鈾礦區(qū)植物的光譜特性分析

胡軍杰， 陳美蘭， 吳連喜， 饒月輝， 張 維

(1.東華理工大學數字國土江西省重點實驗室，江西撫州 344000;2.南昌工程學院水利與生態(tài)學院，江西南昌 330099;3.撫州職業(yè)技術學院，江西撫州 344000)

鈾礦區(qū)植物的光譜特性分析

胡軍杰1， 陳美蘭2， 吳連喜1， 饒月輝3， 張 維1

(1.東華理工大學數字國土江西省重點實驗室，江西撫州 344000;2.南昌工程學院水利與生態(tài)學院，江西南昌 330099;3.撫州職業(yè)技術學院，江西撫州 344000)

利用SVC HR-768便攜式地物光譜儀對鈾礦區(qū)與非鈾礦區(qū)的四種植物的反射光譜進行測定，采用移動平均法進行了噪聲去除，同時利用導數光譜技術清除植被環(huán)境背景影響。結果表明，鈾礦區(qū)的黃荊、芒萁骨、商陸和4的反射率值均相應的比非鈾礦區(qū)處的大;鈾礦區(qū)的黃荊、芒萁骨和商陸均出現“藍移”現象，且芒萁骨在鈾礦區(qū)的“藍移”值最大(11 nm);鈾礦區(qū)的地錦出現“紅移”現象，紅移了6.8 nm;同時鈾礦區(qū)的植物中芒萁骨的“綠峰”處反射率值為0.24、“紅谷”處反射率值為0.08，峰谷間的差值在所測植物中也是最大的(0.16)。

植物;光譜;鈾

植物是陸地生態(tài)系統(tǒng)的基礎組成，植物的生長發(fā)育直接影響整個生態(tài)系統(tǒng)。對于土壤環(huán)境污染來說，植物生長發(fā)育狀況可以成為指示生態(tài)系統(tǒng)污染的一項重要指標;在植物受到污染時，植物葉片反射光譜有時會發(fā)生特征變化。

目前國內外許多專家利用高光譜遙感技術估算或反演植被的葉面積和生物量(劉國順等，2007;馮偉等，2009)、葉綠素含量(Daughtry et al.，2000;董晶晶等，2009)、氮素(Huang et al.，2004;馮偉等，2008)和蛋白質水平(馮偉等，2008)以及監(jiān)測植物的長勢等(鄭有飛等，2007)，尤其是對污染土壤條件下植株的監(jiān)測研究日益深入。譬如:陳思寧等(2007)通過白菜葉片紅邊位、可見區(qū)光譜、近紅外區(qū)光譜三種特征光譜因子與不同鋅含量對白菜生長的脅迫響應進行定量線性相關分析;遲光宇等(2009)在水培條件下分析了亞鐵脅迫對水稻體內Fe含量、葉綠素濃度及可見-近紅外特征光譜的影響，并對其相關關系進行了深入探討;劉素紅等(2007)在實驗室土培條件下通過白菜葉片紅邊位、可見區(qū)光譜、近紅外區(qū)光譜三種特征光譜來探析了白菜生長重金屬Cu污染的脅迫響應;Hajare等(2008)對不同土壤條件下的紅花作物光譜特征參數進行研究;Mohanapriya等(2006)對硫酸銅對馬齒莧的光譜影響進行的研究。但在鈾礦區(qū)的植物的光譜特性研究方面，目前國內利用高光譜遙感開展的研究幾乎沒有。

近年來，隨著高光譜遙感技術的發(fā)展與應用，遙感影像的空間分辨率和光譜分辨率得到很大的提高。野外測量中實測了13種植物的光譜，由于人為操作或外界條件的影響，使一些植物出現光譜形態(tài)差異明顯或反射率間的差值懸殊而不利數據的平均，本項研究最終選擇對黃荊、地錦、商陸和芒萁骨四種植物的光譜進行分析。

1 試驗地點

處理區(qū)域位于江西省撫州市相山鈾礦區(qū)，而對照區(qū)位于距鈾礦區(qū)75 km左右的臨川區(qū)內(本文稱其為非鈾礦區(qū))，非鈾礦區(qū)地形與處理區(qū)相似，均為丘陵山區(qū)。

