胡遠(yuǎn)寧，崔 霞，孟寶平，楊淑霞，梁天剛

（1.草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院，甘肅 蘭州730020；2.蘭州大學(xué)西部環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州730000）

20世紀(jì)80－90年代，高光譜遙感技術(shù)得到了充分發(fā)展，成為當(dāng)前遙感領(lǐng)域的前沿技術(shù)。由于具有光譜分辨率較高（＜10 n m）且光譜覆蓋不間斷等特點(diǎn)，高光譜遙感能很容易地探測(cè)到本來(lái)在寬波段遙感中不可能探測(cè)的物質(zhì)［1］，從而拓寬了人們解讀地物的方式和方法，為各種地物特征的研究提供了豐富的研究方法。此外，高光譜以高分辨率、信息豐富等特性在植被特征參數(shù)計(jì)算方面優(yōu)于常規(guī)遙感，近年來(lái)，利用高光譜遙感對(duì)地表植被生物化學(xué)參數(shù)的無(wú)損傷估測(cè)理論與技術(shù)得到了充分發(fā)展，基于高光譜的草地植被遙感為植被分類(lèi)研究及應(yīng)用提供了新的思路［2］。

草地是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，近年來(lái)草地退化問(wèn)題日益嚴(yán)重，加強(qiáng)草地資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)是目前草地管理的熱點(diǎn)。高光譜的發(fā)展為草地監(jiān)測(cè)提供了新的手段，分析地物光譜反射特性不僅有助于區(qū)分草地類(lèi)型，進(jìn)行草地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，而且還可為衛(wèi)星數(shù)字資料進(jìn)行計(jì)算機(jī)處理提供重要信息。許多學(xué)者對(duì)不同草地類(lèi)型進(jìn)行了光譜觀測(cè)和分析，范燕敏等［3］測(cè)定了新疆部分天然草地類(lèi)型及植物的反射光譜數(shù)據(jù)，結(jié)果表明，不同草地類(lèi)型、不同植物光譜曲線特征差異明顯，同時(shí)環(huán)境因子也對(duì)植物的反射光譜影響顯著，高光譜遙感在草地植物生理生化研究及草地調(diào)查和監(jiān)測(cè)中應(yīng)用潛力巨大。蓋穎穎等［4］利用草地植物花期獨(dú)有的光譜特征，找出了不同種類(lèi)花的光譜差異，為花期物種識(shí)別提供了參量化的依據(jù)；并在此基礎(chǔ)上，嘗試?yán)镁€性解混模型對(duì)混合光譜進(jìn)行分解，從而估算出花覆蓋度并加以驗(yàn)證。錢(qián)育蓉等［5］從光譜儀采集的野外高光譜譜線中，提取出典型荒漠植被的高光譜特征，為基于高光譜遙感的草地分類(lèi)研究提供了科學(xué)依據(jù)；同時(shí)，為及時(shí)、準(zhǔn)確地掌握草地資源的變化情況，指導(dǎo)人們正確利用草地資源、保護(hù)草地生態(tài)環(huán)境提供了理論依據(jù)。然而，目前草地高光譜的研究多限于草地退化光譜響應(yīng)［6］、草地土壤營(yíng)養(yǎng)元素測(cè)定［7］及草地優(yōu)勢(shì)種光譜特征分析等方面［8－9］，針對(duì)高寒草甸毒雜草光譜特征的分析研究還不多見(jiàn)。

