1、引言

新疆是我國主要的牧區之一，草地面積分布較廣。其中，天然草地面積5.7X107ｈｍ２，可利用草地面積４.８×１０７ｈｍ２，是寶貴、經濟、可更新的自然資源。由于新疆特殊的地形地貌，沿北部的阿爾泰山經過中部的天山到南部的昆侖山，草地分布表現出明顯地帶性特征。植被種類、蓋度、生物量、反照率、葉 面積指數等是描述草地的主要生物物理參數。但植被蓋度是指區域內植被的垂直投影面積占區域面積的百分比。植被覆蓋度不高已成為影響中國西北地區生態好轉的主要因素之一，植被覆蓋稀疏的自然生態特征、人類不適當的土地開墾和超載放牧，極易造成土地退化和荒漠化，因此，開展草地資源，特別是天然草地植被覆蓋度的研究具有重要的生態和社會意義。

早期植被蓋度的測定以采樣、儀器、目視估測等傳統的地面觀測方法為主，隨著遙感技術的發展， 基于植被指數的遙感反演研究越來越多。有些學者將兩種方法結合起來，即將傳統的地面觀測植被蓋度數據用作遙感反演的驗證數據，從而提高研究和建模精度。

新疆具有典型的大陸性氣候特征，由于干旱少雨，草地資源成為新疆自然生態的主體，對新疆的生態和經濟有著重要意義。但是關于新疆草地蓋度的高光譜遙感估算研究還較少。因此，本研究利用新疆天山北坡天然草地的冠層高光譜遙感數據和草地蓋度數據， 對兩者之間的相關關系進行分析并選取最佳參數建立估算模型，以期為天山北坡草地質量的監測與評價提供科學依據。

2、材料與方法

2.1 試驗區介紹

研究區甘溝鄉位于天山北坡烏魯木齊縣境內，與烏魯木齊市相距約56ｋｍ，屬于溫帶大陸性干旱氣候。該區春秋兩季較短，冬夏兩季較長，晝夜溫差大。年平均降水量為194ｍｍ，最暖的７、８月平均氣溫為25.7℃，最冷的１月平均氣溫-15.2℃。極端氣溫最高為47.8℃，最低為-41.5℃。研究區主要草地類型是以廣泛分布 的鐮芒針茅、苔草和蒿子為主要優勢種的荒漠草原和以羊茅、 針茅和苔草為主要優勢種的典型草原。

2.2 草地樣本調查

研究區甘溝鄉位于天山北坡烏魯木齊縣境內，與烏魯木齊市相距約56ｋｍ，屬于溫帶大陸性干旱氣候。該區春秋兩季較短，冬夏兩季較長，晝夜溫差大。年平均降水量為194ｍｍ，最暖的７、８月平均氣溫為25.7℃，最冷的１月平均氣溫-15.2℃。極端氣溫最高為47.8℃，最低為-41.5℃。研究區主要草地類型是以廣泛分布 的鐮芒針茅、苔草和蒿子為主要優勢種的荒漠草原和以羊茅、 針茅和苔草為主要優勢種的典型草原。

圖2溫度變化帶來的光譜響應度變化

圖3鹵鎢燈漫反射板測量時光譜響應度變化

作為對比，實驗室還考察了環境條件30℃，43%RH時光譜響應度隨時間的變化。地物光譜儀放置在溫濕度控制箱中，通過側壁開口瞄準箱體外部的積分球光源。與室溫條件相比，環境溫度30℃時地物光譜儀硅陣列探測器的溫度上升更為迅速。當硅陣列探測器升至28.3℃時，光譜儀采集的信號與室溫22℃下硅陣列探測器升至28.3℃時采集的信號接近，差異在0.1%的水平。實驗還對比了環境溫度30℃和室溫22℃時當硅陣列探測器溫度從28.3℃升至35.2℃時對應的光譜響應度變化，見圖4。

