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1 第 38 卷第 2 期 2014 年 3 月 Journal of Nanjing Forestry University ( Natural Sciences Edition) Vol.38, No.2 Mar., 2014 doi: / j.issn 深圳市 10 种彩叶植物高光谱特征分析刘东蔚, 孙冰, 陈勇, 蔡刚 ( 中国林业科学研究院热带林业研究所, 广东广州 ) 摘要 : 地物光谱特征是遥感应用研究的基本依据彩叶植物对于建设色彩丰富植物季相鲜明的园林城市有重要作用以深圳的金叶榕 ( Ficus microcaba cv. Golden Leave) 朱焦( Cordyline terminalis) 红苋草( Alternanthera bettzickiana) 等 10 种彩叶植物为研究对象, 应用 Fieldspec3 便携式地物波谱仪进行了光谱数据的采集和处理结果表明 : 红叶系和紫叶系植物反射光谱在波长 600~ 650 nm 间有一个红峰, 而在 500~ 550 nm 范围内紫色系植物光谱反射区面积大于红色系植物 ; 黄色系植物叶片反射光谱的表现明显特征的波长区为 490 ~ 650 nm, 其光谱反射率在 490 nm 处急剧上升, 并在 550~ 650 nm 区间保持 0.6 以上 3 种色系彩叶植物叶片 500~ 550 nm 光谱的反射面积值 (S λ500~ 550 ) 差异极显著, 聚类分析结果与实际色系分类一致, 故 S λ500~ 550 可以作为指示叶片色彩色系的特征值关键词 : 彩叶植物 ; 高光谱特征 ; 反射面积值中图分类号 :S 文献标志码 :A 文章编号 : (2014) An analysis of the hyperspectral characteristics in multiple kinds of garden color plants in Shenzhen city LIU Dongwei, SUN Bing, CHEN Yong, CAI Gang ( Research Institute of Tropical Forestry, CAF, Guangzhou , China) Abstract: The spectral feature of ground objects is the fundamental basis of remote sensing application research. The color plants application is widely concerned in the city landscape, and which plays an important role in constructing a color plentiful and distinct seasonal changing garden city. Hyperspectral data of the samples were acquired by using ASD Fieldspec 3 spectroradiometer,the samples were 10 species of color plants, including Ficus microcaba cv.golden Leave, Alternanthera bettzickiana, Cordyline terminalis and so on in Shenzhen. The results of analysis showed that the reflection spectrum of red leaf plant and purple leaf plant had a red peak value in the nm, while in the nm range the spectral reflection area of purple leaf plant was significantly greater than red leaf plant. For the yellow leaf plant, the distinct waveband of reflection spectrum was nm, and the spectral reflectance increased sharply at 490 nm, then the level kept more than 60% in the nm range; the variance analysis showed that the spectral re flection area value of nm was significantly different. Moreover, the