張永賀，陳文惠，郭喬影，張清林

(福建師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，福州 350007)

光合作用過程中起吸收作用的色素主要有葉綠素和類胡蘿卜素，其中葉綠素是吸收光能的物質(zhì)，對植被的光能利用有直接關(guān)系，葉綠素含量在植被的光合能力、發(fā)育階段以及氮素狀況有較好的相關(guān)性，它們通常是氮素脅迫、光合作用能力和植被發(fā)育階段的指示器［1］。植物葉片中很大一部分氮是結(jié)合在葉綠素中的，植物缺少M(fèi)g、Fe、S、Cu、Zn等元素也會影響到葉綠素的合成，因此色素含量是反映植物生理功能、受害程度和其他礦質(zhì)營養(yǎng)的重要指標(biāo)［2］。通常用傳統(tǒng)的化學(xué)分析法測定植物的色素含量和營養(yǎng)狀況，雖然測定結(jié)果直觀可靠，但對植物具有破壞性。近年來，高光譜遙感技術(shù)在植物生理生態(tài)研究中得到越來越廣泛的應(yīng)用，可以實(shí)時、快速、無損地從葉片水平、群體水平以及生態(tài)系統(tǒng)等多個層面研究植物在各種環(huán)境條件下的生理生態(tài)變化［3］。國內(nèi)外許多學(xué)者在植被色素濃度反演方面進(jìn)行了深入的研究，并取得了許多成功的經(jīng)驗(yàn)和寶貴的研究結(jié)果。Strachan等［2］研究3個施氮水平的玉米紅邊位置和葉綠素計(jì)SPAD值呈極顯著的相關(guān)，R2=0.81。吳長山［4］研究與水稻、玉米葉綠素密度相關(guān)性顯著的敏感波段為一階導(dǎo)數(shù)光譜762 nm處。陳維君等［5］得出mSR705、mND705和PRI等指數(shù)可用于估算水稻葉片、穗的色素含量，作為水稻成熟度的監(jiān)測指標(biāo)。姚付啟等［6］研究指出與紅邊位置相比，基于峰度、偏度建立的估算模型可以有效提高估算精度。與單變量模型相比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演精度明顯提高，是一種良好的植被葉綠素含量高光譜反演模式。吉海彥等［7］采用偏最小二乘方法建立了冬小麥葉片葉綠素和水分含量與反射光譜的定量分析模型。李云梅等［8］利用PROSPECT模型和FCR模型，模擬出葉綠素含量變化對葉片反射率的影響，同時發(fā)現(xiàn)葉面積指數(shù)的影響也不能忽略。

本文通過對桉樹葉片原始光譜及其變換形式與葉片色素含量間的相關(guān)性分析，找出各光譜形式對色素含量的敏感波段。利用基于光譜位置、面積及植被指數(shù)變量的光譜特征參數(shù)與色素含量進(jìn)行相關(guān)性分析，尋找最佳相關(guān)性的生化組分參量。利用光譜參量進(jìn)行色素含量相關(guān)關(guān)系擬合并建立估算模型，用均方根誤差進(jìn)行模型的精度檢驗(yàn)。

1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取

1.1 樣品準(zhǔn)備

實(shí)驗(yàn)樣品桉樹葉片采集時間為2011年10月11日，實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)位于福建省福州市白沙國有林場，實(shí)驗(yàn)對象是林齡為3a的人工種植的桉樹林。采集樣品時，采集桉樹距離地面2 m處幼枝條上的幼葉，立即裝入保鮮袋，并在4 h內(nèi)送回實(shí)驗(yàn)室，清理樹葉表面灰塵污漬處理后進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)采集和色素含量測定。

1.2 光譜反射率測定

葉片光譜反射率的測定采用美國Analytical Spectral Device(ASD)公司生產(chǎn)的便攜式野外地物光譜儀FieldSpec3，該光譜儀波段范圍在350—2500 nm，其中，350—1000 nm光譜采樣間隔為1.4 nm，光譜分辨率為3 nm;1000—2500 nm光譜采樣間隔為2 nm，光譜分辨率為10 nm。在光譜輸出時，儀器自動進(jìn)行重采樣(重采樣間隔為1 nm)，共輸出2151個波段數(shù)。本實(shí)驗(yàn)的測試環(huán)境由室內(nèi)BRDF測試系統(tǒng)建立，參數(shù)設(shè)置為光源入射天頂角30°、入射方位角0°，觀測天頂角0°，探頭視場角為25°，距離葉片樣品表面13 cm，(葉片寬度約為5.7—6 cm)［9］。光譜采樣測試過程中，樣品被展平置于采樣波段接近全吸收的工作臺上，以避免雜光干擾，并確保樣品充滿儀器的視場角，為盡量避免不確定性以保證精度，對每個樣品同時采集10條光譜曲線，取平均后作為該樣品的代表性光譜曲線。每隔10 min對儀器做1次優(yōu)化校正。

