2.2　竹林资源光谱数据库构建的现状及需求分析

2.2.1　国内外光谱数据库构建的现状

光谱数据的收集和光谱数据库系统的建立对于提高光谱数据的利用率，发展光谱信息处理分析的新方法和提高分类识别精度起着非常重要的作用（李少鹏，2013）。根据国内外地物光谱数据库的发展历程和研究现状，目前地物光谱数据库的发展趋势大体分为两个方面：①针对不同的地物类型、特定的应用目的，着重研究其精细波谱特征与其生理生化组成及环境的关系等专业型地物光谱数据库；②在专业型地物光谱数据库发展的基础上，建立综合性的通用型光谱数据库。

从国外研究来看，最早在20世纪40年代，苏联对300多种地物的可见光光谱进行了测量，并出版了《自然物体的光谱发射特征》一书，书中就植被、土壤、岩矿、水体这四大类地物的光谱进行反射特征的研究（卜晓翠，2008；万余庆，2001）。20世纪60年代末至70年代初，美国国家航空航天局建立了地球资源信息系统（ER-SIS, the NASA earth resource spectral information system），系统中包括植被、土壤、岩矿、水体四大类地物的电磁波谱特性数据，该系统的建立不仅满足了当时不同专业人员的应用需求，而且为后续光谱数据库的发展奠定了技术基础。

20世纪80年代后期，美国地质调查局（USGS）组织了国际地质对比计划，建立了USGS-MIN光谱数据库，该数据库包含444个样本的498个光谱，218种矿物。光谱分辨率为4nm（波长0.2～0.8μm）和10nm（波长0.8～2.35μm），并通过附带的软件提供光谱库参数和光谱数据资料。该数据库从光谱仪、定标、测量规范、数据库结构与格式，到光谱特性与地质的关系分析，专门就地质光谱特性进行了比较全面的研究。20世纪90年代，美国喷气推进实验室（JPL）采用Beckman UV-5240型光谱仪对160种不同粒度的常见矿物进行了测试，测试对象范围为125～50μm，45～12μm以及小于45μm三种粒度，同时进行了X射线测试分析，以研究微粒尺度与光谱之间的关系，根据粒度范围分别建立了3个光谱库JPL1、JPL2、JPL3，突出反映了粒度对光谱反射率的影响。该标准矿物光谱数据库中除包含矿物反射光谱数据外，还规范了矿物样品采集、样品纯度和组分分析方法。1990年开始，美国Johns Hopkins大学（JHU）为了比较光谱分辨率和采样间隔对光谱特征的影响，使用五种不同的光谱测量仪器，对26种样本（岩石、矿物、地球土壤、月球土壤、人工材料、陨石、植被、水体、雪和冰等）建立了IGCP-264地物光谱数据库。加利福尼亚技术研究所于2005年建立了ASTER光谱库，包括相关的辅助信息，并有数据库检索功能供用户查询，数据来源于USGS、JPL、JHU三个光谱数据库，共计8类，近2000种地物的光谱数据，光谱波段范围从0.4μm扩展至25μm（中红外波谱区）。

从国内研究来看，我国从20世纪70年代开始跟踪国外的地物波谱测量与数据库技术，并开始自主研发，逐步在云南腾冲、长春净月潭、哈密、洞庭湖、怀来、山东济宁、黑河等地区建立遥感试验场。试验场建设主要是面向遥感地质勘查技术发展的应用需求，建设野外与室内相适应和匹配的遥感地质试验场的仿真实验平台，这些基础实验良好地促进了我国早期遥感技术的建设和发展（梁树能，2015）。

