武陵源風(fēng)景名勝區(qū)珙桐群落主要樹種特征光譜研究

曾 婷，田建林，丁彬彬，王 高，周子群，徐琴倩

（吉首大學(xué)土木工程與建筑學(xué)院，湖南張家界 427000）

植被監(jiān)測(cè)和生態(tài)環(huán)境及數(shù)量分析是植被資源進(jìn)行開發(fā)利用和保護(hù)的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的野外實(shí)地調(diào)查方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且存在調(diào)查區(qū)域限制等局限性，而利用多光譜遙感影像，雖然能分辨出大量的植被，但針對(duì)光譜曲線相似的植被識(shí)別仍然具有挑戰(zhàn)性。隨著高光譜遙感技術(shù)的迅速發(fā)展，其空間分辨率高、波段數(shù)量多、波段連續(xù)性強(qiáng)等特點(diǎn)提高了植被識(shí)別的精度，為植被監(jiān)測(cè)和定量分析提供了有力的支撐［1］。目前，利用高光譜遙感影像進(jìn)行植被種類識(shí)別和監(jiān)測(cè)已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。植被特征光譜研究是高光譜遙感植被識(shí)別和監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)各植被特征光譜的確定，減少了數(shù)據(jù)冗長(zhǎng)，便捷了植被光譜數(shù)據(jù)庫(kù)的建立和高光譜遙感的植被識(shí)別。濕地［2-6］、草地［7-12］和林地［13-17］植被特征光譜引來(lái)眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注。宋春雨等［18］利用微分法和連續(xù)統(tǒng)去除法進(jìn)行數(shù)據(jù)變換，分析了滇中典型植被側(cè)柏、樟木、柳杉相互區(qū)別的特征波段。王波等［19］通過(guò)室內(nèi)試驗(yàn)測(cè)量東祁連山6 種高寒灌叢植被的光譜吸收率和反射率，并進(jìn)行微分變換確定可區(qū)分的敏感波段，將敏感波段進(jìn)行組合計(jì)算NDVI和RVI可進(jìn)一步提高敏感波段的精度。字李等［20］采用光譜儀對(duì)香格里拉的4種針葉植被進(jìn)行光譜測(cè)定和微分變換，分析出敏感波段，并通過(guò)Fisher 判別出差異最為顯著的波段。國(guó)內(nèi)外學(xué)者通常對(duì)研究區(qū)域內(nèi)的典型植被［9，11，21-24］進(jìn)行研究，缺乏對(duì)特定地區(qū)特有珍稀植被的研究。

武陵源風(fēng)景名勝區(qū)擁有獨(dú)特的張家界地貌，該地貌生長(zhǎng)的植被既有普遍性又有特異性。由于武陵源風(fēng)景名勝區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)的迅速開發(fā)，生態(tài)環(huán)境正遭受著劇烈干擾。珙桐（Davidia involucrataBaill.）作為當(dāng)?shù)靥赜姓湎≈脖恍枰皶r(shí)監(jiān)測(cè)干預(yù)。而珙桐由于數(shù)量少且分布不集聚等原因在多光譜遙感識(shí)別上無(wú)法較為精確地識(shí)別，并且也易于與周邊植物混淆，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)信息不準(zhǔn)確。為尋求快速便捷監(jiān)測(cè)珍稀植物珙桐的手段，本研究選定武陵源自然風(fēng)景區(qū)為研究區(qū)域，以該區(qū)域特有珍稀植物珙桐和周邊主要樹種野鴉椿［Euscaphis japonica（Thunb.）Dippel］、紅楓（Acer palmatum‘Atropurpureum’）、香樟［Cinnamomum camphora（Linn）Presl］、木荷（Schima superbaGardn. etChamp.）為研究對(duì)象，分析珙桐群落主要樹種的特征光譜，以期為植物光譜數(shù)據(jù)庫(kù)完善提供基礎(chǔ)資料，同時(shí)利用高光譜遙感提高珙桐群落主要樹種的識(shí)別精度，并為珙桐區(qū)分于主要樹種的生物量定量研究奠定基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

