程志慶，張勁松**，孟 平，李巖泉，鄭 寧

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基于高光譜數(shù)據(jù)的楊樹葉片干物質(zhì)含量的估算*

程志慶1,2,3，張勁松1,2,3**，孟 平1，李巖泉1，鄭 寧1

(1.中國林業(yè)科學(xué)研究院林業(yè)研究所，北京 100091；2.南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210037；3.國家林業(yè)局林木培育重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100091)

將楊樹葉片實(shí)測的理化數(shù)據(jù)和土壤背景光譜數(shù)據(jù)作為PROSPECT和PROSAIL模型的輸入?yún)?shù)，輸出楊樹葉片高光譜數(shù)據(jù)模擬值，通過實(shí)測獲得葉片尺度和冠層尺度干物質(zhì)含量、等效水厚度以及高光譜數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計(jì)方法，分別對(duì)兩種尺度楊樹葉片干物質(zhì)含量進(jìn)行分析。結(jié)果表明：基于歸一化指數(shù)計(jì)算方法，楊樹葉片尺度和冠層尺度的最佳估算干物質(zhì)含量的干物質(zhì)含量歸一化指數(shù)（NDMI）波段組合分別為1685，1704nm和1551，2143nm，使用偏最小二乘法分別對(duì)篩選波段組成的NDMI(1685，1704)指數(shù)和NDMI(1551，2143)指數(shù)構(gòu)建葉片尺度干物質(zhì)含量和冠層尺度干物質(zhì)含量的估算模型，葉片尺度干物質(zhì)含量估算模型精度為R2=0.663，RMSE=0.001g·cm-2，冠層尺度精度為R2=0.91，RMSE=16.7g·m-2?？梢?，高光譜技術(shù)對(duì)楊樹葉片干物質(zhì)含量的估算具有較高的精度，可為楊樹葉片干物質(zhì)含量的快速、無損估算提供參考依據(jù)。

高光譜技術(shù)；楊樹；干物質(zhì)含量；估算模型

葉片干物質(zhì)含量是葉片的重要形狀參數(shù)之一，能夠反映葉片對(duì)光合有效輻射的捕獲能力，而且與抗逆性、葉片壽命等具有很大的相關(guān)性[1-2]。楊樹因其生長迅速、成林早、木材用途廣、防護(hù)效益高等優(yōu)勢，是中國人工林的主要樹種。因此，快速、準(zhǔn)確測定楊樹葉片干物質(zhì)含量，對(duì)于監(jiān)測楊樹生長狀態(tài)，加強(qiáng)防護(hù)林的經(jīng)營管理，提升楊樹人工林的生態(tài)功能具有重要意義。

干物質(zhì)含量在植物生態(tài)學(xué)研究中有3種表示：葉片干重和鮮重比、比葉面積以及單位葉面積的干物質(zhì)含量。由于后兩種葉片的干物質(zhì)含量表示形式與葉片結(jié)構(gòu)參數(shù)以及植物的生長和生存對(duì)策有緊密聯(lián)系，能反映植物對(duì)不同生境的適應(yīng)性，使其成為植物生態(tài)學(xué)研究中的首選指標(biāo)，也是輻射傳輸模型的重要參數(shù)[3-6]。目前，葉片干物質(zhì)含量的測量主要是利用稱重測量葉面積的方法進(jìn)行計(jì)算[7]。盡管該方法較簡便，但要獲取大面積干物質(zhì)含量時(shí)，該方法耗時(shí)耗力，破壞性大。因此，需要一種新的技術(shù)對(duì)其進(jìn)行快速的測定。而隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，特別是當(dāng)前的高光譜遙感技術(shù)，為葉片干物質(zhì)含量的快速估算提供了巨大的潛力。Ria?o等[8]利用光譜數(shù)據(jù)分別對(duì)鮮葉的干物質(zhì)含量與干葉的干物質(zhì)含量進(jìn)行估算，發(fā)現(xiàn)干葉的干物質(zhì)含量估算較鮮葉估算精度高。Maire[9]利用指數(shù)的方法估算葉片尺度與冠層尺度干物質(zhì)含量，發(fā)現(xiàn)該指數(shù)對(duì)葉片尺度干物質(zhì)含量估算精度不高。Broge等[10]研究發(fā)現(xiàn)干物質(zhì)含量與Landsat TM數(shù)據(jù)中的紅光、紅外以及中紅外波段具有顯著的相關(guān)性，并認(rèn)為利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ涂梢栽诠庾V分辨率的Landsat TM數(shù)據(jù)中估算冠層的干物質(zhì)含量。從現(xiàn)有研究可見，至今還未見報(bào)道一種植被指數(shù)或者干物質(zhì)反演模型能夠高精度地估算任何植物干物質(zhì)含量。

