高光譜遙感在反演植被生理參數的應用綜述

劉浩

【摘 要】高光譜分辨率遙感技術是近20年來人類在對地觀測方面取得的重大技術突破之一，也是當前及未來幾十年內的遙感前沿技術。由于其具有光譜分辨率高、數據豐富等獨特性能，因而在環境保護、地質找礦、植物生長監測等許多方面有著廣泛應用。高光譜分辨率遙感在植被生理參數監測中主要有以下幾方面應用：植物中氮素含量；葉綠素含量；水含量。

【Abstract】 Hyperspectral remote sensing technology， being one of the most important breakthroughs acquired in the field of earth observation by human in the recent 20 years， is an advancing technology of remote sensing in the next decades. It has the special qualities of high spectral resolution ，plentiful data etc.， so it can be extensively applied in environment protection， deposit exploration， vegetation monitoring and so on. The application of hyperspectral remote sensing in monitoring physiological parameters of vegetation mainly has the following aspects：nitrogen content in plants， chlorophyll content， ；water content.

【關鍵詞】高光譜遙感；植物生理參數；氮素含量；葉綠素含量；水含量

【Keywords】 hyperspectral remote sensing； plant physiological parameters； nitrogen content in plants； chlorophyll content；water content

【中圖分類號】P23 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2017）05-0182-03

1 引言

獲取植物生理參數的傳統方法是將植物帶回到實驗室進行化學和生物分析，這個過程需要花費巨大的人力物力成本，因此，我們探索是否可以應用新的技術來結合具體微生物復墾技術特點，以簡化這些煩瑣而且花費成本巨大的實驗。利用高光譜掃描葉片來進行反演植物內部生理生化參數（氮磷鉀等）含量，能夠獲得地物連續平滑的光譜曲線，并且可以捕捉到非常敏感微小的差異。

隨著高光譜遙感技術的快速發展及其數據處理與分析方法的不斷進步，與傳統的生理生化實驗相比，利用高光譜遙感數據反演植物生理生化參數在現實中會得到為更廣泛的應用，高光譜遙感目前也正在成為觀測植物長勢和診斷植物病蟲害的重要方法。

葉片中的氮素、葉綠素、水等含量與葉片反射率有著密切聯系。可以用數學方法進行葉片生化組分含量的預測研究。隨著高光譜遙感技術的發展，高光譜數據在作物生理參數診斷中所起的作用越來越受到人們的重視。

2 高光譜遙感技術在作物生化參數診斷中的應用

高光譜分辨率遙感技術的發展是20世紀末最后20年中人類在對地觀測方面所取得的重大技術突破之一，也是當前及今后幾十年內的遙感前沿技術。國際遙感界將光譜分辨率達納米（nm）數量級范圍內的遙感技術稱為高光譜（HypersPectral）遙感。其光譜分辨率高，并具有波段多、信息量豐富的特點。常規的作物生化參數的獲取方法是將樣本從大田運輸到實驗室進行測定，這種方法費時、費力，且具有破壞性。近年來，隨著高光譜技術的發展，由于其具有簡便、快速、大面積、非破壞性等特點，在作物參數反演中發揮著重要且獨特的作用，便攜式高光譜儀通過測定作物的反射率、吸收率和透射率來對生化參數進行測定，可反演的參數主要有葉綠素含量、全氮含量、水含量等[4]。

3 監測生理參數的應用

3.1 氮素測定

氮素是植物內許多重要有機化合物的組成成分，是植物細胞原生質中的基本物質。蛋白質、葉綠素和核酸的合成都離不開氮元素[5]，例如蛋白質的多少直接影響植物的生長發育，酶就是蛋白質的一種，缺少酶這種催化劑，植物生長必然要受到影響。

氮肥是植被施肥中最不可或缺也是最普遍的肥料，而由于缺乏能夠準確、快速、方便、經濟診斷植物氮素營養水平的方法，如果施肥過量則會導致成本增加，污染環境；施肥過少則會導致植物缺乏養料，生長發育不正常，從而導致收成受損[6]。

