曹晓明，史建康，冯益明，李志鹏，张 谱

(1.中国林业科学研究院 荒漠化研究所，北京 100091；2.海南省环境科学研究院，海南 海口 571126)

地物之间的差异可通过其各自的反射光谱特征表现出来，因此，获取准确而全面的地物光谱特征是遥感理论研究的重要内容，并为各类地物遥感分析提供数据基础[1]。荒漠植被生长稀疏，却是荒漠生态系统的骨骼，不但是荒漠生态系统的初级生产者，还是荒漠生态系统稳定性的重要组成部分[2]。荒漠植被经过残酷的自然选择生存下来，并以各自不同的生理-生态方式适应严酷的生态条件，不同的生理-生态方式导致其反射光谱曲线在特定波段具有独特的特征参数变化，这些特征参数是荒漠植被区别于非荒漠植被的独特特征[3]，也是区别不同荒漠植被类型和植物种类的独特特征[4-6]。根据这些光谱特征参量，分析荒漠植被物质组分、内部结构与其光谱特征参量的关系，不仅可为干旱荒漠区植被的遥感识别奠定基础[3,7-8]，对于研究荒漠植被物理生化结构、植被信息自动识别与提取、中大尺度植被调查、干旱区生态环境监测等也具有重要意义[3,9-10]。

目前已开展了许多针对荒漠植被光谱特征的研究。张飞等[11]在可见光和近红外范围内确定了9个波段作为识别塔里木河中游绿洲盐漠带盐生植被的最佳波段。钱育蓉等[12]利用光谱指数法对新疆典型荒漠草地的高光谱特征进行了研究。魏秀红等[13]对天山北坡中段荒漠草地9种植物光谱特征进行分析，并寻找区分几种植物的波段范围。周兰萍等[3]对河西走廊荒漠植物光谱特征参数及植被指数进行研究，并确定了4个波段区间(可见光450～650 nm、近红外750～850、1 190～1 260 nm和中红外1 570～1 680 nm)来识别荒漠植物；同时确定了4个最佳波段(680、970、1 450 nm和2 190 nm)来区分荒漠植被与农作物。魏怀东等[14]在甘肃民勤，赵钊等[15]在古尔班通古特沙漠，开展了典型荒漠植物冠层光谱，及其与含水率的关系研究，确定1 450 nm附近是荒漠植物含水率的最佳敏感波段。

经过文献总结发现，目前针对西北不同区域荒漠植被反射光谱的特征研究集中分布于甘肃安西[4]、新疆准噶尔盆地[6,15-16]、新疆塔里木盆地[11,17]、新疆艾比湖地区[5,18]、甘肃民勤[3,14]、新疆博州[19]、内蒙古科尔沁[20]等地区。针对内蒙古乌兰布和沙漠地区荒漠植被光谱特征的研究还鲜有报道，且现有研究多针对同一地区的荒漠植物，对跨区域荒漠植被光谱特征的研究尚少。对于荒漠植被来说，水盐变化是控制其生长生存的重要因素，即使是同种植物，由于水分及盐分状况的差异，其光谱特征也会呈现一定的差异。本研究在古尔班通古特沙漠南缘及乌兰布和沙漠东北缘，选取了7种典型荒漠植物，采集各植物的冠层反射光谱，利用光谱学分析法，分析各类植物冠层光谱特征，获取各类植物的光谱特性和变化规律，在350～2 500 nm区间找出识别这7种荒漠植物的最佳波段，并分析不同地区典型荒漠植物的光谱特征差异，这将有助于建立不同尺度间光谱数据之间的联系，为荒漠植被类型识别、理化性能、植被信息自动识别与提取及干旱区生态环境监测等研究提供一定的技术支持。

1 材料与方法

1.1 研究区与数据获取

乌兰布和沙漠(39°40′-41°00′N，106°00′-107°20′E)处于我国西北荒漠和半荒漠的前沿地带和华北与西北的结合部，属于草原化荒漠地带，是我国主要沙漠之一，总面积1.4万km2。该区气候属亚洲中部温带荒漠气候，寒冷干燥、多风，兼有大陆性和季风降雨气候特点，年平均气温7.6℃，年平均降水量为142.7 mm，主要集中在7-9月，年平均蒸发量为2 351.9 mm，年平均相对湿度47%，全年无霜期168 d，干燥度>4。植被类型为灌木植被，主要优势种有：白刺(Nitrariatangutorum)、沙竹(Psammochloamongolica)、沙冬青(Ammopiptanthusmongolica)、油蒿(Artemisiaordosica)、霸王(Zygophyllumxanthoxylon)、四合木(Tetraenamongolica)、红砂(Reaumuriasongarica)等[8]。