為了對(duì)楊樹葉片干物質(zhì)含量進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的估算，本研究通過分析已有葉片干物質(zhì)含量植被指數(shù)對(duì)葉片干物質(zhì)含量的估算精度，根據(jù)楊樹干物質(zhì)含量與不同波段之間的相關(guān)性，提取楊樹干物質(zhì)含量特征波段，并建立新植被指數(shù)。在建立葉片尺度的干物質(zhì)含量高光譜估算模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步構(gòu)建葉片冠層尺度干物質(zhì)含量的高光譜估算模型，獲得楊樹干物質(zhì)含量估算精度最高的植被指數(shù)與反演模型，以期為楊樹葉片干物質(zhì)含量的準(zhǔn)確、快速估算提供理論支持。

1 材料與方法

1.1 樣地概況

本研究分別設(shè)置楊樹盆栽實(shí)驗(yàn)與楊樹人工林野外試驗(yàn)。

盆栽實(shí)驗(yàn)在河北農(nóng)業(yè)大學(xué)科技園(115°24'31.31"E，38°48'22.31"N)進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)材料采用盆栽一年生，形態(tài)相近的107速生楊樹苗。為了保證結(jié)果的全面性與精確性，獲得不同生長狀態(tài)的楊樹，共設(shè)6個(gè)處理，分別是極度干旱、不施氮處理，干旱、不施氮處理，正常水分管理、不施氮處理（即為空白對(duì)照）；極度干旱、施氮處理，干旱、施氮處理，正常水分、施氮處理。水分處理?xiàng)l件為：最大田間持水量的70%為正常、55%為干旱和40%為極度干旱；氮素處理?xiàng)l件為：每株每千克土壤施氮量為0.167g。

楊樹人工林位于衡水市武邑縣（38°49′N，115°53′E）。樹高10m，株行距為2m×3m，面積約30000m2，林下少有植被。在林地中間設(shè)立一座25m觀測鐵塔，在鐵塔上于楊樹冠層底部、內(nèi)部以及頂部1m處各修建觀測平臺(tái)。

1.2 實(shí)測數(shù)據(jù)

1.2.1 光譜數(shù)據(jù)測定

（1）葉片光譜使用Field Spec Pro光譜儀（光譜波段范圍為350?2500nm，美國產(chǎn)）自帶的植被探頭與葉片夾式光譜探測器在野外直接測定。 楊樹葉片數(shù)據(jù)采樣時(shí)間為2014年6月10?12日、 7月8?10日、8月10?13日和9月10?12日的每日10：00?14：00。為減少誤差，測量前用標(biāo)準(zhǔn)白板進(jìn)行校正，同時(shí)將葉片表層的浮塵用干凈干燥的試紙輕拂去。每個(gè)葉片觀測記錄6次采集數(shù)據(jù)（測定時(shí)避開葉脈），取其平均值作為該處的光譜反射率。利用植被探頭與葉片夾，采用光譜儀自帶光源，保證葉片平整且被探測面積相同，有效消除了背景反射、葉片表面彎曲導(dǎo)致的光譜波動(dòng)的影響，保證了研究結(jié)果的精確性，共獲得304組葉片尺度高光譜實(shí)測數(shù)據(jù)。

