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引言
在较为复杂的湿地生态系统中,高光谱遥感凭借其成百上千波段数量、极高的光谱分辨率,以及波谱特征敏感的巨大优势,在湿地资源遥感定量监测、湿地类型空间分布特征、湿地植被生理生态遥感反演等方面发挥重要的作用。湿地植被是湿地生态系统的重要组成部分,近些年国内外学者对湿地植被信息的高光谱遥感提取技术研究也非常广泛和深入。林川、宫兆宁等基于光谱特征变量,研究了湿地典型植物生态类型识别方法。李凤秀等通过实测不同盖度和水深条件下的小叶樟灌层反射率和叶绿素浓度,基于可见光-近红外波段建立相关植被指数,找出了与叶绿素有着最佳相关性波段组合的植被指数。邹维娜等分析了盖度与冠层水深对沉水植物水盾草光谱特性的影响,研究表明:不同盖度的水盾草群落光谱反射率的基本特征主要体现在绿光和近红外波段。Schmidt等使用野外便携式地物光谱仪测量了荷兰南部海岸盐沼湿地的27种湿地植被的反射光谱,利用统计检验、连续统去除法以及距离分析法,最终筛选出了6个用于分类的最优波段。Zomer等使用野外便携式光谱辐射计测定了美国加利福尼亚州帕切科溪盐沼湿地7种湿地植被类型的冠层和叶片光谱,然后,利用得到的地物光谱曲线建立波谱库,为基于高光谱遥感影像的湿地植被分类提供科学依据。
在这些研究中,主要是航空成像高光谱数据和地面非成像高光谱数据的研究和应用,但基于地面成像高光谱的湿地植被图谱特征分析和监测技术方面的研究非常少,地物光谱仪虽可以对作物个体进行研究,但是它不能成像,采集的作物冠层光谱信息是混合的,使其构建的各种反演模型的精度受到限制。因此,本研究利用成像光谱仪和非成像地物光谱仪在湿地生态系统中最为敏感的水分环境下采集单一植被尺度的湿地植被苔草的叶片光谱信息,对比分析两仪器获得的高光谱反射差异,用地物光谱仪作标准,验证成像光谱仪获取数据的可靠性;然后,选取典型的植被指数探究在不同水分梯度环境的苔草植被光谱差异,为进一步研究地面成像光谱仪在高光谱湿地信息提取方向提供支持。
材料与方法
2.1 研究区概况
本研究选择的试验地点位于长江中下游荆江江段,湖南省东北部岳阳市境内的东洞庭湖,该区域是“国际湿地公约”收录的由中国政府指定的国际重要湿地自然保护区之一。该区域地处亚热带湿润气候区,湿地类型和湿地植被都非常典型,日照充足,雨量充沛,有丰富的沉水、浮水和挺水植物。苔草大量成片分布在东洞庭湖湿地保护区内,属于该湿地典型的植物种类。
2.2 实验方案和测定方法
1)实验方案利用土壤水分速测仪,测得集中分布的水分梯度环境,以苔草为例选择了土壤水分分别为51%、32%、14%的3个苔草分布区域集中测量,对单一湿地植被类型尺度的成像光谱仪和地物光谱仪在的对比分析,实验内容是不同土壤水分含量下和苔草植被指数的相关性分析,进而分析比较适合用于分类的土壤水分分布环境。
2)测定方法采用土壤水分测定仪测量不同水分梯度环境下的苔草分布样点,然后采集SOC成像高光谱的数据,对原始数据进行反射率转换,在转换之前要先进行去除暗电流、波长定标、辐射定标等操作,去除电子噪声。电子噪声受操作环境影响,如环境温度等,所以,在每次实验开始时进行Dark测量并保存文件。然后进行波长定标和辐射定标。反射率转换方法:利用实测的白板参考板、目标采集对象苔草,采用经验线性法算出定标系数,然后提取反射率。苔草反射率=(苔草DN值/参考板DN值)×参考板反射率。参考板反射率是室内定标得到的值。最终通过成像高光谱软件处理模块可将图像DN值转换为反射率。
结果和分析
3.1 成像光谱数据分析
通过以上测定方法,在土壤水分分别为51%、32%、14%的3个苔草分布区域获得有效的成像高光谱数据和非成像地物光谱仪数据各25组,总共75个样本。将测量的数据进行后处理,得到苔草成像光谱数据预处理结果,并对原始成像光谱数据进行降噪处理,如图1所示,可以清楚地看到在可见光、红外、近红外区域的苔草原始光谱曲线特征。通过数据整理和统计得到不同梯度的土壤水分分别为51%、32%、14%的环境下3个苔草分布区域的光谱特征曲线,将同区域采集到的非成像光谱数据整理如图2所示。
图 1 苔草成像光谱数据预处理结果
