天山北坡草地蓋度高光譜遙感估算

陳 佼，張 麗

(新疆土壤與植物生態(tài)過程實(shí)驗(yàn)室，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)

天山北坡草地蓋度高光譜遙感估算

陳 佼，張 麗

(新疆土壤與植物生態(tài)過程實(shí)驗(yàn)室，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)

以天山北坡烏魯木齊縣甘溝鄉(xiāng)為研究區(qū)，利用美國SVC HR-768便攜式光譜儀采集25塊樣方的高光譜數(shù)據(jù)，并測定對應(yīng)樣方中草地蓋度，分析草地蓋度與原始光譜、一階微分光譜和高光譜特征變量之間的相關(guān)關(guān)系；采用回歸統(tǒng)計的方法，基于高光譜位置變量、高光譜面積變量和高光譜植被指數(shù)變量構(gòu)建草地蓋度的估測模型，并進(jìn)行模型精度評價。結(jié)果表明，研究區(qū)草地蓋度與植被冠層光譜反射率相關(guān)性較強(qiáng)的波段范圍為354-704、1 420-1 481和1 904-2 512 nm；基于一階微分光譜和高光譜植被指數(shù)構(gòu)建的估測模型能更好地反演草地蓋度。通過模型檢驗(yàn)，確定基于560 nm的光譜一階微分模型y=-384.153x+72.096可作為草地蓋度的最優(yōu)估測模型，模型均方根誤差為7.344%，估算精度為90.343%。

新疆草地；高光譜遙感；估測模型；草地蓋度；地物光譜儀；微分光譜；高光譜變量

新疆是我國主要的牧區(qū)之一，草地面積分布較廣[1]。其中，天然草地面積5.7×107hm2，可利用草地面積4.8×107hm2，是寶貴、經(jīng)濟(jì)、可更新的自然資源[2]。由于新疆特殊的地形地貌，沿北部的阿爾泰山經(jīng)過中部的天山到南部的昆侖山，草地分布表現(xiàn)出明顯地帶性特征[3]。植被種類、蓋度、生物量、反照率、葉面積指數(shù)等是描述草地的主要生物物理參數(shù)[4]。但植被蓋度是指區(qū)域內(nèi)植被的垂直投影面積占區(qū)域面積的百分比[5]。植被覆蓋度不高已成為影響中國西北地區(qū)生態(tài)好轉(zhuǎn)的主要因素之一，植被覆蓋稀疏的自然生態(tài)特征、人類不適當(dāng)?shù)耐恋亻_墾和超載放牧，極易造成土地退化和荒漠化，因此，開展草地資源，特別是天然草地植被覆蓋度的研究具有重要的生態(tài)和社會意義[6]。

早期植被蓋度的測定以采樣、儀器、目視估測等傳統(tǒng)的地面觀測方法為主[7]，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，基于植被指數(shù)的遙感反演研究越來越多[8]。有些學(xué)者將兩種方法結(jié)合起來，即將傳統(tǒng)的地面觀測植被蓋度數(shù)據(jù)用作遙感反演的驗(yàn)證數(shù)據(jù)，從而提高研究和建模精度[9]。目前,國內(nèi)外3S技術(shù)在草地蓋度估算上的應(yīng)用主要體現(xiàn)在利用TM、MODIS和NOAA/AVHRR等多光譜影像提取出的植被指數(shù)對植被蓋度進(jìn)行反演，從而進(jìn)一步對生態(tài)環(huán)境進(jìn)行評估[10-12]。然而，與多光譜數(shù)據(jù)相比，高光譜數(shù)據(jù)包含近似連續(xù)的地物光譜信息，因此識別地物覆蓋的能力得到更大提升[13]，且高光譜遙感數(shù)據(jù)受背景光譜變化影響較小[14]。目前草地高光譜遙感的研究主要集中于反演草地生物量和利用高光譜遙感影像結(jié)合植被指數(shù)對草地蓋度進(jìn)行估測，如，利用甘南草原草地的高光譜數(shù)據(jù)和草地生物量數(shù)據(jù)對草地地上生物量進(jìn)行估算，結(jié)果表明，基于特征參數(shù)D723的對數(shù)回歸模型估算精度較高[15]；利用甘南牧區(qū)2006-2008年的MODIS數(shù)據(jù)結(jié)合草地外業(yè)調(diào)查資料，建立草地地上生物量鮮重的估算模型，發(fā)現(xiàn)基于增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)的草地生物量估算模型精度最高[16]；采集內(nèi)蒙古錫林郭勒草原30個樣地的高光譜數(shù)據(jù)并從中提取光譜特征參數(shù)，利用主成分分析的方法，發(fā)現(xiàn)可見光波段與干草生物量之間的相關(guān)性最好[17]；利用環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報小衛(wèi)星(HJ-1A/1B)影像結(jié)合野外實(shí)測數(shù)據(jù)，對疏勒河上游植被蓋度隨生長季的變化特征進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，植被蓋度與NDVI之間相關(guān)性較好[4]。但基于地面實(shí)測高光譜數(shù)據(jù)及其變化形式對植被蓋度進(jìn)行定量分析的研究國內(nèi)還較少。