（2）冠層光譜。利用25m觀測塔上位于樹頂上方2m處的觀測平臺(tái)，在天氣晴朗無云、無風(fēng)的2014年10月5日10：00?14：00，光纖視場角為25°的Field Spec Pro光譜儀（美國產(chǎn)），從平臺(tái)上垂直朝下測量楊樹冠層反射光譜。并利用LI-2200測定該視場角范圍內(nèi)（0.05m2）的冠層葉面積指數(shù)（LAI，圖1）。獲取冠層光譜的同時(shí)，利用高光譜儀在楊樹林區(qū)的空地處選擇與測定處一致的土壤進(jìn)行土壤反射率測定。共獲得9組冠層尺度高光譜實(shí)測數(shù)據(jù)。

1.2.2 葉片干物質(zhì)含量、等效水厚度的測定

葉片采集。將測定光譜后的楊樹葉片，摘取后立刻放入自封袋，并冷藏；冠層葉片等效水厚度采樣，采取光譜測定視場角范圍內(nèi)楊樹頂層、中層、底層三部位葉片各20片，放入自封袋，并冷藏。

葉片等效水厚度測定。首先利用Li-3000測定采集鮮葉的葉面積，并稱重，然后立刻放入105℃烘箱中15min殺青，再將溫度調(diào)至90℃烘干至恒重。

葉片等效水厚度EWTleaf的計(jì)算

葉片尺度干物質(zhì)含量的計(jì)算

冠層尺度干物質(zhì)含量的計(jì)算

式中，LM和CM分別表示葉片干物質(zhì)含量（g·cm?2）和冠層尺度干物質(zhì)含量（g·m?2），Dw為葉片干重（g），F(xiàn)W為葉片鮮葉重量（g），A為葉片面積（cm2），LAI為葉面積指數(shù)（m2·m?2）。

1.3 輻射傳輸模型參數(shù)

植物葉片光譜分析時(shí)需要大量光譜數(shù)據(jù)，而且在野外進(jìn)行葉片光譜數(shù)據(jù)采集時(shí)，其它物質(zhì)光譜的干擾造成葉片光譜有用信息的提取與分析更為困難。因此，可以根據(jù)植被的參數(shù)變化范圍利用輻射傳輸模型獲取模擬的光譜數(shù)據(jù)。

PROSPECT模型[6]是一個(gè)基于“平板模型”發(fā)展而來的葉片輻射傳輸模型，模型中的輸入主要參數(shù)包括葉肉結(jié)構(gòu)參數(shù)（N）、葉片葉綠素含量、葉片等效水厚度（EWT）以及葉片干物質(zhì)含量（LM），能夠模擬葉片400?2500nm的半球反射和透過率。

由Verhoef[11]在Suit模型的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的SAIL模型是使用最為廣泛的冠層二向性反射物理模型之一，該模型描述了水平均勻植被冠層中直射和上行下行散射光通量的輻射傳輸過程，通過輸入葉片的反射率和透過率、葉面積指數(shù)、葉傾角參數(shù)、土壤反射率、太陽輻射的散射分量以及光線入射和觀測的幾何參數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)植被冠層的反射光譜的模擬。

PROSPECT模型能夠輸出葉片的反射率和透過率，而SAIL模型中又需要這些作為其參數(shù)進(jìn)行冠層光譜的擬合，因此，研究者將兩種模型進(jìn)行耦合形成PROSAIL模型，該模型能夠在其它冠層參數(shù)已知的條件下對(duì)植被的化學(xué)參數(shù)進(jìn)行估算。PROSAIL模型最后所需的模型參數(shù)為葉片理化學(xué)參數(shù)（葉肉結(jié)構(gòu)參數(shù)、葉綠素含量、等效水厚度、葉片干物質(zhì)含量），冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)（葉面積指數(shù)、葉傾角分布類型）和其它參數(shù)（熱點(diǎn)效應(yīng)參數(shù)、太陽天頂角、觀測天頂角、相對(duì)方位角、土壤反射率）。

