1.1.1 数据获取

高光谱影像数据的采集时间是2019年12月17日上午十点到下午三点之间, 期间天气晴朗无云, 处于较好的航飞条件。 数据采集采用了搭载着Cubert S185高光谱成像仪器传感器的, 具有RTK定位导航的六旋翼无人机进行低空规划航空拍摄, 飞行规划航高设置为120 m。 镜头垂直于地面, 无人机平行于主航线进行飞行。 在获取正射影像时, 通过地面监控设备, 实时获取无人机航拍状态, 确保无人机沿预定航线平稳飞行且影像清晰。 每一景影像大小对应实地场景约为36.4 m× 36.4 m。 总体上, 数据源是运用Cubert S185机载高速成像光谱仪拍摄获取, 该影像数据具有空间分辨率高且光谱分辨率高的特点, 可以较好地运用于植被的精细识别。 该高光谱传感器可以获取138个光谱波段, 光谱分辨为3.5 nm, 空间分辨率为0.04 m, 光谱范围为450~998 nm^{[10, 11, 12]}, 本文主要采用了450~946 nm之间的125个波段。 此外特别需要说明的是, 本研究中主要选择了以所拍摄到的单景影像为数据源进行试验, 为今后大尺度机载影像高光谱特征提取提供研究支持。

1.1.2 数据预处理

试验数据选取时, 避开了无人机起飞和降落所对应的影像。 用白板上的参考测量值和覆盖黑色塑料透镜盖的暗测量值对无人机高光谱影像进行辐射校正。 在参考测量值和实际测量值中减去暗测量值, 得到反射率值。 由于本文所选用试验数据为单景影像, 因此无需进行影像拼接与裁剪。 为消除噪声, 运用Savitzky Golay滤波平滑器, 对数据进行光谱平滑, 设置平滑窗口大小为5× 5。 通过对机载高光谱影像数据进行Savitzky Golay 滤波平滑, 可以滤除受光照、 大气等外界因素造成的噪声和受仪器性能导致的噪声, 从而得到比较真实的原始光谱反射率。

1.1.3 研究区

昆明西山森林公园(24° 57'—24° 59'N, 102° 37'—102° 38'E)位于昆明市西郊的滇池湖畔, 海拔1 890~2 358.3 m, 占地面积约为16 k^2[13]。 西山森林公园的植被类型丰富, 植被分布较为集中, 且受人为活动影响较小。 通过实地勘察可以知道, 研究区内主要植被类型为竹林、 华山松、 杂木林三类植被, 通过对这三类植被进行均匀取样, 各取植被特征明显的10个样本点, 每个样本点大小为5 px× 5 px(像素), 通过计算得到植被的平均光谱反射率, 以绘制光谱曲线。 研究区及取样本点布设位置如图1所示。

图1

Fig.1

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	图1 研究区及取样本点布设位置Fig.1 The location of the study area and the location of the sampling points

1.2.1 一阶微分处理

运用式(1)对原始光谱进行一阶微分变换可以很好地消除大气效应, 增强不同光谱波段的对比度^[14]。 计算公式为

R'i=Ri+1-Ri-12Δλ=dRidλ(1)

式(1)中, R_i为i波段原始光谱反射率, Δ λ 为波长λ _i+1与λ _i间的距离。

为了能定量地反映滇中的三类典型地表植被间的光谱特征差异, 选用9个常用的一阶微分光谱特征参数, 其中位置变量6个, 面积变量3个, 其定义^[15]如表1所示。

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 一阶微分光谱特征参数及定义 Table 1 Characteristic parameters and definition of the first derivative spectrum 类型 样本量 符号 定义 位置变量 蓝边幅值 Db 蓝边(490~530 nm)内一阶微分最大值 蓝边位置 λ b 蓝边幅值对应的波长 黄边幅值 Dy 黄边(560~640 nm)内一阶微分最小值 黄边位置 λ y 黄边幅值对应的波长 红边幅值 Dr 红边(680~760 nm)内一阶微分最大值 红边位置 λ r 红边幅值对应的波长 面积变量 蓝边面积 SDb 蓝边范围内一阶微分值的总和 黄边面积 SDy 黄边范围内一阶微分值的总和 红边面积 SDr 红边范围内一阶微分值的总和

表1 一阶微分光谱特征参数及定义 Table 1 Characteristic parameters and definition of the first derivative spectrum

1.2.2 连续统去除处理

连续统去除是一种对原始光谱曲线归一化处理的方法, 又称包络线去除^[16]。 其定义为逐个点通过直线连接起吸收(反射)凸出的峰点, 并使折线在峰值点上的外角大于180° , 该方法使得经变换后的反射率值在0~1之间。 峰值点上的相对反射率均为1, 其他点相对反射率均小于1。 计算公式为

CRj=RjRCj(2)

