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基于無人機高光譜謠感的蘊地退化指示物種的識別

萊森光學(xué) ? 來源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2024-08-01 15:29 ? 次閱讀
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一、引言

1.1 研究背景

草地是人類生存諸多所需物質(zhì)的供給庫,而且草地還提供了一系列重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值,不僅包括一些非經(jīng)濟的價值,例如畜牧業(yè)的發(fā)展、生物多樣性的保護、水土保持、生態(tài)系統(tǒng)維護;而且還包括一些經(jīng)濟價值,例如,肉制品、奶制品等畜牧業(yè)產(chǎn)品的重要生產(chǎn)基地。全球草地總面積大約5250萬km2,其分布區(qū)域主要在亞熱帶、熱帶、寒帶、溫帶等地區(qū),是全球面積分布最大的生態(tài)系統(tǒng)。目前,大約有10億低收入人群經(jīng)濟來源主要依靠草地。青藏高原作為地球上海拔最高、最年輕的高原,也是世界上最獨特的地質(zhì)-地理-生態(tài)單元,是開展地球與生命演化、圈層相互作用及人地關(guān)系研究的天然實驗室,青藏高原也被稱為“第三極”,擁有各種各樣的高山生態(tài)系統(tǒng)類型,并為中國乃至亞洲很多其他地區(qū)提供了至關(guān)重要的生態(tài)安全屏障,由于其高度豐富的植物和動物資源,它也被認為是全球生物36個生物多樣性熱點保護區(qū)域之一。

青藏高原水熱分布格局差異顯著,并且該區(qū)域氣候特點主要是干旱、寒冷、多風(fēng)、低氧、輻射強、晝夜溫差大,獨特的氣候條件從而形成了多種生態(tài)系統(tǒng)類型,主要包含有森林生態(tài)系統(tǒng)、高寒灌叢草甸生態(tài)系統(tǒng)、高寒草原生態(tài)系統(tǒng)和高寒荒漠生態(tài)系統(tǒng),高山草原和高山草甸是該地區(qū)主要的土地覆被類型。青藏高原的天然草地面積約占全國草地面積的1/3,是我國天然草地面積分布最大的一個區(qū),草地覆蓋了青藏高原大約70%的地區(qū),主要有:高寒草甸(47.05%)、高寒草原(30.98%)、高寒荒漠草原(7.41%)、高寒草甸草原(4.21%)、低地草甸(6.74%)、溫帶草原(3.61%),高寒草甸是青藏高原主要的生態(tài)系統(tǒng),也是高寒生態(tài)系統(tǒng)物種和遺傳基因最豐富和最集中的地區(qū)之一,在全球高寒生物多樣性保護中具有十分重要的地位,高寒草甸生態(tài)系統(tǒng)不僅是發(fā)展地區(qū)畜牧業(yè)的基礎(chǔ),也是提高當(dāng)?shù)剞r(nóng)牧民生活水平的重要生產(chǎn)資料,而且它對生物多樣性的保護、水土的保持、生態(tài)平衡維護有著極大的生態(tài)作用和生態(tài)價值。

1.2 研究現(xiàn)狀

草地由于草種個體小且立體結(jié)構(gòu)難以分離,易受到氣候變化和人類活動的影響,常見的草地遙感監(jiān)測指標不能準確地評估高寒草甸的退化程度。導(dǎo)致草地多樣性,特別是草地物種多樣性遙感監(jiān)測相比森林生態(tài)系統(tǒng)更為困難,因此傳統(tǒng)的遙感技術(shù)和多光譜遙感無法滿足,高光譜遙感技術(shù)融合了成像技術(shù)和光譜技術(shù),使得獲取的影像數(shù)據(jù)光譜分辨率高、波段連續(xù)性強,從而能夠獲得更精細的地物光譜信息,可以有效的挖掘草地物種多樣性與光譜特征的關(guān)系,對植被特征參數(shù)的計算能力要優(yōu)于其他遙感方法,甚至能夠完成紅邊特征、綠峰特征和導(dǎo)數(shù)光譜等植被特征計算,這是常規(guī)遙感所不能完成的,彌補了寬波遙感在物質(zhì)探測方面的不足。高光譜遙感技術(shù)能夠滿足植物研究在光譜維上定量的、高精度的測量,能更好的反映草地的空間分布特征。

