高光譜與多光譜數(shù)據(jù)融合在植被、水域分類與生態(tài)保護(hù)中的應(yīng)用

肖讓 唐亮 張勇

摘? ?要：高光譜遙感技術(shù)在植被、水域分類與生態(tài)保護(hù)信息提取中，有著顯著的應(yīng)用優(yōu)勢和成果，通過光譜連續(xù)和圖譜合一的特性，能夠?qū)χ脖凰蚍诸愋畔⑦M(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和精細(xì)分類，目前在土地監(jiān)測和農(nóng)作物估產(chǎn)等方面得到廣泛應(yīng)用，對(duì)不斷提高的植被精細(xì)信息需求予以滿足。本文就其在植被信息提取中的應(yīng)用進(jìn)行進(jìn)一步的分析和探討。

關(guān)鍵詞：高光譜遙感技術(shù)? 信息提取? 應(yīng)用

中圖分類號(hào)：P627? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-098X（2019）11（a）-0055-02

與傳統(tǒng)的多光譜遙感相比，高光譜遙感技術(shù)突破了地物波普信息易受波普分辨率的限制無法區(qū)分的局限性，整個(gè)熱紅外、短紅外、近紅外波段以及可見光的連讀光譜以及上百個(gè)波段都可以提取，同時(shí)通過納米級(jí)的光譜分辨率，可以對(duì)影像中的每個(gè)像元精細(xì)光譜進(jìn)行提取。

1? 高光譜遙感技術(shù)概述

高光譜遙感技術(shù)通過將微弱信號(hào)檢測、精密光學(xué)機(jī)器、計(jì)算機(jī)技術(shù)、探測器技術(shù)、信息處理技術(shù)等進(jìn)行集合一體形成的全新遙感技術(shù)。這種綜合性技術(shù)利用納米級(jí)光譜分辨率進(jìn)行地表地物的城像，通過上百個(gè)波段進(jìn)行連續(xù)光譜信息的獲取，使地物輻射信息、空間信息、光譜信息等同步獲取得以實(shí)現(xiàn)，因其具有的應(yīng)用優(yōu)勢，使其在得到了廣泛的應(yīng)用，同時(shí)具有廣闊的發(fā)展前景。與傳統(tǒng)的遙感技術(shù)相比，其獲取數(shù)據(jù)具有空間分辨率高、波段多、相鄰波段的相關(guān)性高、光譜分辨率高、數(shù)據(jù)冗余大等特點(diǎn)。地面信息通過高光譜分辨率得以豐富，并在海洋、農(nóng)業(yè)、軍事、林業(yè)、天文學(xué)學(xué)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，其中在植被信息提取領(lǐng)域也加大了相關(guān)的應(yīng)用研究[1]。

2? 植被遙感概述

2.1 植被光譜特征

遙感技術(shù)是以地物對(duì)電磁波吸收、反射和發(fā)射特性為物理基礎(chǔ)，采用不同波段的輻射源，與地物之間的輻射作用機(jī)理也存在著差異，對(duì)地物信息反映也不相同。通過近紅外波段和可見光，可以對(duì)太陽光的輻射進(jìn)行反射，地物反射率通過遙感信息進(jìn)行反映[2]。在反射率中，隨波長變化反射率也所發(fā)生的變化，這種光譜特性也是反射率的重要特點(diǎn)之一。通過各種地物間光譜特性所在的差異性，使不同地物的信息識(shí)別得以實(shí)現(xiàn)，通過植物的光譜特性，能夠在高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用中有效地與其他地物進(jìn)行區(qū)別，并加以精細(xì)化識(shí)別。植物的光譜響應(yīng)特征如圖1所示。

不同植物類型其葉子所含色素和組織結(jié)構(gòu)等也存在著差異，其光譜特征也有所不同，可利用植物類型進(jìn)行區(qū)分;另外可利用植物的物候期的不同進(jìn)行區(qū)分，比如區(qū)分常綠樹和冬季落葉樹;按照植物的生態(tài)條件進(jìn)行類型區(qū)分，比如不同高度、不同地形都分布著不同類型的植物;另外還可根據(jù)遭受病蟲害的植物以及健康植物所反射的光譜曲線特征進(jìn)行分析和判斷。

2.2 農(nóng)作物遙感估產(chǎn)

在農(nóng)作物估產(chǎn)中，植物信息提取的高光譜遙感技術(shù)也得到了應(yīng)用，其主要作用體現(xiàn)在三個(gè)方面：農(nóng)作物估產(chǎn)模式建立、種植面積估算以及農(nóng)作物識(shí)別。

農(nóng)作物生長的全過程利用高分辨率的衛(wèi)星影像進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測，利用衛(wèi)星多光譜通道影像的反射值對(duì)植被指數(shù)進(jìn)行獲取，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物長勢水平的監(jiān)測;通過農(nóng)作物的圖形結(jié)構(gòu)、色調(diào)等方面存在的差異，以及特定地理位置，物候期的遙感等特征，將其與其他植被進(jìn)行區(qū)分識(shí)別;通過單一作物的單產(chǎn)數(shù)據(jù)與指定作物灌漿期植被指數(shù)進(jìn)行回歸分析，并通過回歸方程實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物估產(chǎn)模式的構(gòu)建[3]。