古尔班通古特沙漠(44°15′-46°50′N，84°50′-91°20′E)位于新疆北部准噶尔盆地中央，玛纳斯河以东及乌伦古河以南，是中国第二大沙漠，也是中国面积最大的固定、半固定沙漠，面积约4.88万km2。该区夏季炎热干燥，冬季寒冷，属典型的温带大陆性荒漠气候。年平均气温6℃～10℃，年平均降水量160 mm，但蒸发潜力>2 000 mm，干燥度很大。主要植物种有梭梭(Haloxylonammodendron)、白梭梭(H.persicum)、沙拐枣(Calligonummongolicum)、沙蒿(Artemisiaarenaria)、角果藜(Ceratocarpusarenarius)等，在沙漠南缘与绿洲交界地带，分布有柽柳(Tamarixchinensis)[21]。

本研究试验地分别位于古尔班通古特沙漠南缘的中国科学院阜康荒漠生态系统研究站北沙窝实验区内，和乌兰布和沙漠东北缘中国林业科学研究院沙漠林业实验中心的实验区内。在古尔班通古特沙漠南缘选取柽柳和梭梭，在乌兰布和沙漠东北缘选取霸王、四合木、白刺、油蒿、红砂共7种典型荒漠植物为研究对象。针对每种植物，在实验区内分别设置30 m×30 m的样方，随机选取长势良好，冠幅适中，无病虫害的植株各15株作为标准木进行冠层光谱的采集。

野外采集光谱时间为2019年7月-8月，采用ASD(analytical spectral devices) Field Spec Pro光谱仪，光谱仪视场角15°，光谱采集范围为350～2 500 nm，光谱分辨率为1 nm。光谱采集需在晴朗、干燥、微风、无云(云量<5%)的天气下进行，测定时间为当地时间12:00-14:00，测量中保持探头垂直向下，且距离冠层顶垂直高度约100 cm；对于冠幅较小的灌木，为尽量避免土壤背景光谱的干扰，要求探头视场角覆盖区域应覆盖整个冠幅。为尽量保证数据的准确性，每次采集前需进行白板校准。每株植物按着东-南-西-北-冠层顶的顺序采集，每个方位记录10条曲线，最后取5个方位光谱曲线的均值代表植株的冠层光谱。由于利用光谱仪进行野外样本采集时易受到环境因素的影响，因此需对获取的原始光谱数据进行筛选，去除无效数，并保证数据的有效性和准确性[22]。

1.2 光谱数据处理

光谱仪工作时易产生噪声，导致获取的原始光谱信息产生噪声，并远离真实信息，影响后续分析和应用，因此需对获取的原始光谱数据进行降噪处理。光谱降噪常用的方法有移动平均法、静态平均法、傅里叶级数近似法、相邻平均法等[23]。本研究采用移动平均法对所获取的光谱数据进行平滑，并取得有较好的降噪效果。为更好地建立不同尺度间遥感数据的联系，为后续模型构建研究提供便利，野外地面测量数据需与空间遥感数据相匹配，需要剔除由于大气中水分吸收严重影响的波段区域，并删除明显的错误波段数值[11]。基于获取的数据分析和相关文献参考，本研究具体剔除范围为：1 350～1 410、1 800～1 969、2 381～2 500 nm。

1.3 高光谱曲线特征吸收峰提取

微分法被广泛用于光谱曲线特征提取研究，它不但能凸显光谱曲线的细微变化，并迅速确定细微变化的波长位置，还能部分消除地面背景、光照等环境因素的影响，利于提取光谱吸收峰参数[24]。在植被分布稀疏、地表混合光谱成分较多的荒漠区，微分法能够有效的消除背景噪声，并提取光谱特征[17]。相比一阶导数，二阶导数光谱则可以进一步放大光谱曲线更多有效特征，并进一步消除环境因素对光谱的干扰[11,25]。为了便于进行各植物种间光谱曲线特征参数的比较。本研究利用包络线去除法突出光谱曲线的吸收、反射和发射特征，并将反射波谱归一化0～1.0的实数域中，使得各数据在同一基准线上对比吸收特征。具体步骤如下：

