基于高光譜的阿克蘇市棗葉面積指數(shù)估算模型

賈永倩，王振錫，李園，瞿余紅，劉玉霞

(新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)與園藝學(xué)院/新疆教育廳干旱區(qū)林業(yè)生態(tài)與產(chǎn)業(yè)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，烏魯木齊 830052)

基于高光譜的阿克蘇市棗葉面積指數(shù)估算模型

賈永倩，王振錫，李園，瞿余紅，劉玉霞

(新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)與園藝學(xué)院/新疆教育廳干旱區(qū)林業(yè)生態(tài)與產(chǎn)業(yè)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，烏魯木齊 830052)

【目的】通過(guò)將原始光譜數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)不同的數(shù)據(jù)變換方式，分析其與棗冠層LAI的相關(guān)關(guān)系，建立基于高光譜的阿克蘇市棗冠層LAI的估測(cè)模型，為快速、精確、無(wú)損傷、大范圍的適時(shí)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)植被LAI提供有效途徑?！痉椒ā炕谠脊庾V數(shù)據(jù)的不同數(shù)據(jù)變換方式，采用相關(guān)性分析和逐步回歸分析方法?！窘Y(jié)果】不同數(shù)據(jù)變換后的冠層光譜反射率與棗LAI具有較好的相關(guān)性，微分變換后的相關(guān)性較原始相關(guān)性有所提升。所建模型經(jīng)過(guò)精度評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)，原始光譜數(shù)據(jù)經(jīng)倒數(shù)一階微分變換后估測(cè)模型擬合度和預(yù)測(cè)精度都最高，一階微分、對(duì)數(shù)一階微分、歸一化一階微分次之。【結(jié)論】不同數(shù)據(jù)變換方式后的光譜數(shù)據(jù)與塔里木盆地棗LAI有顯著的相關(guān)性，可以用微分、對(duì)數(shù)微分、歸一化微分、倒數(shù)微分變換后的數(shù)據(jù)建立較理想的塔里木盆地棗LAI的估測(cè)模型。

紅棗；高光譜；葉面積指數(shù)

0 引 言

【研究意義】葉面積指數(shù)(leaf area index，LAI)是植被生物物理的重要參數(shù)之一[1]，它作為指示植被長(zhǎng)勢(shì)最重要的參數(shù)之一直接影響了植被的生理生長(zhǎng)過(guò)程和氣體交換過(guò)程，如蒸騰作用、光合作用、碳通量等[2]。光譜技術(shù)具有分析速度快、效率高、成本低、重現(xiàn)性好、測(cè)試方便等特點(diǎn)[3-4]，可實(shí)現(xiàn)快速、精確、無(wú)損傷、大范圍的森林葉面積指數(shù)估測(cè)。估算植被LAI的空間變化及其對(duì)物候的響應(yīng)對(duì)植被的長(zhǎng)勢(shì)、光合作用、病蟲害監(jiān)測(cè)、生物量估算以及碳循環(huán)都有重要意義[5-6]?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要從輻射傳輸模型構(gòu)建[7-9]和植被指數(shù)構(gòu)建[10-13]兩方面提高LAI的反演精度。研究的植被類型主要集中在農(nóng)作物上，如楊燕[14]、王秀珍等[15-16]對(duì)水稻葉面積指數(shù)進(jìn)行了估算；梁亮等[17]用高光譜數(shù)據(jù)反演了小麥葉面積指數(shù)；黃敬峰等[18]用紅邊特征值反演了油菜葉面積指數(shù)；黃春燕等[19]研究了大豆葉面積指數(shù)的估算模型；柏軍華等[20-21]利用高光譜數(shù)據(jù)對(duì)棉花的葉面積指數(shù)和產(chǎn)量進(jìn)行了估測(cè)；張正揚(yáng)等[22]利用高光譜數(shù)據(jù)建立了煙草的葉面積指數(shù)估測(cè)模型；譚昌偉、李鳳秀等[23-25]研究了玉米葉面積指數(shù)的光譜響應(yīng)。杜春雨、駱社周等[26-30]從高光譜遙感圖像上提取的植被指數(shù)與地面實(shí)測(cè)的LAI構(gòu)建回歸模型，反演森林葉面積指數(shù)；部分學(xué)者[31-34]通過(guò)挑選敏感波段來(lái)減少背景環(huán)境因素的影響，建立植被指數(shù)與LAI的函數(shù)關(guān)系，用逐步回歸法估測(cè)LAI值，也有學(xué)者如湯旭光等[35]分別運(yùn)用植被指數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及小波分析3種方法進(jìn)行LAI的估算，并取得較好的精度?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】對(duì)塔里木盆地棗葉面積指數(shù)的高光譜估測(cè)模型尚未見報(bào)道。研究用不同的數(shù)據(jù)變換方式，建立塔里木盆地棗LAI的估算模型?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】將實(shí)測(cè)棗高光譜數(shù)據(jù)采用一階微分、對(duì)數(shù)、對(duì)數(shù)一階微分、歸一化、歸一化一階微分、倒數(shù)、倒數(shù)一階微分七種變換方式后分析與棗LAI的相關(guān)性，建立具有普遍適應(yīng)性的塔里木盆地棗LAI的估算模型，為適時(shí)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)植被LAI提供有效途徑。