針對(duì)以上問(wèn)題，本研究以甘南高寒草甸主要毒雜草為研究對(duì)象，利用地物光譜儀采集的野外高光譜數(shù)據(jù)，對(duì)甘南高寒草甸主要毒雜草進(jìn)行基于光譜特征參量及光譜指數(shù)等的分析，提取出甘南高寒草甸主要毒雜草的光譜內(nèi)在特征，以期為草地毒雜草的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研 究 區(qū)（102°23′－ 102°26′ E，35°05′－35°07′N(xiāo)）位于甘肅省甘南藏族自治州夏河縣?？凄l(xiāng)（圖1）。夏河縣地處青藏高原東北邊緣（102°30′－103°40′E，34°10′－35°40′ N），海拔2 800～4 600 m，全縣土地總面積為6 273.88 k m2，其中可利用草地面積50.26萬(wàn)h m2，占全縣土地總面積的80.1%［10］。氣候?qū)俸錆駶?rùn)類(lèi)型，高原大陸性氣候特點(diǎn)比較明顯。年均溫2.6 ℃，年降水量在450 mm 以上，年均無(wú)霜期56～109 d［11］。全縣主要的草地類(lèi)型為高寒草甸類(lèi)和山地草甸類(lèi)，草地植物多達(dá)72科628種，可食用牧草近600種［10－12］。

圖1 研究區(qū)及地面實(shí)測(cè)點(diǎn)示意圖Fig.1 Location of study area and investigated sites

1.2 數(shù)據(jù)獲取

本研究選取了研究區(qū)中較為典型的5種常見(jiàn)毒雜草作為重點(diǎn)監(jiān)測(cè)對(duì)象，分別為青藏狗娃花（Heteropappus bowerii）、箭葉橐吾（Ligularia sagitta）、披針葉黃華（Ther mopsis lanceolata）、乳白香青（Anaphalis lactea）和鵝絨委陵菜（Potentilla anserina）［13］。

1）青藏狗娃花，低矮，墊狀，莖纖細(xì)，被白色密硬毛；葉兩面密生白色長(zhǎng)粗毛或上面近無(wú)毛，有緣毛。

2）箭葉橐吾，莖直立，葉片箭形、戟形或長(zhǎng)圓狀箭形，長(zhǎng)2～20 c m。

3）披針葉黃華，莖直立，被棕色長(zhǎng)伏毛。小葉倒披針形或長(zhǎng)橢圓形，先端鈍圓或急尖，背面被棕色長(zhǎng)伏毛。

4）乳白香青，全株密被灰白色絨毛。根莖木質(zhì)化，分枝；莖叢生，直立。

5）鵝絨委陵菜，多年生匍匐草本。羽狀復(fù)葉，葉正面深綠，背后如羽毛，密生白細(xì)綿毛。

光譜測(cè)量時(shí)間為2013年9 月12－14 日，測(cè)量?jī)x器為AvaField－3 地物光譜儀，其波段范圍為300～2 500 n m，其中300～1 100 n m 的光譜分辨率為1.4 n m，光譜采樣間隔為0.6 n m；1 100～2 500 n m 的光譜分辨率為15 n m，光譜采樣間隔為6 n m。光譜測(cè)量要選擇干燥、無(wú)風(fēng)、晴朗無(wú)云或少云的天氣進(jìn)行，測(cè)量時(shí)間在12：00－14：00。純毒雜草冠層光譜需要將多株毒雜草植株攏合成一束后測(cè)量，保證視場(chǎng)內(nèi)只有毒雜草冠層，以避免土壤和其他植被類(lèi)型的干擾［2，4－6］。光 譜 儀 視 場(chǎng) 角為25°，在距離純毒雜草冠層頂部垂直高度約10 c m處用光譜儀探頭垂直向下測(cè)量，光譜采集參數(shù)設(shè)置整合時(shí)間為100 ms，測(cè)量后及時(shí)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)白板校 正［2，5］。對(duì)每種毒雜草重復(fù)測(cè)量5次，剔除5次測(cè)量中的異常值后，對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行平均及平滑處理，將得到的值作為處理后的5種毒雜草的光譜反射率值。

1.3 數(shù)據(jù)處理方法

本研究利用光譜特征參量法、光譜指數(shù)法和光譜重排法對(duì)光譜特征進(jìn)行了提?。?，4］，技術(shù)路線如圖2。

圖2 5種毒雜草光譜特征提取方法Fig.2 Methods to extract spectral characteristic of 5 poisonous weeds

