高光譜遙感及其在環(huán)境科學(xué)研究中

高光譜遙感

及其在環(huán)境科學(xué)研究中的應(yīng)用LectureforUndergraduatesonNewEnvironmentalTechnologyHyperSpectralResolutionRemoteSensing&ItsApplicationinEnvrionmentalResearch高光譜遙感--HyperspectralImagingAllobjectsreflect,absorb,oremitelectromagneticradiationbasedontheircomposition.Ahyperspectralsensor,usingreflectedsolarradiation(0.4micrometers-2.5micrometerswavelengthrange),capturestheuniquespectra,or'spectralsignature',ofanobject,whichcanthenbeusedtoidentifyandquantifythematerial(s)ofwhichitiscomposed.Figure1:TypicalHyperspectralFrequencyBandsVis---Visible

NIR---Nearinfrared

SWIR---Shortwavelengthinfrared

MWIR---Mediumwavelengthinfrared

LWIR---Longwavelengthinfrared(EconomicandMarketAnalysisCentre,UnitedStatesAirForce)TheelectromagneticspectrumcoveredbyarangeofhyperspectralimagersisshowninFigure1.Hyperspectralimagerstypicallycollectdataincontiguousnarrowbands(uptoseveralhundredbands)intheelectromagneticspectrum.Theyproducevastquantitiesofdatabecauseofthenumberofbandssimultaneouslyimaged(Figure2).Figure2.HyperspectralImagingTypically,theanalysisofahyperspectralsceneinvolvesthedecompositionofeachpixelintheimageintoitsconstituents,wherethesearerepresentedbyspectraofrelativelypurematerial,whicharethemselvesextractedfromthescene.Theidentityoftheseconstituentsisdeterminedbycomparisonwith'library'spectraofknownmaterialsmeasuredinthefieldorinthelaboratory.Hyperspectraldatawillenabletheidentificationofterrestrialfeatureswithgreateraccuracyandthecapabilityofdevelopinguniqueimageproductsnotpossibleusingthecurrentgenerationofspacebornesensors.Aspacebornehyperspectralsensorwillbeanenablingtoolusedtomonitorbothstaticanddynamictargetsathighspectralandspatialresolution.TheNASAEO-1Hyperionsensorwasthefirstsatellitetocollecthyperspectraldatafromspace(November2000).Therearecurrentlynocommercialspacebornehyperspectralsensorsinorbit,althoughsomeareplanned.TheHyperioninstrumentaboardNASA'sEO-1satelliteseestheEarthfromspaceinanewway.itdetects220distinctwavelengthsoflight.Somany,infact,thatitobservesavirtuallycontinuousspectrumoflightfrom.4μm(blue)to2.5μm(mid-infrared).Knownashyperspectraldata,Hyperion'smeasurementswillenablescientiststodistinguishdifferenttypesofsurfacefeatures—notonlyvegetationfromwater,butalsosoybeansfromcorn,pinetreesfromoaks,andsandfromdust.EO-1willflytwominutesbehindLandsat-7alongtheexactsamegroundtrack.(ImagebyChrisMeaney,GSFCStudio13)TheBenefitsofSpaceborneHyperspectralImagingspacebornehyperspectralsensorswilloffercertainadvantagesoverairbornehyperspectralsensorsandconventionalmulti-spectralsatellites:Hyperspectraldatacanbeacquiredanywheregloballyatlowcosttotheenduser.Aspacebornesensorwillhaveawelldefinedsun-synchronousorbit,ensuringconsistentilluminationcharacteristics.SpacebornehyperspectraldatawillprovideuniquecapabilitiestodiscernphysicalandchemicalpropertiesofEarthsurfacefeaturesnotpossibleusingcurrentbroad-bandmulti-spectralsatellites.TheUseofHyperspectralImagingforTheEnvironmentEnvironmentalapplicationsinwaterresources,forestryandagriculturearecoveredinreports.Thefollowingtopicsareaddressed:Wetlands,Minewastemanagement/reclamation,Landdegradationandsoilsmapping,andClimateChange.高光譜遙感在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測方面的應(yīng)用生物多樣性監(jiān)測濕地生態(tài)系統(tǒng)簡介濕地生態(tài)系統(tǒng)調(diào)查土壤退化土壤類型圖編制土壤有機(jī)質(zhì)含量反演農(nóng)田殘留物覆蓋填圖植被重金屬污染監(jiān)測植被重金屬污染高光譜監(jiān)測原理植被重金屬污染高光譜監(jiān)測案例當(dāng)前全球面臨的主要生態(tài)環(huán)境問題也括：臭氧層破壞、全球變暖森林破壞與生物多樣性減少大氣及酸雨污染淡水資源危機(jī)土地荒漠化國際水域與海洋污染有毒化學(xué)品污染和有害廢物越境轉(zhuǎn)移等。遙感作為一種物理手段、數(shù)學(xué)方法和地學(xué)分析為根底的綜合性應(yīng)用技術(shù)，其最大優(yōu)勢在于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)獲取能力，通過該方法可以及時(shí)獲得大范圍、多時(shí)相、多波段的地表信息，為不同時(shí)序上從局域到全球各種現(xiàn)象的綜合分析創(chuàng)造了條件。國內(nèi)外遙感生態(tài)環(huán)境監(jiān)測研究比較集中、成熟的有：土地利用／土地覆蓋變化監(jiān)測生物多樣性監(jiān)測城市生態(tài)環(huán)境變化監(jiān)測以及生態(tài)環(huán)境災(zāi)害監(jiān)測水環(huán)境監(jiān)測大氣污染監(jiān)測等。