基于高光譜遙感的荒漠草地圍欄封育監(jiān)測

毛新安，夏小偉2，安沙舟2*（.新疆巴州焉耆縣草原站，新疆　焉耆　8400；2.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)草業(yè)與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，新疆　烏魯木齊　830052）

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基于高光譜遙感的荒漠草地圍欄封育監(jiān)測

毛新安1，夏小偉2，安沙舟2*
（1.新疆巴州焉耆縣草原站，新疆焉耆841100；
2.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)草業(yè)與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，新疆烏魯木齊830052）

摘要：荒漠草地作為一個非常脆弱的生態(tài)系統(tǒng)，其保護對于整個生態(tài)系統(tǒng)的平衡具有重要意義。圍欄封育對于荒漠草地生態(tài)系統(tǒng)具有顯著的修復(fù)作用。本研究從高光譜角度，對位于烏魯木齊市米東區(qū)的封育的蒿屬荒漠草地進行監(jiān)測。結(jié)果表明：利用高光譜技術(shù)可以對典型荒漠植被進行識別，將伊犁絹蒿荒漠草地的3個層片進行區(qū)分開來；通過對草地特征數(shù)據(jù)與光譜數(shù)據(jù)的聚類，發(fā)現(xiàn)兩者對于不同封育年限及不同群落結(jié)構(gòu)草地群落的識別均有較好地效果，表明高光譜數(shù)據(jù)可用于草地群落組成及結(jié)構(gòu)的識別，在草地封育狀況的監(jiān)測方面表現(xiàn)出巨大的潛力。

關(guān)鍵詞：圍欄封育；伊犁絹蒿；高光譜模型；荒漠草地；聚類

10.16863/j.cnki.1003-6377.2016.03.007

草地在維持陸地生態(tài)系統(tǒng)平衡中具有重大意義。近年來，由于全球氣候變化加劇、人為活動干擾加重等因素的影響，草地發(fā)生不同程度的退化，為保持生態(tài)和生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展，國家加大了主要牧區(qū)的圍欄建設(shè)力度以封育草地。然而，對于草地圍欄封育狀況的監(jiān)測主要基于實地測量來判定，難以進行大面積快速監(jiān)測，由于其周期較長，往往監(jiān)測的結(jié)果與實踐指導(dǎo)相脫節(jié)。近年來，國內(nèi)外有大量基于遙感手段進行草地狀況的研究，主要集中在生物量[1-2]、蓋度[3]、植被指數(shù)[4]及草地的動態(tài)變化[5]等方面，并取得了大量研究成果，對于大尺度的圍欄封育管理與規(guī)劃具有一定指導(dǎo)意義。

