植被叶片生化组分的光谱响应特征分析精选.pdfVIP

第30卷，第11期 2o1 and o年l1月 SpectroscopySpectralAnalySis November，20王O 植被叶片生化组分的光谱响应特征分析 孙林，程丽娟 山东科技大学测绘科学与工程学院，山东青岛266510 摘要依据LOPEX’93数据。分别使用地表反射率光谱及其变化量以及光谱指数分析了鲜叶片叶绿素和 水分含量的光谱响应。结果表明，在反射率光谱及其变化量的分析中，反射率的二阶导数对叶绿索具有较高 地反映植被叶绿素的含量；反射率光谱经连续统去除后对叶片含水量具有较高的响应，对水分含量响应较 870，2130，2180，1820，2 高的波段依次为：1 350和2120姗，分别对应着水分在短波红外波段的吸收波 段。在光谱指数的分析方法中，光谱指数ND(nonnalized diff色r∞ce)对叶绿素含量较其他指数具有更高的响 应，其相关系数为o．618；光谱指数黜t-0975对叶片水分含鼍具有较高的响应，相关系数町达o．996。根据 以上的响应分析，构建相关模型，对叶片中叶绿素和含水量开展地基反演实验，结果表明，基于地面光谱数 据反演叶片中叶绿素和含水量可达到较高的精度。 关键词生化组分；地表反射率；光谱指数，光谱响应 中图分类号：TP79；0177．9文献标识码：A Dm：10．3964／j．issn1000旧593(2010)11—3031-05 引言 1 LOPEX’93数据集及植被的光谱特征介 绍 近年来，随着成像光谱遥感技术的发展。利用遥感手段 精确估算植物叶片生物化学含量已经成为可能。并且正在形 成遥感领域的研究热点【1]。高光谱遥感的成像光谱仪可以把 心(JRC)开展的两次旨在研究高光谱数据反演植物理化参数 光谱分离成几十甚至数百个很窄的波段来接收信息，每个波 可行性和精度的实验获取的数据集。该试验对多达50种类 段宽度可达几个纳米，能够获取连续的地物波谱信息。可以 型的75片植物叶片进行了同步的光谱观测和理化参数测定。 通过高光谱遥感技术对植被的吸收特征在特定的非常窄的波 包括4种裸子植物、9种单子叶植物和37种双子叶植物[引。 段范围内进行精细化测量和研究。目前．植被生化组分遥感 影响植被光谱特征的主要生化组分有叶绿素、水分、干物质 获取的方法主要有两类[2]：一类是利用光谱绝对值(或其变等。图l是从LOPEx’93数据集中提取的一个健康绿色植被 换形式)，与不同的生化参数的相关关系，第二类是利用光 (三叶草)的光谱曲线。叶绿素的吸收特征主要集中在可见光 谱指数变量与生化参数的相关关系。这两者从实质上讲主要 波段，水分的吸收主要集中在短波红外波段。一般健康绿色 是基于植被叶片生化组分对光谱的响应，因此，精确分析植 植物的光谱曲线总是呈现出明显的“峰”和“谷”特征。健康的 被叶片生化组分对光谱的响应对于使用高光谱遥感的成像光 绿色植物光谱曲线在可见光波段(400～760m)有一个小的 谱提取植被生化组分信息具有重要的意义。本文利用LoP— 反射峰，为绿光波段；两侧有两个吸收带。即450啪的蓝光 EX’93(kf()pticalPropertiesExperim∞t)数据集中的植被波段和670啪的红光波段，这是因为叶绿索对蓝光和红光 生化组分数据及对应的光谱数据，基于反射率光谱变最和光 吸收作用较强。健康植被叶子内部的水分在1400，l900和 2 600和2200 谱指数变量的分析技术，分析光谱对叶片生化组分含量(包 700咖处有三个明显的吸收谷，在l