基于高光譜分形分析的煙草冠層生長狀況監(jiān)測

齊婧冰， 樊風(fēng)雷*， 郭治興

(1.華南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，廣州 510631；2.廣東省生態(tài)環(huán)境與土壤研究所，廣州 510650)

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基于高光譜分形分析的煙草冠層生長狀況監(jiān)測

齊婧冰1， 樊風(fēng)雷1*， 郭治興2

(1.華南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，廣州 510631；2.廣東省生態(tài)環(huán)境與土壤研究所，廣州 510650)

摘要：使用野外光譜儀進(jìn)行野外測量，得到煙草植株冠層不同生育期以及不同健康狀況的反射光譜曲線．并在分析光譜特征參數(shù)如紅邊位置、紅邊面積、綠峰反射高度的基礎(chǔ)上，利用分形理論對反射光譜曲線進(jìn)行分形測量并用分形維數(shù)定量反映其健康狀況．結(jié)果表明：(1)分形維數(shù)隨著煙草植株的生長發(fā)育呈現(xiàn)先升高后降低的趨勢，與3個光譜參數(shù)的變化基本吻合；(2)分形維數(shù)與紅邊位置、紅邊面積、綠峰反射高度均成正相關(guān)關(guān)系，其相關(guān)系數(shù)分別為0.77、0.91和0.88；(3)病害煙草植株冠層光譜曲線的分形維數(shù)明顯小于健康煙草冠層．因此，分形維數(shù)能夠作為一個新的綜合參數(shù)來客觀反映煙草冠層所處的健康狀況，為煙草植株生長狀況監(jiān)測提供科學(xué)依據(jù)．

關(guān)鍵詞：煙草； 高光譜； 冠層； 分形維數(shù)； 健康狀況

煙草是我國重要的經(jīng)濟(jì)作物之一，快速、準(zhǔn)確地動態(tài)監(jiān)測煙草整個生育期的變化非常重要．植被高光譜反射曲線包含著植被生長狀況的眾多信息，而作物冠層光譜分析技術(shù)是一種無損遙感測試技術(shù)，為當(dāng)今遙感監(jiān)測作物長勢的有效方法．作物冠層光譜在田間條件下測定的結(jié)果，更能反映作物的自然生長狀態(tài)，與航空航天數(shù)據(jù)和圖片的吻合性更強，得到學(xué)者的重視[1]．

在過去的十多年里，不少學(xué)者對基于冠層反射光譜的作物生長狀況進(jìn)行了一系列的研究．YANG等[2]指出綠色植物的冠層光譜特征與植被的生長發(fā)育階段、健康狀況和物候現(xiàn)象密切相關(guān)．李向陽[3]指出不同生育時期煙草冠層光譜反射率存在很大差異．謝晉等[4]也指出煙草不同生育期的冠層光譜反射率在可見光及近紅外波段都存在較明顯差異．王梅[1]指出基于冠層的光譜特征可定量反映煙草病害的嚴(yán)重程度．蘇永士等[5]發(fā)現(xiàn)煙草綠波段植被指數(shù)(GNDVI)與葉綠素含量和葉面積指數(shù)關(guān)系顯著，所建立的估測模型可對煙草生長狀況進(jìn)行快速測定．近年來，高光譜技術(shù)在煙草上的研究進(jìn)入快速發(fā)展階段，并篩選出監(jiān)測參數(shù)，如紅邊位置、紅邊面積和綠峰反射高度等[6-9]，這些參數(shù)成為識別煙草生長狀況的依據(jù)．實際上，因健康狀況引起的光譜曲線的變化如綠峰變低、光譜曲線變平等是曲線本身的曲率、幾何構(gòu)形形狀等發(fā)生的綜合變化，而不是僅局限于某幾個特征參數(shù)的變化．杜華強等[10-11]提出用高光譜曲線分形維數(shù)來綜合表征曲線特征參數(shù)，分析植被健康狀況的方法,并應(yīng)用到馬尾松松材線蟲病發(fā)病早期的高光譜探測中．基于分形理論的光譜曲線分析在目標(biāo)識別上有較好的效果[12]．

