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摘 要：遥感技术在生态系统调查与研究中具有广阔的应用潜力，但是传统的多光谱遥感主要侧重在面上的普查，很难对生态系统中各种复杂地物属性和生化参量进行精确反演。高光谱遥感突破了光谱分辨率的限制，大大提高了人们获取多种生态系统模型输入参数的类型和精度。
关键词：高光谱遥感；生态系统过程；植被
传统的多光谱遥感由于受到波谱分辨率的限制，难以区分地物独特的波谱信息，高光谱遥感技术突破了这一局限，能获得整个可见光、近红外、短波红外、热红外波段的连续光谱，波段数多至几十甚至数百个，光谱分辨率达到纳米级，可获得影像中每个像元的精细光谱。
本文主要评述高光谱遥感在生态系统过程与属性研究中的应用，使高光谱遥感技术更好的应用于生态学研究。
高光谱遥感在生态系统研究中的应用：
近年来，人类活动的干扰和气候变化对生态系统过程及其功能产生了很大影响，然而，由于空间信息获取困难，加上生态系统又具有复杂的特性，严重制约了这些生态环境问题的解决。传统地面调查方法由于耗时耗力，很难满足大尺度生态系统过程与属性研究的需要，迫切需要通过不同时空尺度信息的挖掘来分析人类活动及气候变化对生态系统演替过程中生物量、生物多样性、稳定性以及碳、氮、水养分循环等生态系统过程及其属性的影响。卫星遥感观测是唯一实用的获取地球生态系统空间分布及其动态演替的概要信息的方法。
一、生态环境梯度制图
生态学研究中的生物地球化学背景信息制图的目的主要是为了获取生态系统中的生境状况，特别是环境胁迫的主要区域范围及其类型。植被的分布与其生境条件有密切关系，植被种类可以作为生境条件的反应或指示。植物功能型是对环境条件做出相似的反应和对关键生态学过程具有相似影响的植物组合。不同功能型植物对生态系统过程的作用不同，通过植物功能型的分析对揭示生态系统功能至关重要。由于沿环境梯度植被的分布是连续的，而一般的传统多光谱遥感植被分类制图方法常常将植被简单地分为几大类，破坏了植被实际分布的连续性。
二、光合作用色素含量提取
植被光合作用色素含量决定着植被光合作用能力的强弱，也是生态系统活力的重要体现。植被的光谱特征可以用来探测植被主要色素的相对含量水平，包括叶绿素（绿色素）、胡萝卜素（黄—橘色素）和花色素（红—紫色素），这些色素的含量水平可以反映植被生长胁迫状况、评价光合作用能力强弱，并可用来进行植被分布制图。叶绿素含量的减少会造成“红边”向短波方向位移，称为“蓝移”，引起光谱吸收深度的减少，往往代表了植被光合作用的减弱。Rock等研究发现处于大气污染状况下的云杉和冷杉光谱特征存在“蓝移”，这主要是由于其叶片内的叶绿素b和总的叶绿素含量减少造成的；同时发现移动的波长位置在25nm以内，建议测量光谱使用的光谱仪的分辨率应在1～5nm之间。卢霞等分析了铜矿区受到重金属胁迫的植被光谱特征，植被红边发生“蓝移”，最大“蓝移”达11nm，断定矿区植被主要受到重金属胁迫而且胁迫程度与植被冠层重金属含量也呈正相关关系。
三、植被干物质信息提取
植被干物质是衡量生态系统中碳循环的一个重要指标，估算地上碳储量可以改进对生态系统过程的预测，如在半干旱的稀疏林地，可以直接通过对植被干物质的探测来评价立地条件、干扰情况、生理状况及生物地球化学过程；在半干旱灌丛和稀树草地，可以通过估算植被凋落物的分布面积来预测发生火灾的可能性。Asner等研究发现地上生物量的累积与土壤的有机碳含量密切相关，这主要是因为地表植被凋落物的分解在时间上和空间上与土壤的分解和呼吸作用有一定的关联，计算植被干物质量的变化有助于衡量生态系统中碳的流失。
木质素含量制图一直是生物地球化学研究的主要内容。然而，由于木质素的波谱响应特征与纤维素及其它细胞壁物质的波谱响应特征很相似，很难从高光谱成像数据中提取植被冠层木质素的含量。但是，当基于地面干植物叶片估算了植被干物质中纤维素和木质素的含量时，发现木质素的估算误差要比纤维素小。其它研究也得出了类似的结论，如Fourty和Baret发现基于鲜植物叶片和干植物叶片很难单独反演木质素和纤维素的含量，但是对总的植被干物质的反演结果较好，精度达到70%以上。这些研究表明基于高光谱成像数据提取植被木质素含量是可行的。
对于植被覆盖度比较低且植被分布不连续的地区，微波及传统宽波段遥感数据的各种植被指数对这些低生物量地区的探测很不敏感，很难应用于干旱半干旱生态系统过程及其特性的研究。高光谱遥感的发展很好地解决了这些问题。研究表明，2.0～2.3um是植被干物质的主要响应特征波段范围，能够很好地将植被干物质、裸土及绿色植被区分开来。基于成像光谱数据的植被干物质信息提取及其空间分布已经被用来作为气候变化、土地退化及土地荒漠化评价的指示指标。
