新疆三种主要草地植被类型的高光谱反射特征研究

杨红飞，李建龙＊，穆少杰，杨齐，胡潇潇，金国平，赵万羽

（1.南京大学生命科学学院，江苏 南京210093；2.中国环境监测总站，北京100012；3.新疆阜康市畜牧局草地站，新疆 阜康831500；4.中国科学院新疆生态与地理研究所，新疆 乌鲁木齐830011）

＊草地是世界最广布的植被类型之一，是陆地生态系统的重要组成部分［1］。在全球变化研究中占有重要地位。草地资源也是中国陆地上最大的生态系统，对发展畜牧业、保持水土和维护生态平衡有着重大的作用和价值［2］。近年来，草地荒漠化、沙化等草地退化问题越来越严重，加强草地资源的监测已成为草地工作者关注和研究的热点问题之一。但传统的监测手段费时费力，且难以大面积开展。随着高光谱技术的发展，为草地监测提供了新手段。分析地物光谱反射特性不仅有助于区分草地类型，进行草地动态监测，而且还可为卫星数字资料进行计算机处理提供重要信息［3］。目前国内许多学者对不同草地类型进行了光谱观测和分析研究，例如张凯等［2］对甘肃省2种主要草地类型的光谱反射特征进行了研究，结果表明，在可见光波段，荒漠草甸植被的冠层光谱反射率要高于高寒草甸植被，在近红外波段刚好相反；娜日苏等［4］对内蒙古退化草甸草原近地面光谱特征进行了初步研究，得出草甸草原植物群落的光谱反射曲线在可见光波段具有明显的峰谷特性，其光谱反射率随退化程度的加深而增强；陈功和王建伟［5］研究了封育条件下草地反射光谱特征，对草地地上生物量进行了估测，并筛选可用于草地地上生物量估测的植被指数；刘睿等［6］对中国北方草地覆被的HJ星NDVI进行了校正研究，并通过野外实测光谱数据计算等效NDVI对研究结果进行验证，结果表明，HJ星4部CCD传感器间获取的NDVI差异能够达到5%。新疆草地是我国草地重要组成部分，草地退化现象日趋严重，同时，随着全球气候变化的影响，草地作为碳源还是碳汇，其对气候变化产生什么样的影响等问题逐渐成为全球变化研究的热点区域［7，8］。

高光谱遥感作为一种简便、快速、非破坏性、大尺度的遥感技术，可以用于天然草地植被的种类识别和动态监测中。而对于新疆草地来说，其主要草地类型分布广，面积大，对新疆草地植被的光谱特征的分析研究，对研究新疆不同草地植被的覆盖度、植被分类、植被的计算机识别和自动提取、植被调查和典型草地的生态环境调控及演变、遥感反演等都具有重要的意义。

为了探索高光谱遥感在新疆草地分类、变化监测等方面的应用，在位于西北干旱内陆区的阜康选择了干旱荒漠草甸、蒿属荒漠类草甸和低地山地草甸3类草地进行地面光谱测定，对这3种草地类型的光谱变量特征及其差异性进行了对比分析和研究，探讨利用遥感技术区分草地类型的可行性，揭示干旱荒漠草甸植物群落间光谱反射的差异性，为草地资源动态遥感监测提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区域选在新疆维吾尔自治区阜康市。阜康市位于新疆维吾尔自治区昌吉回族自治州境内，地处天山东段（博格达山）北麓、准噶尔盆地南缘，位于东经87°46′～88°44′，北纬43°45′～45°30′，山地平原植被垂直带完整。土壤类型多样，草地资源类型广泛。阜康市四季分明，光照充足，热量丰富。境内随地貌单元的变化，温度差异明显，大致分为南部山区、中部平原和北部沙漠3个气候区。在研究区域的选择上具有代表性和典型性。