本文通過使用野外光譜儀進(jìn)行田間測量，得到煙草冠層不同生育期以及不同健康狀況的反射光譜曲線．并在分析光譜特征參數(shù)如紅邊位置、紅邊面積和綠峰反射高度的基礎(chǔ)上，提出利用分形理論對反射光譜曲線進(jìn)行分形測量，并用分形維數(shù)定量反映煙草健康狀況的新思路．

1研究區(qū)域與數(shù)據(jù)采集

1.1研究區(qū)域

選取廣東省韶關(guān)市南雄煙區(qū)作為研究區(qū)域(東經(jīng)114°28′，北緯25°13′)．南雄市位于廣東省東北部，屬亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候區(qū)，有300多年種植煙草的歷史，每年種植黃煙12 khm2左右，年總產(chǎn)量2 400萬kg以上[13]．研究區(qū)域地理位置如圖1所示．

1.2數(shù)據(jù)采集

冠層光譜測量儀器采用荷蘭Avantes公司的通道桌上型光譜儀AvaSpec-4，光譜范圍為167～1 170 nm，光譜分辨率為10 nm，視場角25°．試驗日期為2014年煙草生長的整個生育期(1— 6月)，每月測定2次，2次測定相隔15天左右．測量時選擇晴朗無云無風(fēng)天氣，于10:00～14:00測定煙草冠層光譜反射率．每次測量之前先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)白板測量和自動優(yōu)化，測量時傳感器探頭垂直向下，在植株正上方距冠層頂垂直高度為1.0 m．每次測定分別選擇具有代表性的健康煙株10株，每株記錄10組數(shù)據(jù)，取平均值作為該生育期的光譜反射值．并在3月下半月的測量中選擇3種不同病害程度的煙株3×10株，每株記錄10組數(shù)據(jù)，取平均值作為該病害程度的光譜反射值．

圖1　研究區(qū)域

獲得裸數(shù)據(jù)后進(jìn)行重采樣，使得所有生長期上的光譜具有相同的波段信息和波段范圍(300～1 000 nm)，然后對裸數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，剔除異常信息．根據(jù)煙草生長周期規(guī)律對裸數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，繪制出健康煙草冠層不同生育期的反射光譜曲線圖(圖2)．

2健康煙草冠層不同生育期光譜變化規(guī)律

2.1不同生育期反射光譜特征

圖2表明，在可見光波段(380～760 nm)，煙草的冠層光譜反射率總體上表現(xiàn)為成熟前(1月上旬—5月上旬)不斷升高，成熟后(5月下旬— 6月下旬)不斷降低，但整體變化趨勢不明顯，反射率均保持在20%左右；在近紅外波段(760～1 000 nm)，隨著煙草生育期的不斷推進(jìn)(1月上旬—5月上旬)，煙草冠層光譜反射率明顯不斷升高，最高達(dá)到72.4%．當(dāng)煙草進(jìn)入成熟期后(5月下旬— 6月下旬)，隨著成熟度的提高，煙草冠層光譜反射率不斷減小，低至52.3%．

可見光波段和近紅外波段的變化規(guī)律一致，都隨著煙草的生長發(fā)育先升高后降低．因為可見光范圍內(nèi)，葉綠素等色素對光譜特性的影響最大，而在近紅外波段內(nèi)，葉面反射光譜特征主要受葉片內(nèi)細(xì)胞結(jié)構(gòu)和煙株的冠層結(jié)構(gòu)控制．隨著煙草植株生長發(fā)育加快，葉片急劇增多，葉綠素等色素不斷增多，葉片內(nèi)含物充實，高度明顯增加，冠層光譜采集時土壤光譜干擾不斷減少，因而葉片成熟前冠層反射光譜不斷升高．隨著植株的成熟，煙葉逐漸趨于衰老，葉片內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，葉綠素分解，隨著煙葉的成熟采收，葉片逐漸減少，葉片的葉綠素含量和水分含量減少，導(dǎo)致冠層光譜反射變?nèi)酰?/p>