新疆具有典型的大陸性氣候特征，由于干旱少雨，草地資源成為新疆自然生態(tài)的主體，對新疆的生態(tài)和經(jīng)濟(jì)有著重要意義。但是關(guān)于新疆草地蓋度的高光譜遙感估算研究還較少。因此，本研究利用新疆天山北坡天然草地的冠層高光譜遙感數(shù)據(jù)和草地蓋度數(shù)據(jù)，對兩者之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析并選取最佳參數(shù)建立估算模型，以期為天山北坡草地質(zhì)量的監(jiān)測與評價提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)介紹

研究區(qū)甘溝鄉(xiāng)位于天山北坡烏魯木齊縣境內(nèi)，與烏魯木齊市相距約56 km，屬于溫帶大陸性干旱氣候。該區(qū)春秋兩季較短，冬夏兩季較長，晝夜溫差大。年平均降水量為194 mm，最暖的7、8月平均氣溫為25.7 ℃，最冷的1月平均氣溫為-15.2 ℃。極端氣溫最高為47.8 ℃，最低為-41.5 ℃。研究區(qū)主要草地類型是以廣泛分布的鐮芒針茅(Stipacaucasica)、苔草(Carextristachya)和蒿子(Seriphidiumtransiliense)為主要優(yōu)勢種的荒漠草原和以羊茅(Festucaovina)、針茅(Stipacapillata)和苔草為主要優(yōu)勢種的典型草原。

1.2 草地樣本調(diào)查

調(diào)查時間為2014年5月下旬，在研究區(qū)內(nèi)隨機(jī)布設(shè)了1 m×1 m樣方25個，對每個樣方內(nèi)的植被采用針刺法測定蓋度，收割地上的植被，稱鮮重，用卷尺測量植株的高度。

1.3 高光譜數(shù)據(jù)采集

使用美國SVC HR-768便攜式光譜儀及其軟件對新疆天山北坡草原植物群落的光譜進(jìn)行采集與分析處理。SVC HR-768便攜式光譜儀技術(shù)參數(shù)如下：光譜范圍在350-2 500 nm，通道數(shù)為768，在350-1 000 nm光譜范圍內(nèi)光譜分辨率≤3.5 nm；在1 000-1 500 nm和1 500-2 100 nm光譜范圍內(nèi)光譜分辨率均≤16 nm，最小積分時間為1 ms。在晴朗干燥、微風(fēng)無云天氣的12:00-15:00，分別測定白板和各草地樣方的光譜數(shù)據(jù)。對每個樣方的光譜測量進(jìn)行記錄，同時重復(fù)多次以減少隨機(jī)噪聲的影響，去異常線后取均值作為該草地樣方的反射光譜。采用SVC HR-768光譜儀配套軟件對原始草地光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理，用九點(diǎn)移動平均法對光譜曲線進(jìn)行平滑去噪處理，使數(shù)據(jù)具有更好的連續(xù)性。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

荒漠草原植被稀疏，光譜反射率受土壤的影響較大，對后續(xù)的分析也會造成影響，而對光譜曲線進(jìn)行微分處理可以快速明確光譜曲線的特征點(diǎn)，有利于植被信息的提取，所以本研究對采集到的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行一階微分處理[18]：

R′(λi)=[R(λi+1)-R(λi-1)]/2Δλ.

式中：λi為inm 波段的波長，R′(λi) 為反射率在λi的一階微分，R(λi+1) 為波長λi+1處的植物光譜反射率，R(λi-1)為波長λi-1處的植物光譜反射率，Δλ是波長λi+1到波長λi的間隔。

1.5 建模與驗(yàn)證數(shù)據(jù)集選取

本研究共測量了25塊樣方的高光譜數(shù)據(jù)及蓋度數(shù)據(jù)，從中隨機(jī)抽取18塊樣方用來建立天然草地蓋度的估算模型，使用另外7塊樣方驗(yàn)證估算模型的精度。

2 結(jié)果與分析

2.1 草地光譜特征分析

草地的光譜反射率由于受大氣、土壤、水分等因素的影響并不是單純的植被光譜反射率。植被類型、大氣狀況、土壤質(zhì)地、水分含量等因素都會對草地的光譜反射率產(chǎn)生影響，所以草地光譜特性是植被及其所在環(huán)境的綜合反映[19]。

