特日格勒，包玉龍，2，陶賽喜雅拉圖，圖布新巴雅爾，4，包玉海，4，郭恩亮，2，陳曉慧

（1.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022；2.內(nèi)蒙古自治區(qū)蒙古高原災(zāi)害與生態(tài)安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022；3.內(nèi)蒙古自治區(qū)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010011；4.內(nèi)蒙古自治區(qū)遙感與地理信息系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，內(nèi)蒙古呼和浩特 010022；5.內(nèi)蒙古民族大學(xué) 學(xué)報(bào)編輯部，內(nèi)蒙古 通遼 028043）

隨著無(wú)人機(jī)和機(jī)載傳感器的飛速發(fā)展，無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)被廣泛應(yīng)用在各個(gè)行業(yè)中，與傳統(tǒng)的遙感數(shù)據(jù)相比，無(wú)人機(jī)具有高時(shí)效、高分辨率和高機(jī)動(dòng)性等優(yōu)勢(shì)，是傳統(tǒng)衛(wèi)星無(wú)法比擬的。無(wú)人機(jī)遙感現(xiàn)已成為世界各國(guó)爭(zhēng)相研究的熱點(diǎn)課題之一，并已逐步從研究研發(fā)發(fā)展到實(shí)際試驗(yàn)和應(yīng)用階段［1］。其中，無(wú)人機(jī)高光譜遙感的研究和應(yīng)用領(lǐng)域更廣，目前主要應(yīng)用在植被葉綠素含量估算、農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量估算、牧草產(chǎn)量反演等領(lǐng)域。例如，陳鵬飛等［2］利用S185無(wú)人機(jī)載高光譜成像儀采集了東北玉米的高光譜數(shù)據(jù)，探討了反演玉米葉面積指數(shù)的新方法。ZARCO-TEJADA等［3］利用無(wú)人機(jī)高光譜對(duì)窄波段綠色植被冠層反射率進(jìn)行提取，進(jìn)而評(píng)估了葉綠素?zé)晒夂?，解決了無(wú)法獲取遙感生理指數(shù)的情況下，也能夠監(jiān)測(cè)植被GPP的方法。陳寅等［4］總結(jié)了高光譜成像技術(shù)在作物病害識(shí)別與檢測(cè)方面的研究進(jìn)展。陶惠林等［5］利用無(wú)人機(jī)高光譜遙感技術(shù)采集了冬小麥各個(gè)生長(zhǎng)期數(shù)據(jù)，計(jì)算了9種植被指數(shù)和5種紅邊參數(shù)，進(jìn)行了產(chǎn)量估算研究。

草地生物量估算是較成熟的研究?jī)?nèi)容，國(guó)內(nèi)外許多研究團(tuán)隊(duì)采用樣方統(tǒng)計(jì)、回歸模型、物理模型等多種手段和方法開展了相關(guān)研究，其中，采用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)開展草地生物量估算的研究比較多。例如，NAIDOO等［6］利用Sentinel-2A/B多光譜影像估算了南非東開普敦省阿馬索爾山脈草地地上生物量，達(dá)到了與WorldView-3影像相當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)精度。楊秀春等［7］利用MODIS數(shù)據(jù)和同步的野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析了5種植被指數(shù)和草地生物量之間的相關(guān)性，指出NDVI和SAVI與草地生物量之間的擬合度最高。李素英等［8］用內(nèi)蒙古典型草原區(qū)TM影像數(shù)據(jù)的不同植被指數(shù)差異性與同期的地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，得出了生物量估算最優(yōu)模型。除多等［9］利用藏北地區(qū)8—9月的地上生物量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合同期的MODIS數(shù)據(jù)，建立了藏北地區(qū)地上生物量估算模型。

隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，采用無(wú)人機(jī)RGB正射影像、多光譜和高光譜成像儀來(lái)估算草地生物量的研究逐漸增多。但受作物生理特征的差異影響，將導(dǎo)致作物的光譜特征，如光的吸收、反射、投射等產(chǎn)生差異，因此，在一定程度上作物的圖像和光譜信息可以反映作物養(yǎng)分缺失、長(zhǎng)勢(shì)差異和病蟲害程度等表型信息［10］。GRüNER等［11］利用基于無(wú)人機(jī)的RGB成像儀在作物整個(gè)生長(zhǎng)季獲取了冠層高度數(shù)據(jù)，建立了溫帶草原干物質(zhì)產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。孫世澤［12］利用無(wú)人機(jī)正射影像，結(jié)合地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，建立了新疆天山北坡中段的陰坡與陽(yáng)坡不同草地類型的生物量估算模型?？敌r等［13］提出了一種兼顧數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化和光譜保真的光譜重建優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)了降低高光譜數(shù)據(jù)冗余量的同時(shí)，保證牧草地上生物量估算的預(yù)測(cè)精度。

植物表型是指基因和環(huán)境因素決定或影響的作物物理、生理、生化特征和性狀［14］。已有一些研究利用地物光譜儀開展關(guān)于牧草地、草地特征的反演研究，主要集中在估算生物物理參數(shù)（生物量和葉面積指數(shù)（LAI））、生物化學(xué)參數(shù)（色素，養(yǎng)分，水分）、覆蓋度和牧草地退化監(jiān)測(cè)等［15-20］。成像光譜儀能夠在區(qū)域景觀尺度上進(jìn)行生物物理參數(shù)和生物化學(xué)參數(shù)的測(cè)量，與牧草地田間試驗(yàn)相比，利用成像光譜儀對(duì)牧草地特征進(jìn)行的研究仍然很少。當(dāng)前，已有一些具有不同的光譜分辨率和空間分辨率的機(jī)載（例如，AVIRIS、Hydice、HyMap和CASI）和星載（例如，Hyperion）成像高光譜傳感器數(shù)據(jù)可以被用來(lái)研究牧草地的特性，在景觀尺度上了解牧草地特征，可以為土地管理者提供重要的管理決策信息［21］。植被光譜反射率和窄波段植被指數(shù)作為植被表型的主要參數(shù)，廣泛應(yīng)用在草地生物量估算研究中，但上述研究中主要分析了植被表型參數(shù)和生物量之間的關(guān)系，未考慮植被表型參數(shù)對(duì)地上植被變化的敏感性，也混淆了地上生物量和實(shí)際產(chǎn)草量。對(duì)打草場(chǎng)來(lái)講，因打草機(jī)刀片高度的差異，打草后的地上現(xiàn)存生物量和實(shí)際產(chǎn)草量均不同，這對(duì)精確估算產(chǎn)草量有一定的影響。

因此，筆者將利用無(wú)人機(jī)高光譜遙感數(shù)據(jù)結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，分析植被光譜反射率和窄波段植被指數(shù)等表型參數(shù)對(duì)打草行為的敏感性，通過(guò)獲取特征波段和植被指數(shù)，揭示打草前后牧草表型變化特征，為精確估算牧區(qū)產(chǎn)草量提供技術(shù)支撐。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)概況 以內(nèi)蒙古自治區(qū)東烏珠穆沁旗薩麥蘇木境內(nèi)的典型草原打草場(chǎng)為試驗(yàn)區(qū)，地理坐標(biāo)為116°41′E，45°58′N，1月平均氣溫為-18～-22℃，7月平均氣溫為19～22℃，年平均降水量為200～300 mm。全年季相更替明顯，冬季受蒙古高壓控制，氣溫嚴(yán)寒、大風(fēng)日居多，夏季雨熱同期。該地區(qū)屬于典型草原區(qū)，主要優(yōu)勢(shì)種為克氏針茅（Stipa krylovii Roshev）、糙隱子草（Cleistogenes squarrosa（Trin.）Keng）等。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集 本次試驗(yàn)包括野外數(shù)據(jù)采集、室內(nèi)樣品整理和數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。野外工作主要包括無(wú)人機(jī)高光譜、地面光譜和地上生物量等數(shù)據(jù)的采集。在典型草原打草場(chǎng)內(nèi)選擇已打草和未打草對(duì)稱分布的200×200 m2的區(qū)域，均勻鋪設(shè)42個(gè)1×1 m2的樣方框（圖1），依次開展無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)采集和地面實(shí)測(cè)工作。