本研究于2011年6月底7月初，选择了该区域的3种典型草原植被类型（干荒漠草甸，蒿属荒漠类草甸，低地山地草甸）进行实地光谱测量、采样和分析。

1.2 仪器与方法

1.2.1 测定仪器与测定方法 光谱测量采用美国ASD公司生产的FieldSpec FR型便携式地物光谱仪（ASD，FieldSpec FR，384.3～1 075 nm内512通道）。本研究只取400～1 000 nm内光谱，光谱间隔约为1.3 nm。为消除环境因素的影响，如光照、云等，野外地物光谱测试选择在晴朗天气进行，无风或微风天气下（具体日期为2011年6月19－27日），时间控制在11：00－13：00（北京时间）。光谱测量时仪器探头垂直向下，与待测牧草和参考白板距离都保持100 cm左右（白板面积约为20 cm×20 cm，探头视场角3°）。为减小随机误差影响，对每一目标的光谱测量记录重复10次，取均值作为该植被的反射光谱；同时为减少大气变化给观测造成的不利影响，牧草与参考白板测量要交替进行。由于野外光谱仪测量时受环境影响较大，因此对测得的原始光谱数据进行了筛选，去除了其中无效的数据，最后对所获得的数据在EXCEL中分析处理。除光谱测量外，记录样点地理坐标，采集实地照片。

1.2.2 导数光谱计算方法 为消除土壤背景和仪器噪声等对草地光谱特征产生的影响，变非线性关系为线性关系，常对原始反射率作倒数、平方根、对数、倒数的对数、一阶导数和二阶导数的变换［9］，这样可以使草地植被光谱的变化特征较清晰的反应出来。本研究采用一阶导数和二阶导数分析方法对不同草地类型植被的红边参数特征进行分析。

一阶导数光谱表达式为

二阶导数光谱表达式为

式中，λi为波段i的波长值；ρ（λi）为波长λi的反射率；ρ（λi＋1）为波长λi＋1的反射率；ρ（λi－1）为波长λi－1的反射率；Δλ为波长λi－1到λi的间隔；ρ（λi＋2）为波长λi＋2的反射率；ρ（λi－2）为波长λi－2的反射率；ρ′（λi）为i波段的一阶导数光谱值；ρ″（λi）为i波段的二阶导数光谱值。

2 结果与分析

2.1 不同草地类型植被的反射光谱特征

图1 3种草地类型的冠层光谱曲线Fig.1 Canopy spectral curves of three grassland types

图1对比分析了3种草地类型植被的冠层光谱曲线，3类草地的光谱曲线走向趋势大体相同，主要表现为，叶绿素强烈吸收蓝光和红光，在480 nm可见光波段和680 nm左右的蓝光和红光区形成吸收谷，分别称为“蓝谷”和“红谷”，反射率一般为0.05～0.15和0.05～0.25；对绿光吸收较弱，在蓝谷和红谷之间出现反射峰（绿峰），峰顶位于550 nm附近，反射率一般为0.075～0.200；在近红外波段呈现强烈的反射，从700 nm到760 nm光谱反射值随波长的增加而急剧升高，在680～760 nm光谱区间急剧上升，形成一个反射陡坡，称为“红边”［10］，“红边”的位置、高度和斜率会因植被的不同及同一植被不同生长状况而存在差异［11］。在符合植被的一般光谱特性的同时，不同植物群落的光谱反射率曲线之间又存在着明显的差异，这与植物的类型、叶片的形状、叶绿素和水分的含量及叶片结构等因素有关。如图1所示，在400～750 nm可见光波段，干荒漠类草甸植被（角果黎Ceratocarpusarenarius、白蒿Artemisiasieversianae、红砂Reaumuriasoongorica、梭梭Haloxylonammodendron），除角果黎外，其冠层反射率要低于低地山地草甸（博洛塔绢蒿Seriphidiumborotalense、苔草Carexliparocarpos）和蒿属荒漠草地（伊犁绢蒿Seriphidiumtransiliense、骆驼蓬Peganumharmala）。由于红砂和梭梭高而茂盛，地面生物量大，相对叶绿素含量较高，从而导致其冠层反射率比低地山地草地和蒿属荒漠草地冠层反射率低。而角果黎由于其植被低而稀疏，地面生物量低，叶绿素和水分含量低，导致与其他类型植被相比反射率偏高。从760 nm开始，光谱反射值缓慢增加，形成了一个较高的相对稳定的反射平台，这是植物叶内部组织结构（细胞结构）多次反射、散射的结果，主要由生物量、叶面积指数等决定。

