全球氣候變化和強(qiáng)人類(lèi)活動(dòng)深刻影響著自然界的水文循環(huán)過(guò)程，造成了水生態(tài)惡化、水環(huán)境污染、水災(zāi)害頻發(fā)以及水資源短缺等問(wèn)題。為破解“四水”問(wèn)題，新時(shí)期水利行業(yè)大力推進(jìn)“補(bǔ)短板”和“強(qiáng)監(jiān)管”業(yè)務(wù)工作。以對(duì)地觀測(cè)技術(shù)為核心的遙感技術(shù)具有監(jiān)測(cè)范圍廣、速度快、頻率高、成本低等優(yōu)勢(shì)，現(xiàn)已被廣泛地應(yīng)用于水利應(yīng)用工作中，其重要分支高光譜遙感在近幾年取得了飛速的發(fā)展，成為水利遙感中的新興技術(shù)。

高光譜遙感憑借窄波段成像技術(shù)，可在高分辨率的光譜維度上反映涉水地物的生物物理屬性，具有光譜分辨率高、探測(cè)地物信息能力強(qiáng)、所獲光譜信息豐富等優(yōu)勢(shì)。遙感技術(shù)在水利行業(yè)的大部分應(yīng)用可歸納為3個(gè)步驟：遙感數(shù)據(jù)的獲取、圖像處理與反演模型構(gòu)建、結(jié)果分析。高光譜遙感在這3個(gè)步驟中均體現(xiàn)出與以往遙感技術(shù)的不同：數(shù)據(jù)獲取方面，目前高光譜遙感數(shù)據(jù)主要來(lái)自機(jī)載或星載傳感器獲得的遙感影像和地面成像光譜儀的實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)，相較于以往的遙感數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著更精細(xì)的地物光譜信息，這對(duì)于光譜復(fù)雜的水體研究具有重要意義，高光譜遙感往往具有幾十甚至上百個(gè)波段，一定程度上突破了多光譜遙感因波段數(shù)較少而無(wú)法精確識(shí)別地物的局限；圖像處理方面，高光譜遙感影像波段多，數(shù)據(jù)維度高，為反演模型的構(gòu)建提供了更多的波段選擇，給水體輻射傳輸模型中部分參數(shù)的直接計(jì)算提供了條件，同時(shí)也衍生出數(shù)據(jù)冗余，圖像處理困難等問(wèn)題；結(jié)果分析方面，模型精度高，反演水體要素效果較好。

近年來(lái)，高光譜遙感技術(shù)在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展使其在水利行業(yè)的應(yīng)用不斷深入，為水生態(tài)保護(hù)、水環(huán)境監(jiān)測(cè)等工作提供技術(shù)支持，在反演水質(zhì)參數(shù)、監(jiān)測(cè)藻類(lèi)與水生植物生長(zhǎng)狀況、水草和藻類(lèi)精確識(shí)別等工作中取得了諸多進(jìn)展，在其他水利層面中也存在著一定的應(yīng)用潛力。因此，有必要針對(duì)高光譜遙感數(shù)據(jù)及其在水利研究中的應(yīng)用進(jìn)行系統(tǒng)總結(jié)，指出其應(yīng)用范圍、實(shí)際效果和現(xiàn)存問(wèn)題，并充分結(jié)合新時(shí)期水利行業(yè)的應(yīng)用需求和高光譜遙感發(fā)展方向，展望未來(lái)高光譜遙感在水利行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，為拓展高光譜遙感在水利行業(yè)的深度應(yīng)用提供參考。

1國(guó)內(nèi)外高光譜遙感技術(shù)與發(fā)展

1.1高光譜遙感技術(shù)的成像原理和特點(diǎn)

