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基于高光譜影像的南磯濕地光譜特征分析1.0

萊森光學(xué) ? 來源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2024-07-25 14:07 ? 次閱讀

引言

為了解決鄱陽湖濕地生態(tài)環(huán)境問題,本研究對不同地物反射光譜特征進(jìn)行差異性分析,利用光譜特征波段選擇可有效區(qū)分南磯濕地地物的特征波段,以此對南磯濕地地物進(jìn)行識(shí)別分類。研究成果為南磯濕地的物種多樣性保護(hù)以及合理開發(fā)利用提供了科學(xué)依據(jù)和更好的技術(shù)支持,相關(guān)部門可以采取有效手段保障濕地健康,科學(xué)開發(fā)資源,且研究結(jié)果能夠?yàn)楹罄m(xù)基于高光譜影像數(shù)據(jù)的濕地研究奠定基礎(chǔ)。

二、研究區(qū)概況

2.1 研究區(qū)域與樣本

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圖 2.1 南磯濕地位置示意圖

鄱陽湖濕地是中國淡水湖泊中最大的生態(tài)濕地,與贛江、饒河、信江、修河和撫河等五條江河水流相接,同時(shí)與長江相連,水位季節(jié)性變化明顯,不同水位下形成了多種濕地類型。南磯濕地是鄱陽湖濕地的一個(gè)國家級(jí)自然保護(hù)區(qū),擁有極其豐富的自然資源,水陸交替的生態(tài)環(huán)境創(chuàng)造了多樣的生態(tài)景觀和地物類型。因此,本研究選取南磯濕地作為研究區(qū)。

三、原始光譜特征分析

3.1 主要地類光譜特征分析

見圖1~5,左邊的圖(a)為全部地物的均值光譜曲線,右邊的圖(b)為去除水體之后,剩余地物的均值光譜曲線。根據(jù)對研究區(qū)地物光譜曲線的初步分析,可以將研究區(qū)內(nèi)的地物歸為三大類,分別是:第一類為水體,包括青色水體、藍(lán)色水體、藍(lán)綠色水體、深藍(lán)色水體、藍(lán)黑色水體;第二類為植被,包括林地、蘆葦-南荻群落、薹草-虉草群落、農(nóng)田;第三類為其他地物,包括居民地、建設(shè)用地、裸灘、淺水灘。

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圖1 2020年3月15日研究區(qū)地物均值曲線

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圖2 2020年6月17日研究區(qū)地物均值光譜曲線

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圖3 2020年10月10日研究區(qū)地物均值光譜曲線

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圖4 2020年11月11日研究區(qū)地物均值光譜曲線

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圖5 2021年1月18日研究區(qū)地物均值光譜曲線

5類水體的反射率在全波段相對較低,整體維持在0.4以下,這與水體對可見光和近紅外的強(qiáng)吸收特性有關(guān)。在可見光區(qū)域,水體與剩余地物光譜差異較小,光譜曲線之間交叉重疊嚴(yán)重,難以提取水體。在近紅外區(qū)域,2020年3月15日、2020年6月17日和2020年11月11日的水體反射率明顯低于剩余地物,有明顯的可分性;而2020年10月10日的水體光譜曲線與裸灘在全波段交叉重疊嚴(yán)重,這可能是由于該時(shí)期水位為豐水期,水位較高,裸灘含水量高,與水體界限不明顯導(dǎo)致;2021年1月18日青色水體和藍(lán)色水體在近紅外區(qū)域的光譜反射率較高,與剩余地物的差異不明顯,這可能與枯水期青色水體和藍(lán)色水體的水深較淺有關(guān)。不同種類的植被在總體上都表現(xiàn)出了植被的典型反射特征。在可見光區(qū)域,葉綠素和其他色素對光的吸收很強(qiáng),因此導(dǎo)致植被總體反射率較低。但在波長范圍為680~750nm時(shí),由于植被內(nèi)部細(xì)胞結(jié)構(gòu)之間的相互作用,植被的反射率快速增加,形成高峰。在可見光區(qū)域,葉綠素對藍(lán)光和紅光的吸收較強(qiáng),而對綠光反射較多,因此在藍(lán)光和紅光波段會(huì)形成兩個(gè)吸收谷(稱為藍(lán)谷和紅谷),而在綠光波段則會(huì)形成一個(gè)明顯的反射峰。2020年3月15日和2020年11月11日的植被和其它地物在可見光大多數(shù)波段都明顯可分,剩余3個(gè)時(shí)期的植被光譜與裸灘交叉嚴(yán)重。