四、植被生物多样性监测
生物多样性在维持生态系统的健康和功能方面具有重要作用，了解植被物种的分布及分布随时间变化的信息是保护生物多样性所必需的。而主要依靠野外调查来估计和获取生物多样性信息是可能的，但也是非常困难的。遥感作为快速、大范围获取地物信息的主要工具，在生物多样性监测研究中有广阔的应用前景，相关学者已经做了许多尝试。
然而，随着生态系统异质性的增强，物种多样性增加，直接利用传统多光谱遥感数据进行植被生物多样性监测比较困难。遥感图像上的每个像元覆盖了不同的植被个体种、植被群落结构及不同的土壤类型等，这些不同的生态系统属性或要素的亮度值变化很大，从而影响到整个像元的光谱反射率。即便是利用时间和空间分辨率都很高的遥感数据进行植被识别与分类时也是很困难的。高光谱遥感数据能够提供很多很窄的波段，使对植被生物多样性的精确监测成为可能。由于光谱异质性与生态系统异质性有关，即光谱变化假设，使通过对光谱异质性的分析来进行相关生物多样性研究成为可能，如生物保护计划的制定、热带雨林木本维管植物物种丰度估测、热带雨林树种分布精细制图等。基于光谱异质性进行植被生物多样性监测有巨大的应用潜力，对于生态系统异质性较低、物种相对比较单一、植被间的光谱特征差异比较明显的地区，单单利用高光谱遥感数据就能很好地提取植被物种丰度信息；但对于植被分布比较少、空间分布特征比较明显的地区，由于植被生长背景信息如土壤等的影响比较大，生物多样性信息的准确提取不但要依靠高光谱数据，还要借助于高空间分辨率遥感数据。
参考文献
[1] 童庆禧，张兵，郑兰芬.高光谱遥感技术与应用[M].北京：高等教育出版社，2006.
[2] 邹卓阳，杨武年，陈颖.高光谱遥感技术在植被信息提取中的应用[J].测绘，2010（4）.
作者简介：毕孟杰（1989.11- ），男，山东威海人，成都理工大学地球科学学院，硕士研究生在读，研究方向：生态地理信息系统；沈梦伟（1990.10- ），男，江苏苏州人，成都理工大学旅游与城乡规划学院，硕士研究生在读，研究方向：生态环境与景观修复；彭扬（1992.11- ），男，山东诸城人，成都理工大学旅游与城乡规划学院，硕士研究生在读，研究方向：生态环境与景观修复；王永光（1987.06- ），男，山东潍坊人，研究生，北京地星规划设计院，研究方向：土地利用与国土整治。
关键词：高光谱遥感；生态系统过程；植被
传统的多光谱遥感由于受到波谱分辨率的限制，难以区分地物独特的波谱信息，高光谱遥感技术突破了这一局限，能获得整个可见光、近红外、短波红外、热红外波段的连续光谱，波段数多至几十甚至数百个，光谱分辨率达到纳米级，可获得影像中每个像元的精细光谱。
本文主要评述高光谱遥感在生态系统过程与属性研究中的应用，使高光谱遥感技术更好的应用于生态学研究。
高光谱遥感在生态系统研究中的应用：
近年来，人类活动的干扰和气候变化对生态系统过程及其功能产生了很大影响，然而，由于空间信息获取困难，加上生态系统又具有复杂的特性，严重制约了这些生态环境问题的解决。传统地面调查方法由于耗时耗力，很难满足大尺度生态系统过程与属性研究的需要，迫切需要通过不同时空尺度信息的挖掘来分析人类活动及气候变化对生态系统演替过程中生物量、生物多样性、稳定性以及碳、氮、水养分循环等生态系统过程及其属性的影响。卫星遥感观测是唯一实用的获取地球生态系统空间分布及其动态演替的概要信息的方法。
一、生态环境梯度制图
生态学研究中的生物地球化学背景信息制图的目的主要是为了获取生态系统中的生境状况，特别是环境胁迫的主要区域范围及其类型。植被的分布与其生境条件有密切关系，植被种类可以作为生境条件的反应或指示。植物功能型是对环境条件做出相似的反应和对关键生态学过程具有相似影响的植物组合。不同功能型植物对生态系统过程的作用不同，通过植物功能型的分析对揭示生态系统功能至关重要。由于沿环境梯度植被的分布是连续的，而一般的传统多光谱遥感植被分类制图方法常常将植被简单地分为几大类，破坏了植被实际分布的连续性。
二、光合作用色素含量提取