高光譜分辨率遙感技術(shù)所具有的光譜劃分精細(xì)、數(shù)據(jù)信息豐富等獨(dú)特性能，以及在地表物質(zhì)的識別和分類、有用信息的提取方面與其他技術(shù)相比所具有的優(yōu)勢，使得這一技術(shù)在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測上有著巨大的應(yīng)用潛力。本講只從生物多樣性監(jiān)測、其他有關(guān)生態(tài)環(huán)境災(zāi)害監(jiān)測方面進(jìn)行簡要論述。1.生物多樣性監(jiān)測目前，人家公認(rèn)的生物多樣性按照空間尺度可劃分為4個(gè)層次，即遺傳(基因)、物種、生態(tài)系統(tǒng)和景觀4方面多樣性(馬克平，1993)。生物多樣性是衡量生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的一個(gè)極其重要的指標(biāo)。生物多樣性是地球上數(shù)十億年來生命進(jìn)化的結(jié)果，是生物圈的核心組成局部，也是人類賴以生存的物質(zhì)根底。然而，隨著人口的迅速增長與人類活動的加劇，生物多樣性受到了嚴(yán)重的威脅，成為當(dāng)前世界性的環(huán)境問題之一，受到國際社會的普遍關(guān)注。濕地作為表達(dá)生物多樣性的一個(gè)重要生態(tài)系統(tǒng)，其監(jiān)測與保護(hù)也具有非常重要的意義。及時(shí)、準(zhǔn)確、動態(tài)地獲取生物多樣性現(xiàn)狀和變化信息并對導(dǎo)致其變化的因素做出分析與評價(jià)，在目前生物多樣性研究與保護(hù)中具有重要的意義。傳統(tǒng)的調(diào)查方法，主要是利用野外抽樣調(diào)查、室內(nèi)試驗(yàn)和各地調(diào)查數(shù)據(jù)的手工聚集等方法獲得生物多樣性數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性、準(zhǔn)確性和可靠性受到極大的限制．難以滿足不斷深入的生物多樣性研究與保護(hù)的要求。近年來，遙感(RS)、地理信息系統(tǒng)(GIS)、全球定位系統(tǒng)(GPS)的開展與廣泛應(yīng)用，為生物多樣性調(diào)查與研究帶來了新的思路與方法，遙感技術(shù)主要應(yīng)用于物種多樣性、生態(tài)系統(tǒng)多樣性及景觀多樣性的研究。濕地生態(tài)系統(tǒng)簡介濕地一般是指地表水、陸兩種界面交互延伸的一定區(qū)(地)域，包括湖泊、沼澤、海岸灘涂等，是地球上一種獨(dú)特的生態(tài)系統(tǒng)，由于其特有的自然環(huán)境條件而孕育著豐富的自然資源，對保護(hù)生物多樣性至關(guān)重要。同時(shí)，它在修養(yǎng)水源、蓄洪防旱、降解污染物、防止自然災(zāi)害等方面具有其他生態(tài)系統(tǒng)不可替代的作用。因此，濕地具有“自然之腎”的美譽(yù)，掌握濕地的面積和該生態(tài)系統(tǒng)中各種植被群落的分布是研究生物多樣性的重要內(nèi)容。我國濕地主要具有5個(gè)顯著特點(diǎn)。一是類型多：《濕地公約》劃分的40類濕地在我國均分布，是全球濕地類型最豐富的國家。二是面積大：僅自然濕地就有3620萬公頃。三是分布廣：從寒溫帶到熱帶，從沿海到內(nèi)陸，從平原到高原都有分布。四是區(qū)域差異顯著：東部地區(qū)河流濕地多，東北部地區(qū)沼澤濕地多，長江中下游和青藏高原湖泊濕地多等。五是生物多樣性豐富：濕地生境類型眾多，不僅物種數(shù)量多，且許多為中國特有。目前，由于盲目開發(fā)，局部濕地已經(jīng)遭到破壞，如與杭州西湖一山之隔的西溪，曾擁有占地近24平方公里的濕地，但如今已成為工農(nóng)業(yè)廢水、生活污水的承接體，其調(diào)節(jié)杭城氣候、抵御洪澇災(zāi)害、保持動植物多樣性的自然生態(tài)區(qū)逐漸消失了。因此，我國的濕地保護(hù)已經(jīng)成為國際濕地和生物多樣性保護(hù)的熱點(diǎn)地區(qū)。在HITA報(bào)告中(McDonald，DettwillerandAssociates,Ltd.1998)列出了濕地專家需要的信息包括：濕地邊界劃分植被制圖土地利用制圖與規(guī)劃生物群落分類水質(zhì)填圖等。