ICS27.160

CCSF12

T/GSEAXXX—XXXX

T/GSEA

廣東省太陽能協(xié)會團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)

T/GSEAxxx—2025

光伏電站無人機(jī)高光譜成像檢測技術(shù)規(guī)范

Technicalspecificationsfordetectionofunmannedaerialvehiclehyperspectral

imagingsystemsforphotovoltaicpowerstations

（征求意見稿）

2025-XX-XX發(fā)布2025-XX-XX實(shí)施

廣東省太陽能協(xié)會發(fā)布

T/GSEAxxx—2025

目次

目次.............................................................................I

前言...........................................................................III

1范圍...............................................................................1

2規(guī)范性引用文件.....................................................................1

3術(shù)語和定義.........................................................................1

3.1高光譜.........................................................................1

4檢測條件...........................................................................2

4.1環(huán)境條件.......................................................................2

4.2無人機(jī)系統(tǒng).....................................................................3

4.3采集設(shè)備.......................................................................3

5檢測及數(shù)據(jù)采集流程.................................................................3

5.1主要流程.......................................................................3

5.1.1參數(shù)選擇前的準(zhǔn)備事宜.......................................................4

5.1.2分辨率選取.................................................................4

按照以下對照表進(jìn)行像素選擇選擇.......................................................4

5.1.3分區(qū)原則...................................................................4

5.2飛行參數(shù)設(shè)計(jì)...................................................................5

5.2.1飛行高度計(jì)算...............................................................5

5.2.2飛行速度計(jì)算...............................................................5

5.2.3飛行路徑規(guī)劃：.............................................................5

6光譜數(shù)據(jù)處理.......................................................................6

6.1數(shù)據(jù)預(yù)處理.....................................................................6

6.1.1儀器噪聲校正...............................................................6

6.1.2大氣校正...................................................................6

6.1.3光譜和空間校正.............................................................6

6.2數(shù)據(jù)處理.......................................................................6

6.2.1降噪.......................................................................6

6.2.2維度降低...................................................................7

6.2.3光譜解混...................................................................8

6.2.4數(shù)據(jù)分類與融合.............................................................8

6.2.5目標(biāo)檢測與提取.............................................................9

6.2.6數(shù)據(jù)考核...................................................................9

6.3地理定位與校正................................................................10

6.3.1控制點(diǎn)的選取..............................................................10

6.3.2畸變修正..................................................................10

6.4圖像管理......................................................................11

6.4.1圖像可靠性驗(yàn)證與評估......................................................11

I

T/GSEA00X—2025

6.4.2不同時(shí)間維度的數(shù)據(jù)處理....................................................11

6.4.3數(shù)據(jù)命名與管理............................................................12

6.4.4數(shù)據(jù)壓縮..................................................................12

6.4.5數(shù)據(jù)儲存..................................................................13

附錄A.............................................................................14

附錄B.............................................................................15

參考文獻(xiàn)............................................................................16

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光伏電站用無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)檢測技術(shù)規(guī)范

1范圍

本規(guī)范規(guī)定了光伏電站進(jìn)行無人機(jī)高光譜成像測試的方法，規(guī)定了現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集、航攝路徑規(guī)劃、航

攝實(shí)施、飛行質(zhì)量和影像質(zhì)量要求。

本規(guī)范適用于光伏電站的現(xiàn)場組件檢測，使用推掃式低空高光譜航攝系統(tǒng)、以高光譜成像數(shù)據(jù)獲取為

主要目的的光伏電站低空數(shù)字航空攝影工作，框幅式低空高光譜航攝系統(tǒng)可參考執(zhí)行。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，

僅該日期對應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改單）適用于本

文件。

GB/T27919-2011IMU/GPS輔助航空攝影技術(shù)規(guī)范

GB/T27920.2數(shù)字航空攝影規(guī)范第2部分：推掃式數(shù)字航空攝影

CNCA/CTS0016-2015并網(wǎng)光伏電站性能檢測與質(zhì)量評估技術(shù)規(guī)范

3術(shù)語和定義

GB/T20000.1界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。

3.1高光譜

指成像光譜儀在電磁波譜的可見光、近紅外、中紅外和熱紅外波段范圍內(nèi)，獲取許多非常窄的光

譜連續(xù)的影像數(shù)據(jù)的技術(shù)。其光譜通道數(shù)可多達(dá)數(shù)十甚至上百個(gè)以上，而且各光譜通道間往往是連續(xù)

的。突出特點(diǎn)是每個(gè)像元均可以形成連續(xù)的光譜反射率曲線，從而使之不僅具有較高的光譜分辨率，

還形成了“圖譜合一”的效果。

3.2空間分辨率：

也叫分辨力或解像力，指圖像上能夠詳細(xì)區(qū)分的最小單元的尺寸或大小，或指遙感器區(qū)分兩個(gè)最

小角度或線性距離的度量。共有三種表示法：像元、線對數(shù)和瞬時(shí)掃場（IFOV，指遙感器內(nèi)單個(gè)探測

原件的受光角度或觀測視野）?？臻g分辨率的大小僅表明影響細(xì)節(jié)的可見程度，但真正的識別效果，

還有考慮環(huán)境背景復(fù)雜性等因素的影響。

3.3光譜分辨率：

指遙感器所選用的波段數(shù)量的多少，各波段的波長位置及波段間隔的大小，即選擇的通道數(shù)、每

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T/GSEA00X—2025

個(gè)通道的中心波長、帶寬這三個(gè)因素共同確定光譜分辨率。光譜分辨率越高，專題研究的針對性越

強(qiáng)，對物體的識別精度越高，遙感應(yīng)用分析的效果也就可能越好。但是，大量波段信息及其提供的微

小差異又使綜合解譯較為困難。

3.4地物光譜曲線：

地物的反射、吸收、發(fā)射電磁波的強(qiáng)度是隨波長而變化的，以光譜曲線的形式來表示地物的波譜

特征，簡稱地物波譜或地物光譜。地物光譜譜可以通過光譜儀、輻射計(jì)等光譜測量儀器經(jīng)實(shí)驗(yàn)室或野

外測得。地物光譜特性受多種因素控制，其本身也因時(shí)因地在不斷變化，是高光譜遙感基礎(chǔ)研究和應(yīng)