研究顯示，不同蓋度的草地光譜曲線雖然在局部區(qū)域存在較大差異，但是總體趨勢一致(圖1)。這是因?yàn)槿~片色素含量、葉片結(jié)構(gòu)、葉片面積大小、含水量等因素的不同會使植被的光譜反射率產(chǎn)生差異，但由于產(chǎn)生光譜反射的要素相同，所以其光譜反射率曲線總體趨勢一致[20]。草地光譜在350-490 nm波段范圍內(nèi)較為平緩，反射率也較低，在2%～15%；在490-700 nm波段范圍內(nèi)有明顯的兩谷一峰特征：在550 nm附近有一個反射峰，反射率大概在3%～20%，在500 nm和680 nm附近分別有一個反射谷，這是由于在550 nm波長附近葉綠素對綠光的強(qiáng)烈反射和此波段范圍內(nèi)葉綠素對紅光和藍(lán)光的強(qiáng)烈吸收所致。在680-760 nm波段范圍內(nèi)，由于葉綠素對紅光的強(qiáng)烈吸收和在葉片內(nèi)部近紅外光發(fā)生多次散射導(dǎo)致強(qiáng)烈的反射[21]，草地的光譜反射率迅速增加。在近紅外波段(760-925 nm)，呈現(xiàn)出連續(xù)的強(qiáng)反射(10%～35%)，這是因?yàn)榧t外波段的光在呈水溶膠狀態(tài)的葉綠素和葉肉內(nèi)海綿組織的作用下具有強(qiáng)烈的反射[22]。在760-1 300 nm波段植被反射強(qiáng)烈，除低蓋度(44%)草地光譜曲線以外，其余4條曲線都有兩個明顯的波峰和波谷，第1個波峰在1 085 nm附近，第2個波峰在1 280 nm附近。在1 350-1 450和1 870-1 930 nm波段附近為植被的水吸收帶。在1 660、1 840和2 205 nm附近有明顯反射峰，反射率分別在15%～35%、15%～35%和10%～40%。當(dāng)植被蓋度發(fā)生變化時，其對應(yīng)的草地光譜反射率也發(fā)生變化，基本趨勢為植被蓋度越高，反射率越低。

圖1 不同植被蓋度下的草地光譜曲線Fig. 1 Spectrum curves of grassland at different vegetation coverage levels

2.2 天然草地蓋度與高光譜數(shù)據(jù)相關(guān)性分析

2.2.1 天然草地蓋度與原始光譜相關(guān)性分析 從研究區(qū)內(nèi)草地蓋度和草地原始光譜曲線之間的關(guān)系(圖2)可以看出，在可見光波段，草地原始光譜曲線與草地蓋度的相關(guān)系數(shù)小于0；波長在354-704 nm之間，相關(guān)性達(dá)到極顯著水平(P<0.01)；波長在674 nm處相關(guān)系數(shù)絕對值最大，相關(guān)系數(shù)為-0.906。在1 046-1 086 nm波長范圍內(nèi)相關(guān)系數(shù)大于0，未達(dá)到顯著水平(P>0.05)；在長波近紅外(1 100-2 526 nm)區(qū)域，草地原始光譜曲線與草地蓋度相關(guān)系數(shù)為負(fù)值，在1 420-1 481、1 904-2 512 nm波長范圍內(nèi)，相關(guān)性通過極顯著性檢驗(yàn)(P<0.01)；波長在2 485 nm處相關(guān)系數(shù)絕對值最大，相關(guān)系數(shù)為-0.904。

2.2.2 天然草地蓋度與一階微分光譜相關(guān)性分析 對天山北坡草地光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行一階微分處理并分析其與草地蓋度的相關(guān)性，結(jié)果顯示(圖3)，一階微分光譜與蓋度在556-576、1 086-1 141、1 266-1 436、2 333-2 399 nm波段均呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.05)，相關(guān)系數(shù)的絕對值均大于0.83。在556-576 nm波段內(nèi)，560 nm處的相關(guān)系數(shù)絕對值達(dá)到最大，為-0.975；在1 086-1 141 nm波段內(nèi)，1 093 nm處的相關(guān)系數(shù)值達(dá)到最大，為0.973；在1 266-1 436 nm波段內(nèi)，1 321 nm處的相關(guān)系數(shù)絕對值達(dá)到最大，為-0.987；在2 333-2 399 nm波段內(nèi)，2 361 nm處的相關(guān)系數(shù)絕對值達(dá)到最大，為-0.990。

2.2.3 天然草地蓋度與高光譜特征變量相關(guān)性分析 本研究主要選取高光譜位置變量、高光譜面積變量和高光譜植被指數(shù)變量3種形式的特征變量(表1)。

為了篩選出構(gòu)建蓋度模型的最佳高光譜變量，分析各高光譜特征變量與蓋度之間的相關(guān)性(表2)。植被蓋度與高光譜位置變量Dr、Rg和Rr的相關(guān)系數(shù)絕對值較大，均通過極顯著檢驗(yàn)水平(P<0.01)，其中特征變量Dr與草地蓋度的相關(guān)系數(shù)最大，為0.958；植被蓋度與高光譜面積變量SDr和SDy的相關(guān)系數(shù)絕對值均較大，通過極顯著性檢驗(yàn)水平(P<0.01)；植被蓋度與植被指數(shù)變量VI3、VI5和VI6的相關(guān)系數(shù)均大于0，通過極顯著檢驗(yàn)水平(P<0.01)。在全部14個變量中，特征變量SDr與植被蓋度的相關(guān)系數(shù)最大，為0.972。植被蓋度與Db、SDb和VI4的相關(guān)系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)(P>0.05)，說明當(dāng)植被蓋度發(fā)生變化時，這3個高光譜特征變量沒有發(fā)生顯著變化。

圖2 草地蓋度與原始光譜相關(guān)性分析Fig. 2 Correlation analysis of grassland coverage and the original spectrum

