高光谱遥感发展综述

《高光谱遥感》

李希灿2011-021当前第1页\共有78页\编于星期一\17点课程性质：专业选修课学时学分：45学时，2.5学分（实验16学时）主要内容：原理、方法、应用。

2当前第2页\共有78页\编于星期一\17点

课程地位----专业选修课测绘工程一级学科二级学科（学位授予点）对应本科专业测绘科学与技术（Geomatics）（2010年,硕士点）大地测量学与测量工程测绘工程(代码：080901)2003年摄影测量与遥感遥感科学与技术（代码：080902）2008年地图制图与地理信息工程（2007年，硕士点）地理信息系统（代码：080903）（2002年，资环）3当前第3页\共有78页\编于星期一\17点主要参考教材：[1]张良培，张立福.高光谱遥感，武汉大学出版社，2005.[2]浦瑞良，宫鹏.高光谱遥感及其应用，高等教育出版社，2000.4当前第4页\共有78页\编于星期一\17点讲课提纲：高光谱遥感发展概述1.高光谱遥感的理论基础1.1遥感电磁波理论基础1.2电磁波与物质的相互作用1.3典型地物的光谱特性1.4地面光谱测量2.高光谱遥感成像机理与成像光谱仪2.1基本概念2.2高光谱遥感成像特点2.3高光谱遥感成像关键技术2.4高光谱遥感图像数据表达2.5成像光谱仪的空间成像技术2.6成像光谱仪的光谱成像技术2.7成像光谱仪系统介绍5当前第5页\共有78页\编于星期一\17点讲课提纲：3.高光谱遥感图像辐射与几何校正3.1成像光谱仪定标3.2大气辐射传输理论3.3高光谱遥感图像大气辐射校正3.4高光谱遥感图像几何纠正4.光谱特征分析模型与方法4.1光谱特征选择4.2光谱特征提取4.3地物类型序列光谱分析5.光谱分解与图像分类5.1混合光谱模型5.2线性光谱解混5.3遥感图像分类概述5.4高光谱图像分类算法5.5高光谱图像地物识别与目标探测6当前第6页\共有78页\编于星期一\17点讲课提纲：6.高光谱数据综合分析与系统构建

6.1高空间分辨率与高光谱数据融合

6.2空间信息辅助下的高光谱数据分析

6.3时间信息辅助下的高光谱数据分析

6.4高光谱数据处理与分析系统7.高光谱遥感应用

7.1高光谱遥感应用——精准农业7.2高光谱遥感应用——植被生态7.3高光谱遥感应用——内陆水质7.4高光谱遥感应用——地质矿产7.5高光谱遥感应用——大气环境7当前第7页\共有78页\编于星期一\17点高光谱遥感发展综述一、高光谱遥感的基本概念二、高光谱遥感的主要特点三、高光谱遥感发展历程四、高光谱遥感的典型应用简介8当前第8页\共有78页\编于星期一\17点高光谱遥感发展综述一、高光谱遥感的基本概念二、高光谱遥感的主要特点三、高光谱遥感发展历程四、高光谱遥感的典型应用简介9当前第9页\共有78页\编于星期一\17点遥感（RemoteSensing）：通过电磁波与地物的相互作用，以波谱和空间两维成像方式来探测地物特性的技术。遥感探测谱段：可见光与近红外电磁波与物质的相互作用形式紫蓝青绿黄橙红10当前第10页\共有78页\编于星期一\17点光学遥感技术的发展——光谱分辨率的不断提高全色Panchromatic高光谱Hyperspectral多光谱Multispectral彩色colorphotography主要通过形状（空间信息）识别地物主要通过光谱信息识别地物增加了颜色的感知一、高光谱遥感（HyperspectralRemoteSensing）基本概念加强型的颜色感知11当前第11页\共有78页\编于星期一\17点高光谱分辨率遥感（HyperspectralRemoteSensing）：用很窄（/100或10-2

）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（ImagingSpectrometry）遥感。一、高光谱遥感（HyperspectralRemoteSensing）基本概念光学遥感技术的发展：

