基于高光谱技术的大叶女贞叶绿素含量估算研究

河南大学美术学院 郭建慧

大叶女贞是一种常绿阔叶乔木，抗污能力强，可吸收、抵抗多种有害气体，是园林绿化、景观营造中常用的树种，其种植面积和数量在逐年增加。与此同时，如何准确地监测其生长状况，进行精准、高效的养护也日渐成为一个亟需解决的重要问题。叶片色素是描述植物生长状态的重要指标之一，其含量对植物的光合作用有着重要影响，能够据此来评估植物的光合能力和初级生产力。而传统的植物叶片色素含量测定多采用基于破坏性取样的实验室理化方法，费时费力且对植物具有破坏性。高光谱技术能够快速无损地获取植物叶片的反射光谱信息，为高效、实时、无损估算叶片色素提供了一种有效的技术途径。因此，利用高光谱技术估算叶片色素含量具有重要的实践意义。

在以往的研究中，学者们多通过叶片的高光谱反射率构建植被指数，进而估算叶片中色素含量。Rouse发现归一化植被指数（NDVI）与叶片中叶绿素的含量密切相关。王福民等通过研究所有光谱波段的两两组合构建了归一化色素指数，并以此建立了估算叶片色素含量的统计模型。Sims 等提出了绿色归一化植被指数（Green NDVI），可以提高对高叶绿素含量叶片的估算精度。Gitelson 和Merzlyak 提出的绿色归一化植被指数（Green NDVI）有效地避免了675 nm 附近叶绿素光谱吸收的影响，提高了NDVI 对高叶绿素含量叶片的估算精度。Chappelle 等基于大豆叶片提出了反射光谱的比值分析指数（RARS）估测叶片的叶绿素和类胡萝卜素的含量。Gamon 等在研究中建立了生理反射指数（PRI）用以估测叶片中类胡萝卜素（Car）和叶绿素的比值（Chl），之后PRI 广泛应用于植物生理状态的光谱监测中。许改平等通过测定不同条件下盆栽毛竹实生苗的色素含量和反射光谱发现，色素含量与光谱反射率在可见光的绿光和红光区有显著或极显著的相关关系，为利用光谱反射率估测植物叶片色素含量提供了理论依据。

基于此，本研究以高光谱遥感为主要手段，通过对大叶女贞叶片反射光谱和叶片色素含量之间的相关性进行分析，探讨叶片尺度上利用高光谱技术获取叶片色素含量的可行性，进而建立大叶女贞叶片色素含量的定量估算模型，以期为大叶女贞生长状况的实时、快速、无损监测提供理论依据和技术参考。

一、材料与方法

（一）取样及反射光谱获取

本研究在河南农业大学文化路校区进行，在样地中随机选取生长状况良好的大叶女贞，使用自制取叶器将树叶完整采下，随后立即将树叶放入美国ASD 公司生产的FieldSpec 4 地物光谱辐射仪自带的叶片夹中进行测量，光谱测量范围为350～2500 nm。光谱测量完成后，将叶片取下标记并放入带有冰袋的保温箱中，带回实验室，以液氮冷冻保存。

（二）叶片色素含量测定

采用分光光度计法测定每组叶片样本的叶绿素（Chl）含量和类胡萝卜素（Car）含量。

（三）数据分析

本研究将60 个实验样品按照2：1 比例随机分成建模集和检验集，然后利用建模集数据构建基于光谱反射率的大叶女贞叶片色素的偏最小二乘回归模型，利用检验集数据对所构建的回归估测模型的精度进行检验，采用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）作为评价指标。

二、结果与分析

（一）大叶女贞叶片色素含量与光谱反射率的相关性分析

将实验中大叶女贞叶片色素含量与叶片光谱反射率进行相关性分析（下页图1）。由图1 中可看出，叶绿素（Chl）和类胡萝卜素（Car）与光谱反射率的相关性趋势基本一致，即在可见光波段（350～780 nm）呈负相关关系，在近红外区域（800～1300 nm）呈正相关关系，在1300 nm 以后的波段里，由于水分吸收的影响，存在两个波谷和两个波峰。叶绿素（Chl）和类胡萝卜素（Car）与光谱反射率的相关性整体较好，大部分波段与叶片色素的相关系数绝对值均在0.4 以上，能够以光谱反射率为输入值建立估测叶片色素含量的偏最小二乘回归模型。

