齐婧冰， 樊风雷*， 郭治兴

(1.华南师范大学地理科学学院，广州 510631；2.广东省生态环境与土壤研究所，广州 510650)



基于高光谱分形分析的烟草冠层生长状况监测

齐婧冰1， 樊风雷1*， 郭治兴2

(1.华南师范大学地理科学学院，广州 510631；2.广东省生态环境与土壤研究所，广州 510650)

摘要：使用野外光谱仪进行野外测量，得到烟草植株冠层不同生育期以及不同健康状况的反射光谱曲线．并在分析光谱特征参数如红边位置、红边面积、绿峰反射高度的基础上，利用分形理论对反射光谱曲线进行分形测量并用分形维数定量反映其健康状况．结果表明：(1)分形维数随着烟草植株的生长发育呈现先升高后降低的趋势，与3个光谱参数的变化基本吻合；(2)分形维数与红边位置、红边面积、绿峰反射高度均成正相关关系，其相关系数分别为0.77、0.91和0.88；(3)病害烟草植株冠层光谱曲线的分形维数明显小于健康烟草冠层．因此，分形维数能够作为一个新的综合参数来客观反映烟草冠层所处的健康状况，为烟草植株生长状况监测提供科学依据．

关键词：烟草； 高光谱； 冠层； 分形维数； 健康状况

烟草是我国重要的经济作物之一，快速、准确地动态监测烟草整个生育期的变化非常重要．植被高光谱反射曲线包含着植被生长状况的众多信息，而作物冠层光谱分析技术是一种无损遥感测试技术，为当今遥感监测作物长势的有效方法．作物冠层光谱在田间条件下测定的结果，更能反映作物的自然生长状态，与航空航天数据和图片的吻合性更强，得到学者的重视[1]．

在过去的十多年里，不少学者对基于冠层反射光谱的作物生长状况进行了一系列的研究．YANG等[2]指出绿色植物的冠层光谱特征与植被的生长发育阶段、健康状况和物候现象密切相关．李向阳[3]指出不同生育时期烟草冠层光谱反射率存在很大差异．谢晋等[4]也指出烟草不同生育期的冠层光谱反射率在可见光及近红外波段都存在较明显差异．王梅[1]指出基于冠层的光谱特征可定量反映烟草病害的严重程度．苏永士等[5]发现烟草绿波段植被指数(GNDVI)与叶绿素含量和叶面积指数关系显著，所建立的估测模型可对烟草生长状况进行快速测定．近年来，高光谱技术在烟草上的研究进入快速发展阶段，并筛选出监测参数，如红边位置、红边面积和绿峰反射高度等[6-9]，这些参数成为识别烟草生长状况的依据．实际上，因健康状况引起的光谱曲线的变化如绿峰变低、光谱曲线变平等是曲线本身的曲率、几何构形形状等发生的综合变化，而不是仅局限于某几个特征参数的变化．杜华强等[10-11]提出用高光谱曲线分形维数来综合表征曲线特征参数，分析植被健康状况的方法,并应用到马尾松松材线虫病发病早期的高光谱探测中．基于分形理论的光谱曲线分析在目标识别上有较好的效果[12]．

本文通过使用野外光谱仪进行田间测量，得到烟草冠层不同生育期以及不同健康状况的反射光谱曲线．并在分析光谱特征参数如红边位置、红边面积和绿峰反射高度的基础上，提出利用分形理论对反射光谱曲线进行分形测量，并用分形维数定量反映烟草健康状况的新思路．

1研究区域与数据采集

1.1研究区域

选取广东省韶关市南雄烟区作为研究区域(东经114°28′，北纬25°13′)．南雄市位于广东省东北部，属亚热带季风湿润气候区，有300多年种植烟草的历史，每年种植黄烟12 khm2左右，年总产量2 400万kg以上[13]．研究区域地理位置如图1所示．

