​高光谱成像系统:湖南省典型植被光谱信息获取与特征分析

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一、引言

地物波谱特性是遥感技术应用的物理基础,波谱信息在遥感波段的选择、遥感图像数据处理分析和判读、遥感定量反演及应用等领域发挥重要作用。地面实测的地物光谱是遥感应用成果的有力论证。为填补湖南省典型植被光谱信息的空白,方便其他研究者对湖南省或周边省份进行相关的研究,我们于湖南省衡阳市对典型植被树种做了光谱信息采集,并分析了其光谱特征。

二、研究区概况

湖南省地处云贵高原向江南丘陵和南岭山脉向江汉平原过渡的地带,介于北纬24°38'-30°08'、东经108°47'-114°15'之间,是我国南方的重点林区省之一,全省林业用地面积1299.8万hm2,占全省总面积的61.4%。衡阳市位于湖南省的中南部,境内植被类型众多,有木本植物99科、342属、1047种。

三、数据获取及处理

经过实地考察和文献查阅,选定的当地典型林木种类包括:板栗、香樟树、泡桐、油桐、楝树、竹子、柳树、马尾松、构树、杉树、乌桕、油茶,共12种(图1)。在采集足够样本后使用地物光谱仪进行光谱信息的探测。

 

3.1光谱测量过程

数据获取时间在2021年9月8-12日,时间段为每天的10:00-16:00,光谱测定均在晴朗、无云时进湖南省地处云贵高原向江南丘陵和南岭山脉向江汉平原过渡的地带,介于北纬24°38'-30°08'、东经108°47'-114°15'之间,是我国南方的重点林区省之一,全省林业用地面积1299.8万hm2,占全省总面积的61.4%。衡阳市位于湖南省的中南部,境内植被类型众多,有木本植物99科、342属、1047种。

3.2 数据处理

测量环境或者仪器性能影响会使数据产生一些噪声,因此需要对数据做预处理以消除干扰。首先剔除误差较大的数据,为减小系统误差获得更接近真实值的数据,取多次测量结果的平均值作为测定结果。使用Matlab软件把数字表示的光谱信息绘制成连续的曲线,用图的方式展现出来,更容易得到不同植被的光谱特点。为进一步消除误差,对光谱曲线图做平滑处理。

3.3 光谱分析

根据植被光谱曲线特征,把所有植被分成三部分,便于不同树种间的对比分析。划分结果见图2。

光谱

图2 12种树木光谱曲线

杉树、竹子、马尾松在所有波段的反射率都不超过50%,并且竹子和马尾松的反射率都在40%以下。如图3所示,三者在557nm处有一个小的反射峰,此处马尾松的反射率最高接近10%,竹子和杉树的反射率分别为6%和5%。670~760nm反射率急剧上升形成一个强烈的陡坡,是植被光谱曲线共有的特征,称为“红边”。800nm之后杉树有2处较高的反射峰,分别在在9300nm和1110nm处,2处峰宽较窄,特征比较明显。800~930nm段马尾松的反射率缓慢上升,竹子的反射率没有大的起伏。竹子和马尾松的光谱曲线在950nm处有小的吸收谷。

光谱

图3杉树、竹子、马尾松光谱曲线

油茶和油桐在1080nm都具有较高反射率,油桐略高于油茶反射率超过了90%。由图4可以看出在1000nm之前两者的光谱曲线差异明显。550nm处油茶的反射率为5.7%,而油桐高于油茶达到了13%,在675nm处的吸收谷油桐的光谱反射率比油茶反射率高3%。结合图5中反射率的一阶微分可以看出:770nm之后油桐的光谱曲线较为平缓,970nm有一处较宽的吸收谷;而油茶的光谱曲线有较大的起伏,在880nm处出现了一个吸收峰,同时在945nm处有一个较大的吸收谷。

光谱

图4油桐、油茶光谱曲线

光谱

图5 油桐、油茶在各波段反射率的一阶导数

乌桕、板栗、构树、楝树、柳树、泡桐、香樟的光谱曲线绘制见图6。从图中可以明显看出这几种树木光谱曲线的形状非常相似:在绿光波段(550nm)有明显的强反射,红光波段(675nm)为叶绿素吸收峰,中红外阶段(1400nm)处有一个水的强吸收带。绿光波段处的反射峰都在8%左右,红光波段处的吸收峰都在5%左右,其中泡桐和构树在这两处的反射率略低一些,其它树种的反射率相差较小。在750~920nm光谱反射率都是平稳上升,960nm处都出现了一个较宽的吸收谷。这几种树木的反射率在800nm处差异较大,反射率从高到低依次为泡桐、板栗、楝树、构树、柳树、乌桕、香樟。板栗、链树、构树在800nm处的反射率非常接近,但在1070nm处三者的反射率差距增大。这几种树木的光谱反射率在1265nm差异更为明显,由高到低依次为板栗、泡桐、构树、楝树、乌桕、柳树、香樟。

光谱

图6乌桕、板栗、构树、链树、柳树、泡桐、香樟光谱曲线

四、总结

本文主要对测得的数据进行整理并用图片的形式对植被光谱信息进行展示,通过观察植被的光谱曲线图分析不同树种的光谱特征,同时进行对比找出不同树种间的光谱信息差异。由于当前遥感数据在植被方面的应用主要使用可见光和近红外波段,因此文中重点分析了波长在450~1000nm区间的光谱特征。数据获取时间是在9月初,树木生长茂盛,用于数据采集的目标健康状态良好;使用的地物光谱仪在波长小于1000nm时具有小于3nm的光谱分辨率,完全可以满足高光谱遥感对地面实测数据的要求。分析结果呈现了湖南省常见树木的光谱特征,分析了可用于区分不同树种的特征波段,为遥感技术在林业方面的应用提供了可靠的数据支持。

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审核编辑 黄宇

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