一、引言

沙漠地区是气候干旱、沙层水分严重不足的地区，水分条件是影响该类区域植物分布和生长的最关键因素。同时，沙漠地区植物的生长对沙层水分状况亦有一定指示作用。因此，了解和掌握沙漠植物生长的水分条件，对评价沙漠植被生境状况和沙漠生态治理意义重大。植物体内水分是控制植物光合作用、呼吸作用和生物量以及影响其他生理生化指标的主要因素之一，因此，调查沙漠地区植物的水分状况，可以反映沙漠地区的生态现状以及防沙治沙等生物措施的恢复效果。

要了解大面积沙漠植物的水分状况，根据测定的光谱数据进行植物含水率的分析与反演，然后将结论应用于区域遥感影像，无疑是一种有效途径。本文以腾格里沙漠10种典型沙生植物为研究对象，野外现场测定其冠层光谱，利用包络线去除法对光谱数据进行归一化处理，找出水分敏感波段，进而建立植物含水率和特征波段光谱反射率的回归模型。同时，利用微分光谱技术计算各种植物的红边参数，分析不同含水率的沙漠植物的红边特征，揭示沙漠植物含水率的光谱响应规律和特征，以期为沙漠地区植物生长状况、生境条件分析以及生态环境监测和治理成效评估提供依据。

二、研究区概况

腾格里沙漠位于阿拉善地区东南部，是中国第四大沙漠。腾格里沙漠属于典型的大陆性干旱气候。沙漠内部沙丘、湖盆、山地、残丘及平地等交错分布，其中沙丘占71%，湖盆草滩占7%，山地、残丘及平地占22%。2011年8月下旬，兰州大学资源环境学院腾格里沙漠科学考察队发现，腾格里沙漠的主要植物有芨芨草、沙冬青、沙蒿、白刺、老鸹头、油蒿、骆驼蓬、鹅绒藤、盐爪爪、沙葱、梭梭、地锦、沙生针茅、虫实、红砂、霸王、芦苇等。

三、数据获取及处理

3.1 植物冠层光谱测定

采用手持式地物光谱仪进行光谱测量，选择可见光和近红外波段450.0~900.0nm范围的光谱数据进行分析，这也是植物光谱分析的常用波段。野外光谱测量与植被调查同点进行，选择研究区样地内出现频率较高、分布较广的植物种类采集光谱。为去除随机噪音干扰，每株植物测定20次，取平均值作为其最终光谱值。光谱采样点贯穿整个沙漠，沙漠中植被大多是同种植物聚集分布，所以采集某一种植物的光谱数据，可以较好代表一定区域的植被状况。

3.2 植物含水率测定

从西北到东南，对沙漠边缘及腹地的植被进行详细的样方、样线调查。每一群落样地按群落的延伸方向做5个10m×10m样方，并在同一方向铺设样线。在样方内测定植物种类、株数、平均高度、冠幅等。测定光谱的同时采植物样，装入封口袋，立即称鲜重、贴标签。共采集10种典型植物，其中白刺为两个不同生长阶段的样品，共11个样。回到室内，使用电热恒温鼓风干燥箱，先将温度调至100~105℃杀青10min，然后将温度调至75℃，烘至恒重并称其干重。鲜重与干重的差值与鲜重之比即为植物的含水率。

3.3 光谱数据处理

3.3.1包络线去除

为了确定沙漠植物对水分的敏感波段，分析水分和光谱数据的关系，使用遥感处理软件ENVI4.7对测定的光谱曲线进行包络线去除。包络线去除可以有效突出光谱曲线的吸收和反射特征，去除包络线后的光谱曲线可有效抑制噪音，突出地物光谱的特征信息，但是不会抑制植物的水分信息。包络线去除后，光谱曲线的值位于0~1之间。

3.3.2光谱的一阶微分

为了分析不同含水率沙漠植物的红边特征，用原始光谱数据的一阶微分求算各红边参数。微分光谱技术已被用于减弱大气散射和吸收对目标光谱特征的影响，光谱一阶微分处理可以去除部分线性或接近线性的背景，以及噪声光谱对目标光谱（非线性）的影响。一阶微分的近似计算方法如下：

