秦佳雙 顧大形 倪隆康 何文 阮楊春 黃玉清 王權

摘 要： ?葉片水分狀況是反映植被生理狀況的重要指標，構建高普適性的植物葉片含水率高光譜反演模型對準確評價巖溶和非巖溶植被生態(tài)功能具有重要意義。該文以我國西南典型區(qū)域內巖溶區(qū)與非巖溶區(qū)共17種植物694個樣品為研究對象，同步測量葉片含水率和反射光譜，采用單波段、差值型、比值型、歸一化型等四類光譜指數模型，對反射光譜及一階導數光譜進行全波段搜索分析。結果表明：光譜指數D2048-D1733的建模與驗證結果均最好，為巖溶植物葉片含水率的最佳估計光譜指數;對于非巖溶植物，光譜指數D2356/D1885和（D2356-D1885）/（D2356+D1885）建模與驗證結果均相差很小，均可作為葉片含水率最佳估計模型。該研究結果還表明葉片絨毛對巖溶植物葉片含水率反演光譜指數構建影響不大。總體上，新構建的最優(yōu)光譜指數對巖溶區(qū)與非巖溶區(qū)植物葉片含水率的擬合效果優(yōu)于傳統(tǒng)指數，具有較好的普適性，可為精準評估桂北地區(qū)植被水分狀態(tài)提供科學依據。

關鍵詞： 巖溶區(qū)， 葉片含水率， 葉片絨毛， 光譜指數， 高光譜

中圖分類號： ?Q945.17

文獻標識碼： ?A

文章編號： ?1000-3142（2021）05-0726-12

Abstract： ?Leaf water content is a key indicator that reflects the physiological conditions of vegetation. It is of great significance to construct a highly universal hyperspectral inversion model of the water content of leaves to accurately evaluate the ecological functions of karst and non-karst vegetation. As a result， developing hyperspectral inversion models of leaf water content for karst and non-karst vegetation， respectively is becoming more necessary. In total， 694 samples from 17 plant species were taken at karst and non-karst areas in North Guangxi. Leaf water content and reflectance spectrum ranging from 350 nm to 2 500 nm of all leaf samples were measured simultaneously. Four model structures including single-band， difference， ratio， and normalized difference were employed in this study. All possible index models with single waves and couple of two waves based on both reflectance spectrum and first derivative spectrum were related to leaf water content for karst and non-karst vegetation， respectively. The results were as follows： The spectral indexes of D2048-D1733 had the best modeling and verification result， and was the best index model for estimating leaf water content of karst plants; For non-karst plants， the spectral index of D2356 / D1885 and （D2356-D1885） / （D2356 + D1885） had similar results， and both of them could be used as the best estimation indexes of leaf water content. This results also showed that， for karst plants， the leaf pubescence had little effect on the construction of inversion model of leaf water content. Generally， the newly constructed optimal spectral index has a better fitting effect on the leaf water content in karst and non-karst areas than the traditional index， and has a good general applicability， which could provide a scientific basis for the accurate assessment of vegetation water state in North Guangxi.

Key words： karst area， leaf water content， leaf pubescence， spectral index， hyperspectrum