cluster analysis result was consistent with actual color classification, so the value of S λ could be used as a color distinct value of plant color. Key words: color plant; hyperspectral characteristic; reflection area value 彩叶植物指拥有除了绿色 ( 常规色 ) 之外其他各种色彩的植物统称, 其叶片在整个生长季或生长季某阶段表现出与自然绿色显著不同的色彩, 有较高的观赏价值 [1], 根据叶面色彩的分布及观赏期, 可分为春色叶秋色叶常色叶双色叶和斑叶五大类, 城市园林绿化中多有应用 [2] 导致植物叶片色彩差异的内在因子主要是由植物体内叶绿体色素与液泡中色素的共同作用, 同时受基因外部环境变化等多方面因素综合影响 [3-4] 不同植物的光谱反射特征差异, 形成各具特色的光谱反射曲线, 一些学者将其应用于树种识别的研究中 [5-10] 运用光谱特征分析华南彩叶植物反射光谱的研究还鲜见报道为此, 笔者选择深圳地区 10 种常用园林绿化彩叶植物进行光谱数据观收稿日期 : 修回日期 : 基金项目 : 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目 ( RITFKYYW ); 深圳市技术研究开发计划 ( JSA A) 第一作者 : 刘东蔚, 硕士生通信作者 : 孙冰, 研究员 E mail: gdsunbing@ 126.com 引文格式 : 刘东蔚, 孙冰, 陈勇, 等. 深圳市 10 种彩叶植物高光谱特征分析 [J]. 南京林业大学学报 : 自然科学版,2014,38(2):

2 112 第 38 卷测, 分析不同色系彩叶植物的光谱特征, 了解区分各色系植物高光谱反射特征波段及特征参数, 以期为应用高光谱遥感观测城市彩叶植物系统建设提供参考依据 1 材料与方法 1.1 研究区概况深圳位于珠江三角洲东岸 ( ~ E, ~ N), 地处北回归线以南, 属亚热带海洋性季风气候区, 是中国首个国际花园城市, 具有丰富的城市植被类型试验样品采集区羊台组别 group 序号 No. Table 1 表 1 山森林公园位于深圳西北部, 规划总面积 km 2, 涵盖宝安龙华南山 3 个区, 羊台山登山广场分为前后 2 个区域, 分别位于大小羊台山脚下, 包含大量的城市植被类型 1.2 样品采集经线路踏查, 在羊台山两个广场及登山道两旁, 选择种植数量与频率较高生长状况良好色彩表现明显的彩叶植物作为研究对象, 包括朱焦红桑红花檵木红车金叶榕金叶女贞洒金东瀛珊瑚彩叶扶桑红苋草小蚌兰 10 个种 ( 表 1) 10 种彩叶植物基本属性 The basic feature of ten kinds of color leave plants 种名 species 叶色 color 质地 character 1 洒金东瀛珊瑚 Aucuba japonica var. variegata 黄色革质油亮, 富光泽黄色系 2 金叶女贞 Ligustrum vicaryi 黄色革质光泽鲜亮 3 金叶榕 Ficus microcaba cv. Golden Leave 金黄色革质富光泽 4 红苋草 Alternanthera bettzickiana 紫色近革质不鲜明紫色系 5 小蚌兰 Rhoeo spathaceo cv. Compacta 叶背紫色肉质不鲜明红色系 6 彩叶扶桑 Hibiscus rosa sinensis cv. Cooperi 紫色近革质被疏毛 7 红花檵木 Lorpetalum chinense var. rubrum 紫红色革质被柔毛 8 红桑 Acalypha wikesiana 红色革质被柔毛 9 红车 Syzygium rehderianum 红色近革质富光泽 10 朱焦 Cordyline terminalis 红色近革质不鲜明光泽 gloss 所选择的研究对象均为小灌木, 且应用特征均为绿篱或色块应用, 盖度大枝叶繁茂, 几乎不受背景因素的影响已有研究表明 : 虽然冠层红外反射较叶片反射有所加强, 但可见光 (400 ~ 700 nm) 反射特征红边值和红谷值 (640 ~ 680 nm) 的位置以及光谱曲线的总体走势差异性极小 [11-12] 基于此, 分析对比彩叶植物叶片可见光范围内反射光谱特征及红边值红谷值, 在测试条件一致的情况下, 采集叶片进行光谱数据的测试与分析, 亦可说明不同色系彩叶植物的高光谱反射特征采集工作于 2012 年 10 月进行, 每个树种选择 2~ 3 株代表性植株, 于每个植株在冠层随机采集 5~10 片叶片, 置于密封袋内 ( 排气 ), 迅速带回实验室, 冷藏保存, 翌日上午 