摘 要：基于93個濕地蘆葦?shù)厣仙锪浚ˋGB）實測樣本數(shù)據(jù)和原始光譜（R）反射率及其數(shù)學變換，包括一階微分（R′）、二階微分（R\"）、倒數(shù)（1/R）和積分（∫R），采用競爭性自適應重加權算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS），進行敏感波段篩選后，采用逐波段組合法（Band Combination Index， BCI）構建19種不同組合形式的雙波段和三波段優(yōu)化植被指數(shù)，使用極端梯度提升（eXtreme Gradient Boosting， XGBoost），提升回歸樹（Boosted Regression Tree， BRT）和隨機森林（Random Forest， RF）三種算法，基于優(yōu)化植被指數(shù)分別建立蘆葦AGB的預測模型。結果表明：蘆葦AGB與微分變換后的優(yōu)化植被指數(shù)之間的相關性均有所提升，其中經(jīng)R\"變換的相關系數(shù)最大為0.56；XGBoost、BRT和RF基于微分變換構建的AGB模型R2均大于0.5，均可用于濕地蘆葦AGB的估算；經(jīng)過R\"變換后，RF模型為最優(yōu)模型，R2為0.65，RMSE為0.234kg/m2，是預測蘆葦AGB的最優(yōu)模型，可為準確獲取濕地蘆葦AGB提供可靠方法。

關鍵詞：光譜變換；蘆葦AGB；機器學習；逐波段組合法；優(yōu)化植被指數(shù)

中圖分類號：TP79" 文獻標識碼：A" 文章編號：1673-260X（2025）01-0079-07

濕地是在水陸交互作用下，形成的獨特生態(tài)系統(tǒng)，是全球氣候變化最為敏感的生態(tài)系統(tǒng)之一[1]，具有極高的生態(tài)和研究價值，在全球碳循環(huán)中發(fā)揮著不可替代的作用，在蓄洪防旱、保護生物多樣性、調節(jié)氣候等方面，同樣發(fā)揮著不可或缺的作用[2]。濕地生態(tài)系統(tǒng)十分復雜，濕地植被作為重要組成部分之一，不僅可以保護珍稀鳥類資源、維系生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定[3，4]，其地上生物量（Aboverground biomass， AGB）還可以作為濕地生態(tài)系統(tǒng)健康的重要指標[5]，是碳循環(huán)評估和濕地初級生產(chǎn)力的重要參數(shù)[6]。蘆葦濕地具有很強適應性和抗逆性[7]，在陸地生態(tài)系統(tǒng)固碳和全球碳循環(huán)中發(fā)揮著重要作用。因而，如何對區(qū)域蘆葦AGB進行監(jiān)測，并進行定量估算，對濕地資源可持續(xù)利用，濕地生態(tài)系統(tǒng)管理和發(fā)展具有重要意義[8]。

傳統(tǒng)的植被AGB測量方法需要人為進行收割、稱重和記錄，工作量大且費時費力，對植被具有破壞性，并且濕地水文條件復雜，可達性差，使得傳統(tǒng)采集任務更為困難[9，10]，難以實現(xiàn)空間連續(xù)的有效觀測。隨著遙感技術的發(fā)展，廣泛開展低成本的植被參數(shù)無損觀測成為可能[11]。高光譜數(shù)據(jù)能夠提供連續(xù)的波段、豐富的光譜信息，還擁有較高的光譜分辨率，但同時也造成了數(shù)據(jù)冗余問題[12-14]。光譜指數(shù)可以放大植被、土壤等之間的光譜差異[15]。然而，以往研究大多是通過文獻研究等途徑獲得光譜指數(shù)，難以保證其與反演參數(shù)的相關性。為了提高反演參數(shù)的相關性，利用特征波段選擇算法和逐波段組合等方法構建的優(yōu)化后的光譜指數(shù)在植被參數(shù)估算等方面已有成效。競爭性自適應重加權算法（CARS）能夠篩選出與植被AGB相關的特征波段，減少光譜冗余波段，夢珊[16]等采用CARS算法進行特征波段篩選，對土壤碳進行了建模估算，最優(yōu)模型R2為0.81；BCI算法的優(yōu)點是能夠在保留敏感參數(shù)信息的同時減少數(shù)據(jù)冗余，F(xiàn)ang[17]等在BCI方法的基礎上，利用光譜指數(shù)估算了互花米草LAI，模型估算效果較好，RF模型的R2達到0.85。

