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1、科尔沁沙地地物光谱数据分析 范文义 杜华强 刘 哲 (东北林业大学,哈尔滨,150040) (北京林业大学) (内蒙古赤峰市红山区水利局) 摘 要 根据测定各种地物的大量光谱数据,分析了内蒙古自治区奈曼旗荒漠化地区沙地、 土壤、 水体、 水泥 路面及部分植被的光谱特性及其变化规律,结果表明,研究区的水泥路面光谱变化均匀、 平稳,是理想的光谱定标 测试点。同时,利用导数和归一化的方法对植被光谱进行了处理,消除了因光照等因素造成的同一植被类型不同 部位光谱的差异,从而提高了地物光谱重建的精度。 关键词 荒漠化;高光谱;光谱分析;光谱处理 分类号 S771. 8 Spectral Data Anal
2、ysis of G round Objects in Kerqin Desertification Areas/ Fan Wenyi (Northeast Forestry University , Harbin 150040 , P. R. China) ; Du Huaqiang(Beijing Forestry University) ; Liu Zhe(Chifeng Irrigation Bureau of Inner Mongolia)/ /Journal of Northeast Forestry University. - 2004 ,32(2) . - 4548 Based
3、on a great deal of spectral data for different kinds of geo - targets , the spectral features and changing law of soil , sand , water , cement road and part of vegetations in desertification areas were analyzed. The result shows that the cement road is an ideal measurepoint for spectral calibration.
4、 In addition , differential calculation and normalizeprocessing were used to remove the spectral difference of the same vegetation and obtained a satisfactory result. Therefore the preci2 sion of spectral rebuilding of geo - targets was improved. Key words Desertification; Hyper - spectrum; Spectral
5、 analysis; Spectral processing 不同地物光谱反射曲线是地物对电磁波反射或发射差异 的集中体现。地物光谱是遥感技术的基础,是建立地面与空 间两种信息之间关系的桥梁。在遥感中,地物的光谱至少有 3方面的作用: 传感器波段选择、 验证及评价; 可以建立 地面、 航空和航天遥感数据的关系,并对传感器进行校正; 建立地物相关模式或应用模型1。 荒漠化地区地表结构复杂,且易受风、 雨等自然因素影响 而表现出多变的特性,不同条件下其光谱差异很大。因此,对 于在不同条件下所测同类地物光谱数据,分析其光谱特性、 找 出它们的变异规律,不仅是建立地面光谱数据与遥感图像空 间特别是高光
6、谱遥感图像空间光谱数据之间的桥梁(包括光 谱定标和光谱重建 ) , 也是提高地物识别精度和信息定量反演 精度的基础。 1 试验区地面光谱数据测量及光谱库的建立 试验区位于科尔沁沙地腹地的奈曼旗,位于内蒙古自治 区哲里木盟南部,地处东经1201940 1221355,北纬 421440 433220 之间。 地面光谱采用ASD(Analyzed Spectral Devices)野外光谱 测量仪测量。测量时间与高光谱遥感数据的获取时间同步 (2000年6月17日至23日)。测得各类地物有效光谱曲线 254条。其中:植被90条、 沙地60条、 裸露土壤50条、 水体 35条,路面19条。测量时,仪
7、架高2. 0 m;为减少太阳辐射变 动的影响,每组测量在1 min内完成(参考板和目标)。每次 测量之前,先进行参考板测量和自动优化。每个样点进行5 1) 国家自然基金项目 荒漠化地区地物光谱重建及定量反演的 研究(项目编号:30070604)。 第一作者简介:范文义,男,1965年3月生,东北林业大学林学 院,副教授。 收稿日期:2003年5月13日。 责任编辑:张建华。 次目标测量,取平均值作该点的结果,测量方法见图1。 图1 地物光谱测量方法示意 由于H2O和CO2对太阳能的吸收,在野外无法测出1. 4 m和1.9m附近的光谱反射率,所测结果都是一些随机值, 需要做一些简单的剔除处理。对
8、于研究地区的实测光谱曲线 进行处理后,分别地物建立了光谱库,其中包括沙地、 土壤、 植 被(针叶、 阔叶、 草地、 农作物)、 水体、 铁路、 水泥路面等。 2 地物光谱分析 2. 1 沙地、 土壤的光谱曲线及特征 图2 不同湿度的土壤光谱曲线 第32卷 第2期东 北 林 业 大 学 学 报Vol. 32 No. 2 2004年3月JOURNAL OF NORTHEAST FORESTRY UNIVERSITYMar. 2004 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