調查期內研究區(qū)主要植物有鹽膚木(Rhus chinensis)、懸鈴木(Platanus acerifolia)、白背葉(Mallotus apelta)、油桐(Verniciafordii)、博落回(Macleaya cordata)、地錦(Parthenocissus tricuspida-ta)、泡桐(Paulownia)、商陸(Phytolacca)、芭茅(Miscanthus floridulus)、金櫻子(Rosa laevigata)、芒萁骨(Dicranopteris pedata)、刺槐(Robinia pseudoacacia)、地菍(Melastoma dodecandrum)、蒼 耳(Xanthium sibiricum)、黃荊(Vitex negundo)、苧麻(Boehmeria nivea)等。

2 研究方法

2.1 植物光譜測定

使用美國SVC公司生產的HR-768型便攜光譜儀，其波段覆蓋350～2 500 nm，其通道數768，其光譜帶寬在350～1 000 nm范圍內為1.6 nm;1 000～1 900 nm范圍內為8 nm;1 900～2 500 nm范圍內為6 nm，其光譜分辨率在350～1 000 nm范圍內為3.5 nm;1 000～1 900 nm范圍內為16 nm;1 900～2 500 nm范圍內為14 nm，最小積分時間1 ms。野外光譜測定前先設置好儀器的相應參數，在測定植物光譜之前先測定參考白板的反射數據，測定時將參考白板調至水平位置，采用25°鏡頭(光纖)與參考白板垂直距離控制在20 cm左右。參考白板標定后再測定植物的反射強度，通過PDA可得到植物的反射強度、參照板反射強度和植物的光譜反射率，如式(1)。

所有的反射光譜數據均在野外自然光條件下測得，為減少不同太陽高度角對反射率的影響，反射光譜的測定應選擇天氣晴朗無云，本次試驗野外數據測定時間分別為2010年10月6號和8號的上午11點30左右到13點左右;天氣狀況為晴朗無云微風;對每株植物測定10次，取平均值作為其最終光譜值。

2.2 光譜數據處理技術

利用SVC HR-768便攜式地物光譜儀攜帶的光譜處理軟件SVC HR-768 Data Acquisition Software v1.1，將所測得的植物光譜反射率數據進行格式轉換，以便在excel中進行數據求平均，并結合matlab軟件進行相應的數據處理和作圖。

2.2.1 光譜去噪技術

由于光譜儀波段間對能量響應上的差異，使光譜曲線總存在一些噪聲，為得到平穩(wěn)的變化需平滑波形，以去除包含在信號內的少量噪聲。實踐表

式中R'i為該樣本第i點的反射率值(均值)，k=1，2，3，…，n。

2.2.2 導數光譜技術

除了直接對反射率進行分析，還對反射率進行了光譜微分變換，微分光譜則有助于限制低頻噪聲對目標光譜的影響。不同階數的微分值可以幫助人們迅速確定光譜的拐點及最大最小反射率的波長位置。研究表明，光譜的低階微分處理對噪聲影響敏感性較低，因而在實際應用中更為有效(Cloutis，1996)。在實際計算中，一般用光譜的差分作為微分的有限近似。根據數理研究的成果，導數光譜技術能壓縮背景噪音對目標信號的影響或不理想的低頻信號，因而可以被應用在許多遙感研究中(張飛等，2008)。

對于植被而言，光譜數據的一階微分有利于部分消除大氣、土壤背景、凋落物等低頻光譜成分對目標的影響來突出目標，反映和揭示植被光譜的內在特性。由于本研究中所獲得的光譜數據是離散形式的，其微分的計算就變成了計算差分，所以在研究中采用如下公式來求光譜數據的微分:明，如果噪聲的頻率較高，其量值也不大，用平滑方法可在一定程度上降低噪聲。降噪的方法有很多，其中傅立葉濾波法可以消除曲線信號中低頻或高頻的隨機噪聲，但是其濾波尺度固定，在消除噪聲的同時原曲線的形態(tài)也變化較大，波峰波谷均被削弱，曲線顯得平緩;小波法具有時頻變焦的特征，但其方法比較復雜，尺度控制也不易。由于此次試驗所選波段范圍總體而言比較平穩(wěn)，常規(guī)的平滑方法與小波變換等方法達到效果無太大差別，且均值法操作性也比較容易，因此本次實驗的降噪處理采用了均值法，其數學表達式為:

式中ρ為反射率，λ為波長。

2.3 光譜數據分析

本研究中只選擇350～850 nm波段范圍的光譜數據，之后，隨著波長的增大，水汽的影響所帶來的噪聲也增強;另外，這個區(qū)間之外的有些測量值大于1，這顯然不合理。

