全 文 ：第 27卷　第 4期 中 南 林 业 科 技 大 学 学 报 Vol. 27　 No. 4
　 2007年 8月 Journal o f Central South Univ er sity o f Fo rest ry& Techno log y Aug. 2007　

文章编号: 1673- 923X ( 2007) 04- 0044- 05
樟树幼林生物化学参数与高光谱遥感特征参数相关分析
万玲凤 1 ,林　辉 1 ,刘秀英 2
( 1. 中南林业科技大学 ,湖南 长沙 410004; 2.绵阳师范学院 资源与环境科学系 ,四川 绵阳 621000)
摘　要: 　高光谱遥感在植被研究中的应用使定量估算植被的生物化学参数和生物物理参数成为可能 .分析了樟树幼林生物化学参
数与高光谱特征变量之间的相关关系 .结果表明:樟树幼林的大部分生物化学参数 (叶绿素 a含量、叶绿素 b含量、叶绿素总含量、类胡
萝卜素含量和总磷含量 )与高光谱遥感特征参数 (蓝边内最大的一阶微分、绿峰反射率、红边位置、蓝边面积、绿峰反射率和红谷反射
率构成的比值与归一化植被指数、红边面积和蓝边面积构成的比值和归一化植被指数 )之间的相关系数达到了 0. 01极显著性检验水
平 ;纤维素、总氮含量与高光谱特征参数的相关系数没有达到显著性检验水平 .因此 ,可以利用相关系数达到了 0. 01极显著性检验水
平的高光谱特征参数建立樟树幼林生物化学参数的高光谱遥感估算模型 .
关键词: 　高光谱 ;遥感特征参数 ;相关分析 ;生物化学参数 ;樟树幼林
中图分类号: 　 S792. 23; T P79　　　　文献标志码: 　 A
The Correlation between the Biochemical Parameters and Hyper-spectral
Remote Sensing Parameters of Young Camphor Trees
WAN Ling-feng
1
, L IN Hui
1
, LIU Xiu-ying
2
( 1. Cen tral South Universi ty of Fores t ry& Technolog y, Changsha 410004, Hunan , China;
2. Department of Resources and Envi ronmental Science, M ianyang Normal Universi ty, M ianyang 621000, Sichuan, China)
Abstract: The application of hyper-spect ral remote sensing to veg etation s tud y mak es i t possible to es timate quanti tatively th e
bioch emical and bioph ysical parameters of any vegetation. In this study, th e co rrelativ e relationships betw een th e biochemical
parameters of young campho r trees and the characteris tic variables of th ei r h yper-spect ra w ere analyzed. The result s sh ow that th e
correlation s are notab le betw een th e bioch emical conten ts ( s uch as ch loroph yl l-a conten t, ch loroph yl l-b con tent , chloroph yll-ab
content , the total ph osphorus content ) and th e characteris ti c variables of th e h yper-spect ra ( such as th e biggest f irs t order derivat ive
spect ra in blue edg e, th e ref lectivity of green peak, th e red edge si tuation, th e b lue edg e area and the veg etation indices) . Howev er,
no obvious relationship can be found am ong the characteris tic variables of th e hyper-sp ectra, th e cel lulose con tent and th e total
ni t rogen con tent in leav es. So es timation models by hyper-spect ral remote s ensing can be b ui lt betw een th e biochemical con tents and
th e hyper-spect ral characteris ti c v ariables.
Key words: hyp er-spect rum; characteris tic variables of remote sensing; co rrelation analysi s; bioch emical parameters; young
camphor t rees
高光谱遥感的出现使遥感领域发生了巨大的变化 ,大大加快了遥感技术从定性到定量发展的步伐 ;而高光
谱遥感在植被研究中的应用使得定量估算植被的生物化学参数和生物物理参数成为可能 [1 ] .早在 20世纪 70年
代后期 , U SDA研究人员开始对那些吸收特征和相应的生物化学参数作相关分析 ,并用几个微分光谱和化学
成份含量作定量回归分析 ,以精确地估计干叶和其它干物质中的生物化学成份含量 .这种方法很快被推广到实
验室光谱测定干燥和捣碎树叶 [ 2～ 4 ]以及野外测量叶子至冠层水平上的反射光谱 (利用野外光谱仪 ,航空成像光
谱仪 )以提取生物化学参数的应用中 [4, 5 ] . F M Danson等比较“红边”位置与叶面积指数、归一化植被指数
收稿日期: 2006-10-06
基金项目: 国家自然科学基金 ( 30471391) ;湖南省学科带头人培养基金和湖南省教育厅青年基金项目 ( 04B059) .