圖3 草地蓋度與一階微分光譜相關(guān)性分析Fig. 3 The correlation relationship between grassland coverage and the first-order differential spectrum表1 高光譜特征變量及定義算法Table 1 Hyperspectral characteristic variables and definition algorithms

類型Type高光譜變量Hyperspectralvariables定義或算法Definitionoralgorithms高光譜位置變量HyperspectrallocationvariableDb藍(lán)邊內(nèi)一階微分光譜中的最大值,藍(lán)邊覆蓋490-530nmlargestfirst-orderdifferentialvalueinthebluerange(490-530nm)Dy黃邊內(nèi)一階微分光譜中的最大值,黃邊覆蓋550-582nmlargestfirst-orderdifferentialvalueintheyellowedge(550-582nm)Dr紅邊內(nèi)一階微分光譜中的最大值,紅邊覆蓋680-780nmlargestfirst-orderdifferentialvalueintherededge(680-780nm)Rg綠峰反射率,即波長510-560nm范圍內(nèi)最大的波段反射率greenpeakreflectance,maxreflectanceoftheoriginalspectrumat510-560nmRr紅谷反射率,即波長640-680nm范圍內(nèi)最小的波段反射率redvalleyreflectance,maxreflectanceoftheoriginalspectrumat640-680nm高光譜面積變量HyperspectralareavariableSDb藍(lán)邊波長范圍內(nèi)一階微分波段值的總和sumoffirst-orderderivativesinblueedgeSDy黃邊波長范圍內(nèi)一階微分波段值的總和sumoffirst-orderderivativesinyellowedgeSDr紅邊波長范圍內(nèi)一階微分波段值的總和sumoffirst-orderderivativesinrededge高光譜植被指數(shù)HyperspectralvegetationindexVI1Rg/Rr,綠峰反射率(Rg)與紅谷反射率(Rr)的比值Rg/Rr,ratioofthegreenpeakreflectance(Rg)andtheredvalleyreflectance(Rr)VI2(Rg-Rr)/(Rg+Rr),綠峰反射率(Rg)與紅谷反射率(Rr)的歸一化值(Rg-Rr)/(Rg+Rr),thenormalizedvalueofthegreenpeakreflectance(Rg)andtheredvalleyreflectance(Rr)VI3SDr/SDb,紅邊內(nèi)一階微分的總和(SDr)與藍(lán)邊內(nèi)一階微分的總和(SDb)的比值SDr/SDb,ratioofthesumoffirst-orderderivativesintherededge(SDr)andthesumoffirst-orderderivatives(SDb)intheblueedgeVI4SDr/SDy,紅邊內(nèi)一階微分的總和(SDr)與黃邊內(nèi)一階微分的總和(SDy)的比值SDr/SDy,ratioofthesumoffirst-orderderivativesintherededge(SDr)andthesumoffirst-orderderivatives(SDb)intheyellowedge.VI5(SDr-SDb)/(SDr+SDb),紅邊內(nèi)一階微分的總和(SDr)與藍(lán)邊內(nèi)一階微分的總和(SDb)的歸一化值(SDr-SDb)/(SDr+SDb),thenormalizedvalueofthesumoffirst-orderderivativesintherededge(SDr)andthesumofthefirst-orderderivativesintheblueedge(SDb)VI6(SDr-SDy)/(SDr+SDy),紅邊內(nèi)一階微分的總和(SDr)與黃邊內(nèi)一階微分的總和(SDy)的歸一化值(SDr-SDb)/(SDr+SDb),thenormalizedvalueofthesumoffirst-orderderivativesintherededge(SDr)andthesumofthefirst-orderderivativesintheblueedge(SDb)

表2 高光譜特征變量與草地蓋度之間的相關(guān)系數(shù)Table 2 Correlation coefficient between hyperspectral characteristic variables and grassland coverage

注：*顯著相關(guān)(P<0.05)，**極顯著相關(guān)(P<0.01)。

Note: * and ** indicate significant correlation at the 0.05 and 0.01 levels, respectively.

2.3 天然草地蓋度的高光譜遙感估算模型構(gòu)建

對高光譜參數(shù)與草地蓋度的相關(guān)性和顯著性進(jìn)行比較，以相關(guān)系數(shù)的絕對值大于0.95，且達(dá)到0.01顯著相關(guān)的高光譜參量作為自變量，對應(yīng)的草地蓋度數(shù)據(jù)作為因變量，通過SPSS 20.0軟件進(jìn)行回歸分析，并進(jìn)行F檢驗(yàn)，構(gòu)建草地蓋度與高光譜參量之間的擬合模型，然后依據(jù)擬合決定系數(shù)大小，從中選出了相對較好的估算模型(表3)，較高的R2>0.9，說明所選模型可以用于估算天然草地蓋度。

2.4 天然草地蓋度估算模型精度分析

利用草地高光譜數(shù)據(jù)和實(shí)測草地蓋度對構(gòu)建的單變量線性模型進(jìn)行精度分析可知，所選估算模型相對誤差均小于15%，均方根誤差均小于10%，說明上述5個估算模型均能較好地預(yù)測草地蓋度。其中，一階微分光譜在560 nm處構(gòu)建的線性回歸模型相對于其它估測模型，擬合R2較高(圖4)，均方根誤差和相對誤差相對較小，分別為7.344%和9.657%，調(diào)整R2較高(0.942),而均方根誤差和相對誤差均較低,預(yù)測結(jié)果也較為理想，因此，基于草地光譜的一階微分模型y=-384.153x+72.096可作為草地蓋度的最佳估測模型。