全色（黑白）－－彩色摄影－－多光谱扫描成像－－高光谱遥感－超光谱。

10-1

10-2

10-3

12当前第12页\共有78页\编于星期一\17点一、高光谱遥感（HyperspectralRemoteSensing）基本概念高光谱遥感的直观特点：波段窄：/100，在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级波段多：数十甚至数百个以上波段连续：非点测量；每个像元可提取一个光谱曲线；且具有空间可识别性可提取连续的光谱曲线可成像：13当前第13页\共有78页\编于星期一\17点一、高光谱遥感（HyperspectralRemoteSensing）基本概念波段窄：波段多：波段连续：可成像：更接近于成像光谱的概念，高光谱的含义应该更宽广，只要光谱分辨率高，即可认为是高光谱。（超光谱）波段之间具有一定的相关性，出现数据冗余问题，还需进行波段选择及合并（光谱特征分析）某些应用中仅需几个特征波段即可识别地物，并非必须获取连续的光谱曲线（光谱特征提取）成像的方式多种多样，并不一定必须同时成像，可通过点测量后的扫描成像，比如摆扫式成像光谱仪、激光雷达等。（空间分布展示）高光谱的首要特点（与通过门缝看遍人不同）14当前第14页\共有78页\编于星期一\17点一、高光谱遥感（HyperspectralRemoteSensing）基本概念高光谱图像结构

15当前第15页\共有78页\编于星期一\17点高光谱遥感发展综述一、高光谱遥感的基本概念二、高光谱遥感的主要特点三、高光谱遥感发展历程四、高光谱遥感的典型应用简介16当前第16页\共有78页\编于星期一\17点二、高光谱遥感的主要特点1.图谱合一一个数据立方体包含百万条的地物光谱曲线塑料膜干燥植被绿色植被方解石白云石高岭石17当前第17页\共有78页\编于星期一\17点2.光谱分辨率高二、高光谱遥感的主要特点多光谱

高光谱18当前第18页\共有78页\编于星期一\17点光谱分辨率高二、高光谱遥感的主要特点

不同分辨率的水铝矿的光谱反射曲线光谱吸收带4nm——300个数据8nm——150个数据16nm——75个数据32nm——38个数据64nm——19个数据128nm——10个数据256nm——6个数据512nm——3个数据通道宽，反映不灵敏19当前第19页\共有78页\编于星期一\17点高光谱遥感发展综述一、高光谱遥感的基本概念二、高光谱遥感的主要特点三、高光谱遥感发展历程四、高光谱遥感的典型应用简介20当前第20页\共有78页\编于星期一\17点三、高光谱遥感发展历程（国际）

20世纪80年代兴起的新型对地观测技术——高光谱遥感技术，始于成像光谱仪

(ImagingSpectrometer)的研究计划。该计划最早由美国加州理工学院喷气推进实验室(JetPropulsionLab,JPL)的一些学者提出,并在美国宇航局(NationalAeronauticsandSpaceAdministration,NASA)的支持下,相继推出了系列成像光谱仪产品(叶荣华,2001),如机载航空成像光谱仪(AirborneImagingSpectrometer,AIS)系列,航空可见光/红外成像光谱仪(Airbornevisible/InfraredImagingSpectrometer,AVIRISh);星载中分辨率成像光谱仪(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer,MODIS),高分辨率成像光谱仪(HighResolutionImagingSpectrometer,HIRIS),等等。