1.2数据采集

冠层光谱测量仪器采用荷兰Avantes公司的通道桌上型光谱仪AvaSpec-4，光谱范围为167～1 170 nm，光谱分辨率为10 nm，视场角25°．试验日期为2014年烟草生长的整个生育期(1— 6月)，每月测定2次，2次测定相隔15天左右．测量时选择晴朗无云无风天气，于10:00～14:00测定烟草冠层光谱反射率．每次测量之前先进行标准白板测量和自动优化，测量时传感器探头垂直向下，在植株正上方距冠层顶垂直高度为1.0 m．每次测定分别选择具有代表性的健康烟株10株，每株记录10组数据，取平均值作为该生育期的光谱反射值．并在3月下半月的测量中选择3种不同病害程度的烟株3×10株，每株记录10组数据，取平均值作为该病害程度的光谱反射值．

图1　研究区域

获得裸数据后进行重采样，使得所有生长期上的光谱具有相同的波段信息和波段范围(300～1 000 nm)，然后对裸数据进行平滑处理，剔除异常信息．根据烟草生长周期规律对裸数据进行校正，绘制出健康烟草冠层不同生育期的反射光谱曲线图(图2)．

2健康烟草冠层不同生育期光谱变化规律

2.1不同生育期反射光谱特征

图2表明，在可见光波段(380～760 nm)，烟草的冠层光谱反射率总体上表现为成熟前(1月上旬—5月上旬)不断升高，成熟后(5月下旬— 6月下旬)不断降低，但整体变化趋势不明显，反射率均保持在20%左右；在近红外波段(760～1 000 nm)，随着烟草生育期的不断推进(1月上旬—5月上旬)，烟草冠层光谱反射率明显不断升高，最高达到72.4%．当烟草进入成熟期后(5月下旬— 6月下旬)，随着成熟度的提高，烟草冠层光谱反射率不断减小，低至52.3%．

可见光波段和近红外波段的变化规律一致，都随着烟草的生长发育先升高后降低．因为可见光范围内，叶绿素等色素对光谱特性的影响最大，而在近红外波段内，叶面反射光谱特征主要受叶片内细胞结构和烟株的冠层结构控制．随着烟草植株生长发育加快，叶片急剧增多，叶绿素等色素不断增多，叶片内含物充实，高度明显增加，冠层光谱采集时土壤光谱干扰不断减少，因而叶片成熟前冠层反射光谱不断升高．随着植株的成熟，烟叶逐渐趋于衰老，叶片内部组织结构发生变化，叶绿素分解，随着烟叶的成熟采收，叶片逐渐减少，叶片的叶绿素含量和水分含量减少，导致冠层光谱反射变弱．

图2　烟草冠层不同生育期反射光谱曲线

2.2不同生育期反射光谱的一阶导数光谱规律

烟草的色素含量、叶面积指数和冠层结构等生物参数决定了冠层光谱的反射特征，而近红外波段反射峰值的高低在很大程度上反映了反射光谱特征之间的差别．考虑到自然条件比较复杂，仅根据烟草冠层的原始反射光谱曲线建立判读标志的可靠性不高，所以将原始光谱进行一阶求导，以便在微分层面上最大程度地反映烟草植株冠层不同生育期的光谱差异，在削弱甚至去除土壤等背景光谱影响的基础上，同时也能较好地保留作物光谱信息．

分析健康烟草冠层不同生育期反射光谱的一阶导数光谱(图3)发现，不同生育期的反射光谱的一阶导数光谱整体趋势一致，都在500～600 nm之间有1个小高峰，680～750 nm之间有1个大高峰，以及2个高峰之间形成的1个低谷，不同的是高峰和低谷的峰值、谷值和具体位置．表明随着生育期的推进，烟草冠层的一阶导数光谱呈现先增大后减小的趋势．

2.3不同生育期反射光谱的特征参数变化规律

鉴于红边位置、红边面积和绿峰反射高度等3个参数在描述植被生长状况较常用，且有较好的研究应用，本文选择这3个参数作为分析烟草冠层光谱曲线的特征参数．红边位置指红边范围(680～780 nm)的一阶导数最大值所对应的波长值；红边面积指红边范围一阶导数值之和；绿峰反射高度指的是绿光范围(510～560 nm)的反射峰值，它是由植物中的色素对蓝光和黄光的强吸收而在绿光区的强反射形成的．图4为烟草冠层不同生育期的3个特征参数变化规律图(红边位置、红边面积和绿峰反射高度)．