2.3 高光譜數據采集

使用便攜式光譜儀及其軟件對新疆天山北坡草原植物群落的光譜進行采集與分析處理。在晴朗干燥、微風無云天氣的12:00-15:00,分別測定白板和各草地樣方的光譜數據。對每個樣方的光譜測量進 行記錄，同時重復多次以減少隨機噪聲的影響，去異常線后取均值作為該草地樣方的反射光譜。

2.4 數據處理與分析

荒漠草原植被稀疏，光譜反射率受土壤的影響較大，對后續的分析也會造成影響，而對光譜曲線進行微分處理可以快速明確光譜曲線的特征點，有利于植被信息的提取，所以本研究對采集到的光譜數據進行一階微分處理：

Ｒ′（λｉ）＝［Ｒ（λｉ＋１）－Ｒ（λｉ－１）］／２Δλ．

式中：λｉ為ｉｎｍ波段的波長，Ｒ′（λｉ）為反射率在λｉ的一階微分，Ｒ（λｉ＋１）為波長λｉ＋１處的植物光譜反射率， Ｒ（λｉ－１）為波長λｉ－１處的植 物光譜反射率，Δλ 是波長λｉ＋１到波長λｉ的間隔。

2.5 建模與驗證數據集選取

本研究共測量了25塊樣方的高光譜數據及蓋度數據，從中隨機抽取18塊樣方用來建立天然草地蓋度的估算模型，使用另外7塊樣方驗證估算模型的精度。

3、結果和分析

3.1 草地光譜特征分析

草地的光譜反射率由于受大氣、土壤、水分等因素的影響并不是單純的植被光譜反射率。植被類型、大氣狀況、土壤質地、水分含量等因素都會對草地的光譜反射率產生影響，所以草地光譜特性是植被及其所在環境的綜合反映。研究顯示，不同蓋度的草地光譜曲線雖然在局部區域存在較大差異，但是總體趨勢一致（圖１）。

圖１ 不同植被蓋度下的草地光譜曲線

這是因為葉片色素含量、葉片結構、葉片面積大小、含水量等因素的不同會使植被的光譜反射率產生差異，但由于產生光譜反射的要素相同，所以其光譜反射率曲線總體趨勢一致。草地光譜在３５０－４９０ｎｍ波段范圍內較為平緩，反射率也較低，在２％～１５％；在４９０－７００ｎｍ波段范圍內有明顯的兩谷一峰特征：在５５０ｎｍ附近有一個反射峰，反射率大概在３％～２０％，在５００ｎｍ和６８０ｎｍ附近分別有一個反射谷，這是由于在５５０ｎｍ波長附近葉綠素對綠光的強烈反射和此波段范圍內葉綠素對紅光和藍光的強烈吸收所致。在６８０－７６０ｎｍ波段范圍內，由于葉綠素對紅光的強烈吸收和在葉片內部近紅外光發生多次散射導致強烈的反射，草地的光譜反射率迅速增加。在近紅外波段（７６０－９２５ｎｍ），呈現出連續的強反射（１０％～３５％），這是因為紅外波段的光在呈水溶膠狀態的葉綠素和葉肉內海綿組織的作用下具有強烈的反射。在７６０－１３０0ｎｍ波段植被反射強烈，除低蓋度（４４％）草地光譜曲線以外，其余４條曲線都有兩個明顯的波峰和波谷，第１個波峰在１０８５ｎｍ附近，第２個波峰在１２８０ｎｍ附近。在１３５０－１４５０和１８７０－１９３０ｎｍ波段附近為植被的水吸收帶。在１６６０、１８４０和２２０５ｎｍ附近有明顯反射峰，反射率分別在１５％～３５％、１５％~３５％和１０％～４０％。當植被蓋度發生變化時，其對應的草地光譜反射率也發生變化，基本趨勢為植被蓋度越高，反射率越低。

