基于無人機(jī)高光譜影像的NDVI估算植被蓋度精度分析

劉詠梅，范鴻建，蓋星華，劉建紅，王 雷

(1.西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院，西安 710127；2.陜西省地表系統(tǒng)與環(huán)境承載力重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安 710127)

0 引言

植被指數(shù)(vegetation index,VI)是指在軌衛(wèi)星可見光和近紅外波段光譜反射率的不同組合方式，其定量測量能夠有效表征綠色植物的長勢與活力[1]。歸一化差值植被指數(shù)(normalized vegetation index,NDVI)[2]是目前應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù)，與葉面積指數(shù)(leaf area index,LAI)、植被覆蓋度、葉綠素含量、綠色生物量及吸收光合有效輻射(absorbed photosynthetic active radiation,APAR)等植被生物物理參量密切相關(guān)，是植被生長狀況及植被變化監(jiān)測的關(guān)鍵參數(shù)[1,3]。大氣影響、土壤背景、傳感器定標(biāo)及觀測角度等是NDVI的主要決定因素[4-5]，同時(shí)傳感器波段設(shè)置的差異亦對NDVI產(chǎn)生不可忽視的影響。遙感技術(shù)的快速發(fā)展使多光譜/高光譜數(shù)據(jù)源日漸豐富，為NDVI計(jì)算提供了更多的波段組合方式，研究波段參數(shù)差異對NDVI及其植被參數(shù)反演精度的影響，對于深化植被指數(shù)在地表過程/覆蓋變化研究中的應(yīng)用具有重要意義。

國外學(xué)者利用傳統(tǒng)的機(jī)載AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)高光譜影像探討了紅光和近紅外波段位置和寬度對NDVI的影響，研究表明NDVI對紅光波段的變化更敏感，紅光波段寬度對NDVI的影響較大，波段寬度小于50 nm時(shí)近紅外波段位置對NDVI的影響不明顯[6]。當(dāng)紅光和近紅外波段進(jìn)入紅邊(690～750 nm)時(shí)，波段寬度和位置對NDVI的影響明顯增大[7-8]。我國學(xué)者對水稻和濕地植被實(shí)測光譜數(shù)據(jù)的研究驗(yàn)證了上述結(jié)果[9-10]?，F(xiàn)有研究側(cè)重于利用實(shí)測光譜和PROSAIL模型模擬光譜分析波段寬度變化對植被指數(shù)估算水稻及小麥LAI的精度影響[10-12]。機(jī)載/星載傳感器紅光和近紅外波段的位置和寬度均有明顯差異，進(jìn)一步探討兩者共同作用對NDVI及其植被參數(shù)反演精度的影響，具有重要的實(shí)際借鑒意義。植被蓋度是指植被(包括葉、莖、枝)在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計(jì)區(qū)總面積的百分比，是最重要的植被生態(tài)物理參數(shù)之一，也是生態(tài)系統(tǒng)變化的基本指示性指標(biāo)[13]。研究波段位置和寬度變化對NDVI估算植被蓋度的影響，是NDVI應(yīng)用精度評價(jià)中亟待解決的基本問題之一。

無人機(jī)低空遙感為植被蓋度的實(shí)地監(jiān)測提供了有效工具[14]，與傳統(tǒng)航空機(jī)載成像/地面光譜測量相比，無人機(jī)載高光譜成像技術(shù)提供了更精細(xì)的地表紋理和光譜信息[15]，在冬小麥LAI及水稻產(chǎn)量估測中取得了較高精度[16]，為植被生物物理參量反演提供了最優(yōu)數(shù)據(jù)源。本研究基于無人機(jī)載Resonon Pika XC2高光譜儀獲取的人工草地高光譜影像，分析紅光和近紅外波段位置與寬度變化對NDVI的影響，評估兩者共同作用下NDVI對植被蓋度的敏感性及植被蓋度估算精度，探討不同衛(wèi)星影像寬波段NDVI的差異及植被蓋度反演的適用性，為地表/植被覆蓋及變化高效準(zhǔn)確監(jiān)測提供參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)獲取與研究方法