作者简介: 万玲凤 ( 1963- ) ,女 ,江西南昌人 .副教授 ,主要从事高等数学、应用数学的教学和科研工作 .
DOI : 10. 14067 /j . cnki . 1673 -923x . 2007. 04. 021
NDV I与叶面积指数的相关关系 ,提出“红边”位置与叶面积指数高度相关 [6 ] .浦瑞良、宫鹏等人利用导数光谱
分析和相关分析方法研究针叶树种的识别、叶面积指数预测 [7, 8 ]等 . Wessman等 [5 ]指出 ,航空成像光谱仪
( Airborne Imaging Spect rometer, 简称 AIS)的辐射数据与针阔纯林的冠层木质素、有效N之间存在显著相关 .
吴长山等研究了高光谱数据与早播稻、晚播稻群体叶绿素密度的相关性 ,并建立了回归模型 [9 ] .刘伟东等研究
了高光谱数据与水稻叶面积及叶绿素密度的相关性 [10 ] .王秀珍等研究了水稻生物化学参数与高光谱遥感特征
参数的相关性 [11 ] .本研究的目的是通过分析樟树幼林冠层高光谱数据与其叶绿素、类胡萝卜素、纤维素、总氮、
总磷含量之间的关系 ,为下一步建立樟树幼林生物化学参数的高光谱遥感估算模型提供依据 .
1　试验方法及数据获取
1. 1　试验设计
试验地点:中南林业科技大学株洲校区后山的实验林地 ( 113°8E, 27°55′N) .
试验时间及测定内容: 2005年 7月至 10月 ,选择光照条件较好的天气进行樟树幼林的冠层光谱测定 ,同时
采集部分样品带回实验室进行叶片的生物化学参数测定 .
1. 2　光谱测定方法
测量时采用美国 ASD公司 ( Analy tical Spectral Devices公司 )生产的手持式野外光谱辐射仪 (采样间隔为
1. 6 nm ,光谱分辨率为 3. 5 nm ,视场角 25°,共 512个波段 ) ,在 325～ 1 075 nm波段范围内进行连续光谱测量 .
野外测量光谱时需选择晴朗无风无云的天气 .为了减小太阳高度角变化对光谱测量结果的影响 ,外业测量
时间选择在 10: 00～ 14: 00(太阳高度角大于 45°) .测量时每隔 15 min左右进行 1次标准板 (标准白板 )校正 ,并
且测量时仪器探头保持垂直向下 .主要测量樟树幼林主干位置的冠层光谱 .每个采样点记录 20个光谱 ,以其平
均值作为该样点的光谱反射率 ,且进行隔株测量 .共测量 30组样本 ,剔除有明显误差的 4组样本 .
1. 3　樟树叶片生物化学参数测定
1. 3. 1　叶绿素与类胡萝卜素含量的测定
取新鲜叶片 0. 2 g ,共 3份 ,分别加入 95%乙醇及少量石英砂和碳酸钙粉将其研磨成匀浆 ,至组织发白 ,过
滤 ,再用上海光谱仪器有限公司制造的 752型紫外- 可见分光光度计测量波长为 663、 645和 440 nm下的光密
度 OD值 ,然后根据公式 ( 1)～ ( 4)计算各种色素质量浓度:
　　W Chl- a= 12. 7×OD663- 2. 69×OD645 ( 1)
　　W Chl- b= 22. 9×OD645- 4. 68×OD663 ( 2)
　　W Chl- ab= 8. 02×OD663+ 20. 20×OD645 ( 3)
　　W Car= 4 . 7×OD440 - 0. 27× (W Ch l- a+ W Ch l- b ) ( 4)
式 ( 1)～ ( 4)中: W Chl- a为叶绿素 a含量 ( mg /L) ; W Chl- b为叶绿素 b含量 ( mg /L ) ; W Ch l- ab为叶绿素总含量
( mg /L ) ;W Car为类胡萝卜素含量 ( mg /L) ; OD645为波长为 645 nm处的吸光度 ;OD663为波长为 663 nm处的吸光
度 ; OD440为波长为 440 nm处的吸光度 .