2.3 高光譜遙感技術(shù)的應(yīng)用

目前航空成像光譜儀中AVRIS成像光譜數(shù)據(jù)居多，其主要利用高光譜數(shù)據(jù)，通過混合像元分解、光譜植被指數(shù)、光譜匹配以及模型反演等方式，對(duì)植被信息進(jìn)行定量提取和研究。

2.3.1 植被水分含量提取

在光譜反射率數(shù)據(jù)中，植被的水分脅迫狀況能夠得到體現(xiàn)，在不同波段處能夠有效反映植被水分信息。根據(jù)相關(guān)的研究顯示，水稻的水分虧損情況可以通過960mm處的導(dǎo)數(shù)光譜進(jìn)行反應(yīng);農(nóng)作物含水量以及缺水狀況可以通過光譜反射率進(jìn)行定量測定和診斷;纖維素和木質(zhì)素的含量與水分之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的關(guān)系，能夠?qū)ψ魑锼譅顟B(tài)進(jìn)行間接反應(yīng)。另外高光譜對(duì)葉片水分狀況進(jìn)行估算的主要途徑有，植被的生物化學(xué)參數(shù)，主要包括木質(zhì)素和纖維素含量與水分含量的關(guān)系、葉綠素含量的;其次是植被含水量和植被狀態(tài)的關(guān)系;然后是直接對(duì)植被含水量進(jìn)行估測。

2.3.2 植被光合色素提取

植被生物量可以通過植被差異指數(shù)等可以估測的綠色生物量，葉綠素積累量等光譜植被指數(shù)進(jìn)行反映。地面植被葉綠素積累量可以通過與葉綠素積累量存在顯著相關(guān)性的機(jī)載傳感器或地表傳感器進(jìn)行測定。相關(guān)研究表明，葉綠素密度與群體反射光譜的相關(guān)性叫好，葉綠素密度信息可以通過植被光譜的紅邊位置更好地予以反映。

2.3.3 植被碳氮比提取

作為全球生態(tài)農(nóng)業(yè)變化的研究領(lǐng)域所廣泛考慮的重要因素，可以對(duì)植物的營養(yǎng)利用效率進(jìn)行體現(xiàn)，也是對(duì)植物落葉分解速率進(jìn)行調(diào)節(jié)的重要因素，對(duì)植物生命過程起到重要的調(diào)節(jié)和維持作用，所以在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域和植物生長精細(xì)研究中有著重要的價(jià)值。另外在全球氣候變化以及營養(yǎng)元素遷移等方面 ，氮循環(huán)和碳循環(huán)作為重要的關(guān)鍵因素，與碳氮比密不可分。目前通過高光譜遙感技術(shù)對(duì)植物葉片碳氮比進(jìn)行定量研究的可行性也在不斷進(jìn)行探討，使碳氮比遙感定量的研究和拓展得到有效促進(jìn)。

3? 未來發(fā)展

隨著目前成像光譜儀從飛機(jī)到衛(wèi)星不斷發(fā)展，高光譜技術(shù)通過信息遙感估測機(jī)理和方法的研究，并對(duì)植被信息參數(shù)和光譜特征值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模型的構(gòu)建，具有便于運(yùn)用，簡捷的優(yōu)勢，另外，環(huán)境條件與植被信息之間存在著互相干擾的情況，使一些信息分析更具復(fù)雜性，僅用統(tǒng)計(jì)方法存在著，應(yīng)用范圍較窄、機(jī)理不明確的缺點(diǎn)。

4? 結(jié)語

目前三S技術(shù)中，高光譜遙感技術(shù)已成為重要組成部分，成為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)得以實(shí)現(xiàn)的重要技術(shù)手段，因此需要在高光譜信息提取和解釋方面加大研究力度，使其應(yīng)用領(lǐng)域得到擴(kuò)展。通過高光譜遙感技術(shù)的應(yīng)用，能夠及時(shí)對(duì)生態(tài)環(huán)境和自然資源信息進(jìn)行了解和掌握，以植被綠化和資源利用進(jìn)行合理科學(xué)的規(guī)劃和管理。

參考文獻(xiàn)

[1] 張集民.高光譜遙感在草原監(jiān)測中的應(yīng)用[J].畜牧獸醫(yī)科學(xué)：電子版，2017（9）：87.

[2] 梁莉，李堯，葉成名，等.一種基于綜合吸收能力的高光譜遙感植被指數(shù)計(jì)算方法[J].地球物理學(xué)進(jìn)展， 2017（4）：38-41.

[3] 鄒卓陽，楊武年，陳穎.高光譜遙感技術(shù)在植被信息提取中的應(yīng)用[J].測繪，2010，33（2）：55-57.

[4] 方紅亮，田慶久.高光譜遙感在植被監(jiān)測中的研究綜述[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2016，13（1）：62-69.