1.1 實(shí)測數(shù)據(jù)獲取與處理

2018年10月12—14日，在西北大學(xué)長安校區(qū)人工草地(108°51′57″E ，34°8′43″N)開展了無人機(jī)載高光譜成像飛行試驗(yàn)。無人機(jī)采用白米X820八軸旋翼無人機(jī)，飛行時(shí)進(jìn)行自動(dòng)航線規(guī)劃，航向重疊率80%，旁向重疊率60%，飛行高度150 m，視場角30.2°。搭載傳感器為Resonon Pika XC2高光譜成像儀，影像波長范圍400～1 000 nm，光譜采樣間隔2.6 nm，波段數(shù)223個(gè)，獲取影像的空間分辨率為0.2 m，同時(shí)采用大疆悟1無人機(jī)獲取實(shí)驗(yàn)區(qū)RGB影像。成像飛行在上午10:00—12:00進(jìn)行，天氣晴朗。采用SpectrononPro軟件對高光譜影像進(jìn)行輻射校正，利用Pix4D Mapper進(jìn)行影像拼接，隨后在ArcGIS軟件中利用RGB影像對高光譜影像進(jìn)行幾何校正，獲得覆蓋試驗(yàn)區(qū)的高光譜影像(圖1)。同期在試驗(yàn)區(qū)內(nèi)均勻布設(shè)22個(gè)大小為1 m×1 m的樣方，垂直向下拍照獲取植被蓋度照片，對樣方蓋度照片進(jìn)行幾何校正及裁剪，并采用圖像處理軟件解譯植被蓋度。試驗(yàn)區(qū)植被覆蓋相對比較均勻且蓋度較高，最大、最小及平均蓋度分別為：99.51%，64.25%和92.03%。

圖1 試驗(yàn)區(qū)概況Fig.1 Overview of the test area

1.2 NDVI計(jì)算的波段參數(shù)確定

NDVI指數(shù)計(jì)算的表達(dá)式如下：

(1)

式中,ρnir和ρred分別表示近紅外波段反射率和紅光波段反射率。

考慮到試驗(yàn)區(qū)獲取的高光譜數(shù)據(jù)在900 nm后信噪比較低，結(jié)合在軌衛(wèi)星多光譜影像紅光波段和近紅外波段的光譜范圍，最終確定NDVI計(jì)算的紅光波段和近紅外波段光譜區(qū)間分別為580～700 nm和725～900 nm。

植物葉綠素的強(qiáng)烈吸收在紅光波段形成明顯的吸收谷，葉片細(xì)胞組織的強(qiáng)烈反射則形成了近紅外高反射平臺。王福民等[10]的研究顯示不同生育期水稻冠層光譜紅谷極值位置相對比較固定，平均位置約為674 nm處；近紅外第一峰極值位置的變化則反映了水稻的生長狀態(tài)，平均位于860 nm處。研究中采用ENVI軟件的ROI工具在Resonon影像上均勻選取20個(gè)植被像元，提取其光譜反射率曲線并取均值。圖2顯示試驗(yàn)區(qū)人工草地植物的紅谷范圍為600～700 nm，極值位于約670 nm處，近紅外第一峰值范圍為760～900 nm，極值位于約880 nm處,紅邊范圍為680～750 nm。人工草地植物與水稻冠層結(jié)構(gòu)具有一定的相似性，因而采用紅谷極值和近紅外第一峰值作為紅光波段和近紅外波段的中心位置。

圖2 試驗(yàn)區(qū)植被光譜反射率曲線Fig.2 Spectral reflectance curve of grassland in the test area

本文采用控制變量法分析波段位置和寬度變化對NDVI及其估算植被蓋度的影響。首先固定波段中心位置，分別擴(kuò)展紅光和近紅外波段寬度計(jì)算NDVI；其次分別在紅光及近紅外波段滑動(dòng)波段中心位置，同時(shí)擴(kuò)展波段寬度計(jì)算NDVI，分析其變化規(guī)律。試驗(yàn)區(qū)的Resonon影像原始波段寬度為2.67 nm，計(jì)算平均反射率進(jìn)行波段寬度擴(kuò)展運(yùn)算[10]。

1.3 NDVI對植被蓋度的敏感度分析

定量評估不同波段位置和寬度下NDVI對植被蓋度變化的敏感程度及其植被蓋度估算精度，是NDVI應(yīng)用于植被生物物理參量遙感反演的前提[12]。敏感度函數(shù)或敏感度系數(shù)可用來量化描述植被指數(shù)與生物物理參數(shù)之間的關(guān)系[17-18]。本研究首先采用敏感度系數(shù)來分析不同波段位置和寬度計(jì)算的NDVI對植被蓋度變化的敏感程度，計(jì)算公式如下[11]：

(2)

式中，NDVImax和NDVImin分別為不同波段位置和寬度下NDVI隨實(shí)測樣方植被蓋度變化的最大值與最小值。敏感度系數(shù)值越高，表明當(dāng)前參數(shù)設(shè)置下NDVI對植被蓋度的變化越敏感。