1.3.1 光譜特征參量法 光譜特征參量法是將光譜上某個(gè)吸收特征或反射率峰特征參量化［2］，本研究使用的光譜特征參量如表1所示。

本研究利用ENVI 4.8 軟件光譜顯示窗口中Plot＿Function菜單下的1st Derivative模塊求算原始光譜曲線的一階微分曲線，以消除土壤背景影響及光譜數(shù)據(jù)之間的系統(tǒng)誤差［2，4］，突出植被的“綠峰”和“紅邊”特征。一階微分的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下［14］：

表1 光譜特征參量的定義及描述Table 1 Definition and description of the spectral feature parameters

其中，λi為i 波 段 波 長(zhǎng)，ρ（λi）為i 波 段 反 射率，ρ′（λi）即為i波段一階導(dǎo)數(shù)光譜值。

1.3.2 光譜指數(shù)法 本研究中使用的光譜指數(shù)如表2所示，并根據(jù)植被光譜的實(shí)際差異選擇波段組合。其中R1和R2為波段的反射率值。

表2 本研究中使用的光譜指數(shù)及其表達(dá)式Table 2 Spectr al indices used in this study and their f or mulas

1.3.3 光譜重排法 有些情況下，不同植被的光譜在形狀、反射率和變化趨勢(shì)等方面差異不大，從原始光譜上很難將它們區(qū)分開(kāi)來(lái)。因此，采用光譜重排的方法，打破原始光譜按照波長(zhǎng)排列的次序，根據(jù)反射率大小對(duì)各個(gè)波段重新進(jìn)行排列。經(jīng)過(guò)光譜重排后，作為重排基譜的光譜曲線將呈現(xiàn)單調(diào)上升的趨勢(shì)，而其他光譜曲線在按基譜的順序重排后出現(xiàn)明顯特征，且隨基譜不同，相應(yīng)特征出現(xiàn)的位置也不同［16］。

以兩條光譜曲線r1＝（r11，r12，…，r1L），r2＝（r21，r22，…，r2L）為例來(lái)說(shuō)明光譜重排的做法［16］。其中L為波段數(shù)。

1）以r1為基譜，將r11，r12，…，r1L的值按照從小到大的順序重新調(diào)整，得到重排光譜為r＊1＝（r1k1，r1k2，…，r1kL），滿足：當(dāng)i＜j 時(shí)，必有r1ki≤r1kj。

2）將r2也按照相同的順序重新排序得到r＊2＝（r2k1，r2k2，…，r2kL）。

對(duì)重排后的光譜曲線r＊1和r＊2進(jìn)行制圖，比較二者間的差異。

2 結(jié)果與分析

2.1 5種毒雜草光譜反射率特征

箭葉橐吾的反射率最高，乳白香青的反射率最低（圖3）。5種毒雜草光譜曲線趨勢(shì)基本一致，但在不同波譜范圍仍表現(xiàn)出不同的光譜特征。

2.1.1 510－600 n m 波段的主要特征 該范圍是葉綠素的綠色強(qiáng)反射峰區(qū)［2］，5種毒雜草在該波段區(qū)域的反射率較350－510 n m 均出現(xiàn)不同程度的上升（圖3）。乳白香青和青藏狗娃花的“綠峰”幅值比其他3種草低很多（圖4a，表3），這主要是因?yàn)槿榘紫闱嘀仓瓯换野咨q毛覆蓋，青藏狗娃花莖葉也生有白毛，其色素對(duì)可見(jiàn)光的反射大體相等。箭葉橐吾、鵝絨委陵菜和披針葉黃華的“綠峰”位置均介于521－525 n m，其中箭葉橐吾最大，鵝絨委陵菜和披針葉黃華次之，而其他兩種草則無(wú)明顯的該特征。

圖3 平滑后的5種毒雜草光譜曲線Fig.3 Spectral curves of 5 poisonous weeds after filtering

2.1.2 600－680 n m 波段的主要特征 表征葉綠素等色素吸收的“紅谷”［6］，位于600－680 n m 的紅橙光部分。在該波段范圍內(nèi)，植被的光合作用、生物量等形成過(guò)程、開(kāi)花過(guò)程和光周期過(guò)程都以最大的速度來(lái)完成［2］。箭葉橐吾、鵝絨委陵菜和披針葉黃華有明顯的“紅谷”特征，而乳白香青和青藏狗娃花的“紅谷”則不明顯；且在550－670 n m，5種草的反射率一階導(dǎo)數(shù)均為負(fù)數(shù)，表明這5種草在該范圍吸收較強(qiáng)（圖3，圖4a，表3）。