10:30 至下午 2:30 间, 在全自然光照情况下 ( 天气晴朗无云 ) 测定光谱数据, 自叶片采样至完成光谱采集须在 24 h 内完成 [10] 1.3 光谱数据采集与处理光谱数据采集选用美国 ASD 公司生产的便携式野外地物波谱仪 ( 采样间隔为 1.6 nm, 光谱分辨率为 3.5 nm, 视场角 25, 共 512 个波段 ), 在 325 ~ μm 波段内进行连续光谱测量选择晴朗无风无云的天气对所采集的彩叶植物叶片进行测定, 测定时间选择在 10:30 14:00 时 ( 太阳高度角大于 45 ), 观测时每隔 10 min 进行一次标准白板校正, 若中间出现光照不稳定情况, 及时校准后再记录数据 [13] 传感器探头与白板距离保持 5 cm, 所测叶片长宽各轴长保证大于 2.5 cm 每次白板校准后, 以反射率近似为零的黑色胶板为背景, 测量各个叶片的光谱曲线测量过程中仪器每间隔 5 s 记录一次数据, 每种植物测定 15 ~ 20 枚叶片, 重复测定 5 次, 共记录 75 ~ 100 个数据用 ViewSpce 软件进行数据处理, 取平均波谱曲线及其一阶微分曲线作为每种植物的波谱数据, 运用 Origin 7.0 软件对波谱数据进行 Savitzky Golay 平滑处理 ; 在 Origin 7.0 内读取一阶微分曲线与横轴交点作为红边值 ( λ r ) 与红谷值 ( λ o ), 并运用曲线积分法计算红边面积 S Dr (680 ~ 760 nm), 以及 500 ~ 550 nm 和 550 ~ 650 nm 间光谱反射曲线所包含的面积值 ( 即 S λ500~ 550 和 S λ550~ 650 ); 采用 SPSS18.0 统计软件对各个特征参数进行方差分析, 找出差异

3 第 2 期刘东蔚, 等 : 深圳市 10 种彩叶植物高光谱特征分析 113 最为显著的光谱参数, 运用该参数对 10 种植物进行聚类分析, 并考察其与实际色彩的相关性 [11,14] 2 结果与分析 2.1 健康绿色植物高光谱一般特征健康绿色植物的光谱曲线总是呈现峰和谷的特征, 其反射光谱曲线可以分为 3 段 [15-16] : (1) 可见光范围 (400 ~ 760 nm) 内,550 nm 处有一个小反射峰, 在 450 nm( 蓝光 ) 和 650 nm( 红光 ) 附近有吸收谷, 吸收作用较强, 但随季节或其他因素的影响, 当叶片变黄或者变红时, 叶黄素叶红素等在叶片中起主导作用, 植物对于绿光的吸收加强, 对红光反射率增强 (2) 近红外波段范围 (760 ~ nm) 内有一个高的反射峰, 在 700 nm 附近反射率迅速增大形成一个峰, 被称作植被红边, 不同植物红边的位置高度和斜率各不同, 是植物具有诊断性的光谱特征之一通过对近红外波段内反射率的测量可以区分不同植物,760 ~ nm 内反射率相对平坦, 主要受植物细胞结构影响 (3) 短波红外波段 (1 300 ~ nm) 内反射率主要受含水量的影响, 形成多吸收低谷现象 [8] 2.2 不同色系植物叶片光谱特征红叶植物叶片反射率曲线见图 1A, 光谱表现特征明显的主要波长范围为 560 ~ 650 nm, 该波段覆盖黄橙红波区, 在这个波段 650 nm 左右有一个反射波峰 ( 简称红峰 ), 各种植物红峰位置对应波段不同, 这与植物叶片内色素含量所导致的叶片颜色差异有关 [4], 反射波峰所在波段值的大小顺序为红车 > 红花檵木 > 红桑 > 朱焦 ; 另一方面由于叶片质地及各色素含量的差异性, 导致反射强度存在差异, 反射率大小顺序为红车 > 朱焦 > 红桑 > 红花檵木红谷的出现和红边位置与叶片内叶绿素叶黄素类胡萝卜素花青素等生物化学成分对光的吸收有关 [9,17] 红边值的大小顺序则与反射率相反, 试验中红车的红边斜率最大, 其次是朱焦红花檵木, 红桑的最小近红外波段 760 ~ nm 区间反射率较高, 均在 0.8 以上, 但也存在细微差异, 红花檵木和朱焦的反射率接近 1, 红车红桑的反射率在 0.8 ~ 0.9 间, 这个区域内光谱的形成主要与植物种间叶片内部结构有关 [16] 由此可见 : 这 4 种红色系彩叶植物的 600 ~ 650 nm 间红峰值及近红外波段的反射率 ( 红谷值 ) 总体特征基本一致, 但差异性也较大, 故而, 红峰与红谷不仅可作为红色系植物区别于健康绿色植物的特征参数, 也可以作为区分这 4 种彩叶植物的特征参数图 1 不同色系植物叶片反射光谱 Fig.1 The reflectance spectroscopy of several red,purple and yellow leave plants 紫叶植物叶片反射光谱的主要特征反射波长 650 nm 范围内的反射光谱及特征参数可作为区分范围为 500 ~ 650 nm( 图 1B), 覆盖绿黄橙红区紫色系植物与健康绿色植物, 以及区分这 3 