1、引言

高等植物叶绿素有两种: 叶绿素a和叶绿素b, 它们参与光能吸收、传递和转化, 调控着叶片吸收太阳辐射的量从而影响着光合作用的潜力及初级生产力。植物叶绿素含量与其营养状况密切相关, 例如在植物受到胁迫以及在衰老进程中其叶绿素含量会降低且其叶绿素 a与叶绿素b的比值也会因非生物因素的影响而发生变化, 利用叶绿素含量可以间接估计植物营养状态。叶绿素含量作为有关植物-环境相互作用的信息监测因子, 其已成为植物健康的监测指标之一。叶片的光谱反射率是对光合色素含量的响应, 叶绿素在植物叶片内的含量可利用测定特征光谱表现出来。因此, 叶片的光谱反射率成为监测植物光合作用、病虫害和环境胁迫的有力手段。如何利用高光谱技术快速准确地监测植物叶绿素含量, 进而实现植物健康的大面积监测, 已成为亟需解决的生态问题。

2、材料与方法

2.1 研究区概况

研究区位于塔里木河流域上游源流区和新疆阿瓦提县胡杨林保护区。塔里木河流域上游源流区 (40°17′N、 80°21′E) 三河交汇, 供水资源丰富, 地表径流流量较大, 丰水期为7—9月, 汛期受洪水影响较大。阿瓦提县胡杨林保护区(40°15′53.72″ ~ 40°18′23. 13″N、 80° 19′54. 71″ ~ 80° 24′13. 10″E) 位于叶尔羌河的下游, 叶尔羌河之水主要来源于高山冰雪融水, 其河流有明显的枯水期, 且在干旱区因不断蒸发、沿岸取水会导致地表径流量减少, 下游逐渐转变为地下径流, 水位持续降低。胡杨是荒漠河岸林唯一的建群乔木, 林下植被组成简单, 植物种类主要有铃铛刺、甘草、柽柳等。

2.2 实验设置

设置0~2、2~4、4~6、6~8、8~10m的5个地下水埋深梯度。在塔河源参照土壤剖面选取地下水埋深0~2与2~4m采样区。在阿瓦提县胡杨林保护区选择垂直叶尔羌河不同距离的区域, 参照竖 井水深确定相应采样区作为地下水埋深4~6、6~8与8~10m采样区。

2.3 光谱数据采集

在晴朗无风、天空云量小于20%的条件下,从每个采样区范围内挑选胸径30 ~ 40cm, 树龄、长势相近且无病虫危害的胡杨10株,共50株。每株摘取其完整且具有代表性的叶片10片。用高枝剪采集叶片样本, 用于测定样本叶片光谱反射率。采用便携式地物光谱仪对胡杨叶片进行测定,分辨率为1nm,波长范围在325~1075nm,以其平均值作为该采样区的光谱反射率。

2.4 叶绿素含量的测定

胡杨叶片剪碎后通过95%乙醇浸提,放入冰箱于4 ℃密封浸提48h,之后用分光光度计测定。按下列公式计算其浓度。叶绿素a (chla) = 0. 013 73A₆₆₃-0. 000 897A₅₃₇-0. 003 046A₆₄₇叶绿素b (chlb) = 0. 024 05A₆₄₇-0. 004 305A₅₃₇-0. 005 507A₆₆₃式中: A₆₆₃或A₆₄₇为在波长663或647nm下用1cm 的比色皿测量的吸光度值。

2.5 光谱数据预处理

采集的样品光谱信号往往会受到背景噪声、基线漂移等因素的干扰,从而影响最终的定性定量分析结果,因此需要对原始光谱进行预处理。通过公式对胡杨叶片原始光谱数据进行预处理与分析。一阶导数处理的光谱数据能获取不同的光谱参数，变换可增强光谱特征差异, 减弱背景噪声对光谱数据的干扰, 放大光谱吸收特性。(如峰谷特征,红边波段等),从而反映植物的特征,。对原始的光谱数据进行SG平滑处理后,光谱噪声明显减弱, 对平滑后的原始光谱重采样,间隔为5nm,再进行一阶导数变换。选取350~1050nm的数据进行分析, 并且连续测量10次并取其平均反射率数据。