在實踐中，草地退化初期常常并不表現(xiàn)出蓋度與生物量的明顯變化，而表現(xiàn)為群落結(jié)構(gòu)與組成的變化及雜類草與毒害草的入侵[6]。生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中群落種類組成、各類種群所占比例，尤其是建群種和優(yōu)勢種的高度、密度和蓋度等是草地生態(tài)系統(tǒng)指標中最直接和最關(guān)鍵的一部分[6]。而傳統(tǒng)的遙感手段難以對群落結(jié)構(gòu)與組成實施監(jiān)測，高光譜具有較高的光譜分辨率，能夠更加精確的獲取草地狀況，為草地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和物種與群落的識別提供了途徑。目前，已有許多運用高光譜手段監(jiān)測草地狀況的研究，安如等[7]對三江源典型草原區(qū)進行研究，提取了典型植被的光譜特征并且準確地識別出群落的優(yōu)勢種；劉占宇[8]對錫林郭勒盟的天然草地進行研究，運用光譜波段原始反射率與一階微分反射率估測草地生物量與覆蓋度；張富華[9]對錫林郭勒草原運用紅邊、綠峰參數(shù)實現(xiàn)4種植被的識別。但基于高光譜遙感的荒漠草地監(jiān)測研究還較少，荒漠草地生境條件惡劣，一旦破壞，難以恢復(fù)，其合理利用與保護迫在眉睫。然而植被相對矮小、蓋度低且地表裸露等特點，增加了精確獲取植被端元光譜的難度，影響了在荒漠草地進行高光譜監(jiān)測的可行性?，F(xiàn)有研究主要利用光譜微分或歸一化的方法來減少土壤背景的影響，擴大植被光譜的吸收特征。如何有效減少土壤背景干擾、建立荒漠草地高光譜數(shù)據(jù)的處理方法顯得越發(fā)重要，仍有待于深入研究。目前已有一些相關(guān)研究取得了喜人的成果，表明高光譜遙感在荒漠草地監(jiān)測上有很大潛力。楊紅飛等[10]對新疆三種草地植被類型進行研究，表明不同類型草地植被間光譜特征及紅邊特征參數(shù)具有明顯差異；錢育蓉等[11]對典型荒草地植被進行研究，發(fā)現(xiàn)光譜吸收特征及植被指數(shù)可以用以識別典型植被、草地資源分類的可能；林海軍[12]通過馬氏距離法對塔里木河下游的荒漠植被進行識別，達到極好的效果；張芳等[13]在提取端元光譜指標的基礎(chǔ)上進行逐步判別實現(xiàn)了天山北坡4種鹽生植被的識別。本文選擇分布在天山北坡的荒漠草原為對象進行封育草地的高光譜遙感監(jiān)測研究，為下一步利用高光譜影像進行封育草地研究提供依據(jù)。

1　材料與方法

1.1研究區(qū)概況

研究區(qū)位于新疆烏魯木齊市米東區(qū)蘆草溝鄉(xiāng)，43°53'N，87°45'E，海拔930 m，屬于大陸性中溫帶干旱氣候區(qū)，光照充足，蒸發(fā)量大，年內(nèi)、晝夜溫差大，年平均降水212 mm，年均溫7.3℃，無霜期165 d，全年多西北風(fēng)。

1.2數(shù)據(jù)測定

1.2.1光譜數(shù)據(jù)采集

采用美國SVC HR-768便攜式光譜儀（350～2500）nm于2014年5月6～8日測定圍欄內(nèi)外植被群落和主要植被的光譜反射率。研究區(qū)分為3個不同封育年限，分別為2年、7年、10年，在每個圍欄內(nèi)設(shè)5個樣方，圍欄外設(shè)3個樣方，共24個。

光譜采集盡量選擇在晴朗無云干燥微風(fēng)的天氣進行，為減少太陽高度角對反射率的影響，測定時間為北京時間12∶00～14∶00。

1.2.2植被指標的采集

使用1 m×1 m的樣方框在圍欄內(nèi)外選取典型的位置布樣，對樣方內(nèi)的群落及特征植被的蓋度、高度、密度和地上生物量進行測定。蓋度采用針刺法；群落高度為采用卷尺在樣方內(nèi)隨機測量5株植物高度取平均落地高，單種高度為樣方內(nèi)3株同一單種的平均；密度為樣方內(nèi)植被的個數(shù)；將植被用剪刀齊地面刈割后稱重，作為地上生物量。

1.3數(shù)據(jù)處理方法

先剔除光譜數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)分樣方分株歸類取均值。

1.3.1敏感波段的選取

聚類分析時應(yīng)盡量選擇光譜信息豐富的波段數(shù)據(jù)。伊犁絹蒿荒漠草地不同群落的光譜反射率均表現(xiàn)出相似的特征波型（綠峰、紅谷）和波相位（綠峰位置、紅谷位置及紅邊位置），但在不同波段范圍內(nèi)，光譜反射率有很大區(qū)別。群落的光譜反射率主要受植被與土壤兩部分影響，尤以植被狀況復(fù)雜、蓋度不一對群落光譜反射率影響大。植被對光譜反射率的影響主要體現(xiàn)在可見光波段范圍內(nèi)，本文選取綠峰位置與紅谷位置將可見光波段分為（347～554）nm（a），（347～680）nm（b），（554～680）nm（c），（680～780）nm（d）四個波段范圍，從中篩選敏感波段。

