全 文 ：第 34 卷 第 6 期
2013 年 12 月
首都师范大学学报(自然科学版)
Journal of Capital Normal University
(Natural Science Edition)
No． 6
Dec．，2013
野鸭湖湿地牛鞭草不同覆盖度的光谱特征分析*
程彦林 王正军＊＊ 洪剑明
(首都师范大学生命科学学院，北京 100048)
摘 要
采用导数法和包络线去除法，分析了不同覆盖度牛鞭草的光谱特征．结果表明，不同覆盖度的牛鞭草在绿光
波段出现反射峰，在红光波段出现吸收谷，近红外波段处具有“红边效应”．不同盖度的牛鞭草光谱反射率的差异主
要体现在绿光(520 ～ 600 nm)和近红外波段(760 ～ 900 nm)．在近红外波段范围内，反射率随覆盖度的增加而增大，
两者呈极显著正相关(P ＜ 0. 01)．此外，红光波段比蓝光波段有更为强烈的吸收效应．我们的研究表明，高光谱遥感
可以有效地应用于湿地植物覆盖度或与之相关的生长情况的监测之中．
关键词:高光谱遥感，光谱特征，分析，野鸭湖湿地．
中图分类号:OX 171. 1
收稿日期:2013-03-18
* 北京市教育委员会项目 (KM200810028014) ，北京市科委项
目 (D08040600580803)．
＊＊通讯作者:wangzj321@ 126． com
0 引 言
近年来，随着高光谱遥感技术的发展与应用，遥
感影像的空间分辨率和光谱分辨率得到很大提高，
使得遥感已经成为地表植被及其组成信息的重要数
据源［1］，遥感技术已广泛应用于包含植被在内的资
源和环境动态监测中［2］． 在高光谱对植被的监测
中，目前的研究还处于基础阶段，主要研究的内容包
括建立各个典型植被的光谱特征，组建植物种类或
特征的光谱数据库，目的是识别不同的物种以及同
一物种特征的变化．此外，一些研究还试图将遥感的
光谱特征与植被特征建立某种关系，便于通过遥感
监测植被． 例如，陈万逸［3］ 等 分析了水盾草
(Cabomba caroliniana)反射光谱特征，研究表明不
同盖度的水盾草群落光谱反射率的基本特征主要体
现在绿光和近红外波段．又如，Jakubauskas［4］等对睡
莲(Nymphaea alba)的盖度和光谱反射之间的关系
进行了定量研究，结果表明在 518 ～ 607 nm、697 ～
900 nm 两个波段范围内睡莲覆盖度及其光谱反射
率在 0. 05 水平上呈显著线性相关关系．袁琳，张利
权［5］对不同盖度沉水植物苦草(Vallisneria natans
(Lour．)Hara)的反射光谱特征进行了研究并针对
苦菜的盖度与光谱反射率得到了较好的线性关系．
这些研究表明，高光谱遥感在湿地植物信息提取、物
种识别［6-15］以及湿地植被动态监测中有广阔的应用
前景．
牛鞭草是我国亚热带和温带地区南部很有发展
前途的一种 C4 型高产牧草，也是良好的水土保持
作物［16］．在北京市野鸭湖湿地自然保护区中牛鞭草
分布较广，在该地区具有典型的代表性，经对该地进
行系统抽样法调查得牛鞭草重要值约 35. 67 位居该
保护区湿地植物之首． 鉴于目前国内外对湿地植物
牛鞭草光谱随覆盖度的变化而变化的特征研究尚
少，本研究选取了北京野鸭湖湿地自然保护区为研
究区域，通过应用高光谱技术和方法，分析并确定不
同覆盖度条件下牛鞭草的光谱特征，以期为遥感技
术监测湿地典型植被动态提供方法依据．
1 研究区概况
野鸭湖位于北京市延庆县西北部(东经 115°
4616″ ～ 115°5948″，北纬 40°2204″ ～ 40°3031″) ，
北、东、南三面环山，西南临官厅水库，是北京市最大
的湿地自然保护区． 野鸭湖湿地广泛分布着各种水
生、湿生和陆生植物．据统计野鸭湖湿地高等植物有
90 科 264 属 420 种． 该地多年平均气温为 8. 9 ℃，
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第 6 期 程彦林等:野鸭湖湿地牛鞭草不同覆盖度的光谱特征分析
属于大陆性季风气候，夏季多雨，冬季寒冷且漫
长［17］．牛鞭草广布野鸭湖湿地各处，属于该湿地典
型的植物种类．
2 研究方法
2. 1 光谱测量
本研究测量仪器采用的是美国 ASD(Analytical