由图4可知，整个生育期内，反射光谱的红边位置处于690～725 nm之间，随着生育期的推移，叶绿素含量不断增高，烟草反射光谱出现“红移”现象(红边位置向近红外方向移动)，而红边面积和绿峰反射高度不断增大，到5月上旬，红边位置、红边幅值和红边面积达到最大；5月下旬开始，叶片逐渐衰老，3个特征参数逐渐减小，烟草反射光谱出现“蓝移”现象(红边位置向可见光方向移动)．

2.4基于分形维的不同生育期光谱曲线的分析

考虑到反射光谱曲线的局部变异会对整个曲线造成影响，本研究选择变差法[14]计算反射光谱曲线的分形维数．首先设置宽为R的矩形覆盖到分形曲

图3　烟草冠层不同生育期的一阶导数光谱曲线

线上，矩形的高度由分形曲线在框内的最高点和最低点决定，自左向右移动矩形遍及所有像素点，将所有矩形的高和宽相乘并求和得到总面积S(R)，系列改变R的大小重复上述操作，得到一系列S(R)．注意上述操作过程中矩形经过的范围应远远大于矩形的宽度．求得

N(R)=S(R)/R2.

(1)

作logN(R)～log(1/R)的双对数曲线，取其中线性部分的斜率作为分维值D．本文使用MATLAB，用变分法求得烟草冠层不同生育期反射光谱曲线的分维值(表1)．可以看出，对于不同生育期烟草冠层反射光谱的分形维数呈现出先上升后下降的趋势，与3个光谱参数的变化基本吻合，说明分形维数作为烟草生长状况的预测指标具有一定潜力．用Excel和Spass分别对分形维数与红边位置、绿峰反射高度、红边面积之间的关系进行回归分析(图5)．可以看出，烟草冠层不同生育期的分形维数与红边位置、红边面积、绿峰反射高度之间存在较好的正相关关系，即分形维数随着3个特征参数的增大而增大，反之亦然．3个特征参数对分形维数都呈极显著的线性回归关系，从回归模型的R2看，拟合效果红边面积>绿峰反射高度>红边位置(0.91>0.88>0.77)．

图4特征参数变化规律

Figure 4Change rule of the feature parameters

表1烟草冠层不同生育期反射光谱曲线的特征参数与分维值

Table 1Feature parameters and fractal dimensions of canopy reflectance spectral of tobacco at different growth stages

日期红边位置/nm红边面积绿峰反射高度分形维度1月上旬69532.99400.11891.05261月下旬69643.74700.12141.05642月上旬69755.15840.12391.05862月下旬69867.29630.13241.06383月上旬70079.52370.14101.06603月下旬71589.93450.15101.06694月上旬721100.34580.16101.06914月下旬722103.83270.17591.07205月上旬723105.14520.19091.07775月下旬71589.94250.18091.07006月上旬71088.16920.15591.06806月下旬70084.21050.15091.0638

3病害烟草冠层光谱的变化规律

3.1基于冠层波谱的反射光谱特征

将健康烟草与3组病害烟草的冠层反射光谱做成曲线(图6)，4条光谱曲线在可见光区均有一个绿峰和红谷，在680～750 nm之间，反射率急剧上升，此后相对平稳，但病害烟草冠层反射光谱整体均低于健康烟草冠层反射光谱，近红外波段处下降更为明显；同时，健康烟草冠层反射光谱的“红边效应”比病害烟草明显，“红边”是由于红光波段强烈地吸收和近红外波段强烈地反射造成的．从图中看出，在525～600 nm波段，健康冠层与病害冠层相比，反射率由0.115下降到0.030，下降73.9%；而在700～800 nm波段，健康冠层与病害冠层相比，反射率由0.421下降到0.219,下降48.0%．

光谱微分技术可以去除部分线性或接近线性的噪声、背景对目标光谱的影响，因此使用导数光谱技术能使土壤对作物光谱反射值的影响减少．由图7可以看出病害烟草冠层反射光谱的一阶导数在500～600 nm和680～750 nm的2个峰值明显小于健康烟草冠层．综上所述，基于冠层的反射光谱特征可以定量识别烟草的病害．