种紫色域波段, 与红色植物叶片相似在 600 ~ 650 nm 波区系彩叶植物间的特征波长区内有一个反射波峰 ( 简称红峰 ), 红峰位置略有差黄叶植物叶片的反射光谱在 490 ~ 650 nm 波异, 其峰值的大小顺序为彩叶扶桑 > 红苋草 > 小蚌长范围内表现特征明显 ( 图 1C), 在 490 nm 处反射兰, 且反射强度也不同 ; 反射率大小顺序为红苋草 > 率急剧上升, 由 0.18 迅速升至 0.6 以上, 并在 550 ~ 小蚌兰 > 彩叶扶桑红边值的大小相差很小, 红苋 650 nm 范围内趋于平缓, 保持较高水平, 但反射强草的红边值略大于小蚌兰和彩叶扶桑 ; 近红外波段度走势也略有差异, 洒金东瀛珊瑚在这个波段范围 760 ~ nm 内叶片反射率均在 0.9 左右, 几乎在内反射率一直在 0.7 的水平, 而金叶女贞和金叶榕同一水平 3 种彩叶植物在 600 ~ 650 nm 波段内反的反射率略有下降, 且 3 种植物叶片反射率的大小射率曲线特征趋势一致, 但差异亦较大, 因此 600 ~ 顺序为洒金东瀛珊瑚 > 金叶女贞 > 金叶榕红边值

4 114 第 38 卷的大小差距很小, 均在 675 nm 左右, 但反射率差距较大, 其大小顺序与 550 ~ 650 nm 范围内反射率的大小顺序一致 ; 近红外波段 760 ~ nm 内反射率较高, 均高于 0.8, 由于植被类别间叶片内部结构不同, 反射率大小也不同黄色系 3 种彩叶植物的红边值近红外波段及 550 ~ 650 nm 区间的反射率曲线走势趋于一致, 但差异亦较大, 因此可作为区分黄色系植物与健康绿色植物以及区分这 3 种黄色系彩叶植物间的特征参数与波长区 2.3 不同色系植物特征波区及红边参数特征红边是指反射光谱一阶微分的最大值所对应的波长, 通常位于 680 ~ 750 nm 间, 其位置会随叶绿素含量生物量和物候变化沿波长轴移动 [16-18] 生命力旺盛健康的植物其红边值会向红外方向移组别 group 黄色系紫色系序号 No. Table 2 种名 spices 动, 当因病虫害侵害或物候变化而失绿时, 红边位置会向蓝光方向移动 ( 称蓝移 ) 笔者选取光谱反射率在 680 ~ 760 nm 之间的一阶微分来计算红边参数, 主要包括 : 红边位置 (λ r ) 红边面积 (S Dr ) 红谷值 ( λ o ) 红谷反射率 ( R o ) S λ500~ 550 和 S λ550~ 650 等分析指标表 2 10 种彩叶植物特征波长区与红边参数值及方差分析通过将彩叶植物的红边值 ( 表 2) 与林文鹏 [11] 等对上海市圆柏小叶黄杨等的研究结果比较, 发现彩叶植物的红边位置均有蓝移的现象对所选 6 个参数进行独立样本方差分析可见,3 个色系彩叶植物 500 ~ 550 nm 间反射面积值 S λ500~ 550 差异极显著, 运用该值对 10 种植物聚类分析的结果如图 2 所示, 欧氏距离值取 3 时 3 种色系植物各为一类, 与现实情况相符, 说明 S λ500~ 550 值可以作为彩叶 The value of distinct wavelength region and red edge, and variance analysis S λ500~ 550 / cm 2 S λ550~ 650 / cm 2 λ r / nm 1 洒金东瀛珊瑚金叶女贞金叶榕平均值 (0.27)a (3.05)a 690(0.58)a 0.403(0.028)b 675(0.33)a 0.482(0.073)a 4 红苋草小蚌兰彩叶扶桑平均值 5.937(0.38)b (3.53)b 697(2.00)a 0.725(0.028)a 673(0.33)a 0.153(0.029)b 7 红花檵木红桑红色系 9 红车朱焦平均值 3.674(0.40)c (3.05)b 702(4.97)a 0.903(0.116)a 674(1.03)a 0.114(0.014)b 注 : 平均值后相同字母代表差异不显著, 不同字母代表差异显著 (p 0.05); 括号内为标准误 S Dr / cm 2 λ o / nm 而红色系与紫色系植物光谱仅在 λ 500~ 550 范围内有明显差异, 在其他波段不易区分 3 讨论 R o 图 2 S λ500~ 550 聚类分析结果 Fig.2 The result of S λ cluster analysis 植物色系分类特征值 ; 然而在欧式距离大于 5 时, 只能将黄色系植物与其他两个色系区分开, 表明黄色系植物光谱特征与红色系紫色系差异极明显, 地物光谱特征研究是遥感理论与应用研究的基础, 对深圳市几种常见彩叶植物的叶片进行高光谱测试与分析可知 :(1) 不同色系的植物其反射光谱不同, 红色系紫色系黄色系各色系植物光谱曲线均不同于绿色植物, 且各自表现特有光谱特征 ; (2) 同一色系不同植物其反射率会因叶片结构色素含量叶片质地等因素的影响而不同, 如红叶系的红花檵木红桑和紫叶系的彩叶扶桑由于叶片被 [19] 毛或有刺, 其光谱反射率普遍偏低, 这与葛昊等的研究结果相符彩叶植物高光谱特征及其与绿色植物高光谱特征的差异, 可为应用光谱学知识监