為了增強敏感波段的可靠性，本文采用郭毅等[14]所采用的顯著性差異度量方法：

△λ=λimax-λimin式中表示樣方i光譜反射率的最大值與最小值之差，λi表示樣方i光譜反射率的平均值。

1.3.2一階微分處理

光譜微分處理可以快速有效地得出光譜曲線的極值點與拐點，有效消除土壤背景的影響。

1.3.3去包絡(luò)線

包絡(luò)線消除法[15]可以有效地突出光譜曲線的吸收與反射特征，并將其標準到一個一致的光譜背景上，有利于和其他光譜曲線進行特征數(shù)值的比較，從而提取出特征波段，以供分類識別。

1.3.4光譜標準化

光譜采集過程中，光譜相對反射率主要受植被、土壤及太陽高度角影響。不同植被葉片大小、結(jié)構(gòu)與葉綠素含量不同，光譜發(fā)射率不同；不同冠層結(jié)構(gòu)下光譜反射率受土壤背景的影響有差異；隨著太陽高度角變化太陽輻射也發(fā)生變化，影響光譜相對反射率的穩(wěn)定性，增加了野外地物光譜數(shù)據(jù)的處理與分析難度。故需要將植物光譜相對反射率歸一到一個可比水平上。目前已有人運用去包絡(luò)線[16]、歸一化[7]等方法對光譜曲線進行歸一化，本研究中，提出將光譜曲線標準化方法，將光譜相對反射率在0～1間拉伸，使得光譜在最大反射率均為1下保留了光譜的趨勢信息，擴大了植被信息。公式如下：

r（i）標準化后光譜相對反射率，R（i）為原始光譜相對反射率，Rmax為原始光譜相對反射率的最大值，i為光譜波段。

1.3.5植被信息標準化

a（i）為準化后項目（蓋度、密度、鮮重）值，a（i）為野外實測值，Amax為項目最大值，i為樣方號。

表1　樣方分布表

1.3.6聚類分析

對植被數(shù)據(jù)運用密度、蓋度和生物量3個指標標準化后對24個樣方數(shù)據(jù)在MATLAB中進行聚類分析；對于原始光譜數(shù)據(jù)及其處理結(jié)果，針對不同的波段范圍進行聚類。

1.4數(shù)據(jù)分析

光譜數(shù)據(jù)的整理、一階微分及標準化過程在Excel中完成，去包絡(luò)線操作在ENVI 4.7軟件中進行，植被數(shù)據(jù)的聚類分析在MATLAB（R2010b）中進行，制圖在Singma Plot 10.0中完成。

2　結(jié)果與分析

2.1特征植被的識別

伊犁絹蒿荒漠草地主要以伊犁絹蒿半灌木為建群種，伴生多年生木地膚，一年生植被叉毛蓬、角果藜和葶藶及春季發(fā)育短生類植被澀薺和彎果胡盧巴，分半灌木、一年生植被和一年生短類生植被為3個層片。準確的獲取三個層片的特征植物間光譜特征的差異有助于在混合像元分解時有效提取端元，進而監(jiān)測群落結(jié)構(gòu)與組成的變化，為此識別特征植被具有重要意義。大量研究[17-19]表明在（400～2 400）nm波段范圍內(nèi)可對植被的生理生態(tài)信息進行較好反映，本研究選取不同封育年限圍欄內(nèi)外的典型植被多株，對原始光譜及其處理進行分析，從中提取出能夠識別幾種典型植被的特征，經(jīng)比較后發(fā)現(xiàn)去包絡(luò)線光譜反射率的分類效果最好：在去包絡(luò)線光譜數(shù)據(jù)的408 nm左右處，澀芥的光譜反射率分布在0.5左右，而伊犁絹蒿、叉毛蓬和木地膚的光譜反射率均大于0.6；在去包絡(luò)線光譜數(shù)據(jù)的（921～1 070）nm范圍，叉毛蓬的吸收面積大于5，而木地膚和伊犁絹蒿的吸收面積小于5；未找出明顯的波段及光譜特征來將木地膚與伊犁絹蒿區(qū)分開來。

