2.4 光谱特征与表达¶
光谱特征（Spectral Features）是物质在不同波长下吸收、反射或发射特性的具体体现，是光谱识别和定量分析的信息载体。将原始光谱数据转化为可比较、可建模的特征表达，是高光谱/多光谱数据处理的核心步骤。本文介绍光谱的基本形态、关键特征参数、标准化表达方式和常用光谱指数。
一、光谱曲线的基本形态¶
光谱曲线（Spectral Curve）以波长为横轴、辐射量（反射率、辐亮度、吸光度等）为纵轴，描述物质的光谱响应。不同物质的光谱曲线形态各异，构成其"光谱指纹"：
反射率
↑
50%│ ╭─────╮ 植被（近红外高反射）
│ ╱ ╲
30%│ ╭───╯ ╲──── 裸土（平缓增加）
│ ╱ ╲
10%│╱ ╲─ 水体（近红外强吸收）
└────────────────────→ 波长
400nm 800nm 1200nm 1600nm 2000nm
二、关键光谱特征参数¶
2.1 吸收峰（Absorption Feature）¶
特定波长处反射率（或透射率）的局部最低点，对应物质对该波长光子的强烈吸收。
关键描述参数：
| 参数 | 含义 |
|---|---|
| 峰位（Center） | 吸收最强处的波长 |
| 深度（Depth） | 吸收峰底部与连续统（包络线）的差值 |
| 宽度（Width/FWHM） | 半深度处的宽度（半高全宽） |
| 面积（Area） | 吸收峰在连续统以下的积分面积 |
| 不对称性（Asymmetry） | 峰两侧斜率的差异 |
2.2 反射率跳变（Spectral Edge）¶
反射率在某一波长附近急剧变化的区域，是物质结构特性的典型标志：
- 植被红边（Red Edge）：约 680–750 nm，叶绿素吸收带到近红外高反射平台之间的陡升，是植被健康状态的高灵敏度指示。
- 矿物吸收边：特定矿物在特定波长处的吸收截止，用于矿物类型识别。
2.3 连续统去除（Continuum Removal）¶
为提高吸收峰的可比性，通常对光谱曲线做连续统去除处理：在吸收特征两侧的反射率高点之间连一条包络线（连续统），然后将原始光谱除以连续统，使吸收峰归一化到 0–1 范围内，消除整体亮度差异对特征形态的影响。
三、光谱反射率的标准化表达¶
原始探测器输出为 DN 值（数字量化数），需经过标定转换为物理量：
DN值
↓ 辐射定标（Radiometric Calibration）
辐亮度（Radiance, L）[W/(m²·sr·μm)]
↓ 大气校正（Atmospheric Correction）
地表反射率（Surface Reflectance, ρ）[无量纲, 0–1]
↓ 连续统去除 / 特征提取
光谱特征向量
地表反射率是消除大气影响、太阳角度变化后的物质固有光谱属性，是跨时相、跨传感器比较的标准量。
四、常用光谱指数¶
光谱指数（Spectral Indices）是利用多个波段反射率的数学组合，突出某一类地物或物理量的信号，抑制无关变化：
4.1 植被类¶
| 指数 | 公式 | 用途 |
|---|---|---|
| NDVI（归一化差值植被指数） | $(R_{NIR} - R_{Red}) / (R_{NIR} + R_{Red})$ | 植被覆盖度、生长状况 |
| EVI（增强植被指数） | $2.5 \times (R_{NIR} - R_{Red}) / (R_{NIR} + 6R_{Red} - 7.5R_{Blue} + 1)$ | 高植被密度区，抗饱和 |
| NDRE（红边归一化差值） | $(R_{NIR} - R_{RedEdge}) / (R_{NIR} + R_{RedEdge})$ | 叶绿素含量，比NDVI更灵敏 |
| NDWI（归一化差值水分指数） | $(R_{Green} - R_{NIR}) / (R_{Green} + R_{NIR})$ | 水体提取、植被含水量 |
4.2 矿物与土壤类¶
| 指数 | 公式 | 用途 |
|---|---|---|
| 铁氧化物指数 | $R_{Red} / R_{Blue}$ | 铁矿物含量 |
| 黏土矿物指数 | $R_{SWIR1} / R_{SWIR2}$ | 黏土矿物识别 |
工程注意：光谱指数对特定应用有效，但不同地物/条件下的适用性不同，需结合实地验证。
五、光谱库与参考数据¶
标准光谱库收录了大量物质的实测反射光谱，用于目标匹配和分类：
| 光谱库 | 机构 | 覆盖范围 |
|---|---|---|
| USGS 光谱库 | 美国地质调查局 | 矿物、岩石、植被、人工材料 |
| ECOSTRESS 光谱库 | NASA JPL | 植被、土壤、水体、人工材料 |
| ASTER 光谱库 | NASA/JPL | 矿物、岩石 |
实际高光谱分类算法（SAM、SID 等）通过将像元光谱与库中参考光谱匹配实现物质识别（详见 8.4 高光谱数据处理）。
六、光谱数据的存储格式¶
| 格式 | 说明 |
|---|---|
| ENVI BSQ/BIL/BIP | 高光谱数据标准格式，三种波段存储顺序 |
| GeoTIFF | 地理信息系统通用格式，支持多波段 |
| HDF5 / NetCDF | 科学数据大文件格式，支持元数据嵌入 |
| CSV / ASCII | 点光谱数据，简单易用 |
参考资料¶
- Clark et al., Spectroscopy of Rocks and Minerals and Principles of Spectroscopy, USGS
- USGS Spectral Library v7: https://www.usgs.gov/labs/spectroscopy-lab/science/spectral-library
- Kokaly et al., USGS Spectral Library Version 7, USGS Data Series 1035, 2017
更新时间¶
2026-03-03