1 材料與方法

1.1 材 料

試驗(yàn)于2013年7月在新疆阿克蘇市新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)阿克蘇紅旗坡教學(xué)科研實(shí)習(xí)基地(地理坐標(biāo)N41°17′56.42″～N41°18′5 616″、E80°20′23″～E80°20′56.16″，海拔1 215 m)進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)對(duì)象為南疆塔里木盆地主栽果樹棗(Ziziphus zizyphus Mill)，試驗(yàn)區(qū)果樹為東西行向栽植的灰棗，樹齡7年，株行距1.0 m×3.0 m，平均株高2.5米，平均冠幅1.4 m×1.6 m(東西×南北)。在試驗(yàn)區(qū)隨機(jī)選擇具有代表性的處于開花坐果期的樣株43株進(jìn)行高光譜反射率和LAI的測(cè)定。

1.2 方 法

1.2.1 光譜采集

對(duì)所有選定的樹掛標(biāo)簽標(biāo)識(shí)，并用GPS進(jìn)行定位。光譜測(cè)定采用美國(guó)PP Systems公司生產(chǎn)的UniSpec-SC(單通道)便攜式光譜分析儀，波段值為310～1 130 nm，光譜分辨率為1 nm，最大視場(chǎng)角為20°。所有觀測(cè)值均選擇在晴朗無(wú)風(fēng)的天氣，每次測(cè)定時(shí)間為12:00～16:00(太陽(yáng)高度角大于45°)。為適應(yīng)果樹光譜信息的采集，采用長(zhǎng)度為5 m的外加光纖觀測(cè)冠層光譜，光譜儀探頭垂直向下，與冠幅距離約1.5 m并且根據(jù)所選樣本冠幅和高度調(diào)整探頭與樹冠之間的距離，為限制冠層反射率的非各向同性的影響，對(duì)每個(gè)樣株只進(jìn)行陽(yáng)面光譜測(cè)定，每個(gè)樣株重復(fù)測(cè)定3次，為保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，每測(cè)一個(gè)樣株進(jìn)行一次白板矯正。去除異常光譜曲線后，將30個(gè)樣本作為建模樣本，其余20個(gè)樣本作為檢驗(yàn)樣本。

1.2.2 葉面積指數(shù)采集

用美國(guó)LI-COR公司生產(chǎn)的LAI-2000植物冠層儀(PCA)于測(cè)試光譜的當(dāng)日傍晚，在棗光譜測(cè)定的樣本區(qū)選擇與光譜采集點(diǎn)位置幾乎相同的點(diǎn)作為測(cè)定點(diǎn)，同樣重復(fù)測(cè)定5次，取前三次平均值作為建模樣本，后兩次平均值作為檢驗(yàn)樣本。因?yàn)長(zhǎng)AI-2000是基于透射測(cè)量，所以測(cè)量的結(jié)果是有效葉面積指數(shù)(effective plant area index，LAIe)。雖然有效LAI比真實(shí)LAI偏小，但它的誤差很小，并且比真實(shí)LAI更容易測(cè)得，能反映冠層內(nèi)在特性，并且與真實(shí)LAI存在一定比例的相關(guān)性，所以實(shí)驗(yàn)直接用有效LAI并將它稱為L(zhǎng)AI。

1.2.3 高光譜數(shù)據(jù)變換方式

由于光譜數(shù)據(jù)在400 nm以前和900 nm以后噪聲比較大，為了減少數(shù)據(jù)量和限制隨機(jī)噪聲水平，實(shí)驗(yàn)選用波段范圍在400～900 nm的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。研究表明，一階微分變換有利于限制低頻背景光譜(通常是土壤，凋落物及枯死地被物光譜)對(duì)目標(biāo)光譜的影響[36]。對(duì)光譜反射率經(jīng)對(duì)數(shù)和歸一化變換后，不僅趨向于增強(qiáng)可見光區(qū)的光譜差異，而且趨向于減少因光照條件變換引起的乘性因素的影響，若對(duì)對(duì)數(shù)變換和歸一化變換后的數(shù)據(jù)再作微分處理，這樣不僅去除了因光照條件變化的乘性因素的影響，而且減弱了附加低頻噪聲的影響[37]。另外，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)變換后，不僅可以有效的壓抑非植被光譜的影響，還可以使原始光譜數(shù)據(jù)與LAI的線性關(guān)系轉(zhuǎn)換為變換后光譜數(shù)據(jù)與LAI的線性關(guān)系，即轉(zhuǎn)換成原始光譜數(shù)據(jù)與LAI的非線性關(guān)系以提高模型的精度。對(duì)建模原始光譜數(shù)據(jù)R進(jìn)行如下七種變換。

(1)對(duì)R的一階微分變換

d(R)=((r3-r1)/Δλ,(r4-r2)/Δλ...(rn-rn-2)/Δλ).

(2)對(duì)R的對(duì)數(shù)變換

log(R)=(log(r1),log(r2),log(r3),...log(rn)).

(3)對(duì)R的歸一化變換

N(R)=(r1-rmin)/(rmax-rmin),...(rn-rmin)/(rmax-rmin).

(4)對(duì)R的倒數(shù)變換

(5)對(duì)log(R)的一階微分變換

d(log(R)).

(6)對(duì)N(R)的一階微分變換

d(N(R)).

(7)對(duì)P(R)的一階微分變換

d(P(R)).

1.2.4 精度評(píng)價(jià)

采用常用的決定系數(shù)(R2)、均方根差(RMSE)對(duì)模型的估測(cè)值和實(shí)測(cè)值之間的符合度進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)價(jià)。引用Massart等[30]提出的精確度和準(zhǔn)確度概念，即R2值、估測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間線性回歸方程的斜率，越接近1，精確度和準(zhǔn)確度越高，同時(shí)為1時(shí)，估測(cè)值與實(shí)測(cè)值完全吻合。均方根差公式如下

2 結(jié)果與分析

2.1 光譜反射率與樹冠LAI的相關(guān)關(guān)系

從棗原始光譜反射率和LAI的相關(guān)性可以看出，630～690nm(紅光區(qū))為樹冠LAI與原始光譜數(shù)據(jù)負(fù)相關(guān)最大區(qū)域，在690～750nm，光譜反射率與樹冠LAI相關(guān)關(guān)系變化較大，由明顯的負(fù)相關(guān)變?yōu)槊黠@的正相關(guān)，這是因?yàn)樵诖藚^(qū)段光譜由紅光波段的強(qiáng)吸收轉(zhuǎn)變?yōu)榻t外波段的強(qiáng)反射。在750～900nm(近紅外區(qū)域)相關(guān)系數(shù)的變化較為平穩(wěn)并在779nm處達(dá)到最大值0.55。原始數(shù)據(jù)經(jīng)對(duì)數(shù)、歸一化變換后的相關(guān)系數(shù)曲線與原始光譜相關(guān)系數(shù)曲線在走勢(shì)、形態(tài)上幾乎一致，主要差異表現(xiàn)在相關(guān)系數(shù)值均有所提升，尤其是歸一化變換后的相關(guān)系數(shù)值，平均提升了0.1。倒數(shù)變換后的曲線與原始曲線是相反的，但是相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值也有所提升。原始光譜經(jīng)一階微分、對(duì)數(shù)一階微分、歸一化一階微分、倒數(shù)一階微分變換后曲線上下波動(dòng)劇烈，不再隨著波長(zhǎng)的增加呈現(xiàn)單一性的變化，近紅外區(qū)域的相關(guān)系數(shù)較原始相關(guān)系數(shù)有所降低，經(jīng)微分變換后的相關(guān)系數(shù)最大值出現(xiàn)在710～740nm處，并且在經(jīng)歸一化一階微分變換后的725nm處達(dá)到最大值0.73。因此，經(jīng)不同數(shù)據(jù)變換后的光譜反射率比原始光譜反射率與棗冠層LAI的相關(guān)性高。圖1