2.1.3 680－800 n m 波段的主要特征 在680－800 n m 植被的光譜曲線出現(xiàn)反射率隨著波長(zhǎng)的增加而急劇升高的現(xiàn)象［2］，稱(chēng)為“紅邊”參數(shù)，是植物所獨(dú)有的光譜特征，用于表征植被營(yíng)養(yǎng)、長(zhǎng)勢(shì)、水分、葉面積等特征［17－19］?！凹t邊”位置會(huì)根據(jù)植被健康狀況、成熟狀態(tài)等發(fā)生偏移。在715－722 n m 的紅光波段出現(xiàn)第2個(gè)峰值，且明顯高于“綠峰”的峰值，表明反射率的變化率明顯升高（圖4a）。在680－800 n m，箭葉橐吾、鵝絨委陵菜和披針葉黃華的一階微分曲線呈現(xiàn)明顯單峰特征，而乳白香青和青藏狗娃花則沒(méi)有明顯該特征（圖4b）。這5種草的“紅邊”位置分別為715、721、720、719和722 n m，對(duì)應(yīng)的幅值分 別 為0.015、0.009、0.007、0.002 和0.005 n m－1（表3）。此外，在760 n m 附近，除乳白香青外，其他4種草均出現(xiàn)低谷特征。

2.1.4 800－1 400 n m 近紅外波段的主要特征 在800－1 400 n m 波段范圍內(nèi)5種毒雜草的光譜反射率可分為兩組：箭葉橐吾、鵝絨委陵菜的反射率較高，披針葉黃華、青藏狗娃花和乳白香青的反射率則相對(duì)較低（圖3）。造成兩組植物光譜差別的原因可能是不同植物的生長(zhǎng)形態(tài)存在差異，前一組毒雜草葉面積指數(shù)大且生長(zhǎng)密叢，多層葉子之間多次散射較強(qiáng)，因而具有較高的反射率；而后一組則由于莖稈直立細(xì)瘦或生長(zhǎng)稀疏的形態(tài)特點(diǎn)，葉面積指數(shù)較小，自然生長(zhǎng)狀態(tài)下有效反射面積也較小。此外，在表征水分吸收的960和1 100 n m 處，乳白香青的水分吸收不明顯，這可能是因?yàn)槿榘紫闱嗲o部木質(zhì)化，且光譜信號(hào)里混合了相當(dāng)比重的枝條信息。

綜上所述，箭葉橐吾反射率最高，而乳白香青反射率最低且無(wú)明顯“綠峰”和水分吸收谷、其“紅谷”幾乎消失。因此，可依據(jù)這些光譜特征將箭葉橐吾和乳白香青從5種毒雜草中區(qū)分出來(lái)。

表3 5種毒雜草的光譜特征參量Table 3 Spectral characteristic parameters of 5 poisonous weeds

圖4 5種毒草光譜曲線一階微分圖Fig.4 First－or der differential spectral curves of 5 poisonous weeds

2.2 5種毒雜草的光譜指數(shù)及其特征

披針葉黃華在680 n m 處的反射率低于青藏狗娃花，但在800 n m 處其反射率高于青藏狗娃花，且二者間的差異較680 n m 處大（圖5a）?？梢試L試通過(guò)歸一化光譜指數(shù)建立識(shí)別標(biāo)志，數(shù)學(xué)表達(dá)式如公式（2）：

其中，R800和R680分別表示植被在800 和680 n m的光譜反射率。

圖5 5種毒雜草在350－950（a）和410－680 n m（b）間平滑后的光譜曲線Fig.5 Spectral curves of 5 poisonous weeds bet ween 350－950（a）and 410－680 nm（b）after filtering