用分析的基礎(chǔ)。

3.5假彩色合成圖像

遙感圖像彩色合成處理時(shí)，如果參與合成的三個(gè)波段的波長與對應(yīng)的紅、綠、藍(lán)三種原色的波長

不同，那么合成圖像的顏色就不可能是地面景物的真實(shí)顏色，這種合成就是假彩色合成。

3.6真彩色合成圖像

遙感圖像彩色合成處理時(shí)，如果參與合成的三個(gè)波段的波長與對應(yīng)的紅、綠、藍(lán)三種原色的波

長相同，那么合成圖像的顏色即是地面景物的真實(shí)顏色，這種合成就是真彩色合成。

3.7遙感圖像解譯

通過遙感圖像所提供的各種識別目標(biāo)的特征信息進(jìn)行分析、推理和判斷，最終達(dá)到識別目標(biāo)或

現(xiàn)象的目的。遙感圖像解譯可以說是遙感成像過程的逆過程，即從遙感對地面實(shí)況的模擬影響中提取

遙感信息、反演地面原型的過程。主要分為目視解譯和計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理兩個(gè)過程。

3.8目視解譯

解譯者根據(jù)專業(yè)知識、區(qū)域知識、遙感知識及經(jīng)驗(yàn)介入到圖像分析中去，根據(jù)遙感圖像上目標(biāo)

及周圍的影像特征及其空間組合關(guān)系，經(jīng)推理和分析來識別目標(biāo)。

4檢測條件

4.1環(huán)境條件

現(xiàn)場檢測應(yīng)在下列環(huán)境條件下執(zhí)行：

a）環(huán)境溫度：5℃~40℃；

b）濕度：不大于95%，無凝露；

c）大氣壓力：80kPa~106kPa。

d）光源穩(wěn)定性（連續(xù)五分鐘水平放置的輻照表最小值讀數(shù)不小于最大值的98%，采集頻率不低于

15s/次，推薦值為不小于600W/m2;最小值不得低于300W/m2）

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e）風(fēng)力：地面風(fēng)力小于等于4級

注：除另有規(guī)定，測試應(yīng)在上述測試條件下執(zhí)行，測試時(shí)將測試條件記錄到測試報(bào)告中。

4.2無人機(jī)系統(tǒng)

低空飛行器平臺要求：

A）載重能力：飛行器應(yīng)保證足夠的載荷與空間以滿足安裝和操作微型高光譜成像儀。

B）抗風(fēng)能力：航攝系統(tǒng)的抗風(fēng)能力應(yīng)具備5級風(fēng)力氣象條件下安全飛行的要求。

C）飛行速度：飛機(jī)的飛行速度應(yīng)滿足機(jī)載成像高光譜數(shù)據(jù)獲取的技術(shù)要求。

D）飛行高度:飛行高度應(yīng)滿足機(jī)載成像高光譜數(shù)據(jù)獲取的技術(shù)要求，且不超出批準(zhǔn)空域的限制。

4.3采集設(shè)備

測試儀器儀表應(yīng)滿足下列要求：

a）常規(guī)氣象檢測儀器儀表應(yīng)檢定或校準(zhǔn)合格，并在有效期內(nèi)；

b）微型機(jī)載高光譜成像儀要求:

根據(jù)任務(wù)目標(biāo)，選擇符合要求、性能穩(wěn)定的微型成像光譜儀，其性能應(yīng)滿足以下要求：

1)譜段范圍宜包含400nm~900nm；

2)光譜分辨率宜優(yōu)于10nm；

3)峰值信噪比優(yōu)于400：1；

4)數(shù)據(jù)存儲設(shè)備應(yīng)滿足至少一個(gè)架次數(shù)據(jù)存儲要求；

5)微型高光譜成像儀的各種數(shù)據(jù)顯示和記錄裝置齊全；

6)自穩(wěn)云臺能對微型高光譜成像儀俯仰角、橫滾角和航偏角進(jìn)行自動調(diào)整；

7)控制設(shè)備能夠按照航攝設(shè)計(jì)文件進(jìn)行導(dǎo)航定位。

c）太陽光譜儀部分

光譜范圍：300-1700nm，至少350-1100nm

光譜采樣間隔：不劣于0.6nm@300-1100nm;3nm@1000-1700nm

探測器：提供光纖光信息傳導(dǎo)器，CCD面陣傳感器，不劣于2048x14個(gè)像素;InGaAs陣列傳感器，

不劣于256像素

光譜精度：不劣于0.2nm

信噪比：不劣于500：1

5檢測及數(shù)據(jù)采集流程

5.1主要流程

主要流程包括拍攝參數(shù)選擇和飛行參數(shù)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)兩個(gè)階段。

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5.1.1參數(shù)選擇前的準(zhǔn)備事宜

應(yīng)按下列規(guī)定：

1)確保所有設(shè)備儀器完成暗場校準(zhǔn)、參考白板校準(zhǔn)；

2)確保無人機(jī)起降地點(diǎn)和飛行路徑規(guī)劃正確；

3)確保天氣條件和空域滿足飛行要求。

5.1.2分辨率選取

對于不同類型的電站，測試應(yīng)按照下列對照表選取對應(yīng)的空間分辨率：

表1拍攝對象與推薦分辨率對照表

拍攝對象類型最小分辨率推薦的分辨率單一圖像覆蓋面積

沙漠、灘涂等規(guī)則地形1級2級<64000m2

屋面/分布式項(xiàng)目1級3級<16000m2

不規(guī)則山地/屋頂局部2級3級<4000m2

局部數(shù)據(jù)采集2級4級<100m2

圖1：分級示意圖（從左至右分別為1、2、3、4級）

按照以下對照表進(jìn)行像素選擇選擇

表2空間分辨率選取像素對照表

分級對應(yīng)類型每米對應(yīng)的像素點(diǎn)

1級地面電站大面積篩查不少于20個(gè)（如左1）

2級屋頂及分布式普查不少于50個(gè)（如左1）

3級組串及小陣列詳查不少于100個(gè)（如左1）

4級精確的組件級圖像拍攝不少于500個(gè)（如左1）

5.1.3分區(qū)原則

1)應(yīng)根據(jù)測區(qū)大小、形狀、地形條件等因素，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求進(jìn)行合理分區(qū)；

2)當(dāng)測區(qū)過長時(shí)，按照地面衛(wèi)星導(dǎo)航定位基站有效控制范圍、航攝系統(tǒng)性能限制和氣象條件等因素進(jìn)

