遙感研究是“看天”的科學，但要做好這件事，“落地”同樣重要。很多初學者可能會好奇：我只是用衛星或無人機影像做圖像處理，為什么還需要用一個“地物光譜儀”這種聽起來很專業的儀器?它到底在遙感研究中起到什么作用?

一句話概括：地物光譜儀提供了連接“像素”與“真實世界”的關鍵紐帶。

什么是地物光譜儀？

地物光譜儀(Field Spectroradiometer)，顧名思義，是在地面對各種地物進行高光譜反射率測量的儀器。你可以理解為它是一個“地面版遙感傳感器”，只不過它不是掛在天上看地球，而是在地面上實地測量植被、土壤、水體、建筑等不同物體對電磁波的反射特性。

測量結果通常是一條“光譜曲線”，它反映了地物在不同波段的反射率。不同類型的地物，其反射曲線具有高度差異性，這就成為了遙感圖像分類、反演、識別的基礎。

地物光譜儀的核心作用是什么？

1. 建立遙感圖像的“真值”

衛星影像或無人機圖像中的每一個像素，都只是“反射率數字”或“DN值”，你并不知道這個像素具體代表什么地物。要想知道哪些像素是稻田，哪些是裸地，哪些是污染水體，就需要一個“標尺”來對照。

地物光譜儀正是這個“標尺”——你實地去稻田、樹林、水庫里用它測得的光譜曲線，就可以作為訓練數據，指導圖像分類、回歸建模、變化檢測等算法。

2. 用于遙感模型的參數化

比如你想用NDVI反演植被覆蓋度或者葉面積指數(LAI)，那必須通過地面實測數據建立回歸模型，而其中光譜反射率數據正是關鍵輸入。

沒有地物光譜數據，遙感模型只能“瞎猜”;有了它，模型才能“看得懂”。

3. 遙感波段設計和新型算法驗證

科研工作者在設計新的遙感傳感器或評估某種指數(如紅邊NDVI、光合有效波段等)時，必須依賴地物的高光譜數據來模擬分析：哪些波段最有用?波段設置是否合理?算法泛化性強嗎?

沒有地物光譜儀，就像廚師做菜沒有嘗過食材味道一樣，只能靠感覺——科研自然也就失去了說服力。

哪些遙感方向特別依賴地物光譜儀？

植被遙感：區分不同作物、估算生物量、生長監測等。

水質遙感：反演葉綠素濃度、懸浮物、藍藻識別等。

土壤遙感：檢測鹽堿化、土壤有機質含量、土壤類型分類等。

礦產遙感：識別巖礦特征、勘探潛力區劃分。

城市遙感：識別路面類型、屋頂材料、城市熱島研究等。

簡而言之，只要你不是只拿影像“做圖”的，而是真正想提取信息、分析規律，地物光譜數據就是繞不過去的一關。

總結

地物光譜儀，就像是遙感研究的“地基”。只有把地面的真實光譜數據掌握清楚，遙感影像的分析才有基礎，結果才可信。

所以，下次你看到某篇遙感論文提到“進行了實地光譜測量”時，別略過這部分。這通常是整篇文章最“硬核”、最值得參考的部分之一。

如果你是遙感專業的學生，建議早日上手地物光譜儀，哪怕只是參與一次實地觀測，也會讓你對遙感這門“遙不可及”的科學有更真實的理解。

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審核編輯 黃宇