其次，以不同波段位置和寬度下的NDVI為自變量，對應(yīng)樣方的植被蓋度為因變量進(jìn)行線性回歸擬合，采用決定系數(shù)(coefficient of determination，R2)作為指標(biāo)，評估植被蓋度估算精度隨NDVI波段位置和寬度的變化情況。

2 結(jié)果與分析

2.1 波段位置和寬度變化對NDVI的影響

首先，分別固定近紅外和紅光波段的中心為880 nm和670 nm，波段寬度為10 nm；以670 nm和880 nm作為紅光和近紅外波段中心，采用5 nm間隔擴(kuò)展波段寬度至右邊界處，紅光和近紅外波段最大擴(kuò)展寬度分別達(dá)到60 nm和40 nm，計(jì)算不同波寬下的NDVI值。其次，采用同樣設(shè)置分別固定近紅外和紅光波段中心和寬度，用10 nm，20 nm，30 nm，40 nm和50 nm寬度的窗口在紅光和近紅外波段向長波方向滑動(dòng)計(jì)算NDVI值，滑動(dòng)間隔為10 nm。結(jié)果顯示，波段位置固定時(shí)NDVI隨紅光波段寬度增加逐漸減小，而在近紅外波段寬度擴(kuò)展的過程中NDVI基本不變，表明NDVI幾乎不受近紅外波段寬度變化的影響(圖3(a))。紅光波段中心向長波方向移動(dòng)時(shí)NDVI增大且在660～680 nm范圍內(nèi)達(dá)到最大值，隨后迅速減小，在700 nm處達(dá)到最小值。寬度對NDVI的影響主要在紅邊區(qū)域680～700 nm內(nèi)，波段越寬NDVI越小(圖3(b))。隨著近紅外波段中心在725～750 nm內(nèi)滑動(dòng)NDVI迅速增大，而在750～900 nm內(nèi)隨波段中心的移動(dòng)NDVI幾乎無變化。在整個(gè)近紅外波段內(nèi)波段寬度擴(kuò)展對NDVI影響不明顯(圖3(c))。綜上所述，當(dāng)紅光和近紅外波段位于紅邊區(qū)域時(shí)對NDVI的計(jì)算有明顯影響，其中紅光波段位置變動(dòng)的影響最強(qiáng)烈。

(a)波段位置固定，寬度擴(kuò)展 (b)位置在紅光波段滑動(dòng)，寬度擴(kuò)展 (c)位置在近紅光波段滑動(dòng)，寬度擴(kuò)展圖3 波段位置和寬度變化對NDVI的影響Fig.3 The influence of band position and width variation on NDVI

2.2 波段位置和寬度變化下NDVI對植被蓋度的敏感性

依據(jù)公式(2)計(jì)算的敏感度系數(shù)VarC見圖4，紅光和近紅外位置和寬度設(shè)置與圖3相同。波段位置固定時(shí)，隨著紅光和近紅外波段變寬敏感度系數(shù)呈現(xiàn)緩慢增加的趨勢，相同寬度下近紅外波段對植被蓋度的敏感程度均高于紅光波段(圖4(a))。紅光波段中心在580～670 nm內(nèi)移動(dòng)時(shí)敏感度系數(shù)變化和緩，但在670～700 nm區(qū)間明顯增大。隨著近紅外波段中心的移動(dòng)靈敏度系數(shù)呈現(xiàn)不斷減小趨勢，波段位置對NDVI靈敏度系數(shù)的影響在近紅外波段明顯高于紅光波段(圖4(b)和(c))?？傮w來看，紅光和近紅外波段寬度變化對敏感系數(shù)的影響沒有明顯規(guī)律，窄波段NDVI的靈敏度系數(shù)在不同位置的波動(dòng)性明顯增強(qiáng)，表明窄波段NDVI對植被蓋度的敏感性受波段位置的影響較大。

(a)波段位置固定，寬度擴(kuò)展 (b)位置在紅光波段滑動(dòng)，寬度擴(kuò)展 (c)位置在近紅外波段滑動(dòng)，寬度擴(kuò)展圖4 不同波段位置和寬度下NDVI對植被蓋度的靈敏度系數(shù)Fig.4 Sensitivity coefficient of NDVI about vegetation coverage at different band positions and widths