濕地生態(tài)系統(tǒng)調(diào)查SchmidtKS＆SkidMoreAK對荷蘭waddenze濕地27種鹽沼植被類型的反射光譜進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)這27種植物物種類型的反射光譜是不同的，而且通過一種光譜去包絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化過程，這種差異可以放大，最后利用Bhattacharyya(BH)和Jeffries-Matusita距離測定法，確定了6個(gè)波長來劃分這些植被類型。因此，可以認(rèn)為，根據(jù)高光譜遙感影像獲取同步測定的植被廣譜數(shù)據(jù)庫來鑒別物種類別完全是可能的。Kokaly等〔2003〕在美國國家黃石公園做的植被制圖的研究進(jìn)一步驗(yàn)證了該觀點(diǎn)。加拿大遙感中心〔://〕利用緊密型航空成像光譜儀CASI圖像數(shù)據(jù)成功地對Labrador濕地進(jìn)行了土地覆蓋分類，為實(shí)地環(huán)境監(jiān)測與質(zhì)量評價(jià)提供了依據(jù)。(ImagecourtesyofCanadaCentreforRemoteSensing,NaturalResourcesCanada)Figure3.WetlandmappinginLabradorusinghyperspectralcasidata.1995年12月，作為中國國家遙感中心研究開展部的中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所與日本宇宙開發(fā)事業(yè)團(tuán)合作在我國江西鄱陽湖市地開展了航空遙感試驗(yàn)，進(jìn)行了鄱陽湖實(shí)地植被遙感監(jiān)測研究。實(shí)驗(yàn)中采用了中國科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所研制的模塊式航空成像光譜儀〔MAIS〕，在光譜區(qū)域440~2491納米選擇了30個(gè)波段成像。基于MAIS數(shù)據(jù)，經(jīng)過反射率定標(biāo)，采用導(dǎo)數(shù)光譜波形匹配模型和光譜夾角填圖方法，成功地對鄱陽湖實(shí)地生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行了分類，分類結(jié)果如圖7.2所示。所分類型為黎蒿-苔草混合群叢、黎蒿群叢、灘洲苔草群叢、河漫灘苔草群叢、坡地高苔草群叢、湖灘旱苗蘿群叢、苔草-茭白混合群叢、英白-碎米莽混合群叢、蘆葦群叢、白沙質(zhì)和河灘地、潮濕沼澤或淺水區(qū)、水域等12個(gè)類型。這是利用常規(guī)寬波段遙感數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的方法在研究區(qū)很難得到的結(jié)果，對一些植物成像光譜物種的分類可以精細(xì)到亞類。生物量生物量是植物組織的重量。是有植物光合作用的干物質(zhì)積累而來，葉面積指數(shù)與植被覆蓋度均是生物量的重要指標(biāo)。由于植被的可見光與近紅外光譜的變化〔累積植被指數(shù)〕與植被冠層吸收光合有效輻射〔FAPAR〕能力有關(guān)，而他們又與干物質(zhì)生產(chǎn)有關(guān)，可用于遙感估產(chǎn)，并可反過來了解植被的生長狀況〔生產(chǎn)力〕。這是目前基于植被指數(shù)〔VI〕建立半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行遙感估產(chǎn)的理論根底。生物量監(jiān)測Wlegaind等〔1991〕用光譜成分分析法〔SCA〕，建立了植被指數(shù)累計(jì)量〔∑VI〕、冠層吸收的光合有效輻射累計(jì)量〔∑APAR〕及作物生產(chǎn)的干物質(zhì)量〔△DM〕與作物產(chǎn)量〔Y〕間的關(guān)系，即：可見，生物量也是關(guān)系植被生產(chǎn)力評估的重要因子之一。在鄱陽湖試驗(yàn)中，通過實(shí)地光譜測量數(shù)據(jù)建立了地面生物量總和Mt與歸一化植被因子之間的函數(shù)關(guān)系：將生物量與歸一化植被因子之間的函數(shù)關(guān)系應(yīng)用到MAIS圖像上，得到如圖7.3所示的鄱陽湖實(shí)地生物量填圖，可以進(jìn)一步分析生物量或者植被冠層吸收光合有效輻射累積量的空間分布，及其與濕地不同植被群落間的關(guān)系。2.