图1 大叶女贞叶片色素与光谱反射率的相关性

（二）基于偏最小二乘回归的大叶女贞叶片色素遥感估测模型的构建

偏最小二乘回归是一种新的多元回归方法，它是在自变量和因变量中各自找到一些相互独立的主成分，然后按照计算主成分得到的特征值的大小选取部分主成分，用这些主成分代替原来的变量进行多元线性回归。因为用来作线性回归的这些主成分是独立的，所以它能够较好地解决自变量的共线性问题，故偏最小二乘回归广泛应用于光谱数据分析中。在偏最小二乘回归模型参数中，主成分个数是影响模型性能的关键参数，多通过交叉验证选择。在本研究中，利用十折交叉验证的方法，以均方根误差（RMSE）为评价指标，所选取的估测大叶女贞叶绿素和类胡萝卜素的偏最小二乘回归模型的主成分个数分别为5 和4。

图2 展示了基于叶片反射光谱的大叶女贞叶绿素（Chl）和类胡萝卜素（Car）的偏最小二乘回归遥感估测模型的性能表现。从图2 可以看出叶片反射光谱的大叶女贞叶绿素（Chl）和类胡萝卜素（Car）的偏最小二乘回归的决定系数（R2）分别为0.877 和0.814，均方根误差（RMSE）分别为4.665 和2.85，具有良好的估测精度。

图2 基于叶片反射光谱的大叶女贞叶绿素（Chl）和类胡萝卜素（Car）的偏最小二乘回归遥感估测模型

（三）模型检验

利用独立于建模集样本外的检验集数据对上一节中所建立的偏最小二乘回归模型进行检验（图3）。由图3 可看出，基于叶片反射光谱的大叶女贞叶绿素（Chl）和类胡萝卜素（Car）的偏最小二乘回归遥感估测模型检验结果较好，其决定系数（R2）分别为0.804 和0.736，均方根误差（RMSE）分别为8.332 和3.29，这说明偏最小二乘回归模型能够对大叶女贞的叶片色素含量进行较为准确的监测，具有一定的利用潜力。

图3 基于叶片反射光谱的大叶女贞叶绿素（Chl）和类胡萝卜素（Car）的偏最小二乘回归遥感估测模型检验结果

三、结论与讨论

叶片色素与植物叶片的生理功能密切相关，其含量对植物的光合能力有着重要影响。利用遥感技术估测叶面积指数的研究也有较多的建模方法应用于叶片色素估测模型中。但是由于不同植物叶片的特异性，使得叶片色素的光谱估测模型的移植性较低，如果想要得到特定植物较高的叶片色素的光谱估测精度，就需要获取特定植物的生理参数和光谱数据进行建模分析。本研究基于大叶女贞的叶片色素含量和叶片反射光谱数据，系统分析大叶女贞叶绿素含量和类胡萝卜素含量与光谱反射率的相关性，并构建和检验了基于光谱反射率的大叶女贞叶绿素含量和类胡萝卜素含量的偏最小二乘回归遥感估测模型。结果表明，基于光谱反射率所建立大叶女贞叶绿素含量和类胡萝卜素含量的偏最小二乘回归遥感估测模型具有较好的精度和稳定性，其预测决定系数（R2）分别为0.804 和0.736，均方根误差（RMSE）分别为8.332 和3.29，能够较好地估测大叶女贞的叶片色素含量。因此，在日常的绿化生产和养护中，可以利用高光谱遥感技术实时无损地估测大叶女贞的叶片色素含量。

此外，大叶女贞虽然为重要绿化树种，但有关叶片色素的遥感光谱估测的研究较少。本研究通过对大叶女贞的叶片色素含量和叶片反射光谱数据的建模分析，构建了估测精度较高的偏最小二乘回归模型，促进了大叶女贞叶片色素含量的实时无损监测技术研究进展。