武陵源风景名胜区珙桐群落主要树种特征光谱研究

曾 婷，田建林，丁彬彬，王 高，周子群，徐琴倩

（吉首大学土木工程与建筑学院，湖南张家界 427000）

植被监测和生态环境及数量分析是植被资源进行开发利用和保护的基础。传统的野外实地调查方法费时费力，且存在调查区域限制等局限性，而利用多光谱遥感影像，虽然能分辨出大量的植被，但针对光谱曲线相似的植被识别仍然具有挑战性。随着高光谱遥感技术的迅速发展，其空间分辨率高、波段数量多、波段连续性强等特点提高了植被识别的精度，为植被监测和定量分析提供了有力的支撑［1］。目前，利用高光谱遥感影像进行植被种类识别和监测已经成为研究热点。植被特征光谱研究是高光谱遥感植被识别和监测的基础，通过对各植被特征光谱的确定，减少了数据冗长，便捷了植被光谱数据库的建立和高光谱遥感的植被识别。湿地［2-6］、草地［7-12］和林地［13-17］植被特征光谱引来众多学者的广泛关注。宋春雨等［18］利用微分法和连续统去除法进行数据变换，分析了滇中典型植被侧柏、樟木、柳杉相互区别的特征波段。王波等［19］通过室内试验测量东祁连山6 种高寒灌丛植被的光谱吸收率和反射率，并进行微分变换确定可区分的敏感波段，将敏感波段进行组合计算NDVI和RVI可进一步提高敏感波段的精度。字李等［20］采用光谱仪对香格里拉的4种针叶植被进行光谱测定和微分变换，分析出敏感波段，并通过Fisher 判别出差异最为显著的波段。国内外学者通常对研究区域内的典型植被［9，11，21-24］进行研究，缺乏对特定地区特有珍稀植被的研究。

武陵源风景名胜区拥有独特的张家界地貌，该地貌生长的植被既有普遍性又有特异性。由于武陵源风景名胜区旅游产业的迅速开发，生态环境正遭受着剧烈干扰。珙桐（Davidia involucrataBaill.）作为当地特有珍稀植被需要及时监测干预。而珙桐由于数量少且分布不集聚等原因在多光谱遥感识别上无法较为精确地识别，并且也易于与周边植物混淆，导致监测信息不准确。为寻求快速便捷监测珍稀植物珙桐的手段，本研究选定武陵源自然风景区为研究区域，以该区域特有珍稀植物珙桐和周边主要树种野鸦椿［Euscaphis japonica（Thunb.）Dippel］、红枫（Acer palmatum‘Atropurpureum’）、香樟［Cinnamomum camphora（Linn）Presl］、木荷（Schima superbaGardn. etChamp.）为研究对象，分析珙桐群落主要树种的特征光谱，以期为植物光谱数据库完善提供基础资料，同时利用高光谱遥感提高珙桐群落主要树种的识别精度，并为珙桐区分于主要树种的生物量定量研究奠定基础。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

武陵源风景名胜区位于湖南省西北部张家界市境内，地处东经110°20′30″—110°41′15″，北纬29°16′25″—29°24′25″，总面积为397.58 km2，主要由张家界国家森林公园、索溪峪自然保护区、天子山自然保护区和杨家界景区构成。武陵源风景名胜区属于典型的亚热带山原型季风湿润气候，四季分明，气候温和，年均温为16 ℃左右，光照充足，降水丰富，历年平均降水量为1 400 mm，为境内各种动植物的生存繁衍提供了多样化和理想化的环境条件，造就了丰富的生物多样性。武陵源风景名胜区植被覆盖率达85%，主要以阔叶常绿乔木为主，伴有大量的灌木和草本植物，共计1 630 种，其中含有一类保护树种5 种。珙桐作为张家界武陵源风景名胜区一类保护树种之一，其主要分布在金鞭溪、鹞子寨、龙凤庵、杨家界等地区。

1.2 野外光谱数据采集及数据预处理

1.2.1 野外光谱数据采集 本研究野外试验数据测量采用ASD FieldSpec 4 型便携地物光谱仪（350～2 500 nm），其具有高分辨率和低噪音的优点。在测量的时间段内需要保持良好且稳定的光照条件，因此本研究野外试验光谱数据测量选定于2022 年8 月6 日10：00—14：00，该时间段的光照良好、稳定且充足。对珙桐、野鸦椿、红枫、香樟、木荷进行了野外实地测量，在测量前首先对白板进行校正，并每15 min校正1 次，光纤探头呈25°测量角，且每种树种至少测取10 条光谱曲线。

