寇培穎，高 帥，黃 妮

（1.中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，北京 100000）

櫟樹氮碳含量反演葉片與冠層尺度差異分析

寇培穎1，高 帥1，黃 妮1

（1.中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，北京 100000）

在葉片和冠層兩個(gè)尺度上，分析了櫟樹葉片氮碳兩種生化組分含量與其反射率特性的統(tǒng)計(jì)關(guān)系；采用逐步回歸法，分別利用地面光譜和航空高光譜曲線對(duì)葉片和冠層尺度進(jìn)行了反演，選擇進(jìn)入回歸方程的波段分別為719 nm、1 854 nm/1 861 nm、359 nm和767．9 nm/1 319．0 nm。研究表明，葉片尺度由于受到干擾較小，反演結(jié)果明顯優(yōu)于冠層尺度；冠層尺度的反演受大氣水汽、冠層結(jié)構(gòu)、植被下墊面等諸多因素影響較大，因此在進(jìn)行冠層尺度生化組分反演時(shí)，必須充分考慮上述因素的影響。

櫟樹；氮含量；碳含量；葉片尺度；冠層尺度

氮碳含量是植被生長(zhǎng)狀態(tài)的重要指標(biāo)，能為病蟲害監(jiān)測(cè)等提供指導(dǎo)信息。葉片中氮元素的含量對(duì)生產(chǎn)力估計(jì)和氮肥施量有著重要的指導(dǎo)意義；植物碳氮比可以體現(xiàn)植物的營(yíng)養(yǎng)利用效率，是生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[1]。傳統(tǒng)的采樣化驗(yàn)方法雖然可以較準(zhǔn)確地提取其生化組分，但費(fèi)時(shí)費(fèi)力，因此如何利用遙感技術(shù)快速提取植被生化組分含量受到廣泛關(guān)注。

20世紀(jì)80年代，隨著成像光譜技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，遙感進(jìn)入高光譜遙感的新階段。每個(gè)像元可獲得成百上千個(gè)連續(xù)或不連續(xù)的非常窄的波段，從而得到一條完整的光譜曲線，其豐富的光譜信息為定量反演地表植被生化參數(shù)提供了可能，植被遙感已從識(shí)別分類逐步發(fā)展到生化組分含量提取的水平[2-3]。葉片的反射波譜特性主要由葉片內(nèi)部結(jié)構(gòu)和生化組分的散射、吸收特征所控制。氮碳含量的變化會(huì)引起植被光譜特性的變化，這是通過(guò)光譜手段獲取植物生化參量信息的理論基礎(chǔ)，從而使利用高光譜遙感手段提取葉片氮碳含量成為可能[4-5]。通過(guò)遙感技術(shù)可估算生化組分，進(jìn)而研究植被質(zhì)量以及區(qū)域甚至全球尺度的養(yǎng)分循環(huán)或生物地球化學(xué)循環(huán)，因此遙感數(shù)據(jù)已成為獲取冠層特性時(shí)空變化詳細(xì)信息的唯一低成本來(lái)源[4]。

早期對(duì)葉片氮含量與葉片反射光譜的研究表明，550～675nm 波段內(nèi)的葉片反射率與葉片氮含量具有非常高的相關(guān)性。Thomas J R[5]等認(rèn)為甜椒葉片對(duì)氮含量影響最大的波段在550 nm和670 nm；王人潮[6]等認(rèn)為缺氮使水稻葉片在680 nm處的光譜吸收減少，而冠層對(duì)氮含量變化最敏感的波段在530～560 nm。蔣桂英[7]等得出棉花葉片氮含量敏感波段為630～690 nm和760～900 nm。袁金國(guó)[8]在提取綠色植被的氮含量時(shí)選擇波段854．18 nm。陳貽釗[9]測(cè)定橡膠樹在730 nm處反射率與氮含量相關(guān)性最好。

通過(guò)高光譜遙感直接進(jìn)行植被尤其是森林生化組分的反演也受到技術(shù)條件的限制，主要表現(xiàn)在葉片和冠層反演有較大的尺度差異。為分析和比較葉片與冠層尺度櫟樹氮碳含量高光譜反演的差異，本文以北美櫟樹為例，進(jìn)行了兩種尺度的反演研究。