從以上可以看出，研究精確、高效、實時地監測植物氮素含量的方法對于植物的生長狀況監測具有至關重要的意義。基于此，很多學者提出不同條件下采用高光譜分析技術，提取植物氮素信息的方法。

目前作物氮素含量高遙感反演常采用的方法是基于高光譜敏感波段反射率或光譜植被指數的經驗統計關系法[7]。孔維平[8]等利用ASD地物光譜儀，獲取大豆葉片整個生理周期的高光譜數據，應用一階微分光譜，衍生出基于光譜面積變量（A678-697）為自變量的冪函數模型，并以此為對照處理的大豆全氮最佳反演模型，該模型決定系數R2為0.81，EMSE和RE分別為0.33和7.59%。同時也衍生出基于光譜特征參數（A1605-1608-A1685-1709）為自變量，葉片全氮為因變量，決定系數R2為0.63，均方差（RMSE）分別為0.23和4.95%的模型。Feng等[8]發現將原始光譜進行一階微分處理計算出紅邊區域的雙峰面積可增加其與冬小麥葉片全氮含量的相關性，Li等[9]使用前人研究提出的可見光波段光譜指數，基于偏最小二乘回歸方法對冬小麥葉片氮素含量進行了估測。Fava等[10]使用ASD地物光譜儀對地中海地區草地的光譜進行采集，發現近紅外波段775-820 nm和紅邊位置附近波段740-770 nm的比值植被指數與草地的氮素濃度有較好的相關性。陳書琳 [11]等在不同接菌處理條件下，對大豆葉片全氮含量做了相關性分析，并采用地物光譜儀，獲取大豆成熟發育時期的高光譜數據，利用原始光譜，衍生出基于光譜位置的分析方法，以688nm和503nm處反射率的差值作為自變量，葉片全氮（TN）含量為因變量，分析結果表明：全氮含量與TN含量呈顯著的正相關（R=0.8723**，n=39）， 其模型決定系數R2為0.559，EMSE為0.669。

由此可見，利用高光譜的反射特征以及衍生出的特征參數可以實時、動態、高效地監測植物的氮素含量。

3.2 葉綠素測定

葉綠素可吸收光能，在植物進行光合作用的過程中必不可少，同時也是光合作用能力、植物生長發育階段的指數器[12-13]。目前國內外研究人員針對高光譜遙感診斷葉綠素含量開展了大量研究。

房賢一[14]以蒙陰縣果園的蘋果樹為試驗材料，連續 2 年測定了蘋果冠層光譜反射率和冠層葉綠素含量，分析了冠層葉綠素含量與光譜反射率之間的相關關系，并計算了 400～1000nm 任意兩波段組合而成的 RVI、DVI、NDVI 和 RDVI，分析了它們與冠層葉綠素含量的關系，以逐步回歸分析做比較，建立了蘋果冠層葉綠素含量監測模型。建立蘋果冠層葉綠素含量及冠層光譜特征參量間的定量關系模型，以促進高光譜技術在蘋果樹精準施肥以及快速、無損長勢監測中的應用發展，結果表明我們采用多元逐步回歸方法建立起來的模型的蘋果冠層葉綠素含量監測效果較好。Moran等[15]研究表明葉綠素含量與波段700 nm附近的光譜反射率有很好的相關性，潘蓓[16]等利用ASD Fieldspec3 光譜儀，測定春梢停止生長期蘋果冠層高光譜反射特性，對原始光譜進行一階微分處理，與蘋果葉綠素含量進行相關性分析以尋找與葉綠素含量相關性強的敏感波段，通過分析敏感區域400～1350nm范圍內所有兩波段組合的植被指數，選擇最佳植被指數并建立蘋果冠層葉綠素含量估測模型。結果表明：①蘋果冠層葉綠素含量的敏感波段區域為400～1350nm。②利用篩選得到的植被指數CCI（D794/D763）構建的估測模型能較好地估測蘋果冠層葉綠素含量。③以CCI（D794/D763）指數為自變量的估測模型CCC=6.409+1.89R3+1.587R2-7.779R的預測效果最佳。因此，利用高光譜遙感技術能夠快速、精確地對蘋果冠層葉綠素含量進行定量化反演，為監測蘋果生長特性提供理論依據。

