劉 克，唐 新 明，趙 文 吉，雷 兵，郭 逍 宇，宮 兆 寧

(1.國(guó)家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心，北京 101300；2.首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048)

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水體總氮濃度與濕地蘆葦葉片高光譜特征關(guān)系研究

劉 克1,2，唐 新 明1，趙 文 吉2，雷 兵1，郭 逍 宇2，宮 兆 寧2

(1.國(guó)家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心，北京 101300；2.首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048)

以富營(yíng)養(yǎng)化主控因子總氮為研究對(duì)象，通過(guò)不同氮濃度梯度培養(yǎng)蘆葦?shù)脑囼?yàn)，測(cè)定蘆葦?shù)纳砩瘏?shù)和葉片光譜，分析不同氮濃度處理下的蘆葦理化特征和光譜特征差異，并利用線性和非線性回歸方法建立光譜指數(shù)與水體總氮濃度的關(guān)系模型。研究結(jié)果表明：隨水體總氮濃度的增加，蘆葦高度、鮮生物量、葉片氮含量及葉綠素含量呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，而綠光反射峰值和紅光吸收谷值呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，并出現(xiàn)明顯"紅移"現(xiàn)象；不同氮濃度處理的蘆葦葉片反射光譜在綠光至紅光的530～639 nm和696～717 nm差異顯著；基于非線性擬合的PRI(Photochemical Reflectance Index)和CI(Chlorophyll Index)指數(shù)能夠較好指示水體總氮濃度，擬合精度分別達(dá)0.82和0.91。該研究可以彌補(bǔ)現(xiàn)有水體富營(yíng)養(yǎng)化遙感探測(cè)的不足，并為濕地管理與保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

濕地植物；遙感；高光譜；富營(yíng)養(yǎng)化；總氮

0 引言

水體富營(yíng)養(yǎng)化不僅直接危害漁業(yè)和水資源的利用，而且破壞以水環(huán)境為生存和發(fā)育條件的濕地生態(tài)系統(tǒng)[1,2]，是當(dāng)今世界水污染治理的難題，并已成為最重要的環(huán)境問(wèn)題之一。富營(yíng)養(yǎng)化監(jiān)測(cè)是富營(yíng)養(yǎng)化水體治理與修復(fù)的基本前提。傳統(tǒng)多光譜傳感器的光譜分辨率較低，難以辨別水質(zhì)參數(shù)的診斷性吸收特征，而高光譜遙感器具有很窄的電磁波波段，可以從目標(biāo)物獲取更多有用的信息，因此得以廣泛應(yīng)用[3-5]。但已有研究大多針對(duì)開闊水體，針對(duì)被濕地植物覆蓋的水體富營(yíng)養(yǎng)化探測(cè)研究尚不多見。國(guó)外學(xué)者開始探索利用濕地植物光譜監(jiān)測(cè)濕地環(huán)境變化[6,7]，而目前國(guó)內(nèi)關(guān)于濕地植物光譜的研究集中于物種識(shí)別、分類制圖等方面，利用其監(jiān)測(cè)環(huán)境變化的研究較少[8]。

濕地植物對(duì)氮的吸收閾值與其水體中氮濃度凈化貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)相同趨勢(shì)[9]，葉片氮含量與葉綠素含量具有正相關(guān)關(guān)系[10]，而葉片葉綠素濃度變異是決定可見光和近紅外反射光譜特征的主要因素[11，12]，這些研究為基于葉片光譜特征的水體氮含量反演提供了科學(xué)依據(jù)。本研究采用室內(nèi)水體總氮單因素控制試驗(yàn)的方法研究不同氮梯度下蘆葦?shù)纳砩凸庾V響應(yīng)特征，并嘗試采用線性和非線性擬合的方法建立水體總氮含量與植被光譜指數(shù)的聯(lián)系，以期為大尺度水體總氮遙感監(jiān)測(cè)提供科學(xué)依據(jù)，為濕地管理與保護(hù)提供參考、借鑒。