行合理分區(qū)；

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T/GSEAxxx—2025

3)當(dāng)?shù)匦纹鸱^大時(shí)，按照測區(qū)高差不大于五分之一相對航高（以分區(qū)的平均高程為基準(zhǔn)）分區(qū)。

4）依據(jù)分區(qū)地形起伏和飛行安全條件等確定分區(qū)基準(zhǔn)面高度，具體計(jì)算公式參見附錄A.1。

5.2飛行參數(shù)設(shè)計(jì)

5.2.1飛行高度計(jì)算

飛行高度（相對航高、絕對航高）根據(jù)5.1.3所確定的空間分辨率和高光譜設(shè)備的瞬時(shí)視

場確定，計(jì)算公式見附錄A.3。

5.2.2飛行速度計(jì)算

飛行速度（地速）根據(jù)高光譜設(shè)備掃描周期和地面分辨率確定，具體計(jì)算公式參見附錄A的A.2。

5.2.3飛行路徑規(guī)劃：

在合適的地圖軟件中通過多邊形工具規(guī)劃飛行區(qū)域和采集區(qū)域

按以下思路構(gòu)建飛行路線

1)照圖形重復(fù)率不低于30%（航帶旁向重疊度一般為20%~30%，具體應(yīng)根據(jù)測區(qū)地形情況和飛

行條件選擇）；

2)單次飛行時(shí)長不應(yīng)超過20分鐘。

3)單次飛行地形高度差異不應(yīng)超過飛行高度的5%。

4)航線一般沿測區(qū)長軸方向，或綜合考慮地貌條件、工作效率和具體工作需要等因素而

定，或者沿地理南北、東西方向飛行；

5)位于測區(qū)邊緣的首末航線應(yīng)設(shè)計(jì)在測區(qū)邊界線上或邊界線外；

6)每條航線首尾應(yīng)超出數(shù)據(jù)采集區(qū)域至少一個(gè)航線間距的長度；

7)單條航線長度一般不超過400m，最長不應(yīng)超過600m。

飛行后除電子數(shù)據(jù)外，需現(xiàn)場填寫飛行文件記錄表一份。

其中綠色矩形區(qū)域?yàn)轱w行區(qū)域，飛行區(qū)域上的紅色航線是由地面站軟件生成的，五邊形的紅色區(qū)

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T/GSEA00X—2025

域?yàn)椴杉瘏^(qū)域，采集區(qū)域和飛行區(qū)域重疊的區(qū)域?yàn)閷?shí)際的作業(yè)區(qū)域（實(shí)際采集高光譜數(shù)據(jù)的區(qū)域）。

注意事項(xiàng)：

1)實(shí)際作業(yè)區(qū)域?yàn)椴杉瘏^(qū)域與飛行區(qū)域重疊的區(qū)域，因此當(dāng)重疊區(qū)域不變的情況下，任意修改

采集區(qū)域的形狀不影響實(shí)際采集的結(jié)果

2)飛行區(qū)域兩頭需超出采集區(qū)域一段距離，從而保證高光譜成像儀在飛出采集區(qū)域后能夠暫停

采集，超出的距離以5秒*飛行速度為宜

3)在陌生的地域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，往往無法在衛(wèi)星圖上找到自己所在的區(qū)域，可以通過手機(jī)

App，查看手機(jī)的GPS坐標(biāo)，通過輸入坐標(biāo)找到自己當(dāng)前的位置；

4)為了防止野外將飛行區(qū)域和采集區(qū)域kml弄混淆，建議將采集區(qū)域畫成五邊形等容易區(qū)分的

形狀

5)將飛行區(qū)域另存為.kml文件，導(dǎo)入到無人機(jī)地面站軟件中，進(jìn)行航線規(guī)劃

6)將采集區(qū)域另存為.kml文件，在高光譜軟件的對應(yīng)界面中導(dǎo)入到高光譜成像儀中

6光譜數(shù)據(jù)處理

6.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

6.1.1儀器噪聲校正

利用平均濾波、中值濾波、小波變換和非局部均值等對采集到的受噪聲干擾的數(shù)據(jù)進(jìn)

行校正。

6.1.2大氣校正

利用大氣點(diǎn)擴(kuò)散模型、暗目標(biāo)、大氣遙感模型和統(tǒng)計(jì)方法等對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正。

6.1.3光譜和空間校正

應(yīng)符合下列規(guī)定：

a)光譜校正：

光譜校正：室外獲取的無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)的光譜質(zhì)量會受到儀器本身限制、環(huán)境光照等因素的影響，

進(jìn)而可能影響后續(xù)處理的精度和準(zhǔn)確性。通過使用已知光源的標(biāo)準(zhǔn)光譜對待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜校正，可

以改善后續(xù)圖像處理的精度和準(zhǔn)確性。

b)空間校正：

光源均勻性校正：在高光譜成像過程中，光源可能存在不均勻性，導(dǎo)致圖像中亮度的空間變化。通

過使用均勻光源對樣品進(jìn)行掃描，可以確定光源的均勻性，并對圖像進(jìn)行校正，消除亮度差異。

感光元件響應(yīng)度均勻性校正：高光譜成像儀器中的感光元件（例如，像素陣列）可能存在響應(yīng)度不

均勻性，這可能導(dǎo)致圖像中亮度的空間變化。通過使用均勻光源對感光元件進(jìn)行掃描，可以確定感光元

件的響應(yīng)度分布，并對圖像進(jìn)行校正。

6.2數(shù)據(jù)處理

6.2.1降噪

1）宜采用下列測試方法：

6

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a）噪聲分析：首先，需要對數(shù)據(jù)中的噪聲進(jìn)行分析。噪聲可以由多種因素引起，例如傳感器本身

的噪聲、環(huán)境干擾等。

b）噪聲估計(jì)：根據(jù)噪聲的特點(diǎn)，可以采用不同的方法來估計(jì)噪聲的統(tǒng)計(jì)特性，如均值、方差等。

常見的估計(jì)方法包括基于激勵(lì)響應(yīng)的方法、基于鄰域像素的方法等。

c）降噪方法選擇：根據(jù)噪聲的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的要求，選擇合適的降噪方法。

常用的降噪方法包括：

統(tǒng)計(jì)濾波器：如均值濾波、中值濾波等，通過對像素周圍鄰域的統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行平滑來減少噪聲。