Spectral Device)公司生产的便携式手持光谱分析仪
FieldSpec-HandHeld，该光谱仪分辨率为 3 nm．
牛鞭草群落野外光谱测量的时间为 2012 年 8
月中旬，野外实地测量光谱反射率的时间为 10:00
～ 14:00，阳光几乎直射的时间段内进行测定．为研
究不同盖度牛鞭草光谱特征本文主要选取了地物背
景相似，高度相同均约 100 cm，但盖度不同的牛鞭
草进行了光谱采集，盖度分别为:20%、30%、40%、
50%、60%、70%、80% ．
测量时将仪器探头垂直放置在样点上方约 1 m
处，每个样点一次保存 10 条光谱曲线． 实测光谱曲
线经整理和质量分析后，获得有效光谱曲线 70 条．
2. 2 数据分析
利用 View SpecPro光谱数据分析软件对实验所
得曲线进行筛选，除去异常曲线，对正常曲线取平均
值，将原始曲线 DN值转换为光谱反射率值、并获得
一阶导数，借助 ENVI4. 6. 1 软件进行包络线去除法
分析，通过 Excel 2007 以及 Spss 16. 0 软件对数据进
行线性相关分析及作图．
2. 3 导数光谱计算
导数法能够消除植被的背景干扰，突出光谱曲
线的变化斜率，进而确定光谱曲线的变化区域．根据
光谱反射率的一阶差分变换可计算光谱曲线的斜率
值，即一阶导数光谱(The first derivative of spectral
reflectance FDＲ) ，能反映出植物中叶绿素等物质吸
收产生的波形变化，并揭示光谱峰值的内在特
征［18］．一阶导数的计算公式［19］如式(1)所示:
FDＲλi = dＲ /dλ = (Ｒλi +1 － Ｒλi)/Δλ (1)
其中:
FDＲλi———波段 i和 i + 1 之间波长值为 i 的一
阶导数值;
Ｒλi，Ｒλi + 1———波段 i，i + 1 处的反射率;
Δλ———波段 i到 i + 1 处的波长值．
2. 4 包络线去除法
在光谱曲线相似的情况下，直接从中提取光谱
特征不便于计算，需要对光谱曲线做进一步的处理
以突出其吸收特征［20］． 包络线去除法(Continuum
removal)是一种有效增强个别波段吸收特征的光谱
分析方法［21］．其可以有效突出光谱曲线的吸收和反
射特征，并将反射率归一化到 0 ～ 1. 0，光谱的吸收
特征也归一化到一致的光谱背景上，有利于与其他
光谱曲线进行特征参数的比较，从而提取特征波段
以供分类识别［22］． 根据包络线去除后的曲线，可以
进一步得到波段深度(Band depth，BD)、吸收峰面积
(Peak area，A)、吸收峰左边峰面积(Absorption peak
area of the peak on the left，AL)和吸收峰对称度
(Absorption peak symmetry，S)等特征值． 其计算公
式如式(2)、式(3)和式(4)所示:
BDi = 1 － CＲi (2)
A = ∫
λend
λstart
CＲ AL = ∫
λBDmax
λstart
CＲ (3)
S = AL /A (4)
其中:
BDi———波段 i处的波段深度值;
CＲi———波段 i处对应的包络线去除值;
A、AL———吸收峰面积和吸收峰左边峰面积;
λend、λstart———吸收终点和吸收起点的波长;
λBDmax———波段深度值最大处的波长;
S———吸收峰的对称度．
3 研究结果
3. 1 不同覆盖度牛鞭草原始光谱特征分析
不同覆盖度牛鞭草的平均反射光谱曲线如图 1
所示．从图中可以看出，不同覆盖度牛鞭草的反射光
谱曲线表现出典型的植被光谱特征，在可见光部分
的绿波段 550 nm附近形成了明显的反射绿峰，这一
区域为绿色植物典型的反射光谱特征，表现了叶绿
素对绿光的强烈反射;在红光波段 680 nm附近有较
强的吸收，形成一个吸收谷，这一区域主要的太阳光
谱为红光，是叶绿素的吸收光谱区;在 680 nm ～
740 nm之间反射率增高最快，有一个明显的反射
“陡坡”，这一“陡坡”常被称为植物的“红边效应”;
波长大于 740 nm时，不同覆盖度牛鞭草的光谱反射
率增强，形成了湿地植物在近红外波段的反射高原
区．其中，当覆盖度低于 50%时，牛鞭草“绿峰”特征
表现不明显，且“红边效应”较弱． 在近红外波段范
围内，牛鞭草反射率随覆盖度的增加而增大，反射率