參數(shù)模型和非參數(shù)模型是植被AGB估算的常用方法。參數(shù)模型易于實現(xiàn)，但難以解決數(shù)據(jù)間的多重共線性問題。與參數(shù)模型相比，隨機森林、提升回歸樹、極端梯度提升等機器學習模型能夠更加靈活處理復雜數(shù)據(jù)間的關系和噪聲，在解決非線性擬合問題上具有極強的能力[18]，可以提高模型的估測精度，更適用于濕地植被地上生物量的估算[19]。宋柯馨[20]等采用線性模型和RF、XGBoost、SVM等模型，對草地AGB進行建模估算，結果表明RF優(yōu)于線性模。楊可樂[21]等對竹林AGB進行了建模估算，結果表明XGBoost模型比多元線性回歸模型更適用于竹林AGB估算。雖然RF、XGBoost等方法在植被AGB中有許多潛在的應用，但目前尚缺乏機器學習算法結合高光譜數(shù)據(jù)對蘆葦AGB進行建模估算。

本文利用實測高光譜數(shù)據(jù)與蘆葦?shù)厣仙锪?，在SG平滑和光譜變換基礎上，利用CARS和BCI相結合的方法，優(yōu)化構建不同處理下對蘆葦AGB敏感的高光譜指數(shù)，分別采用XGBoost、BRT和RF三種機器學習方法建立蘆葦AGB的估算模型，分析各模型的估測精度，探求可用于估測濕地蘆葦AGB的最優(yōu)估算方法，以期為估算濕地蘆葦AGB總量提供方法和科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)選擇唐山曹妃甸典型的濱海蘆葦濕地，長度和寬度分別為560m和380m，屬于東部季風區(qū)溫帶半濕潤氣候，年均降雨量為636mm，年均溫度為11℃。該地四季分明，濕地生物多樣性豐富，有利于候鳥的遷徙和繁殖棲息。研究區(qū)內主要植被為蘆葦，濕地中水源充足，光照良好，人際活動較少，蘆葦植株生長高大、茂盛，實測蘆葦AGB平均干重為1.01kg/m2，平均株高為1.4m。研究區(qū)及采樣點如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

1.2.1 蘆葦?shù)厣仙锪坎杉?/p>

于2023年5月31日采集蘆葦?shù)厣仙锪?，依?jù)全面性、代表性和典型性的樣地選取原則[22]，在研究區(qū)內隨機選擇樣地，每個樣地之間的間隔約為30～40m，在每個樣地內設置1個樣方，樣方大小為0.5m×0.5m的，記錄每個樣方內的植株密度，以及中心位置的經(jīng)緯度坐標。對樣方內的蘆葦采用齊根收割方式獲取樣方內植物的地上部分，隨機選取5株，放置于保鮮箱內，迅速帶至實驗室，稱取鮮重，用烘箱105℃條件下進行殺青，時間為2h，然后在85℃條件下進行烘干，烘24h至恒重，再稱量作為干重（精度0.01g）。最終，根據(jù)每個樣方內獲得的5株蘆葦?shù)纳锪坑嬎愠雒總€樣方內的蘆葦AGB，再將其換算為單位面積內蘆葦?shù)牡厣仙锪浚膊杉行J葦?shù)厣仙锪繕颖?3個。單位面積蘆葦AGB計算公式如下：

AGB=AGBavg×D" （1）

公式（1）中，AGB表示樣地單位面積內蘆葦?shù)厣仙锪?；AGBavg表示樣方內隨機割取的5株樣本蘆葦AGB的均值；D為植株密度，是單個樣方內的蘆葦總株數(shù)。

