识别和划分。

本研究结果表明，反演结果与区域地质调查结果基本一致，但划分范围略大于实际分布范围。本研究验证了高光谱数据应用于区域地质调查工作的可行性——其丰富的光谱维度信息为有效识别高植被覆盖区地物提供了可能性。然而，反演的多解性导致其划分准确度低于传统遥感解译方法。因此建议，研究人员在使用多光谱数据对特征和间接标志明显的地层进行一次划分后，再通过高光谱数据进行不同地层的二次划分。

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