本文主要考慮為了獲取楊樹較為相近的光譜數(shù)據(jù)，利用實(shí)測楊樹葉片生理參數(shù)數(shù)據(jù)范圍和土壤反射率作為模型輸入?yún)?shù)，PROSAIL模型輸入的葉片理化參數(shù)與PROSPECT模型相同，具體模型參數(shù)設(shè)置見表1。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于敏感波段的歸一化干物質(zhì)含量指數(shù)構(gòu)建

2.1.1 干物質(zhì)含量對(duì)光譜反射率的影響

根據(jù)楊樹葉片等效水厚度的實(shí)測值將等效水厚度設(shè)為0.06cm，葉片干物質(zhì)含量依據(jù)表1中范圍變化，由PROSPECT模型分別模擬的葉片反射光譜曲線見圖2a；葉片干物質(zhì)含量和等效水厚度同時(shí)按表1中范圍變化，由PROSPECT模型模擬的葉片反射光譜曲線見圖2b。

由圖2a可見，葉片干物質(zhì)含量影響的波段主要集中于近紅外波段（750?1350nm）以及短波紅外的兩個(gè)波段范圍（1500?1870nm和2000?2500nm），在可見光范圍（400?700nm）的反射率光譜差異較小。圖2b為干物質(zhì)含量逐漸增大而等效水厚度逐漸減小的反射光譜曲線圖，當(dāng)葉片中等效水厚度變化與干物質(zhì)含量相當(dāng)時(shí)，由于受到葉片等效水厚度的影響，對(duì)干物質(zhì)含量敏感的短波紅外波段的敏感性明顯減弱。因此，認(rèn)為對(duì)干物質(zhì)含量敏感的波段范圍為近紅外波段以及部分短波紅外波段（2000?2250nm）。

表1 模型參數(shù)

注：圖a中等效水厚度為0.06cm；圖b中干物質(zhì)含量和不同等效水厚度均按照表1中變化

Note: In fig.a, EWT is 0.06cm；In fig.b, EWT and LM change according to table 1

2.1.2 葉片干物質(zhì)含量的特征波段提取

采用實(shí)測數(shù)據(jù)與PROSPECT模型擬合數(shù)據(jù)，分析葉片干物質(zhì)特征波段，擬合數(shù)據(jù)采用2.1.1節(jié)中擬合的光譜數(shù)據(jù)，實(shí)測數(shù)據(jù)為153組實(shí)測楊樹葉片干物質(zhì)含量。利用實(shí)測楊樹光譜數(shù)據(jù)和PROSPECT模型擬合的光譜數(shù)據(jù)分別與葉片干物質(zhì)含量作相關(guān)性分析，結(jié)果如圖3。

由圖3可見，在750?1350nm近紅外波段兩種數(shù)據(jù)與干物質(zhì)含量的相關(guān)性均較大，但卻呈現(xiàn)出相反的相關(guān)方向，圖2a在該波段區(qū)間內(nèi)的光譜反射率隨LM增大而減少，根據(jù)干物質(zhì)的光學(xué)特征分析，該波段區(qū)間應(yīng)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，但實(shí)測結(jié)果卻顯示相反的趨勢。從圖2b的不同干物質(zhì)含量和等效水厚度光譜圖以及圖4干物質(zhì)含量與等效水厚度的關(guān)系圖可知，在楊樹葉片干物質(zhì)含量較小、等效水厚度較大的條件下，750?1350nm近紅外波段的反射率隨干物質(zhì)的增大而增大。從圖3可見，所獲得的楊樹葉片的等效水厚度較大，干物質(zhì)含量較小。由于干物質(zhì)含量在所有的特征波段中都受到其它因素的影響，因此，在干物質(zhì)含量進(jìn)行特征波段選取時(shí)，應(yīng)根據(jù)實(shí)際光譜信息進(jìn)行分析提取。同時(shí)從圖3中可見，實(shí)測光譜波段與干物質(zhì)含量的相關(guān)系數(shù)均較低。因此，為獲取更好的估算波段，對(duì)兩波段組合的歸一化干物質(zhì)含量指數(shù)（NDMI）對(duì)干物質(zhì)含量的估算能力進(jìn)行比較。NDMI的計(jì)算式為