再通过计算将色素含量表示为每克叶片的毫克数 (单位: mg /g ) ,公式为
　　W Chl( Car)= (C× Vd ) / (m× 100) ( 5)
式 ( 5)中: W Ch l( Car)为各种色素的含量 ( mg /g ) ; C为各种色素的质量浓度 ( mg /L ) ; Vd为提取液体积 ( m L) ; m为
样品质量 (g ) .
1. 3. 2　纤维素含量的测定
称取干燥的樟树叶片样品 0. 3 g左右于烧杯中 ,用 60%的硫酸消化 30 min,将消化好的纤维素溶液转入 100
m L容量瓶中 ,并定容至刻度 ,然后用布氏漏斗过滤 ,取 5 mL溶液放入 100 m l容量瓶中加蒸馏水稀释至刻度 ,
再取稀释后的溶液 2 mL于具塞试管中 ,加入 0. 5 mL 2%的蒽酮试剂 ,并沿管壁加入 5 mL浓硫酸 ,静置 12 min,
然后用上海光谱仪器有限公司制造的 752型紫外-可见分光光度计测量 620 nm波长下的吸光度值 .
45第 4期 万玲凤等: 樟树幼林生物化学参数与高光谱遥感特征参数相关分析
根据测得的吸光度按回归方程求出纤维素的量 ,然后按下式计算样品纤维素的含量:
　　W Cell= X× 10- 6× A× 100 /m ( 6)
式中: X为按回归方程计算出纤维素含量 (μg ) ; m为样品质量 ( g ) ; 10- 6为将μg换算成 g的系数 ; A为样品稀释
倍数 ;W Cell样品中纤维素含量 (% ) .
1. 3. 3　总氮含量的测定
样品总氮含量用微量凯氏定氮法测定 .将样品在催化剂参与下用浓硫酸消煮 ,使其中的有机氮——蛋白氮
转 化为无机氮——氨态氮 ,然后加碱将氨态氮转变成 NH3蒸出 ,用标准盐酸滴定 ,计算得到氮的含量 ,再将含
氮量乘以氮的回收率 ,可计算出叶片总氮含量 .
　　W N= [0. 010× (V3 - V0 )× 100× 14 ] /(W× 1000× 10)× 100×N c ( 7)
　　N c= [0. 0100× (V- V 0 )× 14 ] / ( 2. 0× 0. 6× 100)× 100% ( 8)
式 ( 7)、 ( 8)中: W N为叶片总 N含量 (% ) ; N c为氮的回收率 ; V3为滴定样品用去的盐酸体积 ( mL) ; V0为滴定空
白用去的盐酸平均体积 (m L) ; m为样品的质量 ( g ) ; V为样品待测的溶液体积 ( mL) .
1. 3. 4　总磷含量的测定
植物样品经硝酸 -高氯酸消化后 ,在一定的酸度和三价锑离子存在的条件下 ,磷酸与钼酸铵生成磷酸钼锑
混合杂多酸 ,被抗坏血酸还原为磷钼蓝 .在波长 700 nm比色测定 .然后按下式计算植物中磷含量:
　　W P= [ (C×V2×V ) /(V1×m× 106 ) ]× 100% ( 9)
式 ( 9)中: W P为植物中 P含量 ; C为从标准工作曲线上查得的浓度 ( mg /mL) ; V2为比浊溶液的体积 ( mL) ; V1
为比浊时所取待测溶液的体积 ( mL) ; V为样品待测溶液的体积 ( mL) ; m为植物样品质量 (g ) .
1. 4　高光谱数据特征参数及其提取方法
常见的高光谱数据特征参数包括从原始光谱、一阶微分光谱提取的基于高光谱位置变量、基于高光谱面积
变量、基于高光谱植被指数变量 3种类型 19个特征参数 (见表 1) .下文将全面而详细的研究这 19个特征参数与
樟树幼林生物化学参数的相关性 .