3.2基于分形维的反射光谱特征

烟草发生病害后，冠层光谱反射曲线的可见光到近红外光波段的波峰、波谷特征会趋于消失，并逐渐拉直、变平，而曲线的这种变化可以用分形维数来定量描述．同样地用Matlab求得病害及健康烟草冠层反射曲线的分维值，健康烟草冠层的分形维值为1.066 9，3组病害冠层的分形维值分别为1.064 0、1.063 2、1.065 3，病害烟草的分形维值均明显低于健康烟草．用Spass软件对3组病害烟草冠层反射光谱的分形维值与健康烟草冠层的分形维值进行单样本t检验，结果表明病害烟草冠层与健康烟草冠层的分维值存在显著性差异(sig=0.047<0.05)．证明分形维数是对光谱曲线整体的综合分析和定量描述，可作为一个新的综合参数用于客观反映烟草冠层所处的健康状况．

图5　烟草冠层不同生育期的分形维数与特征参数的关系Figurd 5　The relationship of fractal dimensions and feature parameters of canopy reflectance spectral of tobacco at different growth stages

图6　病害烟草冠层有效反射光谱

图7　病害烟草冠层的一阶导数反射光谱曲线

4小结

在分析一些常用光谱特征参数如红边位置、红边面积、绿峰反射高度的基础上，利用分形理论对烟草冠层反射光谱曲线进行分形测量，用分形维数定量反映其健康状况．研究结果表明：(1)分形维数随着烟草的生长发育呈现先升高后降低的趋势，与红边位置、红边面积、绿峰反射高度的变化基本吻合，说明分形维数作为烟草健康状况的预测指标具有一定潜力；(2)分形维数与红边位置、红边面积、绿峰反射高度均成正相关关系，其相关系数分别为0.77、0.91和0.88;(3)病害烟草冠层光谱曲线的分形维数明显小于健康烟草冠层．因此，分形维数作为一个新的综合参数，客观反映烟草冠层所处的健康状况，为烟草生长状况监测提供科学依据，具有很大潜力．

参考文献：

[1]王梅.发病烟草的高光谱特征及其病害程度诊断模型研究[D].泰安:山东农业大学,2013.

WANG M.Hyper spectral characteristics and diagnostic model of diseases tobacco[D].Tai’an: Shandong Agricultural University, 2013.

[2]YANG H,ZHANG J,VAN DER MEER F.Spectral characteristics of wheat associated with hydrocarbon micro-seepages[J]. Remote Sensing, 1999, 20(4): 807-813.

[3]李向阳.烟草高光谱特性与农艺、生理、品质指标关系和估测模型研究[D].郑州:河南农业大学, 2007.

LI X Y.Study on tobacco hyperspectral characteristics and the relationships and estimating model about agronomic,physiological,and quality indexes[D].Zhengzhou:Henan Agricultural University, 2007.

[4]谢晋,陈建军,吕永华,等.烤烟氮、碱量的冠层光谱检测[J].江苏农业学报,2013,29(4):766-771.

XIE J，CHEN J J，LV Y H，et al. Monitoring for total nitrogen and nicotine contents of flue-cured tobacco based on canopy reflectance spectrum[J]. Jiangsu Journal of Agricultural Sciences,2013,29(4):766-771.

[5]苏永士,苏富强,王海波,等.不同施肥条件下烟草冠层光谱特征与叶绿素、叶面积指数的关系[J].中国烟草科学,2013,34(2):23-27.

SU Y S,SU F Q,WANG H B,et al. Relationship of spectral characteristics with chlorophyll and leaf area index in flue-cured tobacco leaf[J]. Chinese Tobacco Science, 2013,34(2):23-27.

[6]GILABERT M A,GANDIA S,MELIA J. Analysis of spectral-biophysical relationships for a corn canopy[J]. Remote Sensing of Environment, 1996, 55(1):11-20.

[7]乔红波,蒋金炜,程登发,等.烟蚜为害特征的高光谱比较[J].昆虫知识, 2007, 44(1): 59-60.

QIAO H B,JIANG J W,CHENG D F,et al.Comparison of hyperspectral characteristics in tobacco aphid damage[J]. Chinese Bulletin of Entomology, 2007, 44(1): 59-60.

[8]刘国顺,李向阳,刘大双,等.利用冠层光谱估测烟草叶面积指数和地上生物量[J].生态学报,2007, 27(5):1765-1766.

LIU G S,LI X Y,LIU D S,et al. Estimation of tobacco leaf area index and aboveground biomass using canopy spectra[J]. ACTA Ecologica Sinica, 2007, 27(5):1765-1766.