21当前第21页\共有78页\编于星期一\17点三、高光谱遥感发展历程（国内）

它是指在特定光谱域以高光谱分辨率同时获得连续的地物光谱图像,使得遥感应用可以在光谱维上进行空间展开,定量分析地球表层生物物理化学过程与参数。

之后,成像光谱技术的研究进入了一个高速发展期,各国纷纷投入资金加大成像光谱仪的研究己加拿大、日本、澳大利亚等国,相继研制出了不同应用目的的成像光谱仪。

我国在成像光谱仪的研究开发方面也取得了引人瞩目的成绩,相继成功研制出机载成像光谱仪MAIS

(ModularAirborneImagingSpectrometer)；航空成像光谱仪OMIS

(OperationalModularImagingSpectrometer)系列；星载高光谱成像光谱仪C-HRIS

(ChinaHighResolutionImagingSpectrometer)等22当前第22页\共有78页\编于星期一\17点三、高光谱遥感发展历程（国际）20世纪70年代末期，成像光谱概念形成初期（美国GER的航空光谱研究，美国喷气推进实验室JPL的航天飞机多光谱红外辐射计SMIRR）1983年，第一台高分辨力航空成像光谱仪（AirborneImagingSpectrometer，AIS-1），JPLGER的航空光谱仪成功地检测到了植物光谱红边“蓝移效应”SMIRR则首次从空间轨道上直接鉴别了粘土矿物和碳酸盐矿物1.2~2.4微米，128个波段，3.7度视场20世纪80年代末到21世纪初，成像光谱蓬勃发展机载成像光谱仪器：美国：AIS-2、GERIS、AVIRIS、MIVIS、DAIS-7915、HYDICE、Probe、TEEMS、SEBASS加拿大：FLI/PML、CASI、SASI、TABI澳大利亚：GeosanMarkII、HyMap德国：ROSIS法国：IMS星载成像光谱仪器：美国：MODIS、EO-1（ALI、Hyperion、LAC）、Might-Sat美日合作：ASTER欧空局：CHRIS、ENVISAT（MERIS）、澳大利亚：ARIES日本：ADEOS-2（GLI）23当前第23页\共有78页\编于星期一\17点三、高光谱遥感发展历程（国内）20世纪80年代中后期，发展高光谱成像系统“七五期间”多波段扫描仪IR/UV双波段，VIR/MIR/IR三波段，6波段细分红外光谱扫描仪（FIMS），热红外多光谱扫描仪（ATIMS），DGS8波段多光谱扫描仪，AMS19波段多光谱扫描仪，“八五期间”新型模块化航空成像光谱仪MAIS技物所：PHI、OMIS（I、II）、WHI西安光机所：多种类型傅立叶变换光谱仪（嫦娥、环境星）北京理工大学：傅立叶变换光谱仪研究“九五之后”24当前第24页\共有78页\编于星期一\17点三、高光谱遥感发展历程JPL实验室1988年开发了第一个专门处理成像光谱仪图像的软件包SPAM

1991年科罗拉多大学的CSES研究中心采用交互式语言（IDL），研制成了基于UNIX工作站的成像光谱处理系统SIPS

JPL和USGS开发的SIS、ENVI软件加拿大的PCI软件中的高光谱分析模块

中科院遥感应用研究所开发的高光谱图像处理系统HIPAS

地矿部航空物探遥感中心开发的成像光谱数据处理分析系统ISDPS

25当前第25页\共有78页\编于星期一\17点三、高光谱遥感发展历程高光谱图像处理系统名称研发机构国家HIPAS中科院遥感所中国ISDPS地矿部航空物探遥感中心中国SPAMTheSpectralAnalysisManager-JPL美国ISISIntegratedSoftwareforImagingSpectrometers-USGSFlagstaff美国HIPSHyperspectralImageProcessingSystem美国SIPSTheSpectralImageProcessingSystem–UniversityofColorado美国HYDICETheHYDICEStarterKit-NavalResearchLab美国GenisisGeneralImagingSpectrometryInterpretationSystem-WTJsystems美国MIDASMIDAS–TASC美国ENVITheEnvironmentforVisualizingImages,ResearchSystemsInc美国ERDASERDAS-HyperspectralDataAnalysisPackage美国TETRACORDERU.S.GeologicalSurvey美国ISDASImagingSpectrometerDataAnalysisSystem-CCRS加拿大PCIPCI-ERDAS-HyperspectralDataAnalysisPackage加拿大TheSpectralGeologistCommonwealthScientificandIndustrialResearchOrganization(CSIRO)澳大利亚现有高光谱图像处理系统列表26当前第26页\共有78页\编于星期一\17点三、高光谱遥感发展历程应用研究（高光谱数据的广泛应用推广）基础研究（数据处理、分析算法及模型，载荷关键技术及器件，软件研发）载荷研制（高光谱遥感器及相关辅助设备）指明高光谱遥感应用方向引导高光谱遥感器的技术发展相辅相成，共同发展27当前第27页\共有78页\编于星期一\17点高光谱遥感发展综述一、高光谱遥感的基本概念二、高光谱遥感的主要特点三、高光谱遥感发展历程四、高光谱遥感的典型应用简介28当前第28页\共有78页\编于星期一\17点四、高光谱遥感的典型应用典型地物的光谱特性典型应用示例29当前第29页\共有78页\编于星期一\17点4.1典型地物的光谱特性岩矿的光谱特性植被的光谱特性土壤的光谱特性水体和雪的光谱特性城市目标的光谱特性30当前第30页\共有78页\编于星期一\17点4.1.1岩矿的光谱特性在0.4～1.3μm的光谱特性主要取决于矿物晶格结构中存在的铁、铜、镍、锰等过渡性金属元素的电子跃迁1.3～2.5μm的光谱特性是由矿物组成中的碳酸根（CO32－）、羟基（OH）及可能存在的水分子（H2O）决定的3～5μm的光谱特性是由Si-O、Al-O等分子键的振动模式决定的31当前第31页\共有78页\编于星期一\17点4.1.1岩矿的光谱特性阳离子(cation)吸收峰位置（μm）Fe2+0.43,0.45,0.51,0.55,1.0～1.1,1.8～1.9Fe3+0.40,0.45,0.49,0.52,0.7,0.87Ni2+0.4,0.75,1.25Cu2+0.8Mn2+0.34,0.37,0.41,0.45,0.55Cr3+0.4,0.55,0.7Ti4+0.45,0.55,0.60,0.64La2+0.5,0.6,0.75,0.8常见阳离子光谱特征