另外孫江濤[17]等探究利用高光譜遙感技術來監測不同施磷水平下接種菌根對植物生長的影響規律，通過高光譜掃描實驗以及室內樣品化驗，獲得4個不同施磷水平狀況下玉米的高光譜反射率、葉片的葉綠素含量、植株生物量等數據。對高光譜數據進行導數光譜計算和連續統去除處理，得到以不同玉米葉綠素含量差異的光譜特征參數為自變量，以葉綠素含量為因變量的線性或非線性回歸模型，接菌處理玉米葉綠素含量所有的反演模型中，以REP為變量構建的線性模型具有較高的擬合精度和反演效果，檢驗決定系數R2為0.753，對照處理的玉米葉綠素含量的所有反演模型中，以RG為變量構建的指數模型的擬合度最高達0.927，檢驗決定系數為0.834.吉海彥[18]等使用ASD便攜式光譜儀和LI-COR 1800型積分球，在350-1 650nm的光譜范圍內，測量冬小麥葉片在不同生長期的反射光譜，用偏最小二乘方法建立了冬小麥葉片葉綠素含量與反射光譜的定量分析模型。在400～750nm的光譜范圍，建立了葉綠素含量與反射光譜的模型，結果顯示葉綠素的預測值與真實值的相關系數為01898，相對標準偏差為1316%。在光譜范圍為1400～1600nm的農業生產中，這些結果是非常令人滿意的。

3.3 水含量

葉片含水量是反映作物生理特性的一個重要參數，含水量的變化會影響作物對氮的利用以及葉片碳交換速率，從而影響碳循環和能量收支，以及作物產量。因此，選擇適宜的

含水量反演指標評估旱情的發生、發展和變化情況，對進行相應的抗旱準備和采取及時的抗旱措施具有重要的指導作用。

Inoue等[19]研究發現大氣對近紅外水分吸收波段影響較大，因此不適合在高空遙感中用于評估植被的水分情況；在野外光譜采集中要充分考慮大氣中水汽的影響，選擇晴朗、能見度高且大氣比較干燥的天氣，以減少水汽對波段1450 nm處水分吸收峰的影響。Pietro等[20]提出全球植被營養指數GVMI，使得相對含水量的反演從局部擴展到了整體；另外王紀華[21]等應用地物光譜儀探討了小麥葉片含水量對近紅外（NIR）波段光譜吸收特征參量的影響，結果表明： 1165～1185nm間的光譜反射率與小麥葉片的含水量呈顯著負相關，而且該波段在大氣窗口之內，受大氣層水的干擾較小，可作為航空或衛星遙感探測指標應用。由此根據大量觀測數據建立了葉片含水量與吸收深度及吸收面積間的線性相關關系和回歸方程式，從而提出一種利用光譜反射率診斷小麥葉片水分狀況的遙感方法。

4 結語

高光譜遙感憑借其充分利用地物光譜特征的特點為農作物研究提供了新的平臺[22]，與傳統的多光譜遙感或寬波段遙感相比，高光譜遙感不僅能比較真實全面地反映各類植被的光譜特征及其差異，還能實現對某些植被生化參數的定量測定。因此，可以運用高光譜遙感技術進行低耗、高效、實時、無損地植被生理參數監測，從而實現對植物生長狀況的監測和評估。

應用高光譜遙感技術可以監測植物的氮含量、葉綠素含量、水含量，清晰地了解植物的生理參數，為判斷植物的生長狀況提供參考，并為農業生產進行定量施肥提供依據。

【參考文獻】

【1】程一松，胡春勝等.氮素脅迫下的冬小麥高光譜特征提取與分析[J].資源科學，2003，25（1）：86-93.