的大小从低到高依次为:20% 盖度 ＜ 30% 盖度 ＜
40%盖度 ＜ 50%盖度 ＜ 60%盖度 ＜ 70%盖度 ＜ 80%
盖度，当牛鞭草盖度大于 50%时反射率大幅度上
71
首都师范大学学报(自然科学版) 2013 年
升．不同覆盖度牛鞭草的光谱反射率之间的差异主
要表现在 520 ～ 600 nm和 760 ～ 900 nm这两个波段
范围．
图 1 不同覆盖度牛鞭草光谱反射率
利用 SPSS软件对牛鞭草覆盖度与光谱反射率
进行相关分析，得两者之间的 Pearson 相关系数，结
果表明牛鞭草覆盖度与其光谱反射率在 400 ～
530nm 和 660 ～ 687 nm 范围内呈负相关关系;在
531 ～ 659 nm 和 688 ～ 900 nm 范围内呈正相关关
系．其中，707 ～ 714 nm范围内牛鞭草覆盖度与光谱
反射率在 0. 05 水平上呈显著线性相关关系，相关系
数达 0. 771 ～ 0. 869;715 ～ 900 nm 范围内两者在
0. 01 水平上呈极显著线性相关关系，相关系数最小
为 0. 879，最大为 0. 946．因此，可通过牛鞭草覆盖度
与这些波段光谱反射率的回归分析，定量反演牛鞭
草的覆盖度．
3. 2 不同覆盖度牛鞭草一阶导数分析
对不同覆盖度牛鞭草的光谱曲线进行一阶导数
处理，所得结果如图 2 所示，从图 2 中可以看出不同
覆盖度牛鞭草的反射光谱在 520 nm和 710 nm附近
分别达到了反射率增速最快的极点． 520 nm 附近的
反射率增速代表着叶绿素的反射能力，可以看出覆
盖度为 60% ～ 80%的一阶导数值大于其他盖度一
阶导数值，即覆盖度大于 50%时牛鞭草具有较强的
叶绿素反射能力，而盖度为 20% ～ 50%之间反射能
力较弱．在 710 nm 附近的反射率增加代表着“红边
效应”的强弱，该波段处牛鞭草的一阶导数值从小
到大依次为:20% 盖度 ＜ 30% 盖度≈40% 盖度 ＜
50%盖度 ＜ 60%盖度 ＜ 70%盖度 ＜ 80%盖度． 可以
看出盖度高于 50%时牛鞭草在“红边”区域的反射
率增速较快，而盖度低于 50%时则增速较慢． 图中
主要在 570 nm和 650 nm处有两个较明显的光谱反
射率减速极值，但相对于增速极值来说幅度较小，高
盖度牛鞭草在 570 nm和 650 nm处具有较大的减速
值，而低盖度牛鞭草则数值接近于零，可见低盖度牛
鞭草在该波段附近光谱反射曲线变化较小且平缓．
图 2 不同覆盖度牛鞭草一阶导数
对一阶导数进行深入分析，得牛鞭草不同覆盖
度的“三边”参数如表 1 所示，由表 1 可以看出随着
盖度的增加，牛鞭草“红边”位置总体表现出右移现
象;“黄边”也有右移现象，当盖度大于 70%时，又出
现左移现象;“蓝边”位置出现左移现象，当盖度大
于 50%时，又出现右移现象． 牛鞭草红边幅值随着
盖度的增大而不断增高;黄边幅值随着盖度的增加
没有明显的变化规律;蓝边幅值在盖度低于 70%
时，随着盖度的增加不断增大，当盖度大于 70%时
蓝边幅值有所下降，但幅度较小． 此外，随着盖度的
增加，牛鞭草红边吸收面积和蓝光吸收面积不断增
大，黄边面积则不断减少．
表 1 不同盖度牛鞭草的“三边”参数
盖度
红边
位置
红边幅值
(10 －3)
红边面积
黄边
位置
黄边幅值
(10 －3)
黄边面积
蓝边
位置
蓝边幅值
(10 －3)
蓝边面积
20% 697 0. 77 0. 03690 619 0. 28 0. 00426 527 0. 20 0. 00597
30% 698 1. 26 0. 05598 628 0. 26 0. 00426 524 0. 26 0. 00699
40% 700 1. 13 0. 05738 628 0. 26 0. 01128 521 0. 25 0. 00652
50% 697 1. 53 0. 07168 627 0. 30 0. 01093 521 0. 42 0. 01080
60% 704 2. 85 0. 14367 627 0. 15 0. 00194 522 0. 70 0. 01983
70% 698 4. 05 0. 18300 632 0. 23 － 0. 00194 521 1. 16 0. 03092
