目前水体提取算法对中低分辨率遥感影像的提取效果较好，但应用于高分辨率影像细小水体时易受混合像元、异物同谱和阴影等因素的影响，从而出现误判。针对高分辨率影像中大面积水体和细小水体同时存在的问题，为快速地提取大面积水体并有效地避免细小水体提取中阴影的影响，采用多尺度和光谱差异分割提取较大面积水体，同时针对细小水体阴影的影响，提出一种新的阴影指数（LGR）结合面向对象的水体提取方法。对所提方法的提取结果与决策树、支持向量机、随机森林、NDWI＋NIR、卷积神经网络提取方法进行比较，实验得出提取水体的精度分别为94.86%、88.85%、87.15%、88.8%、91.46%、92.42%，说明所提方法对高分辨率影像大面积和细小水体具有较高的提取精度，并能通过不同尺度的分割保证较好的提取效率。

植被的光谱特征是监测植被生长发育状态、 健康状况的基础, 探索玉米苗期干旱胁迫后的关键发育期光谱特征变化, 不仅为植被光谱数据库的建设提供理论数据, 也为植被水分胁迫高光谱识别提供理论依据。 以辽宁西部锦州生态与农业气象站大型农田土壤水分控制场为研究区, 对玉米苗期、 拔节期、 抽雄期和乳熟期4个发育期进行苗期干旱胁迫小区和水分适宜小区光谱观测, 通过分析原始光谱、 一阶导数光谱、 光谱参数和水分敏感植被指数, 对比苗期干旱胁迫光谱与同期对照的光谱特征差异性。 结果表明: (1)对于原始光谱来说, 玉米在苗期受到干旱胁迫后, 与同期水分适宜的玉米光谱特征有较为明显区别, 在可见光波段和短波红外波段反射率均高于同期对照反射率, 近红外波段明显低于同期对照反射率, 拔节期差异性最为显著, 达到了5%左右, 随着作物的生长, 差异性逐渐减弱。 (2)4个发育期玉米一阶导数光谱在可见光波段均出现双峰, 红光位置峰值在抽雄期达到最大； 苗期干旱胁迫一阶导数光谱的红光位置峰值均低于同期对照, 拔节期差异明显, 在0.003左右, 乳熟期差别明显减小, 可区分性减弱。 (3)苗期胁迫玉米光谱参数与同期对照相比, 从苗期到乳熟期, 红边位置存在“蓝移”—“红移”—“蓝移”的现象, 绿峰位置均存在向长波方向移动的现象； 在抽雄期和乳熟期, 蓝边位置、 蓝边幅值、 黄边位置和黄边幅值两者差异不明显； 在三边面积中, 红边面积均低于同期对照, 黄边面积均高于对照, 两者的蓝边面积无明显差异。 (4)在8个水分敏感植被指数中, NDWI和NDW_2的差异性指数在玉米四个关键发育期均达到50%以上, 可区分性明显。 该研究旨在为植物水分胁迫光谱库提供基础数据, 为作物干旱识别的谱段选择及高光谱波段设置提供基础依据。

矿物光谱特征是基于光学遥感数据对矿物进行种类识别及定量反演的理论基础, 光谱特征提取是高光谱数据常用的技术手段, 但在多光谱数据中较少涉及。 近似矿物识别是矿物光谱分类应用中的难点, 目前还缺少有效指标来指示近似矿物类别光谱的差异性。 光谱特征提取有望提高矿物分类精度, 但该处理对近似矿物光谱差异性的影响还缺少相关研究。 本文从矿物光谱差异性的原理出发, 通过类间和类内光谱角的比值体现不同类别群体差异, 并引入样本量因素, 提出了类别可分比作为近似矿物光谱差异性的指标。 以明矾石和高岭石两种近似矿物为例, 对USGS光谱库光谱及Hyperion, ASTER, OLI等传感器的模拟数据进行光谱特征提取处理, 通过对比处理前后矿物光谱差异性的变化, 分析光谱特征提取对近似矿物光谱差异性的影响。 实验结果表明, 有效的光谱特征提取可以显著提高近似矿物光谱差异性, 并且光谱分辨率越高, 近似矿物光谱差异性越大。 此外, 光谱分辨率及中心波长设置对于包络线去除结果有很大影响, 多光谱数据吸收特征提取效果有待进一步提高。 该研究为今后近似矿物光谱识别精度的提高奠定了基础, 也为未来新型遥感找矿传感器参数设置提供了参考。