表 1　高光谱特征参数的定义及描述
Table 1　 The def inition and description of parameters about hyperspectral character
变量 定义 描述
基于高光谱位置变量
Db 蓝边内最大的一阶微分值 蓝边覆盖 490～ 530 nm, Db是蓝边内一阶微分光谱中的最大值
λb Db对应的波长 λb是 Db对应的波长位置 (nm)
Dy 黄边内最大的一阶微分值 黄边覆盖 550～ 582 nm, Dy是黄边内一阶微分光谱中的最大值
λy Dy对应的波长 λy是 Dy对应的波长位置 ( nm )
Dr 红边内最大的一阶微分值 红边覆盖 680～ 780 nm ,Dr是红边内一阶微分光谱中的最大值
λr Dr对应的波长 ,即红边位置 λr是 Dr对应的波长位置 ( nm)
Rg 绿峰反射率 Rg是波长 510～ 580 nm范围内最大的波段反射率
λg Rg对应的波长 λg是 Rg对应的波长位置 ( nm )
R o 红谷反射率 Ro是波长 640～ 700 nm范围内最小的波段反射率
λo Ro对应的波长 λo是 Ro对应的波长位置 ( nm)
基于高光谱面积变量
SDb 蓝边内一阶微分的总和 蓝边波长范围内一阶微分波段值的总和
SDy 黄边内一阶微分的总和 蓝边波长范围内一阶微分波段值的总和
SD
r 红边内一阶微分的总和 蓝边波长范围内一阶微分波段值的总和
基于光谱植被指数的变量
Rg /Ro 绿峰反射率 (Rg )与红谷反射率 (Ro )的比值
( Rg- Ro ) / (Rg+ Ro ) 绿峰反射率 (Rg )与红谷反射率 (Ro )的归一化值
SD
r
/SD
b
红边内一阶微分的总和与 ( SD
r
)蓝边内一阶微分的总和 ( SD
b
)的比值
SD
r
/SD
y
红边内一阶微分的总和与 ( SD
r
)黄边内一阶微分的总和 (SD y)的比值
(SD r- SDb ) / ( SDr+ SDb ) 红边内一阶微分的总和与 ( SDr )蓝边内一阶微分的总和 ( SDb ) 的归一化值
( SD r- SDy ) / ( SDr+ SDy ) 红边内一阶微分的总和与 ( SDr )黄边内一阶微分的总和 ( SDb ) 的归一化值
46 中　南　林　业　科　技　大　学　学　报 第 27卷
2　结果分析
2. 1　樟树叶片生物化学参数与基于高光谱位置变量的相关性
由表 2可见 ,叶绿素 a含量、叶绿素总含量与蓝边内最大的一阶微分 (Db )、红边位置 (λr )、绿峰反射率 ( Rg )
之间的相关系数都达到了 0. 01极显著性检验水平 ,且与蓝边内最大的一阶微分的相关系数最大 ,相关系数分
别为 - 0. 734、 - 0. 738;而与红谷波长 (λo )之间的相关系数达到了 0. 05显著性检验水平 .叶绿素 b含量与蓝边
内最大的一阶微分 (Db )、绿峰反射率 ( Rg )之间的相关系数达到了 0. 01极显著性检验水平 ,且与蓝边内最大的
一阶微分的相关系数最大 ,相关系数为 - 0. 756;而与红边位置 (λr )、红谷波长 (λo )之间的相关系数达到了 0. 05
显著性检验水平 .类胡萝卜素与绿峰反射率之间的相关系数达到了 0. 01极显著性检验水平 ;而与蓝边内最大
的一阶微分、红边最大一阶微分、红谷反射率之间的相关系数达到了 0. 05显著性检验水平 .叶绿素 a、叶绿素 b、
叶绿素总含量、类胡萝卜素含量与蓝边内最大一阶微分、绿峰反射率、红谷反射率对应的波长呈负相关 ,与红边
位置呈正相关 .总之 ,各种色素含量与 Db、λr、 Rg、λo之间存在一定的相关性 ,说明其含量的变化会引起高光谱位
置变量的变化 ;而各种色素含量与其他的位置变量之间的相关性比较弱 .