3.2 天然草地蓋度與高光譜數據相關性分析

3.2.1天然草地蓋度與原始光譜相關性分析

從研究區內草地蓋度和草地原始光譜曲線之間的關系（圖 ２）可以看出，在可見光波段，草地原始光譜曲線與草地蓋度的相關系數小于０；波長在３５４－７０４ｎｍ之間，相關性達到極顯著水平（Ｐ＜０．０１）；波長在６７４ｎｍ處相 關系數絕對值最大，相關系數為-0.906。在１０４６－ １０８６ｎｍ波長范圍內相關系數大于０，未達到顯著水平（Ｐ＞０．０５）；在長波近紅外（１１００－２５２６ｎｍ）區域， 草地原始光譜曲線與草地 蓋度相關系數為負值，在１４２０－１４８１、１９０４－２５１２ｎｍ波長范圍內，相關性通過極顯著性檢驗（Ｐ＜０．０１）；波長在２４８５ｎｍ 處相關系數絕對值最大，相關系數為－０．９０４。

圖２ 草地蓋度與原始光譜相關性分析

3.2.2天然草地蓋度與一階微分光譜相關性分析

對天山北坡草地光譜數據進行一階微分處理并分析其與草地蓋度的相關性，結果顯示（圖３），一階微分光譜與蓋度在５５６－５７６、１０８６－１１４１、１２６６－１４３６、 ２３３３－２３９９ｎｍ波段均呈顯著負相關關系（Ｐ ＜ ０．０５），相關系數的絕對值均大于０．８３。在５５６－５７６ｎｍ 波段內，５６０ｎｍ處的相關系數絕對值達到最大，為－０．９７５；在１０８６－１１４１ｎｍ波段內，１０９３ｎｍ處的相關系數值達到最大，為０．９７３；在１２６６－１４３６ｎｍ波段內，１３２１ｎｍ處的相關系數絕對值達到最大，為－０．９８７；在２３３３－２３９９ｎｍ波段內，２３６１ｎｍ處的相關系數絕對值達到最大，為－０．９９０。

圖３ 草地蓋度與一階微分光譜相關性分析

3.2.3天然草地蓋度與高光譜特征變量相關性分析

本研究主要選取高光譜位置變量、高光譜面積變量和高光譜植被指數變量３種形式的特征變量（表１）。

表１ 高光譜特征變量及定義算法

為了篩選出構建蓋度模型的最佳高光譜變量，分析各高光譜特征變量與蓋度之間的相關性（表２）。植被蓋度與高光譜位置變量Ｄｒ、Ｒｇ和Ｒｒ的相關系數絕對值較大，均通過極顯著檢驗水平（Ｐ＜０．０１），其中特征變量Ｄｒ與草地蓋度的相關系數最 大，為０．９５８；植被蓋度與高光譜面積變量ＳＤｒ和ＳＤｙ的相關系數絕對值均較大，通過極顯著性檢驗水平（Ｐ＜０．０１）；植被蓋度與植被指數變量ＶＩ３、ＶＩ５和ＶＩ６的相關系數均大于０，通過極顯著檢驗水平（Ｐ＜０．０１）。在全部１４個變量中，特征變量ＳＤｒ與植被蓋度的相關系數最大，為０．９７２。植被蓋度與Ｄｂ、ＳＤｂ和ＶＩ４的相關系數未通過顯著性檢驗（Ｐ＞０．０５），說明當植被蓋度發生變化時，這３個高光譜特征變量沒有發生顯著變化。

表２ 高光譜特征變量與草地蓋度之間的相關系數

3.3 天然草地蓋度的高光譜遙感估算模型構建

對高光譜參數與草地蓋度的相關性和顯著性進行比較，以相關系數的絕對值大于０．９５，且達到０．０１顯著相關的高光譜參量作為自變量，對應的草地蓋度數據作為因變量，通過軟件進行回歸分析，并進行Ｆ檢驗，構建草地蓋度與高光譜參量之間的擬合模型，然后依據擬合決定系數大小，從中選出了相對較好的估算模型（表３）,較高的R2＞0.9，說明所選模型可以用于估算天然草地蓋度。

