标准规范下载简介

DB32／T 4123-2021 生态地质环境调查 航空高光谱遥感技术规程.pdf

仪器设备的安装和检查应按照以下要求执行： 电源可持续稳定供电，电流、电压正常： 所有系统部件安装正确，安装过程严格按照设备使用手册进行； 传感器镜头不能遮挡，电缆连接正确； 完成安装后，进行仪器设备的运行测试和检查，仪器设备运行、数据记录和存储正常 起飞前检查传感器及其它设备状态，确保仪器设备正常工作。 检查完成后填写检查记录表，表格式样见附录B中表B.1。

6. 4. 1 基本要求

表3飞行质量参数要习

6.4.2机上数据采集

机上数据采集应符合以下要求： a）每日作业任务开始前需填写飞行任务书，格式见附录B中表B.2，并由数据采集现场负责 飞行员（领航员或操作员）详细说明当日飞行任务，双方签字确认 b）飞机引擎启动后，接通电源大体积混凝土施工方案（8页），启动仪器设备，设备工作正常，技术参数设置正确

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数据采集过程中，监控人员监测航迹、航高、航速，同时监测气象条件（云量、能见度） 填写飞行记录表，格式见附录B中表B.3；

6.5地面基站数据获取

飞行前半小时应打开地面基站，在卫星导航定位基站搜索卫星成功后（至少8颗卫星），采用静态 测量模式记录数据，数据记录频率应高于1Hz。飞行结束半小时后停止记录，关闭地面基站，导出基站 数据并备份。

6.6地面定标光谱测量

3.9原始数据质量检查

6.9.1 飞行质量应检查以下内容： a 检查飞行记录中的参数设置与飞行设计的一致性； b) 飞行航迹数据与飞行方案设计航迹的一致性； C 对每架次的惯导定位数据进行完整性、准确性检查。 6.9.2 航空高光谱原始数据质量应检查以下内容： a 研究区范围内数据采集完整性，如有漏洞，漏洞面积占比应不大于1%； b) 检查原始数据影像清晰度、影像亮度有过饱和或过暗的现象； 统计各条带的云量、阴影的百分比情况，单航带云和阴影面积应小于5%：

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在辐射亮度转换的基础上，进行大气校正去除大气影响，完成地物反射率计算。进行航空高光 数据的反射率计算可采用经验模型或辐射传输理论模型

.3.1进行坐标投影转

.3.1进行坐标投影转换， 7.3.2将机上定位与姿态测量数据与地面卫星导航定位基站数据或其它数据结合差分处理，生成影像 乙何校正所需要的空间定位与姿态测量文件，文件应包含以下信息：时间、经度、纬度、高程、俯仰角、 横滚角、航向角。 7.3.3根据空间定位与姿态测量文件，结合数字高程模型进行正射校正，消除地形因素的影响；将辐 时定标后的数据赋予坐标信息，进行儿何畸变的粗校正处理。 7.3.4在几何粗校正的基础上，利用采集的控制点对所有航带进行几何精校正，

7.4.1拼接的条带应具 间分辨率和光谱分辨率，且在同一坐标系下。 7.4.2同一地物在相邻条带间的光谱差异小，保证拼接后的影像反差一致。 7.4.3条带拼接后形成的镶嵌影像上同名点几何位置应对齐。

7.5.1几何校正后，影像中的地物目标没有严重的变形和缺失，几何中误差小于3个像元。如不符合 需要重新进行几何校正。 7.5.2在每条航线选取应不少于3种地物的检查点，获取检查点的光谱反射率曲线，与实测地面光谱 或光谱库中的标准光谱进行对比，要求二者光谱曲线形态和变化趋势一致、谱带位置和谱带特征无明显 变异。如不符合需要重新计算光谱反射率，

8. 1. 1分类体系

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8.1.3.1样本的获取可以通过两个途径

B. 1. 4 分类计算

航空高光谱影像分类可采用光谱角制图（SAM）、光谱信息散度（SID）、支持向量机（SVM） 经网络（CNN)等算法进行计算，并结合专家解译和判别，得到地物精细分类图。

8.1.5分类精度评价

8.2.1在生态地质环境调查工作，应用航空高光谱影像进行信息提取，航空高光谱影像空间 满足相应专题工作要求。

8.2.2地表水水质参数反演应符合以下要

a 应用航空高光谱数据开展地表水水质参数反演，水域包括河流、湖泊、水库、坑塘等； b) 航空高光谱数据采集与地面水样采集应同步进行： C 地面同步采集满足工作要求的水体光谱样和表层水样； 采集的表层水样进行实验室分析测试，水质参数包括悬浮物、叶绿素a、有色可溶性有机物 总磷含量、总氮含量、浊度等；水体样品的采集和测试根据相关标准进行； 水质参数反演采用经验模型、辐射传输模型或机器学习等方法：