武陵源風(fēng)景名勝區(qū)位于湖南省西北部張家界市境內(nèi)，地處東經(jīng)110°20′30″—110°41′15″，北緯29°16′25″—29°24′25″，總面積為397.58 km2，主要由張家界國(guó)家森林公園、索溪峪自然保護(hù)區(qū)、天子山自然保護(hù)區(qū)和楊家界景區(qū)構(gòu)成。武陵源風(fēng)景名勝區(qū)屬于典型的亞熱帶山原型季風(fēng)濕潤(rùn)氣候，四季分明，氣候溫和，年均溫為16 ℃左右，光照充足，降水豐富，歷年平均降水量為1 400 mm，為境內(nèi)各種動(dòng)植物的生存繁衍提供了多樣化和理想化的環(huán)境條件，造就了豐富的生物多樣性。武陵源風(fēng)景名勝區(qū)植被覆蓋率達(dá)85%，主要以闊葉常綠喬木為主，伴有大量的灌木和草本植物，共計(jì)1 630 種，其中含有一類保護(hù)樹種5 種。珙桐作為張家界武陵源風(fēng)景名勝區(qū)一類保護(hù)樹種之一，其主要分布在金鞭溪、鷂子寨、龍鳳庵、楊家界等地區(qū)。

1.2 野外光譜數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.2.1 野外光譜數(shù)據(jù)采集 本研究野外試驗(yàn)數(shù)據(jù)測(cè)量采用ASD FieldSpec 4 型便攜地物光譜儀（350～2 500 nm），其具有高分辨率和低噪音的優(yōu)點(diǎn)。在測(cè)量的時(shí)間段內(nèi)需要保持良好且穩(wěn)定的光照條件，因此本研究野外試驗(yàn)光譜數(shù)據(jù)測(cè)量選定于2022 年8 月6 日10：00—14：00，該時(shí)間段的光照良好、穩(wěn)定且充足。對(duì)珙桐、野鴉椿、紅楓、香樟、木荷進(jìn)行了野外實(shí)地測(cè)量，在測(cè)量前首先對(duì)白板進(jìn)行校正，并每15 min校正1 次，光纖探頭呈25°測(cè)量角，且每種樹種至少測(cè)取10 條光譜曲線。

1.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 利用ViewSpecPro 軟件將異常曲線進(jìn)行剔除，取得平均光譜曲線。由于在測(cè)量時(shí)無(wú)法避免噪聲的影響，因此需要對(duì)原始光譜曲線進(jìn)行平滑處理以減小噪音影響。常用的降噪方法有移動(dòng)平均法［21］、Savitzky-Golay 卷積法［10］、相鄰平均法等。本研究選取Savitzky-Golay 卷積法進(jìn)行平滑降噪處理。由于大氣中水汽的影響，因此需要將光譜波段1 350～1 416 nm、1 796～1 970 nm和2 470～2 500 nm進(jìn)行去除［25］。

1.3 研究方法

1.3.1 微分法 微分法廣泛應(yīng)用于植被特征光譜提取研究中，不僅能夠迅速確定其特征光譜的波段位置，而且能夠顯著凸顯各植被間的光譜差異。一階微分處理還可以消除大部分大氣、土壤和低頻噪音等的影響。光譜曲線的一階導(dǎo)數(shù)反射率得到的值表示原光譜反射率曲線的斜率。導(dǎo)數(shù)正值表示原光譜反射率隨波長(zhǎng)的增加而逐漸增大；導(dǎo)數(shù)的負(fù)值表示原光譜反射率隨波長(zhǎng)的增大而減小，則吸收率隨波長(zhǎng)的增大而增大。0 表示原光譜曲線的極值點(diǎn)［4］。光譜曲線進(jìn)行微分一階導(dǎo)數(shù)的公式如下。

式中，λi表示在i處的波長(zhǎng)；R（λi）表示位于λi波長(zhǎng)處的光譜射率；R′（λi）表示在λi波長(zhǎng)處的微分一階反射率。

“三邊”參數(shù)是植被一階微分光譜曲線進(jìn)行差異區(qū)分的重要參數(shù)。通過(guò)一階微分變換將“三邊”參數(shù)與特征光譜分析結(jié)合起來(lái)，有利于提高植被分類識(shí)別的精度［5］?！叭叀敝傅氖撬{(lán)邊（b）（490～530 nm）、黃邊（y）（550～582 nm）、紅邊（r）（680～760 nm），“三邊”參數(shù)就是三邊對(duì)應(yīng)波段（λ）的最大斜率（l）和對(duì)應(yīng)波段的面積（S）。波段對(duì)應(yīng)最大斜率可以通過(guò)一階導(dǎo)數(shù)的極大值或極小值得到，對(duì)應(yīng)波段面積可以用求一階導(dǎo)數(shù)絕對(duì)值之和求得。