1.3 研究意義

青藏高原草地退化日益嚴重的,已嚴重影響了當(dāng)?shù)匦竽翗I(yè)和經(jīng)濟的發(fā)展。本研究以青藏高原高寒草甸典型區(qū)域若爾蓋高原高寒草甸為研究對象,基于無人機高光譜成像技術(shù),完成了對高寒草甸草地退化指示物種的高精度識別,是基于無人機遙感對于草地分類識別的一次探索,為高寒草甸退化精細化的評估提供了科學(xué)依據(jù),也為日后進行草地退化等級快速診斷與判定提供重要的數(shù)據(jù)支撐,對當(dāng)?shù)卣叩闹贫ㄒ约吧鷳B(tài)工程的實施具有重要的參考價值。

研究區(qū)及數(shù)據(jù)獲取

2.1 研究區(qū)概況

本研究根據(jù)若爾蓋高原的實際情況結(jié)合前期的遙感數(shù)據(jù)統(tǒng)計,主要選擇了紅原和若爾蓋日干喬濕地公園和其毗鄰的喀哈爾喬濕地為研究區(qū)(圖1),保護區(qū)內(nèi)平均海拔3500m,行政區(qū)域包括紅原的瓦切鎮(zhèn)、麥洼鄉(xiāng)、色地鎮(zhèn),若爾蓋的唐克鎮(zhèn)和巴西鎮(zhèn),研究區(qū)內(nèi)主要河流有白河、岡嘎爾曲、格曲、哈曲,總面積為3285km2,年降水量600mm-800mm,降雨時間主要分布集中在每年5-9月,該區(qū)是若爾蓋和紅原泥炭沼澤的主要分布區(qū)域。草地類型主要是以嵩草、薹草為主,雜草兼生的高寒草甸。

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圖1 研究區(qū)位置

2.2樣方調(diào)查數(shù)據(jù)

研究基于前期相關(guān)文獻查閱和實地調(diào)查,最終選定了12個樣地。對于選定的12個試驗樣地分別于2021年7月6號至2021年8月2號在若爾蓋喀哈爾喬濕地和紅原日干喬濕地進行野外實際調(diào)查,在每個300m×300m的遙感調(diào)查區(qū)域內(nèi)選了最中間100m×100m為主要調(diào)查樣地,在100m×100m的調(diào)查樣方內(nèi)每個樣地選取9個1m×1m的調(diào)查樣方(圖2),每個小樣地間隔40m,記錄了每個1m×1m調(diào)查樣地中心的GPS坐標,并進行植被群落物種的調(diào)查,野外調(diào)查共獲得有效樣方108個。野外樣地調(diào)查樣方信息如下:

(1)物種高度:通過卷尺實際測量1m×1m樣地內(nèi),所有植株的高度,并記錄。

(2)草地物種蓋度:采用目視解譯的方法,估算小樣方內(nèi)某一物種的蓋度,并拍照備份

2.3 手持光譜儀數(shù)據(jù)

本次試驗實測光譜數(shù)據(jù)由地物光譜儀所測得。

該儀器擁有光譜范圍寬、光譜分辨率高、光譜采樣間隔小等優(yōu)點。為了保證數(shù)據(jù)獲取的精度,手持光譜儀數(shù)據(jù)和高光譜數(shù)據(jù)采集時間均在每天光照強度最強的時候,具體時間是當(dāng)天早上10點至下午2點,都是在自然光照條件下進行。實際測量時,對每個物種花(果)、莖、葉三個不同部位的光譜曲線均測3次,然后記錄每種物種光譜曲線對應(yīng)草地物種的前后順序,本次試驗所測得的光譜曲線樣例如(圖3)所示。