土壤退化土壤退化〔SOILdegradation〕(張?zhí)伊郑?000)時(shí)值在各種自然特別是人為因素影響下所發(fā)生的導(dǎo)致土壤的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力或土地利用和環(huán)境調(diào)控潛力，即土壤質(zhì)量及其可持續(xù)性下降〔包括暫時(shí)性的和永久性的〕甚至完全喪失其屋里的、化學(xué)的和生物學(xué)特征的過程，包括過去的、現(xiàn)在的和將來的退化過程，使土地退化的核心局部。當(dāng)前因各種不合理的人類活動所引起的土壤和土地退化問題，已嚴(yán)重威脅著世界農(nóng)業(yè)的可持續(xù)性。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球土壤退化面積達(dá)1965萬平方公里。就地區(qū)分布來看，地處熱帶亞熱帶地區(qū)的亞洲、非洲土壤退化尤為突出，約300萬平方公里的嚴(yán)重退化土壤中有120萬平方公里分布在非洲、110萬平方公里分布于亞洲。就土壤退化類型來看，土壤侵蝕退化占總退化面積的84％，是造成土壤退化的最主要原因之一。就退化等級來看，土壤退化以中度、嚴(yán)重和極嚴(yán)重退化為主，輕度退化僅占總退化面積的38％(GLASOD，1990；OLDEMAN,l991,1994)。土壤學(xué)研究工作在過去幾十年主要集中在土壤分類和制圖(特別是土壤資源清查)、土壤根本物理、化學(xué)和生物學(xué)性質(zhì)(特別是土壤肥力性狀)；土壤資源開發(fā)利用與改進(jìn)(特別是土壤培肥、鹽漬土和紅壤的改進(jìn)等)等方面。利用高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行土壤退化、侵蝕調(diào)查是高光譜遙感技術(shù)的又一用途，并呈現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。土壤類型圖編制Palacios—orueta＆Ustin(1996)發(fā)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)室測定的土樣光譜與AVIRIS測得的光譜間相關(guān)性很高，說明AVIRIS識別土壤變異的能力可與實(shí)驗(yàn)室光譜分析相類比，由此可以利用AVIRIS圖像編制土壤類型分布圖。DeJong(1992)分析高光譜數(shù)據(jù)用于地中海地區(qū)侵蝕土壤板結(jié)和土壤類型成圖研究。在地中海地區(qū)，土壤退化所具有的普通特征是面狀侵蝕、溪溝侵蝕和形成地表板結(jié)。地表板結(jié)是由于大量的雨水沖刷、地表徑流引起并可描述為土壤顆粒的固結(jié)。分別選取5種土壤性質(zhì)不同類型的土樣，在實(shí)驗(yàn)室用GER光譜儀測定光譜，在野外研究地區(qū)同時(shí)收集航空GERIS成像光譜數(shù)據(jù)，以進(jìn)行土壤光譜分析和編繪土壤類型圖和土壤退化圖。分析不同土地類型的實(shí)驗(yàn)室光譜測量結(jié)果說明，近紅外NIR和短波紅外SWIR上存在著吸收特征的差異。依據(jù)位于1000~1100nm和2330—2350nm鐵和方解石的吸收特征，很容易區(qū)分兩種土類：垂直始成土和細(xì)土類。這兩類土壤可侵蝕的危險(xiǎn)性差異很明顯，因而用成像光譜數(shù)據(jù)對它們的侵蝕危險(xiǎn)等級填圖是可行的。多元分析中的對應(yīng)分析方法(CA)有助于確定一些提供特殊土壤類型信息的重要波段。利用CA中形成的不同土類和它們相關(guān)的光譜段之間的集群分析可以到達(dá)這一目的。雖然地表板結(jié)不能通過SWIR和NIR吸收特征來與無板結(jié)土壤區(qū)分，但地表板結(jié)通常在SWIR和NIR上的總反照率比起無板結(jié)的土壤高出大約12％。研究結(jié)果說明，成像光譜學(xué)通過光譜的吸收特征的分析可鑒別出主要的土壤類型。進(jìn)而通過板結(jié)與無板結(jié)之間反照率的差異也能在NIR和SWIR上將土壤外表有無板結(jié)區(qū)分開。