ρ′（λ_i）=[ρ（λ_i+1）-ρ（λ_i-1）]2_Δλ

式中：λi为每个波段的波长；ρ′（λ_i）为波长λ_i的一阶微分光谱；Δλ为波长λ_i-1到λ_i的间隔。

四、结果与分析

4.1 植物含水率及光谱特征

研究区内10种典型植物的含水率测定结果表明，沙漠典型植物在调查期内含水率具有一定差异，最大含水率为88.19%，最小含水率为37.34%（图1）。于临近位置采集不同生长阶段的白刺样品，发现成年白刺比生长期的青年白刺含水率约高9.1%，可见沙漠地区同种植物在不同的生长阶段水分状况亦有较大差异。在考察中发现，芨芨草等含水率小的草本植物大都分布在平沙地区域，沙层表层水分含量较小；骆驼蓬、鹅绒藤等含水率较大植物多分布于较大的丘间洼地，考察中多次在此地形处挖出地下水，深度约1m；盐爪爪等盐生植物分布在盐湖附近，沙层水分充足；沙葱多分布在沙漠边缘或丘间洼地，雨水充足或降雨后生长迅速，干旱时停止生长，所以沙葱分布与局部降水较多有联系。研究也表明，沙漠草本植物生长多利用降雨和凝结水，有些地下水位高的地方草本也可能通过毛管作用或者薄膜水蒸发作用得到表层的水分，而灌木等根系发达的木本才可以吸收到沙漠地下水。因此，沙漠植物的水分状况能很好地反映局部沙层的水分情况。

图1研究区典型植物的含水率

对典型植物光谱曲线去除包络线，可以看出，沙漠植物具有植被反射率光谱的一般特征（图2）：在近红外波段有植被独有的红边反射特征。在蓝光和红光波段都具有明显的吸收谷，这是由于叶绿素对蓝光和红光的吸收造成的，在绿光波段由于叶绿素的反射作用形成了一个反射峰。但是，不同含水率植物的吸收谷深度有差异，含水率较大的骆驼蓬、鹅绒藤、盐爪爪的吸收谷深度普遍大于含水率较小的芨芨草、沙冬青和沙蒿。如果植物的水分

状况影响了叶绿素的含量，导致叶绿素的两个吸收谷深度随水分含量的大小而不同，那么在绿光反射峰也应该有这样的规律，但从图2看，含水率较大植物的反射峰并非较大，可见水分还可能影响了其他因素，比如叶子的细胞结构等。此外，可以看出在吸收谷和反射峰波段处，光谱差异较大，此波段可以应用于沙漠典型植物种类的划分。

图2包络线去除后的植物光谱曲线

4.2 植物含水率与光谱反射率的关系

研究表明，在近红外（NIR）和短波红外（SWIR）区，有以970、1200、1450、1930nm和2500nm为中心的5个植物叶片水分吸收带，对植物反射率光谱影响很大。影响植物反射率的主要因素有植物叶的颜色、叶的细胞结构和植物的水分等，植物的生长发育以及气候、地形等外部因素都会对植物的光谱特征产生影响。沙漠地区气候极端干旱，水分是影响植物生长发育的关键因素，研究也指出水稻的水分和光谱反射率在可见光的两个叶绿素吸收带和近红外波段存在显著相关性。植物的水分状况能很好地反映植物的生长状态，那么是否会对植物在可见光近红外波段的光谱特征亦产生影响呢？为了分析水分敏感波段，对经包络线去除后的光谱数据和植物含水率进行相关分析（图3）。

图3植物含水率和包络线去除后的光谱反射率之间的相关性

相关分析结果显示，沙漠地区植物的含水率和包络线去除后的光谱数据在可见光450~732nm和近红外781~782、853、858、860~862、870~872、874、878~879、882~884、887~888、892~894、897~898nm波段处的相关性达到了显著水平（p<0.05），在可见光561~718nm和近红外861nm、894nm处达到了极显著水平（p<0.01），最高的相关性位于689nm（可见光波段，R=-0.8158）和894nm（近红外波段，R=0.7457）。回归分析结果（图4）表明，在可见光689nm和近红外波段894nm两者均存在显著的线性相关关系，均通过了置信度水平为0.01的检验，且可见光波段的模型优于近红外波段的模型。沙漠植被大多是同种植物大面积聚集分布，建群植物的水分状况能很好地指示该区域的植被生长状况。通过植物含水率和去除包络线的植物冠层光谱反射率的回归模型，可以反演得到植被的水分状况，为植被健康评价提供依据。