圖 1 不同數(shù)據(jù)變換方式的光譜反射率與棗LAI的相關(guān)關(guān)系

Fig. 1 Correlation between different data transformations of original spectral reflectance and Jujube LAI

2.2 棗冠層光譜與LAI的高光譜估算模型

棗LAI與棗冠層光譜特征的相關(guān)分析結(jié)果表明，原始光譜和經(jīng)對(duì)數(shù)、歸一化、倒數(shù)變換后的光譜在紅光和近紅外波段與LAI相關(guān)性最好且曲線形態(tài)一致，選取779、680、799、839和875nm處波段作為原始光譜和經(jīng)對(duì)數(shù)、歸一化、倒數(shù)變換后建模的敏感變量。原始光譜反射率經(jīng)一階微分、對(duì)數(shù)一階微分、歸一化一階微分、倒數(shù)一階微分變換后的光譜在綠光、紅光和近紅外波段與LAI相關(guān)性最好，并因變換方式不同，敏感變量區(qū)間也略有不同，因此分別選取613、650、737、771和801nm處波段作為經(jīng)一階微分變換后的建模敏感變量，471、564、613、706和885nm處波段作為經(jīng)對(duì)數(shù)一階微分變換后的建模敏感變量，420、641、700、726和778nm處波段作為經(jīng)歸一化一階微分變換后的建模敏感變量，546、575、668、796和893nm處波段作為經(jīng)倒數(shù)一階微分變換后的建模敏感變量。表1采用SPSS軟件中的Regression分析的方法將棗冠層的建模敏感波段作為自變量，棗冠層LAI作為因變量進(jìn)行逐步回歸分析，以0.01極顯著水平為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，建立估測(cè)模型。分析結(jié)果顯示，隨著入選波段數(shù)的增加，回歸方程的擬合度(R2)也逐漸增加。8種擬合模型都能較好的反映棗LAI與光譜反射率、變換后的光譜反射率之間的變化關(guān)系，構(gòu)建的棗LAI估算模型精度均較好，決定系數(shù)在0.508～0.845，其中經(jīng)歸一化一階微分變換后的5波段入選方程擬合度最高。原始光譜數(shù)據(jù)經(jīng)對(duì)數(shù)、倒數(shù)、歸一化變換后的擬合模型相對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)的擬合模型總精度均有所提高，但不是很明顯，對(duì)數(shù)變換后的5波段入選建立的模型精度甚至比原始模型精度還要低。經(jīng)微分變換后的擬合模型精度明顯提高，總體精度以倒數(shù)一階微分和歸一化一階微分變換后的最好。表2～表9利用篩選的敏感波段的原始光譜反射率與棗葉面積指數(shù)建立回歸方程，結(jié)果顯示，以五波段入選的回歸方程擬合度最高為0.775，擬合方程為：

表1 不同數(shù)據(jù)變換類型的光譜數(shù)據(jù)建模波段選取

Table 1 Band spectral data modeling of different data transformation type selection

光譜數(shù)據(jù)類型Spectraldatatype建模波段Modelingband原始(Originalspectral)779nm、680nm、799nm、839nm、875nm一階微分(First-orderdifferential)613nm、650nm、737nm、771nm、801nm對(duì)數(shù)(Logarithmic)779nm、680nm、799nm、839nm、875nm對(duì)數(shù)一階微分(Logarithmicfirst-orderdifferential)471nm、564nm、613nm、706nm、885nm歸一化(Normalize)779nm、680nm、799nm、839nm、875nm歸一化一階微分(Normalizefirst-orderdifferential)420nm、641nm、700nm、726nm、778nm倒數(shù)(Inverse)779nm、680nm、799nm、839nm、875nm倒數(shù)一階微分(Inversefirst-orderdifferential)546nm、575nm、668nm、796nm、893nm