2.6 光谱特征波段分析方法

本研究的光谱特征波段采集方法采用相关系数法和灰色关联度分析。相关系数是反映相应变量间相关关系密切度的指标, 不同地下水埋深条件下胡杨叶片反射光谱与叶绿素 a、b、a+b含量之间的线性相关关系可以通过相关系数来确立。样本的相关系数值越大, 其相 似程度越高, 反之, 相似程度越低。由于灰色关联度分析能对目标性状进行分析, 评价不同性状的影响程度。故选用此方法对胡杨叶片的光谱特征波段进行筛选。不同地下水埋深条件下胡杨叶片反射光谱与叶绿素a、b、a+b含量之间的非线性相关关系可以通过关联度来确立。在应用胡杨叶片光谱数据的估算时, 首先应用灰色关联分析法, 计算原始光谱 (R)、一阶导数 (FD) 变换后的光谱数据与叶绿素 a、b、a+b含量在关联度大于重要因子(0. 7) 水平上的反射光谱波段。在全波段内选取关联度大于重要因子(0. 7) 的波段作为高光谱的敏感波段。

2.7 建模及评价方法

使用偏最小二乘法( PLS )、 支持向量机 (SVM)、BP神经网络 ( BPNN) 建立预测模型。采用交叉检验的方法对模型进行评估, 选取决定系数 (R²)、均方根误差( RMSE)、相对分析误差(RPD)、 校正标准偏差(RMSEC)、 预测标准偏差 (RMSEP) 作为评价指标。R²值越接近1, 且RMSE值越低RPD值越接近2、SEL /SEP值越接近1 时, 模型越稳定, 精度越高, 预测能力越强; 0. 50且 1. 40模型精度一般, 能进行粗略估计; R²<0. 50 且 RPD<1. 40 时模型精度较低, 表明模型无法对样品叶绿素含量进行预估。

3、结果和分析

3.1 地下水埋深区胡杨叶片叶绿素含量的变化特征

叶绿素a含量最大值为1. 66mg/ g, 最小值为0. 32mg/ g, 叶绿素 b含量最大值为0. 64mg/ g, 最小值为0. 12mg/ g, 叶绿素a+b含量最大值为2. 30mg/ g, 最小值为0. 43mg/ g; 叶绿素a、b、 a+b含量变化趋势基本一致, 呈现先上升后下降的趋势, 且地下水埋深4~6 m时叶绿素含量均为最高、0~2m和8~10m较低(图1)。这说明地下水埋深4~6m时最适合胡杨生长, 0~2m和8~10m时分别存在不同程度的生境胁迫, 不利于胡杨的叶绿素的合成。

图 1 不同地下水埋深区叶绿素含量变化特征

3.2 不同地下水埋深区胡杨叶片反射光谱特征

胡杨叶片的结构和生理特征会随着不同地下水埋深呈现出规律性的变化, 继而影响叶片叶绿素含量、 原始反射率的变化特征。在不同地下水埋深条件下, 胡杨叶片反射率的变化规律基本一致: 在地下水埋深4~6m, 其叶片光谱反射率在全波段内明显高于其他水埋深区域的叶片光谱反射率(图 2)。在可见光区域 (400~700 nm) 内, 反射率曲线变化比较明显, 且光谱反射率较小 (小于0. 22) (图 1a); 胡杨叶片反射率光谱在可见光范围内出现绿色植物具有的典型“峰谷” 特征———在554nm附近出现明显的一峰(绿峰)、在490和690 nm附近出现明显的两谷 (蓝谷和红谷) (图 1b)。这主要是胡杨叶片中叶绿素和其他色素吸收红光反射绿光的原因所致。在此波段内, 反射率随地下水埋深的变化情况为: 地下水埋深4~6 m的反射率最大, 6~8m和4~6m的反射率次之, 且这三曲线的变化幅度较大; 0~2m 和2~4m反射率较低且趋于稳定 (图 1b)。