1.2.2 實測高光譜曲線及預處理

高光譜反射率測定于2023年5月31日，光照條件良好、低風無云時進行光譜采集，以避免光照和天氣等外部因素對實測數(shù)據(jù)的影響。使用ASD Field Spec4野外便攜式高光譜儀，該儀器是由美國ASD（Analytical Spectral Devices）公司生產(chǎn)的。儀器的光譜測定范圍是350～2 500nm，不同波段范圍有著不同采樣間隔，例如在350～1 000nm波段范圍內，采樣間隔為1.4nm。每次測量之前，采用白板進行標定，來保證數(shù)據(jù)的準確性，每個樣品測取10條光譜曲線。原始光譜曲線處理使用View Spec Pro軟件，導入10條光譜曲線，取平均值。為避免由于環(huán)境和儀器等原因產(chǎn)生的誤差，對原始光譜信息進行Savitzky-Golay（SG）算法平滑去噪得到R。對R做4種光譜變換：一階微分（R′）、二階微分（R\"）、倒數(shù)（1/R）和積分（∫R），4種變換處理采用Origin Pro 2021完成。

1.3 優(yōu)化植被指數(shù)構建

高光譜數(shù)據(jù)包含大量波段，存在信息冗余和多重共線性等問題，正確選取對蘆葦AGB敏感性強的波段及波段組合是提高模型擬合精度的關鍵。本文通過CARS選取敏感波段，BCI算法構建雙波段和三波段優(yōu)化植被指數(shù)。

Cars算法是一種敏感波段篩選算法。核心算法是能夠自適應調整各波段的選擇概率，通過等概率采樣來建立PLS模型，依據(jù)PLS模型的回歸系數(shù)更新各波段的選擇概率，然后引入指數(shù)衰減函數(shù)來剔除不需要的波段，循環(huán)多次直至選擇概率收斂，確定建模所需波段。該算法的模型穩(wěn)定度較高，能夠通過PLS回歸系數(shù)來反映各波段的重要性，避免欠擬合和過擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生。

BCI的基本原理是將任意兩個或三個波段組合起來構建植被指數(shù)，并與AGB進行線性相關分析，通過比較相關系數(shù)得到最優(yōu)植被指數(shù)。優(yōu)化植被指數(shù)具有更高的相關性，能夠更好的提高模型預測的可靠性。本文使用CARS篩選后的敏感波段進行BCI算法，增強其對AGB的敏感性。本研究基于原始和變換光譜構建19個優(yōu)化植被指數(shù)，如表1所示。

1.4 模型構建

本研究使用優(yōu)化植被指數(shù)作為預測蘆葦AGB的輸入變量，同時采用隨機法劃分數(shù)據(jù)集，70%用于訓練集，30%用于驗證集。為了比較不同模型對于AGB估測的效果，構建了XGBoost、BRT和RF三種模型，使用網(wǎng)格搜索法設置機器學習模型的超參數(shù)組合，選擇當RMSE最小時的超參數(shù)，作為模型的最優(yōu)超參數(shù)，同時基于十折交叉驗證，來將所有的變量進行遍歷。模型構建基于R語言實現(xiàn)。

1.4.1 極端梯度提升

極端梯度提升（XGBoost）是一個基于決策樹的強大預測模型。該算法采用加權迭代法生成決策樹，下一次迭代生成的決策樹在上一次迭代的基礎上進行訓練，將所有決策樹的結果相加得到預測結果。XGBoost還包括L1和L2正則化項，從而增強模型對難以預測樣本的擬合能力。不同于傳統(tǒng)梯度提升機（GBM），XGBoost模型優(yōu)化了運行速度，提高了精度。在實際應用中能夠防止過擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生，且具有較高的精度。