1.3.1 原始光谱曲线一阶与二阶微分计算 计算方法如下：

ρ′(λi)=[ρ(λi+1)-ρ(λi-1)]/(2Δλ)

(1)

ρ″(λi)=[ρ′(λi+1)-ρ′(λi-1)]/(2Δλ)=[ρ(λi+1)-2ρ(λi)+ρ(λi-1)]/(Δλ2)

(2)

式中，λi为每个波段的波长，ρ′(λi)和ρ″(λi)分别为波长λi的一阶和二阶微分光谱，Δλ为λi-1到λi的间隔，Δλ视波长而定。

1.3.2 包络线去除法 本研究利用外壳系数法去包络化，具体步骤如下：

K=(Re-Rs)/(λe-λs)

(3)

ρ=Rci/Ri=1/(Rs+K×(λi-λs))

(4)

式中，λci代表第i波段的包络线去除值，Ri是第i波段的原始光谱反射率，Re和Rs分别表示原始光谱反射率曲线中吸收峰起始点和结束点反射率。λe和λs分别代表相应的吸收峰起始点和结束点的波长，K是吸收峰起始点和结束点波段间的斜率，ρi是第i波段去包络线后的计算值。吸收峰判别规则：峰值点一阶微分数为0，且二阶微分数值>0，其左右肩为峰值点左右临近的一阶微分为0的点，共同组成1个吸收峰。在350～3 500 nm，利用此判别规则，提取全部吸收峰。

1.4 光谱吸收特征参量化法

光谱吸收特征参数(SAFP)是未来高光谱信息处理研究的主要方向[25]。光谱吸收特征可以用吸收波长位置(P)、反射值(R)、吸收峰宽度(AW)、吸收峰深度(AD)、斜率(K)、对称度(AA)等参数表示。光谱吸收系数(SAI)可从本质上表达地物光谱吸收系数的变化特征，较全面地反映地物光谱曲线的识别特征，更能够消除非研究地物的影响[25]。地物光谱反射率曲线的吸收峰由吸收峰点(M)与2个肩部(S1、S2)组成(图1)。S1与S2的连线为非吸收基线，设M处的波长和反射率分别为λm、ρm；S1和S2对应的波长和反射率分别为λ1、λ2和ρ1、ρ2。各光谱吸收特征参量表达如下[25-26]：

图1 吸收峰结构Fig.1 The absorption peak structure diagram

1)吸收峰深度(AD)，为吸收峰点M与非吸收基线的垂直距离。

2)吸收峰宽度AW=λ1-λ2，表征吸收峰吸收特征变化所覆盖波段范围的大小。

3)吸收峰对称度AA=(λm-λ2)/(λ1-λ2)，表征吸收峰吸收特征变化的均衡程度。

4)光谱吸收系数SAI=[AA×ρ1+(1-AA)×ρ2]/ρm)，为非吸收基线在谱带的波长位置处的反射强度与谱带谷底的反射强度之比。

2 结果与分析

2.1 荒漠植被光谱的一般特征

由图2可见，7种荒漠植物的冠层光谱曲线趋势大致相同，并具备明显的健康植被冠层波谱曲线规律：即在可见光波段内有明显的“绿峰”(在550 nm附近，绿波段)，反射率8%～18%。由于植物叶片叶绿素对蓝光和红光的强吸收，对绿光的强反射特征，造成在蓝波段(470 nm)和红波段(650 nm)附近有2个明显的吸收谷；在近红外波段(670～770 nm)反射率急剧升高，形成反射陡坡；在800～1 340 nm有2个明显的反射峰，并在该区域形成一个明显的反射台，反射率高达30%～55%。这是由于叶子的海绵组织对该范围的近红外波段的强烈反射而形成的。