1.3 光合色素含量測定

根據(jù)葉綠體色素提取液對可見光譜的吸收，利用分光光度計(jì)在某一特定波長下測定其消光度D值，由朗伯比爾定律即可用公式計(jì)算提取液中各色素的含量［3］。

將采集光譜后的新鮮葉片直接在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)進(jìn)行光合色素含量測定，對每個樣品取新鮮葉片3份，每份0.2 g分別加入濃度為95%乙醇及少量石英砂和碳酸鈣粉將其研磨成勻漿，至組織發(fā)白，過濾，25 mL定容，然后用UV2450-紫外可見分光光度計(jì)測量665 nm，649 nm和470 nm波長下的消光度D值，再依據(jù)公式計(jì)算葉綠素 a，b 和類胡蘿卜素的濃度值(mg/kg)［2-6，10-11］。

2 研究方法

2.1 光合色素含量與原始及變換光譜之間的相關(guān)性分析

導(dǎo)數(shù)光譜反映了由于植被中生化物質(zhì)的吸收引起的波形變化并能揭示光譜峰值的內(nèi)在特征。因此，可以利用導(dǎo)數(shù)光譜建立生化組分與反射光譜之間的關(guān)系，估算植被內(nèi)部生化組成及其含量信息［12-13］。圖1揭示了桉樹葉片葉綠素與幾種光譜的相關(guān)關(guān)系。

圖1 桉樹葉片葉綠素(Chlorophyll)與原始光譜、倒數(shù)對數(shù)光譜、一階和二階導(dǎo)數(shù)光譜間的相關(guān)系數(shù)Fig.1 The correlation coefficient between chlorophyll content and reflectance、reciprocal logarithm spectra、the first derivative spectra、the second derivative spectra of eucalyptus leaf

從圖1可看出，在可見光范圍內(nèi)，葉綠素含量與原始光譜反射率呈負(fù)相關(guān)，在近紅外范圍內(nèi)呈正相關(guān)。通過圖1對比分析印證了葉綠素含量與類胡蘿卜素含量有很好的相關(guān)性［8-10，13］，表明光合色素含量越高，可見光波段內(nèi)的光譜反射率越低，而近紅外內(nèi)的光譜反射率越高。無論是一階還是二階導(dǎo)數(shù)光譜，在500—800 nm范圍內(nèi)與葉片色素含量的相關(guān)系數(shù)波動稍小一些，且部分波段相關(guān)性通過0.01顯著性檢驗(yàn)，可以比較穩(wěn)定地反映其相關(guān)關(guān)系［14-15］。

2.2 光合色素含量與高光譜特征變量的相關(guān)性分析

2.2.1 高光譜特征變量及提取方法

常見的高光譜吸收特征變量包括基于高光譜位置變量、基于高光譜面積變量、基于高光譜植被指數(shù)變量3種類型，文種共采用了20個吸收特征變量見表1。

表1 高光譜特征參量及說明Table 1 The Hyperspectral characteristic parameters and description

2.2.2 光合色素含量與光譜特征變量的相關(guān)性分析

利用spss統(tǒng)計(jì)軟件計(jì)算光合色素含量與高光譜變量之間的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果見表2。

表2 光合色素含量與高光譜變量之間的相關(guān)系數(shù)(n=35)Table 2 Correlation coefficients between pigment contents and the hyperspectral variables

從表2可看出，色素含量與藍(lán)邊幅值、藍(lán)邊位置、黃邊幅值、紅邊位置、綠峰反射率、紅谷位置、藍(lán)邊面積、黃邊面積、綠峰面積及所有植被指數(shù)變量之間的相關(guān)系數(shù)都達(dá)到0.01極顯著檢驗(yàn)水平［18］。其中，色素含量與紅邊位置、“三邊”面積構(gòu)成的植被指數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)大于0.8。色素含量與“藍(lán)邊參數(shù)”、黃邊面積、綠峰和紅谷反射率構(gòu)成的植被指數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)絕對值在0.6—0.7之間。