水是植物生長發(fā)育的主要組成部分，是光合作用中的反應原料和代謝溶劑（張峰和周廣勝， 2018），其在葉片中的含量對外界土壤和大氣環(huán)境響應敏感，是植物生理狀態(tài)和生態(tài)系統(tǒng)功能評價的關鍵參數。對植被葉片含水率的快速精確估算，有助于及時了解植物生理狀況、植被干旱脅迫程度、森林潛在火災風險、生態(tài)系統(tǒng)功能評價以及農業(yè)灌溉與產量評估等（張佳華等， 2010; Asner et al.， 2016; Luo et al.， 2019）。與傳統(tǒng)的葉片含水率測定方法（烘干法）相比，高光譜遙感技術具有獲取信息量大、經濟、快速、無損等優(yōu)點，能夠迅速準確地連續(xù)監(jiān)測大范圍植被水分含量，已成為研究植被含水率的重要工具（吾木提·艾山江等， 2019）。目前已有大量研究基于不同方法針對單一作物（Krishna et al.， 2019; Sun et al.， 2019; Kovar et al.， 2019）或單一經濟林木（程志慶等， 2016; 潘慶梅等， 2019）構建了有效的葉片水分含量高光譜反演模型。由于不同植物間葉片結構和化學特征等差異會不可避免地引起葉片水分敏感波段的變化（吳見等， 2015），從而導致現(xiàn)有水分光譜指數具有特異性較強和適用性較差等缺點（楊勇等， 2011; 劉小軍等， 2012; 梁亮等， 2013; 朱西存等， 2014）。同時，基于單一或少量植物構建的反演模型也無法應用到更大尺度。為提高模型在大尺度（群落或生態(tài)系統(tǒng)）上的適用性，針對研究地區(qū)開發(fā)對區(qū)域多種植物具有普適性的光譜指數模型顯得十分必要。尤其在植物生物多樣性豐富的西南地區(qū)，構建具有一定普適性的葉片水分高光譜反演模型，對于提高自然植被功能的遙感評價精度具有重要意義。

中國巖溶區(qū)分布廣泛（袁道先， 2009），其中尤以西南地區(qū)的連片分布和發(fā)育程度最高（蔡運龍， 1996）。西南巖溶區(qū)特殊的地質結構導致地表土壤持水能力差（黃甫昭等， 2019），因此盡管中國西南地區(qū)年降雨量充沛，但相對于相同氣候條件下的非巖溶區(qū)域，巖溶區(qū)植物葉片多具有革質、蠟質、被有絨毛、葉片較厚等旱生特征（倪隆康等， 2019）。同時巖溶區(qū)土壤的富鈣特征，也影響了植被葉片的化學組成（陳洪松等， 2013; 魏興琥等， 2017）。巖溶區(qū)植物的旱生性和鈣生性導致其葉片結構和化學特征與非巖溶區(qū)植被差異較大，進而可能影響葉片水分含量的敏感波段。而目前植物葉片含水率高光譜反演研究主要集中在農林等經濟作物，對巖溶區(qū)與非巖溶區(qū)自然植被含水量研究未見報道。因此，本研究目的為以下三點：（1）探究巖溶區(qū)與非巖溶區(qū)植被葉片含水率反演模型分別構建的必要性;（2）分析不同生境以及葉表結構等對植被含水率反演的影響;（3）針對研究地區(qū)開發(fā)對區(qū)域多種植物具有普適性的葉片水分高光譜反演模型，以期為區(qū)域尺度上監(jiān)測西南生態(tài)脆弱區(qū)植被生理狀況、生態(tài)功能評估等提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域和實驗材料

研究地點位于桂北區(qū)域的黃冕桉樹人工林（109°53′ E、24°48′ N）、桂林植物園常綠闊葉林（110°17′ E、25°01′ N）和會仙喀斯特灌叢（110°13′ E、25°06′ N）等3個生態(tài)定位研究站及其周圍相似生境，土壤主要是砂頁巖發(fā)育而成的紅壤。該地區(qū)屬中亞熱帶季風氣候，年平均氣溫19.2 ℃，極端最高氣溫40 ℃，極端最低氣溫-6 ℃，年均降雨量1 865.7 mm，主要集中在4—8月，無霜期320 d以上，年日照時間達1 699 h以上。選擇在巖溶區(qū)以及非巖溶區(qū)分布的主要喬木和灌木植物共17種為研究對象。

于2018年11月至2019年11月期間每兩個月進行一次采樣，每種植物選取至少3片成熟健康葉片裝入保鮮袋，并立即放入低溫采樣箱中帶回實驗室進行測量。樣品總量為694個，物種和樣品含水率分布信息見表1。