图2 各荒漠植被类型的冠层光谱曲线Fig.2 The canopy spectral curves of desert vegetation types

虽然几种荒漠植物的冠层光谱曲线具有所有绿色植被的典型特征，但由于不同植物的外部形态、内部组成结构、色素含量及含水量等因素的差异，造成不同类型植被冠层的反射率有明显差异。在可见光波段，植物冠层叶绿素含量控制着其反射率大小；而在近红外波段，植物光谱反射率大小受控于植株的生物量、叶面积指数和冠层结构差异等[4]。在可见光波段(450～650 nm)，植物色素含量差异导致植物光谱反射率特征的差异，所选7种植物中，除白刺和四合木反射率非常接近外，其他植物反射率从大到小的顺序为：红砂>梭梭>霸王>柽柳>红砂。在800～1 300 nm，反射率从大到小的顺序为：红砂>白刺>柽柳>四合木>油蒿>梭梭>霸王。红砂的反射率最高可达54%，霸王反射率最高可达33%。中红外波段(1 300～2 500 nm)，在1 300～1 800 nm，仍然是红砂的反射率最高，其次是油蒿，柽柳、白刺和霸王的反射率不相上下，四合木的反射率最低。在1 900～2 400 nm，反射率从大到小的顺序大致为：红砂>油蒿>霸王>白刺>柽柳>四合木>梭梭。红砂、油蒿、霸王、四合木、白刺属超旱生或真旱生的灌木和半灌木，其叶片退化，以绿色嫩枝进行光合作用，光合作用微弱，只消耗掉少量太阳能，因此在该波段范围内反射率较高。柽柳和梭梭由于在该波段强烈的光合作用消耗掉大量的太阳能，因此反射率较低。

2.2 典型荒漠植被光谱吸收特征参数提取

本研究选取的光谱吸收特征参数主要有：吸收波长位置(P)、反射值(R)、吸收峰宽度(AW)、吸收峰深度(AD)、斜率(K)、对称度(AA)，这些光谱特征参数是进行地物识别和分类的重要依据[24]。另外，还选择光谱吸收系数(SAI)来表征7种植物冠层光谱的特征，期望从本质上表达各种植物光谱吸收系数的变化特征，从而全面反映地物光谱曲线的识别特征，同时消除背景地物的影响[26]。

结果表明，7种植物的波谷波长位置接近，其吸收波段特征具有一定的相似性(表1)。具体来看，在670 nm附近的吸收谷，梭梭、柽柳和红砂的波谷宽度明显小于其他4种植物，但梭梭和柽柳的波谷对称度明显大于其他植被。在960 nm和1 450 nm附近的吸收谷，梭梭和柽柳的波谷宽度、波谷深度明显大于其他植物，对称度在960 nm附近明显大于其他植物，但在1 450 nm附近的吸收谷和其他植物无明显差异。这说明，梭梭和柽柳的波谱曲线吸收特征更为相近，而其他几种植物的波谱曲线吸收特征则更为相近。不同荒漠植物种类在叶片内部结构、含水量、色素含量、植株形态等方面的差异，且由生境条件主导的不同荒漠植物生长在土壤含水量阈值、用水策略等的差异，是导致不同荒漠植物冠层光谱吸收特征参数间差异的主要原因，但其差异形成的机理还需要进一步的研究。

表1 7种荒漠典型植物在各吸收谷附近的光谱曲线特征及吸收特征参数Table 1 The spectral curve characteristics and absorption characteristic parameters of several typical desert plants near each absorption trough

2.3 典型荒漠植物冠层光谱的二阶导数分析

本研究选择1 350 nm之前(350、370、390,…,1 350 nm)的51个波段，基于TM的光谱响应函数，将实测光谱数据与TM的光谱响应函数进行匹配，分析实测光谱数据与之对应的敏感波段。从所获取的各植物冠层曲线中，选取几株长势良好的植株冠层光谱作为样本，共选取了54条光谱曲线(梭梭、霸王、四合木、油蒿、白刺、红砂，各8条；柽柳6条)。首先，利用二阶微分方程对这些光谱曲线进行二阶导数运算，并对计算结果进行排序，分别在正值和负值区域选取5个极值(绝对值最大)的波段，共540个极值；其次，将每条二阶导数光谱曲线的10个极值视为各荒漠植物识别的最佳波段，并将各曲线的10个极值按绝对值从大到小分别排名，然后统计所有极值(540个)对应的波段(图3)。

图3 荒漠植物冠层二阶导数光谱极值最高频率分布Fig.3 The highest frequency distribution of the second derivative extremum of desert plants canopy