3 估算模型建立

將用于建立桉樹色素含量估算模型樣本的數(shù)據(jù)隨機(jī)劃分為兩組，其中總樣本的2/3用于建模，剩余的1/3用于模型驗(yàn)證。根據(jù)圖1選取波段512、735m、711、737 nm的倒數(shù)光譜作為自變量，這些波段之間的相關(guān)系數(shù)都通過0.01檢驗(yàn)。根據(jù)表2選取紅邊位置、藍(lán)邊面積、紅邊面積SDr與藍(lán)邊面積SDb的比值、紅邊面積SDr與藍(lán)邊面積SDb的歸一化值、紅邊面積SDr與藍(lán)邊面積SDb的歸一化值，這些相關(guān)系數(shù)大于0.6的變量作為估算模型建立的自變量。

3.1 單變量線性和非線性模型

本研究選用4個單變量線性與非線性模型，包括:

式中，Y代表光合色素含量，X是從高光譜數(shù)據(jù)中提取的自變量，a、b、c為回歸系數(shù)［15，19-21］。表3是總?cè)~綠素含量與高光譜變量擬合模型參數(shù)表，表4是類胡蘿卜素含量與高光譜變量的合模型參數(shù)表，圖2是葉綠素含量與高光譜變量擬合結(jié)果比較，圖3是類胡蘿卜素含量與高光譜變量的擬合結(jié)果比較。

表3 總?cè)~綠素含量與高光譜變量的線性與非線性擬合模型參數(shù)表Table 3 Parameter of linear and nonlinear models between chlorophyll content with the hyperspectral variables

續(xù)表

表4 類胡蘿卜素含量與高光譜變量的線性與非線性擬合模型參數(shù)表Table 4 Parameter of linear and nonlinear models between carotenoids content with the hyperspectral variables

續(xù)表

3.2 多元回歸模型

由于植物葉片中各種生化物質(zhì)對應(yīng)特定的光譜吸收特征，是進(jìn)行波段選擇的基本依據(jù)。但這些化學(xué)成分是混合在一起的，彼此間加強(qiáng)或削弱了各自的吸收特征。因此，估測某一生化成分時只用單一波段是不夠的，需要進(jìn)行波段選擇和重組，選用多元回歸分析是最好的方法之一［22，23］。

多元回歸分析方程的一般形式［22］為:

式中，Y代表估算的色素含量，Xi代表第i個特征變量，bi是第i個特征變量的回歸系數(shù)，b0為回歸常數(shù)。

表5是基于敏感光譜參量的桉樹葉片光合色素含量估算多元回歸模型，從中可看出，無論是葉綠素還是類胡蘿卜素，對于變換光譜數(shù)據(jù)來說，都是倒數(shù)對數(shù)光譜特征參數(shù)為自變量時擬合最優(yōu)，R2與F檢驗(yàn)值均最大，其中 R2分別是0.851 和0.786。

表5 基于高光譜數(shù)據(jù)變換的桉樹葉片色素多元回歸模型Table 5 Multivariate regression models for pigment estimation of eucalyptus leaf based on hyperspectral transformation variables

圖2 葉綠素含量與高光譜變量的線性與非線性擬合結(jié)果比較(n=23)Fig.2 Comparison between linear and nonlinear models of chlorophyll content estimation using the hyperspectral variables

4 模型精度檢驗(yàn)

本研究采用均方根誤差(RMSE)［23-25］評價模型精度。

式中，yi和y'i分別為葉片色素含量的實(shí)測值和用擬合模型計(jì)算的預(yù)測值，n為樣本數(shù)，RMSE值越小則結(jié)果越精確。

從表3和表4可看出，無論是葉綠素還是類胡蘿卜素，除SDb、ρ'512預(yù)測的R2小于0.6外，模型預(yù)測精度較高。除VI5外，其他驗(yàn)證樣本R2最大和RMSE最小都不與其最優(yōu)擬合模型相對應(yīng)。對于葉綠素含量估算模型中，擬合R2與預(yù)測R2均大于0.75的模型只有VI3為自變量的對數(shù)模型及VI5為自變量的指數(shù)模型，其中又以VI5為自變量的指數(shù)模型最優(yōu)，擬合R2、預(yù)測R2及RMSE分別為0.809、0.797和0.3612。而對于類胡蘿卜素含量估算模型中，擬合R2與預(yù)測R2均大于0.7的模型也只有這兩個，其中也以VI5為自變量的指數(shù)模型最優(yōu)，擬合 R2、預(yù)測 R2及 RMSE 分別為0.738、0.76 和0.0453。

圖3 類胡蘿卜素含量與高光譜變量的線性與非線性擬合結(jié)果比較(n=23)Fig.3 Comparison between linear and nonlinear models of carotenoids content estimation using the hyperspectral variables