表2 原始光譜反射率與棗LAI的回歸關(guān)系

Table 2 Regression relationship between original spectral reflectance and Jujube LAI

波長(zhǎng)Wavelength回歸方程Regressionequation擬合度(R2)Fittingdegree779nm,680nmY=1.678+2.742λ779-12.280λ6800.608779nm,680nm,799nmY=2.005+32.2189λ779-12.124λ680-29.842λ7990.675779nm,680nm,799nm,839nmY=1.757+49.055λ779-12.216λ680-72.303λ799+25.916λ8390.717779nm,680nm,799nm,839nm,875nmY=2.020+47.924λ779-10.412λ680-93.178λ799+75.152λ839-27.896λ8750.775

Y=2.020+47.924λ779-10.412λ680-93.178λ799+75.152λ839-27.896λ875. 表3

表3 一階微分變換后光譜反射率與棗LAI的回歸關(guān)系

Table 3 Regression relationship between d(R)transform spectral reflectance and Jujube LAI

波長(zhǎng)Wavelength回歸方程Regressionequation擬合度(R2)Fittingdegree737nm,613nmY=1.73+119.378λ737-719.747λ6130.641737nm,613nm,801nmY=1.252+112.212λ737-838.361λ613-217.088λ8010.721737nm,613nm,801nm,771nmY=1.382+76.316λ737-873.873λ613-259.378λ801+169.214λ7710.784737nm,613nm,801nm,771nm,650nmY=1.422+55.823λ737-1171.663λ613-272.581λ801+223.144λ771+421.591λ6500.825

利用篩選的敏感波段的原始光譜反射率與棗葉面積指數(shù)建立回歸方程，結(jié)果顯示，以五波段入選的回歸方程擬合度最高為0.825，擬合方程為：

Y=1.422+55.823λ737-1 171.663λ613-272.581λ801+223.144λ771+421.591λ650. 表4

表4 對(duì)數(shù)變換后光譜反射率與棗LAI的回歸關(guān)系

Table 4 Regression relationship between log(R) transform spectral reflectance and Jujube LAI

波長(zhǎng)Wavelength回歸方程Regressionequation擬合度(R2)Fittingdegree779nm,680nmY=1.266+1.104λ779-0..636λ6800.598779nm,680nm,799nmY=1.206+13.810λ779-0.613λ680-13.059λ7990.671779nm,680nm,799nm,839nmY=1.263+20.091λ779-0.623λ680-29.458λ799+10.355λ8390.709779nm,680nm,799nm,839nm,875nmY=1.312+19.618λ779-0.529λ680-38.417λ799+31.570λ839+12.139λ8750.771

利用篩選的敏感波段的原始光譜反射率與棗葉面積指數(shù)建立回歸方程，結(jié)果顯示，以五波段入選的回歸方程擬合度最高為0.771，擬合方程為：

Y=1.312+19.618λ779-0.529λ680-38.417λ799+31.570λ839+12.139λ875. 表5

表5 對(duì)數(shù)一階微分變換后光譜反射率與棗冠層LAI的回歸關(guān)系

Table 5 Regression relationship between d(log(R)) transform spectral reflectance and Jujube LAI

波長(zhǎng)Wavelength回歸方程Regressionequation擬合度(R2)Fittingdegree706nm,471nmY=1.002+26.345λ706-36.609λ4710.637706nm,471nm,613nmY=1.171+17.595λ706-32.499λ471-46.643λ6130.731706nm,471nm,613nm,564nmY=1.102+26.973λ706-40.246λ471-44.652λ613+40.949λ5640.779706nm,471nm,613nm,564nm,885nmY=1.333+24.957λ706-43.116λ471-34.511λ613+47.464λ564+66.833λ8850.820

利用篩選的敏感波段的原始光譜反射率與棗葉面積指數(shù)建立回歸方程，結(jié)果顯示，以五波段入選的回歸方程擬合度最高為0.820，擬合方程為：

Y=1.333+24.957λ706-43.116λ471-34.511λ613+47.464λ564+66.833λ885. 表6

表6 歸一化變換后光譜反射率與棗冠層LAI的回歸關(guān)系

Table 6 Regression relationship between N(R) transform spectral reflectance and Jujube LAI

