综述：融合的力量：LiDAR与高光谱成像开启勘探新时代

《Optics & Laser Technology》：The power of fusion: LiDAR meets hyperspectral imaging in a new era of exploration

本综述系统阐述了激光雷达（LiDAR）与高光谱成像（HSI）技术的融合如何为环境监测、资源管理等领域带来革命性突破。文章深入探讨了LiDAR系统的工作机制、不同类型（如机载、地面、移动、星载）、与HSI的协同应用、高光谱数据处理方法（包括机器学习与深度学习），并分析了当前融合面临的技术挑战（如空间/光谱分辨率不匹配、数据配准误差）与未来前景，为相关领域研究者提供了全面的技术概览与发展指引。

　　

工作机理 of LiDAR system

激光雷达（LiDAR）系统的核心工作机理基于激光测距原理。系统向目标区域发射激光脉冲，并精确测量脉冲从发射到被目标反射后返回传感器所经历的时间。通过计算光速与飞行时间的乘积，即可获得传感器与目标物之间的精确距离。当光子束（例如来自机载LiDAR）撞击到诸如道路、建筑物、植被、桥梁等各种地物时，部分光能量会反射回传感器。依据目标物尺寸和周围环境的不同，部分光线可能穿透间隙到达地面，从而产生多次回波。这些回波生成的光波形包含了地物的垂直结构信息，经过处理后可形成密集的三维点云（PCs），精确描绘出探测场景的高精度三维结构。

类型 of LiDAR systems

根据搭载平台和应用场景的不同，LiDAR系统主要分为几种类型。机载LiDAR将传感器安装在飞机或无人机上，为地形测绘、林业管理和城市规划提供高分辨率的地形数据。地面LiDAR基于地面站进行作业，能够捕获建筑物、考古遗址和基础设施的详细三维图像。移动LiDAR通常搭载于车辆之上，为城市建模和道路基础设施评估提供快速数据采集能力。星载LiDAR则通过卫星平台运行，实现了对冰原、海洋和森林等全球尺度地球表面的系统性监测。每种类型的系统各有其优势，共同支撑着广泛的应用领域。

应用 of LiDAR and HSI

在讨论具体应用前，有必要简要概述高光谱成像（HSI）的理论基础。HSI通过捕获数百个狭窄且连续的 spectral bands 的反射率，生成一个三维数据立方体（两个空间维加一个光谱维）。这种丰富的光谱信息提供了独特的材料“指纹”，使得区分植被健康状态、矿物成分和地表材料成为可能。与仅有少数宽波段的多光谱传感器不同，HSI的精细光谱分辨率极大地增强了对地表物质特性的识别能力。

LiDAR与HSI的融合应用展现出强大的协同效应。在生态学与生物多样性保护领域，该技术融合能够精确绘制植被结构并监测其生理状态，例如通过LiDAR获取的树冠高度模型与HSI反演的叶绿素含量相结合，可实现森林健康状况的精准评估。在精准农业中，融合数据有助于分析作物长势、识别胁迫早期症状以及优化农田管理策略。地质勘探则利用LiDAR的高精度地形模型与HSI的矿物识别能力，进行岩性分类和矿产资源勘查。此外，在环境监测、城市规划和文化遗产保护等领域，结合了三维几何信息与光谱特性的融合数据也为相关研究提供了更全面、更深入的洞察。

方法 for processing HSI

从不同平台和传感器获取的高光谱图像通常以未处理的格式（例如，数字数值）呈现，需要进行预处理（如大气校正、辐射定标和光谱校正）以确保光谱信息提取的准确性。预处理完成后，可采用多种方法来分析高光谱数据并研究农业属性（如作物和土壤特性）。常用的方法包括线性回归、基于经验关系的方法、辐射传输模型（RTM）以及机器学习和深度学习技术。机器学习算法，如支持向量机（SVM）和随机森林，以及深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在处理高维高光谱数据、进行地物分类和目标检测方面表现出色。

多级融合策略

LiDAR与HSI数据的集成可以根据应用需求、计算资源和精度要求在不同层级上进行。总体上，数据融合技术可分为三类：数据级融合、特征级融合和决策级融合。数据级融合，也称为早期融合，涉及将来自LiDAR和HSI的原始或预处理数据直接拼接到一个统一的输入空间中。例如，将LiDAR衍生的数字高程模型（DEM）或强度信息与HSI的光谱波段进行组合。特征级融合则首先从每种模态中分别提取有意义的特征（例如，从HSI中提取植被指数，从LiDAR中提取高度和纹理特征），然后将这些特征向量合并后输入分类器或回归模型。决策级融合，或称晚期融合，是最高层次的融合，首先对LiDAR数据和HSI数据独立进行处理和分析，并得出初步结论或分类结果，然后通过某种规则（如投票法、贝叶斯平均）将这些独立的结果进行整合，形成最终的决策。每种策略各有优劣，选择取决于具体任务和数据的特性。

Navigating the research gap, challenges and embracing future prospects of LiDAR systems

LiDAR与HSI技术的融合通过结合LiDAR的几何精度与HSI提供的丰富光谱信息，为遥感应用开辟了新前沿。然而，尽管取得了显著进展，一些关键的研究空白仍然阻碍着这种融合潜力的完全实现。一个主要限制在于两种模态之间的空间和光谱分辨率不匹配。LiDAR数据通常具有较高的空间分辨率，而HSI数据则在光谱维度上信息丰富但空间细节相对不足。这种差异会导致数据配准错误和几何错位，影响融合数据的质量。此外，HSI的高维特性与密集的LiDAR点云相结合，增加了计算复杂度，并在标注训练数据集有限的情况下，加大了机器学习模型过拟合的风险。其他挑战包括数据处理和数据管理的高昂成本、集成系统的校准问题以及对能够有效处理多模态数据集的先进算法持续需求。

未来的前景集中在解决这些挑战上。技术进步旨在开发更紧凑、更具成本效益的传感器，以及改进的数据处理算法，以简化集成并提高准确性。人工智能（AI）和机器学习（ML）在自动特征提取、分类和融合过程中的应用预计将发挥关键作用。此外，将LiDAR-HSI数据与其他数据源（如多光谱或合成孔径雷达数据）相结合，可以提供更全面的环境视图。随着这些技术的发展，LiDAR和HSI的融合有望在气候变化研究、可持续资源管理和智慧城市发展等领域发挥越来越重要的作用。

Final remarks

本综述对LiDAR和HSI技术在多个领域的应用进行了全面审视，并讨论了LiDAR系统面临的挑战以及这些技术未来充满希望的前景。显而易见，LiDAR和HSI技术在捕获地球表面及其特征的详细精确数据方面提供了卓越的能力。在生态监测和生物多样性保护、精准农业、地质勘探、城市规划以及文化遗产文档等众多领域，LiDAR与HSI的融合展现出巨大潜力，能够提供超越单一技术能力的综合见解。尽管在传感器集成、数据校准、处理算法和成本效益等方面仍存在挑战需要克服，但持续的研究和技术发展正在积极应对这些问题。展望未来，LiDAR和HSI技术的进步，特别是在人工智能和机器学习驱动的高效数据处理解决方案的推动下，有望进一步扩展其应用范围并提升其影响力，为解决复杂的全球性环境和科学挑战做出重大贡献。