高光譜遙感技術(shù)的核心為成像光譜儀，載有成像光譜儀的飛行器、衛(wèi)星沿推掃方向獲取目標(biāo)的二維空間圖像和一維光譜信息，形成三維數(shù)據(jù)立方體，成像過(guò)程如圖1所示。該技術(shù)可對(duì)地球表面上的目標(biāo)進(jìn)行信息提取，直接反映出被觀測(cè)物體的圖1高光譜成像示意圖幾何影像和理化信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)地物的探測(cè)、感知與識(shí)別。高光譜遙感數(shù)據(jù)具有高光譜分辨率、波段多、圖譜合一等特點(diǎn)，可以捕捉地物間細(xì)微的光譜差異，這在一定程度上彌補(bǔ)了多光譜遙感光譜分辨率不足所造成的缺陷，同時(shí)也產(chǎn)生了數(shù)據(jù)冗余、相鄰波段高相關(guān)性、圖像處理復(fù)雜等新問(wèn)題。高光譜遙感與多光譜遙感的具體優(yōu)劣對(duì)比如表1所示。

圖1高光譜成像示意圖

1.2光譜儀的發(fā)展

高光譜成像儀能以高光譜分辨率獲得地物目標(biāo)的多譜段影像。地物光譜儀最早出現(xiàn)，其后發(fā)展的成像光譜儀率先搭載于無(wú)人機(jī)等飛行器上，21世紀(jì)以后才出現(xiàn)了搭載于衛(wèi)星上的成像光譜儀。由美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的機(jī)載可見(jiàn)光/紅外成像光譜儀誕生于1987年，是一臺(tái)革命性的成像光譜儀，推動(dòng)了高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展。國(guó)內(nèi)光譜儀的研究機(jī)構(gòu)以中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所為首，先后研發(fā)出一系列性能達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平的機(jī)載成像光譜儀。按照所搭載的平臺(tái)進(jìn)行分類(lèi)，高光譜成像光譜儀主要功能和具有代表性的光譜儀器如表2所示?；诓煌d荷平臺(tái)的高光譜遙感在近年來(lái)均取得一定的發(fā)展，不同的載荷平臺(tái)各有優(yōu)劣，如表3所示。在研究中，通常需要根據(jù)不同的實(shí)際情況，選取不同載荷平臺(tái)的高光譜數(shù)據(jù)，以滿(mǎn)足具體的應(yīng)用的需求。

表1高光譜遙感與多光譜遙感的優(yōu)劣對(duì)比

表2基于不同載荷平臺(tái)的成像光譜儀介紹

表3基于不同遙感平臺(tái)的光譜成像儀的優(yōu)缺點(diǎn)

1.3高光譜遙感衛(wèi)星的發(fā)展

21世紀(jì)初，搭載了Hyperion成像光譜儀的美國(guó)EO-1衛(wèi)星成功發(fā)射，開(kāi)啟了航天高光譜遙感的時(shí)代，之后國(guó)內(nèi)外的高光譜衛(wèi)星技術(shù)均取得一定的突破。2001年10月歐空局發(fā)射的PROBA小衛(wèi)星，搭載了緊湊型高分辨率成像光譜儀。2005年8月，美國(guó)JPL發(fā)射的火星探測(cè)衛(wèi)星上搭載了緊湊探測(cè)成像光譜儀。印度于2008年10月發(fā)射的月船一號(hào)是其國(guó)內(nèi)首顆探月衛(wèi)星，搭載了印度自主研制的高光譜成像儀。俄羅斯衛(wèi)星星座Resurs-P3搭載了高光譜載荷，服務(wù)于俄羅斯的資源勘探、農(nóng)業(yè)、漁業(yè)等行業(yè)。

我國(guó)首個(gè)星載光譜儀中分辨率成像光譜儀搭載于神州3號(hào)飛船上，發(fā)射于2002年，此后國(guó)內(nèi)星載成像光譜儀技術(shù)發(fā)展迅速。2008年發(fā)射了環(huán)境小衛(wèi)星，迄今為止，在我國(guó)的環(huán)境監(jiān)測(cè)方面發(fā)揮了巨大作用?，F(xiàn)階段高光譜遙感衛(wèi)星技術(shù)進(jìn)入發(fā)展最為迅速的時(shí)期，在軌衛(wèi)星數(shù)量極大提高，我國(guó)也緊跟世界潮流，發(fā)射了一系列性能先進(jìn)的高光譜衛(wèi)星。國(guó)內(nèi)外其他典型高光譜衛(wèi)星如圖2所示。