波長(zhǎng)Wavelength回歸方程Regressionequation擬合度(R2)Fittingdegree779nm,680nmY=1.589+0.692λ779-2.755λ6800.558779nm,680nm,799nmY=1.958+8.911λ779-2.727λ680-8.324λ7990.668779nm,680nm,799nm,839nmY=1.261+14.278λ779-2.018λ680-20.251λ799+6.818λ8390.706779nm,680nm,799nm,839nm,875nmY=2.409+11.183λ779-2.736λ680-21.906λ799+19.257λ839+8.214λ8750.768

利用篩選的敏感波段的原始光譜反射率與棗葉面積指數(shù)建立回歸方程，結(jié)果顯示，以五波段入選的回歸方程擬合度最高為0.768，擬合方程為：

Y=2.409+11.183λ779-2.736λ680-21.906λ799+19.257λ839+8.214λ875. 表7

表7 歸一化一階微分變換后光譜反射率與棗冠層LAI的回歸關(guān)系

Table 7 Regression relationship between d(N(R)) transform spectral reflectance and Jujube LAI

波長(zhǎng)Wavelength回歸方程Regressionequation擬合度(R2)Fittingdegree726nm,420nmY=0.300+53.455λ726-90.109λ4200.687726nm,420nm,641nmY=0.104+54.892λ726-97.063λ420-110.437λ6410.78726nm,420nm,641nm,700nmY=0.281+50.636λ726-105.926λ420-88.595λ641-13.120λ7000.816726nm,420nm,641nm,700nm,778nmY=0.271+47.943λ726-117.521λ420-94.546λ641-15.414λ700+39.682λ7780.845

利用篩選的敏感波段的原始光譜反射率與棗葉面積指數(shù)建立回歸方程，結(jié)果顯示，以五波段入選的回歸方程擬合度最高為0.845，擬合方程為：

Y=0.271+47.943λ726-117.521λ420-94.546λ641-15.414λ700+39.682λ778. 表8

表8 倒數(shù)變換后光譜反射率與棗冠層LAI的回歸關(guān)系

Table 8 Regression relationship between P(R) transform spectral reflectance and Jujube LAI

波長(zhǎng)Wavelength回歸方程Regressionequation擬合度(R2)Fittingdegree779nm,680nmY=2.613-0.443λ779+0.033λ6800.586779nm,680nm,799nmY=2.278-5.905λ779+0.031λ680+5.696λ7990.668779nm,680nm,799nm,839nmY=2.479-8.168λ779+0.032λ680+11.838λ799-4.107λ8390.701779nm,680nm,799nm,839nm,875nmY=2.226-7.965λ779+0.027λ680+15.568λ799-12.917λ839+5.146λ8750.764

利用篩選的敏感波段的原始光譜反射率與棗葉面積指數(shù)建立回歸方程，結(jié)果顯示，以五波段入選的回歸方程擬合度最高為0.764，擬合方程為：

Y=2.226-7.965λ779+0.027λ680+15.568λ799-12.917λ839+5.146λ875. 表9

表9 倒數(shù)一階微分變換后光譜反射率與棗冠層LAI的回歸關(guān)系

Table 9 Regression relationship between d(P(R)) transform spectral reflectance and Jujube LAI

波長(zhǎng)Wavelength回歸方程Regressionequation擬合度(R2)Fittingdegree668nm,796nmY=2.013+5.53λ586+74.952λ7960.646796nm,668nm,893nmY=2.196+89.715λ796+1.561λ668+15.380λ8930.769796nm,668nm,893nm,575nmY=2.044+86.693λ796+1.174λ668+14.313λ893+1.304λ5750.806796nm,668nm,893nm,575nm,546nmY=2.077+76.302λ796+1.466λ668+14.783λ893+1.533λ575+3.297λ5460.833

利用篩選的敏感波段的原始光譜反射率與棗葉面積指數(shù)建立回歸方程，結(jié)果顯示，以五波段入選的回歸方程擬合度最高為0.833，擬合方程為：

Y=2.077+76.302λ796+1.466λ668+14.783λ893+1.533λ575+3.297λ546.