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质专题图。 8.2.3海洋水质参数反演应符合以下要求： a 应用航空高光谱开展海洋水质参数反演，用于海洋生态环境、海岸带环境地质调查与灾害、 海湾水质等调查与监测； 航空高光谱数据采集与海上观测站点数据采集应同步进行； 海上观测站点数据采集和测试根据相关标准进行； 海上观测站点相应参数测定包括悬浮物、叶绿素a、有色可溶性有机物、总磷含量、总氮含量、 浊度等； e 水质参数反演采用经验模型、辐射传输模型或机器学习等方法； f） 对参数反演结果进行验证，决定系数（R值）大于或等于0.7为合格，解译成果形成各类专题 图。 8.2.4岩性识别与基质层调查应符合以下要求： a 应用航空高光谱数据开展岩性识别和填图，用于构造划分、岩性与矿物识别、生态地质功能 分区等； b) 应同步开展研究区内地面调查和地物高光谱测量； 岩性参数反演采用经验模型或机器学习等方法； d 对反演结果进行验证，决定系数（R值）大于或等于0.7为合格； e 基于GIS平台，综合多元信息开展生态地质专题研究工作： 解译成果形成岩性分布图、构造分布图、基质层分类图、生态地质功能分区图等。 8.2.5土壤环境质量调查应符合以下要求： a 应用航空高光谱数据开展土壤质量调查，包括耕地土壤、地表裸土、滩涂等； b） 航空高光谱数据采集选取地表覆盖物小于20%时进行，应同步进行地面表层土样采集；如需开 展耕地肥力调查，应在施肥前进行； 土壤采样点应均匀分布研究区，根据调查目的合理确定网格大小或代表性样地，采集样点的 土壤地面高光谱数据和表层土壤样品； d）土壤样品参数测定包括有机质含量、重金属（As、Hg、Cr、Ni、Cu、Zn、Cd、Pb等）含量、 含盐量、养分及肥力（N、P、K）、湿度、有益元素含量等； e 土壤参数反演潢采用经验模型、辐射传输模型或机器学习等方法。 对参数反演结果进行验证，决定系数（R值）大于或等于0.7为合格，解译成果形成各类专题 图

8.2.6农作物调查应符合以下要求：

a 应用航空高光谱数据开展农作物调查，包括农由面积及作物品种识别、产量估算、长势及品 质监测、作物灾损评估等； 6） 航空高光谱数据采集和地面样品采集应同步进行；根据任务需要选择合适的作物生育期进行 数据采集； C 地面采集满足工作要求的作物地面高光谱数据，采样点应合理分布于研究区，能够代表区域 农业种植特点； d） 农作物参数测定包括作物品种、生物量、长势、叶绿素、叶面积指数、灾情信息等； e 对参数反演结果进行验证，决定系数（R值）大于或等于0.7为合格，解译成果形成各类专题 图。

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2.7湿地生态调查应符合以下要求： 应用航空高光谱数据开展湿生植被调查、滩涂资源调查，包括湿地范围、植物种类与分布、 水体分布、人工设施分布等； 航空高光谱数据采集和地面样品采集应同步进行： 地面采集满足工作要求的地物光谱样，采样点应包含湿地所有地物类型，采集叶面积指数、 植物生物量、植被覆盖度、沉积物粒度参数等指标； d) 对参数反演结果进行验证，决定系数（R值）大于或等于0.7为合格，解译成果形成各类专题 图。 2.8 森林资源调查应符合以下要求： a 应用航空高光谱数据开展森林资源调查，包括森林物种识别与分布、健康状况、病虫害调查 等； 航空高光谱数据采集和地面样品采集应同步进行；根据研究区森林资源特点、调查目的和调 查等级确定航空飞行参数； C 地面采集满足工作要求的地物高光谱数据，采样点应合理分布于研究区，能够代表区域森林 特点； d 实地参数测定包括叶面积指数、郁闭度、叶绿素含量、病虫害胁迫状况等； e 对参数反演结果进行验证，决定系数（R值）大于或等于0.7为合格，解译成果形成各类专题 图。

8.2.7湿地生态调查应符合以下要求：

生态地质环境航空高光谱调查成果报告应包括以下内容：项目概况、研究区介绍、已有资 航空与地面数据采集及质量控制、数据预处理和数据解译方法、专题信息提取、综合研究与成 和建议等。