5 第 2 期刘东蔚, 等 : 深圳市 10 种彩叶植物高光谱特征分析 115 测城市彩叶植物配置提供参考通过将 10 种彩叶植物叶片光谱曲线特征与杉木 [20] 丁香 [13] 小叶黄杨 [11] [21] 樟树等针叶和阔叶绿色植物树种光谱曲线比较, 发现彩叶植物的反射光谱在 550 nm 附近并无绿峰, 红色系与紫色系植物在 600 nm 左右的范围内有峰值的出现 ; 红边位置也出现蓝移现象, 这主要是因为彩叶植物叶片内叶绿素含量较低导致红光反射增强, 从而使得红边蓝移 [11] 其中, 黄色系植物蓝移幅度较红色系紫色系更大虽然绿色健康植物在遭受病虫时, 不仅绿峰表现不再明显, 红边也存在蓝移现象, 但是其主要表现为随病虫害加重绿峰逐渐消失, 近红外反射率的明显降低, 红谷陡坡明显削弱甚至消失, 呈缓慢变平拉直趋势 [22-23] 然而健康彩叶植物反射光谱不是不再有峰值与谷值, 而是出现了红峰, 红边虽有蓝移, 但红谷的表现依然很明显 10 种彩叶植物红谷值相差不大, 都在 670 nm 左右, 但红花檵木红桑和彩叶扶桑的红谷反射率较其他几种植物偏低, 这可能与其叶片结构叶片质地有关 [19] 不同植物在不同季节不同环境中光谱的差异, 以及同一种植物在不同季节不同环境中光谱的变化还需进一步研究此外, 植物叶片中色素含量的变化是影响叶片色彩表现的主要因素, 目前有学者对色素含量与植物高光谱特征的关系进行了研究, 如叶绿素 a 叶绿素 b 胡萝卜素与绿色植物高光谱数据的相关性研究 [24-26] 色素因子与彩叶植物高光谱反射特征的关系还有待进一步开展研究参考文献 (References): [ 1 ] 洪丽, 庞松龄. 彩叶树种的分类与园林绿化中的应用 [ J]. 北方园艺, 2008(3):2-5. Hong L, Pang S L. Colourful leafs trees oassification and applica tion on landscape plantation [ J]. Northern Horticulture, 2008 (3):2-5. [ 2 ] 徐华, 包志毅, 谭一凡. 深圳市彩叶植物种类及应用调查研究 [J]. 中国园林, 2003, 19(2):5-8. Xu H, Bao Z Y, Tan Y F. The investigation of colorful plant spe cies and their application on Shenzhen [ J]. Chinese Landscape Aarchitecture, 2003, 19(2):5-8. [ 3 ] 姜卫兵, 庄猛, 韩浩章, 等. 彩叶植物呈色机理及光合特性研究进展 [J]. 园艺学报, 2005, 32(2):7-9. Jiang W B, Zhuang M, Han H Z, et al. Progress on color emer ging mechanism and photosynthetic characteristics of colored leaf plants[ J]. Acta Horticulturae Sinica, 2005, 32(2):7-9. [ 4 ] 于晓南, 张启翔. 彩叶植物多彩形成的研究进展 [ J]. 园艺学报, 2000, 27(S1):6-9. Yu X N, Zhang Q X. Review of researches on leaf color changing of color-leafed plants[ J]. Acta Horticulturae Sinica, 2000, 27 (S1):6-9. [ 5 ] 谭炳香, 李增元, 陈尔学, 等. 高光谱遥感森林信息提取研究进展 [J]. 林业科学研究, 2008, 21(S1):7-11. Tan B X, Li Z Y, Chen E X, et al. Research advance in forest information extraction from hyoerspectral remote sensing data[ J]. Forest Research, 2008, 21( S1):7-11. [ 6 ] 梅安新, 彭望碌, 秦其明, 等. 遥感导论 [ M]. 北京 : 高等教育出版社, [ 7 ] 浦瑞良. 针对树种高光谱分辨率数据的分析研究 [ D]. 