分析結(jié)果顯示，隨著入選波段數(shù)的增加，回歸方程的擬合度(R2)也逐漸增加。8種擬合模型都能較好的反映棗LAI與光譜反射率、變換后的光譜反射率之間的變化關(guān)系，構(gòu)建的棗LAI估算模型精度均較好，決定系數(shù)在0.508～0.845，其中經(jīng)歸一化一階微分變換后的5波段入選方程擬合度最高。原始光譜數(shù)據(jù)經(jīng)對(duì)數(shù)、倒數(shù)、歸一化變換后的擬合模型相對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)的擬合模型總精度均有所提高，但不是很明顯，對(duì)數(shù)變換后的5波段入選建立的模型精度甚至比原始模型精度還要低。經(jīng)微分變換后的擬合模型精度明顯提高，總體精度以倒數(shù)一階微分和歸一化一階微分變換后的最好。

2.3 LAI反演精度評(píng)價(jià)

上述采用多元逐步回歸法建立的棗LAI估測(cè)模型，雖然均達(dá)到了顯著水平，但這種方法擬合的方程往往會(huì)出現(xiàn)“過(guò)度擬合”現(xiàn)象，這種現(xiàn)象主要發(fā)生在當(dāng)波段多樣本小時(shí)，這時(shí)波段反射率可能與某些理化成分并不相關(guān)，因此，有必要對(duì)所建模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)。即用8種估測(cè)模型中精度最高的(5波段入選模型)回歸方程進(jìn)行棗冠層LAI反演，將檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)代入模型對(duì)估測(cè)值和實(shí)測(cè)值的符合度進(jìn)行了檢驗(yàn)。圖2

除原始估測(cè)模型外，其他模型的準(zhǔn)確度(R2)和精確度(k)均較高，在0.713～0.833，均方根誤差也均在0.3以下。擬合度較好的歸一化一階微分變換后的光譜反射率建立的估測(cè)模型精度和準(zhǔn)確度都不如一階微分、對(duì)數(shù)一階微分、倒數(shù)一階微分變換后的估測(cè)模型。因此，經(jīng)倒數(shù)一階微分變換后的估測(cè)模型擬合度和預(yù)測(cè)精度都較好。表10

表10 不同方法驗(yàn)證模型的比較

Table 10 Comparison of Validation models by different methods

數(shù)據(jù)變換方式Datatransformation精確度(R2)Precision準(zhǔn)確度(k)Accuracy均方根誤差(RMSE)R0.1490.3611.1111d(R)0.8250.8250.0543log(R)0.7710.7710.0621d(log(R))0.8200.8200.0551N(R)0.7750.7750.0616d(N(R))0.7130.6740.2110P(R)0.7640.7640.0631d(P(R))0.8330.8330.0531

圖2 棗冠層實(shí)測(cè)LAI與估測(cè)LAI相關(guān)分析

Fig.2 Correlation analysis between measured LAI and estimated LAI

3 討 論

通過(guò)對(duì)棗葉面積指數(shù)與光譜反射率特征的相關(guān)研究，分析發(fā)現(xiàn)原始波段的相關(guān)性明顯小于微分光譜、對(duì)數(shù)光譜、歸一化光譜、倒數(shù)光譜等，原因可能是原始單波段光譜包含的信息簡(jiǎn)單而且易受外界因素的影響，但微分光譜能夠降低或去除土壤、凋落物等背景因素對(duì)樹冠光譜的影響[36]，而對(duì)原始光譜進(jìn)行歸一化、倒數(shù)、對(duì)數(shù)等處理后再做微分處理，這樣不僅去除了因光照條件變化的乘性因素的影響[37]，而且減弱了附加低頻噪聲的影響。用逐步回歸法篩選出的波段大多都在紅光區(qū)和近紅外平臺(tái)區(qū)，可用這些波段組合一些光譜植被指數(shù)來(lái)反演LAI，如比值植被指數(shù)(RVI)、歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)、差值植被指數(shù)(DVI)[38-41]等。目前對(duì)于葉面積指數(shù)的估測(cè)模型大都是針對(duì)農(nóng)作物的，果樹方面的研究報(bào)道較少見，且大都是用各種植被指數(shù)、農(nóng)學(xué)參數(shù)與LAI做的估測(cè)模型，用不同方式數(shù)據(jù)變換的光譜數(shù)據(jù)與LAI做估測(cè)模型是首次嘗試。