小波變換：通過將信號轉(zhuǎn)換到小波域，利用小波系數(shù)的特性進(jìn)行噪聲去除。

圖像恢復(fù)算法：如總變差正則化、最小二乘法等，通過優(yōu)化算法對圖像進(jìn)行恢復(fù)，減少噪聲的影響。

2）應(yīng)滿足下列要求：

a）保留信號細(xì)節(jié)：降噪算法應(yīng)該能夠減少或去除噪聲，同時(shí)盡可能地保留圖像中的有用信號。重

要的是確保降噪后的數(shù)據(jù)仍然包含原始數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征和細(xì)節(jié)，尤其不產(chǎn)生明顯的光譜失真，以便后

續(xù)分析和應(yīng)用。

b）不引入額外的誤差：降噪過程中，應(yīng)該盡量避免引入額外的誤差或偽影。降噪算法的設(shè)計(jì)和參

數(shù)設(shè)置應(yīng)該使得處理后的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和可靠性不受明顯影響。此外，去噪應(yīng)保持無噪聲波段的原始特征，

不破壞干凈的空間和光譜信息。

c）平衡降噪程度和圖像質(zhì)量：降噪算法應(yīng)該平衡降噪程度和圖像質(zhì)量之間的關(guān)系。如果過度降噪，

可能會導(dǎo)致圖像模糊、細(xì)節(jié)丟失等問題；而如果不足降噪，則噪聲仍然會對數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生干擾。因此，

要根據(jù)應(yīng)用需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，確定適當(dāng)?shù)慕翟氤潭取?/p>

d）魯棒性：降噪算法應(yīng)該具有一定的魯棒性，對不同類型和程度的噪聲有一定的適應(yīng)性。它應(yīng)該

能夠處理不同光譜波段、不同光照條件下的數(shù)據(jù)，并對不同噪聲特征具有良好的抑制效果。

e）計(jì)算效率：降噪算法應(yīng)該具有較高的計(jì)算效率，能夠在合理的時(shí)間內(nèi)處理大規(guī)模高光譜數(shù)據(jù)。

尤其在實(shí)時(shí)應(yīng)用或大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時(shí)，算法的計(jì)算速度和資源消耗是需要考慮的因素。

6.2.2維度降低

維度降低應(yīng)符合下列規(guī)定：

1)保留主要信息：維度降低應(yīng)該盡可能得保留原始數(shù)據(jù)的主要信息，即去除次要信息和噪聲的同

時(shí)，盡可能地保留有用的數(shù)據(jù)特征，以確保降維后的數(shù)據(jù)仍然具有原始數(shù)據(jù)的重要特征和結(jié)構(gòu)。

2)最大可分性：降維后的數(shù)據(jù)應(yīng)該具有最大的類別可分性，使得在新的低維表示下不同類別之間

的差異更為顯著。

3)最小冗余性：降維后的特征應(yīng)該盡量避免冗余，即避免包含過多相似的信息，以提高數(shù)據(jù)的緊

湊型和可解釋性。

4)考慮計(jì)算效率：降維方法應(yīng)該是計(jì)算高效的，特別是在處理大規(guī)模高光譜數(shù)據(jù)時(shí)，以便更快速

地進(jìn)行分析和處理。

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T/GSEA00X—2025

5)物理可解釋性：降維后的特征應(yīng)該具有物理可解釋性，使得降維后的數(shù)據(jù)在實(shí)際應(yīng)用中更易理

解和解釋。

6.2.3光譜解混

光譜解混是一種在遙感和光譜成像領(lǐng)域常用的技術(shù)，其目的是從混合像素中分離出各種不同的地

物和材料的光譜信息及其含量。它可以從復(fù)雜的高光譜數(shù)據(jù)中提取出純凈的成分信息，以便更好地進(jìn)行

數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。光譜解混一般包括以下幾個(gè)步驟：

1)選擇光譜混合模型：光譜解混通常基于線性混合和非線性混合模型。模型假設(shè)混合像素的反射

率是由各個(gè)地物或材質(zhì)的反射率線性組合或者非線性混合而成。選擇適當(dāng)?shù)幕旌夏Ｐ蛯τ诮饣斓某晒?/p>

至關(guān)重要.

2)獲取端元：端元是地物或材質(zhì)的純凈光譜，用于構(gòu)建混合模型。端元可以通過地面采樣、光

譜庫或者其他先驗(yàn)知識獲取。端元的選擇對解混的準(zhǔn)確性有很大影響。

3)構(gòu)建混合模型：將混合像素通過使用光譜混合模型，表示為端元的線性貨非線性組合，其中

每個(gè)像素的光譜與其在混合像素中的比例有關(guān)。

4)豐度估計(jì)：利用混合模型和混合像素的光譜，通過數(shù)學(xué)方法解混獲取各個(gè)端元的混合比例。這

通常涉及到數(shù)學(xué)優(yōu)化方法，如最小二乘法等。

5)結(jié)果分析：分析解混的結(jié)果，檢查混合比例和端元的光譜，以確保它們在物理上和地物上是合

理的。如果有必要，對結(jié)果進(jìn)行后處理或優(yōu)化。

6.2.4數(shù)據(jù)分類與融合

在高光譜數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)分類和融合是兩個(gè)重要的任務(wù)，它們可以幫助我們從復(fù)雜的高光譜數(shù)據(jù)

中提取出有用的信息和特征，以支持更好的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。下面分別介紹數(shù)據(jù)分類和融合的基本概念

和方法：

a）數(shù)據(jù)分類：數(shù)據(jù)分類是指將高光譜數(shù)據(jù)中的樣本分為若干個(gè)類別或標(biāo)簽，以便更好地理解數(shù)據(jù)

本身和進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。數(shù)據(jù)分類可以基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)或無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行，常見的分

類方法包括支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

數(shù)據(jù)分類時(shí)需要注意以下幾點(diǎn)：

首先是特征選擇，選擇合適的特征對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述，以便更好地進(jìn)行分類。特征選擇的方法包括相

關(guān)性分析、主成分分析、獨(dú)立成分分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

其次是樣本分布，高光譜數(shù)據(jù)在不同波段的分布可能存在差異，對分類結(jié)果會產(chǎn)生影響。因此，在

分類前可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分布糾正或均衡化，以保證分類的準(zhǔn)確性和魯棒性。

