1. 常用高光譜資料

(1) 航空成像光譜儀系統

   國內系統：MAIS、OMIS-1、OMIS-2、PHI、WHI、LASIS

   國外系統：AIS、AVIRIS、TRWIS、GERIS、HYDICEAISA、DAIS、CASI、HYMAP

(2) 航天成像光譜儀

   Hyperion/EO-1

   環境與減災小衛星星座（HJ-1B）

   中高光譜解析度資料MODIS

2.高光譜資料應用於植被監測的優勢

  健康植物的波譜特徵主要取決於它的葉子，受其影響，健康植物的波譜特徵表現如下：

(1) 可見光譜段

   在可見光譜段內，植物的光譜特徵主要受葉的各種色素的支配，其中葉綠素起著最重要的作用。由於色素的強烈吸收，葉的反射和投射很低。在0.45um為中心的藍波段和0.67為中心的紅波段葉綠素強烈吸收輻射能（>90%）而呈吸收低谷。在這兩個吸收谷之間（0.54um附近）吸收相對減少，形成綠色反射峰（10%~20%）而呈現綠色植物。

(2)近紅外譜段

   在近紅外譜段內，植物的光譜特徵取決於葉片內部的細胞結構。葉片的反射和投射能相近（各佔入射能的45%~50%），而吸收能量很低（<5%）。在0.74um附近，反射率急劇增加。在近紅外0.74-1.3um譜段內形成高反射。

(3)短波紅外譜段

   在短波紅外譜段內（1.3um以外），植物的入射能基本上均吸收或者反射，透射極少。植物的光譜特徵受葉子總含水量的控制，葉子的反射率與葉內總含水量約成負相關，即反射總量是葉內水分含量及葉片厚度的函式。由於葉子細胞間及內部的水分含量，綠色植物的光譜反射率受到以1.4um、1.9um以及2.7um為中心的水吸收帶的控制，而呈跌落狀態的衰減曲線。

   植被種類和健康狀況的不同，決定了不同的特徵光譜資訊。但是不同的植物類別，其葉子的色素含量、細胞結構、含水量均有不同。因而光譜響應總存在一定的差異。

   高光譜資料可以非常敏感的捕捉到這些差異。

3.ENVI提供的植被分析工具

    基於高光譜資料，ENVI提供了一系列分析工具，其中包括了常用的植被指數計算器。該計算器提供了最多6類 27種植被指數的計算，如綠度（Greenness）、　光利用率（Light Use Efficiency）、氮、乾旱或炭衰減（Dry or Senescent Carbon）、冠層水分含量（Canopy Water Content）等常用的生物化學指數。並提供了每種植被指數的詳細資料和計算公式

    在ENVI中，植被指數計算工具通過Spectral->Vegetation Analysis->Vegetation Indices Calculator實現。

   以一景360個波段的SpecTIR高光譜資料為例，它的波譜範圍為0.4 μm-2.4 μm，涵蓋了從可見光到短波紅外的常見的植被反射或吸收的特徵光譜區間，可以很好的用來進行植被生長狀態的分析。

4.  基於ENVI植被分析工具的海岸帶植被監測

(1) 林木健康情況

   用於病蟲害監測、森林資源評估

   原理：植被健康狀況與綠度指數、葉面積指數、葉片水分含量和光利用效率有關

   在ENVI中通過Spectral->Vegetation Analysis->Forest Health實現

(2)作物脅迫分析

   用於作物脅迫製圖，可產生預測結果

   原理：作物脅迫與綠度指數、葉面積指數、冠層水分含量、冠層含氮量和光利用效率有關

   在ENVI中通過Spectral->Vegetation Analysis->Agriculture Stress實現

(3) 著火可能性分析

   分辨著火範圍和著火點

   原理:植被著火可能性與綠度指數、冠層水分含量、乾旱和非光合植物造成的碳衰減有關

   在ENVI中通過Spectral->Vegetation Analysis-> Fire Fuel實現