圖1 試驗(yàn)區(qū)位置圖Fig.1 Location map of the study area

采用Cubert S185機(jī)載高光譜成像儀采集高光譜影像數(shù)據(jù)。該設(shè)備是一種全畫幅快照式高光譜成像儀，主要參數(shù)見表1。無(wú)人機(jī)平臺(tái)為大疆經(jīng)緯M600 Pro六旋翼無(wú)人機(jī)。數(shù)據(jù)采集于2019年9月20日10：00—14：00期間，天氣情況晴朗無(wú)風(fēng)，視野良好。無(wú)人機(jī)飛行高度設(shè)置為100 m、航速為6 m·s-1，航向和旁向重疊率均為70%，傳感器視角為90°。數(shù)據(jù)采集后，利用Cubert-Pilot軟件對(duì)影像進(jìn)行校正并提取有效波段，用Metashape軟件進(jìn)行拼接，獲得高光譜正射影像。

表1 Cubert S185機(jī)載高光譜成像儀主要參數(shù)Tab.1 Main parameters of Cubert S185 airborne hyperspectral imager

采用ASD Hand Held2光譜儀采集地面樣方的光譜反射率數(shù)據(jù)，該設(shè)備波長(zhǎng)范圍是350～1 075 nm，能夠與無(wú)人機(jī)高光譜成像儀的波長(zhǎng)范圍匹配。無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)采集結(jié)束后立刻開展地面光譜數(shù)據(jù)采集工作。采集視角選擇垂直地面90°，同時(shí)離地高度保持1 m，并對(duì)同一樣方采集5次之后取平均值。

地上生物量的采集使用了收割法，將樣方框內(nèi)的植被齊地裁剪后放入密封保鮮袋內(nèi)排凈空氣保存，帶回試驗(yàn)室稱鮮重后在75℃恒溫烘干箱內(nèi)烘干36 h至恒定質(zhì)量后測(cè)量干重。

1.3 分析方法 本研究主要采用光譜反射率比較、窄波段植被指數(shù)計(jì)算和生物量擬合等分析方法。采用地面樣方的ASD光譜反射率和無(wú)人機(jī)高光譜影像的光譜反射率數(shù)據(jù)對(duì)已打草和未打草區(qū)域光譜反射率變化特征進(jìn)行分析，且無(wú)人機(jī)高光譜的空間分辨率能達(dá)到2.5 cm的高空間分辨率，因此混合像元較少，背景土壤的影響比較少。根據(jù)打草對(duì)植被冠層的形態(tài)參數(shù)的影響特征，選擇ARI等8種窄波段植被指數(shù)（表2）作為特征參數(shù)，選擇并分析打草行為最敏感的特征參數(shù)。在此基礎(chǔ)上，與打草前后的生物量進(jìn)行擬合，構(gòu)建估算產(chǎn)草量的最佳統(tǒng)計(jì)模型。

