高光谱遥感数据在植被信息提取中的应用研究

高光谱遥感数据在植被信息提取中的应用研究 陈 拉　(江西财经大学资源环境管理学院 , 江西南昌 310032) 摘要　概述了高光谱的概念与高光谱遥感数据的特点 ,重点介绍了目前利用高光谱技术估测地表植被信息的最新研究进展 ,并讨论了 今后植被高光谱遥感应用发展的方向和研究领域。 关键词　高光谱数据 ;遥感 ;植被 ;信息提取 中图分类号　　　文献标识码　A　　文章编号　0517 - 6611 (2009) 08 - 03842 - 02 Applica tion of Hyperspectra l Rem ote Sensing Data in Information Retr ieva l from Plants CHEN La 　 ( College of Resources & Environmental Adm inistration, J iangxi University of Finance and Econom ics, Nanchang, J iangxi 330032) Abstract　The concep t of hyperspectral and the characteristics of hyperspectral remote sensing data were introduced firstly, then the app lica2 tion p rogress of hyperspectral technology in information retrieval from p lants from was reviewed, and the orientation and research field of hyper2 spectral remote sensing app lication was discussed lastly. Key words　Hyperspectral data; Remote sensing; Plant; Information retrieval 项目资助　江西省教育厅科技项目 ( GJJ09300)资助。 作者简介　陈拉 (1969 - ) ,男 ,重庆万州人 ,博士 ,讲师 ,从事遥感与农 业信息研究。 收稿日期　2008212231 1　高光谱遥感技术简介 高光谱遥感技术是近些年来迅速发展起来的一种全新 的遥感技术 ,它是集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检 测、计算机技术、信息处理技术于一体的综合性技术。在成 像过程中 ,它利用成像光谱仪以纳米级的光谱分辨率 ,以几 十或几百个波段同时对地表地物成像 ,能够获得地物的连续 光谱信息 ,实现了地物空间信息、辐射信息、光谱信息的同 步获取 ,因而在相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发 展前景 [ 1 ] 。同其他常用的遥感手段相比 ,成像光谱仪获得 的数据具有以下特点 :波段多 ;光谱分辨率高 ;相邻波段的 相关性高 ,数据冗余大 ;空间分辨率较高。高光谱遥感由于 具有很高的光谱分辨率 ,因而能够提供更为丰富的地面信 息。其正在受到国内外的广泛关注 ,并在诸如农业、海洋、林 业、军事、宇宙和天文学等领域发挥着越来越重要的作用 ,越 来越多的地物因子可以用高光谱数据反演 ,而且精度不断提 高。笔者主要介绍高光谱遥感在植被信息提取研究中的进 展和应用展望。 2　高光谱遥感在植被信息提取中的应用 目前在世界上已有 30多台航空成像光谱仪正在运行 , 用的最多的是 AV IR IS成像光谱数据。通过光谱植被指数、 光谱匹配、混合像元分解以及模型反演等分析方法 ,利用高 光谱数据进行植被信息的定量提取研究。 2. 1　植被水分含量　作物的水分胁迫状况能够在光谱反射 率数据中有所体现 ,植被水分信息可以在许多波段处有所反 映。M ichio等研究表明 , 960 nm处的导数光谱可用来监测水 稻的水分亏缺状况 [ 2 ] ;而田庆久等研究指出 ,小麦叶片相对 水分含量与光谱反射率在 1 450 nm附近水的特征吸收峰深 度和面积呈现良好的线性正相关关系 ,认为通过光谱反射率 可以定量测定作物含水量和诊断小麦缺水状况 [ 3 ] ;王纪华等 研究认为 , 1. 65～1. 85μm为木质素和纤维素的特征吸收峰 , 由于木质素和纤维素的含量与水分之间存在负相关关系 ,可 间接用来反映小麦水分状态 ,尤其在小麦生长中后期干物质 比重增大、体内含水减少的时期 ,而且该波段在大气窗口之 内 ,受大气层水的干扰较小 ,适于作为航空或卫星遥感探测 指标应用 [ 4 ] 。 利用高光谱数据估算植被叶片水分状况主要有 3个途 径 : ①植被生物化学参数 ,如叶绿素含量、木质素和纤维素 含量与水分含量的关系 ; ②植被状态与植被含水量的关 系 ; ③直接估测植被含水量法 , 1 400～2 500 nm 区间波段 的光谱 ,特别是 1 530 nm和 1 720 nm波段非常适于对植被 水分的估测。 2. 2　植被光合色素　光谱植被指数 ,如植被差异指数 (ND2 V I) 等可以估测绿色生物量 [ 5 ] ,叶绿素积累量能很好地反映 植被生物量。Jago等研究表明 ,无论是地表传感器还是机载 传感器测得光谱其红边位置与草地和小麦叶绿素的积累量 之间存在很显著的相关性 ,可以地面或机载传感器测定地面 植被叶绿素积累量 [ 6 ] 。