如何通过构建遥感光谱反射信号与地表参数之间的关系模型来实现数值计算
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高光谱遥感
高光谱遥感（Hyperspectral Remote Sensing）又叫成像光谱遥感，是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术（Goetz，1985年）。高光谱遥感数据中包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息，具有重要的综合应用价值。近年来，随着成像光谱技术在航空遥感领域的快速发展，这项技术成为各个领域的重要监测方法，涵盖大气圈、海洋研究、植被生态、矿产地质、水体研究、军事侦察和考古研究等领域，其应用正在步入成熟期。
特点：
1) 地物的分辨识别能力大大提高，并且可以区别属于同一种地物的不同类别，这在传统的低光谱分辨率遥感中是不容易实现的。同时由于成像光谱的波段变窄,可选择的成像通道变多， 使得“异物同谱”与“同谱异物”的现象减少，只要波段的选择与组合得恰当，一些地物光谱空间混淆的现象可以得到极大的控制，这无疑为进一步的分析提供了最为可靠的保证。
2) 成像通道大大增加，使得在处理不同应用的分析中，光谱的可选择性变得灵活和多样化，这极大的增加了可以通过遥感手段进行分析的目标物的数量，如不同树种的识别，不同矿物的识别，使遥感技术应用的范围扩大。
3) 由于光谱空间分辨率的提高，使得原先不可进行的应用方向成为可能 ，如生物物理化学参数的提取,在利用高光谱数据进行有关植被叶绿素a、木质素、纤维素等生化分析, 取得了较好的结果, 为遥感技术的应用提供了新的研究方向。
4)由遥感定性分析向定量或半定量的转化成为可能，传统成像遥感技术主要的应用是以定性化的分析为主，部分定量分析结果的精度并不理想， 这显然是由于成像传感器的光谱和空间分辨率、大气和土壤背景的干扰等限制有关，高光谱分辨率成像遥感首先突破了光谱分辨率这一个限制， 在光谱空间很大程度上抑制了其它干扰因素的影响，这对于定量分析结果精度的提高有很大的帮助 。
传统的地物成分检测方法过程繁琐、费时费力，无法做到无损分析，而高光谱遥感能够做到实时、非接触、快速、无损检测，蕴含着近似连续的地物光谱信息。通过光谱重建，高光谱影像能获取地物近似连续的光谱反射率数据，与地面实测值匹配，从而将精细的地物成分光谱模型应用到地物信息提取中。无人机和有人机机载高光谱遥感能够探测具有诊断性的地物光谱吸收物质，在多种算法支持下，不仅能为准确区分地表地物类型、评估和成分含量评价等提供精确的数据支持，使得定量或半定量地物信息提取成为可能，而且在大量试验的基础上，能够为相关硬件仪器的研发提供理论依据。机载高光谱可以多时相的获取数据，使得通过多种元素含量的计算，间接评估地物质量成为可能。
在高光谱影像中，结合纹理、表面粒度、风化程度、作物密度等辅助信息，能估计出多种地物及其上覆作物的状态参量，提高遥感高定量分析的精度和可靠性
（免费）讲座的内容是什么
高光谱遥感原理及地表主要信息提取项目实战经验分享
1.高光谱遥感的概念
2.高光谱遥感发展现状
3.主流的高光谱处理软件安装与介绍
4.星载、机载、无人机载和地面高光谱传感器介绍
5.光谱数据库怎么建设
6.怎样获取免费的遥感数据
7.高光谱信息提取的原理
8.典型高光谱SCI论文涉及的技术分析
9. 高光谱遥感在农业中的应用
10.高光谱遥感在林业中的应用
11.高光谱遥感在地质中的应用
12.高光谱遥感在环境监测中的应用
13.高光谱遥感在城市遥感中的应用
14.高光谱遥感在军事识别中的应用
直播时间：5月1日 19:30-21:30
谁来主讲？？？
主讲专家：张博士，来自重点高校及科研院所一线科研人员，长期从事高光谱遥感技术与应用研究，主持多项国家级科研项目，编写著作2部，第一作者发表科研论文20余篇。对高光谱遥感的多平台、多传感器应用现状，以及涉及的核心技术具有很深的理解，精通ENVI、R语言和Unscrambler等分析工具，具有丰富的科研及地表水体、植被、土壤、岩矿和人工目标提取经验。
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