天山北坡草地盖度高光谱遥感估算-莱森光学

1、引言

新疆是我国主要的牧区之一，草地面积分布较广。其中，天然草地面积5.7X107ｈｍ２，可利用草地面积４.８×１０７ｈｍ２，是宝贵、经济、可更新的自然资源。由于新疆特殊的地形地貌，沿北部的阿尔泰山经过中部的天山到南部的昆仑山，草地分布表现出明显地带性特征。植被种类、盖度、生物量、反照率、叶 面积指数等是描述草地的主要生物物理参数。但植被盖度是指区域内植被的垂直投影面积占区域面积的百分比。植被覆盖度不高已成为影响中国西北地区生态好转的主要因素之一，植被覆盖稀疏的自然生态特征、人类不适当的土地开垦和超载放牧，极易造成土地退化和荒漠化，因此，开展草地资源，特别是天然草地植被覆盖度的研究具有重要的生态和社会意义。 

早期植被盖度的测定以采样、仪器、目视估测等传统的地面观测方法为主，随着遥感技术的发展， 基于植被指数的遥感反演研究越来越多。有些学者将两种方法结合起来，即将传统的地面观测植被盖度数据用作遥感反演的验证数据，从而提高研究和建模精度。

新疆具有典型的大陆性气候特征，由于干旱少雨，草地资源成为新疆自然生态的主体，对新疆的生态和经济有着重要意义。但是关于新疆草地盖度的高光谱遥感估算研究还较少。因此，本研究利用新疆天山北坡天然草地的冠层高光谱遥感数据和草地盖度数据， 对两者之间的相关关系进行分析并选取最佳参数建立估算模型，以期为天山北坡草地质量的监测与评价提供科学依据。

2、材料与方法

2.1 试验区介绍

研究区甘沟乡位于天山北坡乌鲁木齐县境内，与乌鲁木齐市相距约56ｋｍ，属于温带大陆性干旱气候。该区春秋两季较短，冬夏两季较长，昼夜温差大。年平均降水量为194ｍｍ，最暖的７、８月平均气温为25.7℃，最冷的１月平均气温-15.2℃。极端气温最高为47.8℃，最低为-41.5℃。研究区主要草地类型是以广泛分布 的镰芒针茅、苔草和蒿子为主要优势种的荒漠草原和以羊茅、 针茅和苔草为主要优势种的典型草原。

2.2 草地样本调查

研究区甘沟乡位于天山北坡乌鲁木齐县境内，与乌鲁木齐市相距约56ｋｍ，属于温带大陆性干旱气候。该区春秋两季较短，冬夏两季较长，昼夜温差大。年平均降水量为194ｍｍ，最暖的７、８月平均气温为25.7℃，最冷的１月平均气温-15.2℃。极端气温最高为47.8℃，最低为-41.5℃。研究区主要草地类型是以广泛分布 的镰芒针茅、苔草和蒿子为主要优势种的荒漠草原和以羊茅、 针茅和苔草为主要优势种的典型草原。

图2温度变化带来的光谱响应度变化

图3卤钨灯漫反射板测量时光谱响应度变化

作为对比，实验室还考察了环境条件30℃，43%RH时光谱响应度随时间的变化。地物光谱仪放置在温湿度控制箱中，通过侧壁开口瞄准箱体外部的积分球光源。与室温条件相比，环境温度30℃时地物光谱仪硅阵列探测器的温度上升更为迅速。当硅阵列探测器升至28.3℃时，光谱仪采集的信号与室温22℃下硅阵列探测器升至28.3℃时采集的信号接近，差异在0.1%的水平。实验还对比了环境温度30℃和室温22℃时当硅阵列探测器温度从28.3℃升至35.2℃时对应的光谱响应度变化，见图4。

2.3 高光谱数据采集

使用便携式光谱仪及其软件对新疆天山北坡草原植物群落的光谱进行采集与分析处理。在晴朗干燥、微风无云天气的12:00-15:00,分别测定白板和各草地样方的光谱数据。对每个样方的光谱测量进 行记录，同时重复多次以减少随机噪声的影响，去异常线后取均值作为该草地样方的反射光谱。

2.4 数据处理与分析

荒漠草原植被稀疏，光谱反射率受土壤的影响较大，对后续的分析也会造成影响，而对光谱曲线进行微分处理可以快速明确光谱曲线的特征点，有利于植被信息的提取，所以本研究对采集到的光谱数据进行一阶微分处理：

Ｒ′（λｉ）＝［Ｒ（λｉ＋１）－Ｒ（λｉ－１）］／２Δλ．

式中：λｉ为ｉｎｍ波段的波长，Ｒ′（λｉ）为反射率在λｉ 的一阶微分，Ｒ（λｉ＋１）为波长λｉ＋１处的植物光谱反射率， Ｒ（λｉ－１）为波长λｉ－１处的植 物光谱反射率，Δλ 是波长λｉ＋１到波长λｉ的间隔。