雖然光譜一階差分變換(導數光譜)、比值植被指數(RVI)和調節(jié)土壤植被指數(SAVI)及對光譜數據進行帶深歸一化等方法可用來消除低頻背景光譜(土壤等)的影響;對光譜進行歸一化變換可以消除光照條件差異的影響，這些數據處理能在一定程度上揭示光譜中內在的隱含特征并提高估計精度，但這些數據變換處理并不能完全消除干擾因子的影響(薛利紅等，2003)，所以處理手段的選取對此次研究也有一定的影響，有待進一步地研究探討。

本研究初步采用“紅邊”位移現象來對植物光譜特征進行分析，所謂“紅邊”就是反射光譜的一階微分最大值對應的光譜位置。用“紅邊”位移量探測低覆蓋度植被有以下3個原因:一是葉綠素紅邊是綠色葉子最明顯的光譜特征;二是“紅邊”現象在巖石、土壤和大部分植物凋落物中是不存在的;三是“紅邊”位置變化區(qū)域正好落在太陽高照度區(qū)(蒲瑞良等，2000)。紅邊斜率主要與植被覆蓋度或葉面積指數有關，覆蓋度越高或葉面積指數越大，紅邊斜率越大。紅邊位置則主要與葉片葉綠素含量有關，當植被中葉綠素b含量減少時，紅邊位置將向短波方向偏移，通常稱之為“藍移”。當植被因缺水而發(fā)生葉子枯萎時，紅邊位置將向長波方向偏移(紅移)(Ju et al.，2010)。

3 結果與分析

3.1 不同地域同一植物光譜特征分析

測定出光譜反射曲線所表現的典型植被光譜特征(圖1)。在350～500 nm和675 nm附近有較強的吸收，在550 nm附近形成了反射“綠峰”，在700～750 nm形成直觀的近似垂直的陡坡，在750～850 nm形成典型的近紅外高原區(qū)。

圖1 鈾礦區(qū)與非鈾礦區(qū)兩地的植物光譜特征Fig.1 The spectral curves of plants in uranium and non-uranium ore district

黃荊。從圖1a中可以看出，在350～450 nm兩地域的黃荊反射率值變化不明顯，450～850 nm其變化較明顯;黃荊在鈾礦區(qū)與非鈾礦區(qū)的“綠峰”處反射率值分別為0.17，0.09(差值在0.08)，“紅谷”處反射率值分別為0.06，0.04(差值在0.02)，在近紅外處反射率均值分別為0.69，0.42(差值約為0.17);從圖2a中可以看出其一階導數最大值(紅邊位置):位于鈾礦區(qū)的黃荊(711 nm)、位于非鈾礦區(qū)的黃荊(716.4 nm)(“藍移”5.4 nm)。

圖2 鈾礦區(qū)與非鈾礦區(qū)兩地的植物光譜一階導數Fig.2 The first derivative of plants’spectrum in uranium and non-uranium ore district

芒萁骨。從圖1b中可以看出，兩地域的芒萁骨反射率值變化不明顯范圍在350～400 nm，400～850 nm其變化逐漸明顯;芒萁骨在鈾礦區(qū)與非鈾礦區(qū)的“綠峰”處反射率值分別為0.24，0.12(差值在0.12)，“紅谷”處反射率值分別為0.08，0.05(差值在0.03)，在近紅外處反射率均值分別為0.58，0.48(差值約為0.10);從圖2b中可以看出其一階導數最大值(紅邊位置):位于鈾礦區(qū)的芒萁骨(701.3 nm)、位于非鈾礦區(qū)的芒萁骨(712.3 nm)(“藍移”11 nm)。

商陸。從圖1c中可以看出，在350～500 nm兩地域的商陸反射率值幾乎沒變化，570～640 nm其變化率很強;其在鈾礦區(qū)與非鈾礦區(qū)的“綠峰”處反射率值分別為0.18，0.13(差值在0.05)，“紅谷”處反射率值分別為0.09，0.06(差值在0.03)，在近紅外處反射率均值分別為0.62，0.51(差值約為0.11);從圖2c中可以看出其一階導數最大值(紅邊位置):位于鈾礦區(qū)的商陸(695.8 nm)、位于非鈾礦區(qū)的商陸(712.3 nm)(“藍移”6.5 nm)。

