植被光譜特征位置選取與影響因素分析

辜超

摘 要：文章通過對植被進行光譜測量，并對測量數(shù)據(jù)進行初步處理及定性分析，比較了幾種不同的數(shù)據(jù)處理方法及各自的優(yōu)缺點，通過數(shù)據(jù)的處理對各種植被光譜在不同條件下出現(xiàn)差異的原因作了初步的探討，并提取了植被的光譜特征及影響因素，分析了植被光譜遙感的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：光譜；測量規(guī)范；植被；分析

中圖分類號：O433 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）12-0062-02

Abstract： Through spectral measurement of vegetation， preliminary processing and qualitative analysis of measured data， several different data processing methods and their advantages and disadvantages are compared. Through the processing of data， the causes of the difference of vegetation spectrum under different conditions are discussed， and the spectral characteristics and influencing factors of vegetation are extracted， and the application prospect of remote sensing of vegetation spectrum is analyzed.

Keywords： spectrum； measurement specification； vegetation； analysis

1 光譜遙感的作用和研究現(xiàn)狀

任何物體都有自己特有的反射光譜而同類物體的反射光譜特性大同小異，不同物體光譜反射率的差異要比同一物體大得多。光譜遙感技術(shù)就是以物體的反射率隨波長的變化為依據(jù)，通過適當(dāng)?shù)墓庾V段的選擇和組合，有效地區(qū)分出各種不同類型的物體。

2 光譜數(shù)據(jù)采集方案

植被的研究是在風(fēng)光旖旎的武漢大學(xué)里面進行的，武漢大學(xué)植被覆蓋率高，光線充足為植被光譜測量提供了很好的條件。

2.1 數(shù)據(jù)采集方案

光譜數(shù)據(jù)主要來源于3月間通過可見光和近紅外波段的地面光譜儀測量獲得的。植被的光譜測量主要分為寬葉和針葉的測量，這兩類植被有比較典型的意義。

2.2 光譜采集的影響因素

在對植被進行光譜數(shù)據(jù)采集的過程中，對光譜數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響的因素很多而且情況非常復(fù)雜。這些影響因素中，有一部分是可以通過數(shù)據(jù)處理的方法減弱甚至消除的，比如偶然因素，而另外一些則無法通過后期處理消除，必須在前期數(shù)據(jù)采集時采用合理的觀測手段加以減弱。對光譜數(shù)據(jù)觀測影響比較大的因素主要有大氣因素、環(huán)境散射因素和植被自身因素。

在這些影響因素中，有規(guī)律可尋的因素應(yīng)當(dāng)主動去測量和發(fā)現(xiàn)其規(guī)律，如太陽高度角；一些沒有變化規(guī)律的因素應(yīng)當(dāng)主動去避免，如大氣條件、周圍地物的散射光、地物的二向性散射特性。

3 光譜數(shù)據(jù)處理

3.1 光譜曲線波段合并

采集得到的光譜數(shù)據(jù)含有較多的噪聲，剔除噪聲的方法有很多種，其中比較常用的有算術(shù)平均法，這種方法主要用于消除偶然誤差的影響因為偶然誤差不具有規(guī)律性，由于此法過于簡單在此不做論述；第二種方法是通過將幾個波段進行合并的方法增強數(shù)據(jù)的有用信息，排除干擾信息。

本次實驗中使用的數(shù)字光譜儀具有較高的分辨率，我們將光譜數(shù)據(jù)的采樣間隔設(shè)置為0.5nm。高達0.5nm的采樣間隔，在采集的數(shù)據(jù)精度較高的同時也會造成噪聲的增強，得到的光譜曲線的波動會比較大，為了使光譜數(shù)據(jù)具有較高的準確性和抗干擾性，我們必須排除各種噪聲的影響，波段合并可以對光譜曲線進行平滑，是一種提高信噪比非常有限且簡便的方法。

波段合并的基本思想是用相鄰幾個波段的光譜反射平均值代替中間波段的反射值。合并波段的個數(shù)太少信噪比提高程度會很差但分辨率不會損失太多，相反合并波段的個數(shù)太多信噪比提高程度會很大但分辨率會損失很多，所以合適的波段合并數(shù)需要反復(fù)實驗得到，不但是數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵所在而且是實驗分析的關(guān)鍵所在。在實驗中，我們需要根據(jù)具體的情況調(diào)整合并波段的數(shù)目。植被光譜波段合并前后的效果對比圖如圖1。