80% 722 6. 29 0. 30382 626 0. 07 － 0. 01785 523 1. 13 0. 02633
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第 6 期 程彦林等:野鸭湖湿地牛鞭草不同覆盖度的光谱特征分析
3. 3 不同覆盖度牛鞭草包络线去除分析
经过包络线去除后的不同覆盖度牛鞭草在
400 ～ 900 nm波段的光谱吸收曲线如图 3 所示． 可
以看出在此波段范围内，不同覆盖度的牛鞭草对光
谱的吸收程度存在较大的差异． 高盖度的吸收较为
强烈，低盖度的吸收较低，即随着盖度的增加，牛鞭
草对光谱的吸收程度不断增大． 不同覆盖度牛鞭草
在 500 nm和 675 nm附近存在两个深度不同的吸收
谷．对包络线去除后的光谱曲线进一步计算得到
500 nm 和 675 nm 附近的特征参数如表 2、表 3
所示．
图 3 不同覆盖度牛鞭草包络线去除光谱曲线
从图 3 中可以看出不同覆盖度牛鞭草在675 nm
附近的吸收深度和吸收面积均高于 500 nm 附近数
值．可见，牛鞭草在红光范围内比蓝光范围有着更为
强烈的吸收效应． 500 nm 附近随着盖度的增加，牛
鞭草吸收深度和吸收面积不断增大，吸收面积由盖
度为 20% 的 14. 855 增大到盖度为 80% 时的
93. 320，吸收位置有左移现象，即“蓝边”左移，吸收
宽度随盖度的变化没有规律变化，该波段对称度在
不同盖度下，变化较小，均保持在 0. 68 左右． 675 nm
附近牛鞭草吸收深度和吸收面积同样随着盖度的增
加不断增大，吸收面积由盖度为 20%的 41. 389 增
大到盖度为 80%时的 136. 298，吸收位置总体上出
现右移现象，即“红边”右移，对称度稳定在 0. 75
左右．
表 2 不同盖度牛鞭草吸收特征分析(500 nm附近特征参数)
盖度 /% WP DEP WID AL A S
20 509 0. 162 140 10. 136 14. 855 0. 682
30 507 0. 394 138 28. 675 39. 416 0. 727
40 507 0. 438 133 31. 418 42. 412 0. 741
50 498 0. 419 145 27. 586 45. 163 0. 611
60 497 0. 502 146 34. 023 54. 998 0. 619
70 498 0. 550 153 40. 509 63. 156 0. 641
80 498 0. 766 144 62. 110 93. 320 0. 666
表 3 不同盖度牛鞭草吸收特征分析(675 nm附近特征参数)
盖度 /% WP DEP WID AL A S
20 671 0. 281 319 30. 113 41. 389 0. 728
30 677 0. 439 216 55. 109 68. 018 0. 810
40 672 0. 465 342 61. 207 82. 527 0. 742
50 673 0. 462 225 50. 955 66. 560 0. 766
60 677 0. 627 207 66. 167 94. 389 0. 701
70 675 0. 650 208 60. 839 81. 856 0. 743
80 676 0. 886 217 100. 153 136. 298 0. 735
4 结论和讨论
利用便携式光谱分析仪对不同覆盖度牛鞭草光
谱曲线进行采集，借助 View SpecPro 光谱数据分析
软件、ENVI4. 6. 1、SPSS16. 0 以及 Excel2007 等软件
对数据进行了分析，结果表明:
(1)通过高光谱技术可以有效地区分同一生长
时期不同覆盖度的牛鞭草群落． 不同覆盖度牛鞭草
的光谱反射率之间的差异主要表现在绿光波段和近
红外波段这两个波段范围．在近红外波段范围内，随
着盖度的增加，牛鞭草光谱反射率不断增大，盖度大
于 50%时，牛鞭草具有明显的“绿峰”特征和“红边
效应”，且具有较强的叶绿素反射能力．高光谱技术之
所以可以区分不同覆盖度牛鞭草，本质是地物光谱的
差异，而地物光谱的差异是由植物本身以及地物背景
如土壤的裸露面积及物理化学性质所决定的．随着牛
鞭草覆盖度的增加，地物背景如土壤等对植物光谱的
