基于无人机高光谱遥感的典型草原打草对植被表型差异分析

一、引言

植被光谱反射率和窄波段植被指数作为植被表型的主要参数，广泛应用在草地生物量估算研究中。对打草场来讲，因打草机刀片高度的差异，打草后的地上现存生物量和实际产草量均不同，这对精确估算产草量有一定的影响。

因此，利用无人机高光谱遥感数据结合实测数据，分析植被光谱反射率和窄波段植被指数等表型参数对打草行为的敏感性，通过获取特征波段和植被指数，揭示打草前后牧草表型变化特征，为精确估算牧区产草量提供技术支撑。

二、数据与方法

2.1 研究区概况

以内蒙古自治区东乌珠穆沁旗萨麦苏木境内的典型草原打草场为试验区，地理坐标为116°41′E，45°58′N，1月平均气温为-18～-22℃，7月平均气温为19～22℃，年平均降水量为200～300mm。全年季相更替明显，冬季受蒙古高压控制，气温严寒、大风日居多，夏季雨热同期。该地区属于典型草原区，主要优势种为克氏针茅、糙隐子草等。

2.2 试验设计与数据采集

本次试验包括野外数据采集、室内样品整理和数据分析等内容。野外工作主要包括无人机高光谱、地面光谱和地上生物量等数据的采集。在典型草原打草场内选择已打草和未打草对称分布的200×200m2的区域，均匀铺设42个1×1m2的样方框（图1），依次开展无人机数据采集和地面实测工作。

图 1 试验区位置图

采用机载高光谱成像仪采集高光谱影像数据。数据采集于2019年9月20日10：00—14：00期间，天气情况晴朗无风，视野良好。无人机飞行高度设置为100m、航速为6m·s-1，航向和旁向重叠率均为70%，传感器视角为90°。数据采集后，利用软件对影像进行校正并提取有效波段，用软件进行拼接，获得高光谱正射影像。

采用地物光谱仪采集地面样方的光谱反射率数据，该设备波长范围是350～1075nm，能够与无人机高光谱成像仪的波长范围匹配。无人机数据采集结束后立刻开展地面光谱数据采集工作。采集视角选择垂直地面90°，同时离地高度保持1m，并对同一样方采集5次之后取平均值。地上生物量的采集使用了收割法，将样方框内的植被齐地裁剪后放入密封保鲜袋内排净空气保存，带回试验室称鲜重后在75℃恒温烘干箱内烘干36h至恒定质量后测量干重。

2.3分析方法

本研究主要采用光谱反射率比较、窄波段植被指数计算和生物量拟合等分析方法。采用地面样方的地物光谱反射率和无人机高光谱影像的光谱反射率数据对已打草和未打草区域光谱反射率变化特征进行分析，且无人机高光谱的空间分辨率能达到2.5cm的高空间分辨率，因此混合像元较少，背景土壤的影响比较少。根据打草对植被冠层的形态参数的影响特征，选择ARI等8种窄波段植被指数（表1）作为特征参数，选择并分析打草行为最敏感的特征参数。在此基础上，与打草前后的生物量进行拟合，构建估算产草量的最佳统计模型。

表 1采用的窄波段植被指数

三、结果与分析

3.1 打草前后牧草光谱反射率变化特征

池塘遥感图像辐射校正

植物光谱特征除了受自身结构的影响外也受外界条件的影响。外界影响主要包括季节的变化、植被的健康状况、植物含水量的变化和植株营养物质的变化等。但外界的影响总是通过植物本身生长发育的特点在有机体的结构特征中反映出来。对打草前后牧草光谱反射率变化特征进行分析时首先对地物光谱仪和高光谱成像仪的波段进行了重采样，调为一致后对比分析了每个样方的平均反射率（图2）。

图 2 打草前后地面光谱仪（A）与高光谱成像仪（B）反射率

图2（A）和图2（B）分别是地物光谱仪和高光谱成像仪光谱曲线，从图2能看出2个数据的反射率曲线比较一致，未打草区域的反射率均高于已打草区域。而不同的是，图2（A）的反射率曲线更具有绿色植物的特征，即具备了“绿峰”和“红谷”特征，而图2（B）的反射率曲线比较平滑，“绿峰”和“红谷”特征不明显。地物光谱曲线离散程度较高，而高光谱成像仪的较低。另外，已打草和未打草区域的光谱反射率在地物光谱曲线的450~750nm间有明显的光谱重叠现象，而750~950nm间不重叠。但在高光谱曲线中450~950nm间都重叠。总体上，未打草区域的光谱反射率值均高于已打草区域的值，并且有明显的差距。