式(2)中, CR_j为连续统去除光谱反射率, R_j为原始光谱反射率, RC_j为连续统线反射率。

经连续统去除处理后的光谱数据, 提取7个连续统去除的光谱的特征参数进行比较, 其定义^[15]如表2所示。 提取光谱特征参数可以定位光谱特征位置, 并且量化吸收谷形状特征, 便于定量地描述滇中的三类典型地表植被间的光谱特征差异。

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 连续统去除光谱特征参数及定义 Table 2 Characteristic parameters and definitions of the continuum removed spectrum 名称 符号 定义 最大吸收深度 D 吸收峰最大吸收值 吸收位置 P 吸收谷中反射率最小处的波长 总面积 A 起始和终止波长内的波段深度的积分 左面积 Al 吸收位置左侧的波段深度的积分 右面积 Ar 吸收位置右侧的波段深度的积分 吸收对称度 S 吸收谷左、 右面积的比值 面积归一化最大吸收深度 NMAD 吸收谷最大吸收值与吸收谷总面积的比值

表2 连续统去除光谱特征参数及定义 Table 2 Characteristic parameters and definitions of the continuum removed spectrum

利用机载高光谱影像采样数据得到研究区竹林、 华山松、 杂木林三类植被的原始高光谱曲线如图2所示。

图2

Fig.2

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	图2 竹林、 华山松、 杂木林原始光谱曲线Fig.2 The original spectral curves of bamboo forest, armand pine and spinney

分析可知三类植被均遵循植被反射光谱的变化规律, 即总体趋势为随着波长的增长, 光谱反射率逐渐增大, 再趋于平缓; 在450~522和662~690 nm范围内, 三类植被的光谱曲线几乎重合, 难以进行植被类型区分; 而在原始高光谱曲线上三类植被均呈现出现了2个不同的峰值期间: 在522~662 nm范围内, 光谱反射率为竹林> 华山松> 杂木林, 且在554 nm处, 三类植被均出现有反射峰, 其中竹林的峰值明显高于其他两类植被; 在690~946 nm范围内, 光谱反射率同样表现为竹林> 华山松> 杂木林, 且反射率差异明显较大, 因此更有利于对三类植被进行区别与判识。 此外, 在690~766 nm范围内, 三类植被的光谱曲线均呈陡坡式增大, 斜率较大; 在766~914 nm范围内, 三类植被的光谱曲线均较平缓, 斜率较小; 而在914~946 nm范围内, 三类植被的光谱曲线均随着波长的增长在逐渐减小; 在870 nm处为竹林光谱反射率的极大值, 达44.07%; 在854 nm处为华山松光谱反射率的极大值, 达32.16%; 在866 nm处为杂木林光谱反射率的极大值, 达27.34%。

为了使植被的光谱曲线变化特征更加显著, 对竹林、 华山松、 杂木林三类植被的原始光谱曲线分别进行了一阶微分变换处理, 得到三类典型植被的高光谱一阶微分变换曲线如图3所示。

图3

Fig.3

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	图3 竹林、 华山松、 杂木林一阶微分光谱曲线Fig.3 The first dirivative reflectance spectra of bamboo forest, armand pine and spinney

观察曲线态势看出, 三类植被的一阶微分光谱曲线总体趋势基本相似。 在450~486 nm范围内, 三类植被的一阶微分曲线几乎重合, 并未出现明显特征; 在486~554 nm范围内, 三类植被的一阶微分系数均为正值, 说明三类植被的光谱反射率与波长呈正相关, 且竹林、 华山松、 杂木林分别在530, 522和522 nm出现一阶微分曲线反射峰值; 在554~670 nm范围内, 三类植被的一阶微分系数均为负值, 且以相似频率和幅度波动, 三类植被的光谱反射率均以相似斜率在随波长的增长而减小, 说明三类植被的光谱反射率与波长呈负相关; 在670~774 nm范围内, 一阶微分系数为竹林> 华山松> 杂木林, 特别是在718 nm处均出现有一阶微分曲线的反射峰极大值点, 亦即在718 nm处, 由于三类植被的一阶微分系数出现峰值且相差较大, 因此可以确定得出718 nm为区分三类植被的敏感特征波段, 其有利于对三类植被进行区别分类; 在774~946 nm范围内, 一阶微分曲线均随波长的增长, 由正值逐渐变为负值, 对应原始光谱曲线则表现为光谱反射率与波长由正相关逐渐变为负相关。

其次, 根据一阶微分光谱的常用9个特征参数处理方法, 分别提取得到研究区中竹林、 华山松、 杂木林这三类典型植被类型的一阶微分光谱特征相关9个参数测算结果如表3所示。

表3

Table 3

表3(Table 3)