通過比較我們可以看出波段合并不但能很好的吻合原有光譜的形態(tài)，又能突出特征，能很好的滿足數(shù)據(jù)分析的要求。

3.2 光譜曲線歸一化

在對所研究的植被進行光譜測量時，周圍的環(huán)境、觀測的角度的不同都會影響反射率的大小。為了使不同觀測條件下的觀測結(jié)果具有可比性，我們可以采用歸一化的數(shù)據(jù)處理方式，所謂歸一化就是將絕對數(shù)變?yōu)橐环N相對數(shù)的處理方法，光譜曲線歸一化的計算公式為：

公式中LW（λ）表示對應(yīng)于波長λ的植被反射強度，LR（λ）表示對應(yīng)于波長λ的標準板的反射強度。由于儀器得到的直接是植被的反射率，所以在實際應(yīng)用過程中，我用的計算式為：

具體方法是對每條反射光譜利用其在450～750nm的波段平均反射率作為歸一化點，將各波長處的實測值除以歸一化點的值，得出各波長的歸一化反射率值。這是一個相對的數(shù)值，而不是絕對的光譜反射率，因此歸一化不但能非常有效的的排除陽光照射的干擾，而且還能保留植被光譜曲線原有的信息。

4 植被光譜特征位置選取與影響因素分析

4.1植被光譜特征位置的選取

本文選取了2類典型的植物進行測量，一類是寬葉的代表桂花樹，另一類是窄葉細草場。兩種植被在光譜測量上有一定的區(qū)別，桂花樹的樹葉寬大，測量時對準樹葉就可以，而草葉片較細小，受草的長勢，分布，以及土壤，水分等因素的影響較大。

上圖是兩類植物的光譜曲線，我們可以看出兩類不同的植物光譜有驚人的相似性。我們在400-800nm波段范圍選擇了2個峰谷表征植被的光譜特征。

（1）綠反射峰（綠峰位置）G：為光譜在綠波段的反射率最大值，λ∈540-560nm。

（2）紅波段吸收峰R：為光譜在紅波段的反射率最小值， λ∈670-700nm。

以上2個最基本的特征位置是本次實驗中得到的，通過進一步的研究我們發(fā)現(xiàn)這一特征是由于植物所含有的葉綠素的影響造成的，從以上光譜特征可以看出由于葉綠素的作用，植被對藍光和紅光吸收作用比較強，而對綠光吸收作用弱反射作用強。

4.2 影響植被光譜特征的因素分析

為了分析影響植被光譜特征的因素，對兩種不同類型的植物進行了光譜測量。實驗是對樹葉以及很茂密的草場進行的，選擇茂密草場是為了消除土壤背景的影響。以下是測量得到的光譜曲線：

由于植被的成分都含有葉綠素，葉綠素對綠光有很強的反射作用，對紅光和藍紫光有一定的吸收作用，因此綠色植物的光譜大致上差不多，主要表現(xiàn)在光譜的峰谷值位置基本沒有差別，這主要是由于不同的植物葉綠素含量和水分含量的不同造成的。從圖中可以看出樹葉在波長470nm、635nm、670nm附近的吸收特征要高于草地，而550nm附近的反射率低于草地，這很可能是葉綠素濃度比草地高造成的，通過葉綠素測量儀的測量，證明了分析的正確性。

5 研究進展

經(jīng)過研究我們可以看出植物作為一種特殊的物體其反射光譜曲線具有自身獨特的形狀，不同種類的植物甚至同一種植物在不同的生長發(fā)育階段，健康的植物和患病的植物，其光譜曲線的也有很大的差別。因此可以利用植物的光譜特點和采集數(shù)據(jù)，結(jié)合地面調(diào)查，借助地理信息系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)的支持，進行部分區(qū)域和全球尺度上農(nóng)作物與林木生長狀況及生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測等領(lǐng)域的應(yīng)用研究。

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