1 試驗(yàn)材料與方法

1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

選擇典型的濕地植物——蘆葦作為研究對(duì)象。2010年7月從田間挖取蘆葦，保留其根狀莖，緩苗成功后移栽至裝有陶粒的試驗(yàn)盆中，每盆栽種2棵，將試驗(yàn)盆放入水槽中。參照Hoagland實(shí)驗(yàn)方法，將植物水培母液稀釋為1/40 Hoagland培養(yǎng)液，并利用NH4NO3調(diào)整為5個(gè)氮梯度(0 mg/L、1 mg/L、2 mg/L、5 mg/L、20 mg/L)對(duì)蘆葦進(jìn)行水培實(shí)驗(yàn)，每個(gè)處理6次重復(fù)，完全隨機(jī)排列。處理期間每10天更換一次培養(yǎng)液，30 天后進(jìn)行各項(xiàng)指標(biāo)的測(cè)定。室內(nèi)晝夜溫度分別為30℃和18℃，相對(duì)濕度80%以上，光照14 h/d。

1.2 光譜反射率測(cè)定

采用美國(guó)ASD公司Field-Spec 3光譜儀測(cè)定蘆葦光譜。選擇晴朗無(wú)風(fēng)的天氣，測(cè)量時(shí)間為10∶00-14∶00，根據(jù)天氣條件進(jìn)行優(yōu)化，至少每20 min利用白板進(jìn)行1次。測(cè)量時(shí)選擇植株從頂部下數(shù)第一片完全展開的新葉，探頭距離葉片中間部位約5 cm，保證探頭的視野范圍落在葉片上，每片葉一次保存10條光譜。

1.3 植株理化參數(shù)測(cè)定

1)高度測(cè)定：與光譜反射率同步測(cè)量植株高度，測(cè)量工具為卷尺；2)葉綠素含量測(cè)定：摘取光譜測(cè)量葉片，利用丙酮和乙醇1∶1混合，提取葉片葉綠素，使用分光光度計(jì)(UV-1600 Spectrophotometer)測(cè)定葉綠素a、葉綠素b在663 nm和645 nm的吸光度，計(jì)算葉綠素含量；3)鮮生物量測(cè)定：將植株取出，用蒸餾水漂洗稱其鮮重；4)全氮含量測(cè)定：將葉片在105℃下殺青30 min后，于80℃下烘干至恒重，利用H2SO4-H2O2消煮，采用KDY-9830 凱氏定氮儀測(cè)定葉片全氮含量。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

(1)光譜數(shù)據(jù)處理。對(duì)采集的葉片光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均，350～400 nm和800 nm之后的波段噪聲較大，故去掉這些波段，不參與后續(xù)分析。

(2)一階導(dǎo)數(shù)分析。傳統(tǒng)的植被指數(shù)易受植被覆蓋率、土壤顏色等影響，利用導(dǎo)數(shù)光譜技術(shù)能壓縮背景噪音對(duì)目標(biāo)信號(hào)的影響和不理想的低頻信號(hào)，使數(shù)據(jù)更科學(xué)[13]。一階導(dǎo)數(shù)光譜的計(jì)算方法如下[14]：

式中:λi為每個(gè)波段的波長(zhǎng)，ρ′(λi)為波長(zhǎng)λi的一階導(dǎo)數(shù)，Δλ為波長(zhǎng)λi-1到λi的間隔。

(3)單因素方差分析。亦稱為一維方差分析(One-WayANOVA)，用于對(duì)單因素多個(gè)獨(dú)立樣本均值進(jìn)行比較。本文采用Bonferroni方法對(duì)不同氮濃度處理下蘆葦葉片光譜反射率進(jìn)行差異性分析。

2 結(jié)果分析與討論

2.1 不同氮濃度處理下蘆葦生理生化特征

統(tǒng)計(jì)不同氮濃度處理下蘆葦高度、鮮生物量、葉綠素含量和氮含量，與水體氮濃度的相關(guān)性均達(dá)到顯著(P<0.05)或極顯著(P<0.01)水平。從總體趨勢(shì)看，隨著氮濃度的升高，蘆葦各項(xiàng)理化指標(biāo)均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)(圖1)，說(shuō)明隨著水體氮含量的增加，蘆葦生長(zhǎng)發(fā)育情況逐漸好轉(zhuǎn)。進(jìn)一步分析葉片氮含量與葉綠素的關(guān)系(圖2)，其相關(guān)系數(shù)為0.91，達(dá)到顯著水平(P<0.05)。以上分析表明，供氮水平越高，葉片氮含量越多，而由于氮是葉綠素的組成元素，葉綠素含量也越高，供氮水平明顯影響葉綠素的多寡。