表3 草地蓋度高光譜估算模型及其精度評價Table 3 Hyperspectral estimation models for grassland coverage

3 討論

本研究對天山北坡天然草地原始光譜反射率、一階微分光譜反射率與草地蓋度的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，草地蓋度與原始光譜相關(guān)性較強(qiáng)(r>0.7)的波段范圍是354-717、1 420-1 481、1 904-2 512 nm，與一階微分光譜相關(guān)性較強(qiáng)的波段556-576、1 266-1436、2333-2399 nm，且基于一階微分光譜曲線560、1 321和2 361 nm波段處的反射率值的估算模型能夠較好估測草地蓋度，這與內(nèi)蒙古自治區(qū)錫林郭勒盟的天然草地蓋度估算的研究結(jié)果[6]相似，兩者之間的微小差異可能由多方面因素引起，儀器的選擇、采樣時間、研究區(qū)的基本環(huán)境、植被高度、植被葉片構(gòu)造的不同，都會給研究結(jié)果帶來一定的影響[23-25]。

圖4 草地蓋度估算模型檢驗(yàn)Fig. 4 Precision test of the prediction model for cover of grassland

注：Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ為光譜一階微分線性模型，Ⅳ為Dr一元線性模型， Ⅴ為SDr一元線性模型。

Note: In figures Ⅰ, Ⅱ, and Ⅲ, the linear models are based on the first derivation. In figure Ⅳ, linear models are based on Dr. In figure Ⅴ, linear models are based on SDr.

本研究通過對天然草地原始光譜和一階微分光譜與草地蓋度的相關(guān)關(guān)系和估算模型進(jìn)行對比分析發(fā)現(xiàn)，基于一階微分光譜敏感波段的估算模型能更好地對草地蓋度進(jìn)行估測。這可能是因?yàn)樯w度較低的植被高光譜受下墊面土壤的影響，紅邊特征減弱[27]。一些研究結(jié)果也表明,對植被光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行一階微分處理能更加有效地提取植被信息[28-30]。

近幾十年來遙感技術(shù)被廣泛應(yīng)用于草地監(jiān)測，但用于估測草地蓋度的植被指數(shù)大多由寬波段計算得出，易受土壤背景等條件的影響,而且用寬波段計算的植被指數(shù)很可能忽略掉一些主要信息。相較而言，高光譜遙感數(shù)據(jù)從細(xì)節(jié)刻畫地物光譜[31]，其高光譜分辨率的特點(diǎn)，能夠提高探測植被精細(xì)光譜信息的準(zhǔn)確性[26]。但同時，由于高光譜反射率對植被種類、生育期和不同的環(huán)境條件等非常敏感，為了減小誤差并將研究結(jié)論推廣到實(shí)際應(yīng)用中，還需要在更多地區(qū)擴(kuò)大試驗(yàn)規(guī)模，對不同時間段各種類型的草地的高光譜特性及其估算模型進(jìn)行研究。

4 結(jié)論

本研究分析了天然草地原始光譜、一階微分光譜和高光譜特征參數(shù)與草地蓋度之間的相關(guān)關(guān)系，主要得出以下結(jié)論：1)與“藍(lán)邊”參數(shù)、“黃邊”參數(shù)和植被指數(shù)相比，“紅邊”參數(shù)與草地蓋度的相關(guān)關(guān)系相對較高，以參數(shù)Dr和SDr為變量建立的單變量線性估算模型相對誤差也較小。2)基于草地光譜的一階微分模型y=-384.153x+72.096可作為本研究區(qū)草地蓋度的最佳估測模型。均方根誤差和相對誤差均較小,分別為7.344%和9.657%。3)本研究區(qū)位于西北干旱半干旱區(qū)域，植被蓋度低，相對于以“紅邊”參數(shù)為變量的估算模型，基于一階微分光譜敏感波段建立的估算模型能夠更好地對草地蓋度進(jìn)行估測。4)高光譜反射率對植被種類、生育期和不同的環(huán)境條件等非常敏感，將研究結(jié)論推廣應(yīng)用還需要進(jìn)一步擴(kuò)大研究區(qū)域和試驗(yàn)規(guī)模，對更多類型和不同時間段的草地的高光譜特性和估算模型進(jìn)行研究。

References:

[1] 胥靜,武紅旗,蔣平安,盛建東.新疆典型草地土壤光譜特征研究.草地學(xué)報,2014,22(5):980-985. Xu J,Wu H Q,Jiang P A,Sheng J D.Soil spectral property of Xinjiang grassland.Acta Agrestia Sinica，2014,22(5):980-985.(in Chinese)

