高光谱稀疏解混法联合HTCI估算草地叶绿素含量

李 飞， 王 媛， 陈秀万， 刘茂林， 李 阳

(北京大学遥感与地理信息系统研究所，北京 100871)

草地作为一种重要的可更新资源，在我国分布广泛，且面积大。近年来，全球范围内的草场退化现象，对草地生长状况监测提出了更为迫切的要求。叶绿素含量与植被光合作用、氮素胁迫和生长状况有着密切的联系[1]，因此，可以作为评价草地生长状况的有力工具。传统的实地取样方法，受时空因素的限制，不能够为大面积的草地监测提供实时结果。基于成像光谱仪的高光谱遥感技术可以获得图谱合一的数据，有效地反映草地的光谱特征和几何形态，已经成为大尺度研究草地叶绿素的主流方法[2]。

目前，基于光谱分析的叶绿素含量估算主要有基于红边(REP)位置的统计模型、基于光谱/植被指数的半经验模型和基于辐射传输的物理模型。光谱指数法被认为是一种简单实用，且普适性较高的方法，尤其是在单片叶绿素提取上表现突出，但是在冠层级别上，由于背景干扰和冠层结构的影响，加之高光谱数据的混合像元问题，大大降低了草地叶绿素估算的精度。相关学者首先根据背景干扰随波长变化不大的特性，提出MTCI[3]、M-MTCI[4]、NAOC[5]等一系列改进土壤背景和冠层结构的植被指数，但是当植被覆盖度超过一定值后，植被指数趋于饱和，或当背景干扰成分过大时，往往出现叶绿素估算发散现象。

光谱解混技术，被用于高光谱混合像元分离，实现背景-植被(草)的光谱分离。……