根據(jù)DeJong(1992)的研究結(jié)果，利用成像光譜技術(shù)進(jìn)行土壤退化調(diào)查可總結(jié)為以下4步：(1)利用土壤退化指數(shù)確定土壤退化脆弱性及在野外驗(yàn)證；(2)運(yùn)用多元分析方法分析實(shí)驗(yàn)室土類光譜，這種技術(shù)有助于選擇區(qū)分土壤類型的重要波段；(3)將選擇波段與光譜庫中吸收特征波段匹配，以確定選擇波段的吸收特征性質(zhì)；(4)用實(shí)驗(yàn)室光譜匹配航空或航天成像光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行土壤識別分類并在野外驗(yàn)證。土壤有機(jī)質(zhì)含量反演土壤有機(jī)質(zhì)含量是土壤退化研究中所需要的最重要的信息之一。它是影響土壤肥沃性狀的物質(zhì)根底，也是評價(jià)土壤好壞、肥沃性上下的重要標(biāo)志。作為土壤的重要組成局部，土壤有機(jī)質(zhì)是指土壤中那些生物來源的，主要是植物和微生物來源的物質(zhì)。土壤有機(jī)質(zhì)不單是植物養(yǎng)分的來源和結(jié)構(gòu)形成的最主要因素，同時(shí)對于土壤的理化性質(zhì)如保水性、熱量狀況、緩沖性和代換性也有重要的影響。這些特性除有調(diào)節(jié)和保持植物養(yǎng)分供給的作用外，對消除或減少因污染而進(jìn)人土壤的有害物質(zhì)也起著相當(dāng)重要的作用。土壤有機(jī)質(zhì)含量反演機(jī)理土壤光譜反射特性不僅受其有機(jī)質(zhì)的含量影響，而且不同的組成也同樣有顯著的影響。—般來說，隨土壤有機(jī)質(zhì)的增加，土壤的光譜反射率減小。通過比較有機(jī)質(zhì)前后的土壤光譜反射曲線，可以看出，因?yàn)橛袡C(jī)質(zhì)對整個(gè)VNIR-SWIR光譜區(qū)域都具有反射奉獻(xiàn)，特別是在可見光波段，從該波段對土壤的有機(jī)質(zhì)含量的研究已經(jīng)有很多。Baumgardner等(1970)指出假設(shè)土壤中所含有的有機(jī)質(zhì)含量低于2％，有機(jī)質(zhì)對土壤的光譜反射率的影響那么很小。Montgomery(1976)說明當(dāng)土壤中的有機(jī)質(zhì)含量低于9％時(shí)，它不能夠掩蓋其他土壤特性(如水分)對光譜反射率的奉獻(xiàn)。Baumgardner等(1985)說明有機(jī)質(zhì)的不同分解水平的三種土壤具有不同的光譜形式、Ben—Dor等(1997)對土壤的有機(jī)質(zhì)分解過程進(jìn)行了控制實(shí)驗(yàn)，并且測定了光譜，揭示了葡萄渣有機(jī)質(zhì)在392天的分解過程中整個(gè)VNIR—SWIR區(qū)域的明顯的光譜變化，指出傳統(tǒng)的從反射率估算土壤有機(jī)質(zhì)的含量都會應(yīng)土壤中有機(jī)質(zhì)的分解階段影響而出現(xiàn)偏差。土壤有機(jī)質(zhì)含量高光譜反演雖然在土壤中有機(jī)質(zhì)的含量不高，但精確地估算土壤中的有機(jī)質(zhì)含量需要在VNIR-SWIR區(qū)域的高光譜分辨率的遙感數(shù)據(jù)。盡管目前對于有機(jī)質(zhì)含量的反射率反演方法很多．但這些方法具有—定的局限性，當(dāng)用于評價(jià)其他土壤類型的反射率時(shí)．會出現(xiàn)較大的誤差，而且選取的波段也不一致。Kirshan等(1980)在實(shí)驗(yàn)室測定光譜0.4—2.4um范圍內(nèi)有機(jī)質(zhì)含量變化的土壤光譜，并取反射光譜倒數(shù)的對數(shù)光譜形式，然后求其一階和二階微分值，再用逐步回歸分析方法找出可以預(yù)測土壤有機(jī)質(zhì)含量的最正確波段。他們的研究結(jié)果說明，在近紅外波長范圍0.8—2.4um，沒有發(fā)現(xiàn)因土壤有機(jī)質(zhì)存在而引起的吸收峰；為預(yù)測土壤有機(jī)質(zhì)含量，可見光光譜區(qū)域比近紅外波長區(qū)域更有用。得到的最正確頂測模型為：中科院遙感所劉偉東(2002)使用ASDFr便攜式光譜儀對93種枯燥土壤(風(fēng)干狀況)的光譜反射率進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)室測定，土壤的有機(jī)質(zhì)含量由專門的土壤實(shí)驗(yàn)室測定。