1.2.2 数据预处理 利用ViewSpecPro 软件将异常曲线进行剔除，取得平均光谱曲线。由于在测量时无法避免噪声的影响，因此需要对原始光谱曲线进行平滑处理以减小噪音影响。常用的降噪方法有移动平均法［21］、Savitzky-Golay 卷积法［10］、相邻平均法等。本研究选取Savitzky-Golay 卷积法进行平滑降噪处理。由于大气中水汽的影响，因此需要将光谱波段1 350～1 416 nm、1 796～1 970 nm和2 470～2 500 nm进行去除［25］。

1.3 研究方法

1.3.1 微分法 微分法广泛应用于植被特征光谱提取研究中，不仅能够迅速确定其特征光谱的波段位置，而且能够显著凸显各植被间的光谱差异。一阶微分处理还可以消除大部分大气、土壤和低频噪音等的影响。光谱曲线的一阶导数反射率得到的值表示原光谱反射率曲线的斜率。导数正值表示原光谱反射率随波长的增加而逐渐增大；导数的负值表示原光谱反射率随波长的增大而减小，则吸收率随波长的增大而增大。0 表示原光谱曲线的极值点［4］。光谱曲线进行微分一阶导数的公式如下。

式中，λi表示在i处的波长；R（λi）表示位于λi波长处的光谱射率；R′（λi）表示在λi波长处的微分一阶反射率。

“三边”参数是植被一阶微分光谱曲线进行差异区分的重要参数。通过一阶微分变换将“三边”参数与特征光谱分析结合起来，有利于提高植被分类识别的精度［5］。“三边”指的是蓝边（b）（490～530 nm）、黄边（y）（550～582 nm）、红边（r）（680～760 nm），“三边”参数就是三边对应波段（λ）的最大斜率（l）和对应波段的面积（S）。波段对应最大斜率可以通过一阶导数的极大值或极小值得到，对应波段面积可以用求一阶导数绝对值之和求得。

1.3.2 去包络线法 去包络线法也称连续统去除法，可以将原始光谱曲线归一化至［0，1］，有效突出植被的吸收特征和反射特征［26，27］。本研究将预处理后的原始光谱曲线转化为ASCII 文件，将文件导入到ENVI 中进行连续统去除，得到去包络线后的图像，将处理后的图像数据导出。

基于去包络线法后的数据提取5 个光谱吸收特征参数和1 个光谱吸收系数进行分析。光谱吸收特征参数是未来高光谱信息处理研究的主要方向［21］。光谱吸收特征参数包括吸收波段位置（P）、吸收峰宽度（W）、吸收峰深度（H）、吸收峰面积（S）和吸收谷对称度（A）。此外，光谱吸收系数（SAI）能够全面反映光谱曲线的识别特征，有利于消除非研究地物的影响［21］。其计算公式如下式所示［28］。

式（2）至式（6）中，λend、λstart分别为吸收谷的结束波段和开始波段；CRmin为吸收谷的最小值；CR为波段区间内各波段的面积；λp为吸收谷光谱最小值对应的波长；ρend、ρstart、ρp分别为位于吸收谷结束波段、开始波段、最低点的值。