1.3.2 去包絡(luò)線法 去包絡(luò)線法也稱連續(xù)統(tǒng)去除法，可以將原始光譜曲線歸一化至［0，1］，有效突出植被的吸收特征和反射特征［26，27］。本研究將預(yù)處理后的原始光譜曲線轉(zhuǎn)化為ASCII 文件，將文件導(dǎo)入到ENVI 中進(jìn)行連續(xù)統(tǒng)去除，得到去包絡(luò)線后的圖像，將處理后的圖像數(shù)據(jù)導(dǎo)出。

基于去包絡(luò)線法后的數(shù)據(jù)提取5 個(gè)光譜吸收特征參數(shù)和1 個(gè)光譜吸收系數(shù)進(jìn)行分析。光譜吸收特征參數(shù)是未來(lái)高光譜信息處理研究的主要方向［21］。光譜吸收特征參數(shù)包括吸收波段位置（P）、吸收峰寬度（W）、吸收峰深度（H）、吸收峰面積（S）和吸收谷對(duì)稱度（A）。此外，光譜吸收系數(shù)（SAI）能夠全面反映光譜曲線的識(shí)別特征，有利于消除非研究地物的影響［21］。其計(jì)算公式如下式所示［28］。

式（2）至式（6）中，λend、λstart分別為吸收谷的結(jié)束波段和開始波段；CRmin為吸收谷的最小值；CR為波段區(qū)間內(nèi)各波段的面積；λp為吸收谷光譜最小值對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)；ρend、ρstart、ρp分別為位于吸收谷結(jié)束波段、開始波段、最低點(diǎn)的值。

2 結(jié)果與分析

2.1 原始反射率光譜分析

對(duì)原始測(cè)量光譜曲線進(jìn)行平均和平滑預(yù)處理，得到如圖1 所示的光譜曲線。5 類樹種的反射率曲線變化趨勢(shì)大致相同。樹種葉片中含有的葉綠素吸收紅光反射綠光，在可見(jiàn)光波段內(nèi)，位于綠光波段550 nm 附近出現(xiàn)了第一個(gè)光譜反射峰，香樟（反射率為11.89%）＞野鴉椿（反射率為9.80%）＞珙桐（反射率為6.54%）＞木荷（反射率為6.30%）＞紅楓（反射率為5.94%）。在紅光波段內(nèi)680 nm 附近出現(xiàn)波谷，并在680 nm 后出現(xiàn)植被特有的“紅邊”效應(yīng)，植被的光譜反射率迅速上升，并于近紅外波段內(nèi)趨于平緩。在近紅外波段區(qū)間，植被的反射率普遍偏高。在780～920 nm 波段，植被光譜反射率呈緩慢上升趨勢(shì)，光譜反射率曲線從大到小表現(xiàn)為野鴉椿＞香樟＞珙桐＞木荷＞紅楓。在970 nm 附近出現(xiàn)波谷，5 類樹種的光譜反射率大小發(fā)生變化，表現(xiàn)為野鴉椿＞香樟＞珙桐＞木荷＞紅楓。在1 000～1 349 nm 波段出現(xiàn)了2 個(gè)反射峰（分別位于1 090 nm 和1 280 nm 附近）和1個(gè)吸收谷（位于1 200 nm 附近），反射率大小表現(xiàn)為野鴉椿＞香樟＞珙桐＞木荷＞紅楓。且在1 090 nm附近，珙桐、野鴉椿、紅楓、香樟、木荷反射率分別為47.52%、76.64%、37.84%、54.54%、44.55%，5 類樹種的反射率差異明顯，更利于珙桐群落主要樹種識(shí)別分類。在1 427～1 785 nm 波段，1 450 nm 附近出現(xiàn)波谷，在1 670 nm 附近出現(xiàn)反射峰，香樟和紅楓曲線相交于1 590 nm 處。因此，1 427～1 590 nm 光譜反射率大小表現(xiàn)為野鴉椿＞珙桐＞紅楓＞香樟＞木荷，1 590～1 785 nm 光譜反射率大小表現(xiàn)為野鴉椿＞珙桐＞香樟＞紅楓＞木荷。在1 981～2 459 nm 波段，5 類樹種反射率大小較為穩(wěn)定，位于2 210 nm 附近出現(xiàn)反射峰，反射率大小表現(xiàn)為野鴉椿（19.71%）＞珙桐（16.48%）＞紅楓（11.71%）＞香樟（10.67%）＞木荷（7.56%），有利于進(jìn)行樹種識(shí)別和區(qū)分。