[2] 阿布都熱合曼·哈力克,楊金龍.新疆草地生態(tài)價值及其可持續(xù)開發(fā)利用的研究.干旱區(qū)資源與環(huán)境,2006,20(5):197-200. Abdirahma·Halik,Yang J L.Study of the ecological value and sustainable exploitation andutilization of Xinjiang grassland.Journal of Arid Land Resources and Environment，2006,20(5):197-200.(in Chinese)

[3] 楊紅飛,剛成誠,穆少杰,章超斌,周偉,李建龍.近10年新疆草地生態(tài)系統(tǒng)凈初級生產(chǎn)力及其時空格局變化研究.草業(yè)學(xué)報,2014,23(3):39-50. Yang H F,Gang C C,Mu S J,Zhang C B,Zhou W,Li J L.Analysis of the spatio-temporal variation in the net primary productivity of grassland during the past 10 years in Xinjiang.Acta Prataculturae Sinica，2014,23(3):39-50.(in Chinese)

[4] 陳建軍,宜樹華,任世龍,秦彧,王曉云.疏勒河上游高寒草地植被蓋度反演及精度評價.草業(yè)科學(xué),2014,31(1):56-65. Chen J J,Yi S H,Ren S L,Qin Y,Wang X Y.Retrieval of fractional vegetation cover of alpline grassland and the efficiency of remote sensing retrieval in the upper of Shule River basin.Pratacultural Science，2014,31(1):56-65.(in Chinese)

[5] 溫慶可,張?jiān)鱿?劉斌,喬竹萍.草地覆蓋度測算方法研究進(jìn)展.草業(yè)科學(xué),2009,26(12):30-36. Wen Q K,Zhang Z X,Liu B,Qiao Z P.Research progress in grassland fractional coverage estimation methods.Pratacultural Science，2009,26(12):30-36.(in Chinese)

[6] 劉占宇,黃敬峰,吳新宏,董永平,王福民,劉朋濤.天然草地植被覆蓋度的高光譜遙感估算模型.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報,2006,17(6):997-1002. Liu Z Y,Huang J F,Wu X H,Dong Y P,Wang F M,Liu P T.Hyperspectral remote sensing estimation models on vegetation coverage of natural grassland.Chinese Journal of Applied Ecology,2006,17(6):997-1002.(in Chinese)

[7] 顧祝軍,曾志遠(yuǎn).遙感植被蓋度研究.水土保持研究,2005,12(2):18-21. Gu Z J,Zeng Z Y.Overview of researches on vegetation coverage in remote sensing.Research of Soil and Water Conservation,2005,12(2):18-21.(in Chinese)

[8] 曹旭娟,干珠扎布,梁艷,高清竹,張勇,李玉娥,萬運(yùn)帆,旦久羅布.基于NDVI的藏北地區(qū)草地退化時空分布特征分析.草業(yè)學(xué)報,2016,25(3):1-8. Cao X J,Ganjurjav,Liang Y,Gao Q Z,Zhang Y,Li Y E,Wan Y F,Danjiuluobu.Temporal and spatial distribution of grassland degradation in northern Tibet based on NDVI.Acta Prataculturae Sinica,2016,25(3):1-8.(in Chinese)

[9] 馬琳雅,崔霞,馮琦勝,梁天剛.2001-2011年甘南草地植被覆蓋度動態(tài)變化分析.草業(yè)學(xué)報,2014,23(4):1-9. Ma L Y,Cui X,Feng Q S,Liang T G.Dynamic changes of grassland vegetation coverage from 2001 to 2011 in Gannan prefecture.Acta Prataculturae Sinica,2014,23(4):1-9.(in Chinese)

[10] 許旭,李曉兵,梁涵瑋,黃玲梅.內(nèi)蒙古溫帶草原區(qū)植被蓋度變化及其與氣象因子的關(guān)系.生態(tài)學(xué)報,2010,30(14):3733-3743. Xu X,Li X B,Liang H W,Huang L M.Change in vegetation coverage and its relationship with climate factors in temperate steppe,Inner Mongolia.Acta Ecologica Sinica,2010,30(14):3733-3743.(in Chinese)

[11] 何雅楓,花立民,邸利.不同植被指數(shù)反映地表植被覆蓋度的比較分析——以甘肅河西走廊地區(qū)為例.中國農(nóng)學(xué)通報,2014,30(19):45-50. He Y F,Hua L M,Di L.Comparative analysis on the reflection effect of the vegetation on the earth’s surface by different vegetation indices:A case study in Hexi Corridor.Chinese Agricultural Science Bulletin,2014,30(19):45-50.(in Chinese)

[12] 史世蓮,章文波,王國燕.北京地區(qū)植被蓋度提取及其分布變化研究.遙感技術(shù)與應(yīng)用,2014,29(5):866-872. Shi S L,Zhang W B,Wang G Y.The measurement of vegetation coverage and the analysis of seasonal change in Beijing.Remote Sensing Technology and Application,2014,29(5):866-872.(in Chinese)

[13] 楊國鵬,余旭初,馮伍法,劉偉,陳偉.高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用現(xiàn)狀.測繪通報,2008(10):1-4. Yang G P,Yu X C,Feng W F,Liu W,Chen W.The development and application of hyperspectral RS technology.Bulletin of Surveying and Mapping,2008(10):1-4.(in Chinese)