2 结果与分析

2.1 原始反射率光谱分析

对原始测量光谱曲线进行平均和平滑预处理，得到如图1 所示的光谱曲线。5 类树种的反射率曲线变化趋势大致相同。树种叶片中含有的叶绿素吸收红光反射绿光，在可见光波段内，位于绿光波段550 nm 附近出现了第一个光谱反射峰，香樟（反射率为11.89%）＞野鸦椿（反射率为9.80%）＞珙桐（反射率为6.54%）＞木荷（反射率为6.30%）＞红枫（反射率为5.94%）。在红光波段内680 nm 附近出现波谷，并在680 nm 后出现植被特有的“红边”效应，植被的光谱反射率迅速上升，并于近红外波段内趋于平缓。在近红外波段区间，植被的反射率普遍偏高。在780～920 nm 波段，植被光谱反射率呈缓慢上升趋势，光谱反射率曲线从大到小表现为野鸦椿＞香樟＞珙桐＞木荷＞红枫。在970 nm 附近出现波谷，5 类树种的光谱反射率大小发生变化，表现为野鸦椿＞香樟＞珙桐＞木荷＞红枫。在1 000～1 349 nm 波段出现了2 个反射峰（分别位于1 090 nm 和1 280 nm 附近）和1个吸收谷（位于1 200 nm 附近），反射率大小表现为野鸦椿＞香樟＞珙桐＞木荷＞红枫。且在1 090 nm附近，珙桐、野鸦椿、红枫、香樟、木荷反射率分别为47.52%、76.64%、37.84%、54.54%、44.55%，5 类树种的反射率差异明显，更利于珙桐群落主要树种识别分类。在1 427～1 785 nm 波段，1 450 nm 附近出现波谷，在1 670 nm 附近出现反射峰，香樟和红枫曲线相交于1 590 nm 处。因此，1 427～1 590 nm 光谱反射率大小表现为野鸦椿＞珙桐＞红枫＞香樟＞木荷，1 590～1 785 nm 光谱反射率大小表现为野鸦椿＞珙桐＞香樟＞红枫＞木荷。在1 981～2 459 nm 波段，5 类树种反射率大小较为稳定，位于2 210 nm 附近出现反射峰，反射率大小表现为野鸦椿（19.71%）＞珙桐（16.48%）＞红枫（11.71%）＞香樟（10.67%）＞木荷（7.56%），有利于进行树种识别和区分。

2.2 一阶微分反射光谱分析

为了使5 类树种的光谱信息更为凸显，对其进行一阶微分，得到转换后的曲线如图2 所示，将“三边”结合一阶微分反射率进行参量化。珙桐、野鸦椿、红枫、香樟和木荷的9 个特征参数量化结果如表1 所示。

表1 一阶微分反射“三边”参数值

图2 珙桐群落主要树种一阶微分光谱反射率

由图2、表1 可知，①在480～550 nm 波段，微分一阶导数的值都为正值，原始光谱曲线呈递增趋势，即5 类树种在该波段内呈反射状态。珙桐、野鸦椿、红枫、香樟和木荷5 类树种蓝边（490～530 nm）参数的对应波段分别为522、522、521、521、521、523 nm，蓝边最大斜率大小表现为香樟＞野鸦椿＞0.002＞珙桐＞红枫＞木荷，蓝边面积大小表现为香樟＞野鸦椿＞珙桐＞红枫＞木荷。通过比较蓝边斜率和面积，除红枫和木荷接近不容易区分外，其余3 类树种可根据蓝边斜率和面积的大小进行区分。②在550～680 nm波段，5 类树种一阶微分反射率均为负值且具有相似的曲线变化趋势，则原始光谱曲线反射率递减形成吸收状态（图2）。根据黄边的参数，位于黄边（550～582 nm）波段内，珙桐、野鸦椿、红枫、香樟和木荷5 类树种对应波段依次为568、568、570、569、570 nm，黄边斜率数值大小表现为香樟＞野鸦椿＞0.001＞珙桐＞木荷＞红枫，除香樟和野鸦椿过于接近而不易区分外，其他3 类树种可以进行区分。③在680～760 nm 波段，5 类树种一阶微分反射率曲线存在极大值。红枫红边最大斜率对应波段位于704 nm，而其他4 类树种的对应波段位于717～722 nm，红边参数最大斜率和红边对应波段面积大小表现为野鸦椿＞香樟＞珙桐＞木荷＞红枫。因此，可以通过红边参数对5 类树种进行区分。④在990～1 010 nm 波段，野鸦椿和木荷呈反射趋势，香樟、红枫和珙桐呈吸收趋势。⑤在1 110～1 190 nm 波段为负值，呈吸收状态，5 类树种吸收状态极值大小表现为香樟＞野鸦椿＞木荷＞珙桐＞红枫。其中，香樟顶点的值相比于其他4 类树种顶点的值较大，因此，此处可将香樟与其他4 类树种区分开来。

