2.6　竹林资源光谱数据库应用

2.6.1　典型植被反射光谱曲线特征比较

利用所构建的光谱数据库，将2007年11月至2008年10月所测定的不同植被类型的反射光谱曲线数据导入数据库，进行数据查询与相关属性信息的提取，进行不同时相下同一树种的植被反射光谱曲线特征比较分析，结果见图2-4至图2-11。

图2-4、图2-5是2007年11月（冬季）不同植被类型的反射光谱曲线及一阶导数曲线图。在图2-4中，各植被类型的反射率在可见光波段差异不大，在近红外波段则较为明显。“绿区”中各植被类型的光谱反射率均小于10%，其中杉木具有最大的反射率值为9.53%。红光吸收谷主要位于670～680nm之间的波段。在近红外波段，杉木的反射率约为60%，明显高于其他植被类型，比木荷和大年毛竹高约20%。通过一阶导数曲线（图2-5）可知，各植被类型的绿峰均较为明显，主要位于550nm左右，杉木的峰值略高于其他植被类型。各植被类型的斜率峰值均位于718nm和719nm，杉木的斜率峰值为0.012，明显高于其他4种类型，木荷、大年毛竹、马尾松和小年毛竹峰值分别为0.008、0.007、0.007和0.006。从红边振幅特征来看，杉木和木荷的振幅均高于大年毛竹和小年毛竹，春季和夏季的幅度明显高于秋季和冬季，这一特征与木荷相似，秋、冬季由于叶绿素的减少导致红边振幅的下降，这主要也与毛竹的换叶机制有关。

图2-6、图2-7是2008年4月（春季）不同植被类型的反射光谱曲线及一阶导数曲线图。在这个时期小年毛竹已经基本落叶，只需考虑大年毛竹的光谱特征。从图2-7可知，不同植被类型在可见光波段和近红外波段的反射率差异均较明显。其中，各植被类型的“绿区”最大值位于551～556nm波段，光谱反射率差异较大，其中毛竹具有最大的反射率值为12%，木荷、马尾松和杉木的反射率值分别为9.7%、7.1%和4.3%。红光吸收谷较为集中，主要位于672nm左右。在近红外波段，各植被类型的反射率差异较大，其中木荷的反射率明显高于其他植被类型，最大值约为62.1%，毛竹、马尾松和杉木的反射率分别为51.2%、37%和22%。通过一阶导数曲线（图2-7）表明，各植被类型的绿峰最大值位于520～530nm之间且较为明显，其中毛竹的峰值为0.003，明显高于其他植被类型。从斜率峰值来看，各植被类型的峰值均位于717nm和718nm，与图2-5结果极为相似。其中木荷的斜率峰值为0.014，并明显高于其他3种类型，毛竹、马尾松和杉木的斜率峰值分别为0.009、0.008和0.004。从红边振幅特征来看，4种植被类型的红边振幅在春季出现了较为明显的差异。

图2-8、图2-9是2008年7月（夏季）不同植被类型的反射光谱曲线及一阶导数曲线图。夏季是植被的生长旺季，植物体的各种生理代谢最为活跃。从图2-9可知，可见光波段和近红外波段中不同植被类型的反射率差异较图2-6的有所减小。“绿区”中马尾松的反射率最大值位于555nm，木荷、杉木和毛竹均位于556nm。木荷具有最大的反射率值为11.8%，毛竹、杉木和马尾松的反射率值分别为10.4%、8.7%和6.7%，光谱反射率差异较小。红光吸收谷主要位于670～675nm之间。在近红外波段，杉木的反射率高达55.9%，木荷、毛竹和马尾松的反射率分别为51.5%、45.8%和43%。图2-9所示，各植被类型的绿峰最大值位于525nm左右。从斜率峰值来看，各植被类型的峰值均位于718nm。杉木的斜率峰明显高于其他3种类型，杉木、木荷、马尾松和毛竹的斜率峰值分别为0.013、0.009、0.008和0.007。杉木和木荷的红边振幅大于马尾松和大年毛竹，但后二者之间的差异不明显。