[14] 李苗苗.植被覆蓋度的遙感估算方法研究.北京:中國科學(xué)院研究生院遙感應(yīng)用研究所碩士學(xué)位論文,2003. Li M M.The method of vegetation fraction estimation by remote sensing.Master Thesis.Beijing:Institute of Remote Sensing Applications Chinese Academy of Sciences,2003.(in Chinese)

[15] 張凱,郭鈮,王潤元,王小平,王靜.甘南草地地上生物量的高光譜遙感估算研究.草業(yè)科學(xué),2009,26(11):44-50. Zhang K,Guo N,Wang R Y,Wang X P,Wang J.Hyperspectral remote sensing estimation models for aboveground fresh biomass in Gannan grassland.Pratacultural Science,2009,26(11):44-50.(in Chinese)

[16] 梁天剛,崔霞,馮琦勝,王鶯,夏文韜.2001-2008年甘南牧區(qū)草地地上生物量與載畜量遙感動態(tài)監(jiān)測.草業(yè)學(xué)報,2009,18(6):12-22. Liang T G,Cui X,Feng Q S,Wang Y,Xia W T.Remotely sensed dynamics monitoring of grassland above ground biomass and carrying capacity during 2001-2008 in Gannan pastoral area.Acta Prataculturae Sinica,2009,18(6):12-22.(in Chinese)

[17] 胥慧,包玉海,包剛,包玉龍.內(nèi)蒙古典型草原干草生物量高光譜遙感估算研究.陰山學(xué)刊:自然科學(xué)版,2014,28(4):22-27. Xu H,Bao Y H,Bao G,Bao Y L.Typical grassland of Inner Mongolia hay biomass hyper-spectral remote sensing estimation research.Yinshan Academic Journal：Natural Science Edition,2014,28(4):22-27.(in Chinese)

[18] 武紅旗,范燕敏,何晶,靳瑰麗,謝昀,柴大攀,何龍.不同粒徑土壤的反射光譜對荒漠土壤有機(jī)質(zhì)含量的響應(yīng).草地學(xué)報,2014,22(2):266-270. Wu H Q,Fan Y M,He J,Jin G L,Xie Y,Chai D P,He L.Response of soil hyperspectral characteristics of different particle sizes to soil organic matter.Acta Agrestia Sinica,2014,22(2):266-270.(in Chinese)

[19] 胡新博.草地光譜與牧草產(chǎn)量的相關(guān)分析.草食家畜,1996(4):43-47.

[20] 劉占宇,黃敬峰,吳新宏,董永平,王福民,劉朋濤.草地生物量的高光譜遙感估算模型.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2006,22(2):111-115. Liu Z Y,Huang J F,Wu X H,Dong Y P,Wang F M,Liu P T.Hyperspectral remote sensing estimation models for the grassland biomass.Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2006,22(2):111-115.(in Chinese)

[21] 柴仲平,陳波浪,蔣平安,盛建東,李珊珊,劉茂,孟亞賓.庫爾勒香梨葉片全鉀含量高光譜估算模型研究.中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報,2014,22(1):80-86. Chai Z P,Chen B L,Jiang P A,Sheng J D,Li S S,Liu M,Meng Y B.Hyperspectral estimation models for total potassium content of Kuerle fragrant pear leaves.Chinese Journal of Eco-Agriculture,2014,22(1):80-86.(in Chinese)

[22] Gitelson A A,Merzlyak M N,Lichtenthaler H K.Detection of red edge position and chlorophyll content by reflectance measurements near 700 nm.Journal of Plant Physiology,1996,148(3-4):501-508.

[23] 張金恒,王珂,王人潮.高光譜評價植被葉綠素含量的研究進(jìn)展.上海交通大學(xué)學(xué)報：農(nóng)業(yè)科學(xué)版,2003,21(1):74-80. Zhang J H,Wang K,Wang R C.Study on the hyperspectral remote sensing in estimate vegetation leaf chlorophyll content.Journal of Shanghai Jiaotong University:Argiculteral Science,2003,21(1):74-80.(in Chinese)

[24] 譚昌偉,王紀(jì)華,黃文江,劉良云,黃義德,嚴(yán)偉才.高光譜遙感在植被理化信息提取中的應(yīng)用動態(tài).西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版,2005,33(5):151-156. Tan C W,Wang J H,Huang W J,Liu L Y,Huang Y D,Yan W C.A review of hyperspectral remote sensing application to extract biophysical and biochemical information of vegetation.Journal of Northwest Sci-Tech University of Agriculture and Forestry：Natural Science Edition,2005,33(5):151-156.(in Chinese)

[25] 劉暢,孫鵬森,劉世榮.植物反射光譜對水分生理變化響應(yīng)的研究進(jìn)展.植物生態(tài)學(xué)報,2016,40(1):80-91. Liu C,Sun P S,Liu S R.A review of plant spectral reflectance response to water physiological changes.Chinese Journal of Plant Ecology,2016,40(1):80-91.(in Chinese)