南京 : 南京林业大学,2000. Pu R L. An exploratory analysis on in situ hyperspectral data of conifer species[ D]. Nanjing:Nanjing Forestry University,2000. [ 8 ] 傅银贞, 汪小钦. 基于光谱测量的南方典型树种反射光谱特征分析 [J]. 厦门理工学院学报, 2009, 17(3):5-10. Fu Y Z, Wang X Q. Analysis of reflectance spectroscopy of the typical species in the south based on the spectral measurements [J]. Journal of Xiamen University of Technology, 2009, 17(3): [ 9 ] 刘秀英, 林辉, 熊建利, 等. 森林树种高光谱波段的选择 [J]. 遥感信息, 2005(4):5-10. Liu X Y, Lin H, Xiong J L, et al. Band selection from hyper spectral date of forestry species[ J]. Remote Sensing Information, 2005(4):5-10. [10] 王志辉, 丁丽霞. 基于叶片高光谱特性分析的树种识别 [ J]. 光谱学与光谱分析, 2010, 30(7): Wang Z H, Ding L X. Tree species discrimination based on leaf level hyperspectral characteristic analysis [ J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2010, 30(7): [11] 林文鹏, 李厚增, 黄敬峰, 等. 上海城市植被光谱反射特征分析 [J]. 光谱学与光谱分析, 2010, 30(11): Lin W P, Li Z H, Huang J F, et al. Anaysis on urban vegetation reflectance characteristics in Shanghai [ J ]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2010, 30(11): [12] Bacour C, Jacquemoud S, Tourbier Y, et al. Design and analysis of numerical experiments to compare four canopy reflectance models[j]. Remote Sensing of Environment, 2002, 79( 1): [13] 王晓亮, 安慧君, 杨莹. 丁香光谱测定方法 [ J]. 东北林业大学学报, 2011, 39(3): Wang X L, An H J, Yang Y. Spectrometric determination of cloves[ J]. Journal of Northeast Forestry University, 2011, 39 (3): [14] 何晓群. 多元统计分析 [ M]. 2 版. 北京 : 中国人民大学出版社, [15] 宋晓东, 江洪, 余树全, 等. 亚热带典型常绿阔叶树种叶片叶绿素含量与其高光谱特征间的关系 [J]. 生态学报, 2008, 28 (5):5-10. Song X D, Jiang H, Yu S Q, et al. Relationship between chloro phyll concentrations and spectral reflectance feature of the typical evergreen hardwood species in subtropical region of China [ J]. Acta Ecologica Sinica, 2008, 28(5):5-10. [16] 林辉, 臧卓, 刘秀英. 森林树种高光谱遥感研究 [ M]. 北京 : 中国林业出版社, [17] Zeng Yuan, Michael E Schaepman, Wu Bing fang, et al. Forest structural variables retrieval using EO 1 hyperion data in combi nation with linear spectral unmixing and an inverted geometric op tical model [J]. Journal of Remote Sensing, 2007, 11(5):11-14.

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