影响逐渐减小，植被的光谱特征逐渐明显．
(2)导数法能够突出光谱曲线的变化斜率，包
络线去除法可以用于提取光谱曲线的吸收参数，两
者可以帮助定量区分植物群落的光谱特征． 随着盖
度的增加，牛鞭草红边吸收面积和蓝光吸收面积不
断增大，即牛鞭草对光谱的吸收程度不断增大，且在
红光范围内的吸收效应比蓝光范围强烈;“红边”位
置发生右移，这是由于随着盖度的增加，叶面积指数
不断增大，植被长势越好，光谱吸收强度增强，故出
现右移现象．
(3)牛鞭草覆盖度与光谱曲线之间存在显著的
线性相关关系．比如，二者在 0. 05 水平上呈显著线
性相关关系的波段为 707 ～ 714 nm;在 0. 01 水平上
呈极显著线性相关关系的波段为 715 ～ 900 nm，相
关系数最大达到 0. 946．因此，我们可以根据二者的
相关系数，由牛鞭草的光谱特性来反演它的覆盖度
大小，以此为包括牛鞭草在内的植被监测提供方法
依据．
91
首都师范大学学报(自然科学版) 2013 年
参 考 文 献
［1］ Ｒoughgarden J，Ｒunning S，Matson P． What does remote sensing do for ecology［J］． Ecology，1991，72:1981 － 1922．
［2］ Xu G H ，Tian G L，Wang C ，et al． The progress and prospect of remote information science［J］． Acta Geographica
Sinica，1996，51(5) :385 － 397．
［3］ 邹维娜，袁琳，张利权，等．盖度与冠层水深对沉水植物水盾草光谱特性的影响［J］．生态学报，2012，32(3) :706 －
714．
［4］ Jakubauskas M，Kindscher K，Fraser A，et al． Close-range remote sensing of aquatic macrophyte vegetation cover［J］．
International Journal of Ｒemote Sensing，2000，18(21) :3533 － 3538．
［5］ 袁莉，张利权．大型沉水植物苦草的光谱特征识别［J］．生态学报，2006，26(4) :1005 － 1011．
［6］ 刘雪华，孙岩，吴燕． 光谱信息降维及判别模型建立用于识别湿地植物物种［J］． 光谱学与光谱分析，2012，32
(2) :459 － 464．
［7］ 肖海燕，曾辉，昝启杰，等．基于高光谱数据和专家决策法提取红树林群落类型信息［J］． 遥感学报，2007，11(4) :
531 － 537．
［8］ 龙娟，宫兆宁，郭逍宇，等． 基于光谱特征的湿地湿生植物信息提取研究［J］． 国土资源遥感，2010(3) :125 － 129．
［9］ Dogan O K，Akyurek Z，Beklioglu M． Identification and Mapping of Submerged Plants in a Shallow Lake Using Quick
Bird Satellite Data［J］． Environmental Management，2008:1 － 6．
［10］ James D Hurd，Daniel C． Tidal Wetland and Classification from Landsat Imagery Using an Integrated Pixel Based and
Object Based Classification Approach［C］/ /ASPＲS 2006 Annual Conference Ｒeno，2006:1 － 5．
［11］ Hamada Y，Stow D A，Coulter L L，et al． Detecting Tamarisk species (Tamarix spp． )in ripari California using high
spatial resolution hyperspectral imagery［J］． Ｒemote Sensing of Environment，2007，109 (2 ) :237 － 248.