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附录A （规范性） 飞行主要技术参数表

表A.1飞行主要技术参数表

DB32/T4123—2021附录B（规范性）飞行测量记录表表B.1仪器检查记录表测区号：工作日期：年月日架次号：检查项目状态备注供电口蓄电池供电电压伏系统口飞机电源供电电压伏短波红外相机镜头口打开口封闭可见光相机镜头口打开口封闭数据收录电脑网线口完好口破损仪器主天线插头口插紧口脱落准备主天线插头位置口1□2 情况主天线接收头位置口后口前检查惯导设备从天线插头口插紧口脱落主天线插头位置口1□2从天线接收头位置口前口后短波红外相机状态口正常口异常设备可见光相机状态口正常口异常加电惯导设备状态口正常口异常状态稳台状态口正常口异常检查数据收录电脑系统启动口正常口异常VNIR口已拷贝口未拷贝数据拷贝情况SWIR口已拷贝口未拷贝POS口已拷贝口未拷贝测量仪器电源状态口己关口未关结束镜头盖口己已关口未关稳台液压油口己已关口未关系统防水、防火等措施口己做口未做检查人：审核人：12

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表C.1飞行同步地物波谱采集记录表

表C.2地物光谱采集记录表（增加采样编号）

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附录D （资料性） 航带原始数据信噪比

分别对航带波长为660nm、750nm、1100nm、1310nm、1640nm、2120nm儿个波段进行信噪 ，计算公式如下：

SD D.1 M = Z1 DN.

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附录E （资料性） 地物分类表

根据航空高光谱数据和地面米 地物分类，地物分类的类型按TI 2019执行，并根据航空高光谱遥感分类情况细分为三级类，具体见表F.1。

表E.1航空高光谱地物分类表

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空高光谱地物分类表（

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简单随机采样是指在分类图上随机选择 定数量的像元，然后比较这些像元的类别与其对应的检验 数据之间的一致性。该方法对样本空间中的所有单元来说，被选中的概率都是相同的。如果区域内各种 地物类别的分布均匀，且面积差异不大，简单随机采样应该是一种理想的采样方法。

分层采样是指分别对每个类别进行随机采样。该方法克服了简单随机采样的不足，保证了在采样 类型选取上的均匀性及代表性，使每个类别都在采样中出现。分层的依据可因精度评价的目标而 常用的分层有地理区、自然生态区、行政区域和分类后的类别等。在每层内采样的方式可以是随 也可以是系统的，

系统采样是指按照某种确定的间隔或规则进行采样的一种方法。该方法简单易行，但其固有的周期 性及其存在的规则间隔性，可能造成以某些样本数采样时，即便方差很小，但均值仍然会偏离真值较大， 从而使评价存在较大偏差。

百分率样本容量的计算公式为：

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G.2基于多项式分布的样本容量

基于多项式分布的样本容量计算公式为：

.... (G.2)

式中： N一一样本容量； b 该类的容许误差； B 自由度为1且服从x分布的（b/k）×百分位数，可以从自由度为1的x分布表查得

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附录H （资料性） 混矩阵与精度指标

附录H （资料性） 混矩阵与精度指标

混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式。误差矩阵是n行n列的矩阵，一般可用表 1.1的形式来表示。

表H.1混矩阵的基本开

表中n代表类别的数量，P代表样本总数，P.是分类数据类型中第i类和参考影像第类所占所占的 组成成分。

Pi+一一分类所得到的第i类的总和 P+i—一检验数据中第类的总和。

Pi+ = =1 Pij P+i = Z, Pui'

根据混淆矩阵可以设计出三 即总体精度、用户精度和制图精度。 指标从不同的侧面描述了分类精 的评价指标。

H.2.2总体分类精度

表述的是对每一个随机样本，所分类的结果与检验数据类型相一致的概率。表示为

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表示相对于检验数据中的任意一个随机样本龙门架施工方案肖明阳.doc，分类图上同一地点的分类结果与其相一致的条件概率 表示为

H. 2. 5 误差指标

PA; ... (H. 5) P+

分为其他不同类型的概率，即实际的某一类地物有多少被错误地分到其他类别。而错分误差是指对于分 类影像上的某一类型，它与参考影像类型不同的概率，即影像中被划为某一类地物实际上有多少应该是 别的类别。漏分误差与制图精度相对应，可用于判断分类方法的优劣；错分误差与用户精度相对应，从 检验数据的角度判断了各类别分类的可靠性

H. 3 Kappa 系数

Kappa系数是一种对遥感影像的分类精度和误差矩阵进行评价的多元离散方法，该方法摒弃了基于 正态分布的统计方法，认为遥感数据是离散的、呈多项式分布的土钉墙-施工工艺流程图，在统计过程中综合考虑了矩阵中的所 有因素，因而更具实用性。其计算方法为

式中： N一一所有样本的总数； n一一矩阵行数，一般等于分类的类数； xi一一位于第i行、第列的样本数，即被正确分类的像元数； xi+和x+;——分别是第行、第的总像元数。