叶绿素是主要吸收光能的物质，直接影响到植物光合作用的光能利用，叶绿素含量越低，蓝、红波段吸收减弱，可见光波段反射率升高，近红外反射率减弱，反之叶绿素含量越多，蓝、红波段吸收增强，可见光波段反射率降低，近红外反射率增强。在750～1 000 nm近红外波段，角果黎（干荒漠类草甸）、骆驼蓬（蒿属荒漠）、梭梭（干荒漠类草甸）冠层光谱反射率明显高于低地山地草甸植被和部分蒿属荒漠草甸植被，例如梭梭在近红外区的最大值为0.290 1，而苔草为0.265 3，主要是由于梭梭的生物量和冠层结构密度要高于苔草，对近红外线的反射强烈。

2.2 相同草地类型植被的反射光谱特征

本研究分别选择蒿属荒漠草甸植被伊犁绢蒿和骆驼蓬，干荒漠类草甸植被角果黎、红砂、梭梭和白蒿，低地山地草甸植被博洛塔绢蒿和苔草进行冠层反射光谱比较。在蒿属荒漠草甸植被中，伊犁绢蒿与骆驼蓬冠层反射光谱之间存在明显的差异（图2～4），在可见光波段400～750 nm，冠层光谱反射率主要表现为伊犁绢蒿＞骆驼蓬，而在近红外波段750～1 000 nm，冠层光谱反射率则表现为伊犁绢蒿＜骆驼蓬，这主要是因为骆驼蓬的叶绿素含量要低于伊犁绢蒿，而生物量、叶面积指数却大于伊犁绢蒿；从干荒漠类草甸植被来看，在可见光波段400～750 nm，冠层光谱反射率表现为角果黎＞白蒿＞梭梭≈红砂，而在近红外波段750～1 000 nm，冠层光谱反射率则表现为角果黎＞梭梭＞白蒿≈红砂。其主要原因是角果黎的叶面积指数、生物量及盖度方面要好于后面几种植物。而白蒿、红砂和梭梭冠层光谱反射率差异的原因可能是梭梭的叶绿素要低于白蒿和红砂，而生物量却大于白蒿和红砂；而在低地山地草甸植被来看，在可见光波段400～750 nm，冠层光谱反射率表现为苔草＞博洛塔绢蒿，而在近红外波段750～1 000 nm，冠层光谱反射率则表现为苔草＜博洛塔绢蒿，原因可能是因为苔草的叶绿素含量要高于博洛塔绢蒿，而其地上生物量、叶面积指数却小于博洛塔绢蒿。

图2 蒿属荒漠草甸植被冠层光谱曲线Fig.2 Canopy spectral curves of Artemisia desert meadow vegetation

图3 干荒漠类草甸植被冠层光谱曲线Fig.3 Canopy spectral curves of arid desert meadow vegetation

综合图2～4，可以看出，尽管草地类型相同，但在可见光和近红外波段，不同的植被之间的光谱反射率差异比较大，如生长状况相近的蒿属荒漠草甸植被伊犁绢蒿和骆驼蓬在可见光区最低反射率之间相差0.042 2，在近红外区冠层最大反射率之间相差0.095 2；干荒漠类草甸植被角果黎和红砂在可见光区最低反射率相差0.080 2，在近红外区冠层最大反射率之间相差0.182 7；低地山地草甸植被博洛塔绢蒿与苔草在可见光区最低反射率相差0.013 1，在近红外区冠层最大反射率之间相差0.032 7。

2.3 不同草地类型植被的红边参数特征

2.3.1 导数光谱 图5和6分别给出了3种草地类型的一阶导数光谱曲线和二阶导数光谱曲线。可以看出，导数光谱运算可以大大强化草地红边（680～760 nm陡峭爬升脊）特征。红边位置（REP）是绿色植物叶片光谱曲线在680～760 nm变化率最快的点，也是一阶导数光谱在该区间内的拐点［9］，是由于植被在红光波段强烈的吸收与近红外波段强烈的反射造成的。多项研究证实，红边的位置对于叶绿素a和b浓度、植物叶细胞结构变化很灵敏，也与植物冠层结构密切相关，但对噪声不敏感。红边是航空和航天遥感调查植物状态的理想工具，红边的位置和幅度被广泛应用于绿色植物生物量、产量、叶面积指数、光合作用能力和叶绿素含量的计算［12］。