在近紅外區(qū)域,植被的總體反射率較高,大部分能量被植被反射出去,形成了植被特有的反射高原區(qū)。2020年6月17日和2020年10月10日的植被光譜曲線與其它地物雖有一定程度的交叉,但整體是可區(qū)分的,而剩余時(shí)期植被與其它地物的光譜曲線交叉嚴(yán)重,需進(jìn)一步定量分析。其它地物反射率總體較高,在可見光區(qū)域,居民地、建設(shè)用地和淺水灘的反射率明顯高于水體和植被,除2020年11月11日外,剩余時(shí)期裸灘與植被的光譜曲線交叉重疊嚴(yán)重。在近紅外區(qū)域,2020年6月17日和2020年10月10日其它地物與植被光譜差異明顯,2020年3月15日其它地物與薹草-虉草群落有交叉重疊,2020年11月11日和2021年1月18日其它地物和植被交叉重疊嚴(yán)重。通過對圖1~5的(a)和(b)光譜特征進(jìn)行分析,可以看出水體在近紅外區(qū)域反射率相對較低,可與植被和其他地物區(qū)分開來,在去除水體的光譜曲線后,植被和其它地物在許多波段都存在明顯可分性,因此,認(rèn)為原始光譜曲線可以有效區(qū)分三大類地物。

3.2 水體光譜特征分析

受水位和水中物質(zhì)等的影響,不同水體在影像上的顯示有所不同,其光譜曲線及光譜特征也會(huì)有所差異。

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圖6 不同時(shí)期水體原始光譜均值曲線

總體來看,水體在全波段光譜反射率相對較低,整體沒有超過0.4,其中,2020年3月15日和2021年1月18日的反射率相對較高,而剩余時(shí)期的水體反射率相對較低,不超過0.25,水體反射率整體來看由高到低的順序是:青色水體>藍(lán)色水體>藍(lán)綠色水體>深藍(lán)色水體>藍(lán)黑色水體,與其在影像上的標(biāo)準(zhǔn)假彩色顯示相對應(yīng)。2020年3月15日的水體光譜反射率整體呈先下降后略微上升的趨勢。在可見光區(qū)域,青色水體和藍(lán)色水體的反射率明顯高于藍(lán)綠色水體和深藍(lán)色水體,與藍(lán)綠色水體和深藍(lán)色水體區(qū)別明顯,而藍(lán)綠色水體和深藍(lán)色水體在可見光區(qū)域近乎重合,差異不明顯;在近紅外區(qū)域,除青色水體的反射率略微高于其余3類水體外,其余3類水體光譜曲線交叉重疊嚴(yán)重,整體來說在近紅外區(qū)域可分性不強(qiáng)。2020年6月17日3類水體均表現(xiàn)出可見光區(qū)域的反射率高于近紅外區(qū)域的特征。在可見光區(qū)域,青色水體和深藍(lán)色水體的光譜曲線先略微上升再下降,而藍(lán)綠色水體的光譜曲線則趨于平緩再略微下降,反射率變化不大,且3類水體在可見光大多數(shù)波段都有明顯的可區(qū)分性;在近紅外區(qū)域,青色水體和藍(lán)綠色水體的光譜曲線幾乎重疊,可分性不強(qiáng),而深藍(lán)色水體的反射率則較低,可以區(qū)分識(shí)別。2020年10與10日3類水體光譜曲線先上升再下降,然后再近紅外區(qū)域緩慢上升。