2.3 波段位置和寬度變化對NDVI估算植被蓋度的影響

不同波段位置和寬度計(jì)算的NDVI與樣方植被蓋度線性擬合的R2變化情況見圖5，擬合方程均在0.01水平上呈顯著相關(guān)。波段位置固定時(shí)，紅光與近紅外波段不同寬度下NDVI反演植被蓋度的精度都比較高，R2大于0.78。隨著寬度增加R2緩慢降低，表明窄波段NDVI反演植被蓋度的精度優(yōu)于寬波段(圖5(a))。隨著紅光波段中心移動(dòng)R2先增加后降低，NDVI與植被蓋度的擬合R2在670 nm處達(dá)到最大值，隨后快速下降，在700 nm達(dá)到最小值。隨著近紅外波段中心移動(dòng)R2基本在0.8附近上下波動(dòng)，NDVI估算植被蓋度的精度呈現(xiàn)微弱波動(dòng)趨勢(圖5(b)和(c))。寬度擴(kuò)展對R2的影響沒有明顯規(guī)律，窄波段NDVI與植被蓋度的擬合R2波動(dòng)劇烈，說明窄波段NDVI估算植被蓋度的位置穩(wěn)定性較差。紅外和紅光波段中心分別為670 nm和770 nm、波段寬度為10 nm時(shí)，NDVI擬合植被蓋度的R2達(dá)到最大值0.83，蓋度估算精度達(dá)到最高。

(a)波段位置固定，寬度擴(kuò)展 (b)位置在紅光波段滑動(dòng)，寬度擴(kuò)展 (c)位置在近紅光波段滑動(dòng)，寬度擴(kuò)展圖5 不同波段位置和寬度下NDVI與植被蓋度的線性擬合R2Fig.5 R2 between NDVI and vegetation coverage at different band positions and bandwidths

2.4 不同衛(wèi)星影像寬波段NDVI估算植被蓋度的適用性

利用試驗(yàn)區(qū)Resonon高光譜影像模擬MODIS，Landsat OLI，Sentinel-2 MSI，IKONOS這4種主流衛(wèi)星影像的紅光波段和近紅外波段并計(jì)算NDVI，以植被蓋度估算精度最高的Resonon 10 nm NDVI670/770為參考，基于實(shí)測樣方分析不同衛(wèi)星影像寬波段NDVI的差異及其與植被蓋度的線性擬合R2，見圖6和表1。結(jié)果顯示4種衛(wèi)星影像計(jì)算的NDVI與NDVI670/770均有較好的相關(guān)性，MODIS，Landsat OLI，Sentinel-2 MSI的NDVI散點(diǎn)大部分緊密分布在1∶1線之上，其NDVI值略微高于NDVI670/770，而IKONOS NDVI值則明顯偏低，分布在1∶1線以下。4種影像寬波段NDVI擬合植被蓋度的R2值相近，在0.79～0.81之間，但都低于Resonon 10 nmNDVI670/770的擬合精度。

圖6 衛(wèi)星影像寬波段NDVI與Resonon 10 nm NDVI670/770的對比Fig.6 Broadband NDVI values compared to Resonon 10 nm NDVI670/770 values

表1 衛(wèi)星影像寬波段NDVI與植被蓋度的線性擬合R2Tab.1 R2 between broadband NDVI and vegetation coverage

3 討論

本文基于機(jī)載Resonon Pika XC2高光譜影像的研究發(fā)現(xiàn)，近紅外波段寬度增加幾乎對NDVI無影響，但隨著紅光波段寬度增加NDVI逐漸減小，NDVI受紅光波段寬度變化的影響更大。紅光波段位置滑動(dòng)和寬度變化的共同作用對NDVI的影響亦明顯大于近紅外波段，這一影響在紅邊區(qū)域(680～750 nm)更加突出，紅邊區(qū)域之外NDVI對近紅外波段位置和寬度的變化均不敏感。這些結(jié)果與Teillet等[6]、Galvao等[7-8]、王福民等[4]、林賢彪等[9]的結(jié)果相一致。本文的研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，與地面實(shí)測光譜數(shù)據(jù)相比，低空無人機(jī)高光譜影像紅光波段位置的變化對NDVI影響更劇烈，進(jìn)入紅邊區(qū)域(680～700 nm)后隨著波段位置向長波滑動(dòng)，NDVI的衰減速度且明顯高于實(shí)測光譜數(shù)據(jù)[9-10]，從而更準(zhǔn)確地刻畫了影像波段位置變化對NDVI的影響。

