N、S、C及I與森林葉片葉綠素濃度含量的關系
準確估算森林葉片葉綠素含量對研究森林的生態效益有著舉足輕重的作用。高光譜遙感數據具有較高的光譜分辨率，在反演植物生化參數方面有明顯的優勢。目前利用高光譜數據進行植物葉綠素反演的方法主要有：半經驗方法、統計方法、物理模型方法等。其中以半經驗法構建的光譜指數反演葉綠素為最簡單實用。在以上研究的基礎上，以森林樣地內實測各樹種葉片光譜反射率和實驗室同步測量葉綠素含量的數據為基礎，利用光譜指數和回歸方法反演葉綠素含量，比較歸一化植被指數、比值植被指數、葉綠素指數等幾種典型的光譜指數反演葉綠素能力的差異，分析光譜寬度對葉綠素指數反演葉綠素濃度的影響。
1 數據獲取
使用數據是華中農業大學獅子山林業樣地測量的光譜數據與葉綠素含量。試驗共選擇了獅子山林中銀杏、香樟、懸鈴木、欒樹、海桐、冬青等六種常見樹種為試驗對象。所選樹種均生長健康，沒有明顯病蟲害，且處于展葉期。葉片光譜采用手持式野外光譜儀測定，波長范圍為300~1100nm。實驗室測量的色素含量主要包括葉綠素a、葉綠素b和胡蘿卜素，并將結果轉化為單位葉面積上的色素含量。測定方法采用研磨、丙酮萃取和分光光度計測量。試驗中共采集有效樣本100片，其中香樟和欒樹有20個葉片樣本，其他樹種有15個樣本，整個樣本的葉綠素含量范圍在0.6~90.3μg/cm2。亦可以直接采用便攜式葉綠素儀進行測量葉綠素含量。
2 方 法
首先分析葉綠素與光譜的關系，找到對葉綠素含量敏感的波段，選擇合適的光譜波段與光譜指數。
1)葉綠素含量和光譜的關系。葉綠素含量與葉片反射率光譜曲線如圖1所示，其中圖1(a)為葉綠素含量的葉片光譜特征差異。從圖1(a)中可以看出，藍色波段(400~500nm)葉片由于葉綠素和類胡蘿卜素的吸收作用表現出很低的反射率；綠色波段(530~600nm)葉綠素的吸收率最小，但對葉片來說仍然有較大的吸收量，且葉綠素含量越高時呈現綠峰特征越明顯；紅色波段(620~680 nm)葉綠素的吸收率達到最大，因此出現反射率谷，且葉綠素含量越高，谷的特征越明顯；紅邊波段(690~750nm)由于葉綠素吸收減小，同時葉片內部散射增加，反射率明顯上升，葉綠素含量越高，反射率上升程度越高；近紅外波段(760~800nm)葉片反射率主要由葉片內部的結構和厚度決定，因此總是維持在較高的反射率。當葉綠素濃度增加時，葉片總體反射率下降，但藍色、綠色、紅色波段降低的程度不一樣。
葉綠素濃度不同波譜葉片反射率的關系如圖1(b)所示。在藍色波段，當葉綠素含量接近0時，反射率在10%左右，隨著葉綠素含量的增加，葉片反射率一般在5%左右，波動非常小，因此藍色波段對葉綠素變化不敏感；在紅色波段，當葉綠素含量接近0時，反射率在20%左右；當葉片葉綠素含量增加到20μg/cm2時，反射率迅速下降，但當葉綠素含量從20μg/cm2增加到90μg/cm2時，反射率雖然呈下降趨勢，但變化不明顯。因此，葉綠素含量超過20μg/cm2時，紅色波段反射率的敏感性較弱；只有綠色波段和紅邊波段反射率對葉綠素含量的變化非常敏感，可明顯看到隨著葉綠素含量的上升，綠色波段和紅邊波段的反射率下降。在近紅外波段，隨著葉綠素含量的增大，反射率在直線兩側成隨機分布(圖1(b))，反射率和葉綠素含量沒有關系，因為在該波段范圍的葉片反射率是由葉片的內部結構和厚度決定的。
2)光譜指數選擇。選擇常見的光譜指數包括歸一化植被指數N、比值植被指數S、葉綠素吸收指數C、三角植被指數T、葉綠素指數I來反演葉綠素含量。N、S指數根據近紅外波段、紅色波段的反射率進行計算：
C指數是利用葉綠素在700、670、550 nm不同的吸收特性度量葉綠素的含量，即
式中，a=(R700-R550)/150，b=R550-550a。T指數是葉片反射率在550、670和750 nm組成的三角形的面積，即