2.5 建模与验证数据集选取

本研究共测量了25块样方的高光谱数据及盖度数据，从中随机抽取18块样方用来建立天然草地盖度的估算模型，使用另外7块样方验证估算模型的精度。

3、结果和分析

3.1 草地光谱特征分析

草地的光谱反射率由于受大气、土壤、水分等因素的影响并不是单纯的植被光谱反射率。植被类型、大气状况、土壤质地、水分含量等因素都会对草地的光谱反射率产生影响，所以草地光谱特性是植被及其所在环境的综合反映。研究显示，不同盖度的草地光谱曲线虽然在局部区域存在较大差异，但是总体趋势一致（图１）。

图１ 不同植被盖度下的草地光谱曲线

这是因为叶片色素含量、叶片结构、叶片面积大小、含水量等因素的不同会使植被的光谱反射率产生差异，但由于产生光谱反射的要素相同，所以其光谱反射率曲线总体趋势一致。草地光谱在３５０－４９０ｎｍ波段范围内较为平缓，反射率也较低，在２％～１５％；在４９０－７００ｎｍ波段范围内有明显的两谷一峰特征：在５５０ｎｍ 附近有一个反射峰，反射率大概在３％～２０％，在５００ｎｍ和６８０ｎｍ附近分别有一个反射谷，这是由于在５５０ｎｍ波长附近叶绿素对绿光的强烈反射和此波段范围内叶绿素对红光和蓝光的强烈吸收所致。在６８０－７６０ｎｍ波段范围内，由于叶绿素对红光的强烈吸收和在叶片内部近红外光发生多次散射导致强烈的反射，草地的光谱反射率迅速增加。在近红外波段 （７６０－９２５ｎｍ），呈现出连续的强反射（１０％～３５％）， 这是因为红外波段的光在呈水溶胶状态的叶绿素和叶肉内海绵组织的作用下具有强烈的反射。在７６０－１３０0ｎｍ波段植被反射强烈，除低盖度（４４％）草地光谱曲线以外，其余４条曲线都有两个明显的波峰和波谷，第１个波峰在１０８５ｎｍ 附近，第２个波峰在１２８０ｎｍ 附近。在１３５０－１４５０和１８７０－１９３０ｎｍ 波段附近为植被的水吸收带。在１６６０、１８４０和２２０５ｎｍ 附近有明显反射峰，反射率分别在１５％～３５％、１５％~３５％和１０％～４０％。当植被盖度发生变化时，其对应的草地光谱反射率也发生变化，基本趋势为植被盖度越高，反射率越低。

3.2 天然草地盖度与高光谱数据相关性分析

3.2.1天然草地盖度与原始光谱相关性分析

从研究区内草地盖度和草地原始光谱曲线之间的关系（图 ２）可以看出，在可见光波段，草地原始光谱曲线与草地盖度的相关系数小于０；波长在３５４－７０４ｎｍ之间，相关性达到极显著水平（Ｐ＜０．０１）；波长在６７４ｎｍ处相 关系数绝对值最大，相关系数为-0.906。在１０４６－ １０８６ｎｍ波长范围内相关系数大于０，未达到显著水平（Ｐ＞０．０５）；在长波近红外（１１００－２５２６ｎｍ）区域， 草地原始光谱曲线与草地 盖度相关系数为负值，在１４２０－１４８１、１９０４－２５１２ｎｍ波长范围内，相关性通过极显著性检验（Ｐ＜０．０１）；波长在２４８５ｎｍ 处相关系数绝对值最大，相关系数为－０．９０４。

图２ 草地盖度与原始光谱相关性分析

3.2.2天然草地盖度与一阶微分光谱相关性分析

对天山北坡草地光谱数据进行一阶微分处理并分析其与草地盖度的相关性，结果显示（图３），一阶微分光谱与盖度在５５６－５７６、１０８６－１１４１、１２６６－１４３６、 ２３３３－２３９９ｎｍ波段均呈显著负相关关系（Ｐ ＜ ０．０５），相关系数的绝对值均大于０．８３。在５５６－５７６ｎｍ 波段内，５６０ｎｍ处的相关系数绝对值达到最大，为－０．９７５；在１０８６－１１４１ｎｍ波段内，１０９３ｎｍ处的相关系数值达到最大，为０．９７３；在１２６６－１４３６ｎｍ波段内，１３２１ｎｍ处的相关系数绝对值达到最大，为－０．９８７；在２３３３－２３９９ｎｍ波段内，２３６１ｎｍ处的相关系数绝对值达到最大，为－０．９９０。

图３ 草地盖度与一阶微分光谱相关性分析

3.2.3天然草地盖度与高光谱特征变量相关性分析

本研究主要选取高光谱位置变量、高光谱面积变量和高光谱植被指数变量３种形式的特征变量（表１）。

表１ 高光谱特征变量及定义算法

 