式中，R(i)與R(j)分別表示為第i波段的反射率和第j波段的反射率。

由圖5可見，決定系數(shù)較大的區(qū)間（R2＞0.62）主要分布在1250?2250nm，黑色圓圈內(nèi)表示決定系數(shù)最大（R2=0.696）的區(qū)域，即以（1441nm，2309nm）坐標(biāo)點(diǎn)為中心的附近，可見以上隨機(jī)選取兩波段的NDMI對(duì)葉片干物質(zhì)含量具有很高的敏感性。但是，大氣水分在1400nm附近產(chǎn)生較強(qiáng)的吸收作用，地面遙感由于距離近，大氣水分對(duì)其影響較小，可以忽略，而衛(wèi)星遙感獲取地表植被光譜時(shí)，需要透過大氣，所以在利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)避免選取非大氣窗口波段[12]。因此，本研究選取非1400nm附近的最大系數(shù)的波段組合，即圖5中紅色圈位置，其坐標(biāo)點(diǎn)為（1685nm，1704nm），其決定系數(shù)為0.661。從圖3中可以看出，這兩個(gè)波段內(nèi)無論是擬合數(shù)據(jù)還是實(shí)測數(shù)據(jù)，其與干物質(zhì)均具有較大的負(fù)相關(guān)性，同時(shí)1704nm是最大的負(fù)相關(guān)波段，選取的這兩個(gè)波段，在大氣中的透射率為90%，能夠避免大氣對(duì)其它波段的吸收而產(chǎn)生干擾，故利用NDMI進(jìn)行衛(wèi)星遙感估算楊樹葉片干物質(zhì)含量時(shí)可使用（1685nm，1704nm）波段組合。而為獲得能在LandSAT 8等寬波段光譜數(shù)據(jù)中應(yīng)用的干物質(zhì)含量植被指數(shù)，選取波段范圍應(yīng)為LandSAT 8所包含的波段。由此，本研究選取最大決定系數(shù)的波段組合為（1551nm，2143nm）。

2.2 葉片尺度干物質(zhì)含量光譜估算模型的構(gòu)建

為了實(shí)現(xiàn)葉片尺度NDMI指數(shù)的干物質(zhì)含量高精度估算，在304組實(shí)測數(shù)據(jù)中以153組數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，另外151組數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型估算精度。

利用NDMI指數(shù)進(jìn)行干物質(zhì)含量LM估算的關(guān)系式為

式中，K和b為估算模型的線性參數(shù)，由選定NDMI波段與實(shí)測干物質(zhì)含量求出。

由表2可見，NDMI(1441,2309)和NDMI(1685,1704)干物質(zhì)含量估算模型的殘差相同，為0.0001，兩者的擬合決定系數(shù)均為極顯著，但是前者擬合決定系數(shù)比后者大0.036。可見，在葉片尺度的光譜估算中NDMI(1441,2309)具有一定優(yōu)勢。

表2 葉片尺度優(yōu)選的3種波段組合下干物質(zhì)含量的NDMI估算模型

注：*、**分別表示相關(guān)系數(shù)(R)通過0.05、0.01水平的顯著性檢驗(yàn)。下同。

Note:*is P<0.05，**is P<0.01.The same as below.

從圖6可以看出，3種兩波段組合的NDMI估算模型的估算精度，雖然NDMI(1441,2309)模型估算結(jié)果擬合度略高于NDMI(1685,1704)，但后者擬合結(jié)果更接近1:1線，加之兩個(gè)估算結(jié)果的RMSE相近。因此，考慮到大氣水汽吸收時(shí)，NDMI(1685,1704)應(yīng)為最佳選擇指數(shù)。NDMI(1551,2143)模型估算精度雖然較前者低，但其均方根誤差及斜率均較可觀，關(guān)鍵是可以應(yīng)用于Landsat 8等衛(wèi)星寬波段數(shù)據(jù)的NDMI構(gòu)建，所以NDMI(1551,2143)指數(shù)可以作為衛(wèi)星光譜數(shù)據(jù)估算干物質(zhì)含量的最佳指數(shù)。