圖2　煙草冠層不同生育期反射光譜曲線

2.2不同生育期反射光譜的一階導(dǎo)數(shù)光譜規(guī)律

煙草的色素含量、葉面積指數(shù)和冠層結(jié)構(gòu)等生物參數(shù)決定了冠層光譜的反射特征，而近紅外波段反射峰值的高低在很大程度上反映了反射光譜特征之間的差別．考慮到自然條件比較復(fù)雜，僅根據(jù)煙草冠層的原始反射光譜曲線建立判讀標(biāo)志的可靠性不高，所以將原始光譜進(jìn)行一階求導(dǎo)，以便在微分層面上最大程度地反映煙草植株冠層不同生育期的光譜差異，在削弱甚至去除土壤等背景光譜影響的基礎(chǔ)上，同時也能較好地保留作物光譜信息．

分析健康煙草冠層不同生育期反射光譜的一階導(dǎo)數(shù)光譜(圖3)發(fā)現(xiàn)，不同生育期的反射光譜的一階導(dǎo)數(shù)光譜整體趨勢一致，都在500～600 nm之間有1個小高峰，680～750 nm之間有1個大高峰，以及2個高峰之間形成的1個低谷，不同的是高峰和低谷的峰值、谷值和具體位置．表明隨著生育期的推進(jìn)，煙草冠層的一階導(dǎo)數(shù)光譜呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢．

2.3不同生育期反射光譜的特征參數(shù)變化規(guī)律

鑒于紅邊位置、紅邊面積和綠峰反射高度等3個參數(shù)在描述植被生長狀況較常用，且有較好的研究應(yīng)用，本文選擇這3個參數(shù)作為分析煙草冠層光譜曲線的特征參數(shù)．紅邊位置指紅邊范圍(680～780 nm)的一階導(dǎo)數(shù)最大值所對應(yīng)的波長值；紅邊面積指紅邊范圍一階導(dǎo)數(shù)值之和；綠峰反射高度指的是綠光范圍(510～560 nm)的反射峰值，它是由植物中的色素對藍(lán)光和黃光的強吸收而在綠光區(qū)的強反射形成的．圖4為煙草冠層不同生育期的3個特征參數(shù)變化規(guī)律圖(紅邊位置、紅邊面積和綠峰反射高度)．

由圖4可知，整個生育期內(nèi)，反射光譜的紅邊位置處于690～725 nm之間，隨著生育期的推移，葉綠素含量不斷增高，煙草反射光譜出現(xiàn)“紅移”現(xiàn)象(紅邊位置向近紅外方向移動)，而紅邊面積和綠峰反射高度不斷增大，到5月上旬，紅邊位置、紅邊幅值和紅邊面積達(dá)到最大；5月下旬開始，葉片逐漸衰老，3個特征參數(shù)逐漸減小，煙草反射光譜出現(xiàn)“藍(lán)移”現(xiàn)象(紅邊位置向可見光方向移動)．

2.4基于分形維的不同生育期光譜曲線的分析

考慮到反射光譜曲線的局部變異會對整個曲線造成影響，本研究選擇變差法[14]計算反射光譜曲線的分形維數(shù)．首先設(shè)置寬為R的矩形覆蓋到分形曲

圖3　煙草冠層不同生育期的一階導(dǎo)數(shù)光譜曲線

線上，矩形的高度由分形曲線在框內(nèi)的最高點和最低點決定，自左向右移動矩形遍及所有像素點，將所有矩形的高和寬相乘并求和得到總面積S(R)，系列改變R的大小重復(fù)上述操作，得到一系列S(R)．注意上述操作過程中矩形經(jīng)過的范圍應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于矩形的寬度．求得

N(R)=S(R)/R2.