表2 采用的窄波段植被指數(shù)Tab.2 Narrow band vegetation index used

2 結(jié)果與分析

2.1 打草前后牧草光譜反射率變化特征 植物光譜特征除了受自身結(jié)構(gòu)的影響外也受外界條件的影響。外界影響主要包括季節(jié)的變化、植被的健康狀況、植物含水量的變化和植株?duì)I養(yǎng)物質(zhì)的變化等。但外界的影響總是通過(guò)植物本身生長(zhǎng)發(fā)育的特點(diǎn)在有機(jī)體的結(jié)構(gòu)特征中反映出來(lái)。對(duì)打草前后牧草光譜反射率變化特征進(jìn)行分析時(shí)首先對(duì)ASD地物光譜儀和S185成像儀的波段進(jìn)行了重采樣，調(diào)為一致后對(duì)比分析了每個(gè)樣方的平均反射率（圖2）。圖2（A）和圖2（B）分別是ASD地物光譜儀和S185成像儀光譜曲線，從圖2能看出2個(gè)數(shù)據(jù)的反射率曲線比較一致，未打草區(qū)域的反射率均高于已打草區(qū)域。而不同的是，圖2（A）的反射率曲線更具有綠色植物的特征，即具備了“綠峰”和“紅谷”特征，而圖2（B）的反射率曲線比較平滑，“綠峰”和“紅谷”特征不明顯。ASD地物光譜曲線離散程度較高，而S185的較低。另外，已打草和未打草區(qū)域的光譜反射率在ASD光譜曲線的450～750 nm間有明顯的光譜重疊現(xiàn)象，而750～950 nm間不重疊。但在S185光譜曲線中450～950 nm間都重疊?？傮w上，未打草區(qū)域的光譜反射率值均高于已打草區(qū)域的值，并且有明顯的差距。

圖2 打草前后ASD地面光譜儀（A）與S185高光譜成像儀（B）反射率Fig.2 Comparison of ASD ground spectrometer（A）and S185 hyperspectral imager（B）reflectance before and after cutting grass

2.2 打草前后牧草植被指數(shù)差異分析

利用S185無(wú)人機(jī)高光譜影像數(shù)據(jù)計(jì)算了歸一化植被指數(shù)（NDVI）、紅綠比值植被指數(shù)（RGI）、紅邊指數(shù)（VOGI）、光化學(xué)植被指數(shù)（PRI）、類胡蘿卜素反射指數(shù)（CRI）、花青素反射指數(shù)（ARI）、比值植被指數(shù)（SRI）和紅邊位置指數(shù)（REPI）等8種窄波段植被指數(shù)（圖3）。其中，PRI、RGI、CRI、ARI等指數(shù)出現(xiàn)了大量的無(wú)效值，而且多數(shù)出現(xiàn)在未打草區(qū)域，因此，對(duì)比分析時(shí)未采用。

圖3 試驗(yàn)區(qū)不同植被指數(shù)影像對(duì)比Fig.3 Comparison of different vegetation index images in the study area

圖3中的NDVI、SRI、VOGI和REPI等4項(xiàng)植被指數(shù)的值在正常范圍內(nèi)，從中直觀地看出已打草區(qū)的值均高于未打草區(qū)，其中，VOGI指數(shù)最明顯。為了量化已打草和未打草區(qū)域的植被指數(shù)上的差異，提取了地面樣方范圍內(nèi)的指數(shù)，并制作了箱形統(tǒng)計(jì)圖（圖4）。從圖4能看出NDVI、SRI和VOGI指數(shù)的已打草區(qū)域的均值均高于未打草區(qū)域，而且離散程度較低；REPI指數(shù)上2個(gè)區(qū)域的離散程度均較低，而未打草區(qū)域的值高于已打草區(qū)域。

圖4 未打草區(qū)域和已打草區(qū)域牧草不同植被指數(shù)差異Fig.4 Differences of different vegetation index of grass between uncut and cut grass area

2.3 打草前后牧草生物量差異分析 為了分析已打草區(qū)域和未打草區(qū)域牧草生物量的差異，對(duì)比分析了已采集的地面樣方生物量差異。打草區(qū)域采集了牧草地上生物量較多部分，但因打草機(jī)的不同或打草方式的不同，地上會(huì)殘留一定的生物量。并且打草時(shí)采集的是牧草的冠層部分，包括了頂部的葉子、花朵和果實(shí)等，留下的是貼地面的少量的葉子和根莖部分。把已采集的42個(gè)樣方的生物量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后制作成圖5。圖5中，A是未打草區(qū)域的生物量，B是已打草區(qū)域的生物量。從圖5能看出未打草區(qū)域的鮮重是最重，均值約180 g·m-2，并且每個(gè)樣方之間的離散程度較大，而打草后留下的生物量比較少，鮮重均值約100 g·m-2。因牧草冠層部分的水分含量較高，烘干后的干重大大減少，均值約125 g·m-2，約蒸發(fā)了55 g·m-2水分，而貼地面的根莖部分的含水量較少，烘干后的干重約70 g·m-2，僅損耗了約30 g·m-2水分。