圖1 5個(gè)氮濃度處理下蘆葦高度、鮮生物量、葉片氮含量及葉綠素含量

Fig.1 Comparisons of height,wet weight,nitrogen content and chlorophyll content ofPhragmitesaustraliswith five nitrogen treatments

圖2 蘆葦葉片氮含量與葉綠素含量相關(guān)性分析

Fig.2 Correlations of nitrogen content and chlorophyll content ofPhragmitesaustralis

2.2 不同氮濃度處理下蘆葦葉片可見光波段反射率

由于葉綠素的作用，植物葉片在可見光區(qū)域存在強(qiáng)烈的輻射能量吸收和較低的反射率[15]。根據(jù)植物的這種反射光譜特性，截取可見光波段以探明不同氮濃度處理下蘆葦葉片光譜反射率的差異。如圖3所示，在可見光波段，葉片光譜反射率均呈現(xiàn)“單峰”狀，并在560 nm左右形成反射峰。但不同氮濃度處理葉片反射強(qiáng)度有差別，光譜反射率隨著水體氮含量的增加而下降，這是因?yàn)檩^高的氮供給引起葉綠素含量增加，光合有效輻射(Photosynthetically Active Radiation，PAR)增強(qiáng)，在綠光波段的反射率降低。不同氮濃度處理葉片反射光譜在可見光波段680 nm附近有一個(gè)紅光吸收谷。葉綠素含量隨著氮供給水平的升高而增多，光合作用增強(qiáng)，利用的紅光相應(yīng)增加，吸收谷因此變深。560 nm和680 nm左右的波段是有效反映植物葉綠素和氮含量的敏感波段[16,17]，本研究表明這些波段同時(shí)也是反映水體氮濃度梯度變異的敏感波段。

圖3 5個(gè)氮濃度處理下蘆葦葉片可見光平均反射率

2.3 不同氮濃度處理下蘆葦葉片光譜一階導(dǎo)數(shù)

一階導(dǎo)數(shù)變換能夠挖掘原始光譜的隱藏信息[18,19]，不同氮濃度處理下蘆葦葉片光譜一階導(dǎo)數(shù)變化如圖4所示。紅邊位置(680～750 nm)由1個(gè)主峰和幾個(gè)次峰組成[20,21]，主峰落在700～720 nm之間。0 mg/L處理下一階導(dǎo)數(shù)的主峰位于700 nm左右，而次峰不顯著，位于718 nm左右；其他處理下的一階導(dǎo)數(shù)存在2個(gè)特征顯著的紅邊峰值，分別落于702 nm和718 nm左右。另外，相比1 mg/L，2 mg/L、5 mg/L、20 mg/L處理下的一階導(dǎo)數(shù)在700 nm處的峰值逐漸平緩，而在718 nm左右表現(xiàn)為突出峰的特征。有研究表明，植物一階導(dǎo)數(shù)光譜在680～730 nm的紅邊區(qū)域一般存在兩個(gè)潛在的峰值，前峰大約位于705 nm，后峰大約位于720 nm[20,21]。當(dāng)植物生長(zhǎng)狀況較好、葉綠素含量較多時(shí)，其紅邊反射率一階導(dǎo)數(shù)曲線的主峰為后峰，前峰不明顯；反之，則主峰為前峰，后峰不明顯[21]。結(jié)合圖1可見，蘆葦在較高濃度氮處理下，葉綠素含量較高、生長(zhǎng)狀況良好，因而紅邊主峰為后峰；蘆葦在較低濃度氮處理下，葉綠素含量降低、生長(zhǎng)受到抑制，因而紅邊主峰為前峰。紅邊峰值對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)位置反映了植物的生長(zhǎng)狀況。生長(zhǎng)狀態(tài)好時(shí)，紅邊右移(紅移)；生長(zhǎng)狀態(tài)差時(shí)，紅邊左移(藍(lán)移)。0 mg/L、1 mg/L、2 mg/L、5 mg/L、20 mg/L氮濃度處理下的一階導(dǎo)數(shù)譜峰值分別為700 nm、702 nm、718 nm、718 nm、719 nm，顯然，隨著濃度的增高，蘆葦?shù)囊浑A導(dǎo)數(shù)峰值呈現(xiàn)"紅移"現(xiàn)象，生長(zhǎng)狀況轉(zhuǎn)好。