最后是分類模型的選擇和參數(shù)設(shè)置，不同的分類模型適用于不同的數(shù)據(jù)場景和任務(wù)，需要根據(jù)具體

情況選擇合適的分類模型和調(diào)整相關(guān)參數(shù)。

b）數(shù)據(jù)融合：數(shù)據(jù)融合是指將多個(gè)不同的高光譜數(shù)據(jù)源，或高光譜與其他數(shù)據(jù)源整合在一起，從

而提高數(shù)據(jù)的表征能力和應(yīng)用效果。常見的數(shù)據(jù)融合方法包括基于像素級別的數(shù)據(jù)融合、基于特征級別

的數(shù)據(jù)融合、基于決策級別的數(shù)據(jù)融合等。

數(shù)據(jù)融合時(shí)需要注意以下幾點(diǎn)：

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首先是數(shù)據(jù)源的質(zhì)量評估：不同數(shù)據(jù)源的質(zhì)量可能存在差異，對融合結(jié)果會產(chǎn)生影響。因此，在進(jìn)

行數(shù)據(jù)融合前要對各個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行質(zhì)量評估，以確定數(shù)據(jù)源的權(quán)重和貢獻(xiàn)度。

其次是融合方法的選擇和參數(shù)設(shè)置：不同的融合方法適用于不同的數(shù)據(jù)場景和任務(wù)，需要根據(jù)具體

情況選擇合適的融合方法和調(diào)整相關(guān)參數(shù)。

最后是融合結(jié)果的評估：要對數(shù)據(jù)融合的結(jié)果進(jìn)行評估和驗(yàn)證，以保證融合結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

6.2.5目標(biāo)檢測與提取

1)在高光譜數(shù)據(jù)處理中，目標(biāo)檢測和提取是重要的任務(wù)，它們可以幫助我們從復(fù)雜的高光譜數(shù)據(jù)

中定位和提取出感興趣的目標(biāo)。下面分別介紹目標(biāo)檢測和提取的基本概念和方法：

2)目標(biāo)檢測：目標(biāo)檢測是指在高光譜數(shù)據(jù)中自動識別和定位感興趣的目標(biāo)或物體。與傳統(tǒng)的圖像

目標(biāo)檢測相比，高光譜數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測需要考慮更多的光譜信息和波段相關(guān)性。常見的目標(biāo)檢測方法包

括：基于像素級別的方法，通過像素級分類或像素級聚類等技術(shù)，將目標(biāo)從背景中分割出來。常用的方

法包括約束能量最小化、ACE、隨機(jī)森林等?；谔卣骷墑e的方法，通過提取目標(biāo)的特征，并利用特征

描述符進(jìn)行目標(biāo)的匹配和檢測。常用的方法包括局部二值模式、主成分分析（PCA）、小波變換等。

3)特征提?。禾卣魈崛∈侵笍母吖庾V數(shù)據(jù)中提取出具有區(qū)分度和表征能力的特征，以便于后續(xù)的

分類、識別和分析。

高光譜數(shù)據(jù)的特征提取一般包括以下幾個(gè)步驟：

1)預(yù)處理：對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如波段選擇、去噪、輻射校正等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和減少噪

聲的影響。

2)特征提取：利用選定的特征子集，通過統(tǒng)計(jì)、頻域分析、空間濾波等方法，提取出具有區(qū)分度和

表征能力的特征，包括空間特征和光譜特征。

3)特征表示：將提取得到的特征進(jìn)行適當(dāng)?shù)谋硎竞途幋a，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。常見的特

征表示方法包括直方圖、向量化、基于字典學(xué)習(xí)的編碼等。

6.2.6數(shù)據(jù)綜合考核

高光譜數(shù)據(jù)在進(jìn)行預(yù)處理和后處理，包括輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正等步驟后，需要保證數(shù)據(jù)

的準(zhǔn)確性和可靠性。具體要求如下：

1）數(shù)據(jù)完整性：高光譜數(shù)據(jù)應(yīng)完整無缺，包括所有必要的波段和信息，沒有遺漏或缺失。

2）覆蓋范圍：數(shù)據(jù)的覆蓋范圍應(yīng)足夠廣泛，能夠反映研究區(qū)域的空間特征和變化。

3）拼接效果：多景數(shù)據(jù)的拼接應(yīng)平滑，無明顯接縫。

4）輻射準(zhǔn)確性：數(shù)據(jù)的輻射值應(yīng)準(zhǔn)確反映地物的真實(shí)反射特性。

5）幾何準(zhǔn)確性：數(shù)據(jù)的幾何位置應(yīng)與實(shí)際地物位置相符合，無明顯的畸變或偏差。

6）分類準(zhǔn)確性：分類結(jié)果的準(zhǔn)確性應(yīng)達(dá)到一定的標(biāo)準(zhǔn)，如混淆矩陣、總體分類精度等。

7）波段一致性：不同波段的數(shù)據(jù)應(yīng)具有一致的統(tǒng)計(jì)特性，如均值、方差等。

8）分類一致性：分類結(jié)果在不同數(shù)據(jù)源或不同分類方法下應(yīng)具有一致性。

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9）時(shí)空一致性：同一地物在不同時(shí)間、不同空間的數(shù)據(jù)應(yīng)具有一致的表現(xiàn)。

10）空間分辨率：數(shù)據(jù)在空間上的分辨率應(yīng)足夠高，能夠反映地物的細(xì)節(jié)特征。

11）光譜分辨率：數(shù)據(jù)在光譜上的分辨率應(yīng)足夠高，能夠區(qū)分不同地物的光譜特性。

12）時(shí)間分辨率：數(shù)據(jù)在時(shí)間上的分辨率應(yīng)足夠高，能夠反映地物的動態(tài)變化。

13）數(shù)據(jù)格式：數(shù)據(jù)應(yīng)采用標(biāo)準(zhǔn)、通用的數(shù)據(jù)格式，方便讀取和轉(zhuǎn)換。

14）元數(shù)據(jù)完整性：元數(shù)據(jù)信息應(yīng)完整、準(zhǔn)確，能夠?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)和使用提供有力支持。

6.3地理定位與校正

6.3.1控制點(diǎn)的選取

應(yīng)按下列步驟執(zhí)行：

1)目標(biāo)選擇：確定需要采集高光譜數(shù)據(jù)的目標(biāo)區(qū)域或目標(biāo)對象。根據(jù)實(shí)際需求，選擇合適的區(qū)域

或?qū)ο筮M(jìn)行采集。

2)地面控制點(diǎn)布設(shè)：在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)或周圍布設(shè)地面控制點(diǎn)。地面控制點(diǎn)是已知位置和光譜信息的