1.2 葉片光譜與含水率測定

采用美國ASD FieldSpec 4 Hi-Res光譜儀（測定波長范圍為350～2 500 nm，光譜分辨率最高為3 nm）自帶光源的葉片夾，夾取葉片樣本中間部位（避開葉片主脈）測量葉片反射光譜，對同一樣本連續(xù)測量3條原始光譜并進行平均處理得到該樣本的反射率光譜。在測定過程中，每隔5 min進行一次標準白板校正。采用上海梅特勒-托利多國際有限公司的天平（型號為AE240-S，稱重范圍為0～320 g，分度值為0.1 mg）稱量葉鮮重和干重;使用電熱鼓風干燥箱（型號為DHG-9030，控溫范圍為10～200 ℃，恒溫波動范圍為 ±1 ℃）進行葉片烘干，105 ℃殺青30 min后，于70 ℃烘至質量恒定。葉片含水率（%）=（葉片鮮重-葉片干重）/ 葉片鮮重×100。

1.3 光譜指數結構

為尋找能準確估算葉片含水率的光譜指數模型，選取四種常用的光譜指數結構進行反演模型構建：單波段、差值型、比值型、歸一化型（表2）。此外，一階導數光譜可以通過分離重疊吸收峰和降低背景噪聲有效提高光譜應用精度，因此其對于巖溶區(qū)非巖溶區(qū)植物葉含水量準確估算有一定的應用潛力。本文基于原始反射光譜及一階導數光譜按以上四種光譜指數結構，分析所有可能波段組合模型與葉片含水率的關系，進而篩選不同生境下多種典型植物的含水率最優(yōu)反演模型。

1.4 數據處理與分析

相同生境下從每種植物樣本數量中隨機選擇三分之二構成巖溶區(qū)/非巖溶區(qū)植物建模數據庫，用于模型構建，剩余三分之一用于模型驗證。巖溶區(qū)植物共采集樣本數據520組，其中346組數據用于巖溶區(qū)模型的構建，剩余的174組數據用于模型檢驗;非巖溶區(qū)植物共采集樣本數據174組，其中116組數據用于非巖溶區(qū)模型構建，剩余的58組數據用于模型檢驗。選用決定系數（R2）和均方根誤差（RMSE）作為模型的檢驗指標，R2越大，RMSE越小，模型反演精度越高。

2 結果與分析

2.1 已知光譜指數在巖溶區(qū)與非巖溶區(qū)植物葉片含水率中的應用

將文獻中基于特定植物提出的估算葉片含水量的部分光譜指數應用于桂北巖溶區(qū)和非巖溶區(qū)植物葉片含水率估算結果（表3）顯示，大部分光譜指數與本數據庫葉片含水率擬合效果較差，對巖溶區(qū)和非巖溶區(qū)的擬合 R2大于0.5的指數占所有試驗指數的比例分別僅為3.33%和13.33%。其中，指數DVI（1445，2305）在巖溶區(qū)與非巖溶區(qū)均表現(xiàn)最好，擬合 R2分別達到0.52和0.61。

2.2 巖溶區(qū)植物葉片含水率反演

從圖1可以看出，巖溶區(qū)植物反射光譜在單波段和不同波段組合中對葉片含水率擬合較好的區(qū)域并不多。單波段反射光譜擬合中，所有波段擬合R2均小于 0.30（圖1：a）。不同波段組合的指數模型中，差值型模型表現(xiàn)較好的組合波段較多，主要集中在Ra=1 470～1 920 nm、Rb=1 380～1 880 nm，Ra=2 220～2 400 nm、Rb=1 400～1 520 nm和1 970～2 120 nm區(qū)域（圖1：b）;比值型和歸一化型模型中，表現(xiàn)較好的組合波段相似，主要集中在Ra=2 220～2 400 nm、Rb=1 400～1 520 nm和1 820～2 120 nm區(qū)域（圖1：c， d）。