1.4.2 提升回歸樹

提升回歸樹（BRT）是一種統(tǒng)計模型，結合了回歸樹和增長方法，核心是將多個弱學習器進行組合，形成一個強學習器。基于boosting策略，在每一次的迭代中，初始化數(shù)據(jù)的權重分布，并使用當前數(shù)據(jù)權重分布來訓練新的決策樹。與梯度提升樹不同的是該方法在損失函數(shù)擬合方面用的是平方損失，以獲得最優(yōu)損失函數(shù)。BRT有很強的適應性，在適應各種類型的變量的同時還能夠處理數(shù)據(jù)中的缺失值。

1.4.3 隨機森林

隨機森林（RF）是一種基于集成學習思想的算法。該算法由多個決策樹構成，通過決策樹來對數(shù)據(jù)進行建模，同時將預測的結果進行集成，以提高模型的穩(wěn)定性和性能。在RF中，每棵決策樹在進行隨機選擇子樣本后，在子樣本上獨立的進行訓練，增加了模型的隨機性，提高了組合決策樹模型對AGB預測的精度，具有較強的抗噪聲性，可以防止過擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生[23]。最終的回歸結果是通過將多個決策樹的預測結果進行加權得到的。

1.5 精度評價指標

采用3個指標來對模型的估算效果進行評價：（1）決定系數(shù)R2（Determination Cofficient，R2），（2）均方根誤差RMSE（Root Mean Square Error， RMSE），（3）平均絕對誤差MAE（Mean absolute error， MAE）。R2表示自變量和因變量的相關程度，R2的值在0～1之間，R2值越接近于1，表示模型的擬合效果越好；RMSE用于衡量預測值與真實值之間的誤差，RMSE越小，表示模型的預測結果越好；MAE表示絕對誤差的平均值，MAE越小，表示模型的精度越高。計算公式如下：

R2=" （2）

RMSE=" （3）

MAE=" （4）

式中：Yi為實測蘆葦AGB，Y′i為預測蘆葦AGB，為實測蘆葦AGB的平均值，N為樣本數(shù)。

2 結果與分析

2.1 蘆葦?shù)墓庾V特征

對蘆葦原始光譜進行變換后，光譜曲線變化如圖2所示，蘆葦?shù)脑脊庾V曲線具有典型的健康植被光譜特征。例如，在可見光波段，蘆葦葉片反射率受葉綠素等色素吸收的作用，呈現(xiàn)出較低的反射率；在550nm附近，由于會強烈反射綠光，呈現(xiàn)出反射峰；在670nm附近，葉綠素對紅光進行吸收，呈現(xiàn)吸收谷；在680nm～760nm范圍內蘆葦葉片呈現(xiàn)出反射“陡坡”；在770nm～940nm的近紅外波段內，呈現(xiàn)出極高反射率；而在短紅外波段，呈現(xiàn)出水分吸收谷。數(shù)學變換后的蘆葦光譜特性明顯改變。一階微分（R′）的曲線波動劇烈，使得原始光譜的上升和下降趨勢更為明顯；二階微分（R\"）的光譜反射率在0周圍浮動，反映原始曲線的凹凸性；經(jīng)過倒數(shù)（1/R）變換后，蘆葦?shù)墓庾V反射率曲線整體與原始的相反且更加聚集；經(jīng)過積分（∫R）變換后，蘆葦光譜曲線呈現(xiàn)出逐漸遞增的趨勢。

2.2 優(yōu)化植被指數(shù)與AGB相關性

由不同變換下的優(yōu)化植被指數(shù)與AGB相關性（表2）可知，AGB與微分變換下的優(yōu)化植被指數(shù)相關性明顯提高，最高可達0.56；進過1/R變換后，優(yōu)化植被指數(shù)與AGB之間的相關性沒有變化；經(jīng)過∫R變換后，二者相關性反而下降，例如NDVI與AGB的相關性由0.28下降到了0.23。結果表明，對R經(jīng)過合適的變換能夠消除一定的噪聲，增強植被指數(shù)和AGB之間的相關性。在同一變換下，發(fā)現(xiàn)三波段優(yōu)化植被指數(shù)的相關性要明顯高于雙波段優(yōu)化植被指數(shù)，如在二階微分變換下，三波段優(yōu)化植被指數(shù)NVI與蘆葦AGB的相關性為0.52，雙波段優(yōu)化植被指數(shù)NDVI與蘆葦AGB的相關性為0.43，表明在三波段選取的光譜信息更為豐富，更好的捕獲了傳統(tǒng)植被反射率指數(shù)無法覆蓋的植被信息，使得優(yōu)化植被指數(shù)與蘆葦AGB呈現(xiàn)出強相關性。