圖5 牧草場(chǎng)地上生物量對(duì)比Fig.5 Comparison of biomass on pasture field

已打草和未打草區(qū)樣方內(nèi)的牧草狀態(tài)見圖6，其中，8號(hào)樣方是未打草之前的牧草，能看出針茅冠層已經(jīng)枯黃，而打草后剩下的是比較綠的部分。從生物量的對(duì)比分析中看出，已打草區(qū)域剩余的生物量遠(yuǎn)低于未打草區(qū)域。

圖6 未打草（8號(hào)）和已打草（23號(hào)）樣方照片F(xiàn)ig.6 Sample photos before（No.8）and after（No.23）cutting grass

3 討論

從上述分析中能得出打草前后牧草光譜反射率、植被指數(shù)和生物量上的差異，而導(dǎo)致此結(jié)果的原因主要是試驗(yàn)區(qū)氣候環(huán)境和植被生理特征。試驗(yàn)區(qū)位于內(nèi)蒙古自治區(qū)東烏珠穆沁旗，屬于大陸性氣候，從試驗(yàn)區(qū)水熱條件和植被生長(zhǎng)情況來(lái)看，試驗(yàn)區(qū)年最高氣溫與降水量都分布于7月份，此時(shí)牧草長(zhǎng)勢(shì)最好，而打草時(shí)間集中在8月末到10月初之間，打草時(shí)牧草已經(jīng)開花結(jié)果，并且冠層部分已經(jīng)發(fā)黃，但貼近地面的植被根部仍然較綠，打草后這部分能夠顯現(xiàn)出來(lái)。因此，導(dǎo)致了已打草區(qū)域和未打草區(qū)域光譜反射率在可見光范圍（450～750 nm）內(nèi)出現(xiàn)重疊，已打草區(qū)域的NDVI、SRI和VOGI這3個(gè)植被指數(shù)值高于未打草區(qū)域，未打草區(qū)域的生物量遠(yuǎn)高于已打草區(qū)域。

4 結(jié)論

通過(guò)對(duì)比典型草原區(qū)牧草打草前后光譜反射率變化特征、植被指數(shù)差異、牧草地上生物量等表型差異得出如下結(jié)論：

（1）在典型草原打草期打草前后地面光譜反射率和高光譜反射率在450～730 nm區(qū)域表現(xiàn)出較高的一致性，在750～950 nm區(qū)域打草前的ASD光譜曲線高于打草后，且兩者沒(méi)有重疊部分，已打草區(qū)的無(wú)人機(jī)高光譜曲線大約有1/3與打草前的光譜曲線重疊，其主要原因是地面光譜儀（ASD）探頭視場(chǎng)角小于S185，所以受到樣方內(nèi)背景值（土壤）的光譜反射率影響導(dǎo)致出現(xiàn)了打草后750～950 nm區(qū)域反射率均小于打草前的現(xiàn)象。

（2）未打草區(qū)域的NDVI、SRI和VOGI指數(shù)值均低于已打草區(qū)域的值，其中，VOGI值差異比較明顯。可以用于打草場(chǎng)的識(shí)別等工作中。

（3）打草前后的生物量的差異很明顯，從試驗(yàn)區(qū)的實(shí)測(cè)值來(lái)講，未打草區(qū)域和已打草區(qū)域的生物量均值大約相差80 g·m-2，說(shuō)明打草時(shí)采集的是這個(gè)相差的部分，還有一部分留在原地。這個(gè)結(jié)果能很好地糾正混淆產(chǎn)草量和生物量的現(xiàn)象。采集生物量時(shí)經(jīng)常采用刈割法，就是齊地面裁剪采集所有地上生物量，而打草是采用打草機(jī)，打草后在地表上留下較多的生物量，這個(gè)部分無(wú)法統(tǒng)計(jì)到產(chǎn)草量中。