表3 竹林、 华山松、 杂木林一阶微分光谱特征参数 Table 3 The first dirivative spectral characteristic parameters of bamboo forest, armand pine and spinney 树种 竹林 华山松 杂木林 Db 34.50~100.00 22.00~61.50 10.00~85.00 λ b 530 nm 522 nm 522 nm Dy -16.50~-39.50 -7.50~-34.00 -0.50~-21.50 λ y 570 nm 570 nm 570 nm Dr 122.50~383.50 117.00~376.50 46.00~350.50 λ r 718 nm 718 nm 718 nm SDb 159.00~635.50 149.00~454.50 58.00~455.50 SDy -144.50~-532.50 -112.00~-382.50 -9.00~-348.00 SDr 1760.00~6135.00 1371.00~4987.00 657.50~4356.00

表3 竹林、 华山松、 杂木林一阶微分光谱特征参数 Table 3 The first dirivative spectral characteristic parameters of bamboo forest, armand pine and spinney

据表3数值对比进行特征对比分析可知: (1)竹林、 华山松、 杂木林这三类典型植被类型的蓝边幅值Db总体上减小, 蓝边位置λ b在530~522 nm呈现绿移, 但不存在显著性差异; 三类典型植被的黄边幅值Dy总体上增大, 三类植被的黄边位置λ y均为570 nm; 三类典型植被的红边幅值Dr总体上增大, 且不同植被间差异较大, 三类植被的红边位置λ r均为718 nm。 (2)竹林、 华山松、 杂木林这三类典型植被的蓝边面积SDb、 黄边面积SDy均有逐渐增大的趋势, 且不同植被间差异较大; 红边面积SDr有逐渐减小的趋势, 且不同植被间差异较大。

由上述分析可知, 对于研究区的三类典型植被的一阶微分光谱特征的9个相关参数的比较, 即根据蓝边幅值、 黄边幅值、 红边幅值所对应的波段位置具有的相对同一性特征, 以及蓝边面积、 黄边面积和红边面积所呈现出的不同类型之间的显著差异特征, 十分有利于对研究区中的竹林、 华山松、 杂木林进行敏感波段确定, 并可根据三种类型之间显著差异性进行类别区分和聚类识别。

运用连续统去除法, 变换处理研究区中竹林、 华山松、 杂木林三类植被的原始高光谱后, 获得三类植被的连续统去除光谱曲线如图4所示。

图4

Fig.4

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	图4 竹林、 华山松、 杂木林连续统去除光谱曲线Fig.4 Spectra of bamboo forest, armand pine and spinney after continuum removed

针对三类植被的连续统去除特征分析: 在458~554 nm范围内, 连续统去除系数为杂木林> 华山松> 竹林, 其中在502 nm处出现明显谷值, 说明在此波段位置处, 三类植被的连续统去除系数差异均较为明显, 可界定其为有利于进行三类植被区分的敏感特征波段之一; 在570~690 nm范围内, 连续统去除系数为杂木林> 华山松> 竹林, 其中在674 nm处出现明显谷值, 且为整体连续统去除光谱曲线的极小值, 说明在此波段位置处, 三类植被的连续统去除系数差异最为明显, 由此可探测确定其为有利于进行三类植被区分的重要敏感特征波段。

基于以上连续统去除线特征分析, 运用连续统去除光谱特征参数定义及测算方法, 对探测确定的最小谷值所对应的特征波段进一步深化处理与探索如下: 计算546~750 nm波段范围内的竹林、 华山松、 杂木林的连续统去除的光谱的特征参数, 整理结果如表4所示。

表4

Table 4

表4(Table 4)

表4 竹林、 华山松、 杂木林连续统去除光谱特征参数 Table 4 The continuum removed spectral characteristic parameters of bamboo forest, armand pine and spinney 竹林 华山松 杂木林 D 0.125 0.147 0.197 P 674 nm 675 nm 676 nm A 20.190 21.322 23.302 Al 9.633 10.499 11.795 Ar 10.557 10.822 11.507 S 0.913 0.970 1.025 NMAD 0.006 0.007 0.008

表4 竹林、 华山松、 杂木林连续统去除光谱特征参数 Table 4 The continuum removed spectral characteristic parameters of bamboo forest, armand pine and spinney

据表4数值对比进行特征分析可知: (1)竹林、 华山松、 杂木林这三类典型植被类型的最大吸收深度D、 总面积A、 左面积Al、 右面积Ar的数值特征均呈现为: 杂木林> 华山松> 竹林; (2)三类植被的A值差异较大, 有利于三类植被的分离性, 且三类植被的吸收位置P相邻集中在674, 675, 和676 nm; (3)华山松和杂木林的吸收对称度S均接近1, 表明吸收谷较为对称, 而竹林的吸收对称度S值为0.913, 则呈左偏移; (4)三类植被的面积归一化最大吸收深度NMAD差异不大, 不易于三类植被的区分。

针对原始光谱曲线图在450~522和662~690 nm范围内所存在的三类典型植被的光谱曲线几乎重合, 而难以进行三类植被类型的有效区分问题, 通过对研究区中连续统去除光谱特征参数运用分析得出, 通过总面积A参数特征可以尝试对研究区植被类型进行区分与识别。