(1)

作logN(R)～log(1/R)的雙對數(shù)曲線，取其中線性部分的斜率作為分維值D．本文使用MATLAB，用變分法求得煙草冠層不同生育期反射光譜曲線的分維值(表1)．可以看出，對于不同生育期煙草冠層反射光譜的分形維數(shù)呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢，與3個光譜參數(shù)的變化基本吻合，說明分形維數(shù)作為煙草生長狀況的預(yù)測指標(biāo)具有一定潛力．用Excel和Spass分別對分形維數(shù)與紅邊位置、綠峰反射高度、紅邊面積之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析(圖5)．可以看出，煙草冠層不同生育期的分形維數(shù)與紅邊位置、紅邊面積、綠峰反射高度之間存在較好的正相關(guān)關(guān)系，即分形維數(shù)隨著3個特征參數(shù)的增大而增大，反之亦然．3個特征參數(shù)對分形維數(shù)都呈極顯著的線性回歸關(guān)系，從回歸模型的R2看，擬合效果紅邊面積>綠峰反射高度>紅邊位置(0.91>0.88>0.77)．

圖4特征參數(shù)變化規(guī)律

Figure 4Change rule of the feature parameters

表1煙草冠層不同生育期反射光譜曲線的特征參數(shù)與分維值

Table 1Feature parameters and fractal dimensions of canopy reflectance spectral of tobacco at different growth stages

日期紅邊位置/nm紅邊面積綠峰反射高度分形維度1月上旬69532.99400.11891.05261月下旬69643.74700.12141.05642月上旬69755.15840.12391.05862月下旬69867.29630.13241.06383月上旬70079.52370.14101.06603月下旬71589.93450.15101.06694月上旬721100.34580.16101.06914月下旬722103.83270.17591.07205月上旬723105.14520.19091.07775月下旬71589.94250.18091.07006月上旬71088.16920.15591.06806月下旬70084.21050.15091.0638

3病害煙草冠層光譜的變化規(guī)律

3.1基于冠層波譜的反射光譜特征

將健康煙草與3組病害煙草的冠層反射光譜做成曲線(圖6)，4條光譜曲線在可見光區(qū)均有一個綠峰和紅谷，在680～750 nm之間，反射率急劇上升，此后相對平穩(wěn)，但病害煙草冠層反射光譜整體均低于健康煙草冠層反射光譜，近紅外波段處下降更為明顯；同時，健康煙草冠層反射光譜的“紅邊效應(yīng)”比病害煙草明顯，“紅邊”是由于紅光波段強烈地吸收和近紅外波段強烈地反射造成的．從圖中看出，在525～600 nm波段，健康冠層與病害冠層相比，反射率由0.115下降到0.030，下降73.9%；而在700～800 nm波段，健康冠層與病害冠層相比，反射率由0.421下降到0.219,下降48.0%．

光譜微分技術(shù)可以去除部分線性或接近線性的噪聲、背景對目標(biāo)光譜的影響，因此使用導(dǎo)數(shù)光譜技術(shù)能使土壤對作物光譜反射值的影響減少．由圖7可以看出病害煙草冠層反射光譜的一階導(dǎo)數(shù)在500～600 nm和680～750 nm的2個峰值明顯小于健康煙草冠層．綜上所述，基于冠層的反射光譜特征可以定量識別煙草的病害．

