0 引 言

近年來(lái)，隨著遙感、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的發(fā)展和完善，以及響應(yīng)的高光譜遙感分析處理技術(shù)的不斷發(fā)展，使得高光譜遙感應(yīng)用的寬度和廣度越來(lái)越大。高光譜遙感已在植被研究中取得了很好的進(jìn)展，其中以森林樹(shù)種的高光譜遙感識(shí)別為甚。高光譜森林樹(shù)種識(shí)別主要包括兩個(gè)方面內(nèi)容：森林樹(shù)種類型識(shí)別和森林樹(shù)種生理生化特性識(shí)別。

1 森林樹(shù)種類型識(shí)別
樹(shù)種類型識(shí)別是高光譜樹(shù)種識(shí)別研究中備受關(guān)注的應(yīng)用領(lǐng)域。森林樹(shù)種類型之間不僅具有高度相似性和空間變異性，更具有時(shí)間動(dòng)態(tài)性強(qiáng)的特點(diǎn)。充分發(fā)揮、利用高光譜遙感數(shù)據(jù)，不僅能夠提供更多的森林樹(shù)種類型間的差異信息，而且在識(shí)別結(jié)果上也具有更高的精確性和可靠性，進(jìn)而滿足森林樹(shù)種類型識(shí)別的要求。

1.1樹(shù)種類型識(shí)別環(huán)境

森林樹(shù)種類型識(shí)別是高光譜樹(shù)種類型識(shí)別研究的核心。森林樹(shù)種類型識(shí)別的主要目的是提取森林樹(shù)種的專題信息，為劃分森林類型、繪制林相圖和清查森林資源提供基礎(chǔ)和依據(jù)。

有學(xué)者利用航空高光譜數(shù)據(jù)或光譜儀實(shí)測(cè)的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行森林樹(shù)種類型的識(shí)別研究，還有學(xué)者通過(guò)利用波段組合、Logistics回歸、建立光譜信息模型等方法，進(jìn)行森林主要樹(shù)種類型的識(shí)別，均取得了與地面數(shù)據(jù)相吻合的結(jié)果。

宮鵬等在利用記載CASI高光譜數(shù)據(jù)對(duì)美國(guó)加州的6種針葉樹(shù)種進(jìn)行識(shí)別研究，通過(guò)利用光譜微分計(jì)算成功地識(shí)別出6種針葉樹(shù)種，向人們展示了高光譜數(shù)據(jù)在進(jìn)行樹(shù)種識(shí)別方面的強(qiáng)大能力，Zhang等利用小波變換方法處理HYDICE高光譜數(shù)據(jù)，對(duì)處理后的結(jié)果進(jìn)行熱帶森林的樹(shù)種的識(shí)別精度；一研究人員利用Hyperion高光譜數(shù)據(jù)和地面觀測(cè)數(shù)據(jù)，比較了幾種高光譜統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法，結(jié)果發(fā)現(xiàn)采用二階統(tǒng)計(jì)量方法，同時(shí)結(jié)合空間上下文信息和光譜信息分類法（ECHO）可以有效地提高森林樹(shù)種的識(shí)別精度；還有研究人員利用地物光譜儀測(cè)量了杉木、雪松、小葉樟樹(shù)和桂花等4個(gè)樹(shù)種光譜數(shù)據(jù)，并利用光譜微分、波段選擇等技術(shù)成功識(shí)別出了這幾個(gè)樹(shù)種。

1.2外來(lái)入侵樹(shù)種識(shí)別環(huán)境
外來(lái)入侵樹(shù)種所導(dǎo)致的環(huán)境、經(jīng)濟(jì)問(wèn)題已成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)話題。高光譜識(shí)別外來(lái)入侵樹(shù)種已經(jīng)有很多成功的案例。在北美中心部，研究者基于高光譜數(shù)據(jù)，對(duì)外來(lái)入侵樹(shù)種（如闊葉大戟、撐柳、黃薊等的識(shí)別和制圖）開(kāi)展了廣泛而深入的研究。澳大利亞學(xué)者利用高光譜數(shù)據(jù)對(duì)其境內(nèi)的黑莓入侵進(jìn)行空間分布和擴(kuò)散規(guī)律研究，成功地繪制出黑莓的空間分布圖；臺(tái)灣學(xué)者利用星載高光譜數(shù)據(jù)成功地識(shí)別出臺(tái)灣恒春地區(qū)境內(nèi)的外來(lái)物種——銀合歡。相關(guān)研究表明。只要入侵樹(shù)種覆蓋率超過(guò)30%~40%時(shí)，就可以通過(guò)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地識(shí)別。

2 森林樹(shù)種生理生化特性識(shí)別

在森林樹(shù)種的生理生化特征識(shí)別中，主要涉及葉面積指數(shù)、生物量、水分含量、郁閉度、光合有效輻射、葉綠素、各種營(yíng)養(yǎng)成分（N、P、K等），（半）纖維、木質(zhì)素、淀粉和蛋白質(zhì)等。一研究人員通過(guò)不同尺度下冠層光譜模擬，獲得了隨葉綠素含量變化的一些規(guī)律。發(fā)現(xiàn)MCARI/OSAVI能有效去除土壤背景對(duì)植被葉綠素含量估測(cè)的影響，利用MCARI/OSAVI植被指數(shù)進(jìn)行葉綠素（a+b）含量的估測(cè)可達(dá)到預(yù)想效果。

