西北林学院学报(高光谱遥感估算)

 2025-07-24 16:27:01  阅读 733  评论 0

摘要:近年来高光谱遥感技术的发展为大尺度森林碳储量的动态估算提供了一条快捷、经济、方便的途径。高光谱遥感技术具有瞬时覆盖面积大、获取速度快、光谱信息丰富、可重复动态观测、受人力物力限制小且精度高成本低等诸多优势,这对于以稀疏离散的地面观测为基础的传统方法而言具有

高光谱遥感估算——植被碳储量核心技术手段之一

近年来高光谱遥感技术的发展为大尺度森林碳储量的动态估算提供了一条快捷、经济、方便的途径。高光谱遥感技术具有瞬时覆盖面积大、获取速度快、光谱信息丰富、可重复动态观测、受人力物力限制小且精度高成本低等诸多优势,这对于以稀疏离散的地面观测为基础的传统方法而言具有不可比拟的优势。在全球变化研究,尤其是陆地生态系统碳储量和碳循环观测及过程研究中,高光谱遥感技术日益成为植被碳储量不可或缺的核心技术手段之一。

高光谱遥感估算——植被碳储量核心技术手段之一

植被碳储量高光谱遥感估算技术流程图

基于植被的野外实测高光谱数据和野外调查的植被生长指标数据,确定植被碳储量与其光谱反射特性之间的相关性,从而筛选确定估算植被碳储量的敏感波并进一步建立植被碳储量的高光谱遥感估算模型[1-2]。

植被碳储量高光谱遥感估算技术流程图如图1所示。

高光谱遥感估算——植被碳储量核心技术手段之一

图 1 植被碳储量高光谱遥感估算

植被碳储量与高光谱数据之间的相关分析

以马尾松的光谱特征波段选取为例,采用多元统计分析法,获得马尾松林碳储量与其实测高光谱数据之间的相关系数曲线[3-4](如图2所示)。由图2可知,马尾松的光谱反射率与其碳储量之间的关系均表现为负相关。在可见光区域(350-700nm),马尾松的光谱反射率与其碳储量之间的相关系数绝对值随着波长的增大呈现先增大后减小,然后增大,最后再减小的趋势,在677nm处达到最大,相关系数为-0.729。到了红边区域(700-760nm),两者的相关系数绝对值迅速降低,在近红外波段(760-1300nm)才开始增大,并在1298nm处达到最大(R=-0.365)。在1300-2500nm的中红外区域,则以1468nm处的相关系数绝对值最大(R=-0.726)。马尾松林碳储量与实测光谱反射率的相关性分析进一步表明,可见光和中红外波段是估算马尾松林碳储量的敏感波长区间,通过分析可以确定出2个最敏感的波长位置,分别是677nm和468nm。

高光谱遥感估算——植被碳储量核心技术手段之一

图 2 马尾松光谱反射率与碳储量的关系

基于实测光谱的马尾松林碳储量的高光谱遥感估算

以基于实测光谱的马尾松碳储量的高光谱遥感估算为例,进行利用高光谱遥感技术估算植被碳储量的实际应用过程展示。

根据上一节的分析可知,马尾松光谱反射特性对碳储量具有很好的指示作用,可以利用马尾松的实测高光谱数据来估算碳储量。分别以选取的2个敏感波长处的实测光谱反射率(R677、R1468)及其比值(R1468/R677)作为自变量,马尾松林碳储量为因变量,建立马尾松林碳储量的高光谱遥感估算模型。采用波长比值方法创建预测模型,以期通过波长比值运算来增强有用信息和抑制背景噪声。从15个高光谱调查样地中随机选取12个作为建模数据,剩余3个用以验证模型精度。利用线性、二次多项式、对数、乘幂、指数等多种回归模型将马尾松林碳储量与高光谱数据进行回归分析,以求出马尾松林碳储量的遥感估算模型,并从中选取最佳高光谱遥感估算模型(各遥感估算模型见表1,模型均通过0.01的显著性检验)。

表 1 马尾松林碳储量高光谱遥感估算模型

高光谱遥感估算——植被碳储量核心技术手段之一

注:表中R677与R1468分别为677nm处和1468nm处的马尾松实测光谱反射率。

从表1可以看出,R677、R1468与马尾松林碳储量之间的最佳回归方程均为指数回归方程(图3),且利用R677建立的估算模型精度要比R1468高(R2更大,RMSE更小),因此,677nm是估算马尾松林碳储量的最敏感波长。

通过对单波长模型与波长比值模型的估算精度进行对比可以发现,比值模型的精度较单波长模型有明显的提高。可见,比值运算能进一步扩大两者之间的反差,增强马尾松林碳储量的信息。而在由R1468/R677比值变量所建立的多种回归模型中,以乘幂回归模型(图3)的拟合程度最高,其决定系数已达到0.791,经F检验呈显著相关(p<0.01),因此,可用它来建立马尾松林碳储量的高光谱估算模型,其表达式如下:

C=0.432(R1468/R677)3.1422

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图 3 基于高光谱遥感的马尾松林碳储量最佳回归模型

实测光谱数据获取

中科谱光研发的便携式智能光谱仪(HS- VN1000B),可直接进行地面物体光谱信息的无损、原位测量,随时随地将采集的光谱信息传输至云服务平台进行分析处理,结果实时反馈,提高光谱数据的采集与分析效率。

该仪器与卫星、无人机数据结合分析应用,可为大区域植被碳储量监测提供数据支撑。

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便携式智能光谱仪(HS- VN1000B)与三防手机(HS-V6)

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参考文献

[1]马学威,熊康宁,张俞,赖佳丽,张仕豪,季传泽. 森林生态系统碳储量研究进展与展望[J].西北林学院学报,2019,34(05):62-72.

[2]黄绍霖. 亚热带地区马尾松林碳储量的遥感估算及其时空变化分析[D].福州大学,2015.

[3]黄绍霖,徐涵秋,曾宏达,刘智才,王琳. 福建长汀河田盆地的马尾松林碳储量时空动态变化[J].地球科学(中国地质大学学报),2013,38(05):1081-1090.

[4]田婷,孙成明,刘涛,郭斗斗,王力坚,陈瑛瑛. 高光谱遥感技术及其在草地及植被中的应用[J].安徽农业科学,2013,41(07):3192-3195.

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