表３ 草地蓋度高光譜估算模型及其精度評價

3.4 天然草地蓋度估算模型精度分析

利用草地高光譜數據和實測草地蓋度對構建的單變量線性模型進行精度分析可知，所選估算模型相對誤差均小于１５％，均方根誤差均小于１０％，說明上述５個估算模型均能較好地預測草地蓋度。其 中，一階微分光譜在５６0ｎｍ處構建的線性回歸模型相對于其 它估測模型，擬合Ｒ２較高（圖４），均方根誤差和相對誤差相對較小，分別為７．３４４％和９．６５７％，調整Ｒ２較高（０．９４２），而均方根誤差和相對誤差均較低，預測結果也較為理 想，因 此，基于草地光譜的一階微分模型ｙ＝－3８４．１５３ｘ＋７２．０９６可作為草地蓋度的最佳估測模型。

圖４ 草地蓋度估算模型檢驗

4、討論

本研究對天山北坡天然草地原始光譜反射率、一 階微分光譜反射率與草地蓋度的相關關系進行分析發 現，草地蓋度與原始光譜相關性較強（ｒ＞０．７）的波段范圍是３５４－７１７、１４２０－１４８１、１９０４－２５１２ｎｍ，與一階微分光譜相關性較強的波段５５６－５７６、１２６６－ １ ４３６、２３３３－２３９９ｎｍ，且基于一階微分光譜曲線５６０、１３２１和２３６１ｎｍ波段處的反射率值的估算模型能夠較好估測草地蓋度，這與內蒙古自治區錫林郭勒盟的天然草地蓋度估算的研究結果相似，兩者之間的微小差異可能由多方面因素引起，儀器的選擇、采樣 時間、研究區的基本環境、植被高度、植被葉片構造的不同，都會給研究結果帶來一定的影響。

近幾十年來遙感技術被廣泛應用于草地監測，但用于估測草地蓋度的植被指數大多由寬波段計算得出，易受土壤背景等條件的影響，而且用寬波段計算的植被指數很可能忽略掉一些主要信息。相較而言，高光譜遙感數據從細節刻畫地物光譜，其高光譜分辨率的特 點，能夠提高探測植被精細光譜信息的準確性。但同時，由于高 光譜反射率對植被種類、生育期和不同的環境條件等非常敏感，為了減小誤差并將研究結論推廣到實際應用中，還需要在更多地區擴大試驗規模，對不同時間段各種類型的草地的高光譜特性及其估算模型進行研究。

5、結論

本研究分析了天然草地原始光譜、一階微分光譜和高光譜特征參數與草地蓋度之間的相關關系，主要得出以下結論：１）與“藍邊”參數、“黃邊”參數和植被指數相比，“紅邊”參數與草地蓋度的相關關系相對較高， 以參數Ｄｒ和ＳＤｒ為變量建立的單變量線性估算模型 相對誤差也較小。２）基于草地光譜的一階微分 模型ｙ＝－３８４．１５３ｘ＋７２．０９６可作為本研究區草地蓋度的最佳估測模型。均方根誤差和相對誤差均較小，分別為７．３４４％和９．６５７％。３）本研究區位于西北干旱半干旱區域，植被蓋度低，相對于以“紅邊”參數為變量的估算模型，基于一階微分光譜敏感波段建立的估算模型能夠更好地對草地蓋度進行估測。４）高光譜反射率對植被種類、生育期和不同的環境條件等非常敏感，將研究結論推廣應用還需要進一步擴大研究區域和試驗 規模，對更多類型和不同時間段的草地的高光譜特性 和估算模型進行研究。

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審核編輯黃宇