2.3 冠層尺度干物質(zhì)含量光譜模型的構(gòu)建

由式（3）可見，冠層尺度的干物質(zhì)含量除受葉片尺度干物質(zhì)含量的影響外，冠層葉面積指數(shù)也會(huì)對(duì)其產(chǎn)生影響。因此，利用PROSAIL模型擬合的冠層光譜數(shù)據(jù)對(duì)冠層葉面積和干物質(zhì)含量的影響進(jìn)行分析。

由圖7可見，3種NDMI指數(shù)由于受LAI的影響，在相同葉面積指數(shù)條件下，這3種指數(shù)與冠層尺度干物質(zhì)含量均具有顯著相關(guān)性，其關(guān)系表達(dá)式與葉片尺度下雖然有差異，但其表達(dá)式形式相同。由于不同葉面積指數(shù)的影響表達(dá)式的系數(shù)產(chǎn)生了變化，為此，設(shè)想利用LAI對(duì)上述模型的系數(shù)進(jìn)行修正，以分析LAI與模型表達(dá)式中的系數(shù)關(guān)系（圖8）。

在鉆進(jìn)機(jī)構(gòu)抵達(dá)限幅機(jī)構(gòu)預(yù)定位置時(shí)，對(duì)接鎖合組件能夠?qū)崿F(xiàn)限幅機(jī)構(gòu)與鉆進(jìn)機(jī)構(gòu)的鎖定，從而使得限幅機(jī)構(gòu)與鉆進(jìn)機(jī)構(gòu)進(jìn)行隨動(dòng)，保證后續(xù)的鉆取采樣作業(yè)順利進(jìn)行。

從圖8可以看出，3種NDMI估算CM模型系數(shù)a、b、c與LAI的擬合決定系數(shù)R2均大于0.99（P<0.001），因此，可以利用LAI替換模型系數(shù)，得到利用LAI改進(jìn)的3種NDMI估算冠層尺度干物質(zhì)含量的模型。

利用9組楊樹冠層實(shí)測數(shù)據(jù)對(duì)冠層尺度干物質(zhì)含量模型進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果見圖9。由圖可見，利用LAI修正后的估算模型NDMI(1441,2309)模型估算精度最高，而NDMI(1551,2143)估算值與實(shí)測值的擬合決定系數(shù)比NDMI(1685,1704)模型的高出0.2，且NDMI(1551,2143)模型估算的結(jié)果與實(shí)測值更接近1:1的擬合線。因此，結(jié)合2.2節(jié)中的NDMI(1551,2143)與NDMI(1551,2143)指數(shù)分析可知，利用地面高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行楊樹冠層尺度干物質(zhì)含量估算時(shí)，NDMI(1441,2309)構(gòu)建的模型最優(yōu)，而利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對(duì)冠層尺度的干物質(zhì)含量進(jìn)行估算時(shí)，NDMI(1551,2143)構(gòu)建的模型為最佳選擇。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

通過對(duì)楊樹高光譜數(shù)據(jù)的實(shí)測和利用PROSPECT與PROSAIL模型分別進(jìn)行葉片尺度和冠層尺度的干物質(zhì)含量分析，利用歸一化指數(shù)的計(jì)算方法，篩選出楊樹葉片尺度和冠層尺度的最佳NDMI指數(shù)波段組合，根據(jù)所選對(duì)應(yīng)葉片尺度和冠層尺度的高光譜特征波段組合的NDMI指數(shù)，構(gòu)建了楊樹葉片尺度及冠層尺度干物質(zhì)含量模型。對(duì)兩種不同尺度的干物質(zhì)含量模型的檢驗(yàn)與驗(yàn)證表明，所構(gòu)建的估算模型具有較高精度。