3.2打草前后牧草植被指数差异分析

利用无人机高光谱影像数据计算了归一化植被指数（NDVI）、红绿比值植被指数（RGI）、红边指数（VOGI）、光化学植被指数（PRI）、类胡萝卜素反射指数（CRI）、花青素反射指数（ARI）、比值植被指数（SRI）和红边位置指数（REPI）等8种窄波段植被指数（图3）。其中，PRI、RGI、CRI、ARI等指数出现了大量的无效值，而且多数出现在未打草区域，因此，对比分析时未采用。

图 3 试验区不同植被指数影像对比

图3中的NDVI、SRI、VOGI和REPI等4项植被指数的值在正常范围内，从中直观地看出已打草区的值均高于未打草区，其中，VOGI指数最明显。为了量化已打草和未打草区域的植被指数上的差异，提取了地面样方范围内的指数，并制作了箱形统计图（图4）。

图 4 未打草区域和已打草区域牧草不同植被指数差异

从图4能看出NDVI、SRI和VOGI指数的已打草区域的均值均高于未打草区域，而且离散程度较低；REPI指数上2个区域的离散程度均较低，而未打草区域的值高于已打草区域

3.3打草前后牧草生物量差异分析

为了分析已打草区域和未打草区域牧草生物量的差异，对比分析了已采集的地面样方生物量差异。打草区域采集了牧草地上生物量较多部分，但因打草机的不同或打草方式的不同，地上会残留一定的生物量。并且打草时采集的是牧草的冠层部分，包括了顶部的叶子、花朵和果实等，留下的是贴地面的少量的叶子和根茎部分。把已采集的42个样方的生物量进行统计后制作成图5。

图 5 牧草场地上生物量对比

图5中，A是未打草区域的生物量，B是已打草区域的生物量。从图5能看出未打草区域的鲜重是最重，均值约180g·m-2，并且每个样方之间的离散程度较大，而打草后留下的生物量比较少，鲜重均值约100g·m-2。因牧草冠层部分的水分含量较高，烘干后的干重大大减少，均值约125g·m-2，约蒸发了55g·m-2水分，而贴地面的根茎部分的含水量较少，烘干后的干重约70g·m-2，仅损耗了约30g·m-2水分。

图 6 未打草（8号）和已打草（23号）样方照片

已打草和未打草区样方内的牧草状态见图6，其中，8号样方是未打草之前的牧草，能看出针茅冠层已经枯黄，而打草后剩下的是比较绿的部分。从生物量的对比分析中看出，已打草区域剩余的生物量远低于未打草区域。

四、结论

通过对比典型草原区牧草打草前后光谱反射率变化特征、植被指数差异、牧草地上生物量等表型差异得出如下结论：

（1）在典型草原打草期打草前后地面光谱反射率和高光谱反射率在450~730nm区域表现出较高的一致性，在750~950nm区域打草前的地物光谱曲线高于打草后，且两者没有重叠部分，已打草区的无人机高光谱曲线大约有1/3与打草前的光谱曲线重叠，其主要原因是地面光谱仪探头视场角小于高光谱成像仪，所以受到样方内背景值（土壤）的光谱反射率影响导致出现了打草后750~950nm区域反射率均小于打草前的现象。

（2）未打草区域的NDVI、SRI和VOGI指数值均低于已打草区域的值，其中，VOGI值差异比较明显。可以用于打草场的识别等工作中。

（3）打草前后的生物量的差异很明显，从试验区的实测值来讲，未打草区域和已打草区域的生物量均值大约相差80g·m-2，说明打草时采集的是这个相差的部分，还有一部分留在原地。这个结果能很好地纠正混淆产草量和生物量的现象。采集生物量时经常采用刈割法，就是齐地面裁剪采集所有地上生物量，而打草是采用打草机，打草后在地表上留下较多的生物量，这个部分无法统计到产草量中。

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审核编辑 黄宇