青藏狗娃花、披針葉黃華及鵝絨委陵菜的光譜在740 n m 處反射率的差異比680 n m 處大?？梢岳?40和680 n m 兩處光譜反射率的比值對(duì)這3種草進(jìn)行區(qū)分，表達(dá)式如公式（3）：

其中，R740和R680分別表示植被在740 和680 n m的光譜反射率。

披針葉黃華兩種光譜指數(shù)的平均值均大于其他4種草的（表4）。因此，此標(biāo)準(zhǔn)可以把披針葉黃華從上述5種植被類(lèi)型中區(qū)分出來(lái)。若基于前面的分組識(shí)別，該標(biāo)準(zhǔn)也可將披針葉黃華與青藏狗娃花、鵝絨委陵菜區(qū)分開(kāi)來(lái)。

表4 5種毒雜草ND及SR 的平均值Table 4 The mean of ND and SR of 5 poisonous weeds

2.3 青藏狗娃花和鵝絨委陵菜的光譜重排

受光照和時(shí)相等外界條件的影響，青藏狗娃花和鵝絨委陵菜的反射率差異不足以表示二者之間的內(nèi)在差別（圖5b）?；谝陨戏治鑫茨軐⒍吆芎玫貐^(qū)分開(kāi)來(lái)，因此，嘗試?yán)霉庾V重排的方法進(jìn)行更深入的分析，從而找出青藏狗娃花和鵝絨委陵菜的光譜差異。圖6為對(duì)平滑后的青藏狗娃花和鵝絨委陵菜410－680 n m 波段范圍內(nèi)的462個(gè)波段光譜重排的結(jié)果。

以青藏狗娃花為基譜重排后，鵝絨委陵菜的光譜曲線在53波段之后表現(xiàn)出波動(dòng)，并從203波段開(kāi)始出現(xiàn)較大波動(dòng)，與青藏狗娃花有明顯不同（圖6a）。以鵝絨委陵菜為基譜重排后，青藏狗娃花的光譜曲線在174波段后出現(xiàn)波動(dòng)（圖6b），波動(dòng)的規(guī)律和尺度明顯不同于以青藏狗娃花為基譜重排后鵝絨委陵菜光譜曲線的波動(dòng)。因此，通過(guò)光譜重排的方法，可以有效地將青藏狗娃花與鵝絨委陵菜區(qū)分開(kāi)來(lái)。

3 討論與結(jié)論

圖6 基于青藏狗娃花和鵝絨委陵菜的光譜重排Fig.6 Reordering results respectively based on Heteropappus bowerii and Potentilla anserina

