...论的消费者渠道选择行为影响因素
辜超
摘 要：文章通过对植被进行光谱测量，并对测量数据进行初步处理及定性分析，比较了几种不同的数据处理方法及各自的优缺点，通过数据的处理对各种植被光谱在不同条件下出现差异的原因作了初步的探讨，并提取了植被的光谱特征及影响因素，分析了植被光谱遥感的应用前景。
关键词：光谱；测量规范；植被；分析
中图分类号：O433 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）12-0062-02
Abstract： Through spectral measurement of vegetation， preliminary processing and qualitative analysis of measured data， several different data processing methods and their advantages and disadvantages are compared. Through the processing of data， the causes of the difference of vegetation spectrum under different conditions are discussed， and the spectral characteristics and influencing factors of vegetation are extracted， and the application prospect of remote sensing of vegetation spectrum is analyzed.
Keywords： spectrum； measurement specification； vegetation； analysis
1 光谱遥感的作用和研究现状
任何物体都有自己特有的反射光谱而同类物体的反射光谱特性大同小异，不同物体光谱反射率的差异要比同一物体大得多。光谱遥感技术就是以物体的反射率随波长的变化为依据，通过适当的光谱段的选择和组合，有效地区分出各种不同类型的物体。
2 光谱数据采集方案
植被的研究是在风光旖旎的武汉大学里面进行的，武汉大学植被覆盖率高，光线充足为植被光谱测量提供了很好的条件。
2.1 数据采集方案
光谱数据主要来源于3月间通过可见光和近红外波段的地面光谱仪测量获得的。植被的光谱测量主要分为宽叶和针叶的测量，这两类植被有比较典型的意义。
2.2 光谱采集的影响因素
在对植被进行光谱数据采集的过程中，对光谱数据产生影响的因素很多而且情况非常复杂。这些影响因素中，有一部分是可以通过数据处理的方法减弱甚至消除的，比如偶然因素，而另外一些则无法通过后期处理消除，必须在前期数据采集时采用合理的观测手段加以减弱。对光谱数据观测影响比较大的因素主要有大气因素、环境散射因素和植被自身因素。
在这些影响因素中，有规律可寻的因素应当主动去测量和发现其规律，如太阳高度角；一些没有变化规律的因素应当主动去避免，如大气条件、周围地物的散射光、地物的二向性散射特性。
3 光谱数据处理
3.1 光谱曲线波段合并
采集得到的光谱数据含有较多的噪声，剔除噪声的方法有很多种，其中比较常用的有算术平均法，这种方法主要用于消除偶然误差的影响因为偶然误差不具有规律性，由于此法过于简单在此不做论述；第二种方法是通过将几个波段进行合并的方法增强数据的有用信息，排除干扰信息。
本次实验中使用的数字光谱仪具有较高的分辨率，我们将光谱数据的采样间隔设置为0.5nm。高达0.5nm的采样间隔，在采集的数据精度较高的同时也会造成噪声的增强，得到的光谱曲线的波动会比较大，为了使光谱数据具有较高的准确性和抗干扰性，我们必须排除各种噪声的影响，波段合并可以对光谱曲线进行平滑，是一种提高信噪比非常有限且简便的方法。
波段合并的基本思想是用相邻几个波段的光谱反射平均值代替中间波段的反射值。合并波段的个数太少信噪比提高程度会很差但分辨率不会损失太多，相反合并波段的个数太多信噪比提高程度会很大但分辨率会损失很多，所以合适的波段合并数需要反复实验得到，不但是数据处理的关键所在而且是实验分析的关键所在。在实验中，我们需要根据具体的情况调整合并波段的数目。植被光谱波段合并前后的效果对比图如图1。
通过比较我们可以看出波段合并不但能很好的吻合原有光谱的形态，又能突出特征，能很好的滿足数据分析的要求。
3.2 光谱曲线归一化
在对所研究的植被进行光谱测量时，周围的环境、观测的角度的不同都会影响反射率的大小。为了使不同观测条件下的观测结果具有可比性，我们可以采用归一化的数据处理方式，所谓归一化就是将绝对数变为一种相对数的处理方法，光谱曲线归一化的计算公式为：
公式中LW（λ）表示对应于波长λ的植被反射强度，LR（λ）表示对应于波长λ的标准板的反射强度。由于仪器得到的直接是植被的反射率，所以在实际应用过程中，我用的计算式为：
具体方法是对每条反射光谱利用其在450～750nm的波段平均反射率作为归一化点，将各波长处的实测值除以归一化点的值，得出各波长的归一化反射率值。这是一个相对的数值，而不是绝对的光谱反射率，因此归一化不但能非常有效的的排除阳光照射的干扰，而且还能保留植被光谱曲线原有的信息。
4 植被光谱特征位置选取与影响因素分析
4.1植被光谱特征位置的选取
本文选取了2类典型的植物进行测量，一类是宽叶的代表桂花树，另一类是窄叶细草场。两种植被在光谱测量上有一定的区别，桂花树的树叶宽大，测量时对准树叶就可以，而草叶片较细小，受草的长势，分布，以及土壤，水分等因素的影响较大。
上图是两类植物的光谱曲线，我们可以看出两类不同的植物光谱有惊人的相似性。我们在400-800nm波段范围选择了2个峰谷表征植被的光谱特征。
（1）绿反射峰（绿峰位置）G：为光谱在绿波段的反射率最大值，λ∈540-560nm。
（2）红波段吸收峰R：为光谱在红波段的反射率最小值， λ∈670-700nm。
以上2个最基本的特征位置是本次实验中得到的，通过进一步的研究我们发现这一特征是由于植物所含有的叶绿素的影响造成的，从以上光谱特征可以看出由于叶绿素的作用，植被对蓝光和红光吸收作用比较强，而对绿光吸收作用弱反射作用强。
4.2 影响植被光谱特征的因素分析
为了分析影响植被光谱特征的因素，对两种不同类型的植物进行了光谱测量。实验是对树叶以及很茂密的草场进行的，选择茂密草场是为了消除土壤背景的影响。以下是测量得到的光谱曲线：
由于植被的成分都含有叶绿素，叶绿素对绿光有很强的反射作用，对红光和蓝紫光有一定的吸收作用，因此绿色植物的光谱大致上差不多，主要表现在光谱的峰谷值位置基本没有差别，这主要是由于不同的植物叶绿素含量和水分含量的不同造成的。从图中可以看出树叶在波长470nm、635nm、670nm附近的吸收特征要高于草地，而550nm附近的反射率低于草地，这很可能是叶绿素浓度比草地高造成的，通过叶绿素测量仪的测量，证明了分析的正确性。
5 研究进展
经过研究我们可以看出植物作为一种特殊的物体其反射光谱曲线具有自身独特的形状，不同种类的植物甚至同一种植物在不同的生长发育阶段，健康的植物和患病的植物，其光谱曲线的也有很大的差别。因此可以利用植物的光谱特点和采集数据，结合地面调查，借助地理信息系统和全球定位系统的支持，进行部分区域和全球尺度上农作物與林木生长状况及生态环境的监测等领域的应用研究。
参考文献：
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