圖2國(guó)內(nèi)外典型的高光譜衛(wèi)星

高光譜遙感衛(wèi)星的不斷發(fā)展符合遙感天、空、地一體化的發(fā)展態(tài)勢(shì)，星載高光譜數(shù)據(jù)逐漸豐富，且空間分辨率、光譜分辨率和在軌定標(biāo)精度等方面不斷提高，提供了高精度、高質(zhì)量的遙感影像，為水質(zhì)監(jiān)測(cè)、水生態(tài)狀況監(jiān)測(cè)等水利行業(yè)提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2高光譜遙感在水利研究中的應(yīng)用

21世紀(jì)初至今，社會(huì)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，人類(lèi)活動(dòng)頻繁等因素誘發(fā)了諸多水利問(wèn)題，加之目前的部分水利監(jiān)測(cè)系統(tǒng)不完善，“四水”問(wèn)題越發(fā)突出，如圖3所示。遙感具有大范圍、全天候的精準(zhǔn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì)，已被廣泛運(yùn)用到水利行業(yè)中，水利遙感應(yīng)運(yùn)而生，其發(fā)展也與時(shí)俱進(jìn)。近年來(lái)高光譜遙感在水生態(tài)以及水環(huán)境方面的應(yīng)用逐漸增多，水華和水生植物監(jiān)測(cè)以及水質(zhì)參數(shù)定量反演等工作的結(jié)果精度越來(lái)越高，在光譜差異較小的不同水生植物精準(zhǔn)識(shí)中也取得一定突破。在水災(zāi)害與水資源等研究中，現(xiàn)階段高光譜遙感的應(yīng)用較少，但也在縮短洪水響應(yīng)時(shí)間、識(shí)別洪水淹沒(méi)區(qū)域混合光譜以及提高水文數(shù)據(jù)的反演精度中發(fā)揮了一定的作用，具有一定的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

圖3水利行業(yè)中存在的主要問(wèn)題

高光譜遙感可獲取水體中不同物質(zhì)的光譜特征，因而對(duì)具有顯著光譜特征的水體要素反演效果較好，其原理為：對(duì)葉綠素a和懸浮物等光譜特征較為明顯的要素含量進(jìn)行直接反演，并通過(guò)其結(jié)果間接反演出其他水體要素，如總氮、總磷、化學(xué)需氧量及藻類(lèi)等水生植物含量等。目前的高光譜遙感反演模型主要分為經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃头治瞿Ｐ停?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛻?yīng)用廣泛，模型原理簡(jiǎn)單，結(jié)果精度較高但普適性較差。分析模型則是基于水體輻射傳輸原理，通過(guò)傳輸公式由遙感數(shù)據(jù)反向計(jì)算水體中各組分的含量，該類(lèi)模型普適性較好，結(jié)果精度高，但建模難度大。在高光譜遙感的實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)不同的工作需求，合理地發(fā)揮高光譜遙感的優(yōu)勢(shì)。

2.1高光譜遙感在水生態(tài)研究中的應(yīng)用

目前國(guó)內(nèi)外諸多水域的水生態(tài)狀況不佳，內(nèi)陸湖泊及水庫(kù)存在著水華暴發(fā)、水體富營(yíng)養(yǎng)化等問(wèn)題。遙感技術(shù)憑借其大面積實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì)，已然成為現(xiàn)階段水生態(tài)監(jiān)測(cè)的主要手段之一。近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞典型內(nèi)陸水體展開(kāi)了一系列光譜測(cè)量實(shí)驗(yàn)，揭示了水體中不同組分的反射率光譜差異，以往的多光譜遙感光譜分辨率較低，所選波段往往不能恰好位于光譜曲線的“峰或谷”處，因而降低了反演模型的精度。高光譜遙感以其極高的光譜分辨率可彌補(bǔ)這一缺陷，通過(guò)選取最合適的波段構(gòu)建反演模型，從而提高水體組分的反演精度，以實(shí)現(xiàn)水華、藻類(lèi)植物、水生植物的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)。