草地植被的光譜受其色素、長(zhǎng)勢(shì)、葉面積及生長(zhǎng)形態(tài)的影響很大，特別是可見(jiàn)光波段。采用光譜特征參量法、光譜指數(shù)法和光譜重排法，綜合分析甘南高寒草甸5種主要毒雜草的光譜特征，可對(duì)其進(jìn)行識(shí)別和區(qū)分。此外，本研究還存在以下有待進(jìn)一步深入研究和解決的問(wèn)題：1）濾波方法及參數(shù)的選取［2，4－5］。本研究采用地物光譜儀自帶的Viewer軟件對(duì)光譜曲線進(jìn)行了簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均平滑處理，平滑窗口寬度作為重要參數(shù)之一，會(huì)對(duì)光譜曲線的某些特征產(chǎn)生影響：選用的平滑窗口的寬度如果太小，去噪、平滑的效果不佳；選用的窗口寬度若太大，一些有用的信息也會(huì)被平滑掉，從而造成光譜信號(hào)的失真［20］。在今后的工作中將采用Savitzky－Go1ay卷 積平滑濾 波 法［2，20］及 小 波 濾 波 方 法［2，4］對(duì) 原 始 光譜和導(dǎo)數(shù)光譜進(jìn)行濾波處理。2）光譜指數(shù)的選取和構(gòu)建。光譜指數(shù)是根據(jù)植被在不同反射波段的特性，通過(guò)對(duì)不同波段進(jìn)行線性或非線性的組合計(jì)算出來(lái)的，可反映地表植被生長(zhǎng)狀況的數(shù)值。選擇光譜指數(shù)時(shí)，可以根據(jù)植被光譜的實(shí)際差異進(jìn)行構(gòu)造，也可采用常見(jiàn)的植被指數(shù)。光譜指數(shù)可以擴(kuò)大不同植被類(lèi)型間的光譜差異，為植被類(lèi)型的識(shí)別提供依據(jù)［2，4］。但研究對(duì)象的不同及人為因素的擾動(dòng)對(duì)光譜指數(shù)的選取和構(gòu)建存在較大影響，本研究只使用了ND 和SR 兩種光譜指數(shù)，并根據(jù)植被光譜曲線的實(shí)際差異確定了所使用的波段組合，這些在一定程度上影響了區(qū)分效果。在今后的工作中，將使用多種光譜指數(shù)對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行區(qū)分，比較不同光譜指數(shù)的區(qū)分效果，并選擇已經(jīng)過(guò)驗(yàn)證或效果較優(yōu)的波段組合。3）識(shí)別精度的驗(yàn)證。由于多種毒雜草混生的樣方較為罕見(jiàn)，因此，本研究未設(shè)置毒雜草與毒雜草的混生樣方。此外，目前常見(jiàn)的基于光譜技術(shù)的毒雜草識(shí)別研究多使用成像高光譜數(shù)據(jù)開(kāi)展農(nóng)田雜草研究［21－22］，農(nóng)田作物種類(lèi)較少，混合樣方情況較為簡(jiǎn)單，因而，對(duì)于農(nóng)田成像光譜數(shù)據(jù)，現(xiàn)在已有成熟的像元解混算法便于對(duì)精度進(jìn)行驗(yàn)證；而本研究的研究對(duì)象為甘南高寒草甸的主要毒雜草，所利用的光譜數(shù)據(jù)為單一的毒草或雜草的光譜曲線，主要開(kāi)展了5種毒雜草在不同光譜波段范圍內(nèi)的特征差異分析，鑒于草地樣方內(nèi)的植物種類(lèi)遠(yuǎn)比農(nóng)田作物樣方復(fù)雜，精度驗(yàn)證尚需開(kāi)展相關(guān)研究。4）采集時(shí)間對(duì)植被光譜的影響。草地植被的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和外部形態(tài)會(huì)隨著生長(zhǎng)發(fā)育階段的不同而發(fā)生變化，相應(yīng)地，其物理光學(xué)特征也將有所不同［14，23］。不同植被具有不同生長(zhǎng)周期，不同季相植被的生長(zhǎng)形態(tài)及內(nèi)部的生物化學(xué)指標(biāo)決定了其光譜形態(tài)特征的差異。此外，隨季相變化，草地植被覆蓋度及土壤裸露狀態(tài)也發(fā)生變化，土壤背景的變化一定程度上會(huì)對(duì)草地植被的光譜響應(yīng)值產(chǎn)生影響［2］。5）毒雜草與優(yōu)勢(shì)種的區(qū)分。由于9月份甘南高寒草甸優(yōu)勢(shì)種垂穗披堿草已經(jīng)開(kāi)始枯黃，光譜曲線受到較大影響，因此本研究未將其與毒雜草的光譜特征進(jìn)行比較。6）在地物光譜儀測(cè)得的光譜曲線與遙感影像（如T M、HJCCD 數(shù)據(jù)）波段的比較，以及遙感影像反映的地物光譜反射率的精度評(píng)價(jià)方面，仍然需要進(jìn)行深入研究。7）甘南高寒草甸光譜庫(kù)的建立。由于測(cè)量種類(lèi)較少、數(shù)據(jù)量較少，本研究未能建立甘南高寒草甸光譜庫(kù)。在今后的工作中，將基于以上7點(diǎn)，加深對(duì)濾波及解混算法的研究，加入對(duì)優(yōu)勢(shì)種及不同季相植被的光譜特征研究，以期建立完整準(zhǔn)確的甘南高寒草甸光譜庫(kù)，為基于高光譜的甘南高寒草甸植被分類(lèi)與毒雜草的定量研究奠定基礎(chǔ)。

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