图4研究区植物含水率和包络线去除后的光谱反射率的回归模型

4.3 不同含水率植物的红边参数特征

植物具有一些特殊的诊断性反射光谱特征，红边便是植物光谱最明显的特征之一，被定义为植物由叶绿素强烈吸收过渡到近红外区细胞间最大散射的反射率快速升高的光谱范围，通常位于680~750nm。红边参数在高光谱植被遥感中有重要意义，能很好地反演植被的各种生化参数。同时，植物的红边也受到叶绿素含量、叶面积指数、生物量和水分状况、年龄、健康状况和季节等因素的影响。本文通过光谱反射率（680~750nm）的一阶微分计算红边参数，分析沙漠地区不同含水率的植物的红边特征，反映不同的含水率对红边光谱特征的影响。选用的主要参数有：红边位置（λred），为红光范围（680~750nm）内最大一阶微分波段值对应的波长位置；红边斜率（振幅）（Dλred），为红光范围（680~750nm）内最大的一阶微分值；红边峰值面积（Sred），为红光范围（680~750nm）内的一阶微分波段值的总和。结果如表1。

表1研究区典型植物的红边参数

可以看出，不同含水率植物的红边参数有差异。除了芨芨草和沙蒿外，典型沙漠植物的红边位置均在718nm和719nm波段。相比之下，芨芨草和沙蒿的红边参数差别较大，很可能是由于其发生了水分胁迫，生长不良，叶绿素含量减少导致红光反射增强及红边“蓝移”。红边斜率和红边面积主要与植被覆盖度或叶面积指数有关，覆盖度越高，叶绿素含量越高，红边斜率和红边面积越大，而芨芨草和沙蒿长势不良，覆盖度较小，导致红边斜率和红边面积都较小。不同生长期的白刺含水率差异不大，长势相当，因此，各红边参数也没有较大区别。老鸹头、骆驼蓬、鹅绒藤和盐爪爪都是丛生植物，调查期水分状况好，植被覆盖度大，所以，红边斜率和红边面积都比较大。沙葱虽然含水率最大，但是由于其覆盖度并不是最大，所以红边斜率和红边面积不是最大。因此，随着沙漠典型植物含水率的增大，植物长势良好，红边位置稳定，红边斜率和红边面积也随之增大。

四、结论

地物光谱是遥感理论和应用研究的基础，通过对腾格里沙漠典型植物冠层光谱的野外现场测定和植物的含水率实验室分析，关于沙漠植物含水率和光谱特征及其相互关系，得到以下结论：1）腾格里沙漠地区典型不同种类植物含水率具有一定差异，最大含水率为88.19%，最小含水率为37.34%，沙漠植物的水分状况对局部沙层的水分情况有一定指示作用。

2）沙漠植物的含水率与其包络线去除后的光谱数据在可见光（561~718nm）和近红外（861nm、894nm）波段均存在极显著相关性，说明水分可在植物的可见光和近红外反射率光谱中得到很好反映，通过建立植物含水率和特征波段光谱反射率（可见光和近红外波段）的回归模型，可为沙漠地区植被水分状况的遥感调查提供新思路。

3）腾格里沙漠地区典型植物的红边位置均在718nm和719nm波段附近，而植物含水率不同，长势和覆盖度不同，导致植物的红边斜率和红边面积有差异。植物的水分状况因季节和生长期而异，由于客观条件限制，野外测定的典型植物种类有限。因此，不同生长季沙漠植物的水分调查，对其他沙漠植物光谱的测定以及植物水分和沙层水分关系的深入研究，将是未来几年我们沙漠野外考察工作的重点。通过努力，有望建立较完善的沙漠植物光谱库，为沙漠地区植被遥感监测和沙漠化地区的生态恢复提供依据。

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