叶绿素在可见光区的光谱吸收峰有 2 个 ,分别位于蓝光区和红光区 ,由于叶绿素在蓝光区的吸收 峰和类胡萝卜素的吸收峰相重叠 ,因此蓝光区一般不适于估 测叶绿素状况 ,红光区的最大吸收率在 660～680 nm 区域 , 但是较低的叶绿素含量就会引起该区域吸收光的饱和 ,因此 其估测的灵敏度下降 ,常用于估测叶绿素含量信息的波段是 略偏于吸收峰的 550 nm 和 700 nm[ 7 ] 。也有相似的研究认 为 ,当叶绿素积累量较低时 ,对 675 nm附近波段的反射率敏 感 ;当积累量一般或较高时 ,对 550 nm附近波段的反射率敏 感 [ 8 ] 。陈拉等利用神经网络模型和统去除法估测了水稻叶 片叶绿素 a、b和类胡萝卜素含量 [ 9 ] 。 有研究指出 ,作物的群体反射光谱与叶绿素密度的相关 性要比群体光谱与叶绿素浓度的相关性好得多 ,群体植被光 谱“红边”位置能够更好地反映叶绿素密度信息。吴长山等 也研究表明 ,水稻、玉米在叶片水平上的反射光谱数据、导数 光谱数据以及“红边”位置与叶片叶绿素含量 (单位重量叶 片中的叶绿素的重量 ) 的相关性显著 [ 10 ] ;而群体水平上的光 谱数据、导数光谱数据以及“红边”位置则与叶绿素含量的相 关性较差 ,而与叶绿素密度 (单位土地面积的叶片中所含的 叶绿素重量 ) 的相关性显著 [ 11 ] 。 责任编辑　张杨林　责任校对　傅真治安徽农业科学 , Journal of Anhui Agri. Sci. 2009, 37 (8) : 3842 - 3843 2. 3　植物碳氮比 　植物碳氮比是农业、生态和全球变化研 究领域广泛考虑的重要因子。植物体内的碳氮比可以体现 植物的营养利用效率 , 是植物生命过程的重要维持者和调 节者 , 同时也是枯枝落叶分解速率的调节因素之一 , 因此对 研究植物的生长和在精细农业领域都具有重要作用。另外 碳循环和氮循环作为研究全球气候变化和营养元素迁移的 关键问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 , 同样离不开碳氮比这一基础因子。目前国内外 学者在对植物体内氮、叶绿素和木质素等化学成分的遥感定 量研究取得了一些令人振奋的成果 , 但专门针对碳氮比这 一重要因子的研究还较少。施润和等在这方面作了一些探 索性的研究 ,利用统计方法对遥感定量研究植物叶片碳氮比 的可行性进行了探讨 , 为碳氮比遥感定量研究的开展和遥 感生态测量学研究内容的拓展作了有益的尝试 [ 12 ] 。 2. 4　其他植被信息 　许多试验证实 ,植被反射与氮积累量 之间呈显著相关 ,可以运用逐步多项线性回归方法进行分 析 ,不同的试验中所采用的波长有所不同。唐万龙等研究了 应用光谱特性建立冬小麦氮、磷元素丰缺的最佳模型 [ 13 ] 。 牛铮等研究表明 ,可以由叶片的精细光谱特征较好地反映出 化学组分含量 [ 14 ] ;有一些研究侧重于探讨利用高光谱技术 估测植被中微量元素的营养状态 ,结果表明 ,钴含量与植物 光谱区 (560 nm附近 ) 反射率存在强的负相关关系 ,锰、钼和 锌含量分别在可见光、近红外光、短波红外光存在较好的相 关性和光谱响应 [ 15 ] ,在一定范围内可以用于估测植被中某 些微量元素的丰缺状态 ,但对于严重胁迫下微量元素锌和铁 状态的估测效果较差 [ 16 ] 。王秀珍等研究了水稻微分光谱的 特点 ,得出水稻微分光谱的最优波段宽度应小于 10 nm,并发 现水稻冠层光谱的红边也存在“双峰 ”、“多峰 ”、“红移 ”和 “蓝移”现象 [ 17 ] ;王纪华等研究了水稻氮素水平与叶色的关 系 [ 18 ] ;唐延林等探讨了植被指数和微分光谱对测定水稻农 学参数的作用 ,提出了标度归一化植被指数概念 [ 19 ] 。另外 , 高光谱遥感也被用于植被病虫害信息的提取 ,如 Malthus等 用高分辨率遥感分析大豆受蚕豆斑点葡萄孢感染后的反射 光谱 ,发现其一阶导数反射率比原始的反射率要高 ,可用来 监测病虫害的感染情况 [ 20 ] 。 3　展望 成像光谱仪的出现已使从飞机到卫星平台获取高光谱 分辨率图像数据成为可能 ,目前利用高光谱技术进行植被信 息遥感估测机理和方法的研究建立光谱特征值与植被信息 参数间简单的统计模型 ,这种方法虽具有简单、便于运用的 优点 ;但是由于存在植被信息间 ,以及与环境条件间的相互 干扰 ,使得对其中某些信息的分析变得非常复杂 ,仅用统计 方法获取的模型其机理不明确 ,且应用范围较窄。通过建立 辐射传导模型 ,如 SA IL 、IAPI、KUUSK、NAD I等 ,同时综合考 虑几种或多种植被信息参数对植被光谱的影响 ,对植被信息 参数进行估测 ,能弥补仅用统计方法的遥感技术应用的不足 , 对植被反射光谱成谱机理的研究有着重要的意义。随着高光 谱遥感理论与技术的不断发展 ,其估测精度必将有所提高 ,利 用高光谱遥感资料估测地表植被信息将会在精确农业、生态 系统研究、森林防火、灾害和污染评估、资源调查等方面得到 广泛的应用 ,运用高光谱数据可快速精确地获取区域以至全 球的地表植被化学参数如蛋白质、糖、淀粉、木质素、纤维素 等含量的数据。虽然前人关于植被群体信息的遥感估测进 行了一系列的研究和应用 ,但是要真正理解植被群体冠层的 生物化学信息和反射光谱关系 ,只有将叶片反射特性融入冠 层结构反射模型 , 提高植被信息在植被冠层水平的反演水 平和精度 ,促进高光谱遥感在提取植被信息方面的应用。 参考文献 [1 ]浦瑞良 , 宫鹏. 高光谱遥感及其应用 [M ]. 北京 :高等教育出版社 , 2000. 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