圖4 5個(gè)氮濃度處理下蘆葦葉片反射率一階導(dǎo)數(shù)

Fig.4 The first derivative spectrum curves ofPhragmitesaustraliswith five nitrogen treatments

2.4 不同氮濃度處理下蘆葦葉片光譜差異

利用對(duì)Bonferroni多重比較分析方法得到5個(gè)氮梯度下光譜對(duì)比結(jié)果(圖5)，顯著性水平取P=0.05。0 mg/L氮濃度處理下的光譜反射率與其他比較，分別在400～709 nm、467～722 nm、400～717 nm、400～729 nm存在顯著差異；1 mg/L與2 mg/L及5 mg/L氮濃度處理下的光譜反射率沒(méi)有顯著差異，而與20 mg/L在紅波段(530～582 nm)和近紅外波段(696～728 nm)存在顯著差異；2 mg/L與20 mg/L氮濃度處理下的光譜反射率相比，在562～639 nm存在顯著差異；5 mg/L與20 mg/L氮濃度處理下的光譜反射率在708～732 nm存在顯著差異；2 mg/L與5 mg/L氮濃度處理下的光譜反射率相比，不存在顯著差異。

圖5 不同氮濃度處理?xiàng)l件下的蘆葦葉片光譜圖

Fig.5 Detection of differences among pairwise contrasts of five nitrogen treatments

進(jìn)一步根據(jù)兩兩對(duì)比的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)顯著差異波段出現(xiàn)的頻次(圖6)。出現(xiàn)6次差異的波段為562～582 nm和708～709 nm，出現(xiàn)5次以上(含上述6次)差異的波段為530～639 nm和696～717 nm。530～639 nm位于綠黃橙光譜范圍內(nèi)，主要反映葉綠素和類胡蘿卜素對(duì)黃光和綠光的反射特征，而696～717 nm位于紅光光譜范圍內(nèi)，該譜段反映葉綠素對(duì)紅光的吸收特征，是探測(cè)葉綠素的敏感波段[22]。

圖6 差異顯著波段頻次分析

Fig.6 Frequency statistics of significantly different bands

2.5 蘆葦葉片光譜與氮濃度的關(guān)系

前人研究表明，選擇合適的波段位置對(duì)提高植被指數(shù)與氮濃度、葉綠素濃度的相關(guān)程度至關(guān)重要?；诖?，選取高頻使用的高光譜指數(shù)(表1)，利用線性和非線性回歸模型建立與氮梯度濃度的關(guān)系。其中，非線性回歸引入Growth/Sigmoidal函數(shù)數(shù)據(jù)模型，表達(dá)式為y=A1+(A2-A1)/(1+10^((LOGx0-x)*p))。從表1中可以看出，基于線性擬合的光化學(xué)植被指數(shù)(Photo Chemical Reflectance Index，PRI)精度最高，調(diào)整R2為0.63；基于非線性擬合的CI指數(shù)表現(xiàn)最好，調(diào)整R2為0.91，其次為PRI指數(shù)，調(diào)整R2達(dá)到0.82。非線性模型的擬合精度高于線性模型擬合精度。

從表1中還可以看出，CI光譜指數(shù)由705 nm和750 nm處的反射率構(gòu)成，充分應(yīng)用了紅邊信息，對(duì)葉綠素濃度具有較好指示作用和較高敏感性[23]，而外源氮濃度與蘆葦葉片葉綠素濃度具有高度一致性，這可能是該指數(shù)與水體氮濃度擬合效果較好的原因。PRI光譜指數(shù)是由531 nm和570 nm處的反射率構(gòu)成，531 nm處的反射率只受到葉綠素含量的影響，570 nm處的反射率受葉綠素和胡蘿卜素兩種色素的影響，葉綠素含量越高，PRI值越大[24-26]。另外，構(gòu)成CI和PRI光譜指數(shù)的波段同時(shí)也是2.4節(jié)差異頻率較高的波段，可能是這兩個(gè)指數(shù)與氮濃度擬合效果較好的原因。

表1 線性/非線性擬合模型參數(shù)

Table 1 Linear/nonlinear curve fit model parameters

指數(shù)名稱表達(dá)式NDVIPRICIDD(R800-R670)/(R800+R670)(R531-R570)/(R531+R570)(R750-R705)/(R750+R705)(R750-R720)-(R700-R670)線性模型非線性模型a0．0010．0020．0050．004b0．733-0．0010．3780．038Adj．R20．0240．6260．2160．255A1-20．571-242．277-288．909-340．68A20．7670．0330．4510．109LOGx0-0．33-24．721-4．378-6．436P6．870．150．7290．517Adj．R20．6430．8220．9050．811

