The EnMAP spaceborne imaging spectroscopy mission: Initial scientific results two years after launch
第一作者/通讯作者 ：Sabine Chabrillat
德国地质科学研究中心
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研究背景
- 高光谱成像技术自1980年代起已成为遥感研究的关键技术，多用于识别和量化地表及大气中的关键生物化学成分。
- 过去，空间高光谱技术因技术限制发展较慢，只有少量任务实现，如CHRIS/PROBA和Hyperion。
- 近年来，全球各地先后发射多个高光谱卫星，德国的EnMAP任务是其中的亮点，以其高质量数据和广泛应用潜力引发关注。
研究目标：- 开发新方法以提高地表环境诊断参数的准确性，促进生态系统建模和管理。
- 研究复杂的地球环境过程及其受人类活动影响的动态变化。
研究方法：
- 无人机(DJI Mavic2)在13英尺高度和53-58度角下拍摄113张田间图像。
- 对比基于人工设计特征的机器学习方法（GBDT）与深度学习模型的性能差异。
- 通过人类专家的反馈，评估深度学习模型提取特征的合理性及其对实际农业知识的契合度。
EnMAP卫星具有420-2450 nm波段的连续覆盖，30米空间分辨率，并具备全球覆盖能力。
数据产品分为不同等级（L1B, L1C, L2A），包括辐射校正和大气校正，以满足多样化用户需求。
应用示例: 预测土壤性质; 提取矿物组分与植被参数; 水质监测、甲烷检测及冰雪特性评估。
自运营阶段开始以来（2022 年 11 月 2 日至 2024 年 6 月 30 日），每个主题的批准提案数量以及每个主题的请求和批准图块数量。左侧的 y 轴显示每个主题的批准提案数量，而右侧的 y 轴显示每个主题的请求和批准图块数量。a )（上）2022 年 4 月 1 日至 2024 年 6 月 30 日 EnMAP 数据采集的全球地图；b)（中）EnMAP 用户采集的全球地图（橙色）与用户请求的坐标（蓝色）的比较。c)（下）每个国家/地区注册 EnMAP 用户（具有活跃用户角色）数量的全球地图。代表不同科学应用的各种示例反射光谱 a) 土壤，b) 矿物，c) 植被，d) 雪、冰和水。感兴趣的重要特征用圆圈突出显示。光谱直接从原始 EnMAP L2A 产品中提取，未进行任何抛光或平滑处理。2023 年 3 月 7 日 EnMAP 高光谱数据显示的智利 Escondida 矿区白云母成分变化。白云母在 2200 nm 左右的吸收最小值向较短波长移动，表明矿化中心（现为铜矿）的矿物化学成分富含铝。2022 年 7 月 28 日德国南部 EnMAP 全场景（30 公里 × 30 公里）合成图，从左到右依次为类胡萝卜素、叶绿素和液态水吸收积分的 RGB 混合图（a）、叶面积指数定量图（b）、冠层含水量（c）和叶片叶绿素含量（d），以及真彩色图像（e）。右侧的缩放图像展示了 EnMAP 解决与特定地点管理相关的田间异质性的能力。直方图表示值的分布以及最小值、最大值和平均值，适用于整个图像范围。基于 PROSAIL 反演的德国 Hunsrück-Hochwald 国家公园西南部的 EnMAP 图像子集的森林特征制图：a) 短波红外波段的假彩色合成图（红色 = 1110 nm，绿色 = 1715 nm，蓝色 = 2070 nm，波段在第一面板下方的光谱中用垂直线标记），b) 氮，c) 总类胡萝卜素含量，d) 花青素，e) 蛋白质，f) LAI PROSAIL 参数。一条黑线将 2022 年 6 月 28 日（西部）和 7 月 17 日（东部）的场景分开。基于康斯坦茨湖 EnMAP L1B 影像的水体特性空间分布，使用 POLYMER 大气校正、EnMAP-Box-EnPT-Acwater-Polymer 工具和 EnMAP-Box OC-PFT 工具获取：a) 叶绿素 a 浓度 (mg/m 3 )，b) 硅藻 Chl-a 浓度 (mg/m 3 )，以及 c) 隐植物 Chl-a 浓度 (mg/m 3 )。从 EnMAP 图像得出的雪面特性：a) 南极洲飞行员冰川（真彩色 RGB，2023 年 2 月 16 日），b) 以毫米为单位检索到的雪粒大小，c) 格陵兰岛西南海岸（真彩色 RGB，2022 年9 月 1 日），d) 以 μg/g 冰为单位检索到的藻类浓度2022 年 10 月 6 日在土库曼斯坦西海岸的一个油气开采盆地上空获取的 EnMAP L1B 数据集（大气顶部辐射度）得出的 2200 nm 传感器辐射度和甲烷浓度增强 (dXCH4) 图。根据 2023 年 8 月 29 日在西澳大利亚黑德兰港世界上最大的铁矿石处理设施之一获取的 EnMAP L2A 数据集（表面反射率）得出的红树林氧化铁尘相对丰度图。
总结：展示了EnMAP在地球科学中的巨大潜力，尤其是其卓越的光谱和辐射校准技术。研究强调进一步验证不同应用领域的算法模型仍需持续的现场数据支持。此外，在关键矿产（如稀土元素）的探索中，EnMAP的应用尚待扩展，这为后续任务优化提供了机会。推荐指数：⭐⭐⭐⭐
链接
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https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114379
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