2.2 一階微分反射光譜分析

為了使5 類樹種的光譜信息更為凸顯，對(duì)其進(jìn)行一階微分，得到轉(zhuǎn)換后的曲線如圖2 所示，將“三邊”結(jié)合一階微分反射率進(jìn)行參量化。珙桐、野鴉椿、紅楓、香樟和木荷的9 個(gè)特征參數(shù)量化結(jié)果如表1 所示。

表1 一階微分反射“三邊”參數(shù)值

圖2 珙桐群落主要樹種一階微分光譜反射率

由圖2、表1 可知，①在480～550 nm 波段，微分一階導(dǎo)數(shù)的值都為正值，原始光譜曲線呈遞增趨勢(shì)，即5 類樹種在該波段內(nèi)呈反射狀態(tài)。珙桐、野鴉椿、紅楓、香樟和木荷5 類樹種藍(lán)邊（490～530 nm）參數(shù)的對(duì)應(yīng)波段分別為522、522、521、521、521、523 nm，藍(lán)邊最大斜率大小表現(xiàn)為香樟＞野鴉椿＞0.002＞珙桐＞紅楓＞木荷，藍(lán)邊面積大小表現(xiàn)為香樟＞野鴉椿＞珙桐＞紅楓＞木荷。通過(guò)比較藍(lán)邊斜率和面積，除紅楓和木荷接近不容易區(qū)分外，其余3 類樹種可根據(jù)藍(lán)邊斜率和面積的大小進(jìn)行區(qū)分。②在550～680 nm波段，5 類樹種一階微分反射率均為負(fù)值且具有相似的曲線變化趨勢(shì)，則原始光譜曲線反射率遞減形成吸收狀態(tài)（圖2）。根據(jù)黃邊的參數(shù)，位于黃邊（550～582 nm）波段內(nèi)，珙桐、野鴉椿、紅楓、香樟和木荷5 類樹種對(duì)應(yīng)波段依次為568、568、570、569、570 nm，黃邊斜率數(shù)值大小表現(xiàn)為香樟＞野鴉椿＞0.001＞珙桐＞木荷＞紅楓，除香樟和野鴉椿過(guò)于接近而不易區(qū)分外，其他3 類樹種可以進(jìn)行區(qū)分。③在680～760 nm 波段，5 類樹種一階微分反射率曲線存在極大值。紅楓紅邊最大斜率對(duì)應(yīng)波段位于704 nm，而其他4 類樹種的對(duì)應(yīng)波段位于717～722 nm，紅邊參數(shù)最大斜率和紅邊對(duì)應(yīng)波段面積大小表現(xiàn)為野鴉椿＞香樟＞珙桐＞木荷＞紅楓。因此，可以通過(guò)紅邊參數(shù)對(duì)5 類樹種進(jìn)行區(qū)分。④在990～1 010 nm 波段，野鴉椿和木荷呈反射趨勢(shì)，香樟、紅楓和珙桐呈吸收趨勢(shì)。⑤在1 110～1 190 nm 波段為負(fù)值，呈吸收狀態(tài)，5 類樹種吸收狀態(tài)極值大小表現(xiàn)為香樟＞野鴉椿＞木荷＞珙桐＞紅楓。其中，香樟頂點(diǎn)的值相比于其他4 類樹種頂點(diǎn)的值較大，因此，此處可將香樟與其他4 類樹種區(qū)分開來(lái)。

2.3 去包絡(luò)線法光譜分析

5 類樹種去包絡(luò)線法后如圖3 所示，①在350～1 300 nm 波段，出現(xiàn)了4 個(gè)吸收谷和1 個(gè)反射峰。②在440～500 nm 波段，去包絡(luò)線系數(shù)大小表現(xiàn)為木荷＞香樟＞紅楓＞珙桐＞野鴉椿，并在494 nm 處出現(xiàn)明顯波谷，說(shuō)明該波段位置5 類樹種的去包絡(luò)線系數(shù)差異較大，有利于區(qū)分珙桐群落主要樹種。③550 nm附近處的反射峰是由于植被中的葉綠素對(duì)綠光出現(xiàn)反射作用而出現(xiàn)的，在520～640 nm 波段，去包絡(luò)線系數(shù)大小表現(xiàn)為香樟＞紅楓＞木荷＞珙桐＞野鴉椿。該波段內(nèi)各植被去包絡(luò)線系數(shù)大小穩(wěn)定，可確定為去包絡(luò)線識(shí)別樹種的特征波段之一。④在640～690 nm波段吸收谷附近處，5 類樹種的去包絡(luò)線系數(shù)大小表現(xiàn)為木荷＞紅楓＞香樟＞珙桐＞野鴉椿，在677 nm處，出現(xiàn)明顯波谷并且是去包絡(luò)線曲線的最小值。因此，在640～690 nm 波段處去包絡(luò)線系數(shù)差異明顯，可將該波段確定為樹種識(shí)別的特征波段。在680～760 nm 波段，由于植被冠層的細(xì)胞結(jié)構(gòu)導(dǎo)致反射率迅速增加，出現(xiàn)“紅邊”現(xiàn)象。940～1 000 nm 和1 130～1 270 nm 波段處的吸收谷主要是由植被水分含量吸收引起，水分含量較高的植被光譜吸收程度較強(qiáng)。