图2-10、图2-11是2008年10月（秋季）不同植被类型的反射光谱曲线及一阶导数曲线图。从图2-10可知，不同植被类型的反射率在可见光波段较为集中，但反射值较4月份和7月份有所下降，杉木的反射率为最大值7.6%，小年毛竹则仅为3.7%。红光吸收谷最小值位于670nm处。在近红外波段不同植被类型的差异较大，杉木与木荷的反射率约在40%左右，大年毛竹与马尾松约为30%，小年毛竹反射率为20%左右。从图2-11可知，不同植被类型的绿峰最大值位于525nm处，但比4月份和7月份的数据均有所下降。不同植被类型的斜率峰值均位于718nm，杉木和木荷的斜率峰值均为0.009，明显高于其他植被类型。马尾松、大年毛竹和小年毛竹的斜率峰值分别为0.006、0.0055和0.004。从红边振幅特征来看，杉木和木荷的振幅差异不大，其次为马尾松和毛竹大年，毛竹小年最小。

2.6.2　不同时相典型地物光谱特征分析

植物的光谱特征如可见光的绿峰和红光与近红外之间的红边特征等的变化，能够反映植物的生化含量变化、物候期和类别等信息。闽北地区竹林常与马尾松、杉木和木荷等乡土的针叶树、阔叶树混交生长。毛竹、针叶树和阔叶树之间叶片组成、内含物含量、冠层结构及物候特征等因素的不同，导致不同植被类型之间以及同一植被类型在不同季节下光谱特征存在较大差异。植物的光谱特征如可见光的绿峰和红光与近红外之间的红边特征等的变化能够反映植物的生化含量变化、物候期和类别等信息。

（一）不同时相典型树种的反射光谱曲线特征比较

利用所构建的光谱数据库，将2007年11月至2008年10月所测定的不同植被类型的反射光谱曲线数据导入数据库，进行数据查询与相关属性信息的提取，进行同一树种在不同时相植被反射光谱曲线特征比较分析，结果见图2-12至图2-17。

马尾松是我国长江流域及其以南地区绿化及造林的重要树种，其在不同季节的光谱反射率基本保持稳定（图2-12），在可见光波段的最大值均位于556nm处，其中春季的反射率为最大值7.10%，夏季、秋季和冬季的反射率值分别为6.70%、6.90%和5.72%。在近红外波段，夏季的光谱反射率值则大于其他季节，秋季的反射率最小，两者之间相差约10%。从一阶导数曲线（图2-13）来看，光谱反射的绿峰均较明显，绿峰和红边斜率峰的最大值分别位于526nm和718nm处，不同季节之间反射率值差异不明显，两者的最大值分别为0.0015和0.0081。从红边振幅和红边位置变化情况来看，不同季节植物冠层的叶绿素含量变化不大。

不同季节杉木的光谱反射率在可见光波段和近红外波段均差异明显，其中夏季和冬季的光谱反射率明显高于春季和秋季（图2-14）。杉木在可见光波段的光谱反射率最大值均位于556nm处，冬季的反射率为最大值9.54%，夏季与冬季的反射率为8.70%，秋季的反射率值仅为7.60%，春季为最小值4.30%；红光吸收谷最小值位于671或672nm处。在近红外波段，夏季和冬季的光谱反射率约比秋季高15%，春季的反射率最小。杉木的光谱反射绿峰位于525nm，其中春季的峰值为0.0010，明显低于其他季节。红边斜率峰值均位于718nm处且差异明显，其中夏季为最大值0.0132（图2-15）。从杉木的红边振幅来看，春季的振幅最小，表明冠层的叶绿素含量最小，这主要和杉木新叶的生长状况有关。

木荷光谱反射率与杉木的有所不同，春季的光谱反射率最高，其次为夏季，秋季和冬季则较为接近（图2-16）。木荷在可见光波段的光谱反射率最大值均位于556nm处，夏季的反射率为最大值11.76%，春季、秋季和冬季的反射率分别为9.70%、8.23%和6.3%。在近红外波段，春季的光谱反射率比夏季的高约15%，比秋季和冬季高约25%。杉木的光谱反射绿峰位于525nm，但不同季节间差异不明显。从红边特征看，最大斜率峰值均位于718nm，其中春季的峰值为0.0135，明显高于其他季节（图2-17）。春季和夏季的振幅明显高于秋季和冬季，这主要和阔叶树的物候有关，秋、冬季由于植物叶绿素的减少导致红边振幅的下降。