纤维素和总氮含量与高光谱位置变量之间的相关性非常弱 ,它们之间的相关关系均未达到显著性检验水
平 .总磷含量与蓝边内最大的一阶微分和绿峰反射率之间的相关系数达到了 0. 05显著性检验水平 ,且呈正相
关 ,而与其它的高光谱位置变量之间的相关系数均未达到显著性检验水平 .
表 2　叶片生物化学参数与高光谱位置变量之间的相关分析 (n= 26)†
Table 2　 Correlation analyses between chemical contents of leaves and the location variables of hyperspectra(n= 26)
生物化学参数 Db λb Dy λy Dr λr Rg λg Ro λo
叶绿素 a含量 - 0. 734** - 0. 201 0. 035 0. 136 - 0. 310 0. 497** - 0. 680** - 0. 364 - 0. 317 - 0. 414*
叶绿素 b含量 - 0. 756** - 0. 329 - 0. 010 0. 100 - 0. 262 0. 438* - 0. 702** - 0. 347 - 0. 343 - 0. 461*
叶绿素总含量 - 0. 738** - 0. 261 0. 034 0. 128 - 0. 294 0. 513** - 0. 683** - 0. 382 - 0. 321 - 0. 449*
类胡萝卜含量 - 0. 428* - 0. 287 - 0. 183 0. 107 - 0. 415* 0. 334 - 0. 497** - 0. 003 - 0. 395* - 0. 368
纤维素含量 - 0. 015 0. 032 0. 131 0. 134 0. 090 0. 368 0. 002 - 0. 124 - 0. 021 0. 098
P含量 0. 426* 0. 128 0. 103 - 0. 211 0. 296 - 0. 230 0. 441* 0. 297 0. 336 0. 079
N含量 - 0. 070 - 0. 208 - 0. 362 - 0. 030 0. 220 0. 075 0. 028 - 0. 183 0. 267 - 0. 024
　† ** 表示差异极显著 ;* 表示差异显著 ;下同 .
2. 2　樟树叶片生物化学参数与基于高光谱面积变量的相关性
　　　　表 3　叶片生物化学参数与高光谱面积变量
之间的相关分析 (n= 26)
　 Table 3　 Correlation analyses between chemical contents of
leaves and the area variables of hyperspectra(n= 26)
生物化学参数 SDb SDy SDr
叶绿素 a含量 - 0. 473* 0. 270 - 0. 199
叶绿素 b含量 - 0. 506** 0. 328 - 0. 212
叶绿素总含量 - 0. 520** 0. 299 - 0. 205
类胡萝卜素含量 - 0. 298 0. 283 - 0. 308
纤维素含量 - 0. 127 - 0. 129 0. 030
P含量 0. 576** - 0. 217 0. 291
N含量 - 0. 075 - 0. 019 0. 138
　　由表3可知 ,叶绿素b含量、叶绿素总含量、总磷含
量与蓝边面积之间的相关系数达到了 0. 01极显著性
检验水平 ,而叶绿素 a含量与蓝边面积之间的相关系
数达到了 0. 05显著性检验水平 .叶绿素 a、叶绿素 b、叶
绿素总含量与蓝边面积呈负相关 ,总磷含量与蓝边面
积呈正相关 ,并且它们与黄边面积、红边面积之间的相
关性较弱 ;类胡萝卜素含量、纤维素含量、总氮与蓝边
面积、黄边面积、红边面积的相关系数均未达到显著性
检验水平 .因此 ,可用蓝边面积反映叶绿素 a、叶绿素 b、
叶绿素总含量、总磷含量的变化 .
2. 3　樟树叶片生物化学参数与基于高光谱植被指数变量的相关性
由表 4可知 ,叶绿素 a含量与 Rg和 Ro构成的比值与归一化植被指数之间的相关关系达到了 0. 01极显著性
检验水平 ,而与 SD
r
和 SD
b
构成的比值与归一化植被指数之间的相关关系达到了 0. 05显著性检验水平 .叶绿素 b
含量、叶绿素总含量与 Rg和 Ro、 SD
r
和 SD
b
构成的比值和归一化植被指数之间的相关系数均达到了 0. 01极显著
性检验水平 .而叶绿素 a、叶绿素 b、叶绿素总含量与 SD
r
和 SD
y
构成的比值与归一化植被指数之间的相关系数均
未达到显著性检验水平 .