在對這93種不同土壤類型的土壤反射率光譜分析其與有機(jī)質(zhì)含量關(guān)系根底上，使用土壤的反射率光譜與其倒數(shù)的對數(shù)光譜，采用微分方法，通過逐步選入波段的方法建立預(yù)測方程：反射率與A(反射率倒數(shù)的對數(shù))與土壤有機(jī)質(zhì)含量的關(guān)系；反射率與A(反射率倒數(shù)的對數(shù))的一階微分與土壤有機(jī)質(zhì)含量的關(guān)系；反射率與A(反射率倒數(shù)的對數(shù))的差分與土壤有機(jī)質(zhì)含量的關(guān)系；研究說明，由反射率倒數(shù)的對數(shù)的一階微分建立的多元回歸方程預(yù)測效果最好；最后將有關(guān)預(yù)測方程應(yīng)用到2001年小湯山獲取的128波段OMIS圖像上，得到如圖7.4所示的土壤有機(jī)質(zhì)含量分布圖，可以直觀掌握該區(qū)域土壤肥力的分布情況。農(nóng)田殘留物覆蓋填圖土壤屬性和耕作活動〔農(nóng)田殘留物百分比〕對土壤質(zhì)量和土壤侵蝕程度都具有非常重要的影響。土壤侵蝕會導(dǎo)致土壤生產(chǎn)力衰退，農(nóng)業(yè)化肥和殺蟲劑的使用那么會污染周圍的生態(tài)環(huán)境。農(nóng)田殘留物覆蓋與土壤耕作也影響著農(nóng)田溫室氣體的排放。農(nóng)田殘留物覆蓋可以為識別侵蝕敏感地區(qū)提供非常有價(jià)值的信息，也為一些緩和措施〔如耕作調(diào)整〕與農(nóng)田管理的結(jié)合提供依據(jù)，同時(shí)農(nóng)業(yè)相關(guān)公司也可以利用農(nóng)業(yè)活動信息適時(shí)開展化肥、種子、農(nóng)田設(shè)施的銷售，政府部門借此可以有效監(jiān)測土壤保持活動。農(nóng)田殘留物覆蓋度可有光學(xué)傳感器進(jìn)行估算，其理論根底是：作物衰老會導(dǎo)致植被光譜在0.45~2.5um范圍的明顯變化，這一響應(yīng)取決于遙感器的工作波段〔可見光還是近紅外〕。加拿大遙感中心對農(nóng)田殘留物填圖進(jìn)行了研究，利用mark3700野外光譜儀測得了clintonON一白豆地的土壤和農(nóng)田殘留物光譜，如圖7.5所示，說明農(nóng)田殘留物比土壤亮，且在短波紅外區(qū)〔2100nm附近〕有明顯的可區(qū)別性特征，該特征與纖維素吸收有關(guān)。基于該地面光譜差異特征，加拿大遙感中心應(yīng)用高光譜probe-1圖像進(jìn)行了殘留物覆蓋度填圖。如圖7-6所示，殘留物填圖和植被指數(shù)類似，都是相對的。他們認(rèn)為，在大多數(shù)情況下，只需要在春季估算即可滿足要求。3.植被重金屬污染監(jiān)測植被重金屬污染高光譜監(jiān)測原理金屬礦物或元素、油氣滲漏等污染可引發(fā)植物的異常和植物光譜的變異(浦瑞良，宮鵬，2000)。國內(nèi)外學(xué)者對此在機(jī)理上作了較深入的研究(Baker，1992；FerrierG，1999)開展了一些航空和衛(wèi)星多光譜、高光譜分辨率遙感試驗(yàn)研究。高光譜技術(shù)的開展為用遙感方法定量探測植物的光譜變異和植物異常，進(jìn)而探測和分析環(huán)境污染成為可能。植被在可見光波段(400一685nm)的光譜主要受葉色素(葉綠素、葉黃素、胡蘿素)控制，其中葉綠素的影響最大。葉綠素強(qiáng)烈吸收藍(lán)光和紅光，在480nm和680nm附近形成兩個(gè)吸收谷，分別稱為“藍(lán)谷”和“紅谷”；而對綠光吸收較弱，在藍(lán)谷和紅谷之間(520—600nm)出現(xiàn)綠反射峰(綠峰)，峰頂位于550nm附近，使植物外觀呈綠色。植物受到污染影響發(fā)生病變后葉綠素含量減少，紅谷變淺，紅谷和綠峰之間的梯度變緩，使植物外觀呈黃色。由植物病變而引起的叫綠素含量減少稱為“缺綠癥”(Chlorosis)。植被光譜在750-1250nm近紅外光譜區(qū)間主要受葉織胞結(jié)構(gòu)的影響。葉內(nèi)細(xì)胞間空隙導(dǎo)致光的散射和折射，使反射率增高，形成紅外反射坪(1nfraredReferenceP1ateau)。植物病變后葉細(xì)胞發(fā)生畸變或遭到破壞，細(xì)胞間隙增多，散射增強(qiáng)，反別率增高。由于紅谷和紅外反射坪的綜合作用，植物反射光譜在680-750nm光譜區(qū)間急劇上升，形成一個(gè)反射陡坡，成為“紅邊”。植物病變后紅谷的變淺和和紅外反射坪的增高，都會使紅邊的斜率和位置發(fā)生變化(Huque＆Hutzler，1992)。