地面成像光谱仪和地物光谱仪测得不同水分梯度的苔草光谱在550nm和730nm处有强反射峰,750nm后有近红外高反射平台,690nm和970nm附近有明显的吸收谷,两种仪器测得的苔草光谱曲线特征基本保持一致的变化趋势,但是,二者也有非常明显的区别:
1)二者在相同水分环境下的苔草同区域叶片上获得的反射率值大小不同,地面成像光谱仪在3个土壤水分环境下的苔草叶片光谱值都大于地物光谱仪所采集到的苔草叶片光谱反射值。
2)原始的地面成像光谱仪反射率曲线没有地物光谱仪测出的原始光谱曲线平滑,波动变化较大,在近红外波段较明显,消除噪音后,在970nm处地面成像光谱仪反射率曲线波谷变化幅度更大(如图2所示)。
图 2 不同水分环境下 地面成像光谱仪 和 地物光谱仪
从3种不同水分含量的环境下地面成像光谱仪反射率曲线分析,整体趋势完全符合苔草植被光谱曲线特征,差异在于51%土壤水分下的苔草光谱曲线的特征区域(红边,绿边,近红外平台)都表现出水分的影响直接关联植被的光谱反射特征,且干涉幅度更大,变化更清晰,比较利于后续的光谱端元聚类分析。结果表明,通过应用成像光谱仪地面成像光谱仪在不同水分环境下单一植被尺度苔草的叶片光谱数据,分析3个水分梯度下叶片的反射率,可以得出成像光谱仪地面成像光谱仪的反射率曲线和地物光谱仪的趋势相近,二者有很好的一致性,表现在550nm和730nm的反射峰,690nm和970nm的吸收谷,以及连续的近红外反射平台,这个结果和前人研究过的Hyperion、CHRIS、CASI等星载高光谱仪得出的结论一致。
3.2 不同水分环境下的苔草成像光谱植被指数特性分析
为了进一步比较和分析植成像光谱仪和非成像光谱仪在苔草单一尺度下,不同水分环境对植被光谱的影响,我们采用多类植被指数分析的方法,对苔草植被信息特征进行分析。本研究选取前人常用的9种植被指数和湿地区域苔草在不同水分环境情况下进行分析,以地面成像光谱仪和地物光谱仪各自得到的数据进一步分析成像光谱仪SOC71数据的植被分析能力。选取如下植被指数(见表2):
表 2 植被指数及公式
可见光植被指数:VARIgreen、VARI700、CARI;可见光/近红外植被指数:NDVI、EVI、SR、DVI;红边比值指数:VOG3、Carter2。从图3、表3中可以看出,地面成像光谱仪和地物光谱仪测量的不同水分环境下的苔草光谱数据计算出来的有代表性的该区域植被指数值,其中,成像光谱仪获取的代表绿色植被反射敏感的可见光/近红外指数特征的NDVI、EVI、SR和DVI值在3个水分环境条件下都表现出了非常直接的相关关系,随着土壤水分的降低,这几种指数呈现下降趋势,与地物光谱仪获取数据略高,和前面分析的光谱曲线特征有很好的一致性,数据可靠。
图3 51%水分环境下的苔草成像光谱植被指数结果
表3 不同水分环境下的苔草纯像元区域成像光谱植被指数结果
同样,图3和表3显示在可见光和红边比值区域的结果也表现出很好的相关关系。总的来说,选取了3种可见光植被指数、4种可见光/近红外植被指数、2种红边比值指数,共计9种植被指数分析成像光谱仪地面成像光谱仪与非成像光谱仪地物光谱仪在不同水分环境梯度下苔草植被的植被指数特征,计算结果表明所选择的植被指数变化趋势相同,说明成像光谱仪和地物光谱仪获取的数据有很好的一致性。
4、结语
利用地面成像光谱仪成像光谱仪和地物光谱仪地物光谱仪在湿地区域获取了典型湿地植被苔草光谱反射数据信息,并比较在不同水分环境下苔草纯像元区域成像光谱特征和植被指数特征,从而了解和掌握了成像光谱仪在单一尺度的苔草区域的光谱特征。研究证明,成像光谱仪的优势体现为可以在光谱成像图像上精确地选择研究范围,能和叶片提取生理生化参数的部位达到一致。从两仪器获得的植被指数来看,成像光谱仪地面成像光谱仪得到的值相对于地物光谱仪更准确,从侧面说明可见光谱数据可以确定选取区域,与生化参数同部位获取,这样可以提高植被生化相关参数提取的精度。综上,成像光谱仪获取的数据具有图谱合一、光谱曲线特征可靠的特征,在湿地近地高光谱遥感研究中具有很大潜力,拓展了湿地资源遥感监测的技术手段。
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