摘要：遥感研究是“看天”的科学，但要做好这件事，“落地”同样重要。很多初学者可能会好奇：我只是用卫星或无人机影像做图像处理，为什么还需要用一个“地物光谱仪”这种听起来很专业的仪器?它到底在遥感研究中起到什么作用?

遥感研究是“看天”的科学，但要做好这件事，“落地”同样重要。很多初学者可能会好奇：我只是用卫星或无人机影像做图像处理，为什么还需要用一个“地物光谱仪”这种听起来很专业的仪器?它到底在遥感研究中起到什么作用?

一句话概括：地物光谱仪提供了连接“像素”与“真实世界”的关键纽带。

什么是地物光谱仪？

地物光谱仪(Field Spectroradiometer)，顾名思义，是在地面对各种地物进行高光谱反射率测量的仪器。你可以理解为它是一个“地面版遥感传感器”，只不过它不是挂在天上看地球，而是在地面上实地测量植被、土壤、水体、建筑等不同物体对电磁波的反射特性。

测量结果通常是一条“光谱曲线”，它反映了地物在不同波段的反射率。不同类型的地物，其反射曲线具有高度差异性，这就成为了遥感图像分类、反演、识别的基础。

地物光谱仪的核心作用是什么？

1. 建立遥感图像的“真值”

卫星影像或无人机图像中的每一个像素，都只是“反射率数字”或“DN值”，你并不知道这个像素具体代表什么地物。要想知道哪些像素是稻田，哪些是裸地，哪些是污染水体，就需要一个“标尺”来对照。

地物光谱仪正是这个“标尺”——你实地去稻田、树林、水库里用它测得的光谱曲线，就可以作为训练数据，指导图像分类、回归建模、变化检测等算法。

2. 用于遥感模型的参数化

比如你想用NDVI反演植被覆盖度或者叶面积指数(LAI)，那必须通过地面实测数据建立回归模型，而其中光谱反射率数据正是关键输入。

没有地物光谱数据，遥感模型只能“瞎猜”;有了它，模型才能“看得懂”。

3. 遥感波段设计和新型算法验证

科研工作者在设计新的遥感传感器或评估某种指数(如红边NDVI、光合有效波段等)时，必须依赖地物的高光谱数据来模拟分析：哪些波段最有用?波段设置是否合理?算法泛化性强吗?

没有地物光谱仪，就像厨师做菜没有尝过食材味道一样，只能靠感觉——科研自然也就失去了说服力。

哪些遥感方向特别依赖地物光谱仪？

植被遥感：区分不同作物、估算生物量、生长监测等。

水质遥感：反演叶绿素浓度、悬浮物、蓝藻识别等。

土壤遥感：检测盐碱化、土壤有机质含量、土壤类型分类等。

矿产遥感：识别岩矿特征、勘探潜力区划分。

城市遥感：识别路面类型、屋顶材料、城市热岛研究等。

简而言之，只要你不是只拿影像“做图”的，而是真正想提取信息、分析规律，地物光谱数据就是绕不过去的一关。

总结

地物光谱仪，就像是遥感研究的“地基”。只有把地面的真实光谱数据掌握清楚，遥感影像的分析才有基础，结果才可信。

所以，下次你看到某篇遥感论文提到“进行了实地光谱测量”时，别略过这部分。这通常是整篇文章最“硬核”、最值得参考的部分之一。

如果你是遥感专业的学生，建议早日上手地物光谱仪，哪怕只是参与一次实地观测，也会让你对遥感这门“遥不可及”的科学有更真实的理解。

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来源：莱森光学