Dury等的研究中，是用包絡(luò)線去除遙感數(shù)據(jù)對(duì)桉樹(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)利用高光譜數(shù)據(jù)反演的氮含量估測(cè)值與同步實(shí)測(cè)冠層葉片的氮含量具有一致性。宮鵬等利用高光譜數(shù)據(jù)對(duì)美國(guó)俄勒岡州針葉樹(shù)的LAI進(jìn)行了估測(cè)實(shí)驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)LAI與歸一化植被指數(shù)（NDVI）之間的雙曲線關(guān)系是估計(jì)LAI最合適的方法。還有研究人員利用進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)運(yùn)算處理后的高光譜數(shù)據(jù)對(duì)生物量進(jìn)行估計(jì)，其結(jié)果很好地反映了地面的實(shí)際情況。

此外，我們還可以通過(guò)森林生理生化特性的識(shí)別得到不同森林樹(shù)種間的差異信息，利用這些差異信息進(jìn)行樹(shù)種類型識(shí)別研究，可以更為有效地提高樹(shù)種類型識(shí)別的精度。如結(jié)合不同森林樹(shù)種之同特有的生化特性，將高光譜數(shù)據(jù)(航空可見(jiàn)光/紅外成像光譜儀)與簇葉化學(xué)成分之間建立關(guān)系，成功鑒別了10種森林類型(紅楓、紅櫟、闊葉混交林、白松、鐵杉、針葉混交林、挪威云杉、紅松、云杉沿澤林及落葉闊葉沼澤林)。

另外，在遙感信息處理過(guò)程中主要還是依靠人機(jī)交互進(jìn)行,智能化程度不高，可操作性不強(qiáng)，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。因此,進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別端元，提取端元光譜信息，自適應(yīng)濾波完成混合光譜的分解，最小人工參與數(shù)據(jù)的自動(dòng)處理等都是高光譜遙感森林樹(shù)種識(shí)別研究中急需解決的問(wèn)題。

3 存在的主要問(wèn)題

高光譜遙感以其自身特有的優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于森林樹(shù)種識(shí)別及森林制圖，其識(shí)別分類效果比常規(guī)遙感有了顯著的提高，成為高光譜植被遙感研究的熱點(diǎn)。然而，對(duì)于每個(gè)新興的研究領(lǐng)域都存在諸多有待完善的方面。數(shù)據(jù)處理和分析算法的相對(duì)滯后，在一定程度上影響了其在行業(yè)應(yīng)用中的發(fā)展，這也無(wú)疑將是今后研究中的重點(diǎn)。

3.1數(shù)據(jù)質(zhì)量與保障性環(huán)境

首先,機(jī)載高光譜傳感器的高成本和覆蓋范圍的局限性，是機(jī)載高光譜用于更大尺度、更廣范圍的森林樹(shù)種識(shí)別研究的主要障礙之一。隨著高光譜傳感器通道數(shù)的增加，其與空間平臺(tái)數(shù)據(jù)傳輸資源之間的矛盾日益突出，也嚴(yán)重地阻礙了機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)在森林樹(shù)種識(shí)別中的發(fā)展。

其次,星載高光譜數(shù)據(jù)受空間分辨率的限制，很難滿足那些森林樹(shù)種精細(xì)研究的成用要求，再加上星載高光譜數(shù)據(jù)還需要編程訂購(gòu)，時(shí)間間期長(zhǎng)，數(shù)掃量大,遙感作業(yè)效牽較低,也在一定程度上限制了它的廣泛應(yīng)用。再次,高光譜用于森林樹(shù)種識(shí)別還需地面輔助調(diào)查,尤其是對(duì)于森林類型復(fù)雜、森林樹(shù)種混交程度較高的山區(qū)，由于缺乏重直空間信息和訓(xùn)練樣本的支持，大大限制了其應(yīng)用的深度與廣度。目前,森林樹(shù)種識(shí)別研究主要集中在那些生境條件較為理想的區(qū)域，并且研究的對(duì)象也僅局限于為數(shù)不多的幾種樹(shù)種類型。

3.2有效處理算法缺乏環(huán)境

人們?cè)讷@取海量高光譜數(shù)據(jù)的同時(shí)，也面臨著如何處理這些高光譜數(shù)據(jù)的難題，數(shù)據(jù)處理效果是影響高光譜應(yīng)用的決定性因素。由于高光譜數(shù)據(jù)量大和信息的冗余性，利用高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行森林樹(shù)種識(shí)別依然任重道遠(yuǎn)。目前的遙感識(shí)別算法多是基于統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)行的，利用這些傳統(tǒng)的模式識(shí)別算法進(jìn)行高光譜森林樹(shù)種識(shí)別具有很多難以克服的困難，如運(yùn)算量太大，樣本需求很多，會(huì)遇到“維數(shù)災(zāi)難”，難以獲取合適的類型特征，無(wú)法得到各種類型的先驗(yàn)概率和概率分布，難以形成復(fù)雜的判別函數(shù)和判別決策面等。隨著高光譜研究的深入，結(jié)合高光譜數(shù)據(jù)特點(diǎn)研究一些基于光譜和光譜模型的識(shí)別算法將是未來(lái)高光譜識(shí)別的重點(diǎn)。

另外，在遙感信息處理過(guò)程中主要還是依靠人機(jī)交互進(jìn)行，智能化程度依舊不夠。因此進(jìn)行識(shí)別端元，提取端元光譜信息，自適應(yīng)濾波完成混合光譜的分解，最小人工參與數(shù)據(jù)的自動(dòng)處理等都是高光譜遙感森林識(shí)別研究中需要解決的問(wèn)題

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