基于ASTER 数据的植被光谱特征分析

中图分类号：TP79 文献标识码：A 文章编号：

引言

利用遥感影像数据提取矿化蚀变信息是目前地质找矿的一种重要手段 [1-6]。目前，在遥感矿化蚀变信息提取应用中常用的多光谱数据有 MSS、TM、 ETM₊ 、OLI、ASTER等数据。其中ASTER 是Terra 卫星上的一种高级光学传感器，包括了可见光/ 近红外波段、短波红外波段以及热红外波段三个独立的子系统共 14 个光谱通道。与 TM 或 ETM+ 数据相比，ASTER 数据在短波红外波段和热红外波段的光谱分辨率有较大提高，能识别出含CO32- 离子、Al-OH 离子等不同类型的蚀变矿物信息，在矿化蚀变信息提取中应用广泛，但在大多数应用中，研究者均是基于光谱曲线空间，即通过分析矿物的标准光谱曲线来选择对应的基于ASTER 数据提取蚀变信息的特征波段 [7-11]。

由于同类地物光谱曲线特征的相似性和异类地物光谱曲线特征的差异性，因此，地物在统计空间中具有自身的点群分布位置和形态特征 [12]。因此，本文把统计空间（光谱特征空间 [13] 作为研究重点，基于野外实测地物数据（根据 ASTER 数据的波段划分进行重采样后），分析植被、土壤、岩石点群在 ASTER 数据的原始波段、简单比值波段、复合比值波段所构建的二维光谱特征空间中的空间分布关系，为利用ASTER 影像数据进行地物目标识别提供更多的科学理论依据和新的研究思路。

1 研究区与光谱数据测试、处理

（1）研究区选择

为了研究植被、土壤、岩石（包括不同蚀变岩石的岩石）三者的关系，本文选择既有植被和土壤，又有岩石出露的高寒裸岩区作为研究区。研究区位于青海省黄南州同仁—泽库地区，采样数据主要集中在该区的阿哇、吉地、加吾乡的三个矿化区。

（2）光谱数据处理

野外地物的光谱数据测试采用的是美国的 GER 2600 便携式光谱仪，考虑到仪器精度和大气等因素的影响，本文研究的波段范围设定为450 ～2500nm。

本次共测试了 247 个光谱数据，其中植被有 86 个（草本和灌木类），浅表层土壤84 个（主要为沙土），岩石样本有77 个。

（3）光谱数据处理

在进行光谱数据特征分析前需对所测得的光谱数据进行处理，包括剔除错误数据、计算反射率、数据重采样、波段比值运算等处理。

首先利用 SVC GER2600 自带的光谱分析软件 SVC 对每个数据的光谱反射率曲线进行观察分析，并参照野外记录笔记，剔除与记录不符的数据。 并利用 USGS 光谱库的ASTER 标准光谱曲线对采集的岩石样品进行进一步的光谱识别与鉴定。然后利用目标地物反射的辐亮度比上相同的照射和观测条件下标准白板反射的辐亮度值，从而得到目标地物的反射率值。然后根据 ASTER 遥感影像的波段划分对野外实测光谱数据进行重采样后再进行分析研究，重采样方法参见文献[12]。

本文不仅研究地物在原始波段的二维组合空间中的空间结构特征，还将研究植被、岩石、土壤地物在比值、差值波段与其它波段组合空间中的结构特征，因此，除了对光谱数据进行以上处理外，还需要对重采样后的光谱数据进行波段比值、差值运算，最后利用原始波段数值、比值、差值波段数据来构建不同的二维光谱特征空间（即二维散点图）。波段运算在SPSS 软件中完成。

2 植被与土壤、岩石空间结构特征分析

2.1 原始波段组合

在 ASTER 数据的 9 个原始波段中，与土壤和岩石相比，植被在第 3 波段（简写成A3）具有高反射值。因此，A3 波段与其它所有波段组成的二维光谱特征空间中（二维散点图），植被点群与其它地物点群的分界都比较明显，如图 1（a，b）所示，可利用这些组合去除植被对矿化蚀变信息的影响。