图 2 胡杨叶片反射光谱特征

注: a 为原始光谱反射率, b 为原始光谱特征波段, c 为一阶导数光谱, d 为一阶导数光谱特征波段

在近红外波段 (700~1050nm), 不同地下水埋深的光谱反射率曲线呈现先上升后稳定变化的趋势。在地下水埋深4~6 m光谱反射率最高, 且变化明显, 其他4个水埋深则次之。光谱反射率随不同水埋深而发生的这种变化可能是因为胡杨叶片细胞的排列方式与植被整体结构影响所致。在700~750nm, 反射率上升急剧, 这一波段叫做 “红边”(图 1 a)。红边之所以形成可能是因为胡杨叶片结构影响所引起的多次反射和散射而形成了 一个高反射台。不同地下水埋深条件下, 叶绿素含量变化导致 胡杨叶片导数光谱在不同波段上有明显差异, 而且不同地下水埋深胡杨叶片导数光谱曲线变化趋势基本一致 (图 1c)。一阶导数反映的是光谱曲线的斜率, 是光谱曲线的变化程度。在650~800nm波段, 地下水埋深6~8、2~4、8~10、0~ 2、4~6m的反射光谱在715、705、715、730、720nm附近一阶导数值都达到了极值点, 其中715nm处达到了最大极大值 (图 1d)。说明在此波段内光谱曲线的斜率变化、反射率变化较大。胡杨叶片叶绿素反射和“红边”效应、 叶片结构和物质浓度等影响所形成的高反射率平台的原因所致。在可见光波段, 叶绿素含量与一阶导数光谱在某些波段 (600~750nm) 的相关性超过原始光谱, 因而选取的光谱变量参数大多来自一阶导数光谱。

3.3 胡杨叶片叶绿素含量光谱估测模型的建立及验证

3.3.1 建模数据集

光谱变换值、光谱参数分别与叶片绿素a、b、a+b含量呈极显著相关且关联度大于0. 7的波段为敏感波段。原始光谱反射率与叶绿素 a 含量的敏感波段134条, 主要分布在405~523、936 ~937、1009 ~1010、1018~1019nm附近; 导数光谱 (与叶绿素 a 含量的敏感波段184 条, 大多分布在560~674、731~902、921~1049nm 附近 (表 1)。原始光谱反射率与叶绿 b含量的敏感波段121条, 大多分布在405~516、936~937、1018~1048 nm附近; 一阶导数光谱与叶绿素b含量的敏感波段178条, 大多分布在551~671、 711~793、831 ~ 932、971~1049nm 附近(表 1)。原始光谱反射率与叶绿素a+b含量的敏感波段129条, 大多分布在 405~521、936~937、1010~1048nm附近; 一阶导数光谱与叶绿素a+b含量的敏感波段179条, 大多分布在560~674、 731~902、921~1049nm 附近(表 1)。在两峰两谷、红边等光谱变化差异明显的波段, 一阶导数变换能较好地反映光谱与叶绿素的相关性, 体现叶绿素吸收光谱变化的强弱程度。由此可见, 一阶导数光谱更能体现叶绿素含量 变化的差异, 可较好参与模型建立。基于敏感波段, 利用软件对自变量做最大归一化处理, 并将胡杨叶片样品数按照2︰1的比例分为校正集和预测集, 分别建立SVM、PLSR 和 BP 神经网络叶绿素光谱估测模型。建模数据集如表 2。样本叶片的平均叶绿素 a、b、a+b含量在0. 97、0. 38、1. 35 mg/ g 左右。叶绿素含量变异系数 (变异系数18. 2% ~ 23. 2%) 均较小, 属于弱变异强度。所有数据集的变异系数在组内没有显著差异; 对比数据统计结果, 数据集之间的差异小, 数据集的划分达到建模标准。

表 1 筛选的敏感波段

表 2 总数据集、 建模集和验证集的描述性统计

3.3.2 基于 SVM 的胡杨叶绿素的光谱估算模型

不同光谱变换和光谱参数下胡杨叶片叶绿素a、b、a+b 含量的 SVM光谱预测模型其精度有所差异 (表 3)。建模集与验证集R2<0. 50且RPD<1. 40, SEL/ SEP距1较远时模型精度差, 对样本的估测能力不稳定, 不具备估测能力。经过多次交叉验证, 通过SVM方法所分别建立的基于敏感波段的胡杨叶片原始光谱 (R)、 一阶导数 (FD) 的叶绿素 a、b、a+b 含量与不同光谱变换和光谱参数的回归预测模型其预测效果不稳定, 无法对样本进行预测。