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3類水體在可見光區(qū)域差異明顯,反射率從高到低的順序?yàn)椋核{(lán)色水體>深藍(lán)色水體>藍(lán)黑色水體;而在近紅外區(qū)域,3類水體光譜曲線幾乎重疊,無法區(qū)分識(shí)別。2020年11月11日5類水體光譜曲線的變化趨勢可分為兩種類型,青色水體和藍(lán)色水體的變化趨勢為先上升后下降,其余3類水體再500nm左右有一個(gè)明顯的吸收谷,在530~750nm范圍內(nèi),光譜曲線平緩,在760nm處又有一個(gè)小型吸收谷,而后趨于平緩。在可見光區(qū)域,5類水體具有可分性,而在近紅外區(qū)域,青色水體的反射率明顯高于其余4類,其余4類交叉重疊嚴(yán)重。2021年1月8日在440~600nm范圍內(nèi)呈上升趨勢,之后光譜曲線平緩。青色水體和藍(lán)色水體在440~620nm范圍內(nèi)光譜曲線幾乎重合,不可區(qū)分,在620nm之后有一定差別;深藍(lán)色水體和藍(lán)黑色水體在絕大多數(shù)波段都有明顯可分性,總體而言,4類水體差異明顯。

3.3 植被光譜特征分析

由于植被內(nèi)部結(jié)構(gòu)或組成部分的差異,不同植被間所表現(xiàn)的光譜反射曲線特征也不相同。圖7總體來看,各植被均表現(xiàn)出植被的光譜特征,在可見光區(qū)域反射率較低,在“紅邊”反射率迅速升高,在近紅外區(qū)域形成一個(gè)高反射平臺(tái)。其中,也存在植被特征較弱的情況,可能與季節(jié)、植被生長情況和植被生長環(huán)境有關(guān)。

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圖7不同時(shí)期植被原始光譜均值曲線

2020年3月15日由于影像圖幅限制,缺少林地和農(nóng)田這兩類非濕地植被,只有蘆葦-南荻群落、薹草-虉草群落兩類濕地植被。在可見光區(qū)域,兩類植被在綠光波段(550nm附近)形成一個(gè)小型反射峰,在650~700nm范圍內(nèi)形成一個(gè)小型吸收谷,這是由于植被葉綠素作用而形成的植被固有的特性;在“紅邊”范圍內(nèi),蘆葦-南荻群落形成“陡坡”,而薹草-虉草群落僅有緩慢的上升;在近紅外區(qū)域,蘆葦-南荻群落形成一個(gè)高反射平臺(tái),遠(yuǎn)高于薹草-虉草群落??傮w而言,薹草-虉草群落的植被特征較弱,這可能是因?yàn)檗凡?虉草群落在該時(shí)期比較稀疏。在近紅外區(qū)域,兩類植被可分性明顯。2020年6月17日四類植被均有明顯的“綠峰”和“紅谷”,符合植被光譜特征。在可見光區(qū)域,農(nóng)田在500~650nm波長范圍內(nèi)略微高于其余三類植被,林地、蘆葦-南荻群落和薹草-虉草群落在可見光區(qū)域的光譜曲線幾乎重合,不可區(qū)分;在近紅外區(qū)域,林地和薹草-虉草群落反射率最高,二者之間存在一定的交叉,次高的為蘆葦-南荻群落,農(nóng)田反射率最低,與其余植被差異顯著,明顯可分。