2.3 模型對比分析

對蘆葦原始光譜經(jīng)過4種變換，微分變換后的建模效果顯著優(yōu)于倒數(shù)和積分變換，見表3。原始光譜經(jīng)過微分變換后，反射率與蘆葦AGB之間的關系轉換為了反射率的斜率與蘆葦AGB之間的關系，有效消除了反射率中存在的噪聲；倒數(shù)變換在3種建模方法中與原始數(shù)據(jù)表現(xiàn)相近，表明簡單的算術運算并不能充分挖掘出光譜中的有效信息；積分變換后的建模效果有所降低，表明積分變換不能提高對蘆葦AGB的敏感性。由此表明對R經(jīng)過合適的變換能夠更好的消除外界因素對植被指數(shù)的影響，以增強優(yōu)化植被指數(shù)對蘆葦AGB的敏感性。

三種機器學習算法中，微分變換下的優(yōu)化植被指數(shù)建立的模型R2均高于經(jīng)其他變換所建立模型的R2，而RMSE和MAE的值則要低于其他（表3）。例如，RF中二階微分（R\"）變換下的優(yōu)化植被指數(shù)建立的模型效果最好，R2為0.65，RMSE為0.234 kg/m2，MAE為0.196kg/m2，與原始光譜（R）相比，R2提升了38.3%，RMSE和MAE分別降低了11.7%和12.5%。而不同變換對不同模型的估測效果有著顯著差異，XGBoost模型R2集中于0.35～0.58，BRT模型R2集中于0.36～0.57，RF模型R2集中于0.43～0.65；在XGBoost模型中，估測效果最好的是一階微分（R′）變換，而在BRT模型和RF模型中，建模效果最好的是二階微分（R\"）變換。綜合評價以RF與二階微分（R\"）變換建模效果最好，模型R2為0.65，RMSE為0.234kg/m2，MAE為0.196kg/m2。

利用優(yōu)化植被指數(shù)和3種回歸模型進行建模，圖3顯示了3種回歸模型各自的最優(yōu)模型蘆葦AGB實測值和預測值的散點圖，從圖中可以看出，RF模型的蘆葦AGB實測值和預測值的擬合曲線比XGBoost和BRT更接近1：1線，其次是BRT和XGBoost模型，結果表明，RF模型的預測值更接近實測值，更適用于估算蘆葦AGB。

3 結論

基于3種回歸模型和優(yōu)化植被指數(shù)建立蘆葦AGB的高光譜預測模型，重點討論了不同變換下建立的蘆葦AGB回歸模型的估測效果，表明對光譜進行微分變換可以有效提升蘆葦AGB的建模估測精度，具體結論如下：

（1）對原始光譜反射率進行變換后提取優(yōu)化植被指數(shù)，發(fā)現(xiàn)三波段優(yōu)化植被指數(shù)與蘆葦AGB的相關性要高于雙波段，表明三波段選取的光譜信息更為豐富，更好的捕獲了傳統(tǒng)植被反射率指數(shù)無法覆蓋的植被信息，使得優(yōu)化植被指數(shù)與蘆葦AGB呈現(xiàn)出強相關性。

（2）基于優(yōu)化植被指數(shù)建立XGBoost、BRT和RF三種模型，微分變換后的建模效果顯著優(yōu)于倒數(shù)和積分變換，表明微分變換可以有效消除誤差，提高優(yōu)化植被指數(shù)對蘆葦AGB的敏感性。

（3）基于R\"變換下建立的RF模型R2是0.65，RMSE是0.234kg/m2，MAE是0.196kg/m2，是預測濕地蘆葦AGB的最優(yōu)模型。

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