點(diǎn)，用于校正和定位高光譜數(shù)據(jù)。

3)儀器準(zhǔn)備：確保采集設(shè)備（如高光譜相機(jī)或光譜儀）處于正常工作狀態(tài)，并進(jìn)行校準(zhǔn)和參數(shù)設(shè)

置。

4)數(shù)據(jù)采集方案確定：根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的特征和采集需求，確定數(shù)據(jù)采集方案，包括采集區(qū)域范圍、

采集高度、采集角度等。

5)采集點(diǎn)選?。焊鶕?jù)采集方案，在目標(biāo)區(qū)域選擇一系列采樣點(diǎn)。這些采樣點(diǎn)應(yīng)該均勻分布在目標(biāo)

區(qū)域內(nèi)，并代表區(qū)域內(nèi)的不同特征。

6)采集操作：按照采集方案和選定的采樣點(diǎn)，使用高光譜設(shè)備采集數(shù)據(jù)。確保設(shè)備的穩(wěn)定性和準(zhǔn)

確性，按照預(yù)定的采集步驟進(jìn)行操作。

7)數(shù)據(jù)記錄和管理：將采集得到的高光譜數(shù)據(jù)與對應(yīng)的地面控制點(diǎn)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)記錄和管理，確

保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可追溯性。

8)數(shù)據(jù)處理與分析：根據(jù)采集得到的高光譜數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、校正和分析，以獲得目標(biāo)區(qū)域

的光譜特征和相關(guān)信息。

6.3.2畸變修正

應(yīng)按下列步驟執(zhí)行：

1)畸變校準(zhǔn)板拍攝：使用相機(jī)或光譜儀，對畸變校準(zhǔn)板進(jìn)行拍攝?；冃?zhǔn)板是一種特殊的標(biāo)定

板，上面包含了已知的畸變信息。

2)畸變模型建立：通過對畸變校準(zhǔn)板圖像進(jìn)行處理和分析，建立畸變模型?；兡Ｐ褪且环N數(shù)學(xué)

模型，用于描述相機(jī)或光譜儀在成像過程中產(chǎn)生的畸變情況。

3)數(shù)據(jù)采集：使用相機(jī)或光譜儀采集目標(biāo)區(qū)域的高光譜數(shù)據(jù)。由于相機(jī)或光譜儀本身存在畸變，

采集得到的數(shù)據(jù)也會受到畸變的影響。

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4)畸變校正：根據(jù)建立的畸變模型，對采集得到的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行畸變校正?；冃Ｕ哪康氖?/p>

將采集得到的數(shù)據(jù)從畸變狀態(tài)下轉(zhuǎn)換為無畸變狀態(tài)下的真實(shí)數(shù)據(jù)。

5)數(shù)據(jù)處理：經(jīng)過畸變校正后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理和分析。例如，進(jìn)行數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、去噪、

分類、提取特征等操作。

6.4圖像管理

6.4.1圖像可靠性驗(yàn)證與評估

圖像可靠性驗(yàn)證與評估應(yīng)按下列步驟執(zhí)行：

a）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除噪聲、校正非線性響應(yīng)和輻射校正等，

以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

b）光譜特征提?。簭念A(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取有意義的光譜特征，這些特征可以用于后續(xù)的分析和

評估。常見的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等。

c）圖像質(zhì)量評估：通過比較圖像在不同波段上的一致性和連續(xù)性，評估圖像的質(zhì)量。常見的評估

指標(biāo)包括均勻性、對比度、信噪比等。

d）數(shù)據(jù)校正與配準(zhǔn)：對采集到的多個(gè)圖像進(jìn)行校正和配準(zhǔn)，以消除不同圖像之間的位置偏移和變

形，確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性。

e）可重復(fù)性驗(yàn)證：通過重復(fù)采集相同區(qū)域的數(shù)據(jù)，并對比不同時(shí)間點(diǎn)或不同設(shè)備采集的數(shù)據(jù)，評

估數(shù)據(jù)的可重復(fù)性和穩(wěn)定性。這可以幫助確定數(shù)據(jù)采集的一致性和可靠性。

f）地面真實(shí)值驗(yàn)證：將采集到的高光譜數(shù)據(jù)與地面真實(shí)值進(jìn)行比對，驗(yàn)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度。

這可以通過在野外進(jìn)行現(xiàn)場采樣和實(shí)地測量來完成。

g）數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用：在完成數(shù)據(jù)可靠性驗(yàn)證和評估后，可以使用高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析和

應(yīng)用，如分類、目標(biāo)檢測、環(huán)境監(jiān)測等。

6.4.2不同時(shí)間維度的數(shù)據(jù)處理

在處理不同時(shí)間維度的高光譜數(shù)據(jù)時(shí)，通常需要考慮時(shí)間序列的特性和變化趨勢。針對不同時(shí)間

維度的高光譜數(shù)據(jù)的處理步驟如下：

a）數(shù)據(jù)采集：針對不同時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)的采集，確保數(shù)據(jù)覆蓋目標(biāo)區(qū)域在不同時(shí)間段的光

譜特征。

b）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括噪聲去除、輻射校正、大氣校正等，

以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可比性。同時(shí)，需要注意不同時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)的一致性，并進(jìn)行必要的校正以消除時(shí)間

變化帶來的影響。

c）變化檢測：通過比較不同時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行變化檢測分析，找出在時(shí)間上發(fā)生的光譜特

征變化。這可以通過像素級的比較或者基于特征提取的方法來實(shí)現(xiàn)。

d）時(shí)間序列分析：將不同時(shí)間點(diǎn)的高光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建成時(shí)間序列，通過時(shí)間序列分析方法，如平滑

處理、周期性分析、趨勢分析等，揭示數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的規(guī)律和特征。

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e）特征提取與建模：針對時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可以提取時(shí)間維度上的特征，如季節(jié)性、周期性等，并

建立相應(yīng)的模型進(jìn)行分析和預(yù)測。

f）多時(shí)相數(shù)據(jù)融合：將不同時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合或疊加，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的信息量，以便更全面地理

解目標(biāo)區(qū)域的光譜特征變化。

g）數(shù)據(jù)驗(yàn)證與應(yīng)用：最后，對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和應(yīng)用，比如驗(yàn)證模型的預(yù)測能力、檢驗(yàn)時(shí)