[9]李佛琳.基于光谱的烟草生长与品质监测研究[D].南京:南京农业大学,2006.

LI F L.Monitoring tobacco growth and quality based on spectra[D].Nanjing:Nanjing Agricultural University, 2006.

[10]杜华强,金伟,葛宏立,等.用高光谱曲线分形维数分析植被健康状况[J].光谱学与光谱分析,2009,29(8): 2136-2140.

DU H Q,JIN W,GE H L, et al. Using fractal dimensions of hyperspectral curves to analyze the healthy status of vegetation[J]. Spectro Scopy and Spectral Analysis,2009,29(8): 2136-2140.

[11]杜华强,葛宏立,范文义,等.分形理论在马尾松松材线虫病发病早期高光谱探测中的应用[J].林业科学,2009,45(6):68-76.

DU H Q, GE H L, FAN W Y,et al. Application of fractal theory in hyperspectral detecting the early stage of pine wood nematode disease(Bursaphelenchusxylophilus) ofPinusmassonianawith hyperspectrum[J].Scientia Silvae Sinicae, 2009,45(6):68-76.

[12]吴继友,杨旭东,张福军,等.山东招远金矿区赤松针叶反射光谱红边的季节特征[J].遥感学报,1997, 5(2):124-128.

WU J Y,YANG X D,ZHANG F J,et al.Seasonal characteristics of spectral reflectance of korean pine leaves in the gold mine area of Zhaoyuan city in shandong province[J].Journal of Remote Sensing,1997, 5(2):124-128.

[13]张小全,王军,陈永明,等.广东南雄烟区主要气候因素与烤烟品质特点分析[J].西北农业学报, 2011,20(3):75.

ZHANG X Q,WANG J,CHEN Y M,et al. Analysis of main climatic factors and quality characters of flue-cured tobacco leaves in guangdong Nanxiong tobacco growing areas[J].Acta Agriculturae Boreali-Occidentalis Sinica, 2011,20(3):75.

[14]鲁植雄,姜春霞,刘奕贯,等.土壤表面分形维数计算方法的对比与分析[J].中国科技论文在线精品论文,2013,6(19):1841.

LU Z X,JIANG C X,LIU Y G,et al. Comparison of calculation method of fractal dimension of soil surface[J]. Highlights of Sciencepaper Online, 2013, 6(19): 1841.

【中文责编：庄晓琼英文责编：肖菁】

Monitoring Tobacco Canopy Growth Status Based on Hyperspectral Fractal Analysis

QI Jingbing1, FAN Fenglei1*, GUO Zhixing2

(1.School of Geography, South China Normal University, Guangzhou 510631, China;2.Guangdong Institute of Eco-environment and Soil Sciences, Guangzhou 510650, China)

Abstract：Lots of canopy spectral curves are generated using AvaSpec-4 optical spectrum instrument in order to describe the different growth stage and health status of tobacco. On the basis of analyzing the spectral characteristic parameters such as the red edge position, the area of the red edge, and the height of the green peak, the fractal theory are used to measure the fractal dimensions of the reflective spectral curves in order to analyze the health status of tobacco. The results show that: (1) the fractal dimension presents a trend of decrease after the first increase along with the growing of tobacco, and it is in accordance with the change of the three spectral characteristic parameters, (2) fractal dimension has a positive correlation with the three characteristic parameters, and the correlation coefficient is 0.77, 0.91, 0.88 respectively, (3) the fractal dimension of the unhealthy tobacco is lower than the normal obviously. Thus, the fractal dimension of hyperspectral curve can serve as a new comprehensive parameter to analyze quantitatively the health status of tobacco and provide a scientific basis for growing situation monitoring of tobacco.

Key words：tobacco; hyperspectral; canopy; fractal dimension; healthy status

收稿日期：2015-05-06《华南师范大学学报(自然科学版)》网址：http://journal.scnu.edu.cn/n

基金项目：国家自然科学基金项目(41201432)；广东省烟草专卖局科技项目(粤烟科(2012)26)

*通讯作者:樊风雷，教授，Email: fanfenglei@gig.ac.cn.

中图分类号：TP79

文献标志码：A

文章编号:1000-5463(2016)01-0094-07