9、从 图2可知,随着含水量增加,反射率下降 。 在波长 1 200 nm之前,含水量为1. 53 %和0. 74 %的光谱曲线有交叉 现象,但很接近。含水量进一步增大时,反射率明显降低。从 图2中可以看出,波长1 4501 800 nm是区分土壤含水量的 最佳光谱范围。沙地和土壤的光谱曲线变化趋势基本相同, 但土壤的含水量大于沙地,所以沙地的光谱反射率总体上高 于土壤,见图3。对沙地而言,其表面特性颗粒的大小影响其 光谱反射率,见图4。 图3 不同湿度的土壤光谱曲线 图4 不同颗粒沙地光谱曲线 2. 2 水泥路面的光谱曲线及特征 图5表明,在可见光到近红外光谱范围内,水泥路面的光 谱曲线变化均很
10、平稳(除个别异常点 ) , 是非常理想的地物光 谱重建地面测试点。 图5 水泥路面的光谱曲线 2. 3水体的光谱曲线及特征 笔者以梦家湾水库为测试点对水的光谱曲线进行了测 量,其光谱曲线如图6。在可见光范围内,水体的反射特性比 较复杂,其反射率主要取决于水面、 水中物质和水体底部物质 的反射,因而水体本身的性质、 水中和水底物质的类型与含量 对反射率都有影响2。但总的来说,可见光范围内,水体的 反射率总体上很低,一般在10 %左右,并随着波长的增大 逐渐降低。波长到0. 6m处的反射率约为2 %3 % ,过了 0.75m ,水体几乎成了吸收体。梦家湾水库实测光谱曲线 基本上就是这种情形,波长在
11、0. 8m以后,其光谱反射率几 乎为0 ,这与成像光谱仪获取水体反射率的若干通道为0值 是一致的。 图6 水体的光谱曲线 2. 4 植被的光谱曲线及特征 健康植被的光谱曲线有着明显的特点:在可见光的0. 55 m附近,有一个反射率为10 %20 %的小反射峰;波长在 0. 45、0. 65m附近,有两个明显的吸收谷,这主要由叶子的 叶绿素所决定;波长在0. 70. 8m之间是一个陡坡,反射率 急剧增高,在高光谱研究中它被称为植被 “红边”,是植被具有 诊断性的光谱特征3 ,4,“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;波长在0. 8 1. 3m之间是一个相
12、对平坦的较高反射率区域,它主要由植 被的细胞构造所决定;在1.45、1.95、2.62.7m处有3个吸 收谷,这主要由叶子的细胞液、 细胞膜以及吸收水分所形成。 图7是研究地区实测的樟子松顶部、 黄柳和草的光谱曲 线,其光谱特性与上面各波长处的分析一致。从图7能明显 地看出它们的 “红边” 高度存在差异,所以,在植被分类及地物 光谱重建时应分别对待。 图7 植被的光谱曲线 2. 5 植被光谱数据处理 实测植被光谱由于受到背景、 光照等因素的影响,往往会 64 东 北 林 业 大 学 学 报 第32卷 1994-2008 China Academic Journal Electronic Pub
13、lishing House. All rights reserved. 出现同物异谱现象,这无疑会降低地物识别的精度。处理分 析这些光谱数据,了解、 掌握荒漠化地区植被的光谱特性、 变 化规律,能够提高树种的识别精度,为定量反演植被信息奠定 基础。 2. 5. 1 导数光谱分析 所获得的光谱数据是离散形式的,其微分的计算就变成 了计算差分,所以,目前在高光谱遥感研究中都采用如下公式 求光谱数据的微分3 ,5。 dR d= R ( i+ 1)- R ( i- 1) i+ 1-i- 1 (1) 式中:R为反射率;i为第i波段的中心波长。 基于(1)式,对研究区植被进行导数光谱分析。图8是植 被和土
14、壤的光谱曲线,图9是它们的导数光谱形式。从图9 可以明显地看出,在植被 “红边” 区 (600 800 nm)土壤,其光 谱经一阶微分后的值接近0 ,有效地抑制了土壤背景对植物 光谱的影响。 图8 原始光谱 图9 导数光谱 图10、 图11是樟子松树冠测面、 樟子松树冠顶部、 云杉 树冠阳面和云杉树冠阴面的光谱曲线(用R01、R02、R03和 R04表示)的一阶微分光谱,可以看出,同一树种、 不同部位的 光谱数据经计算其微分光谱后,已部分地去掉了由于光照不 同而带来的差异。 2. 5. 2 光谱数据的归一化处理 对R01、R02、R03、R04做了归一化变换,具体方法如(2) 式。 N ( R
15、)=( R1 ?R , R2 ?R , R3 ?R , Rn ?R )(2) N ( R)表示归一化变换后的光谱; R i为第i波段的光谱 反射率;?R为所有波段光谱反射率的平均值。经对原始光 谱,如图12、 图14和归一化后的光谱,如图13、 图 15( 图13、 图15纵坐标为反射率归一化处理后的值)的对比分析发现, 同一树种,由于不同部位、 不同光照条件所引起的光谱差异经 归一化处理后基本消除,而呈现相似的光谱特征。这无疑会 提高树种的识别精度,特别在7001 300 nm这一范围内,这 种差异得到了很好的改善。 图10 樟子松树冠导数光谱 图11 云杉树冠导数光谱 图12 樟子松原始光
16、谱 图13 樟子松归一化光谱 74第2期 范文义等:科尔沁沙地地物光谱数据分析 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 图14 云杉原始光谱 图15 云杉归一化光谱 3 结论与讨论 定标点应选择那些具有代表性且光谱变化平稳的点,同 时,相应于地面实测点应该有足够大的面积,以排除混合象元 的干扰。水泥路面的光谱变化均匀平稳,是理想的光谱定标 测试点;土壤、 沙地的光谱曲线易受其含水量、 颗粒大小等因 素的影响,水体的光谱曲线在可见光范围内光谱复杂,在近红 外区,其反射率又很低,所以,一般不选择它们作为定标点。 不同植被类型其 “红边” 存在很大的差异,在地物光谱重建及 植被信息定量反演时应该分别对待。 导数光谱分析有利于抑制土壤