從表5中可看出，無論是葉綠素還是類胡蘿卜素，以倒數(shù)對數(shù)光譜為自變量的預(yù)測R2雖然比以二階導(dǎo)數(shù)光譜為自變量的預(yù)測R2小，但數(shù)值相差不大，因此仍認(rèn)為倒數(shù)對數(shù)光譜為自變量的估算模型最優(yōu)。［26］其中總?cè)~綠素含量的估算模型擬合R2、預(yù)測R2及RMSE分別為0.851、0.605和0.4936，類胡蘿卜素含量的估算模型擬合 R2、預(yù)測 R2及 RMSE 分別為 0.786、0.593 和0.060。

從整體上看，以(SDr-SDb)/(SDr+SDb)為自變量的指數(shù)模型最優(yōu)，其訓(xùn)練樣本擬合與驗(yàn)證樣本精度檢驗(yàn)水平均較高。從圖4中可看出色素含量的估算效果整體上較好，實(shí)測值與估算值相關(guān)性較強(qiáng)［27-28］。

5 結(jié)果及討論

在本研究中，通過對光合色素含量與高光譜特征變量之間的相關(guān)性分析、估算模型建立及模型的精度檢驗(yàn)，可以得出以下結(jié)論:

圖4 總?cè)~綠素和類胡蘿卜素含量估算模型的預(yù)測效果檢驗(yàn)(n=12)Fig.4 Validation of models for chlorophyll and carotenoids content estimation

(1)原始光譜和倒數(shù)對數(shù)光譜與色素含量在各波長范圍中的相關(guān)性具有一致性，且在近紅處也有600 nm左右波段范圍相關(guān)性通過0.01極顯著檢驗(yàn)，波動較小，相關(guān)性較穩(wěn)定。這一結(jié)論與黃敬峰等［3］葉綠素含量與光譜反射率在可見光和近紅外光區(qū)均呈極顯著負(fù)相關(guān)研究成果一致。在一階、二階導(dǎo)數(shù)光譜與色素含量的相關(guān)性最大，但相關(guān)性在較近的波長范圍內(nèi)上下波動的頻率大，且只在500—800 nm部分波段通過0.01極顯著性檢驗(yàn)。這一研究結(jié)果與吳長山等［4］導(dǎo)數(shù)光譜與葉綠素密度具有較高的相關(guān)性，特別是導(dǎo)數(shù)光譜在720—770 nm波段與葉綠素密度的相關(guān)關(guān)系擬合度達(dá)到了0.89研究結(jié)果相近。

(2)由相關(guān)性得出敏感光譜波段:原始光譜為551、703、1408、1874 nm，倒數(shù)對數(shù)光譜為 562、703、1408、1874 nm，一階導(dǎo)數(shù)光譜為 512、613、696、735 nm，二階導(dǎo)數(shù)光譜為 637、690、711、737 nm。其中以倒數(shù)對數(shù)光譜為自變量的估算模型為最優(yōu)。這一研究與劉璇等［24］對杉木光譜反射率一階導(dǎo)數(shù)與葉綠素a含量相關(guān)分析，葉綠素a含量敏感的光譜波段為530 nm和690 nm，相關(guān)系數(shù)均通過了0.05或0.01顯著性檢驗(yàn)水平，結(jié)果相近。

(3)光合色素含量與 Db、λb、Dy、λy、Rg、λ0、SDb、SDy、SDg、Rg/Rr、(Rg-Rr)/(Rg+Rr)、SDr/SDb、SDr/SDy、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、(SDr-SDy)/(SDr+SDy)之間的相關(guān)性通過了0.01極顯著性檢驗(yàn)水平，其中 λr、SDr/SDb、SDr/SDy、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、(SDr-SDy)/(SDr+SDy)與光合色素含量的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.8以上。以ρ'512、λr、SDr/SDb、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)為自變量的單變量非線性估算模型擬合較好。該結(jié)論與劉秀英等［18］葉綠素含量與Db、Rg、Rg/Ro、(Rg-Ro)/(Rg+Ro)、之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.01極顯著性檢驗(yàn)水平研究成果一致。并與馮偉等26］光譜參數(shù)SDr/SDb可以較好地監(jiān)測小麥葉片色素密度，其中以葉綠素a和葉綠素a+b表現(xiàn)最好結(jié)論相近［22］。

(4)利用色素含量與高光譜特征變量之間的關(guān)系，建立了桉樹葉片色素含量的估算模型，通過精度檢驗(yàn)分析，優(yōu)選出了桉樹葉片色素含量最適合的估算模型。但是對不同年齡組，不同色素含量級別與光譜之間的相關(guān)性研究還未深入探討，樣本的數(shù)據(jù)量有待增加，以便建立基于大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的桉樹光合色素含量高光譜估算模型。

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