高光谱遥感识别矿物主要依赖于矿物成分的吸收特征

32当前第32页\共有78页\编于星期一\17点4.1.1岩矿的光谱特性振动基团(vibrationalradical)吸收峰位置(μm)H2O1.875,1,454,1.38,1.135,0.942，主要为1.4和1.9.OH-1.40,2.20(Al-OH),2.30(Mg-OH)CO32-2.55,2.35,2.16,2.00,1.90NH4+2.02,2.12C-H1.70,2.30常见振动光谱特征

33当前第33页\共有78页\编于星期一\17点4.1.1岩矿的光谱特性矿物粒度和温度：矿物粒度和温度都会影响到矿物的波谱特性。研究表明，反射率随矿物颗粒增大而下降（ClarkRN.，1999），矿物粒度一般只影响反射率的大小，而不会改变矿物的光谱吸收特征。温度会影响分子振动速率，从而影响矿物光谱特征（PietersCMetal.，1993），如赤铁矿的F3+吸收峰随温度升高向长波段方向偏移。34当前第34页\共有78页\编于星期一\17点4.1.1岩矿的光谱特性岩石的光谱特征：岩石的光谱表现非常复杂，其中最重要的原因是岩石光谱本质上是矿物的混合光谱，其光谱特征受成分、结构、构造和表面状态等因素的影响，并且研究表明，这种混合效应为非线性的（HapkeB，1981）。这对高光谱遥感图像的数据处理和岩矿信息提取带来了不便。同时，由于可见光和红外的穿透能力只有几个厘米，因此在分析岩石光谱特性与成分关系时，样品表面风化、结构和颜色非常重要，特别是在野外自然情况下。35当前第35页\共有78页\编于星期一\17点4.1.1岩矿的光谱特性以青紫泥(BlueclayeyPaddysoil,BP)和红黄泥(RedPaddysoil,RP)为例,研究发育于不同母质的水稻土高光谱和SOM含量光谱参数模型的差异性。（周清，2004）36当前第36页\共有78页\编于星期一\17点4.1.2植被的光谱特性叶绿素反射峰红边，植物曲线最明显的特征水的吸收带植被叶绿素浓度的增加，植被光学作用增强，消耗更多的长波光子37当前第37页\共有78页\编于星期一\17点4.1.2植被的光谱特性对植被光谱特征的影响因素可概括为以下几个方面：1.植被是由有限的一些光谱敏感成份所组成；2.植被自身生长状态及其环境变化导致植被组成部分含量的变化，并进而影响植被光谱；3.植被的外形结构对其反射光谱特征有强烈的影响；4.植被的光谱特征与光谱测量的空间尺度有很大的关系；5.植被可见光和近红外（350－800nm）反射光谱特性差异主要来源于植物体内叶绿素和其它色素成份38当前第38页\共有78页\编于星期一\17点4.1.2植被的光谱特性对植被光谱特征的影响因素可概括为以下几个方面：6.植被近红外（800－1000nm）反射光谱特性差异主要来源于植物细胞