植被光合作用色素含量决定着植被光合作用能力的强弱，也是生态系统活力的重要体现。植被的光谱特征可以用来探测植被主要色素的相对含量水平，包括叶绿素（绿色素）、胡萝卜素（黄—橘色素）和花色素（红—紫色素），这些色素的含量水平可以反映植被生长胁迫状况、评价光合作用能力强弱，并可用来进行植被分布制图。叶绿素含量的减少会造成“红边”向短波方向位移，称为“蓝移”，引起光谱吸收深度的减少，往往代表了植被光合作用的减弱。Rock等研究发现处于大气污染状况下的云杉和冷杉光谱特征存在“蓝移”，这主要是由于其叶片内的叶绿素b和总的叶绿素含量减少造成的；同时发现移动的波长位置在25nm以内，建议测量光谱使用的光谱仪的分辨率应在1～5nm之间。卢霞等分析了铜矿区受到重金属胁迫的植被光谱特征，植被红边发生“蓝移”，最大“蓝移”达11nm，断定矿区植被主要受到重金属胁迫而且胁迫程度与植被冠层重金属含量也呈正相关关系。
三、植被干物质信息提取
植被干物质是衡量生态系统中碳循环的一个重要指标，估算地上碳储量可以改进对生态系统过程的预测，如在半干旱的稀疏林地，可以直接通过对植被干物质的探测来评价立地条件、干扰情况、生理状况及生物地球化学过程；在半干旱灌丛和稀树草地，可以通过估算植被凋落物的分布面积来预测发生火灾的可能性。Asner等研究发现地上生物量的累积与土壤的有机碳含量密切相关，这主要是因为地表植被凋落物的分解在时间上和空间上与土壤的分解和呼吸作用有一定的关联，计算植被干物质量的变化有助于衡量生态系统中碳的流失。
木质素含量制图一直是生物地球化学研究的主要内容。然而，由于木质素的波谱响应特征与纤维素及其它细胞壁物质的波谱响应特征很相似，很难从高光谱成像数据中提取植被冠层木质素的含量。但是，当基于地面干植物叶片估算了植被干物质中纤维素和木质素的含量时，发现木质素的估算误差要比纤维素小。其它研究也得出了类似的结论，如Fourty和Baret发现基于鲜植物叶片和干植物叶片很难单独反演木质素和纤维素的含量，但是对总的植被干物质的反演结果较好，精度达到70%以上。这些研究表明基于高光谱成像数据提取植被木质素含量是可行的。
对于植被覆盖度比较低且植被分布不连续的地区，微波及传统宽波段遥感数据的各种植被指数对这些低生物量地区的探测很不敏感，很难应用于干旱半干旱生态系统过程及其特性的研究。高光谱遥感的发展很好地解决了这些问题。研究表明，2.0～2.3um是植被干物质的主要响应特征波段范围，能够很好地将植被干物质、裸土及绿色植被区分开来。基于成像光谱数据的植被干物质信息提取及其空间分布已经被用来作为气候变化、土地退化及土地荒漠化评价的指示指标。
四、植被生物多样性监测
生物多样性在维持生态系统的健康和功能方面具有重要作用，了解植被物种的分布及分布随时间变化的信息是保护生物多样性所必需的。而主要依靠野外调查来估计和获取生物多样性信息是可能的，但也是非常困难的。遥感作为快速、大范围获取地物信息的主要工具，在生物多样性监测研究中有广阔的应用前景，相关学者已经做了许多尝试。
然而，随着生态系统异质性的增强，物种多样性增加，直接利用传统多光谱遥感数据进行植被生物多样性监测比较困难。遥感图像上的每个像元覆盖了不同的植被个体种、植被群落结构及不同的土壤类型等，这些不同的生态系统属性或要素的亮度值变化很大，从而影响到整个像元的光谱反射率。即便是利用时间和空间分辨率都很高的遥感数据进行植被识别与分类时也是很困难的。高光谱遥感数据能够提供很多很窄的波段，使对植被生物多样性的精确监测成为可能。由于光谱异质性与生态系统异质性有关，即光谱变化假设，使通过对光谱异质性的分析来进行相关生物多样性研究成为可能，如生物保护计划的制定、热带雨林木本维管植物物种丰度估测、热带雨林树种分布精细制图等。基于光谱异质性进行植被生物多样性监测有巨大的应用潜力，对于生态系统异质性较低、物种相对比较单一、植被间的光谱特征差异比较明显的地区，单单利用高光谱遥感数据就能很好地提取植被物种丰度信息；但对于植被分布比较少、空间分布特征比较明显的地区，由于植被生长背景信息如土壤等的影响比较大，生物多样性信息的准确提取不但要依靠高光谱数据，还要借助于高空间分辨率遥感数据。
参考文献
[1] 童庆禧，张兵，郑兰芬.高光谱遥感技术与应用[M].北京：高等教育出版社，2006.
[2] 邹卓阳，杨武年，陈颖.高光谱遥感技术在植被信息提取中的应用[J].测绘，2010（4）.
作者简介：毕孟杰（1989.11- ），男，山东威海人，成都理工大学地球科学学院，硕士研究生在读，研究方向：生态地理信息系统；沈梦伟（1990.10- ），男，江苏苏州人，成都理工大学旅游与城乡规划学院，硕士研究生在读，研究方向：生态环境与景观修复；彭扬（1992.11- ），男，山东诸城人，成都理工大学旅游与城乡规划学院，硕士研究生在读，研究方向：生态环境与景观修复；王永光（1987.06- ），男，山东潍坊人，研究生，北京地星规划设计院，研究方向：土地利用与国土整治。