3.3.3 基于 PLSR 的胡杨叶绿素的光谱估算模型

不同光谱变换和光谱参数下胡杨叶片叶绿素a、b、a+b含量的 PLSR光谱预测模型其精度有所差异 (表 4)。

表 3 叶绿素 SVM 估算模型

表 4 叶绿素 PLSR 估算模型

经过多次交叉验证, 一阶导数光谱敏感波段与叶绿素a含量构建的回归模型其精度最好, 实测叶绿素a含量与预测值之间拟合决定系数R2 达0. 75、RMSE为0. 16、RPD为1. 88、SEL/SEP 值 (0. 97) 接近1, 预测能力最优; 一阶导数光谱敏感波段与叶绿素a+b含量构建的回归模型其精度较高, 实测叶绿素 a+b含量与预测值之间拟合决 定系数R2达0. 74、RMSE为0. 24、RPD为1. 85、SEL/SEP值 (0. 97) 接近 1, 预测能力良好; 一阶导数光谱敏感波段与叶绿素b含量构建的回归模型其精度次之, 实测叶绿素b含量与预测值之间拟合决定系数R2达0.70、RMSE为0. 07、RPD为1.85、SEL/ SEP值 (0. 98) 接近 1, 能进行粗略估计。因而, 可以选用叶绿素a、a+b和b 含量与一阶导数光谱敏感波段构建的回归模型对胡杨的叶绿素a、 a+b和b含量进行准确估计。其他PLSR模型精度较低, RMSE在 0. 32~0. 43内、相对分析误差RPD在1. 10 ~1. 34内, 预测效果不稳定, 无法准确估测样本的叶绿素含量。

3.3.4 基于 BP 神经网络的胡杨叶绿素的光谱估算模型

通过多次试验证明使用 70%的样本建立网络模型, 30%的样品进行训练, 利用剩余样本进行预测网络目标误差为 0. 01, 隐藏层神经元为10时可以得到较好的估算结果。不同光谱变换和光谱参数下胡杨叶片叶绿素a、b、a+b含量的BP神经网络光谱预测模型其预测精度有所差异(表 5)。经过多次交叉验证, 可用预测模型精度由高到低依次是一阶导数光谱敏感波段与叶绿素a+b、一阶导数光谱敏感波段与叶绿 a、一阶导数光谱敏感波段与叶绿素 b、原始光谱敏感波段与叶绿素a构建的BP神经网络模型。一阶导数光谱敏感波段与叶绿素 a+b含量构建的BP神经网络模型, 模型精度最优, 实测叶绿素a+ b 含量与预测值之间拟合决定系数R2达0. 81、RMSE为0. 20, RPD 为2. 14、SEL/SEP值 (0. 90) 接近 1, 预测能力最优; 一阶导数光谱敏感波段与叶绿素a含量构建的回归模型其精度较好, 实测叶绿素 a含量与预测值之间拟合决定系数R2达0. 74、RMSE为0. 17、 RPD为1. 80、SEL/SEP 值 (0. 91) 接近 1, 预测能力良好; 一阶导数光谱敏感波段与叶绿素b含量构建的回归模型其精度次之, 实测叶绿素b含量与预测值之间拟合决定系数R2达0. 62、RMSE为0. 08、 RPD为1. 50、SEL/SEP值 (0. 90) 接近 1, 预测能力次之; 原始光谱敏感波段与叶绿素a含量构建的回归模型其精度较低, 实测叶绿素 a含量与预测值之间拟合决定系数R2达0. 60、RMSE为0. 20、 RPD为1. 55、SEL/SEP值 (1. 08) 接近 1, 可进行粗略估计。因 此, 可以选用叶绿素a+b、b含量与一阶导数光谱敏感波段和叶绿素 a含量原始光谱敏感波段数据构建的回归模型对胡杨的叶绿素 a+b、b 含量进行估计。