组织散射；7.植被短波红外（1000－2500nm）光谱特性主要由植物细胞组织内的

液态水吸收决定；8.植被短波红外（800－2500nm）光谱的其它影响因子还包括与淀粉

(Starches)、蛋白质(Proteins)、油质(Oils)、糖(Sugars)、木质素

(Lignin)和纤维素(Cellulose)有关的C－H、N－H等；9.植被中红外波段对入射能量的吸收程度，是叶子水分百分含量和叶

子厚度的函数。10.就单一植被叶片光谱而言，它们均具有非常相似的光谱吸收特征，

但却具有不同的吸收深度。

39当前第39页\共有78页\编于星期一\17点4.1.2植被的光谱特性当叶绿素浓度增加时，可见波段蓝光部分的反射率显著下降，但绿光部分的反射率上升。40当前第40页\共有78页\编于星期一\17点4.1.3土壤的光谱特性水的吸收带41当前第41页\共有78页\编于星期一\17点4.1.3土壤的光谱特性土壤的光谱特性土壤中的原生矿物：石英、长石、白云母、少量的角闪石、辉石、磷灰石、赤铁矿、黄铁矿等。土壤中的石砾、砂粒几乎全是由原生矿物所组成，多以石英为主。粉粒绝大多数也是由石英和原生硅酸盐矿物组成。土壤中的次生矿物主要有以下几类：①简单的盐类，如碳酸盐、硫酸盐和氯化物等；②含水的氧化物，如氧化铁、氧化铝、氧化硅等；③次生层状铝硅酸盐，如高岭石、蒙脱石和水化云母类等。42当前第42页\共有78页\编于星期一\17点4.1.3土壤的光谱特性土壤水分是土壤的重要组成部分，当土壤的含水量增加时，土壤的反射率就会下降，在水的各个吸收带处（1400nm，1900nm和2700nm），反射率的下降尤为明显。对于植物和土壤，造成这种现象显然是同一种原因，即入射辐射在水的特定吸收带处被水强烈吸收所致.图中含水量，A：0.32；B：0.25；C：0.14；D：0.0743当前第43页\共有78页\编于星期一\17点4.1.3土壤的光谱特性土壤有机质是指土壤中那些生物来源（主要是植物和微生物）的物质，其中腐殖质是土壤有机质的主体，腐殖质可分为胡敏酸和富里酸。胡敏酸的反射能力特别低，几乎在整个波段为一条平直线，呈黑色。富里酸则在黄红光部分开始强反射，呈棕色。有机质的影响主要是在可见光和近红外波段，而影响最大的是在0.6～0.8μm之间。一般来说，随土壤有机质的增加，土壤的光谱反射率减小。除有机质含量外，土壤腐殖质中胡敏酸和富里酸的比值（H／F）是影响土壤光谱反射特性的另一个重要因素。地处不同地带的土壤，尽管其有机质含量相同，但由于H／F的比值不同，土壤的光谱反射特性也会不同。因此，不仅有机质的含量影响土壤光谱反射特性，而且其不同的组成也同样有显著的影响44当前第44页\共有78页\编于星期一\17点4.1.3土壤的光谱特性在350-600nm反射特性增加快，600-2100nm缓慢，之后下降，2个水吸收峰45当前第45页\共有78页\编于星期一\17点4.1.3土壤的光谱特性二般情况下：光谱特性出现混沌现象？46当前第46页\共有78页\编于星期一\17点4.1.3土壤的光谱特性铁在土壤中的存在形式主要是氧化铁，氧化铁是影响土壤光谱反射特性的重要土壤成分，其含量的增加会使反射率减小。一般来说，土壤的氧化铁含量与反射率之间是存在一定的负相关，但在波段0.5～0.7μm的相关性却不明显。土壤氧化铁含量增加时，可见光与近红外部分吸收增强，而在0.5～0.7μm波段的吸收增强幅度不很大，因此土壤出现黄红色。在旱作土壤中，氧化铁随结晶水的多少不同而表现出不同颜色。当土壤处于还原状态时，土壤呈现出蓝绿、灰蓝等色，当土壤处于氧化状态时，土壤呈现出红、黄等颜色。铁的影响主要也在可见光和近红外波段，由于土壤中有机质与氧化铁对土壤的光谱反射特性影响都很大，故定量区分有机质和氧化铁对光谱反射率的贡献难度较大，这给精确估算土壤氧化铁含量带来一定困难。47当前第47页\共有78页\编于星期一\17点4.1.3土壤的光谱特性陕西省横山县土壤含铁量的光谱特性吸收区域48当前第48页\共有78页\编于星期一\17点4.1.3土壤的光谱特性土壤质地是指土壤中各种粒径的颗粒所占的相对比例。它对土壤光谱反射特性的影响，主要表现在两个方面：一是影响土壤持水能力，进而影响土壤光谱反射率；二是土壤颗粒大小本身也对土壤的反射率有很大影响对于土壤粒径较小的粘粒部分，由于其很强的吸湿作用，它在1.4，1.9，2.7等处的水吸收带异常明显。随土壤颗粒变小，颗粒间的空隙减少，比表面积增大，表面更趋平滑，使土壤中粉砂粒的反射率比砂粒高，但当颗粒细至粘粒时，又使土壤持水能力增加，反而降低了反射率。此外，土壤质地影响反射特性的因素不仅是粒径组合及其表面状况，还与不同粒径组合物质的化学组成密切有关。土壤的光谱特性影响因素：成土矿物、含水量、有机物、氧化铁和质地等。49当前第49页\共有78页\编于星期一\17点4.1.3土壤的光谱特性成土母质决定了土壤反射光谱的基本特征;有机质是小于1000nm范围黑土反射光谱特征的决定因素,同时由于有机质与土壤水分、机械组成的相关关系,间接影响着大于1000nm的波谱范围（刘焕军，2009）.蒙脱石伊利石去包络线混合矿物50当前第50页\共有78页\编于星期一\17点4.1.4水体和雪的光谱特性水体的光谱特性地表较纯洁的自然水体对0.4～2.5波段的电磁波吸收明显高于绝大多数其它地物。