但研究初步得出的結(jié)論是基于一個(gè)年份和一個(gè)地點(diǎn)觀測(cè)獲得的，加之樣本數(shù)有限，因此，基于棗葉面積指數(shù)的高光譜估算模型其預(yù)測(cè)性能的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，以及所建模型是否適合其他棗品種類型和大面積的區(qū)域，仍需進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)論證。

4 結(jié) 論

以阿克蘇市主要經(jīng)濟(jì)樹種棗為研究對(duì)象，通過(guò)對(duì)高光譜原始反射率數(shù)據(jù)、變換后的光譜反射率數(shù)據(jù)與LAI進(jìn)行相關(guān)性分析，并利用逐步回歸法建立回歸方程，經(jīng)驗(yàn)證，7種變換方式下估測(cè)模型預(yù)測(cè)精度都較高，且經(jīng)一階微分、對(duì)數(shù)一階微分、歸一化一階微分、倒數(shù)一階微分變換后的估測(cè)模型具有最佳的預(yù)測(cè)精度，實(shí)測(cè)LAI與預(yù)測(cè)LAI有顯著的線性關(guān)系，R2分別為0.825 4、0.819 9、0.712 6、0.833，可見用微分變換后的光譜數(shù)據(jù)可較好的估測(cè)葉面積指數(shù)。

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Fund project:Xinjiang Uygur Autonomous Region university research program focused on scientific research projects (XJEDU2013I16); High-resolution Earth Observation System special "Xinjiang characteristics of fruit and fruit area of precision monitoring and application demonstration subsystem" (95-Y40B02-9001-13 / 15-01-01); China Postdoctoral Science Foundation (2015M572668XB)

Hyperspectral Estimation Models of Jujube Leaf Area Index in Southern Xinjiang Basin

JIA Yong-qian, WANG Zhen-xi, LI Yuan, QU Yu-hong, LIU Yu-xia

(CollegeofForestryandHorticulture,XinjiangAgriculturalUniversity/KeyLaboratoryofForestryEcologyandIndustryTechnologyinAridAreaofEducationDepartmentofXinjiang,Urumqi830052,China)

【Objective】 The project aims to transform original spectral data by different methods, analyze their relationship with Jujube LAI, establish the Hyperspectral Estimation Models of Jujube LAI in Southern Xinjiang in the hope of providing an effective way for the rapid, accurate, non-invasive, a wide range of timely, dynamic monitoring of vegetation LAI.【Method】Based on different data transformations of original spectral reflectance, using correlation analysis and stepwise regression analysis.【Result】Different data transformations of original spectral reflectance and Jujube LAI had a better correlation. The model through the accuracy assessment found that the original spectral data by inverse first-order differential transformation had the highest fitness and prediction accuracy. The first-order differential, the logarithmic first-order differential, followed by normalized first-order differential.【Conclusion】There is a significant correlation between the spectral data of different transformation and Jujube LAI in Southern Xinjiang, and the model can be established by first-order differential, logarithmic first-order differential, the normalized first-order differential, inverse first-order differential of original spectral reflectance to estimate Jujube LAI in Southern Xinjiang.

jujube；hyperspectrum；leaf area index

2016-08-15

新疆維吾爾自治區(qū)高?？蒲杏?jì)劃科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(XJEDU2013I16)；高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)專項(xiàng)"新疆特色林果面積精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)與應(yīng)用示范分系統(tǒng)"(95-Y40B02-9001-13/15-01-01)；中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2015M572668XB)

賈永倩(1991-)，女，甘肅蘭州人，碩士研究生，研究方向?yàn)榱謽I(yè)3S技術(shù)及應(yīng)用，(E-mail)jiayongqian2014@163.com

王振錫(1977-)，男，新疆人，副教授，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榱謽I(yè)3S技術(shù)及應(yīng)用，(E-mail)wangzhenxi2003@163.com

10.6048/j.issn.1001-4330.2016.12.003

S665.1

：A

：1001-4330(2016)12-2175-12