洱海東岸海濱三種典型濕地植被光譜特征分析與識(shí)別建模 濕地在生態(tài)系統(tǒng)中占據(jù)著舉足輕重的地位，有“地球之腎”的美譽(yù)，對(duì)維護(hù)生態(tài)平衡意義非凡。高光譜數(shù)據(jù)憑借其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，成為濕地植被識(shí)別研究的關(guān)鍵技術(shù)。但當(dāng)前淡水濕地植被光譜分類研究成果相對(duì)匱乏，本研究聚焦洱海東岸海濱菰、蘆、槐葉蘋這3種典型濕地植被，全力探尋精準(zhǔn)且高效的高光譜識(shí)別方法。

在本研究中，為獲取精準(zhǔn)且全面的植被光譜數(shù)據(jù)，使用大疆 M300RTK 型無人機(jī)，搭載彩譜 FS-60 高光譜相機(jī) 。彩譜FigSpec機(jī)載高光譜相機(jī)FS-60具有諸多顯著特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)。其采用高信噪比超高速光譜掃描成像器件，這一設(shè)計(jì)為光譜圖像采集提供了高穩(wěn)定性，能夠有效減少外界干擾對(duì)數(shù)據(jù)采集的影響，確保所獲圖像的質(zhì)量上乘。同時(shí)，自研的高效率低功耗圖像處理算法是其一大亮點(diǎn)，該算法大大延長(zhǎng)了整機(jī)飛行時(shí)間，降低了系統(tǒng)功耗，使得在有限的能源條件下，相機(jī)能夠進(jìn)行更長(zhǎng)時(shí)間、更廣泛區(qū)域的監(jiān)測(cè)，提升了數(shù)據(jù)采集的效率與范圍。

從技術(shù)參數(shù)來看，彩譜FigSpec機(jī)載高光譜相機(jī)FS-60工作波長(zhǎng)范圍為 400 至 1000nm，這一波段范圍覆蓋了植被反射光譜的關(guān)鍵區(qū)域，對(duì)于識(shí)別植被種類、監(jiān)測(cè)植被健康狀況等具有重要意義。其光譜分辨率達(dá) 2.5nm，高光譜分辨率意味著能夠敏銳捕捉到不同植被在光譜上的細(xì)微差異，這些細(xì)微差異往往蘊(yùn)含著植被內(nèi)部生化成分、生長(zhǎng)狀態(tài)等重要信息 。空間維度分辨率為 1920，大光譜波段數(shù)同樣是 1920，這使得相機(jī)能夠獲取到極為詳細(xì)的地物光譜圖像信息，無論是植被的紋理細(xì)節(jié)還是其光譜特征的細(xì)微變化，都能被精準(zhǔn)記錄。

地面光譜數(shù)據(jù)采集完成后，經(jīng)一系列專業(yè)處理得到原始光譜。為進(jìn)一步凸顯光譜特征，研究運(yùn)用一階微分和包絡(luò)線去除法對(duì)原始光譜進(jìn)行變換。從原始光譜分析可知，3種植被光譜曲線雖走勢(shì)相似，但因內(nèi)部生化成分的差異，在特定波段呈現(xiàn)出明顯區(qū)別。光譜變換后，這些特征得到顯著增強(qiáng)。

高光譜數(shù)據(jù)量龐大且冗余度高，為優(yōu)化數(shù)據(jù)，研究采用SPA和CARS算法選取特征波長(zhǎng)。這兩種算法對(duì)各類光譜都展現(xiàn)出良好的降維效果，所選特征波長(zhǎng)數(shù)量合理，且與植被光譜吸收特征區(qū)間高度契合。

基于訓(xùn)練集，研究構(gòu)建了SVM、RF以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種植被分類模型，通過預(yù)測(cè)集樣本評(píng)估模型識(shí)別精度。結(jié)果表明，光譜變換能有效提升建模精度。在特征波長(zhǎng)光譜數(shù)據(jù)識(shí)別方面，包絡(luò)線去除-SPA-SVM模型脫穎而出，識(shí)別精度高達(dá)0.9375，輸入模型的波長(zhǎng)數(shù)量?jī)H占全波段的4.7%，實(shí)現(xiàn)了對(duì)濕地植被的高效精準(zhǔn)識(shí)別。

本研究為高光譜數(shù)據(jù)在濕地植被分類識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用提供了重要參考，為湖泊濕地植被及生態(tài)環(huán)境保護(hù)決策提供了科學(xué)依據(jù)。鑒于本研究?jī)H采用單一時(shí)期樣本數(shù)據(jù)，后續(xù)研究可增加不同時(shí)期樣本，并探索更具創(chuàng)新性的光譜分析方法，以此提升模型的普適性和精度。