1 原理及方法

目前，提取植被生化組分的方法主要有基于統(tǒng)計(jì)手段的經(jīng)驗(yàn)半經(jīng)驗(yàn)方法和物理模型反演方法兩種；前者簡(jiǎn)單易懂，操作性強(qiáng)，后者以物理原理為依據(jù)，準(zhǔn)確性高、可移植性強(qiáng)。Haboudane等提出將二者結(jié)合的一種范式，即先用物理模型擬合有較為廣泛代表性的數(shù)據(jù)，再?gòu)倪@些模擬數(shù)據(jù)中提煉反演目標(biāo)參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系式[10]。本文從基于統(tǒng)計(jì)手段的經(jīng)驗(yàn)半經(jīng)驗(yàn)方法入手，提取櫟樹葉片中氮碳含量，具體步驟為（圖1）：

圖1 技術(shù)路線流程圖

1）將兩個(gè)尺度上的氮碳生化組分含量數(shù)據(jù)與相應(yīng)的光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，根據(jù)相關(guān)系數(shù)曲線圖分析各自敏感波段。

2）本文選用逐步回歸模型來(lái)提取氮碳含量，該方法在保證回歸方程有效性的同時(shí)，減小了計(jì)算量，簡(jiǎn)化了回歸方程[11]；選用復(fù)相關(guān)系數(shù)R2、RMSE作為評(píng)價(jià)反演效果指標(biāo)。

3）在冠層尺度上，利用回歸方程計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的生化組分含量，并對(duì)其進(jìn)行密度分割，將其含量直觀地顯示在影像上。

2 數(shù)據(jù)獲取

本文所用的高光譜數(shù)據(jù)和生化組分含量數(shù)據(jù)，均來(lái)源于美國(guó)國(guó)家生態(tài)觀測(cè)站網(wǎng)站（National Ecological Observatory Network）。研究對(duì)象是2013年6月位于加利福尼亞州以N37．112°、W119．736°為中心地區(qū)測(cè)量的櫟屬藍(lán)橡樹和一些本地橡樹的高光譜數(shù)據(jù)；主要獲取橡樹的葉片光譜、高光譜影像和生化組分?jǐn)?shù)據(jù)。航空遙感測(cè)量使用的是NEON機(jī)載天文平臺(tái)儀器裝備AOP- 1，包括一個(gè)高分辨率NEON成像光譜儀（NIS）、一個(gè)小型波形記錄激光雷達(dá)和一個(gè)高分辨率數(shù)碼相機(jī)。

葉片反射光譜由使用便攜式地物光譜儀ASD測(cè)量黑色背景下的葉片正面反射率獲得。葉片光譜反射率數(shù)據(jù)共2 150個(gè)波段，波長(zhǎng)范圍350～2 500 nm，間隔為1 nm。冠層高光譜影像共426個(gè)波段，波長(zhǎng)范圍382．3～2 511．2 nm。

3 結(jié)果分析

3.1 特征波段的提取

在光譜反演模型建立過(guò)程中，本質(zhì)問(wèn)題是對(duì)敏感波段的選取。圖2為葉片尺度和冠層尺度的氮碳含量與波長(zhǎng)的相關(guān)系數(shù)曲線圖（由于冠層光譜1 344～1 419 nm和1 749～1 930 nm受噪聲影響嚴(yán)重，故將其掩膜掉）。

整體上來(lái)看，冠層尺度上的波長(zhǎng)與生化組分的相關(guān)性低于葉片尺度，且均在1 300～1 500 nm波段范圍內(nèi)開始呈現(xiàn)分歧，可能是受大氣水汽吸收影響[8]。由圖2a可見(jiàn)，葉片尺度的波長(zhǎng)與氮含量的相關(guān)系數(shù)在550 nm和700 nm附近以及二者之間呈現(xiàn)高相關(guān)性；在近紅外波段，氮含量與光譜反射率都呈現(xiàn)較大的相關(guān)性；氮含量與葉綠素含量關(guān)系密切，這可能是造成氮元素對(duì)綠峰（559 nm）、紅谷（678 nm）以及“紅邊”區(qū)域波段（719 nm/780 nm）敏感的原因。冠層尺度氮含量的波長(zhǎng)與相關(guān)系數(shù)與葉片尺度的有很大不同。相較于葉片尺度，在冠層尺度上氮元素敏感波段在“紅邊”區(qū)域范圍內(nèi)出現(xiàn)向短波方向移動(dòng)的現(xiàn)象（719 nm/780 nm→702．9 nm/ 767．9 nm），可能是由于冠層結(jié)構(gòu)的影響[12]。