[26] 周磊,辛?xí)云?李剛,楊桂霞,張宏斌.高光譜遙感在草原監(jiān)測中的應(yīng)用.草業(yè)科學(xué),2009,26(4):20-27. Zhou L,Xin X P,Li G,Yang G X,Zhang H B.Application progress on hyperspectral remote sensing in grassland monitoring.Pratacultural Science,2009,26(4):20-27.(in Chinese)

[27] 錢育蓉,于炯,賈振紅,楊峰,帕力旦·吐爾遜.新疆典型荒漠草地的高光譜特征提取和分析研究.草業(yè)學(xué)報,2013,22(1):157-166. Qian Y R,Yu J,Jia Z H,Yang F,Palidan·Tuerxun.Extraction and analysis of hyper-spectral data from typical desert grassland in Xinjiang.Acta Prataculturae Sinica,2013,22(1):157-166.(in Chinese)

[28] 潘蓓.蘋果樹冠層氮素、葉綠素及葉面積指數(shù)的高光譜估測.泰安:山東農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文,2013. Pan B.Hyperspectral estimation of apple tree canopy nitrogen,chlorophyll and LAI status.Master Thesis.Taian:Shandong Agricultural University,2013.(in Chinese)

[29] 熊鷹,劉波,岳躍民.基于ASD和FISS的植被葉片氮素含量反演研究.生態(tài)環(huán)境學(xué)報,2013,22(4):582-587. Xiong Y,Liu B,Yue Y M.Inversion of nitrogen content of plant leaves based on ASD and FISS.Ecology and Environmental Sciences,2013,22(4):582-587.(in Chinese)

[30] 高金龍,侯堯宸,白彥福,孟寶平,楊淑霞,胡遠(yuǎn)寧,馮琦勝,崔霞,梁天剛.基于高光譜數(shù)據(jù)的高寒草甸氮磷鉀含量估測方法研究——以青海省貴南縣及瑪沁縣高寒草甸為例.草業(yè)學(xué)報,2016,25(3):9-21. Gao J L,Hou Y C,Bai Y F,Meng B P,Yang S X,Hu Y N,Feng Q S,Cui X,Liang T G.Methods for estimating nitrogen,phosphorus and potassium content based on hyperspectral data from alpine meadows in Guinan and Maqin Counties,Qinghai Province.Acta Prataculturae Sinica,2016,25(3):9-21.(in Chinese)

[31] 張?jiān)葡?李曉兵,陳云浩.草地植被蓋度的多尺度遙感與實(shí)地測量方法綜述.地球科學(xué)進(jìn)展,2003,18(1):85-93. Zhang Y X,Li X B,Chen Y H.Overview of field and multi-scale remote sensing measurement approaches to grassland vegetation coverage.Advances in Earth Science,2003,18(1):85-93.(in Chinese)

(責(zé)任編輯 王芳)

Estimating grassland coverage based on hyperspectral remote sensing in the northern Tianshan Mountains

Chen Jiao, Zhang Li

(Xinjiang Key Laboratory of Soil and Plant Ecological Processes, College of Grassland and Environmental Sciences, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830052, China)

By taking the Gan’gou Township in Urumqi County on the northern slope of the Tianshan Mountains as the study area, and using an America SVC HR-768 portable spectroradiometer, we collected hyperspectral data and corresponding grassland coverage data at 25 sites. Using these data, we analysed the correlation between grassland coverage and the original spectrum and the first-order differential spectrum and the hyperspectral characteristic variables. We also constructed a hyperspectral estimation model of grassland coverage by using regression methods based on the hyperspectral position variables, the hyperspectral area variables, and the hyperspectral vegetation index variables, and evaluated the accuracy of simulation models. The results showed that there was a strong correlation between grassland coverage and vegetation canopy reflectance in the spectral ranges of 354-704 nm, 1 420-1 481 nm, and 1 904-2 512 nm; the estimation models based on first-order differential spectrum and hyperspectral vegetation index variables can invert grassland coverage better. Model testing indicated that the first-derivate model based on 560 nmy=-384.153x+72.096 can be considered to be the best estimation model of grassland coverage, for which the root mean square error was 7.344% and the estimation accuracy was 90.343%.

Xinjiang grassland; hyperspectral remote sensing; estimating model; grassland coverage; spectroradiometer; differential spectrum; hyperspectral variables

Zhang Li E-mail:zhangli0628@163.com

10.11829/j.issn.1001-0629.2016-0403

2016-07-25 接受日期：2016-10-24

新疆草地資源與生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(XJDX0209-2013-03);新疆土壤與植物生態(tài)過程實(shí)驗(yàn)室

陳佼(1994-),女,江蘇南京人,在讀本科生,主要從事遙感與GIS技術(shù)的應(yīng)用研究。E-mail:948115529@qq.com

張麗(1977-),女,新疆奎屯人,講師,博士,主要從事遙感與GIS技術(shù)的應(yīng)用研究。E-mail:zhangli0628@163.com

S812-05

A

1001-0629(2017)1-0030-10*

陳佼，張麗.天山北坡草地蓋度高光譜遙感估算.草業(yè)科學(xué),2017,34(1)：30-39.

Chen J,Zhang L.Estimating grassland coverage based on hyperspectral remote sensing in the northern Tianshan Mountains.Pratacultural Science，2017,34(1)：30-39.