A1 与 A2 波段的散点图中，三类地物点群也有较明显的分界线。A1 与 A4、A5、A6、A7、A8、A9 波段组成的二维散点图中，三类地物点群边界有相互重叠现象，分界不明显，这些波段组成的二维光谱空间不利于进行地物的分类识别。

A2 与 A4、 A5、A6、A7、A8、A9 波段组成的二维散点图中，植被与岩石点群的分界较为明显，但与土壤点群的分界不明显，不利于用来单独提取植被信息。

A4 与 A5、A6、A7、A8、A9 波段组成的二维散点图中，植被点群与其它点群的分界较为明显。如图1（f）所示。

A5、A6、A7、A8、A9 这几个波段相关性很强，任意两波段组合而成的二维光谱空间中，植被点群与其它点群的分界都不明显，不利于用来进行植被信息的提取或抑制。

2.2 简单比值波段组合

从ASTER 数据的9 个波段任意选择两个波段进行比值运算，可得到36 个比值波段，通过分析发现，在这36 个比值波段中，只有比值波段A1/2（即A1 波段与A2 波段的比值）、A3/2、A3/4、A3/5、A3/6、A3/7、A3/8、A3/9、A4/5、A4/6、A4/7、A4/8、A4/9、A5/6、A5/9、A6/9、A7/8、A7/9、A8/9 与其它任一波段（包含原始波段和比值波段）组成的二维光谱空间中，植被点群与其它地物点群的分界明显，可以用来进行植被信息单独提取，并且植被点群在这些波段中处于高值区，如图2 所示。除此以外，其它比值波段组成的二维空间中，植被点群与其它地物点群有相互重叠部分，很难将植被信息单独提取出来。

图2 研究区植被与土壤、岩石点群在简单比值波段组合中的二维散点图

2.3 复合运算波段组合

选择两个或两个以上原始波段进行加、减、比值等运算，从而得到复合运算波段，由于植被在 ASTER 数据的第三波段（A3）具有高反射值，因此主要选择 A3 波段与其它波段进行复合运算。这里计算了（A3-A1）/（A3+A1）、（A1- A2）/（A1+A2）、（A3-A2）/（A3+A2）、（A3-A4）/（A3+A4）、（A4-A5）/（A4+A5）、（A4-A8）/（A4+A8）、（A3-A5）/（ _A3+A5 ）、（A3-A2）、（A3-A1）、（A3-A5）、（A3-A2）/A4 共 11个复合波段，如图 3 所示。除了波段（A3-A1）/（ _A3+Al ）外，其它 10 个复合运算波段与其它任一波段（包含所有的原始波段、简单比值波段和复合运算波段）组合的二维空间中，植被点群与岩石、土壤点群的分界都很明显，且植被点群都处于高值区，可以利用这些波段组合进行植被信息的提取。

图3 研究区植被、土壤和岩石在复合比值波段组合中的二维散点图

3 结论

本文利用野外实测光谱数据，对植被与土壤、岩石在ASTER 波段数据组成的光谱特征空间中的分布特征进行了分析研究，得到以下几点结论：

在 A3 波段与其它波段组合的二维光谱空间中，A1 与 A2 波段，A4 与 A5、A6、A7、A8、A9 波段组成的二维光谱空间中，以及比值波段 A1/2、A3/2、A3/4、A3/5、A3/6、A3/7、A3/8、A3/9、A4/5、A4/6、A4/7、A4/8、A4/9、A5/6、A5/9、A6/9、A7/8、A7/9、A8/9，复合比值波段（A1- A2）/（A1+A2）、（A3-A2）/（A3+A2）、（A3-A4）/（A3+A4）、（A4-A5）/（A4+A5）、（A4-A8）/（A4+A8）、（A3-A5）/（A3+A5）、（A3-A2）、（A3-A1）、（A3-A5）、（A3-A2）/A4 与其它所有波段（包含所有原始波段和比值波段）组成的二维光谱空间中，植被点群与其它点群的分界较为明显。可利用这些波段组合来提取或抑制植被信息。

参考文献

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市教委科学技术研究项目：不同植被类型的植被含水量高光谱定量反演研究（KJQN202203406） 资助

作者简介：李 红（1984.11），女，汉博士，副教授，研究方向：3S 技术，资源与环境遥感，教学方法与教学改革