間序列分析的效果，或者將處理后的數(shù)據(jù)用于具體的應(yīng)用領(lǐng)域，如農(nóng)業(yè)監(jiān)測、環(huán)境變化分析等。

6.4.3數(shù)據(jù)命名與管理

在高光譜數(shù)據(jù)采集及處理中，數(shù)據(jù)命名與管理是非常重要的環(huán)節(jié)，它有助于保證數(shù)據(jù)的組織性、可

追溯性和可管理性。以下是對高光譜數(shù)據(jù)的命名與管理步驟：

a）采集數(shù)據(jù)命名規(guī)范：在采集階段，為了確保數(shù)據(jù)的唯一性和識別性，需要建立一套數(shù)據(jù)命名規(guī)

范。這些規(guī)范?？赡馨ǖ乩砦恢眯畔?、采集日期、采集設(shè)備型號等元信息，以便后續(xù)的管理和分析。

b）數(shù)據(jù)整理與歸檔：將采集到的原始數(shù)據(jù)整理歸檔，按照一定的目錄結(jié)構(gòu)和命名規(guī)范進(jìn)行組織，

確保數(shù)據(jù)的存儲和檢索方便快捷。

c）數(shù)據(jù)備份與保護(hù)：建立數(shù)據(jù)備份機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的安全性和完整性?？梢钥紤]定期進(jìn)行數(shù)據(jù)備

份，并采取必要的措施來防止數(shù)據(jù)丟失或損壞。

d）數(shù)據(jù)元信息記錄：對每個(gè)數(shù)據(jù)集都應(yīng)該記錄相關(guān)的元信息，包括數(shù)據(jù)采集的條件、處理過程、

質(zhì)量評估結(jié)果等，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。

e）數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：建立數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的標(biāo)準(zhǔn)和流程，確保采集到的數(shù)據(jù)質(zhì)量合格。這可能包括數(shù)

據(jù)校正、質(zhì)量評估、異常值處理等環(huán)節(jié)。

f）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一和兼容性，以方便后續(xù)的數(shù)據(jù)處理

和分析。

g）數(shù)據(jù)權(quán)限管理：建立數(shù)據(jù)訪問和使用的權(quán)限管理機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性。

h）數(shù)據(jù)文檔化：對數(shù)據(jù)的處理過程、分析方法、結(jié)果及應(yīng)用情況進(jìn)行文檔化記錄，以方便他人理

解和復(fù)現(xiàn)研究成果。

6.4.4數(shù)據(jù)壓縮

數(shù)據(jù)壓縮是常用的技術(shù)手段之一，它可以有效地減少數(shù)據(jù)的存儲空間，加快數(shù)據(jù)傳輸速度，并降低

數(shù)據(jù)處理的時(shí)間和成本。以下是數(shù)據(jù)壓縮的步驟：

a）數(shù)據(jù)預(yù)處理：在進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮之前，通常需要對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。這包括噪聲去除、輻

射校正、大氣校正等處理步驟，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可壓縮性。

b）特征選擇：高光譜數(shù)據(jù)通常包含大量的波段信息，而不是所有波段都對研究目的有重要意義。

因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮時(shí)，可以通過特征選擇方法選擇最具代表性的波段或特征子集，以減少數(shù)據(jù)的維

度和冗余，同時(shí)保留關(guān)鍵信息。

c）壓縮算法選擇：根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用需求，選擇合適的壓縮算法。常見的高光譜數(shù)據(jù)壓縮算

法包括無損壓縮算法（如Huffman編碼、Lempel-Ziv-Welch編碼）和有損壓縮算法（如基于小波變換的

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壓縮算法、主成分分析壓縮算法、波段選擇算法）等。無損壓縮保留了數(shù)據(jù)的完整性，有損壓縮可以進(jìn)

一步減小數(shù)據(jù)的體積但會引入信息損失。

d）壓縮參數(shù)設(shè)置：針對選擇的壓縮算法，需要根據(jù)具體情況設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)。例如，在有損壓縮

中，可以根據(jù)目標(biāo)壓縮比和保留的信息量來調(diào)整壓縮參數(shù)，以平衡壓縮效果和信息損失。

e）數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮：根據(jù)選擇的壓縮算法和參數(shù)，對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理。在實(shí)際應(yīng)用中，

通常會將壓縮后的數(shù)據(jù)保存為壓縮文件或流形式，以便后續(xù)的存儲、傳輸和處理。

f）壓縮效果評估：對壓縮后的數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評估，以確保壓縮后數(shù)據(jù)的質(zhì)量滿足應(yīng)用需求。這可

以通過比較壓縮前后的數(shù)據(jù)差異、重建誤差等指標(biāo)進(jìn)行評估。

6.4.5數(shù)據(jù)儲存

數(shù)據(jù)的儲存是非常重要的環(huán)節(jié)，它直接關(guān)系到數(shù)據(jù)的安全性、可靠性和可訪問性。以下是進(jìn)行高光

譜數(shù)據(jù)儲存的步驟：

a）確定儲存需求：在進(jìn)行數(shù)據(jù)儲存之前，需要明確數(shù)據(jù)的儲存需求，包括數(shù)據(jù)量大小、訪問頻率、

數(shù)據(jù)保留期限等。這有助于選擇合適的儲存方案和資源規(guī)劃。

b）選擇儲存介質(zhì)：根據(jù)數(shù)據(jù)量和訪問需求，選擇合適的儲存介質(zhì)。對于較小規(guī)模的數(shù)據(jù)集，可以

選擇使用硬盤或固態(tài)硬盤進(jìn)行本地儲存；對于大規(guī)模數(shù)據(jù)或者需要遠(yuǎn)程訪問的情況，可以考慮使用網(wǎng)絡(luò)

存儲、云存儲等方案。

c）制定儲存結(jié)構(gòu)：建立合理的儲存結(jié)構(gòu)和目錄組織，以便對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、歸檔和檢索?？梢园?/p>

照項(xiàng)目、時(shí)間、數(shù)據(jù)類型等因素進(jìn)行分類管理。

d）數(shù)據(jù)備份：建立數(shù)據(jù)備份機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的安全性和可恢復(fù)性?？梢钥紤]定期進(jìn)行數(shù)據(jù)備份，

并保留多個(gè)備份版本以防數(shù)據(jù)丟失或損壞。

e）數(shù)據(jù)安全控制：對儲存的數(shù)據(jù)實(shí)施訪問權(quán)限控制和加密保護(hù)，以確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性。