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2020年10月10日,由于鄱陽湖豐水期水位較高,研究區(qū)內(nèi)大部分地區(qū)都被水覆蓋,因此,只有位于南山島和磯山島的林地和農(nóng)田這兩類非濕地植被。二者也均存在植被的固有特征,在可見光區(qū)域,光譜曲線幾乎重疊,不可區(qū)分,但在近紅外區(qū)域,農(nóng)田反射率高于植被反射率大約0.1,二者在該范圍差異顯著。2020年11月11日四類植被光譜曲線趨勢相似,在500nm附近有一個(gè)小型吸收谷,在550nm附近有一個(gè)小型反射峰,在670~720nm波長范圍內(nèi)也有一個(gè)吸收谷,在“紅邊”迅速攀升,近紅外區(qū)域形成高反射平臺(tái)。在可見光區(qū)域,4類植被的光譜曲線交錯(cuò)重疊嚴(yán)重,不易區(qū)分,而在近紅外區(qū)域,4類植被光譜差異明顯,反射率由高到低依次是:農(nóng)田>林地>蘆葦-南荻群落>薹草-虉草群落,可通過近紅外波段來區(qū)分識(shí)別4類植被。2021年1月18日4類植被的植被特征均比較弱,可能是由于植被在冬季枯萎導(dǎo)致的。在450~640nm波長范圍內(nèi),4類植被之間存在一定差異,且反射率由高到低依次為:農(nóng)田>蘆葦-南荻群落>薹草-虉草群落>林地,在650nm之后,4類植被間存在不同程度的交叉現(xiàn)象,其中農(nóng)田在830nm之前反射率均高于其余3類植被。4類植被的可分性需要進(jìn)一步定量分析及通過數(shù)學(xué)變換放大差異。

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圖8 同種植被不同時(shí)期原始光譜均值曲線

同種植被受氣候、水位等因素影響,生長狀態(tài)有所不同,表現(xiàn)出的光譜特征也會(huì)有所差異。圖8可以看出:四類植被在2020年3月15日和2021年1月18日的光譜反射率明顯不同于其余時(shí)間,該時(shí)期植被雖有植被的固有反射特征,由于植被在冬季以及初春時(shí)生長環(huán)境嚴(yán)峻,生長狀況欠佳,在可見光區(qū)域的反射率明顯高于其余時(shí)間,其余三個(gè)時(shí)期植被的光譜特征顯著。在可見光區(qū)域,林地在冬季時(shí)的反射率高于其余時(shí)期,其余三個(gè)時(shí)期反射率差異不大,而在林地夏季時(shí)近紅外區(qū)域反射率最高,在其余時(shí)間差異不大。兩類濕地草叢群落在冬季和初春時(shí)可見光區(qū)域的反射率高于其余時(shí)間,蘆葦-南荻群落初春時(shí)近紅外區(qū)域反射率高,在夏秋花期時(shí)近紅外區(qū)域反射率下降,而薹草-虉草群落初夏時(shí)近紅外區(qū)域反射率最高,該時(shí)期薹草生長旺盛。農(nóng)田在冬季時(shí)可見光區(qū)域反射率最高,而在夏季時(shí)近紅外區(qū)域反射率最低。

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審核編輯 黃宇

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    如何區(qū)分光譜、多光譜光譜

    圖像光譜測量則是結(jié)合了光譜技術(shù)和成像技術(shù),將光譜分辨能力和圖形分辨能力相結(jié)合,造就了空間維度上的面光譜分析,也就是現(xiàn)在的多光譜成像和
    發(fā)表于 12-04 11:49 ?620次閱讀
    如何區(qū)分<b class='flag-5'>光譜</b>、多<b class='flag-5'>光譜</b>和<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>

    基于特征譜帶的光譜遙感礦物譜系識(shí)別

    方法適應(yīng)性強(qiáng),圖像地物識(shí)別更有用。但明顯不足是由于實(shí)際地物光譜變異、獲取數(shù)據(jù)受觀測角以及顆粒大小的影響而造成光譜變化,準(zhǔn)確匹配比較困難,造成巖礦識(shí)別與分析上的混淆和誤差。 礦物光譜
    的頭像 發(fā)表于 10-13 10:31 ?614次閱讀
    基于<b class='flag-5'>特征</b>譜帶的<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>遙感礦物譜系識(shí)別

    光譜圖像混合像元分解

    光譜圖像包含豐富的空間信息和光譜信息,針對全色或多光譜圖像的信息提取方法不適合光譜圖像的處理
    的頭像 發(fā)表于 10-10 10:26 ?792次閱讀
    <b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>圖像混合像元分解