地錦。從圖1d中可以看出，兩地域的地錦反射率值變化范圍最大(380～850 nm);其在鈾礦區(qū)與非鈾礦區(qū)的“綠峰”處反射率值分別為0.14，0.07(差值在0.07)，“紅谷”處反射率值分別為0.09，0.05(差值在0.04)，在近紅外處反射率均值分別為0.73，0.29(差值約為0.44);從圖2(d)中可以看出其一階導數最大值(紅邊位置):位于鈾礦區(qū)的地錦(721.9 nm)、位于非鈾礦區(qū)的地錦(715.1 nm)(“紅移”6.8 nm)。

從圖1中可知，位于鈾礦區(qū)的植物光譜反射率值在“綠峰”的范圍0.12～0.24;位于非鈾礦區(qū)的植物光譜反射率值在“綠峰”的范圍0.06～0.12;整體而言位于鈾礦區(qū)的黃荊、芒萁骨、商陸和地錦的反射率值均相應的比位于非鈾礦區(qū)的黃荊、芒萁骨、商陸和地錦的反射率值要大。由于在相山所測地位于鈾礦區(qū)，因此初步考慮為鈾對植物的影響，使其葉綠素合成受阻從而在可見光范圍內吸收減少、反射增加;同時其輻射性可能使植物內部組織結構(細胞結構)改變導致反射散射次數增加。從圖2中可知，鈾礦區(qū)的黃荊、芒萁骨和商陸相對非鈾礦區(qū)的而言出現了“紅邊藍移”現象，“紅邊藍移”是因為植物中的葉綠素b含量減少，即可初步說明鈾礦區(qū)的植物體內葉綠素相對正常區(qū)域的植物而言含量減少(Ju et al.，2010)。針對地錦出現“紅邊紅移”現象，初步考慮其葉子發(fā)生枯萎(Ju et al.，2010)，至于其它可能原因有待進一步的研究。

3.2 鈾礦區(qū)植物光譜特征分析

考慮到地錦出現“紅移”現象，究其原因可能有很多種，還有待進一步分析。從圖3a中可以看出鈾礦區(qū)黃荊的“綠峰”處反射率值為0.17、“紅谷”處反射率值為0.06;芒萁骨的“綠峰”處反射率值為0.24、“紅谷”處反射率值為0.08;商陸的“綠峰”處反射率值為0.18、“紅谷”處反射率值為0.09;可以得出芒萁骨的峰谷間差值在所測植物中是最大的，即為0.16。從圖3b中可以看出植物光譜一階導數最大值位置從左到右分別是商陸、芒萁骨和黃荊;在400～500 nm和775～850 nm范圍三種植物的一階導數的差異較大;總體而言芒萁骨和商陸的曲線形態(tài)大致一致，但與黃荊的差異較大。

圖3 鈾礦區(qū)植物的光譜及一階導數Fig.3 The spectrum and the first derivative of plants in uranium ore district

4 結論

本項研究利用地物光譜儀測得植物的放射光譜，并初步分析研究了植物的反射光譜和一階光譜導數。結果表明，位于相山鈾礦區(qū)的植物反射率值均比正常環(huán)境下(非鈾礦區(qū))的要大;而且鈾礦區(qū)的黃荊、芒萁骨和商陸相對非鈾礦區(qū)的而言出現了“紅邊藍移”現象，其中芒萁骨的“藍移”值最大為11 nm;而鈾礦區(qū)的地錦則出現“紅移”現象，紅移了6.8 nm;鈾礦區(qū)芒萁骨的“綠峰”處反射率值為0.24、“紅谷”處反射率值為0.08，峰谷間的差值在所測植物中也是最大的(0.16 nm);在實際應用中，可以用地物光譜儀測定植物的光譜特征與其物化參數之間的關系，再結合高光譜遙感影像進行解譯、分析和反演，從而實現大尺度的植被變化監(jiān)測和植物找鈾的可能。

陳思寧，劉新會，侯娟，等.2007.重金屬鋅脅迫的白菜葉片光譜響應研究［J］.光譜學與光譜分析，9(27):1797-1801.

遲光宇，陳欣，史奕，等.2009.水稻葉片光譜對亞鐵脅迫的響應［J］.中國科學，39(4):413-419.

董晶晶，王力，牛錚.2009.植被冠層水平葉綠素含量的高光譜估測［J］.光譜學與光譜分析，11(29):3003-3006.

馮偉，朱艷，姚霞.2008.小麥氮素積累動態(tài)的高光譜監(jiān)測［J］.中國農業(yè)科學，41(7):1937-1946.

馮偉，朱艷，姚霞.2009.基于高光譜遙感的小麥葉干重和葉面積［J］.植物生態(tài)學報，33(1):34-44.