這包括對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲、訪問權(quán)限設(shè)置、訪問日志記錄等措施。

f）元數(shù)據(jù)管理：記錄數(shù)據(jù)的元信息，包括數(shù)據(jù)采集條件、處理方法、質(zhì)量評估結(jié)果等，以便后續(xù)的

數(shù)據(jù)管理和分析。

g）考慮長期存儲需求：對于需要長期保存的數(shù)據(jù)，需要考慮數(shù)據(jù)格式的穩(wěn)定性、介質(zhì)的持久性等

因素，確保數(shù)據(jù)能夠長期保存并保持可訪問性。

h）數(shù)據(jù)文檔化：對數(shù)據(jù)的存儲位置、訪問方法、使用規(guī)范等進(jìn)行文檔化記錄，以便他人理解和利

用數(shù)據(jù)。

13

T/GSEA00X—2025

附錄A

（規(guī)范性）

無人機(jī)飛行參數(shù)技術(shù)公式

A.1飛行地速

???

??≤……(A.6)

??

式中：

GS——地度,單位為米/秒(m/s)；

GSD——地面分辨率，單位為米（m）；

CT——微型高光譜成像儀掃描周期,單位為秒（s）。

A.2航高

fGSD

H=……（A.7）

a

式中：

H——攝影航高，單位為米（m）；

f——鏡頭焦距，單位為毫米（mm）；

a——像元尺寸，單位為毫米（mm）；

GSD——地面分辨率，單位為米（m）。

A.3航線間隔

dYY=?L(1qY)……（A.8）

H

DdYY=……（A.9）

f

式中：

dY——像片上的航線間隔寬度，單位為毫米（mm）；

DY——實(shí)地上的航線間隔寬度，單位為米（m）；

L

Y——像幅寬度，單位為毫米（mm）；

q

Y——像片旁向重疊度（以百分比表示）；

f——焦距，單位為毫米（mm）；

H——攝影航高，單位為米（m）。

14

T/GSEAxxx—2025

附錄B

（資料性）

高光譜數(shù)據(jù)采集現(xiàn)場記錄表

機(jī)組人員日期從時(shí)分到時(shí)分

項(xiàng)目編號攝影方向航線條數(shù)地形地貌

飛機(jī)型號飛機(jī)編號項(xiàng)目地點(diǎn)

高光譜相機(jī)型號分辨率等級備注信息

航線飛行示意圖

備注：

填表人現(xiàn)場項(xiàng)目組長飛行數(shù)據(jù)接收人

15

T/GSEA00X—2025

參考文獻(xiàn)

[1]CQC3326-2018《光伏電站用無人機(jī)系統(tǒng)檢測技術(shù)規(guī)范》

[2]《架空電力線路無人機(jī)多光譜掃描作業(yè)技術(shù)規(guī)程》（征求意見稿）

16

《光伏電站無人機(jī)高光譜成像檢測技術(shù)規(guī)范》

編制說明

一、工作簡況

1、任務(wù)來源

本團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)是廣東省市場監(jiān)督管理局科技計(jì)劃項(xiàng)目2021ZZ02《無人機(jī)機(jī)載高

光譜成像數(shù)據(jù)在光伏電站發(fā)電能力評估中的應(yīng)用研究》的主要成果之一，因相關(guān)數(shù)

據(jù)需要標(biāo)準(zhǔn)化采集和處理，但因目前國內(nèi)外對于光伏電站的高光譜數(shù)據(jù)均無相關(guān)研

究，故利用本次科研項(xiàng)目的機(jī)會，草擬并編制了本標(biāo)準(zhǔn)用于未來指導(dǎo)高光譜數(shù)據(jù)的

采集和處理。

目前行業(yè)內(nèi)很多發(fā)電量偏低的爭議，很大程度上都來自于光伏組件的污染和由

污染帶來的過熱、串聯(lián)失配等衍生問題。本科研項(xiàng)目的合作伙伴南網(wǎng)綜合能源也在

日常的電站管理和運(yùn)維過程中發(fā)現(xiàn)了類似的問題。高光譜測試的引入將填補(bǔ)國內(nèi)光

伏電站檢測領(lǐng)域在高光譜測試方法和標(biāo)準(zhǔn)化方面的空白?，F(xiàn)階段行業(yè)的主要訴求集

中在確定污染程度和對功率的影響，以及確定污染類型，由此找到更合適的污染防

治方法和組件表面清潔手段。而以團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)的形式確定高光譜數(shù)據(jù)的采集和處理，

將有利于此類技術(shù)在行業(yè)內(nèi)的快速推廣。

此標(biāo)準(zhǔn)的編寫，是我國既無人機(jī)技術(shù)成熟后，高光譜相機(jī)國產(chǎn)化推進(jìn)過程中相

關(guān)高技術(shù)領(lǐng)域逐漸民用的典型示范性案例。本標(biāo)準(zhǔn)使用過程中產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)和成果將

助力我國新能源檢測領(lǐng)域新方法、新標(biāo)準(zhǔn)的推進(jìn)。

2023年12月22日，廣東省太陽能協(xié)會發(fā)布“關(guān)于《光伏電站無人機(jī)高光譜

成像檢測技術(shù)規(guī)范》的團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)通知”，《光伏電站無人機(jī)高光譜成像檢測技術(shù)

規(guī)范》標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)，由廣東產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)研究院組織起草，南方電網(wǎng)綜合能源股

份有限公司、大連海事大學(xué)、廣州星博科儀公司、廣東九州太陽能科技有限公司、

潤建股份有限公司參編。

2、主要工作過程

2022年12月中旬，廣東質(zhì)檢院組織成立了標(biāo)準(zhǔn)起草小組，召開起草了小組第

一次工作會議。會上討論了標(biāo)準(zhǔn)制定的總體思路、標(biāo)準(zhǔn)框架、制定標(biāo)準(zhǔn)的工作安排、

編寫分工等事項(xiàng)，確定成立標(biāo)準(zhǔn)的編寫組、編寫原則及要求、工作進(jìn)度等。

2023年8月，第一次標(biāo)準(zhǔn)編制研討會召開，標(biāo)準(zhǔn)編制工作組討論了標(biāo)準(zhǔn)草案，

所有標(biāo)準(zhǔn)編制單位就相關(guān)技術(shù)要點(diǎn)及規(guī)范內(nèi)容進(jìn)行商定；