3.2 討論

（1）由于模型模擬光譜數(shù)據(jù)只需葉片的部分生理生化參數(shù)，排除了非葉片本身所引起的光譜變化，因此，在進(jìn)行特征波段提取時(shí)具有很大的優(yōu)勢。但是由于野外環(huán)境復(fù)雜多變，若簡單地利用模型模擬光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征波段的提取會(huì)讓所選特征波段的適用性降低[13-14]，因此，利用模型模擬光譜數(shù)據(jù)的同時(shí)應(yīng)結(jié)合實(shí)測數(shù)據(jù)，并利用實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，最終才能提取適用的光譜特征波段。本研究利用輻射傳輸模型模擬的光譜數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)相結(jié)合的辦法，最終提取了分別對(duì)楊樹葉片尺度和冠層尺度葉片干物質(zhì)含量準(zhǔn)確估算的特征波段。

（2）本試驗(yàn)在研究冠層尺度干物質(zhì)含量的估算中，通過對(duì)葉片尺度獲取的植被指數(shù)中引入葉面積，以提高冠層尺度干物質(zhì)含量的估算精度，該法獲得了較高精度的冠層尺度干物質(zhì)含量的估算模型。程曉娟等[15]在研究冠層尺度等效水厚度時(shí)指出，利用植被指數(shù)對(duì)冠層尺度等效水厚度進(jìn)行估算，由于直接利用冠層等效水厚度選取的植被指數(shù)，沒有從等效水厚度自身考慮，缺乏理論基礎(chǔ)，從而影響模型的準(zhǔn)確性。野外中冠層尺度干物質(zhì)含量的高光譜不僅受葉面積的影響，測定的冠層尺度高光譜數(shù)據(jù)也會(huì)受到其它因素的影響[16-17]。因此，若要獲得高精度、高通用性的冠層尺度干物質(zhì)含量估算的模型，尚需將更多的影響因素在建模時(shí)引入估算模型中。

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Estimating Dry Matter Content of Poplar Leaf by Hyperspectral Data

CHENG Zhi-qing1,2,3, ZHANG Jin-song1,2,3, MENG Ping1, LI Yan-quan1, ZHENG Ning1

（1.Research Institute of Forestry, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091,China; 2.Collaborative Innovation Center of Sustaintable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037; 3. Key Laboratory of Tree Breeding and Cultivation, State Forestry Administration, Beijing 100091）

In order to explore estimating the dry matter content of poplar leaves accurately, rapidly and accurately and nondestructive with hyperspectral data. Simulated values of poplar leave hyperspectral data which were leaf scales and canopy scales were obtained by PROSPECT and PROSAIL models which input parameters were measured by the physical and chemical data and soil background spectral data. At the same time, the dry matter content, equivalent water thickness and hyperspectral data were obtained from the measured leaf scales and canopy scales. Finally, the statistical methods were used to analyze the dry matter content in two scales of poplar leaves. The results showed that, the best band combination of the normalized difference vegetation index of dry matter was respectively band combination between 1685nm and 1704nm and band combination between 1551nm and 2143nm, respectively in leaf scales and canopy scales. Dry matter content models of leaf and canopy scales were built respectively by NDMI(1685,1704)and NDMI(1551,2143).The model validation accuracy of the leaf scale dry matter content was R2=0.663, RMSE=0.001g·cm-2, and the model validation accuracy of the canopy scale dry matter content was R2=0.91, RMSE=16.7g·m-2. Obviously, the hyperspectral technique has a high precision for estimating the dry matter content of poplar leaves, which can provide reference for the rapid and nondestructive estimation of dry matter content of poplar leaves.

Technology of hyperspectrum；Poplar；Dry matter content；Estimation model

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.01.006

2015?12?16

國家科技支撐計(jì)劃課題（2015BAD07B05）；林業(yè)公益性行業(yè)科研專項(xiàng)（201204105）；國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41105076）；國家重大科學(xué)研究計(jì)劃（2012CB956202）

程志慶(1986?)，博士，講師，主要從事林業(yè)高光譜模型及氣象方面研究。E-mail：chengzhiqing1@126.com

**通訊作者。E-mail：zhangjs@caf.ac.cn