类胡萝卜素与 6个植被指数变量之间的相关系数均未达到显著性检验水平 .总磷含量与 SDr和 SDb构成的比
值和归一化植被指数之间的相关系数分别达到了 0. 05和 0. 01显著性检验水平 ,而与其它的植被指数之间的相
47第 4期 万玲凤等: 樟树幼林生物化学参数与高光谱遥感特征参数相关分析
关性较弱 .纤维素、总磷含量与 6个植被指数变量之间的相关系数均未达到显著性检验水平 .
表 4　叶片生物化学参数与高光谱植被指数变量之间的相关分析 ( n= 26)
Table 4　 Correlation analyses between chemical contents of leaves and the vegetation indices of hyperspectra(n= 26)
特物化学参数 RgRo
( Rg- Ro )
( Rg+ Ro )
SD r
SDb
SDr
SDy
( SDr- SDb )
( SDr+ SDb )
(SD r- SDy )
(SD r+ SDy )
叶绿素 a含量 - 0. 611** - 0. 600** 0. 469* - 0. 232 0. 488* - 0. 201
叶绿素 b含量 - 0. 619** - 0. 604** 0. 530** - 0. 311 0. 539** - 0. 281
叶绿素总含量 - 0. 619** - 0. 609** 0. 538** - 0. 271 0. 551** - 0. 241
类胡萝卜素含量 - 0. 230 - 0. 188 0. 071 - 0. 062 0. 144 - 0. 066
纤维素含量 - 0. 011 0. 022 0. 124 0. 183 0. 192 0. 137
P含量 0. 211 0. 209 - 0. 415* 0. 019 - 0. 504** 0. 011
N含量 - 0. 266 - 0. 307 0. 238 - 0. 111 0. 219 - 0. 098
3　结论与讨论
通过分析樟树幼林生物化学参数与高光谱特征变量的相关关系可知:叶绿素 a含量、叶绿素总含量与蓝边
内最大的一阶微分、红边位置、绿峰反射率之间的相关系数以及叶绿素 b含量与蓝边内最大的一阶微分、绿峰
反射率之间的相关系数均达到了 0. 01极显著性检验水平 ;叶绿素 b含量、叶绿素总含量、总磷含量与蓝边面积
之间的相关系数达到了 0. 01极显著性检验水平 ;叶绿素 a含量与绿峰反射率和红谷反射率构成的比值与归一
化植被指数之间的相关系数、叶绿素 b含量、叶绿素总含量与绿峰反射率和红谷反射率、红边内一阶微分的总
和和蓝边内一阶微分的总和构成的比值和归一化植被指数之间的相关系数、总磷含量与红边内一阶微分的总
和和蓝边内一阶微分的总和构成的归一化植被指数之间的相关系数均达到了 0. 01极显著性检验水平 .而纤维
素、总氮含量与高光谱特征参数的相关系数没有达到显著性检验水平 .因此可以利用这些相关性较好的高光谱
位置变量、面积变量、植被指数变量建立樟树幼林生物化学参数的高光谱遥感估算模型 ,并且建模时不同的生
物化学参数要选择不同的特征变量来反映 .比较“三边”而言 ,蓝边位置的光谱更能反映各种生物化学参数的变
化 .通过比较各种生物化学参数与高光谱特征变量之间的相关系数可知 ,各种色素含量与高光谱特征参数之间
的相关性较好 ,而纤维素含量、总氮含量与高光谱特征参数之间的相关性比较弱 .主要原因可能是由于本次试
验使用的野外光谱辐射仪测量的波段范围有限 ( 325～ 1 075 nm ) ,而纤维素含量和总氮含量对应的特征波段超
出此范围 ,需做进一步的验证 .
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[本文编校:谢荣秀 ]
48 中　南　林　业　科　技　大　学　学　报 第 27卷