城市可见光图像中高大的建筑和树木造成的阴影及部分树木区域出现的颜色失真问题使得传统的颜色量化方法不能准确描述地物谱差异，最终导致分类精度下降。针对可见光图像中的阴影和颜色失真问题提出了一种改进办法：第一阶段针对阴影导致的被掩盖区域谱信息缺失问题，对阴影区域进行采样、分析，通过双阈值提取阴影区域并以面向对象分类方法获得绿色区域阴影。第二阶段通过融合树木区域在多源信息[激光雷达强度、多次回波的数字表面模型（DSM）]中的差异特征，剔除冗余，获取准确的树木区域，弥补颜色失真使得树木区域提取不完全的缺陷。实验结果与人工获取的真实数据对比显示，该方法与传统的Dempster-Shafer (D-S)证据理论融合方法相比，分类精度有了明显的提高。

高分辨率遥感图像具有高度细节化的多尺度表达能力，在有效表达地物边缘信息的同时，目标内部几何细节常以噪声的形式出现.提出将光谱相异性和小波变换相结合的边缘特征检测算法，克服了小波变换导致的边缘变形，并能够有效抑制噪声.根据光谱角原理定义归一化光谱相异性模型，并与二进小波变换结合，同时利用梯度方向余弦值对各个波段的梯度幅值加权，最后根据向量场模型计算多光谱图像的梯度幅值和梯度方向，细化后获取由细到粗的多层次边缘特征.实验结果与小波变换和传统检测算子的检测结果相比，表明该算法利用光谱相异性信息增强边缘响应强度，保证了所有尺度下获取的边缘轮廓不失真，边缘点定位准确; 加权处理突出了多波段梯度主方向信息，也有效抑制了高分辨率图像上目标内部精细几何细节形成的噪声.

光谱差异是提取建筑物阴影信息的一个重要依据。 基于ALOS卫星图像阴影与建筑物高度关系的分析, 文章阐述了依据阴影来估算建筑物高度的原理和方法, 辅以数据融合的方法, 利用多光谱影像中的光谱差异从ALOS全色图像中准确提取阴影信息, 从而建立一种基于图像阴影提取城市建筑物高度及分布信息的标准化流程。 同时, 在天津的城市建筑物高度获取试验中, 建筑物高度提取精度的抽样验证率达到87.6%, 初步显示出了ALOS卫星数据在城市建筑物高度测量方面的巨大潜力。

FY-3A中分辨率光谱成像仪(MERSI)红外通道采取40探元跨轨并行扫描方式，针对其辐射定标要比传统单元探测器的辐射定标复杂的问题，研究了MERSI红外通道的多探元辐射定标方法。首先，基于星上黑体观测进行逐探元的辐射定标处理，消除探元辐射响应差异条纹；然后，利用各探元与基准探元光谱响应对不同温度黑体光谱辐亮度建立比值关系，基于其随着辐亮度呈非线性变化的关系，对逐探元定标后图像进行探元光谱差异的辐亮度归一化补偿，从辐射机理上最大限度地消除图像条纹，实现了多探元观测目标辐射信号的光谱响应差异归一化。为了验证MERSI红外通道辐射定标精度，文中还利用同时过星下点观测(SNO)交叉定标方法，将MERSI定标结果与美国Terra中分辨率成像光谱仪(MODIS)定标结果进行比对，结果显示，相对于后者,MERSI的红外通道亮温高1 K左右，认为这可能与两者的通道带宽不同有关。