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圖3 地物光譜曲線示例

2.4 平滑去噪

原始的數(shù)據(jù)在傳輸?shù)倪^程中會受到大氣中水蒸汽和懸浮顆粒物的吸收,會使得光譜曲線存在大量的噪聲,會對后續(xù)的數(shù)據(jù)進一步分析造成困難。因此需要對手持光譜儀所獲得的數(shù)據(jù)進行去除噪聲和水汽吸收的影響,為了達到這一目的,本次試驗基于MATLAB采用S-G濾波器(Savitzky-Golay濾波器)對原始的光譜曲線進行平滑去噪,本文所使用的S-G濾波器階次為2階,平滑移動窗口大小為15,平滑去噪后的光譜曲線如(圖4)所示。

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圖4 平滑去噪后的地物光譜曲線

2.5 光譜重采樣

手持光譜儀所測得原始光譜曲線波長范圍為325-1075nm,而高光譜影像數(shù)據(jù)波長為400-1000nm,光譜范圍存在不一致的情況,因此在后續(xù)研究中,首先需要將所測得的原始平均光譜數(shù)據(jù)重采樣到高光譜影像波段范圍內(nèi),光譜重采樣之后的數(shù)據(jù)樣地如(圖5)所示。

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圖5重采樣后的地物光譜曲線

高寒草甸物種識別分類結(jié)果

3.1 SAM分類結(jié)果

通過光譜角制圖(SAM)分類的結(jié)果,從沼澤土樣地分類結(jié)果可以看出(圖6、圖7、圖8),樣地1優(yōu)勢種主要是草玉梅、緣毛紫菀、淡黃香青,面積依次為34655.75m2、26691m2、18637.5m2,三種優(yōu)勢物種占樣地總面積85.15%;樣地2中,優(yōu)勢物種主要是長花管狀馬先蒿和燈心草,面積依次為38029.7m2、7680.22m2,兩種物種占樣地總面積的48.96%;樣地3中,優(yōu)勢物種主要是花葶驢蹄草、西藏嵩草、長花管狀馬先蒿,面積依次為41433.75m2、24224m2、12038m2,優(yōu)勢物種占樣地總面積的82.56%。

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圖6樣地1 SAM分類結(jié)果

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圖7樣地2 SAM分類結(jié)果

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圖8樣地3 SAM分類結(jié)果

從泥炭土樣地分類結(jié)果可以看出(圖9、圖10、圖11),樣地4的優(yōu)勢物種主要是酸模、青藏薹草,面積分別是11204.75m2、8002.5m2,兩種優(yōu)勢物種占樣地總面積的20.58%;樣地5的優(yōu)勢物種主要是刺芒龍膽、淡黃香青、鉤柱唐松草,面積分別為37570m2、16808.5m2、12921.75m2,三種優(yōu)勢物種占樣地總面積的71.87%;樣地6的優(yōu)勢物種主要是沙生薹草、花葶驢蹄草、木里薹草,面積分別是15141.25m2、12203.25m2、9741.75m2,三種物種面積占樣地總面積的39.48%。

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圖9樣地4 SAM分類結(jié)果

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圖10樣地5 SAM分類結(jié)果

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圖11樣地6 SAM分類結(jié)果

從草甸土樣地分類結(jié)果可以看出(圖12、圖13、圖14),樣地7的優(yōu)勢物種主要是馬先蒿、粗壯嵩草、剪股穎,面積依次是40445.75m2、31515m2、16819m2,三種物種面積占樣地總面積的94.2%;樣地8中,優(yōu)勢物種主要是矮地榆、葛縷子,面積分別是67918m2、7768.75m2,兩種優(yōu)勢物種占樣地總面積的80.83%;在樣地9中,優(yōu)勢物種主要是小米草、西藏嵩草、蔥狀燈心草,面積分別是49320.5m2、18240.5m2、5899.5m2,三種優(yōu)勢物種占樣地總面積的78.71%。

