包玉龍

摘要：針對綠色植被和非光合作用植被的不同光譜特征，采用SVC HR-1024I光譜儀進行了枯草光譜測量實驗設計，給出光譜測量原理、樣點選擇、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和分析等重要步驟。此實驗設計有助于鞏固學生對植被遙感的理論知識，更重要的是學生動手實踐操作，掌握數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)處理軟件的應用，掌握綠色植被和非光合作用植被的光譜特征，能夠解決對此產(chǎn)生的實際問題。

關鍵詞：枯草；光譜儀；光譜測量

中圖分類號：G642.41 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）47-0271-02

一、引言

遙感作為一種空間探測技術，至今已經(jīng)經(jīng)歷了地面遙感、航空遙感和航天遙感三個階段。地面光譜測量對航天航空傳感器定標、遙感數(shù)據(jù)解譯、遙感應用研究具有重要意義，也是《遙感導論》課程的重要學習內(nèi)容。用于地面光譜測量的儀器就是地面光譜輻射計。地面光譜輻射計能夠在電磁波紫外到近紅外（300—2500nm）的太陽反射波段內(nèi)地物的連續(xù)光譜曲線，是建立地物標準反射光譜數(shù)據(jù)庫的重要手段。植被跟太陽輻射的相互關系有別于其他物質(zhì)，如裸土、水體等，比如植被的“紅邊”現(xiàn)象，即在<700nm附近強吸收，>700nm高反射。很多因素影響植被對太陽輻射的吸收和反射，包括波長、水分含量、色素、養(yǎng)分、碳等，這些因素是針對有光合作用的綠色植被的，而非光合作用的枯草的光譜特征由受纖維素和木質(zhì)素的影響。枯草是草地可燃物的主要來源，其承載量、含水率的準確反演對草原防火的重要依據(jù)。本文針對我?！哆b感導論》課程地面遙感實習，選擇光譜特征與背景土壤的光譜特征比較相似的枯草，進行了實驗設計。

二、實驗內(nèi)容設計

本文以讓學生們學習地物光譜的測定方法、認識枯草與背景土壤光譜反射率的區(qū)別和掌握繪制反射光譜曲線的方法為目的，設計了樣點選擇、目標光譜測量、繪制反射光譜曲線和光譜分析等內(nèi)容。

三、實驗步驟

1.地物光譜測量原理。反射率（Reflectance）定義為物體反射能量與入射能量的比值。光譜反射率（Spectral Reflectance）為某個特定波長間隔下測定的物體反射率，連續(xù)波長測定的物體反射率曲線構成反射率波譜（Reflectance Spectrum）。由于測定方式的差異，反射率波譜可以根據(jù)入射能量的照明方式及反射能量測定方式給定方向—方向反射率波譜、半球—方向反射率波譜、方向—半球反射率波譜和半球—半球反射率波譜等四種定義。因航空和衛(wèi)星光學遙感技術獲取的是地物某些特定觀測方向的反射太陽光能量，可以近似為方向—方向反射率數(shù)據(jù)，因此本實驗將方向—方向反射率數(shù)據(jù)為依據(jù)來進行。

方向—方向反射率波譜：入射能量照明方式為平行直射光，沒有或可以忽略散射光；波譜測定儀器僅測定某個特定方向的反射能量。ρ（θi，φi，θr，φr）=，θi，φi，θr，φr分別為入射方向的天頂角和方位角及觀測方向的天頂角和方位角，E（θi，φi）為（θi，φi）方向直射輻射的輻照度值，L（θr，φr）為傳感器在觀測方向（θr，φr）測定的物體表面的輻亮度值。暗含假設目標物為朗伯體。

2.樣點選擇。實驗場地選擇在內(nèi)蒙古師范大學盛樂校區(qū)北門天然草地，地處內(nèi)蒙古自治區(qū)呼和浩特和林格爾縣境內(nèi)，北緯47°28′00″，東經(jīng)111°47′30″。選擇了植被覆蓋度不同的5個1×1m大小的樣方（見下頁圖1）。

3.光譜測量。數(shù)據(jù)采集采用美國Spectra Vista公司于2013年全新推出高性能地物光譜儀SVC HR-1024I，波長觀測范圍為350—2500nm。分辨率（分辨率≤3.5nm，350—1000nm；分辨率≤8.5nm，1000—1850nm；分辨率≤6.5nm，1850—2500nm）視場角為4°。采集時間為2016年4月9日、4月18、4月29日10∶00—12∶00，天氣晴朗無云、風力小于3級、太陽光強度充足。地物光譜測量前首先對光譜儀進行白板標定。測量高度即探頭距離地物1m，每個樣方的測量要選取與太陽入射角相同或不同方向進行多次測量，測量過程中要注意避免被測樣方有陰影。每一次光譜測量均記錄了3個觀測數(shù)據(jù)，取其平均值作為該樣方的反射率數(shù)據(jù)。

4.繪制反射率曲線。利用地物光譜儀自帶的SVC HR-1024i軟件進行了樣本數(shù)據(jù)的預處理。對變異較大的樣本數(shù)據(jù)地物光譜曲線進行剔除，然后利用該軟件的Overlap /Matching功能對數(shù)據(jù)重疊部分進行匹配，再利用Merge功能對地物光譜數(shù)據(jù)取平均進行融合。

5.光譜分析。枯草屬非光合作用植被（NPV），主要包含碳元素，以淀粉，纖維素和木質(zhì)素形式存在，NPV的光譜特征主要受這些物質(zhì)支配。在短波紅外內(nèi)的波動比較大，與綠色植被相反，SWIR-1和SWIR-2范圍內(nèi)散射占主導。從圖2中能看出隨著草地返青葉綠素的增加，實測光譜曲線在藍光（0.45μm）和紅光（0.45μm）處吸收特征顯示明顯。

四、結(jié)語

遙感課程中地面光譜測量是較重要的內(nèi)容，針對該情況設計了枯草光譜測量實驗設計。包括樣點選擇、數(shù)據(jù)采集、處理、分析等試驗內(nèi)容。地物光譜的測量實習有助于鞏固學生對植被遙感的理論知識，更重要的是學生動手實踐操作，掌握數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)處理軟件的應用，掌握綠色植被和非光合作用植被的光譜特征，能夠解決對此產(chǎn)生的實際問題。

參考文獻：

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