图5和6除完全突出3种草地红边特征外，同时也将3种草地在可见光区450 nm和近红外区950 nm波段附近分别存在吸收谷的特征突出显示出来。此外，伊犁绢蒿在600 nm波段附近的吸收带也被突出显示。在可见光区450 nm波段附近的吸收谷，主要是因为绿色植物的叶绿素强烈吸收蓝光。而在近红外区950 nm附近的吸收谷，因为植物叶片存在一定的含水量，所以在近红外区有一个水分的吸收谷。蒿属荒漠类草甸的骆驼蓬和干荒漠类草甸的梭梭因为其生物量大，植株高，含水量可能相对较多，导致在近红外区有一个相对较为明显的水分吸收谷。而低地山地草甸的博洛塔绢蒿和苔草，及蒿属荒漠类草甸和干荒漠类草甸的其他几种植物，可能由于植被枝条稀疏，土壤背景对植被的光谱反射影响较大，同时植物的含水量较低，所以在近红外区的吸收谷不明显。

2.3.2 红边参数 植被光谱的红边参数主要有：红边位置λred：红光范围（680～760 nm）内一阶导数光谱最大值所对应的波长（单位：nm）；红边斜率Dλred：红光范围（680～760 nm）内一阶导数光谱最大值（单位：nm），红边斜率主要与植被覆盖度或叶面积指数有关，覆盖度越高，叶绿素含量越高，红边的斜率越大；红边面积Sred：红边范围（680～760 nm）内一阶导数光谱所包围的面积。“红边”的位置、高度和斜率会因植被的不同及同一植被不同生长状况而存在差异。

图4 低地山地草甸植被冠层光谱曲线Fig.4 Canopy spectral curves of lowland mountain meadow vegetation

图5 3种草地类型的一阶导数光谱Fig.5 First－order derivative spectra of three grassland types

图6 3种草地类型的二阶导数光谱Fig.6 Second－order derivative spectra of three grassland types

蒿属荒漠草甸植被、干荒漠类草甸植被和低地山地草甸植被冠层光谱的红边曲线形状均存在双峰现象（图7）。但不同草地类型之间存在着明显的差异，低地山地草甸植被苔草、博洛塔绢蒿和蒿属荒漠类草甸植被伊犁绢蒿生物量小，叶面积指数小，且受到土壤背景的影响，冠层光谱的“双峰”现象并不明显。而蒿属荒漠草甸植被骆驼蓬和干荒漠类草甸植被梭梭、红砂、角果黎、白蒿，其生物量较大，叶面积指数增大，土壤背景的影响减少，“双峰”现象变得越来越明显。

不同蒿属荒漠草甸植被类型的红边位置基本处于705～725 nm（图9），表现为：骆驼蓬＞伊犁绢蒿，分别为721和706 nm；不同干荒漠类草甸植被类型的红边位置基本处于705～730 nm，表现为：白蒿＜红砂＜角果黎＜梭梭，分别为706，717，721和726 nm；不同低地山地草甸植被类型的红边位置基本处于700～710 nm，表现为：博洛塔绢蒿＜苔草，分别为702和706 nm。总体表现为：博洛塔绢蒿＜苔草＝伊犁绢蒿＝白蒿＜红砂＜角果黎＝骆驼蓬＜梭梭。不同蒿属荒漠类草甸植被的红边斜率表现为：骆驼蓬＞伊犁绢蒿，分别为0.006 654和0.001 423；不同干荒漠类草甸植被类型的红边斜率表现为：梭梭＞红砂＞角果黎＞白蒿，分别为0.005 115，0.004 000，0.003 154和0.002 731；不同低地山地草甸植被类型的红边斜率表现为：博洛塔绢蒿＞苔草，分别为0.002 154和0.001 231；红边面积表现出与红边斜率相一致的趋势，即苔草＜伊犁绢蒿＜博洛塔绢蒿＜白蒿＜角果黎＜红砂＜梭梭＜骆驼蓬，分别为0.043 77，0.044 39，0.070 70，0.089 73，0.092 79，0.128 14，0.158 30和0.204 68。其原因可能是由于低地山地草甸植被博洛塔绢蒿到干荒漠类草甸植被梭梭，植被生物量增加，叶绿素含量越高和叶面积指数越大，红边斜率越大。