由圖2可知，對葉片反射光譜進行一階求導后，單波段反射光譜擬合效果整體提升，其中3個波段的擬合R2均大于0.5（圖2：a），在波段1 730 nm左右擬合效果最好。差值型、比值型和歸一化型光譜指數的葉片水分敏感波段組合表現(xiàn)變得較為分散（圖2：b-d），不如原始光譜集中。差值型模型中，擬合效果最好的波段組合主要集中在Da=2 000～2 100 nm、Db=1 700～1 860 nm區(qū)域（圖2：b）;比值型模型中，擬合效果最好的波段組合主要分布在Da=1 580～1 900 nm、Db=1 300～1 900 nm區(qū)域（圖2：c）;歸一化型模型中，擬合效果較好的組合主要在Da=2 000～2 120 nm、Db=1 830～2 020 nm區(qū)域（圖2：d）。

基于各指數結構對巖溶植物葉片含水率擬合的最優(yōu)指數以及驗證結果表4所示，R735在所有模型中的建模和驗證結果均最差，D2048-D1733最好。

基于一階導數光譜構建的單波段、比值型和差值型模型的擬合效果均比基于反射光譜的擬合效果好，其中單波段模型的擬合效果提升最為明顯。

2.3 非巖溶區(qū)植物葉片含水率反演

從圖3可以看出，非巖溶區(qū)植物反射光譜在單波段和不同波段組合中對葉片含水率擬合較好的區(qū)域很少。反射光譜的單波段指數擬合效果整體很差（R2<0.14），在1 300 nm左右波段擬合最好，最大R2也僅為0.13（圖3：a）。不同波段組合模型的葉片水分敏感波段分布較為相似（圖3：b-d），都主要集中在Ra=1 400～1 850 nm、Rb=1 320～1 420 nm區(qū)域，以及Ra=1 850～2 500 nm、Rb=1 390～1 520 nm和Rb=1 800～1 920 nm區(qū)域內的波段組合。

由圖4可知，對葉片反射光譜進行一階導數處理后，單波段指數擬合效果整體提升，有3個波段對葉片含水率擬合的R2大于0.5，在2 350 nm波段擬合效果最好（圖4：a）?；谝浑A光譜的差值型、比值型和歸一化型模型的敏感波段組合表現(xiàn)的較為分散（圖4：b-d），不如原始光譜擬合時集中。差值型模型中，擬合效果最好的波段組合主要在Da=1 700～1 850 nm、Db=1 600～1 720 nm區(qū)域（圖4：b）;比值型和歸一化型模型中，擬合效果較好的波段組合主要在Da=2 300～2 460 nm、Db=1 830～1 900 nm區(qū)域（圖4：c， d）。

使用不同結構的光譜指數對非巖溶植物葉片含水率進行全波段搜索得到的最優(yōu)指數模型以及驗證結果顯示（表5），R1320的建模和驗證結果均最差，D2356/D1885最好，（D2356-D1885）/（D2356+D1885）與D2356/D1885的結果比較接近?；谝浑A導數光譜構建的單波段、比值型和歸一化型模型均比基于反射光譜構建的擬合效果好，其中單波段模型擬合效果提升最為明顯。

2.4 巖溶區(qū)毛葉和亮葉葉片含水率反演

采用相同方法對巖溶區(qū)毛葉和亮葉植物葉片含水率分別進行全波段搜索得到的最優(yōu)光譜指數如表6所示。毛葉含水率的最優(yōu)擬合指數的擬合效果小于亮葉。對巖溶區(qū)亮葉和毛葉植物分別進行模型構建后，其擬合效果較巖溶區(qū)植物總體建模的擬合效果沒有得到明顯提升。

2.5 巖溶區(qū)和非巖溶區(qū)植物葉片含水率最優(yōu)反演模型的檢驗

為了檢驗模型的穩(wěn)定性和精準性，分別對巖溶區(qū)和非巖溶區(qū)植物所有樣本葉片含水率的測量值與基于最優(yōu)模型的預測值進行比較（圖5）。圖5結果表明，基于最優(yōu)模型的預測值和實測值之間在巖溶區(qū)和非巖溶區(qū)均具有極顯著的線性相關性（P<0.001），說明基于D2048-D1733和D2356/D1885分別建立的巖溶區(qū)和非巖溶區(qū)植物葉片含水率模型均具有較好的穩(wěn)定性和反演能力。