（二）不同季节毛竹林与典型地物光谱特征差异分析

毛竹具有大年和小年之分，其光谱反射特征也有别于其他植被类型。从整体来看，毛竹的春季、夏季光谱反射率高于秋季和冬季，毛竹大年的反射率大于毛竹小年（图2-18）。毛竹在可见光波段的光谱反射率最大值位于556nm处，春季的反射率为最大值12.00%，秋季的毛竹小年的反射率为最低值3.7%。在近红外波段，光谱反射率值大小为：春季＞夏季＞冬季（大年）＞冬季（小年）＞秋季（大年）＞秋季（小年）。毛竹的光谱反射绿峰均位于526nm，春季的峰值为最大值0.0025。毛竹的最大红边斜率峰值位于718nm处，其中春季为最大值0.009，秋季（小年）为最小值0.004（图2-19）。毛竹的红边振幅特征显示春季和夏季的幅度明显高于秋季和冬季，这一特征与木荷相似，秋、冬季由于植物叶绿素的减少导致红边振幅的下降，这主要与毛竹的大、小年换叶机制有关。

2.6.3　其他地物光谱特征

利用所构建的光谱数据库，将2007年11月所测定的不同地物类型的反射光谱曲线数据导入数据库，进行数据查询与相关属性信息的提取，进行不同土地利用类型的反射光谱曲线特征比较分析，结果见图2-20。包括水泥路面、裸地和农田。水泥路面的光谱反射率在可见光波段呈上升趋势，拐点出现在600nm处，而在近红外波段则基本趋于平稳，是非常理想的地物光谱重建地面测试点。裸地的光谱在可见光和短波近红外范围内随波长的增加反射率增大，与水泥路面相较于713nm处，并逐渐趋于平稳。农田由于作物的覆盖，表现出了植物与土壤混合后的光谱特征，在670nm处具有明显的红光吸收谷。

2.6.4　光谱数据库匹配技术应用

将野外实测的毛竹、马尾松、杉木、阔叶树等各树种的冠层光谱数据，经重采样等数据处理，与TM影像进行匹配，为TM影像的遥感解译提供重要基础。重采样匹配得到的TM影像蓝、绿、红、近红外波段的光谱反射率见图2-21，这样各林种光谱在重采样后的4个TM波段范围的光谱反射率就构成各林种的光谱向量，进而得到各树种的光谱相似值，见表2-7。

表2-7　各树种间光谱相似值

通过图2-21可知：在绿波段，杉木易与其他林种相区分；在近红外波段，各林种的光谱反射率都有大幅度的提高，并且各树种的反射率差异比可见光波段大，非常容易区分；各树种的光谱反射率曲线形状非常相似。在近红外波段各树种都有较高的反射率是由于叶子的细胞壁和细胞空隙间折射率不同，导致多重反射引起的。各树种间的叶子内部结构变化大，故在近红外波段的反射差异比在可见光波段大得多。各树种的光谱反射率曲线形状非常相似是因为影响其波谱特性的主导控制因素是一致的。

通过对各树种的光谱曲线进行相似性分析，根据表2-7可知：毛竹和杉木、杉木与阔叶树的光谱相似值相对最大；马尾松与杉木、竹针混交林和杉木、竹阔混交林与杉木、杉阔混交林与杉木、杉阔混交林与阔叶树、阔叶树与竹阔混交林的光谱相似值也比较大。由于光谱相似值越小表示两光谱越相似，那么树种间光谱相似值越大，意味着树种的光谱曲线的差异越大，在遥感影像上越容易区分。

遥感图像基于光谱的分类方法，取决于其光谱的差异，分类的原则是类间差别最大，而类内差别最小。从研究结果可以看到，各树种间的光谱曲线有一定差异，尤其两两树种间的光谱差异较为明显。