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圖12樣地7 SAM分類結(jié)果

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圖13樣地8 SAM分類結(jié)果

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圖14樣地9 SAM分類結(jié)果

從沙化樣地分類結(jié)果可以看出(圖15、圖16、圖17),樣地10的優(yōu)勢物種主要是節(jié)節(jié)草、糙毛以禮草、沙蒿,面積分別是13522.5m2、13082.5m2、7201.5m2,優(yōu)勢物種的面積占總面積的35.99%;在樣地11中,優(yōu)勢物種主要是麻花艽、淡黃香青、翻白草,面積分別是23479.25m2、12964.5m2、11276.5m2,三種優(yōu)勢物種占樣地總面積的50.55%;樣地12優(yōu)勢物種主要是川西景天、疏花針茅,面積分別為16567m2、11446.75m2,優(yōu)勢物種面積占樣地總面積的29.78%。

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圖15樣地10 SAM分類結(jié)果

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圖16樣地11 SAM分類結(jié)果

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圖17樣地12 SAM分類結(jié)果

結(jié)果

本文以青藏高原典型泥炭沼澤分布區(qū)域若爾蓋高原為研究區(qū),以該區(qū)域不同退化梯度樣地的草地退化指示物種為研究對象,首先利用便攜式手持光譜儀在2021年7-8月對該區(qū)域草地物種進行實測,然后通過一系列的處理,最終建立了該區(qū)域高寒草甸標準地物光譜數(shù)據(jù)庫,再利用無人機搭載的高光譜成像儀完成了該區(qū)域12個樣地高光譜遙感影像數(shù)據(jù)的采集,最后利用光譜角制圖方法完成了該區(qū)域草地退化指示物種的精細化分類,為該區(qū)域草地遙感監(jiān)測的提供了基礎(chǔ),也為當(dāng)?shù)卣畬嵤┎莸刂卫碚叩囊罁?jù)。

本文通過無人機搭載高光譜成像儀,為無人機草地退化研究提供動態(tài)監(jiān)測的硬件支持,利用高空間分辨率和高光譜分辨率的遙感影像為高寒泥炭沼澤細小地物的分類提供了數(shù)據(jù)支撐,就高光譜影像端元不同的提取方法來說,不同的方法在草地物種單一和復(fù)雜的樣地中差異并不明顯,不同的方法只是對植被和非植被的提取能力有差異;就不同的光譜匹配技術(shù)來說,不同的光譜匹配方法差異較為明顯。兩種分類方法最終完成了該區(qū)域草地退化指示物種的識別,為下一步的草地退化評估提供了基礎(chǔ),也為未來高寒草甸的遙感監(jiān)測提供了可借鑒的方法。

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審核編輯 黃宇

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    的頭像 發(fā)表于 04-08 16:30 ?561次閱讀
    礦產(chǎn)勘查不用“盲人摸象”了,<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b><b class='flag-5'>無人機</b>助你看透地表!

    提高基礎(chǔ)設(shè)施檢查效率:無人機光譜成像儀的新方法

    橋梁裂縫、管道腐蝕、建筑外墻脫落……這些基礎(chǔ)設(shè)施的“健康隱患”往往難以用肉眼察覺,卻可能引發(fā)嚴重后果。傳統(tǒng)的檢測方法耗時耗力,還存在安全風(fēng)險。如今,隨著無人機光譜成像技術(shù)的崛起,基礎(chǔ)設(shè)施“體檢”正
    的頭像 發(fā)表于 03-21 15:24 ?773次閱讀
    提高基礎(chǔ)設(shè)施檢查效率:<b class='flag-5'>無人機</b><b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>成像儀的新方法

    幀頻圖像識別無人機 慧視有辦法!

    無人機的迅猛發(fā)展,使得無人機的反制技術(shù)也水漲船高,常見的有電子干擾、無人機識別對抗等。前者通過發(fā)射特定頻率的無線電波對無人機的通信鏈路、控制
    的頭像 發(fā)表于 12-04 01:06 ?921次閱讀
    <b class='flag-5'>高</b>幀頻圖像<b class='flag-5'>識別</b>反<b class='flag-5'>無人機</b>   慧視有辦法!