图7 3种草地类型冠层光谱的红边Fig.7 Red edge of canopy spectra of three grassland types

总体来看，干荒漠类草甸植被和蒿属荒漠类草甸植被的光谱曲线“红边”的斜率较大，要明显高于低地山地草甸类植被，低地山地草甸植被光谱曲线“红边”的斜率很小，“红边”不明显。

2.4 植被指数特征

植被指数（vegetation index，VI）是利用多光谱数据，经线性或非线性组合构成的能反映植被生长状况和分布的各种指数的总称。本研究选择了6种常用的植被指数，分析植被波谱特征。高光谱植被指数计算方法见表1。

其中，NDVI依据MODIS搭载传感器的波段设置，Rnir为841～876 nm波段的反射率积分，Rred为620～670 nm波段的反射率积分。它基于植被光谱所特有的红光吸收谷和近红外反射峰肩部特征经比值归一化得到，可用于估算植被覆盖度、叶绿素含量、生物量等。其优势在于可以部分消除太阳高度角、传感器观测角和大气等的影响［13］，但对土壤背景较为敏感。Gitelson和Merzlyak［14］对NDVI修正后，提出了对叶绿素浓度变化更加敏感的GNDVI，由750和550 nm处的反射率计算得到。PRI能够探测植物叶片的叶黄素循环，与其光能利用率密切相关［15］。OSAVI通过引入经验的土壤调节参数，来消除土壤背景变化对植被指数的影响［16］。VARI通过消除大气中气溶胶对植被指数的干扰，所组成的抗大气植被指数可大大提高植被长势监测和作物估产精度［17］。MCARI特点是能灵敏反映植被叶绿素对光的吸收情况［18］。

表1 高光谱植被指数计算公式Table 1 Algorithms of different hyperspectral vegetation indices

表2显示3种植被类型的6种植被指数。NDVI指数值表现出低地山地草甸要高于蒿属荒漠和干荒漠类草甸，基本上是随生态环境的改善，而呈逐渐增大的趋势，是进行植被监测较优的指标。GNDVI的变化趋势表现为蒿属荒漠草甸＜干荒漠类草甸＜低地山地草甸。经过土壤背景调节后，干荒漠类草甸的OSAVI指数值远高于其他2种植被。3种草地类型的PRI相差不大，低地山地草甸最高，而蒿属荒漠最低。可见光大气修正植被指数VARI则表现为蒿属荒漠类草甸＞低地山地草甸＞干荒漠类草甸。经过修正叶绿素吸收的影响后，干荒漠类草甸MCARI指数值最高，低地山地草甸次之，蒿属荒漠类草甸最低。这些结果可以为基于MODIS数据的植被动态监测和基于高光谱遥感数据的植被类型精细划分提供依据。

表2 3种植被类型的指数特征Table 2 Index feature of representative vegetation types

3 结论

1）蒿属荒漠类草甸、干荒漠类草甸和低地山地草甸3种类型植被的光谱反射曲线均保有所有绿色植被的反射光谱响应特征。但由于生长环境的不同等因素所造成的生理生化参数的差异，导致在可见光波段，干荒漠类草甸植被（角果黎、白蒿、红砂、梭梭），除角果黎外，其冠层反射率要低于低地山地草甸（博洛塔绢蒿、苔草）和蒿属荒漠草地（伊犁绢蒿、骆驼蓬）。而在近红外波段，角果黎（干荒漠类草甸）、骆驼蓬（蒿属荒漠）、梭梭（干荒漠类草甸）冠层光谱反射率明显高于低地山地草甸植被和部分蒿属荒漠草甸植被。

2）同一类型草地不同植被的冠层反射光谱曲线存在明显的不同，在可见光波段，蒿属荒漠类草甸植被的光谱反射率表现为伊犁绢蒿大于骆驼蓬；干荒漠类草甸植被的光谱反射率表现为角果黎＞白蒿＞梭梭≈红砂；低地山地草甸植被的光谱反射率表现为苔草大于博洛塔绢蒿。而在近红外波段，蒿属荒漠类草甸植被的光谱反射率表现为伊犁绢蒿小于骆驼蓬；干荒漠类草甸植被的光谱反射率表现为白蒿≈红砂＜梭梭＜角果黎；低地山地草甸植被的光谱反射率表现为苔草小于博洛塔绢蒿。