“七五”期间，在国家攻关项目“高空遥感实用系统”的子课题支持下，全国建立了13个遥感基础实验场，全面规范了典型地物光谱的收集和分析方法，收集并建立了包括植被、土壤、岩矿、水体和人工地物目标五大类地物、300余种约15000余条光谱组成的地物光谱数据库。该数据库的建立和不断发展推动了我国遥感基础研究水平和解译分类精度的提高，并为我国地物光谱数据库的发展奠定了重要的技术基础（李少鹏，2013）。1987年，中国科学院空间科学技术中心编写了《中国地球资源光谱信息资料汇编》，包含岩石、土壤、水体、植被、农作物等地物的光谱曲线共1000条，波长范围主要为0.4～1.08m，部分在0.4～2.48m之间，并有相应的实验分析报告。1990年，中国科学院遥感所出版了《中国典型地物波谱及其特征分析》一书，书中给出了173种植物、31种土壤、66种岩石、7种水体，共计277种中国典型地物波谱特征。“九五”期间，作为国防科工委卫星应用重点项目的子项目“典型下垫面辐射光谱特性数据库”，中国科学院上海技术物理所在国家卫星气象中心、中国科学院安徽光机所和中国科学院遥感所等单位工作基础上，建立了基于Windows界面的地物波谱数据库。1998年，中国科学院遥感所高光谱研究室以Visual Foxpro为平台，建立了一套相对独立的高光谱数据库系统。这是我国第一个系统的光谱库。该系统实现了数据库基本分析功能的查询检索、添加、删除及修改等功能，提供了光谱曲线包络线消除、光谱特征波段突出等光谱分析功能。2001年，北京师范大学主持了国家“973”项目，开展了星机地同步遥感实验，获取了大量的冬小麦地面光谱测量数据、飞行图和配套的结构参数、农学参数、农田小气候参数和气象参数等系统的实验数据，并设计开发了以植被、土壤岩石和水体为主要内容的地物光谱数据库。2005年建立的国家典型地物波谱数据库，收集了岩矿、农作物、水体等地物，覆盖全国范围的成套波谱数据3万余条。该数据库实现了不同观测尺度测定的光谱数据之间、实验室与野外实验点上测量的地物光谱数据与遥感学之间的关联。

此外通过各种遥感应用项目，在林业、农业、环境和城市等方面也进行了许多地物波谱测量，并建立了很多不同用途的光谱数据库。如国家海洋局大连环保所联合中国科学院上海技术物理所等多家单位以水污染特别是海洋污染为重点获得了300多组光谱测量数据，编写了《中国污染水体光谱特征》一书；新疆农业大学在典型盐渍土区实测典型盐渍土壤及盐生植物光谱数据，并使用Java语言编程建立了“新疆盐渍土壤和盐生植被高光谱遥感数据库”；中国科学院计算机科学研究所研制了“中国药用植物数据库系统”（CMP）等等。

2.2.2　竹林资源光谱数据库构建需求分析

竹林被称为“世界第二大森林”，以竹子资源利用发展的竹产业拥有巨大的经济价值、生态价值和文化价值。随着社会的发展、科学技术的进步、人类的生活水平的提高，现代竹产业不仅是单纯的竹林培养和经营业，还有越来越多的竹产品加工业、竹文化旅游和林下饲养业等，竹林资源的需求量和需求层次有了更广泛的提升。我国竹林资源主要分布在山区和边远丘陵地带，监测和管理手段十分落后，竹林资源基础资料不准，缺乏有效的决策指导。随着遥感技术的发展，快速而有效地提取森林资源专题信息和对其进行动态监测已不再是难题。利用遥感技术的现势性可实时地摸清竹林资源现状，对于合理规划区域的竹产业发展和建设将提供重要的宏观指导作用，是我国竹产业发展的现实需要。

鉴于现代竹产业的经营需求和竹林生长的特性，建立典型竹林的光谱数据库，为建立遥感监测竹林生态环境信息管理，快速分析、处理、提取存储有效信息，及竹林健康生长动态监测提供了一定的便利。收集典型竹林光谱数据，通过光谱参数特征的提取分析，可为快速构建不同的波段模型提供特征光谱信息，加快信息的处理效率，对收集光谱数据进行科学管理与维护；可为遥感技术与应用发展提供数据支持，为遥感解译、地物匹配、遥感分类识别提供基础信息，以促进竹林健康经营的遥感监测。