［12］ Kimberly M Carlson，Gregory P Asner，Ｒoberta E Martin，et al． Hyperspectral Ｒemote Sensing of Canopy Biodiversity in
Hawaiian Lowland Ｒainforests［J］． Ecosystems，2007，10:536 － 549．
［13］ 官凤英，邓旺华，范少辉．毛竹林光谱特征及其与典型植被光谱差异分析［J］．北京林业大学学报，2012，34(3):31 －35．
［14］ 刘月，春喜，张美杰，等． 内蒙古不同植被光谱特征分析［J］． 内蒙古草业，2011，23(3) :44 － 48．
［15］ 丁建丽，张飞．塔里木盆地南缘典型植被光谱特征分析［J］．干旱区资源与环境，2008，22(11) :160 － 165．
［16］ 顾荣申，洪汝兴． 牛鞭草的栽植和利用［J］．草与蓄杂志，1991(1) :32 － 33．
［17］ 张翼然，宫兆宁，赵文吉．水分环境梯度下野鸭湖湿地典型植物光谱特征分析［J］． 光谱学与光谱分析，2012，32
(3) :743 － 748．
［18］ Brain L Becker，David P Lusch，Jiaguo Qi． Identifying optimal spectral bands from in situ measurements of Great Lakes
coastal wetlands using second-derivative analysis［J］． Ｒemote Sensing of Environment，2005，97:238 － 248．
［19］ 孙岩．湿地植物高光谱特征分析与物种识别模型构建［D］．北京:清华大学，2008．
［20］ 徐元进，胡光道．包络线消除法及其在野外光谱分类中的应用［J］．地理与地理信息科学，2005，21(6) :11 － 14．
［21］ Ｒaymond F Kokaly，Ｒoger N Clark． Spectroscopic determination of leaf biochemistry using band-depth analysis of
absorption feature and stepwise multiple linear regression［J］． Ｒemote Sens Environ ，1999，67:167 － 287．
［22］ 陈述彭，童庆禧，郭华东．遥感信息机理研究［M］．北京:科学出版社，1998:163 － 164．
02
第 6 期 程彦林等:野鸭湖湿地牛鞭草不同覆盖度的光谱特征分析
Analysis of Spectral Characteristics on Different
Coverage of Hemarthria altissima in Yeyahu Wetland
Cheng Yanlin Wang Zhengjun Hong Jianming
(College of Life Sciences，Capital Normal University，Beijing 100048)
Abstract
We analyzed the spectral characteristics of different coverage of Hemarthria altissima by the derivative and
continuum-removal methods in the Yeyahu wetlands． The results show that the spectral curves of Hemarthria
altissima in different coverage have a reflection peak in the green band，absorption valley in the red band and Ｒed
edge effect in near infrared band． The differences of spectral reflectance in different coverage are mainly reflected in
the green (520 ～ 600 nm)and near infrared bands (760 ～ 900 nm)． In the near infrared band，the reflectance
increases with the increase of the coverage and the two variables show a very significant positive correlation (P ＜
0. 01)． In addition，the absorption effect of the red band is stronger than that of the blue band． Our study shows
that hyperspectral remote sensing technology can be effectively applied in the monitoring of coverage or
corresponding growth condition of wetland plant．
Key words:hyperspectral remote sensing，spectral characteristics，analysis，Yeyahu wetlands．
(上接第 11 页)
The Ｒaman Spectra Ｒesearch on Diamond-Like Carbon Films
Guo Jinquan Wang Hai
(Magneto-Optic Thin Film Laboratory，Department of Physics，Capital Normal University，Beijing 100048)
Abstract
Series of diamond-like carbon(DLC)films are prepared by DC magnetron sputtering under different process
parameters(pressure and power)． Ｒaman spectroscopy research on DLC films shows that work pressure impact on
the properties of the DLC films significantly，and sputtering power has little affect its properties． I(D)/ I(G) value
decreases from 1. 4(0. 3 Pa)to 0. 7(3 Pa)with working pressure increased from 0. 3 Pa to 3 Pa under 100W，but
increases slightly with power from 30 W to 300 W at 0. 3 Pa． The disordered carbons of DLC films increase due to
the increase in pressure will increase the number of collisions between the sputtered carbon particles and the gas．
Power mainly affect the sputtering rate，the sputtering process of the DLC film has little effect． The characters of the
DLC films change with thickness，and I(D)/ I(G)value decreases with increasing film thickness，then increases with
the thickness． This is mainly caused by the combined effect of the interface with substrate and the temperature of
the substrate．
Key words:diamond-like carbon(DLC) ，raman spectrum，pressure，power，thickness．
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