2.3 去包络线法光谱分析

5 类树种去包络线法后如图3 所示，①在350～1 300 nm 波段，出现了4 个吸收谷和1 个反射峰。②在440～500 nm 波段，去包络线系数大小表现为木荷＞香樟＞红枫＞珙桐＞野鸦椿，并在494 nm 处出现明显波谷，说明该波段位置5 类树种的去包络线系数差异较大，有利于区分珙桐群落主要树种。③550 nm附近处的反射峰是由于植被中的叶绿素对绿光出现反射作用而出现的，在520～640 nm 波段，去包络线系数大小表现为香樟＞红枫＞木荷＞珙桐＞野鸦椿。该波段内各植被去包络线系数大小稳定，可确定为去包络线识别树种的特征波段之一。④在640～690 nm波段吸收谷附近处，5 类树种的去包络线系数大小表现为木荷＞红枫＞香樟＞珙桐＞野鸦椿，在677 nm处，出现明显波谷并且是去包络线曲线的最小值。因此，在640～690 nm 波段处去包络线系数差异明显，可将该波段确定为树种识别的特征波段。在680～760 nm 波段，由于植被冠层的细胞结构导致反射率迅速增加，出现“红边”现象。940～1 000 nm 和1 130～1 270 nm 波段处的吸收谷主要是由植被水分含量吸收引起，水分含量较高的植被光谱吸收程度较强。

图3 珙桐群落主要树种去包络线曲线

本研究通过选取光谱吸收参数来进一步凸显光谱吸收特征，研究波段选定为540～760 nm，得出5 类树种各吸收参数的值，如表2 所示。

表2 珙桐群落主要树种光谱吸收特征参数

从表2 可以看出，5 类树种的吸收波段位置（P）、吸收峰宽度（W）、吸收峰深度（H）、吸收谷对称度（A）之间数值差异较小，难以用于区分树种。就吸收峰面积（S）和光谱吸收指数（SAI）来看，大小区别较为明显，易于区分树种。5 类树种吸收峰面积大小表现为香樟＞红枫＞木荷＞珙桐＞野鸦椿，光谱吸收指数（SAI）大小表现为野鸦椿＞香樟＞珙桐＞红枫＞木荷。

3 小结与讨论

利用高光谱技术ASD FieldSpec 4 型便携地物光谱仪对目标植被叶片进行测量，发现各植被都具有类似的光谱曲线变化趋势，但由于各植被叶片中的叶绿素含量、叶肉细胞结构、水分含量等的不同，导致各植被光谱反射率之间存在差异。采用微分法和去包络线法对预处理后的原始光谱数据进行变换处理，可将原始光谱中难以区分的波段区间进行突出显示。通过对原始光谱曲线和变换后的光谱曲线分析发现，各类型的光谱曲线均可分析出5 类树种用于识别的差异波段。不同波段用于识别树种的精度也不尽相同，检验不同方法下变换分析得到的特征光谱识别树种精度有待于进一步的研究。

本研究以武陵源风景名胜区内的珍稀植物珙桐及其群落主要树种为研究对象，分析珙桐群落主要树种的特征光谱，得出以下结论。

1）珙桐、野鸦椿、红枫、香樟和木荷的光谱曲线变化趋势符合一般植被的光谱曲线特征。5 类树种原始光谱曲线可区分波段都位于近红外波段，为780～920 nm、1 000～1 349 nm、1 427～1 590 nm、1 590～1 785 nm、1 981～2 459 nm。

2）利用一阶微分法和“三边”参数进行结合分析，突出显示5 类树种之间蓝边、黄边、红边的差异。5 类树种通过“三边”参数和微分一阶导数光谱曲线差异分析得出微分一阶导数反射率曲线中可区分波段为490～530 nm、550～582 nm、680～760 nm、1 110～1 190 nm。

3）去包络线法凸显了珙桐、野鸦椿、红枫、香樟和木荷原始光谱曲线在可见光波段和近红外波段的反射峰和吸收谷的差异。在440～500 nm、520～640 nm 和640～690 nm 波段，5 类树种去包络线系数差异明显，易于区分，可将其确定为进行珙桐群落主要树种识别的特征光谱波段。光谱吸收特征参数基于去包络线后540～760 nm 波段数据得到吸收峰面积和光谱吸收系数，大小区别较为明显，易于区分树种。