林业是生态建设的主体，履行着建设和保护“三个系统、一个多样性”的重要职能，即建设和保护森林生态系统、保护和恢复湿地生态系统、改善和治理荒漠生态系统以及维护生物多样性。森林具有巨大的固碳功能，在应对气候变化、维护气候安全中发挥着特殊作用。遥感技术已广泛地应用于森林资源调查、林业灾害监测和荒漠化监测等林业调查业务领域。 “天宫一号”遥感计划的实施，在光谱分辨率和空间分辨率方面有着明显的优势，我们对高光谱传感器在林业上进行应用试验，结果表明在森林类型分类、森林干扰监测、生物量反演、荒漠化类型制图等方面“天宫一号”的高光谱遥感数据有着很好的应用前景。

　　下列图片是云南丽江境内的天宫一号遥感数据，包括全色波段、高光谱可见光近红外和高光谱短波红外数据。

图1-1 丽江区域短波红外图像

　　利用高光谱全色波段、可见近红外和短波红外数据对土地覆盖类型识别和森林类型识别的能力进行了初步分析和评价。

　　全色图像上的地物界线清晰，易于目视识别。图1-2为全色图像的局部区域，从该图像上可以比较容易地区分不同的地物类型，如水体、道路、森林和农田。

图1-2 丽江区域全色图像的局部区域显示

　　目视高光谱可见近红外图像，不同地类能够较好地区分，比较不同地物类型的光谱曲线，可以发现区分它们的特征波段。不同植被类型的光谱曲线的波形相似，但在不同光谱范围表现出一定的差异。森林、灌丛和农田有相似的光谱曲线，在波段560-870nm之间它们的差异相对大些，容易将它们区分开来。在波段560nm之前的波段和870nm之后的波段，三种植被的光谱曲线很接近，难区分它们。水体与植被类型比较容易区分。

　　目视高光谱短波红外图像，典型地物有不同的反射，比较容易区分。水体的光谱反射比其他地物类型的都低，而裸地、道路的光谱反射较高，高于其他地物类型。农田、森林和灌木林的光谱曲线相似度大，但在波长位于930-1057nm、1139-1310nm、1479-1700nm之间的波段，它们的光谱反射有一定差异，利于区分它们。

　　基于上面的典型地物光谱特性分析，我们对可见光近红外图像和短波红外图像进行了无监督分类，初始类别为30类。然后，根据研究区的高空间分辨率图像（参考了Google earth图像）和该区域的植被类型图，将初始分类结果合并为5种土地覆盖类型， 图1-3所示为基于天宫一号高光谱数据的丽江附近森林类型识别结果。

　　与原始图像，以及Google Earth图像目视比较，分类结果很好，分类结果为土地类型的一级分类类型，可以比较容易地区分各类型；对森林，可以区分到二级类型，即常绿林、落叶林和稀疏林。

图1-3 基于天宫一号高光谱数据的丽江附近森林类型识别结果