土壤受到污染，特別是受到金屬污染會使植物金屬含量增高而引起植物重金屬中毒現(xiàn)象，影響植物的生長狀態(tài)和長勢，從而使植物的光譜特征，如綠峰、紅谷、紅外反射坪等的強(qiáng)度和位置發(fā)生改變，并且引起紅邊和藍(lán)邊斜率的變化和位置的偏移。在可見光和反射紅外區(qū)主要表現(xiàn)為：高重金屬含量常會使植物發(fā)生“缺綠癥”，使葉綠素含量下降，葉黃案含量增高，葉綠素a／b的比值增大，造成紅谷變淺；高重金屬含量會改變或破壞葉細(xì)胞結(jié)構(gòu)，造成紅外反射坪的增高。造成光譜紅邊的斜率和位置發(fā)生變化。葉綠素含量的減少會造成紅邊向短波方向位移，稱為“藍(lán)移”；而葉綠體受損那么形成“紅移”。植被重金屬污染高光譜監(jiān)測案例甘甫平(2004)為了定量分析光譜特征與金屬元素豐度之間的關(guān)系，挑選了6個(gè)落葉松和4個(gè)白樺樹樣品，作了化學(xué)分析，也測定了重金屬元素的豐度。樣品的波譜如圖7.7所示。根據(jù)植物選擇性吸收規(guī)律，結(jié)合測量地區(qū)的地球化學(xué)特征，確定分析的元素有As、Hg、Pb、Cu和Mo，表7．1所示。通過光譜特征與金屬元素豐度的定性比照分析，司見兩者間存在著一定相關(guān)性，但不同元素相關(guān)性的表現(xiàn)有所不問，如樣品B149和B115綠峰不顯著，紅光吸收谷很淺，其As含量明顯大于其他同類植物的樣品；白樺樣品B046和B004紅外坪高，紅邊明顯藍(lán)移，其Pb和Cu的含量明顯高于白樺的另兩件樣品。3.1．植被光譜特征的定量表征從植被光譜中提取紅邊位置(REP)、黃度指數(shù)(YellowneessIndex)和葉綠索吸收波段深度(BandAbsorptionnDepth)二種參數(shù)可以作為光譜變異程度的定量表征，用以分析金屬含量對植物光譜的影響。紅邊(REP，redEdgePosition)，位于690—750nm之間，其位置常以植被光譜從可見光到近紅外的轉(zhuǎn)折點(diǎn)(拐點(diǎn))表示，也即反射率變化最快的點(diǎn)位置。本次分別用—階微分、簡單線形插值和Longrangian插值方法確定紅邊。圖7．8和圖7．9分別為局部野外實(shí)測植被波譜的一階和二階微分，估計(jì)的紅邊位置如表7.2所示黃度指數(shù)(Yellownessindex)：葉綠素色素降低而引起葉面發(fā)黃是植物脅迫最明顯的可視化標(biāo)志之一。葉面微黃和枯黃一直被認(rèn)為與葉綠素含量有關(guān)(Benedictandswidler，1961)。Adams等1999年觀測到病葉的反射率在可見光區(qū)域相對綠葉較高，橙紅波段(大約620nm左右)反射率相應(yīng)增大，使685nm處紅吸收谷(葉綠素最大吸收峰)程度不同地變淺。利用導(dǎo)數(shù)定義了黃度指數(shù)(Adamsetal，1999；Philpot，1991)作為光譜變異的度量：利用公式(7.6)求解的本區(qū)一些植物樣品的黃度指數(shù)如表7.2所示。

吸收深度(AbsorptionDepth)：685nm處葉綠素最大吸收的深度是植物發(fā)育生長狀態(tài)的又一光譜標(biāo)志。植被金屬中毒以及其他脅迫作用使植物的長勢及生理特征發(fā)生變化，葉綠索色素降低，550—680nm光譜區(qū)域光譜反射率增大，光譜紅邊發(fā)生相對位移，與紅邊相連的紅吸收谷(葉綠素最大吸收峰)明顯變淺，金屬含量愈高，吸收谷愈淺。因而利用光譜在550一760nm之間的波段吸收深度，可定量分析植株或冠層的波譜變異特征。波段吸收深度D定義為：區(qū)內(nèi)植物實(shí)測波譜500-800nm的歸一化吸收深度如圖7.10所示.3.2植被光譜特征與金屬含量的相關(guān)性分析從表7．2列出的以三種方法計(jì)算的紅邊位置可見，該區(qū)植被光譜紅邊大致分布在710~725nm之間。統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)紅邊位置與植物金屬含量相關(guān)性不高。其原因可能是紅邊位置本身的變化比較微小，一般僅為5~15nm。由于離散觀測誤差和光譜重建誤差等影響，紅邊位置計(jì)算誤差較大的緣故。

黃度指數(shù)(YI)與元素豐度之間一般呈對數(shù)相關(guān)，但相關(guān)性一般也不高。其中最明顯的是落葉松的黃度指數(shù)(YI)與樣品中砷(As)豐度的對數(shù)相關(guān)性：As＝0.146609×lg(YI)十1.18