根据获取的存在极值的波段对51个波段进行区分，大致可分为5个谱带，即，谱带Ⅰ：550、570 nm；谱带Ⅱ：690、710、730、750 nm ；谱带Ⅲ：930、950、970 nm；谱带Ⅳ：1 130、1 150、1 170 nm；谱带Ⅴ：1 290、1 310、1 330、1 350 nm。出现频率>10次的谱段有14个：550 nm(12次)、570 nm(31次)、690 nm(52次)、710 nm(47次)、730 nm(25次)、750 nm(54次)、930 nm(39次)、950 nm(10次)、970 nm(40次)、1 130 nm(36次)、1 150 nm(14次)、1 170 nm(49次)、1 330 nm(19次)、1 350 nm(44次)。各谱带内出现频率最高的波段被认定为最能够反映植物生态特性的波段，通过筛选，确定了5个波段作为识别这7种荒漠植物的最佳波段，即570、750、970、1 170、1 350 nm，这些波段可以与TM的光谱响应函数进行匹配，并对应TM2、TM3、和TM4等波段，这为后续中、大尺度上进行荒漠植被识别与参数反演提供了尺度推演的基础。

分别统计了7种荒漠植物各自的二阶光谱导数随波长变化的趋势(图4)，结果表明，7种荒漠植物的二阶光谱导数变化趋势大致相似。利用“峰度”来表征各荒漠植物二阶光谱导数的变化特征。二阶导数光谱曲线吸收/反射的尖峭程度(用其绝对值的大小来表征)即峰度。二阶导数绝对值越大说明光谱曲线的吸收/反射为尖顶峰度，相反，越小则为平顶峰度。主要结果如下：

1)在蓝绿波段(510 nm附近，TM1)，7种荒漠植物均表现为吸收特征。其中，梭梭和柽柳的吸收特征最明显，表现为尖顶峰度；红砂的吸收特征最不明显，表现为平顶峰度。

2)在绿波段(570 nm附近，TM2)，7种荒漠物被均表现为反射特征。其中，四合木表现为尖顶峰度，油蒿表现为平顶峰度。

3)在红波段(690 nm附近，TM3)，7种荒漠植物的吸收特征明显。其中，白刺、红砂、四合木的吸收特征最明显，表现为尖顶峰度；油蒿表现为平顶峰度。且690 nm出现的频率高达52次，说明690 nm可以入选识别这几种荒漠植物的最佳波段。

4)在近红外波段(710～750 nm ，TM4)，7种荒漠植物的反射特征最明显，呈尖顶峰度，且在710、730 nm和750 nm 3个波段出现的频率分别高达47、25、54次，说明这些波段可以入选识别这几种荒漠植物的最佳波段。

5)在950 nm处，红砂的吸收特征最为明显，白刺的吸收特征最不明显。

6)在1 160 nm和1 350 nm处，7种荒漠植物的近红外波段特征也较为明显，其中，红砂和白刺吸的反射特征非常明显，表现为尖顶峰度；油蒿和柽柳表现为平顶峰度。

对各荒漠植物冠层光谱的二阶导数极值出现频率最高的波段进行统计(图4)，结果表明，相对于其他几种植物来说，梭梭少了510、730、770、950、1 150、1 330 nm这6个特征波段。柽柳缺少的特征波段有：730、950、1 150、1 310、1 330 nm。霸王少的波段有：550、770、950 nm。四合木少的特征波段有：510、550、750、950 nm，多的波段有990 nm。油蒿少的特征波段有：550、770 nm。白刺少了510、550、950 nm这3个特征波段。红砂的特征波段有：510、550、730、770 nm，但多了830、850、950 nm这3个特征波段。虽然，510、550、770、810、830、1 290、1 310、1 330 nm这些波段在这7种荒漠植物最佳波段选取中并不占优势，但却是识别个别荒漠植物植被非常重要的波段。此外，7种荒漠植物在690 nm和750 nm处，出现频率均达到了最大值；在730 nm处，霸王、油蒿和四合木的频率达到了最大值；在930 nm处，梭梭和红砂的频率达到了最大值；在950 nm处，只有红砂的频率达到了最大值；在1 170 nm处，有6种植被频率达到最大值(红砂除外)；在1 130 nm和1 350 nm处，梭梭和白刺的频率达到最大值，因此，综合考虑最终选出以下几个最佳波段：550、570、690、710、730、750、930、950、970、1 130、1 170、1 350 nm。这与现有研究寻找的荒漠植被的最佳波段有所区别，但共同之处是在550 nm和730 nm附近都有最佳波段入选。由于不同植物种类间叶片内部结构变化大，反映在近红外的反射率差异较大，通过近红外反射率的变化及参数提取可以区别不同植物类别，因此在入选的波段中近红外范围内的波段值也较多。