2.1.1水華監(jiān)測(cè)

遙感技術(shù)可對(duì)水華災(zāi)害進(jìn)行實(shí)時(shí)大范圍的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，有助于人們掌握水華的空間分布以及變化規(guī)律，從而為防治水華提供參考?；诙喙庾V遙感數(shù)據(jù)的植被指數(shù)閾值法可以區(qū)分水華和普通水體，但難以區(qū)分水華和水生植物。通過(guò)藍(lán)藻水華的光譜曲線得知其在630nm附近具有的反射谷，在650nm附近具有反射峰，基于此原理通過(guò)波段比值或者波峰波谷處的光譜特征等參量來(lái)構(gòu)建反演模型，多光譜遙感的光譜分辨率較低，難以精確捕捉光譜信息。而高光譜遙感擁有更細(xì)致的光譜，可在納米級(jí)別獲取連續(xù)的光譜信息，從而選取更靠近特征波段處的波段進(jìn)行建模，實(shí)現(xiàn)藍(lán)藻水華的精確監(jiān)測(cè)。

Kudela等，以美國(guó)加利福尼亞州的平托湖為研究區(qū)域，使用高光譜紅外成像儀，采用半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头椒ūO(jiān)測(cè)該地區(qū)的藍(lán)藻水華狀況，結(jié)果表明平托湖的水華現(xiàn)象表現(xiàn)出強(qiáng)烈的季節(jié)性。還有科研人員綜合衛(wèi)星、機(jī)載和地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)評(píng)估了在監(jiān)測(cè)加利福尼亞海岸帶巨藻生物量和生理狀態(tài)變化的效果。

近年來(lái)我國(guó)的高光譜衛(wèi)星發(fā)展迅速，許多科研院所與流域機(jī)構(gòu)借助環(huán)境小衛(wèi)星、高分五號(hào)和歐比特系列衛(wèi)星針對(duì)太湖、巢湖、洞庭湖等湖泊以及部分水庫(kù)展開(kāi)了一系列的水華監(jiān)測(cè)工作，在精度上對(duì)比以往的多光譜數(shù)據(jù)源具有顯著提高。高光譜分辨率的影像數(shù)據(jù)在精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)水華發(fā)揮了重要作用，但仍存在一些局限，其空間分辨率需進(jìn)一步提高以滿(mǎn)足小型湖泊、水庫(kù)等小型水域的藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)，此外，部分商業(yè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的獲取也存在一定的限制。

2.1.2藻類(lèi)群落與水生植物的監(jiān)測(cè)

藻類(lèi)群落以及水生植物的生物量及分布是水生態(tài)治理的重要參考，例如藍(lán)藻大量繁殖是水華暴發(fā)的主要原因，監(jiān)測(cè)水體中的藍(lán)藻變化可對(duì)水華做出更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)與預(yù)警。內(nèi)陸水體組分較為復(fù)雜，生物種類(lèi)繁多，各種生物之間光譜差異較大，多光譜遙感監(jiān)測(cè)可用波段數(shù)較少，難以完成水體中各個(gè)要素的針對(duì)性監(jiān)測(cè)與識(shí)別。高光譜遙感多波段的優(yōu)勢(shì)為監(jiān)測(cè)模型的建立提供更多選擇，結(jié)合由光譜儀獲取的藻類(lèi)、水生植物的光譜特征，從而建立藻類(lèi)群落及水生植物的監(jiān)測(cè)模型，對(duì)其生長(zhǎng)狀況以及分布進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

近幾年無(wú)人機(jī)在野外調(diào)查中逐漸普及，搭載了高光譜成像儀的無(wú)人機(jī)終端已經(jīng)普遍投入到水生態(tài)監(jiān)測(cè)的一系列工作中，諸如中科普光，航天宏圖等國(guó)內(nèi)公司已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了機(jī)載高光譜系統(tǒng)的業(yè)務(wù)化，為水生態(tài)的監(jiān)測(cè)帶來(lái)變便利。科研人員利用無(wú)人機(jī)系統(tǒng)對(duì)大型藻類(lèi)群落進(jìn)行監(jiān)測(cè)研究，將由高光譜影像得出的光譜曲線和實(shí)測(cè)光譜曲線做出對(duì)比，指出高光譜遙感給光譜復(fù)雜的大型藻類(lèi)監(jiān)測(cè)研究提供了條件。