表 5 叶绿素 BP 神经网络估算模型

4、讨论与结论

4.1 讨论

植物叶片光谱的变化是因为叶片中叶绿素、含水量、内部细胞结构和干物质含量的变化引起的。叶绿素含量是能够监测植物生长发育的重要指标, 叶绿素在植物叶片内的含量可利用测定特征光谱表现出来。地下水埋深对胡杨叶片叶绿素的影响较为明显, 发现5个地下水埋深下, 胡杨叶片光谱特征有明显的区别, 因为胡杨叶片对吸收红光 和蓝光、反射绿光的叶绿素含量增加, 在光谱曲线峰谷处的反射率大小依次是4~6m>0~2m>6~8m >8~10m>2~ 4m, 说明光谱曲线对地下水埋深梯度变化有响应, 但规律并不明显。在其一阶导数光 谱中, 红边波段是所有波段的最大值。说明2~4、4~6 和6~8m这 3个水埋深的吸收率较大, 叶片长势较好, 所含叶绿素较多, 与许丹、林海军等对塔里木河流域胡杨叶片反射率光谱曲线研究结果一致。不同地下水埋深区域胡杨叶片叶绿素含量的光谱估测研究线的形态基本相似, 峰谷明显,对地下水埋深变化有响应, 但并不显著, 噪声、 基线漂移和细胞内部结构等其他因素的干扰,阻碍提取特征参数和分析随地下水埋深变化的响应。因此, 要对胡杨的原始光谱曲线进行数学变换。

高光谱特征参数本质是对光谱反射率做一定的数学变换, 以增强植被的信息, 突出光谱曲线峰谷特征, 采用灰色关联度法和相关性分析法筛选出胡杨对地下水埋深区域的敏感响应波段, 导数光谱敏感波段远比原始光谱敏感波段多。本研究表明, 根据敏感波段建立估算的模型中, 一阶导数光谱的建模精度明显优于原始光谱。一阶导数光谱建 模集与预测集之间拟合决定系数R²在0. 61~0. 92之间, RMSE在 0. 07~0. 33之间; 原始光谱建模均存在不同程度的过拟合, 预测模型精度较低, 建模 集RMSE在0. 90~0. 86内, 而预测集RMSE在 0. 32~0. 43 内, 预测效果不稳定, 无法准确估测样本的叶绿素含量。以一阶导数光谱学建立的模型和原始光谱模型比较, 预测的准确度、 精确度有较大提高, 但仍以BP神经网络模式的预测效率为最好。BP 神经网络能够更准确地反映出叶绿素含量与多种光谱参量之间的映射关系, 得到精度更高的模型。目前已有学者将多种模型应用至各种植物叶绿素含量估算, 所得结果与本研究一致。BP神经网络模型估算胡杨叶绿素含量时, 验证的预测值与实测值密集分布趋势线附近, 一致性较好。一阶导数敏感波段的叶绿素a+b含量神经网络预测模型验证R²达0. 81, RMSE为0. 20, RPD为2. 14; 叶绿素a含量偏最小二乘预测模型验证R²达0. 75, RMSE为0. 16, RPD为1. 88, 建模与预测模型都相对稳定; 原始光谱反射率叶绿素a+b含量支持向量机 预测模型R²达0. 65, RMSE为0. 27, RPD为2. 13, 但建模模型的精度较低, 建模过程支持向量机模型相对并不稳定, 可能会出现局部异常值。单一指标过高可能会使模型过拟合, 误差较大, 所以需进行综合评价。对模型进行综合评价得出: BP神经网络模型和偏最小二乘预测模型明显优于支持向量机模型, 估算较为准确。由于估算植被色素含量受多种因素干扰, 且传统的统计建模法比较简单, 对非线性关系处理技术能力的不足以至于所建立模型准确度不高。本研究根据植物神经网络非线性映射能力和自适应学习显著增强的特性, 来建立相关的植物神经网络模型, 所建模型反演精度更高。后期宜针对同种植物不同属性、不同季节来进行采样分析, 以便找出稳定规律; 同时, 宜把增加光谱反演模型普适性效果作为研究目标, 充分考虑研究中光谱波段范围、光谱数据数学变换方式对其影响。

4.2 结论

从原始光谱中筛选的叶绿素敏感特征波段主要在405~521、1 010~1 045nm附近, 而从一阶导数光谱中筛选的叶绿素敏感特征波段主要在560~674、731~902和921~1049nm附近。最大相关系 数(-0. 69) 出现在472nm, 构建的3种回归模型 都得到了预测结果, 其中一阶导数光谱与叶绿素a +b含量构建的BP神经网络估算模型具有较好的稳定性及预测能力( R²、RMSE、RPD分别为0. 81、0. 20和2. 14), 表现出对叶绿素a+b很好的预测能力, 说明通过叶绿素含量估算地下水埋深是可行的。研究结果可为监测荒漠河岸生态系统的稳定性提供参考, 也可为干旱区荒漠绿洲过渡带的生态环境建设及植被恢复提供技术参考。

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