基于高光譜遙感的山區經濟林樹種識別研究

引言

經濟林是我國森林資源的重要組成部分，關系到國民經濟和社會的發展，具有經濟、社會和生態三大效益，在維護國家生態環境安全、豐富林產品供給、增加農民收入和提高生活質量等方面具有巨大貢獻且地位不可替代。開展經濟林調查工作，對于了解和掌握經濟林資源現狀和分布信息、提高林業整體發展水平、以及科學經營與持續利用森林資源等都具有十分重要的意義。

樹種識別是林業資源調查的重要組成部分，而準確識別樹種對于自然資源管理十分重要。由于早期技術手段落后，常規的樹種識別主要以實地調查為主，其工作量大、勞動強度高、耗費大量時間與資源、成本高且效率低，并且復雜的地理環境給調查工作增加了一定的難度和危險。

近年來快速發展的遙感技術，使森林資源信息的獲取更加便捷、準確、高效，其在林業資源監測及樹種分類識別等方面具有十分重要的作用，逐漸成為林業資源監測的重要技術手段。

材料與方法

2.1 研究區概況

研究區位于河北省保定市滿城區龍門山莊現代農業園區，地理坐標范圍為東經115°26'~115°27'，北緯 39°09'~39°10'，海拔約為11030米，屬于太行山區，該地區氣候屬暖溫帶半濕潤半干旱大陸性季風氣候，四季分明，光照充足，雨熱同期。當地年平均氣溫12.9°C，日照時數2412.7小時無霜期大約190 天平均降水約 546.5毫米，摘植生態林28萬余株，種植經濟林約134 hm2，主要裁種的經濟林樹種:蘋果、、柿、櫻桃、核桃、棗樹、桃樹等，其中棗樹和桃樹種植數量較少，故本研究選取蘋果、杏樹、柿樹、櫻桃、核桃，以及生態林洋槐，共6種樹種為研究對象，具體樹種類型及葉片特見表 1，研究區位置及況如圖1所示。

圖1研究區位置及概況圖

表１研究選取樹種類型及特征

2.2 冠層高光譜數據獲取

冠層光譜數據采集時間為2021年8月14日一16日，測量時間在北京時間中午11:00-14:00，測量光源為太陽光。采集光譜時需要天氣狀況保持晴朗無云、無風，采集人員需穿著深色衣服以減少對測量結果的影響。測量冠層高光譜反射率前，需要使用標準白板進行校正。測量時，將地物光譜儀傳感器探頭垂直向下正對待測樹種冠層，高度保持在1m左。采集人員面向光源，盡量在短時間內完成一組數據的測量。由于太陽入射隨時間變化會發生改變，每間隔10分鐘需再次進行白板校正，以保證測量結果的準確性。進行光譜采集的同時，需要記錄采樣點的位置信息。冠層光譜數據采集時，每個樹種選取長勢具有代表性的10棵，每棵樹采集10條數據，即各樹種分別采集100個光譜數據，最終取平均值作為該樹種的冠層光譜反射率。

2.3 葉片高光譜數據獲取

葉片光譜數據采集時間同樣為2021年8 月14日一16 日，測量時間為中午11:00一14:00，太陽光為光源。采集數據時保證天氣晴朗無云、無風。使用儀器自帶的葉片夾進行光譜數據的采集，首先進行白板校正，在校正完畢后，開始葉片光譜的測量。葉片光譜數據采集時，每個樹種選取長勢具有代表性的10 棵，每上選擇 10個葉片，即各樹種分別采 100個葉片光數據，最后通過計算得到的平均值作為該樹種的葉片光譜反射率。

材料與方法

3.1 基于地面高光譜數據樹種光譜特征分析

3.1.1 原始光譜特征分析

將地面高光譜數據經過異常值去除、去除水汽吸收波段、求平均及 S-G 平滑降噪處理后，得到圖2和圖所示研究區6種樹種的原始平均光譜曲線，具有典型綠被反光特征。由于葉綠素在 400~760 nm內對紅光光具有吸用對綠光產較強的反作用，因此綠色植被在此區域具有兩谷一峰的明顯變化特。第一個吸出現在 490 nm附近，在400~500nm之間，反射率較低且變化平緩，6種樹種的反射率值均在0.1以下，當波長逐漸增大到550nm附近時，出現第一個反射峰，這是由于該區域是葉綠素的強反射帶，因此形成明顯凸起的反射綠峰，6 種樹種的反射率值均在 0.06-0.12 左右。此時，櫻桃和洋槐的反射率較高，超過了0.11，蘋果的反射率較低，為0.07。此后反射率開始下降，在670nm 附近出現第二個吸收谷，即“紅谷”，這是因為葉綠素在這一區域具有較強的吸收作用，六種樹種的反射率值均在 0.03~0.06 之間。在670~750nm之間，6種樹種的光譜反射率急劇上升曲線斜率迅速增大，出現明顯的反射陡坡，即“紅邊”效應，主要是此波長范圍內的綠色植被光譜特征受葉片的內部結構的影響。在 750-960nm范圍內出現了六種樹種的第二個反射峰,反射率值在0-0.6之間明顯高于第一個反射峰。6 種樹種的葉片光譜反射率值由高到低依次為子、果、杏樹、核桃、樓桃、洋槐，各個樹種的光譜反射率之間具有一定差異。在 960~1000 nm之間，所有樹種的光譜反射率值出現先下降后升高的趨勢，其中970nm附近為水汽的吸帶，對反射率有一定影響。

圖2基于地面高光譜６種樹種葉片原始光譜曲線

圖3是6種樹種冠層原始光譜曲線，總體上看各個樹種之間存在一定差異，但隨著波長增加反射率值的變化勢基本相同，表現出典型被的光征。

圖3基于地面高光譜６種樹種冠層原始光譜曲線

在 400~670 nm范圍光曲線仍然表現出“兩谷一峰”的特點，分別在490nm和670nm達到較低值。在550nm處各個光反射率達到峰值，反射率值最大在0.07左右，其中蘋果在550nm處各個光譜反射率值與其他樹種相比最低，能夠被明顯區分開，在 670~750nm之間，各個樹種反射率快增強，形成明顯“紅邊”。在750~960nm范圍內，6種樹種的冠層反射率值繼續增大，在960nm附近出現峰值，此范圍內除柿子和洋槐，其他樹種的冠層光譜反射曲線具有顯著差異，且柿子和洋槐的反射率值高于其他樹種，此區間內光譜反射率值由大到小依次為:洋槐、柿子、蘋果、核桃、櫻桃、杏樹。在960~1000nm范圍內，各個樹種的光譜曲線表現出明顯的先下降后上升的趨勢，且與葉片光譜曲線相比更加顯著。

結果與分析

本研究使用高光譜遙感數據進行樹種識別，雖然在空間及光譜維度上具有較高的分辨率，但是在識別過程中會受到各種因素的影響，導致目標地物出現“異物同譜”和“同物異譜”現象而地物自身具有植被指數信息和紋理特征，在樹種別過程中加入植被指數和紋理特征對樹種識別的精度有一定的提升。本文在對研究區6種種進行識別的過程中，當加入植被指數和紋理特征參與識別時，總體識別精度得到了一定的提升。同時，在結合相關算法進行分類時，紋理特征對分類結果有一定的促進作用，植被指數和紋理特征在經濟林樹種識別中具有重要意義。

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審核編輯 黃宇