3.2基于分形維的反射光譜特征

煙草發(fā)生病害后，冠層光譜反射曲線的可見光到近紅外光波段的波峰、波谷特征會趨于消失，并逐漸拉直、變平，而曲線的這種變化可以用分形維數(shù)來定量描述．同樣地用Matlab求得病害及健康煙草冠層反射曲線的分維值，健康煙草冠層的分形維值為1.066 9，3組病害冠層的分形維值分別為1.064 0、1.063 2、1.065 3，病害煙草的分形維值均明顯低于健康煙草．用Spass軟件對3組病害煙草冠層反射光譜的分形維值與健康煙草冠層的分形維值進(jìn)行單樣本t檢驗，結(jié)果表明病害煙草冠層與健康煙草冠層的分維值存在顯著性差異(sig=0.047<0.05)．證明分形維數(shù)是對光譜曲線整體的綜合分析和定量描述，可作為一個新的綜合參數(shù)用于客觀反映煙草冠層所處的健康狀況．

圖5　煙草冠層不同生育期的分形維數(shù)與特征參數(shù)的關(guān)系Figurd 5　The relationship of fractal dimensions and feature parameters of canopy reflectance spectral of tobacco at different growth stages

圖6　病害煙草冠層有效反射光譜

圖7　病害煙草冠層的一階導(dǎo)數(shù)反射光譜曲線

4小結(jié)

在分析一些常用光譜特征參數(shù)如紅邊位置、紅邊面積、綠峰反射高度的基礎(chǔ)上，利用分形理論對煙草冠層反射光譜曲線進(jìn)行分形測量，用分形維數(shù)定量反映其健康狀況．研究結(jié)果表明：(1)分形維數(shù)隨著煙草的生長發(fā)育呈現(xiàn)先升高后降低的趨勢，與紅邊位置、紅邊面積、綠峰反射高度的變化基本吻合，說明分形維數(shù)作為煙草健康狀況的預(yù)測指標(biāo)具有一定潛力；(2)分形維數(shù)與紅邊位置、紅邊面積、綠峰反射高度均成正相關(guān)關(guān)系，其相關(guān)系數(shù)分別為0.77、0.91和0.88;(3)病害煙草冠層光譜曲線的分形維數(shù)明顯小于健康煙草冠層．因此，分形維數(shù)作為一個新的綜合參數(shù)，客觀反映煙草冠層所處的健康狀況，為煙草生長狀況監(jiān)測提供科學(xué)依據(jù)，具有很大潛力．

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【中文責(zé)編：莊曉瓊英文責(zé)編：肖菁】

Monitoring Tobacco Canopy Growth Status Based on Hyperspectral Fractal Analysis

QI Jingbing1, FAN Fenglei1*, GUO Zhixing2

(1.School of Geography, South China Normal University, Guangzhou 510631, China;2.Guangdong Institute of Eco-environment and Soil Sciences, Guangzhou 510650, China)

Abstract：Lots of canopy spectral curves are generated using AvaSpec-4 optical spectrum instrument in order to describe the different growth stage and health status of tobacco. On the basis of analyzing the spectral characteristic parameters such as the red edge position, the area of the red edge, and the height of the green peak, the fractal theory are used to measure the fractal dimensions of the reflective spectral curves in order to analyze the health status of tobacco. The results show that: (1) the fractal dimension presents a trend of decrease after the first increase along with the growing of tobacco, and it is in accordance with the change of the three spectral characteristic parameters, (2) fractal dimension has a positive correlation with the three characteristic parameters, and the correlation coefficient is 0.77, 0.91, 0.88 respectively, (3) the fractal dimension of the unhealthy tobacco is lower than the normal obviously. Thus, the fractal dimension of hyperspectral curve can serve as a new comprehensive parameter to analyze quantitatively the health status of tobacco and provide a scientific basis for growing situation monitoring of tobacco.

Key words：tobacco; hyperspectral; canopy; fractal dimension; healthy status

收稿日期：2015-05-06《華南師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》網(wǎng)址：http://journal.scnu.edu.cn/n

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目(41201432)；廣東省煙草專賣局科技項目(粵煙科(2012)26)

*通訊作者:樊風(fēng)雷，教授，Email: fanfenglei@gig.ac.cn.

中圖分類號：TP79

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號:1000-5463(2016)01-0094-07