圖3 珙桐群落主要樹種去包絡(luò)線曲線

本研究通過(guò)選取光譜吸收參數(shù)來(lái)進(jìn)一步凸顯光譜吸收特征，研究波段選定為540～760 nm，得出5 類樹種各吸收參數(shù)的值，如表2 所示。

表2 珙桐群落主要樹種光譜吸收特征參數(shù)

從表2 可以看出，5 類樹種的吸收波段位置（P）、吸收峰寬度（W）、吸收峰深度（H）、吸收谷對(duì)稱度（A）之間數(shù)值差異較小，難以用于區(qū)分樹種。就吸收峰面積（S）和光譜吸收指數(shù)（SAI）來(lái)看，大小區(qū)別較為明顯，易于區(qū)分樹種。5 類樹種吸收峰面積大小表現(xiàn)為香樟＞紅楓＞木荷＞珙桐＞野鴉椿，光譜吸收指數(shù)（SAI）大小表現(xiàn)為野鴉椿＞香樟＞珙桐＞紅楓＞木荷。

3 小結(jié)與討論

利用高光譜技術(shù)ASD FieldSpec 4 型便攜地物光譜儀對(duì)目標(biāo)植被葉片進(jìn)行測(cè)量，發(fā)現(xiàn)各植被都具有類似的光譜曲線變化趨勢(shì)，但由于各植被葉片中的葉綠素含量、葉肉細(xì)胞結(jié)構(gòu)、水分含量等的不同，導(dǎo)致各植被光譜反射率之間存在差異。采用微分法和去包絡(luò)線法對(duì)預(yù)處理后的原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行變換處理，可將原始光譜中難以區(qū)分的波段區(qū)間進(jìn)行突出顯示。通過(guò)對(duì)原始光譜曲線和變換后的光譜曲線分析發(fā)現(xiàn)，各類型的光譜曲線均可分析出5 類樹種用于識(shí)別的差異波段。不同波段用于識(shí)別樹種的精度也不盡相同，檢驗(yàn)不同方法下變換分析得到的特征光譜識(shí)別樹種精度有待于進(jìn)一步的研究。

本研究以武陵源風(fēng)景名勝區(qū)內(nèi)的珍稀植物珙桐及其群落主要樹種為研究對(duì)象，分析珙桐群落主要樹種的特征光譜，得出以下結(jié)論。

1）珙桐、野鴉椿、紅楓、香樟和木荷的光譜曲線變化趨勢(shì)符合一般植被的光譜曲線特征。5 類樹種原始光譜曲線可區(qū)分波段都位于近紅外波段，為780～920 nm、1 000～1 349 nm、1 427～1 590 nm、1 590～1 785 nm、1 981～2 459 nm。

2）利用一階微分法和“三邊”參數(shù)進(jìn)行結(jié)合分析，突出顯示5 類樹種之間藍(lán)邊、黃邊、紅邊的差異。5 類樹種通過(guò)“三邊”參數(shù)和微分一階導(dǎo)數(shù)光譜曲線差異分析得出微分一階導(dǎo)數(shù)反射率曲線中可區(qū)分波段為490～530 nm、550～582 nm、680～760 nm、1 110～1 190 nm。

3）去包絡(luò)線法凸顯了珙桐、野鴉椿、紅楓、香樟和木荷原始光譜曲線在可見(jiàn)光波段和近紅外波段的反射峰和吸收谷的差異。在440～500 nm、520～640 nm 和640～690 nm 波段，5 類樹種去包絡(luò)線系數(shù)差異明顯，易于區(qū)分，可將其確定為進(jìn)行珙桐群落主要樹種識(shí)別的特征光譜波段。光譜吸收特征參數(shù)基于去包絡(luò)線后540～760 nm 波段數(shù)據(jù)得到吸收峰面積和光譜吸收系數(shù)，大小區(qū)別較為明顯，易于區(qū)分樹種。