【2】馮先偉，陳曦等.水分脅迫條件下棉花生理變化及其高光譜相應分析[J].干旱區地理，2004，27（2）：250-255.

【3】楊吉龍，李家存等.高光譜分辨率遙感在植被監測中的應用綜述[J].世界地質，2001，20（3）：307-312.

【4】孔維平.干旱脅迫下接種菌根大豆生化參數高光譜反演研究[D]. 北京：中國礦業大學（北京）測繪與土地利用系，2015.

【5】余海洋.[高光譜遙感對微生物復墾植物及土壤理化參數的反演特性研究[D]. 北京：中國礦業大學（北京），2016.

【6】馮偉，朱艷等.小麥氮素積累動態的高光譜監測[J].中國農業科學，2008，41（7）：1937-1946.

【7】趙春江.農業遙感研究與應用進展[J].農業機械學報，2014（12）：277-293.

【8】Feng W， Guo B B， Wang Z J， et al. Measuring leaf nitrogen concentration in winter wheat using double-peak spectral reflection remote sensing data[J]. Field Crops Research， 2014， 159： 43-52.

【9】Li F， Mistele B， Hu Y， et al. Reflectance estimation of canopy nitrogen content in winter wheat using optimised hyperspectral spectral indices and partial least squares regression[J]. European Journal of Agronomy， 2014， 52： 198-209.

【10】Fava F，Colombo R， Bocchi S， et al. Identification of hyperspectral vegetation indices for mediterranean pasture characterization[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，2009， 11（4）： 233.

【11】陳書琳. 微生物復墾中植物及土壤理化參數的高光譜反演研究[D]. 北京：中國礦業大學（北京），2014.

【12】Collins W. Remote sensing of crop type and maturity[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing，1978.

【13】Steven M D， Clark J A. High spectral resolution indices for crop[A]. In application of remote sensing in agriculture[C].1990.

【14】房賢一，朱西存，等.基于高光譜的蘋果盛果期冠層葉綠素含量監測研究[J].中國農業科學，2013，46（16）：3504-3513.

【15】Moran JA， Mitchell AK， Goodmanson G， et al. Differentiation among effects of nitrogen fertilization treatments on conifer seedlings by foliar reflectance： a comparison of methods[J]. Tree Physoil， 2000， 20（16）：1113-1120.

【16】潘蓓，趙庚星.利用高光譜植被指數估測蘋果樹冠層葉綠素含量[J].光譜學與光譜分析，2013，8（33）：2203-2206.

【17】畢銀麗，孫江濤，等.不同施磷水平下接種菌根玉米營養狀況及光譜特征分析[J].煤炭學報，2016，41（5）：1227-1235.

【18】吉海彥，王鵬新.冬小麥活體葉片葉綠素和水分含量與反射光譜的模型建立[J].光譜學與光譜分析，2007，3（3）：514-516.

【19】Inoue， Y， Morinaga S， Shibayama M. Non-destructive estimation of water status of intact crop leaves based on spectral reflectance measurements[J]. Japanese Journal of Crop Science， 1993， 62： 462-469.

【20】Pietro Ceccato， Stephane Flasse， Stefano Tarantola， et al. Detecting vegetation leaf water content using reflectance in the optical domain[J]. Remote Sensing of Environment， 2001， 77：22-23.

【21】王紀華，趙春江.利用遙感方法診斷小麥葉片含水量的研究[J].華北農學報，2000，15（4）：68-72.

【22】賀可勛，趙書河，等.水分脅迫對小麥光譜紅邊參數和產量變化的影響[J].光譜學與光譜分析，2013，33（8）：2143-2147.