3）从对光谱红边特征的参数分析来看，3类草地类型不同植被类型的红边位置、红边斜率和红边面积差别较大，其中干荒漠类草甸的梭梭红边位置最高，而低地山地草甸的博洛塔绢蒿红边位置最低；红边位置红边斜率和红边面积表现一致，其中蒿属荒漠类草甸的骆驼蓬的红边斜率和红边面积最大，而低地山地草甸的苔草红边斜率和红边面积最小。

4）对6种代表性的植被指数分析得出，PRI、OSAVI、MCARI指数均表现为蒿属荒漠类草甸＜低地山地草甸＜干荒漠类草甸。NDVI植被指数则表现为低地山地草甸最大，而干荒漠类草甸最小。GNDVI指数表现为低地山地草甸最大，蒿属荒漠类草甸最小。经土壤背景调节后，干荒漠类草甸OSAVI值最高。而经过消除大气中气溶胶对植被指数的干扰后，蒿属荒漠类草甸的抗大气植被指数VARI高于其他2种植被。

［1］ 于贵瑞.全球变化与陆地生态系统碳循环和碳蓄积［M］.北京：气象出版社，2003：180－210.

［2］ 张凯，郭铌，王润元，等.甘肃省两种主要草地类型的光谱反射特征比较［J］.农业工程学报，2009，25：142－148.

［3］ 胡新博.草地光谱与牧草产量的相关分析［J］.草食家畜，1996，（4）：43－47.

［4］ 娜日苏，苏和，格根图，等.内蒙古退化草甸草原近地面光谱特征的研究［J］.中国草地学报，2010，32（2）：66－70.

［5］ 陈功，王建伟.封育条件下草地光谱反射特征及地上生物量估测［J］.云南农业大学学报，2008，23（4）：462－467.

［6］ 刘睿，孙九林，张金区，等.中国北方草地覆被的HJ星NDVI校正研究［J］.草业学报，2011，20（1）：189－198.

［7］ 任继周，梁天刚，林慧龙，等.草地对全球气候变化的响应及其碳汇潜势研究［J］.草业学报，2011，20（2）：1－22.

［8］ 李飞，赵军，赵传燕，等.中国西北干旱区潜在植被模拟与动态变化分析［J］.草业学报，2011，20（4）：42－50.

［9］ 张娟娟，田永超，朱艳，等.不同类型土壤的光谱特征及其有机质含量预测［J］.中国农业科学，2009，42（9）：3154－3163.

［10］ 童庆禧，张兵，郑兰芬.高光谱遥感－原理、技术与应用［M］.北京：高等教育出版社，2006.

［11］ 范文义，杜华强，刘哲.科尔沁沙地地物光谱数据分析［J］.东北林业大学学报，2004，32（2）：45－48.

［12］ 邹红玉，郑红平.浅述植被“红边”效应及其定量分析方法［J］.遥感信息，2010，（4）：112－116.

［13］ Huete A，Didan K，Miura T.Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices［J］.Remote Sensing of Environment，2002，83（1－2）：195－213.

［14］ Gitelson A，Merzlyak M N.Spectral reflectance changes associate with autumn senescence ofAesculushippocastanumL.andAcerplatanoidesL.leaves.spectral features and relation to chlorophyll estimation［J］.Journal of Plant Physiology，1994，143（3）：286－292.

［15］ Penuelas J，Filella I，Gamon J A.Assessment of photosynthetic radiation－use efficiency with spectral reflectance［J］.New Phytologist，1995，131（3）：291－296.

［16］ Rondeaux G，Steven M，Baret F.Optimization of soil－adjusted vegetation indices［J］.Remote Sensing of Environment，1996，55（2）：95－107.

［17］ Gitelson A A，Kaufman Y J，Stark R，etal.Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction［J］.Remote Sensing of Environment，2002，80（1）：76－87.

［18］ Daughtry C S T，Walthall C L，Kim M S，etal.Estimating corn leaf chlorophyll concentration from leaf and canopy reflectance［J］.Remote Sensing of Environment，2000，74（2）：229－239.