劉國順，李向陽，劉大雙.2007.利用冠層光譜估測煙草葉面積指數和地上生物量［J］.生態(tài)學報，27(5):1763-1771.

劉素紅，劉新會，侯娟，等.2007.植物光譜應用于白菜銅脅迫響應研究［J］.中國科學，37(5):693-699.

蒲瑞良，呂鵬.2000高光譜遙感及其應用［M］.北京:高等教育出版社:81-97.

薛利紅，羅衛(wèi)紅，曹衛(wèi)星，等.2003.作物水分和氮素光譜診斷研究進展［J］.遙感學報，1(7):73-80.

張飛，丁建麗，塔西甫拉提·特依拜，等.2008.渭干河-庫車河三角洲綠洲鹽漬化地地物光譜數據分析［J］.光譜學與光譜分析，28(2):2911-2926.

鄭有飛，Guo X，Olfert O.2007.高光譜遙感在農作物長勢監(jiān)測中的應用［J］.氣象與環(huán)境科學，30(1):10-16.

Cloutis E A.1996.Hyperspectral geological remote sensing:evaluation of analytical techniques［J］.Int.J.Remote Sens.，17(12):2215-2242.

Daughtry C S T，Walthall C L，Kim M S，et al.2000.Estimating corn foliar chlorophyll content from leaf and canopy ee-flectance［J］.Remote Sensing of Environment，(74):229-239.

Hajare T N，Patil N G，Verma K S.2008.On spectral Indices as a function of soil variability in safflower crop［J］.Indian Soc.Remote Sens，36:267-272.

Huang Z，Turner B J，Dury S J，et al.2004.Estimating foliage nitrogen concentration from HYMAP data using continuum removal analysis［J］.Remote Sensing of Environment，(93):18-29.

Ju C H，Tian Y C，Yao X，et al.2010.Estimating Leaf Chlorophyll Content Using Red Edge Parameters［J］.Pedosphere，20(5):633-644.

Mohanapriya S，Senthilkumar P，Sivakumar S，et al.2006.Effects of Copper Sulfate and Copper Nitrate in Aquatic Medium on the Restoration Potential and Accumulation of Copper in Stem Cuttings of the Terrestrial Medic-inal Plant，Portulaca Oleracea Linn［J］.Environmental Monitoring and Assessment:231-242.

Analysis of the Plants Spectral Characteristics in Uranium Ore District

HU Jun-jie1， CHEN Mei-lan2， WU Lian-xi1， RAO Yue-hui3， ZHANG Wei1
(1.Jiangxi Key Laboratory of Digital Land，East China Institute of Technology，Fuzhou，JX 344000，China;2.Nanchang Institute of Technology，Nanchang，JX 330099，China;3.Fuzhou Vocational and Technical College，Fuzhou，JX 344000，China)

The reflection spectrum of four kinds of plants in uranium and non-uranium ore district are measured with SVC HR-768 portable spectroradiometer.The moving average method is used for noise removal，and derivative spectrum technology is used to remove the influence of environmental background.The results show that reflectivity of Negundo Chastetree，Dichotomy Forked Fern，Radix Phytolaccae and Parthenocisus tricuspidata in uranium ore district are greater than those in non-uranium ore district.Negundo Chastetree，Dichotomy Forked Fern and Radix Phytolaccae in uranium ore district show a“blue shift”.The“blue shift”of Dichotomy Forked Fern is the maximum with 11 nm.Parthenocisus tricuspidata in uranium ore district show a“red shift”with 6.8 nm.The spectrum reflectance of“green peak”，“red valley”and difference between peak and valley of Dichotomy Forked Fern is 0.24，0.08 and 0.16，respectively.

Plants;spectrum;uranium

S123;TH744.1

A

1674-3504(2011)04-0374-05

胡軍杰，陳美蘭，吳連喜，等.2011.鈾礦區(qū)植物的光譜特性分析［J］.東華理工大學學報:自然科學版，34(4):374-378. Hu Jun-jie，Chen Mei-lan，Wu Lian-xi，et al.2011.Analysis of the plants spectral characteristics in uranium ore district［J］.Journal of East China Institute of Technology(Natural Science)，34(4):374-378.

10.3969/j.issn.1674-3504.2011.04.011

2011-04-18; 責任編輯:吳志猛

胡軍杰(1986—)，男，碩士研究生，攝影測量與遙感專業(yè)，主要從事定量遙感研究。E-mail:dhlg_hjj@126.com

吳連喜(1966—)，男，教授，博士，研究生導師，主要從事土地生態(tài)遙感研究。