3 討論與結論

基于特定數據庫構建的葉片含水率光譜模型一般具有一定的適用局限，即在其他數據庫中的反演效果不夠理想。本文結果表明文獻中已有的葉片水分反演光譜指數在本研究區(qū)域植物中的應用效果均不佳，且?guī)r溶區(qū)與非巖溶區(qū)植物葉片含水率與光譜指數擬合的最佳波段并不相同，說明有必要針對巖溶區(qū)和非巖溶區(qū)分別建立植物葉片含水率反演模型。處于不同生境條件下的植被，在環(huán)境的影響下植物葉性狀（結構性狀和化學性狀）會發(fā)生改變來適應環(huán)境（盤遠方等， 2018），因此，其目標敏感光譜信息也會發(fā)生相應的改變。本研究中，不同結構的光譜指數對非巖溶區(qū)植物的擬合效果整體比巖溶區(qū)植物的擬合效果要好，最優(yōu)葉片水分反演光譜指數分別為D2356/D1885（R2=0.76） 和D2048-D1733（R2=0.68）。一方面，可能是與巖溶區(qū)植物干濕季節(jié)間葉片結構和組分的強烈動態(tài)變化有關（葛昊等， 2012; 吳見， 2015; 劉玉冰等， 2016; Sun et al.， 2019）。相對于非巖溶區(qū)而言，巖溶區(qū)土壤持水能力差，使巖溶區(qū)植被易受到干旱脅迫，且旱季時干旱脅迫更為明顯，從而導致植物水分狀態(tài)的季節(jié)差異較大。另一方面，可能由于巖溶區(qū)植物個體間葉片結構差異較大所致。裸露型巖溶區(qū)特殊的地質結構阻斷了土壤斑塊之間的水分和養(yǎng)分關聯(lián)，生境島嶼化嚴重（陳洪松等，2013），從而導致植物個體間生長差異較大。這與潘慶梅等（2019）與胡珍珠等（2016）得出的不同區(qū)域核桃葉片含水率敏感波段存在差異的研究結果相似。但通過對巖溶區(qū)毛葉和亮葉葉片含水率的分類反演結果顯示，分類反演后亮葉植物的最優(yōu)光譜指數擬合效果提升不明顯，而毛葉植物擬合效果反而明顯降低，說明葉片絨毛對水分反演影響不明顯，這可能是由于本研究中毛葉植物的絨毛均在葉片背面，并且部分植物在葉片成熟后絨毛有逐漸褪去的趨勢。

組合波段與單波段指數相比，其增加了信息的負載量，同時降低了外界因素的影響，實現(xiàn)了光譜差異信息的放大，因此，組合波段模型一般比單波段模型具有較高的反演精度（李珺和宋文龍， 2016; 徐道青等， 2017; Corte et al.， 2017）。本研究中，與波段組合相比， 單波段指數與葉片含水率擬合效果均最差，說明波段組合能更準確地反映目標敏感光譜的信息，體現(xiàn)了植被指數的優(yōu)點。反射光譜的一階導數有利于消除測量過程中產生的噪音等對葉片反射光譜信息造成的干擾，能更好地反映植被光譜的特征，有利于植被信息的反演（Damson et al.， 1992; Yi et al.， 2013; 林毅等， 2015）。其中，單波段光譜指數的表現(xiàn)在一階導數處理后擬合效果提升尤為明顯。不同波段組合中，基于反射光譜擬合較好的波段組合區(qū)域比基于一階光譜的更為連續(xù)和集中，但精度略差。因此，說明一階導數光譜能較好地消除相鄰光譜信息的干擾，可以有效提高光譜的應用精度。

綜上所述，D2048-D1733為巖溶植物葉片含水率的最佳反演光譜指數，D2356/D1885和（D2356-D1885）/（D2356+D1885）均可作為非巖溶植物葉片含水率的最佳反演光譜指數。本研究中，巖溶區(qū)植物葉片絨毛對水分反演影響不明顯，但蠟質晶體等葉表結構是否為影響巖溶植物水分反演的重要因素有待進一步研究。

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（責任編輯 李 莉）