圖2 相關(guān)系數(shù)曲線圖

前人研究表明，在400～2 500 nm波段內(nèi)所有植被反射特性是相似的。在400～700 nm可見(jiàn)光波段內(nèi)，植物的光譜特性主要受葉綠素特性影響，呈現(xiàn)強(qiáng)烈的吸收特性；而紅外波段部分呈現(xiàn)高反射則是由葉片細(xì)胞壁和細(xì)胞間隙折射率不同導(dǎo)致多重反射所引起的[13]。

由圖2b可見(jiàn)，葉片碳含量的相關(guān)性圖中除了700 nm左右有兩個(gè)波峰為正相關(guān)外，其他波段處大部分與碳含量呈負(fù)相關(guān)。葉片中的碳元素主要存在于淀粉、纖維素、木質(zhì)素中，這些物質(zhì)的光譜吸收特征也會(huì)影響碳元素的光譜特征。冠層碳含量的波長(zhǎng)與相關(guān)系數(shù)同樣與葉片尺度反差較大，同時(shí)與氮含量形成對(duì)此。在可見(jiàn)光波段，500 nm處有相關(guān)性明顯的小峰；在紅外波段，700 nm之后相關(guān)性陡降，在700～1 400 nm范圍內(nèi)呈現(xiàn)高負(fù)相關(guān)性。

由各葉片生化組分的相關(guān)性曲線得到對(duì)應(yīng)敏感波段，除去易受大氣水汽吸收影響的1 400～1 500 nm和1 900～2 000 nm波段，主要選擇相關(guān)系數(shù)較高的波峰以及陡變處對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)，如表1所示。

表1 各實(shí)驗(yàn)備選波段/nm

3.2 回歸模型的建立

利用逐步回歸模型建立回歸方程時(shí)，波段選擇為半人工式，算法可在備選波段中自動(dòng)選取對(duì)方程貢獻(xiàn)大的因子。備選的波段采用所有峰值處對(duì)應(yīng)的波段，在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，程序會(huì)自動(dòng)篩選出對(duì)方程貢獻(xiàn)大的波段，結(jié)果如表2所示。

表2 多元逐步回歸分析結(jié)果

由前人的研究結(jié)果來(lái)看，氮含量的敏感波段是較固定的，但表2中大多數(shù)入選波段并非最敏感波段，造成這種現(xiàn)象的原因有很多，如實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)量較少、逐步回歸的局限性、生化組分間的相關(guān)性、測(cè)量?jī)x器本身的噪聲等[11]。另外，同一生化組分不同尺度下的特征波段相差很大，冠層水平只有在稍低的置信水平下，才有波段入選。這是因?yàn)楣趯庸庾V除被植被的營(yíng)養(yǎng)狀況影響外，還有很多影響因素，如植被下墊面引起的混合像元因素、葉面積指數(shù)、太陽(yáng)高度角和觀測(cè)方位等。一般地，葉面積指數(shù)達(dá)到3時(shí)，冠層在可見(jiàn)光和中紅外波段的光譜反射率基本穩(wěn)定，而要在近紅外波段穩(wěn)定，則需達(dá)到5～6[14]。

3.3 生化組分含量分布圖

圖3、4分別為氮含量和碳含量的分布圖，黑色部分表示分類之后的地面，灰色部分表示櫟樹冠層。分布圖中各采樣點(diǎn)上的氮碳含量越高，其灰度值越高，色調(diào)越亮；氮碳含量越低，其灰度值越低，色調(diào)越暗。

圖3 氮含量分布圖

圖4 碳含量分布圖

4 結(jié) 語(yǔ)

本研究利用櫟樹葉片和冠層兩個(gè)尺度的高光譜數(shù)據(jù)，著重分析了相關(guān)生化組分含量的敏感波段，并構(gòu)建了逐步回歸反演模型。通過(guò)相關(guān)性分析，本文研究了櫟樹葉片與冠層尺度的敏感波段。結(jié)果表明， 559 nm/ 678 nm/719 nm/780 nm/1 392 nm/1 541 nm/1 854 nm處的葉片反射率和572．6 nm/702．9 nm/767．9 nm/1 309．0 nm處的冠層反射率對(duì)氮含量較敏感；359 nm/559 nm/677 nm/ 717 nm/1 393 nm/1 540 nm/1 860 nm處的葉片反射率和552．6 nm/692．8 nm/727．9 nm/1 319．0 nm處的冠層反射率對(duì)碳含量較敏感；結(jié)果與前人研究結(jié)果較為相符。相比于葉片尺度，冠層尺度由于數(shù)據(jù)中增加了地理位置信息，最終可以得更加宏觀和直觀的含量分布圖。

