5.6.3.1 数据信噪比的统计分析
在成像光谱遥感岩矿地质应用中，数据信噪比的高低直接决定数据的好坏，当然也决定矿物填图的精度与效果。数据的信噪比越高，经过光谱重建后的岩矿光谱曲线光滑，附加的噪声少，较弱的特征谱带越清晰，填出的矿物种类多，可信度高；反之，提取的岩矿光谱曲线附加的噪声多，弱谱带被噪声淹没，能识别矿物的种类自然也就少，识别的精度也会随之降低。
通常结合各种典型地物光谱特征抗噪性的模拟与评价，来确定传感器信噪比对地物识别的影响。机载AVIRIS传感器模拟研究表明，分辨植被叶绿素光谱在0.70μm附近大约10～40φ带宽的特征要求系统的信噪比至少要达到100：1；在2.20μm处分辨（20φ）高岭土矿物的窄带谱带，信噪比应保证大于50：1，这些要求是在能见度为23km的标准大气所观测到的表面反射率为50%时模拟得到的（Swayze et al.，1997）。在同样条件下，加拿大的机载成像光谱仪CASI信噪比约为420：1，澳大利亚的HyMap成像光谱仪信噪比在500：1（T.Cocks et al.，2003）以上（图5-6-2）。
图5-6-2 成像光谱HyMap的实验测试的信噪比曲线
（T.Cocks et al.，2003）
遥感数据的信噪比分析有多种方法：理论计算法、试验测量法、模型计算模拟法和统计法（陈秋林等，2000；刘建贵等，1999；Mark Folkman et al.，2001）。这里采用针对试验区的遥感数据分别选用不同的均匀分布的地物光谱数据均值与标准方差之比进行统计分析，同时对美国的机载成像光谱仪AVIRIS数据的信噪比及其矿物识别制图应用进行统计分析。
AVIRIS成像光谱仪波长范围400～2500φ，光谱分辨率10～15φ，220个波段。使用了1990年、1993年和1995年的数据，矿物识别的方法采用光谱特征形态匹配法。通过对其数据的信噪比及其矿物识别制图应用结果进行统计分析，分析的结果见表5-6-2。1996年，Rog⁃er N.Clark 等人对不同信噪比的AVIRIS 数据进行矿物种类的识别分析研究，结果表明AVIRIS成像光谱仪对矿物识别能力直接与其信噪比成正比。因此，随着成像光谱仪的信噪比的提高，直接提高了矿物识别能力。
表5-6-2 AVIRIS数据的信噪比及其矿物识别结果对照表
（Roger N.Clark et al.，1996）
图5-6-3为224波段的星载传感器Hyperion在可见光、近红外和短波红外上信噪比曲线（Stephen Ungor et al.，1999）。图中的可见光、近红外波段的绿色曲线的值可知，最大的信噪比值为150：1，最小值为30：1左右，平均约90：1；在短波红外（1.00～1.80μm）上，最大的信噪比值约为135：1，最小值也在30：1左右，平均约为80：1；在短波红外（2.00～2.50μm）上，最大的信噪比值约为65：1，最小值也在10：1左右，平均约为35：1。
图5-6-4中的信噪比曲线是对试验区地面分布均匀、且面积足够大的黄色土壤地标的数据进行统计的。统计的面积约为40m×40m（8pixels×8pixels）。图中原始DN值的信噪比曲线中，整体的信噪比值80～90之间。从图可以看出0.40～2.50μm波长上，经过定标的反射率数据的信噪比（SNR）曲线（Ref）高于用原始数据作的信噪比曲线（红色），尤其是在可见光波长上要高出40～50，但在近红外却较低（0.90～1.30μm），在短波红外上二者大体一致；从原始数据计算的信噪比来看，信噪比值在90左右。
图5-6-3 星载成像光谱仪Hyperion的信噪比曲线
（Stephen Ungor et al.，1999）
图5-6-4 试验区成像光谱HyMap数据统计信噪比曲线
5.6.3.2 信噪比对岩矿光谱识别的影响
5.6.3.2.1 AVIRIS 数据的矿物识别
表5-6-2列出了美国机载成像光谱仪AVIRIS三年的成像光谱数据的信噪比，信噪比值从可见光的1：180到1：800，短波红外的1：80到1：360，识别的矿物种类从10种到25种。
5.6.3.2.2 HyMap 数据的矿物识别
图5-6-4显示成像光谱HyMap数据在2.0～2.5μm区间的信噪比为60～90之间，对应该波段的成像光谱数据，提取的岩矿光谱特征曲线见图4-2-7（a），从该图提取的绢云母矿物的光谱特征曲线与实验室测试绢云母矿物的标准特征曲线（图4-2-7（b））对比可知，反射率曲线形态和吸收谱带都十分接近，有利于从HyMap数据中通过光谱特征匹配方法开展绢云母矿物的识别与填图。图版7左边是利用短波红外区间的HyMap数据识别出的高岭石、绢云母、碳酸盐、伊利石、绿泥石、埃洛石、黑云母等9种矿物，右边显示的为矿物标准特征曲线（右上角）和提取的矿物光谱曲线（右下角）。
5.6.3.2.3 OMIS-I数据的矿物识别
图5-6-5 山东招远地区成像光谱数据的信噪比
图5-6-6 山东招远地区成像光谱数据岩矿识别
图5-6-5为山东招远地区成像光谱OMIS-I数据的信噪比曲线。从曲线可见，该数据在短波红外区间的信噪比较低，最大的值约50，平均在20左右，从图5-6-6（a）也可知短波红外区间提取的几种地物光谱曲线上附加了大量的噪声，使得提取的植被、水体和岩石在该波长区内的反射率噪声明显增大。利用该数据在山东玲珑金矿区附近的进行了岩矿信息识别，结果为钾花带、褐铁矿化代、方解石和高岭石等四类岩矿地质体（见图5-6-6（b））。
5.6.3.2.4 小结
根据上述对信噪比的概念理解并结合几种传感器的信噪比模拟分析以及试验数据的统计分析可知，基于高光分辨率的岩矿光谱特征信息遥感对成像光谱传感器数据的信噪比要求很高；信噪比的高低直接影响成像光谱岩矿信息的提取；成像光谱仪设计与研制的实验测试的信噪比数据远远高于实际运行所获取数据统计出的信噪比值；从数据统计的信噪比来看，在可见光、近红外谱段上应都能达到1：100以上；在1.00～2.00μm短波红外上，信噪比在1：80左右；而在短波红外（2.00～2.50μm）上，信噪比普遍较低，在1：50左右。