現(xiàn)有研究主要基于實(shí)測光譜數(shù)據(jù)分析波段寬度擴(kuò)展時(shí)植被指數(shù)對LAI敏感度的變化趨勢，結(jié)果表明，隨著波段變寬，各種植被指數(shù)對LAI的敏感性有明顯或微弱程度的降低，LAI反演模型擬合R2的變化規(guī)律則各有不同[11-12]。本文對于植被蓋度反演的研究顯示，當(dāng)紅光和近紅外波段寬度擴(kuò)展時(shí)NDVI對植被蓋度的敏感性變化不大，但寬波段NDVI反演植被覆蓋度的精度有所降低。從波段位置滑動(dòng)和寬度擴(kuò)展的綜合作用來看，位置滑動(dòng)對NDVI敏感性的影響明顯大于寬度擴(kuò)展，在紅邊區(qū)域內(nèi)NDVI的靈敏度達(dá)到最高，對植被蓋度變化及差異的描述達(dá)到最優(yōu)?？傮w來看，試驗(yàn)區(qū)人工草地反射率在紅光波段的位置變化幅度大于近紅外波段，使NDVI隨紅光波段位置的變化更劇烈。而近紅外波段位置滑動(dòng)下NDVI對植被蓋度的靈敏度系數(shù)普遍高于紅光波段，則反映出在NDVI計(jì)算的2個(gè)參量：紅光和近紅外波段反射率中，植被蓋度對近紅外波段位置的變化更敏感。本文的研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，隨著對植被蓋度敏感性的增強(qiáng)，NDVI抗擾動(dòng)能力減弱使植被蓋度估算精度有所降低，在670～700 nm內(nèi)隨著靈敏度系數(shù)增高，NDVI估算植被蓋度的R2明顯衰減。位置滑動(dòng)時(shí)寬度擴(kuò)展對NDVI靈敏度及植被蓋度估算精度的影響沒有明顯規(guī)律，但波段越窄NDVI的靈敏度和R2波動(dòng)越劇烈，窄波段NDVI估算植被蓋度精度的穩(wěn)定性有所下降。綜合來看，紅光波段在620～690 nm內(nèi)NDVI擬合植被蓋度的R2達(dá)到0.78以上、近紅外波段在740～900 nm內(nèi)擬合R2可達(dá)到0.8以上，估算精度較高。10 nm NDVI在不同波段位置處擬合植被蓋度的R2值雖然波動(dòng)劇烈，但分別在670 nm，680 nm，770 nm，800 nm及880 nm處取得了較好的反演效果。

MODIS，Landsat OLI和Sentinel-2 MSI影像計(jì)算的寬波段NDVI與Resonon 10 nm窄波段NDVI670/770值接近但略有高估，這與Huemmrich等[19]的研究結(jié)果有一致性。而IKONOS影像的紅光波段640～720 nm與紅邊區(qū)域680～750 nm有重合，是造成IKONOS NDVI明顯低估的主要原因。4種衛(wèi)星影像計(jì)算的NDVI與植被蓋度的擬合R2均比較高，表明這4種影像應(yīng)用于高植被覆蓋區(qū)蓋度反演具有良好的適用性。與Resonon 10 nm NDVI670/770相比，受傳感器類型及波段位置和寬度設(shè)置不同的影響，衛(wèi)星影像寬波段計(jì)算的NDVI有或高或低的偏差，其估算植被覆蓋度的精度有一定程度的降低。

4 結(jié)論

本文基于無人機(jī)載高光譜影像，深入探討了波段位置移動(dòng)和寬度擴(kuò)展的共同作用對NDVI估算植被蓋度精度的影響。研究結(jié)果揭示，紅光波段位置移動(dòng)對NDVI估算植被蓋度的精度產(chǎn)生顯著影響，而波段寬度擴(kuò)展的影響則沒有明顯規(guī)律，窄波段NDVI對植被蓋度的估算精度高，但波動(dòng)劇烈位置穩(wěn)定較差。4種衛(wèi)星影像的寬波段NDVI對于高植被覆蓋區(qū)蓋度估算具有良好的適用性，但與窄波段10 nm NDVI相比其蓋度反演精度仍有一定程度的衰減。本文的研究主要以人工草地為試驗(yàn)區(qū)，植被類型相對單一，植被覆蓋以中高覆蓋度為主。在低植被覆蓋區(qū)土壤背景對NDVI有明顯影響，后續(xù)研究正在進(jìn)一步開展波段參數(shù)對低植被覆蓋區(qū)蓋度估算的影響分析，以期為不同植被覆蓋條件下NDVI精確反演植被參數(shù)提供科學(xué)基礎(chǔ)。