圖1　特征植被光譜

2.2群落的分類與識別

通過求兩兩樣方數(shù)據(jù)間△μ之和，得出：

即在（554～680）nm波段范圍內(nèi)光譜反射率差異值之和最大，表明樣方內(nèi)群落光譜反射率自綠峰向紅谷下降趨勢在不同圍欄內(nèi)外間表現(xiàn)不一致，出現(xiàn)較大的分異。主要因為在這個波段范圍內(nèi)，光譜反射率受葉綠素吸收影響大，在植被生長旺盛區(qū)域，光譜曲線呈明顯的波谷，且不同群落組成及蓋度會對光譜吸收產(chǎn)生影響。即植被生長好的群落，下降趨勢明顯；反之，不明顯。故利用該波段范圍進行聚類分析最符合實際。

對不同處理下的光譜數(shù)據(jù)（原始光譜、原始光譜一階微分、去包絡(luò)線后光譜、去包絡(luò)線后一階微分、標準化后光譜及標準化后光譜一階微分）進行聚類分析。結(jié)果表明在（347～680）nm的可見光范圍內(nèi)，原始光譜及標準化后光譜的聚類效果較好。

如圖2所示，原始光譜數(shù)據(jù)在可見光及（554～680）nm兩個波段范圍均顯示22，23，24三個數(shù)據(jù)與其他差異大，在a，b中均分別將4，5，7，8，9，10分為一類，11，12，15，21為一類，2，6，14，16，17，18，19，20為一類，這與植被信息分類的結(jié)果相吻合。標準化化后光譜數(shù)據(jù)在兩個波段范圍內(nèi)聚類的結(jié)果極為相似，主要差異在13，14兩個樣方數(shù)據(jù)的聚類。標準化后的光譜數(shù)據(jù)較原始數(shù)據(jù)放大了光譜的趨勢信息，使得聚類效果更加明顯，特別是d圖，在以1.4為聚類距離時，可將22樣方（剔除1，24）分為6類，與野外圍欄封育情況相對應(yīng)，表明高光譜數(shù)據(jù)可用于圍欄封育下植被群落情況的監(jiān)測，用以識別群落的封育狀況。

圖2　光譜數(shù)據(jù)聚類

3　討　論

近年來，草地生態(tài)修復(fù)越來越受到重視，如何監(jiān)測草地恢復(fù)情況成為一個關(guān)鍵問題。傳統(tǒng)的草地監(jiān)測主要通過草地群落的數(shù)量特征、群落的結(jié)構(gòu)與組成及土壤的狀況來判斷草地的狀況。對于草地的遙感研究已有大量報道，早期通過多時期多光譜遙感影像直接對比分析解譯，獲取草地狀況的時空數(shù)據(jù)集，進而建立草地狀況的等級體系[20-21]。然而通過上述論證不難得出基于多光譜遙感影像的對比及植被指數(shù)的提取并不能準確的反映出草地的恢復(fù)狀況，現(xiàn)已有關(guān)于高光譜角度的草地相關(guān)研究，其中王戀戀等[22]對天山北坡不同類型草地圍欄內(nèi)外進行研究，發(fā)現(xiàn)不同類型草地及圍欄內(nèi)外的光譜有明顯差異；錢育蓉等[11]對新疆典型荒漠植被發(fā)現(xiàn)，荒漠植被的反射率光譜具有隨“季相”變化的特點，表現(xiàn)為荒漠植被紅邊位置在10月較5月“紅移”，且NDVI與RVI在5月大于10月，不同荒漠植被的光譜指數(shù)及光譜特征具有明顯差異。本文選取不同生境條件下的各種典型植被，發(fā)現(xiàn)依據(jù)去包絡(luò)線光譜數(shù)據(jù)408 nm左右處的反射率及（921～1 070）nm范圍內(nèi)的吸收面積可將澀芥、叉毛蓬與伊犁絹蒿及木地膚區(qū)別開來，表明基于原始光譜和處理光譜的光譜指數(shù)與光譜特征可以對不同植被進行區(qū)分，實現(xiàn)了對不同生境條件下的植被依次進行識別。本研究中澀芥、叉毛蓬和伊犁絹蒿及木地膚分別為伊犁絹蒿荒漠草地3個主要層片的優(yōu)勢種，通過植被的區(qū)分可以得出伊犁絹蒿荒漠草地的群落結(jié)構(gòu)與組成，為下一步群落混合像元分解奠定基礎(chǔ)，便于更加準確的監(jiān)測草地狀況。