還可以利用無(wú)人機(jī)載高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)淹沒(méi)水生植物，指出該技術(shù)能夠有效、多時(shí)相地監(jiān)測(cè)低濁度和良好光學(xué)傳輸?shù)臏\水河中的藻類(lèi)和淹沒(méi)水生植被。有的科研人員以太湖為研究區(qū)，利用高光譜儀的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，分析了浮游植物和CDOM（有色可溶性有機(jī)物）的光譜吸收系數(shù)在太湖的時(shí)空分布特征，建立了基于生物光學(xué)模型和固有光學(xué)量的浮游植物光譜吸收及CDOM的反演模型，從而對(duì)浮游植物數(shù)量進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

除藍(lán)藻水華外，水體中其他藻類(lèi)也有著一定的研究?jī)r(jià)值。例如水體中優(yōu)勢(shì)藻類(lèi)，熒光光譜特征、吸收光譜特征以及反射率光譜特征均可作為遙感識(shí)別依據(jù)，充分利用高光譜遙感數(shù)據(jù)所帶來(lái)的豐富光譜信息，內(nèi)陸水體優(yōu)勢(shì)藻類(lèi)高光譜分類(lèi)識(shí)別在未來(lái)有著一定的發(fā)展空間。

2.1.3水華與水草的識(shí)別

以往的利用多光譜遙感監(jiān)測(cè)水華和水草的分布無(wú)法消除由二者光譜相似性所帶來(lái)的影響，監(jiān)測(cè)結(jié)果存在一定的誤差。精準(zhǔn)的草藻識(shí)別對(duì)于提高水質(zhì)參數(shù)的反演精度有一定的意義，高光譜遙感善于捕捉地物間細(xì)微的光譜差異，在水華與水草的識(shí)別中發(fā)揮了重要的作用。李俊生等通過(guò)高光譜遙感識(shí)別方法研究了太湖的水華和水草，通過(guò)水面光譜測(cè)量實(shí)驗(yàn)對(duì)水華和典型水生植物的反射率光譜進(jìn)行測(cè)量，采用的ASD光譜儀具有較高的光譜分辨率，可捕捉水體中各種生物的光譜差異，建立了光譜指數(shù)以及判別公式，并進(jìn)行驗(yàn)證，證明公式識(shí)別效果較好。地面實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)水華水草的識(shí)別，但其工作較為繁瑣，研究范圍有限。隨著星載高光譜成像儀的發(fā)展，基于衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的水華水草識(shí)別的研究逐漸增多。朱慶等以太湖為研究區(qū)域，利用葉綠素a光譜指數(shù)并結(jié)合藍(lán)藻蛋白基線構(gòu)建了水華和水草的識(shí)別模型，基于多景海岸帶高光譜成像儀（HICO）影像得出了整個(gè)太湖的水華水草分布圖（圖4），水華水草的平均提取精度較高。洪韜利用葉綠素a光譜指數(shù)并結(jié)合藍(lán)藻蛋白基線構(gòu)建了水華和水草的識(shí)別模型的方法對(duì)太湖區(qū)域進(jìn)行水草水華的研究，使用整體性能參數(shù)較高的國(guó)產(chǎn)珠海一號(hào)高光譜衛(wèi)星（OHS）數(shù)據(jù)，識(shí)別結(jié)果如圖5所示，較能反映太湖水華與水草分布的實(shí)際狀況。

注：A為假彩色合成圖；B為水華和水草提取結(jié)果。

圖4基于HICO影像的太湖水華水草提取結(jié)果

3高光譜遙感技術(shù)在水利研究應(yīng)用中的發(fā)展方向

目前高光譜遙感在水利行業(yè)中的應(yīng)用主要集中在水環(huán)境和水生態(tài)方面的不同水生植物精細(xì)分類(lèi)識(shí)別中，在水資源監(jiān)管和水災(zāi)害調(diào)查等方面，高光譜遙感還未取得突破性進(jìn)展。結(jié)合目前高光譜遙感水利應(yīng)用所面臨的問(wèn)題，給出以下展望。