3 結(jié)論

本研究采用室內(nèi)水體總氮單因素控制試驗(yàn)的方法，通過(guò)分析廣布世界的水生植物——蘆葦對(duì)水體總氮濃度的光譜響應(yīng)特征，間接反映了水體總氮濃度的變化。研究結(jié)果表明：外源氮的濃度顯著影響蘆葦?shù)纳L(zhǎng)狀況，與蘆葦高度、鮮生物量、葉片氮含量、葉綠素含量等生理生化指標(biāo)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。隨著水體氮濃度的上升及葉綠素含量增加，蘆葦葉片光譜在綠光的反射強(qiáng)度降低，在紅光的吸收強(qiáng)度增加，紅邊主峰移為后峰，并出現(xiàn)明顯“紅移”現(xiàn)象。不同氮處理濃度的蘆葦葉片反射光譜在530～639 nm及696～717 nm差異顯著，以上兩個(gè)譜帶不僅是探測(cè)葉綠素的敏感波段，同時(shí)也是反映水體氮濃度梯度變異的敏感波段。利用構(gòu)成波段與上述波段范圍高度重合的PRI和CI指數(shù)，建立預(yù)測(cè)水體總氮濃度的非線性擬合模型，精度分別達(dá)到0.82和0.91，是監(jiān)測(cè)水體總氮濃度的理想模型。

本研究是基于水體總氮單因素的控制試驗(yàn)，其結(jié)果能有效避免因冠層結(jié)構(gòu)、葉片水分和土壤背景等因素對(duì)光譜特征的影響導(dǎo)致的研究結(jié)果偏差，是基于水體總氮濃度與濕地蘆葦葉片高光譜特征關(guān)系研究的有益嘗試。

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Study on Relationship Between Nitrogen Nutrients in Water and Hyperspectral Characteristics of Wetland Plants

LIU Ke1,2,TANG Xin-ming1,ZHAO Wen-ji2,LEI Bing1,GUO Xiao-yu2,GONG Zhao-ning2

(1.SatelliteSurveyingandMappingApplicationCenter,NationalAdministrationofSurveying,MappingandGeoinformation,Beijing101300;2.CollegeofResourcesEnvironmentandTourism,CapitalNormalUniversity,Beijing100048,China)

Remote sensing technology,as a useful tool to monitor the eutrophication of water body,is usually employed in open water.However,limited applications have been found in measuring eutrophication of wetland covered by vegetation.This paper explored the possibility to estimate total nitrogen content,which is an important index indicating water eutrophication,by using wetland vegetation spectra.The physical-chemical traits and the spectral differences ofPhragmitesaustraliswere analyzed based on data measured with five nitrogen levels (0 mg/L,1 mg/L,2 mg/L,5 mg/L,20 mg/L).Furthermore,linear and non-linear regression models were established to reveal the relationship between nitrogen treatment levels and spectral indices.The results have shown that:1) The height,fresh biomass,nitrogen content and chlorophyll content ofPhragmitesaustralisdisplay increased trend along the increasing of the nitrogen concentration in water.2) The reflection features of green and red wavebands are weaker from low to high nitrogen treatment,moreover,the peak wavelength of red edge shifts to longer wavelengths.3) The reflectance differences among nitrogen treatment levels are significant in the 530～639 nm and 696～717 nm wavebands.4) PRI (Photochemical Reflectance Index) and CI (Chlorophyll Index) provide the most useful tool to monitor the total nitrogen concentration of water body.The result from this paper can fill the gaps in the detection of eutrophication using remote sensing.

wetland vegetation;remote sensing;hyperspectral;eutrophication;total nitrogen

2014-07-11；

2014-10-07

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41101404、40901281)；國(guó)家科技支撐項(xiàng)目(2012BAH28B01、2012BAH28B04)

劉克(1984-)，女，博士，助理研究員，主要從事遙感應(yīng)用研究，發(fā)表論文10余篇。E-mail:xiaokezi124@163.com

10.3969/j.issn.1672-0504.2015.02.006

TP79；X87

A

1672-0504(2015)02-0024-05