草地是氣候、土壤及地形等多種因素的綜合產(chǎn)物，不同地區(qū)由于氣候、土壤等因素的不同，草地的生物量和群落的結(jié)構(gòu)不同，同一區(qū)域內(nèi)由于小氣候及地形的影響，群落間具有差異性。何龍等[23]對不同退化程度伊犁絹蒿荒漠草地進行高光譜研究，表明不同退化程度的草地光譜曲線有明顯差異。本研究發(fā)現(xiàn)利用植被群落信息聚類可有效將不同群落結(jié)構(gòu)及圍欄內(nèi)外的荒漠草地區(qū)分開來，由于不同群落結(jié)構(gòu)植被組成具有明顯差異，并且圍欄封育后的植被群落其生物量明顯大于圍欄外。利用光譜反射率數(shù)據(jù)在（554～ 680）nm范圍可將不同封育年限圍欄內(nèi)外群落區(qū)分開來，主要由于在可見光波段植被強烈吸收，不同封育年限下植被群落恢復(fù)情況有差異，故植被覆蓋度高、生長茂盛的區(qū)域光譜吸收深度更大。證明利用高光譜來進行草地圍欄封育狀況的監(jiān)測是可行的，且相對與傳統(tǒng)的監(jiān)測方法，遙感監(jiān)測具有快速、現(xiàn)勢性好等特點。

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中圖分類號：S812.6+8

文獻標識碼：A

文章編號：1003-6377（2016）03-0031-07

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目“基于高光譜遙感的退化伊犁絹蒿荒漠草地圍欄恢復(fù)特征的研究”（31360571）

作者簡介：毛新安（1960-），男，高級畜牧師，主要從事草地資源管理。E-mail：314964691@qq.com

通訊作者：安沙舟，（1956-），博士，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事草地資源與生態(tài)教學(xué)與研究工作。E-mail：xjasz@126.com

收稿日期：2016-02-20，修回日期：2016-03-25

Monitoring of Desert Grassland Fencing Based on Hyperspectral Remote Sensing

MAO Xin-an1，XIA Xiao-wei2，AN Sha-zhou2*
(1.Grassland Station of Yanqi County,Yanqi Xinjiang 841100,China; 2.College of Pratacultural and Environment Science,Xinjiang Agricultural University,Urumqi 830052,China)

Abstract：As a very fragile ecosystem,the protection of desert grassland is important for the balance of the whole ecosystem.Enclosure has a significant effect on desert grassland ecosystem.This paper,based on the perspective of hyperspectral monitoring study,monitors the enclosed desert grassland located in Midong District,Urumqi.It is found that hyperspectral methods can be used to identify the typical desert plants,with a high classification accuracy,as well as the results of clustering of spectral data that are similar to the grass condition,it shows that hyperspectral data can be used for monitoring the grassland fencing status.

Key words：fencing;seriphidium transiliense;hyperspectral model;desert grassland;clustering