为了筛选出构建盖度模型的最佳高光谱变量，分析各高光谱特征变量与盖度之间的相关性（表２）。植被盖度与高光谱位置变量Ｄｒ、Ｒｇ和Ｒｒ的相关系数绝对值较大，均通过极显著检验水平（Ｐ＜０．０１），其中特征变量Ｄｒ与草地盖度的相关系数最 大，为０．９５８；植被盖度与高光谱面积变量ＳＤｒ和ＳＤｙ的相关系数绝对值均较大，通过极显著性检验水平（Ｐ＜０．０１）；植被盖度与植被指数变量ＶＩ３、ＶＩ５和ＶＩ６的相关系数均大于０，通过极显著检验水平（Ｐ＜０．０１）。在全部１４个变量中，特征变量ＳＤｒ与植被盖度的相关系数最大，为０．９７２。植被盖度与Ｄｂ、ＳＤｂ和ＶＩ４的相关系数未通过显著性检验（Ｐ＞０．０５），说明当植被盖度发生变化时，这３个高光谱特征变量没有发生显著变化。

表２ 高光谱特征变量与草地盖度之间的相关系数

3.3 天然草地盖度的高光谱遥感估算模型构建

对高光谱参数与草地盖度的相关性和显著性进行比较，以相关系数的绝对值大于０．９５，且达到０．０１显著相关的高光谱参量作为自变量，对应的草地盖度数据作为因变量，通过软件进行回归分析，并进行Ｆ检验，构建草地盖度与高光谱参量之间的拟合模型，然后依据拟合决定系数大小，从中选出了相对较好的估算模型（表３）,较高的R2＞0.9，说明所选模型可以用于估算天然草地盖度。

表３ 草地盖度高光谱估算模型及其精度评价

3.4 天然草地盖度估算模型精度分析

利用草地高光谱数据和实测草地盖度对构建的单变量线性模型进行精度分析可知，所选估算模型相对误差均小于１５％，均方根误差均小于１０％，说明上述５个估算模型均能较好地预测草地盖度。其 中，一阶微分光谱在５６0ｎｍ处构建的线性回归模型相对于其 它估测模型，拟合Ｒ２较高（图４），均方根误差和相对误差相对较小，分别为７．３４４％和９．６５７％，调整Ｒ２较高（０．９４２），而均方根误差和相对误差均较低，预测结果也较为理 想，因 此，基于草地光谱的一阶微分模型ｙ＝－3８４．１５３ｘ＋７２．０９６可作为草地盖度的最佳估测模型。

图４ 草地盖度估算模型检验

4、讨论

本研究对天山北坡天然草地原始光谱反射率、一 阶微分光谱反射率与草地盖度的相关关系进行分析发 现，草地盖度与原始光谱相关性较强（ｒ＞０．７）的波段范围是３５４－７１７、１４２０－１４８１、１９０４－２５１２ｎｍ，与一阶微分光谱相关性较强的波段５５６－５７６、１２６６－ １ ４３６、２３３３－２３９９ｎｍ，且基于一阶微分光谱曲线５６０、１３２１和２３６１ｎｍ波段处的反射率值的估算模型能够较好估测草地盖度，这与内蒙古自治区锡林郭勒盟的天然草地盖度估算的研究结果相似，两者之间的微小差异可能由多方面因素引起，仪器的选择、采样 时间、研究区的基本环境、植被高度、植被叶片构造的不同，都会给研究结果带来一定的影响。

近几十年来遥感技术被广泛应用于草地监测，但用于估测草地盖度的植被指数大多由宽波段计算得出，易受土壤背景等条件的影响，而且用宽波段计算的植被指数很可能忽略掉一些主要信息。相较而言，高光谱遥感数据从细节刻画地物光谱，其高光谱分辨率的特 点，能够提高探测植被精细光谱信息的准确性。但同时，由于高 光谱反射率对植被种类、生育期和不同的环境条件等非常敏感，为了减小误差并将研究结论推广到实际应用中，还需要在更多地区扩大试验规模，对不同时间段各种类型的草地的高光谱特性及其估算模型进行研究。

5、结论

本研究分析了天然草地原始光谱、一阶微分光谱和高光谱特征参数与草地盖度之间的相关关系，主要得出以下结论：１）与“蓝边”参数、“黄边”参数和植被指数相比，“红边”参数与草地盖度的相关关系相对较高， 以参数Ｄｒ和ＳＤｒ为变量建立的单变量线性估算模型 相对误差也较小。２）基于草地光谱的一阶微分 模型ｙ＝－３８４．１５３ｘ＋７２．０９６可作为本研究区草地盖度的最佳估测模型。均方根误差和相对误差均较小，分别为７．３４４％和９．６５７％。３）本研究区位于西北干旱半干旱区域，植被盖度低，相对于以“红边”参数为变量的估算模型，基于一阶微分光谱敏感波段建立的估算模型能够更好地对草地盖度进行估测。４）高光谱反射率对植被种类、生育期和不同的环境条件等非常敏感，将研究结论推广应用还需要进一步扩大研究区域和试验 规模，对更多类型和不同时间段的草地的高光谱特性 和估算模型进行研究。

 

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审核编辑 黄宇