3.1構(gòu)建典型水利要素標(biāo)準(zhǔn)波譜數(shù)據(jù)集

遙感研究以地物光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，國(guó)外的USGS、ASTER、HyspIRI等波譜庫(kù)以及國(guó)內(nèi)的中國(guó)典型地物波譜庫(kù)、地物反射光譜特征數(shù)據(jù)庫(kù)等均是涉及領(lǐng)域較多，建設(shè)年代較早的波譜庫(kù)。內(nèi)陸水體光學(xué)特征復(fù)雜且隨地域和季節(jié)的變化較大，在成像光譜技術(shù)還未成熟時(shí)，很難建立較為完備且有針對(duì)性的標(biāo)準(zhǔn)波譜數(shù)據(jù)集。

高光譜成像儀以其多譜段，高光譜分辨率的特點(diǎn)可以獲得豐富的地物光譜信息，為建立高精度的地物波譜庫(kù)提供基礎(chǔ)。隨著近幾年水利遙感的不斷發(fā)展，研究人員應(yīng)根據(jù)需求，利用高光譜成像儀在不同尺度和時(shí)間情況下，對(duì)常見(jiàn)水文要素，洪水淹沒(méi)后地物混合光譜，不同地區(qū)水域的葉綠素、典型水生植物、藻類(lèi)、懸浮物等水利要素的波譜進(jìn)行更精確的測(cè)量與提取，并以此構(gòu)建更完備的典型水利要素標(biāo)準(zhǔn)波譜數(shù)據(jù)庫(kù)，一定程度上減輕實(shí)驗(yàn)前復(fù)雜的光譜測(cè)量的工作量，為水利要素的遙感精準(zhǔn)識(shí)別與定量提取提供基礎(chǔ)。

3.2多平臺(tái)高光譜載荷水利要素協(xié)同監(jiān)測(cè)與多源遙感數(shù)據(jù)的融合

近幾年航空航天高光譜遙感技術(shù)發(fā)展迅速，高光譜遙感的載荷平臺(tái)不斷豐富。研究人員應(yīng)根據(jù)具體工作需求合理選取不同平臺(tái)或多平臺(tái)結(jié)合的研究方法。大范圍宏觀層面的趨勢(shì)分析可以選取大范圍多時(shí)相的星載高光譜遙感影像，小范圍微觀層面的精準(zhǔn)反演可以選取機(jī)載高光譜遙感影像?？傊嗥脚_(tái)協(xié)同監(jiān)測(cè)有助于提高反演效率，節(jié)約工作成本，充分發(fā)揮不同平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)。

星載高光譜遙感影像普遍具有空間分辨率低的缺陷，因此可以考慮將光譜分辨率較高的高光譜遙感影像同空間分辨率較高的高分影像進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，充分發(fā)揮不同數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，為水利行業(yè)提供更多的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。

3.3水利高光譜遙感信息智能挖掘的新方法

人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用需求日益增長(zhǎng)。高光譜遙感較高的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)維度所造成的數(shù)據(jù)冗余問(wèn)題使其圖像處理較為復(fù)雜，從高光譜數(shù)據(jù)中快速而精準(zhǔn)地挖掘出水利行業(yè)所需要的信息是推廣高光譜遙感在水利行業(yè)應(yīng)用的必要條件。機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過(guò)樣本訓(xùn)練進(jìn)行數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的自動(dòng)化處理，極大地提高了高光譜遙感圖像處理的工作效率，而目前面向水利要素的高光譜遙感樣本庫(kù)較少，制約著水利高光譜遙感圖像自動(dòng)分類(lèi)算法的精度和效率。另外，通過(guò)耦合水文物理模型和人工智能模型，有助于進(jìn)一步提高水利高光譜遙感信息定量識(shí)別和精度，從而更好地滿(mǎn)足水利行業(yè)多樣化的應(yīng)用需求。

審核編輯：湯梓紅