图4 几种典型荒漠植物冠层光谱二阶导数Fig.4 The second derivative spectra of several typical desert plant canopy

3 结论与讨论

地物光谱不但能够反映地物各自的生理结构、外貌形态，还能表征其与环境因子之间的响应关系。对地物光谱特征进行研究是遥感学的重要研究内容，也是地物分类与参量反演等研究的基础。本研究在古尔班通古特沙漠南缘及乌兰布和沙漠东北缘选取7种典型荒漠植物，利用ASD便携式野外光谱仪，获取了各类植物的冠层光谱曲线，对各自的光谱特征进行了研究，得出以下结论。

7种荒漠植物的冠层光谱曲线趋势大致相同，并具备明显的健康植被冠层波谱曲线规律。在可见光波段内有明显的“绿峰”(在550 nm附近，绿波段)，反射率8%～18%。在蓝波段(470 nm)和红波段(650 nm)附近有2个明显的吸收谷。在近红外波段(670～770 nm)有反射陡坡，在800～1 340 nm有2个明显的反射峰，并在该区域形成一个明显的反射台，反射率高达30%～55%。这是由于叶子的海绵组织对该范围的近红外波段的强烈反射而形成的。

对7种典型荒漠植物的冠层原始光谱曲线提取光谱吸收特征参数，结果发现，7种荒漠植物波谷波长位置接近，其吸收波段特征具有一定的相似性。通过对波谷宽度、深度、对称度等参数的具体分析可知，梭梭和柽柳波谱的吸收波段特征更为相近，而其他5种植物的波谱曲线吸收特征更相近。不同荒漠植物种类在叶片内部结构、含水量、色素含量、植株形态等方面的差异，且由生境条件主导的不同荒漠植物生长在土壤含水量阈值、用水策略等的差异，是导致不同荒漠植物冠层光谱吸收特征参数间差异的主要原因，但其形成差异的机理还需要进一步的研究。

应用光谱二阶导数方法，在350～1 350 nm(红-近红外)建立了5个具有植物生化意义的谱带。综合考虑，最终选出12个波段作为识别这几种荒漠植被的最佳波段：550、570、690、710、730、750、930、950、970、1 130、1 170、1 350 nm。这与现有研究寻找的盐生植物[11]、湿地植物[27-28]等植物类型最佳波段有所区别，但共同之处是在550 nm和730 nm附近都有最佳波段入选。

植被的分布与其生境条件密切相关，植被种类可以作为生境条件的反应或指示[11]，同时，生境条件也影响着植物自身组织结构、外貌形态及色素含量等特征。本研究通过光谱二阶导数法获取的识别各荒漠植物的最佳波段，具有一定相似性，说明一些关键波段在荒漠植被识别及参数反演等研究中具有普适性，但不同植物种类的最佳波段又有所差别，这是由于不同种类荒漠植物自身的组织结构、外貌形态及色素含量、对干旱环境的适应策略等的差异引起其反射光谱上的特征差异所致。因此，获取的有差别的波段可以作为个别荒漠植物种类识别的独特性参数。荒漠植被是衡量荒漠化趋势的重要指标，研究荒漠植物光谱特征对荒漠化研究、植被识别、分类及生长状态监测都有一定意义。不同荒漠植物各自具有独特的植物功能性状特征及对水盐胁迫的适应策略特征，且其分布、生存及演替主要受控于水盐等环境条件的变化。通过研究其光谱特征的差异性，不仅可以获取荒漠植被的植物功能性状、生境等特征信息，还可以进行荒漠植被制图、荒漠植被分类、荒漠植被生长状态监测等研究，对于荒漠植物群落演替等研究也具有潜在的应用价值。