2.1　竹林资源光谱数据库构建的意义与作用

2.1.1　光谱数据库构建的意义

收集和整理所测地物的各种光谱数据及对应地物属性的数据集合称为光谱数据库，为了有效地存储、管理和查询所需要的地物光谱数据，需要建立一个高效实用的光谱数据库管理系统。高光谱遥感的核心是图谱合一，即能获取目标的连续、窄波段的图像数据。通过高光谱成像光谱仪所获取的地球表面图像包含了丰富的空间、辐射和光谱信息，可在光谱维上进行图像信息的处理与定量分析（李新双，2005；李兴，2006）。在高光谱图像处理中，高光谱数据库占据着极其重要的位置。不同的地物具有不同的波谱特征，这已成为人们利用高光谱遥感数据认识和识别地物、提取地表信息的主要方法和手段。高光谱成像光谱仪产生了庞大的数据量，建立地物光谱数据库，有利于用先进的计算机技术保存、管理和分析这些信息，有利于提高遥感信息的分析处理水平，使其能得到更加高效、合理的应用，并给人们认识、识别及匹配地物提供基础。传统的竹资源监测方法费时费力且成本高，而光谱技术具有灵敏性高、信息丰富、省时省力、准确稳定等优点，因此建立竹资源光谱数据库实现对竹林光谱数据的收集、存储、共享、管理，对竹林的健康经营具有重要意义。

2.1.2　光谱数据库构建的作用

光谱数据库是由高光谱成像光谱仪或野外光谱仪在一定条件下测得的各类地物反射光谱数据的集合，能够根据用户的需求，提高光谱数据的利用率和适用性，能够对大量的地物目标按照一定的标准，进行统一的管理、查询，提供高光谱数据的各种分析功能，并具有图像光谱维显示分析等模块，对准确地解译遥感图像信息、快速地实现未知地物的匹配、提高遥感分类识别水平起着至关重要的作用。不同地物表面具有不同的波谱特征，典型地物波谱数据已成为人们利用遥感信号识别地物与提取地表信息的重要参考数据，人们期望通过用遥感获取的波谱数据与标准地物波谱的匹配提高遥感识别地物的准确性（王锦地等，2009）。光谱数据库在竹林资源监测上的作用主要体现在以下几个方面（张兵，2002；李兴，2006）：

（1）为竹林资源面积监测提供解译基础。当数据库存储的地面光谱辐射特征参数在空间尺度上与遥感影像像元尺度相适应，且具有典型性和代表性，同时地面光谱测量与高光谱影像获取时的条件相一致时，可以通过光谱特征匹配法进行遥感影像的分类，从而达到对地面竹林资源属性进行标注的目的，得到遥感影像中的竹林资源面积信息。

（2）为竹林质量识别提供光谱基础。由于光谱可以对同一物体的不同质量特征产生不同的光谱特征响应，所以通过建立不同质量竹林样地与其对应的光谱特征的关系，便可以实现竹林质量识别。

（3）为竹林地土壤肥力监测提供光谱参数。通过建立地面目标特征参数数据（样地光谱参数）与目标实测特征（样地调查生物特征与生物化学参量）之间的联系，便可以实现定量土壤肥力监测。

（4）为竹灾害监测提供基础识别。竹林发生灾害时，竹林光谱必然发生改变，且发生火灾、虫害、冰雪灾害均具有不同的光谱特征，可以通过其不同的光谱特征区别突发性灾害的种类，为救灾指挥提供必要的基础识别参数以及为救灾之后竹林恢复情况提供持续性监测与判别指标。

（5）为光谱尺度变换提供必要数据。在经验线性法反射率转换中，需要引入地面光谱辐射计测量的地面点光谱数据，完成遥感像元亮度图像到反射率图像的转换。