在可见光波段内，水体中的能量-物质相互作用比较复杂，光谱反射特性可能包括来自三方面的贡献：(1)水的表面反射;(2)水体底部物质的反射;(3)水中悬浮物质的反射。光谱吸收和透射特性不仅与水体本身的性质有关，而且还明显地受到水中各种类型和大小的物质——有机物和无机物的影响。

51当前第51页\共有78页\编于星期一\17点4.1.4水体和雪的光谱特性在光谱的近红外和中红外波段，水几乎吸收了其全部的能量，即纯净的自然水体在近红外波段更近似于一个“黑体”，因此，在1.1～2.5μm波段，较纯净的自然水体的反射率很低，几乎趋近于零52当前第52页\共有78页\编于星期一\17点4.1.4水体和雪的光谱特性雪虽然是水的一种固态形式，但它与水的光谱特性截然不同，地表雪被的光谱反射率明显高于自然水体。雪光谱反射率的平均值变化特点如下，新降的未融化的雪>表面融化的雪>湿的融化的雪>重新冻结的雪53当前第53页\共有78页\编于星期一\17点4.1.5城市目标的光谱特性54当前第54页\共有78页\编于星期一\17点4.1.5城市目标的光谱特性反射光谱曲线形状大体相似，在0.4～0.6μm缓慢上升，后趋于平缓，至0.9～1.1μm处逐渐下降，不同之处在于水泥路呈灰白色，反射率最高，其次为土路，沥青路反射率较低55当前第55页\共有78页\编于星期一\17点2007级考研统计56当前第56页\共有78页\编于星期一\17点2007级考研统计57当前第57页\共有78页\编于星期一\17点日本白菜中国白菜萝卜生菜牧草架豆林地地膜裸土日本农田土地覆盖分类结果裸土草地建筑物水泥地储油罐树林沙滩海水马来西亚海岸土地覆盖分类结果1）农作物精细分类4.2典型应用示例58当前第58页\共有78页\编于星期一\17点2）农作物高光谱指数时间序列分析4.2典型应用示例59当前第59页\共有78页\编于星期一\17点3）湿地环境研究：鄱阳湖光谱角度填图4.2典型应用示例60当前第60页\共有78页\