利用高光譜數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)大尺度植被化學(xué)特性是當(dāng)今遙感領(lǐng)域一個(gè)重要的議題。然而植被冠層尺度與葉片尺度情況不同：在葉片尺度上，葉片反射率與其生化組分含量相關(guān)性良好，所受干擾因素較少，但在冠層尺度上，除了決定植物冠層光譜反射的因素——植物的營(yíng)養(yǎng)狀況，另一個(gè)影響冠層光譜的主要因素是冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)（葉面積指數(shù)、冠層消光系數(shù)和葉傾角分布），此外，冠層光譜反射率還受大氣、植被下墊面、太陽(yáng)高度角、觀測(cè)角度和方位等因素的影響[9,14-15]。為提高冠層反射光譜反演植被生化組分的準(zhǔn)確率，許多研究者不斷提出和發(fā)展新的光譜指數(shù)，以減輕背景噪聲的影響[16]。

[1] 施潤(rùn)和,牛錚,莊大方．利用高光譜數(shù)據(jù)估測(cè)植物葉片碳氮比的可行性研究[J]．遙感技術(shù)與應(yīng)用,2003,18(2):76-80

[2] 田慶久,宮鵬,趙春江,等．用光譜反射率診斷小麥水分狀況的可行性分析[J]．科學(xué)通報(bào),2000,45(24):2 645-2 650

[3] 吳長(zhǎng)山,項(xiàng)月琴,鄭蘭芬,等．利用高光譜數(shù)據(jù)對(duì)作物群體葉綠素密度估算的研究[J]．遙感學(xué)報(bào),2000,4(3):228-232

[4] 董晶晶．高光譜遙感反演植被生化組分研究[D]．北京:中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所,2009

[5] Thomas J R, Oerther G F． Estimating Nitrogen Content of Sweet Pepper Leaves by Reflectance Measurements[J]．Agronomy Journal,1972,64(1):11

[6] 王人潮,陳銘臻,蔣亨顯．水稻遙感估產(chǎn)的農(nóng)學(xué)機(jī)理研究:I．不同氮素水平的水稻光譜特征及其敏感波段的選擇[J]．浙江農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),1993(增刊1):7-14

[7] 蔣桂英,李少昆,王登偉,等．棉花遙感應(yīng)用研究進(jìn)展[J]．新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2002,25(3):76-79

[8] 袁金國(guó)． 基于多源遙感數(shù)據(jù)的植被生化參數(shù)提取研究[D]．北京:中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所,2008

[9] 陳貽釗．基于高光譜信息的橡膠樹葉片氮素營(yíng)養(yǎng)快速檢測(cè)技術(shù)研究[D]．?？?海南大學(xué),2010

[10] 顏春燕,劉強(qiáng)．機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)提取冬小麥冠層葉綠素含量的模型分析及驗(yàn)證[J]．遙感信息,2009,24(5):8-14,60

[11] 牛錚,陳永華,隋洪智,等．葉片化學(xué)組分成像光譜遙感探測(cè)機(jī)理分析[J]．遙感學(xué)報(bào),2000,4(2):125-130

[12] 胡昊,白由路,楊俐蘋,等．不同氮營(yíng)養(yǎng)冬小麥冠層光譜紅邊特征分析[J]．植物營(yíng)養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào),2009,15(6):1 317-1 323 [13] 趙英時(shí)．遙感應(yīng)用分析原理與方法[M]．北京:科學(xué)出版社,2013

[14] 賈良良．應(yīng)用數(shù)字圖像技術(shù)與土壤植株測(cè)試進(jìn)行冬小麥氮營(yíng)養(yǎng)診斷[D]．北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué),2003

[15] 董晶晶,王力,牛錚．植被冠層水平葉綠素含量的高光譜估測(cè)[J]．光譜學(xué)與光譜分析,2009,29(11):3 003-3 006

[16] 周冬琴,田永超,姚霞,等．水稻葉片全氮濃度與冠層反射光譜的定量關(guān)系[J]．應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2008,19(2):337-344

P237

B

1672-4623（2017）01-0040-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2017.01.012

寇培穎，碩士研究生，研究方向?yàn)槎窟b感。

2015-10-26。

項(xiàng)目來(lái)源：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目（2013CB733405）。