I由Gitelson提出的三波段模型發展而來，該模型運用三個離散光譜帶來估計植物中色素含量，如葉綠素、胡蘿卜素和花青素等色素的含量[3]。由三個波段組成的葉綠素估算方式有兩種形式，即
而根據Gitelson的研究表明，如果葉片含有花青素，在綠色波段的反射值將受葉綠素和花青素的雙重影響，從而導致估算的葉綠素含量過高。因此，在本試驗中僅分析紅邊波段(690~730 nm)和近紅外波段(760~800 nm)構建的I指數和葉綠素的關系，并在此基礎上分析光譜波段寬度對反演葉綠素含量的影響。
3 試驗結果與分析
分析兩個方面的內容：一是以I為例，分析波段寬度對反演葉綠素精度的影響；二是分析I、S、N、T、C指數反演葉綠素的效果。
1)波段寬度對反演的影響。葉綠素含量和I指數的關系：
式中，Ired_edge為紅邊和近紅外波段根據式(6)建立的光譜指數，Chl為葉綠素含量。紅邊波段范圍選擇690~730 nm，近紅外波段范圍選擇760~800 nm。I指數是由800、700 nm計算得到(選擇這兩個波長是因為其反演誤差最小)。波段寬度的變化采用逐步合并相鄰窄波段，并取光譜反射率平均值的方法。光譜寬度與葉綠素反演效果關系如圖2所示，其中RMSE、R2分別表示式(7)的中誤差和決定系數。
從圖2中可以看出，當波段寬度小于30nm時，隨著波段寬度增大，葉綠素反演誤差逐漸降低，方程決定系數上升，最大誤差在單波段處誤差為13.1μg/cm2，此時R2為66.05%；當波段寬度為30nm時，誤差最小為10.6μg/cm2，此時R2為77.62%；當波段寬度大于30nm時，隨著波段寬度的增大，誤差上升，R2下降。
從以上分析可以看出，并不是波段范圍越窄反演精度越高。由于光譜測量時環境、背景以及儀器噪聲等因素的影響，單一波長的葉片光譜反射率會含有噪聲，因此用單波長反射率計算光譜指數反演葉綠素時，精度不一定最高；通過合并相鄰窄波段并取其平均值作為葉片光譜反射率能消除部分噪聲的影響，提高反演精度。
2)不同光譜指數反演葉綠素含量的比較分析。
葉綠素含量與各光譜指數關系如圖3所示，其中圖3(a)~3(d)光譜指數分別為N、S、T、C，是基于單波長的反射率構建的。圖3(e)中I指數是利用紅邊波譜700~730 nm、近紅外波普770~800 nm構建的。圖3(f)中NDVI(TM)指數是利用紅色波譜630~690 nm、近紅外波譜760~800 nm構建的，該波譜范圍與TM的3、4波段范圍相近。從圖中可以發現，T指數和葉綠素沒有明顯的相關性，如圖3(d)，T指數的增加主要是因為近紅外的反射率增加引起的，而近紅外反射率的增大主要受葉片結構影響，和葉綠素含量沒有明顯關系，因此用該指數反演葉綠素含量效果不好。N、S、C、I指數與葉綠素含量的相關性較高，R2在60%以上，其中N與葉綠素含量存在較好的對數關系，S與葉綠素含量存在較好的冪函數關系，C、I與葉綠素含量存在較好的線性關系。
光譜指數中S、C指數沒有歸一化，C要求遙感數據必須是反射率，推廣到航空和衛星遙感應用較困難。圖3(a)、圖3(f)中還可發現，當波段寬度增大，N指數與葉綠素含量R2略有降低。這是由于進行光譜平均時，紅色波段(630~690nm)的光譜反射率變化較大，其平均后會綜合葉綠素在該范圍的吸收特性，只有利用30nm寬的I指數反演葉綠素效果最好。利用I指數反演的葉綠素含量如圖4所示，其均方根誤差為10.6μg/cm2。
4 結束語
高光譜遙感技術為利用定量化獲取森林生化參數提供了精細的數據來源，選擇合適的波段與反演模型可有效提取葉綠素含量。研究發現，N與葉綠素含量存在較好的對數關系，S與葉綠素含量存在較好的冪函數關系，C、I與葉綠素含量存在較好的線性關系；同時發現，波譜寬度對葉綠素含量反演有影響，利用30 nm波段寬度平均反射率構建I光譜指數，在一定程度上可改善葉綠素反演效果。
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