高光谱技术在湿地中的应用

高光谱遥感飞速发展，已经普遍应用在许多领域：在林业监测中，高光谱技术可服务于森林资源调查中；在环境探测中，主要用于生境评估及其变化；在土地资源研究中，广泛用于矿产探测、森林资源调查、土地分类、城市规划、土地沙漠化和土壤退化速度调查等工作；在农业监测中，适用于农作物生长状况和产量评估、作物识别和病虫害观测都有相应的运用。

而在湿地遥感中，高光谱技术常应用于湿地土壤、水体和植被信息提取，湖泊边界区分及水位线划分等方面。此外，也常用于湿地植被监测、植被群落精细分类、植被生物量估算等方面.湿地植被是湿地生态系统的重要组成部分，是湿地生态系统监测的重点。由于湿地植被具有面源特性，常规野外调查的范围有限、效率低下，因此，遥感技术成为湿地植被快速监测的首选方法.20世纪80年代以来出现的高光谱数据，克服了传统遥感技术无法实现精细分类的缺点，极大地改善了植被识别特征和分类精度，在湿地植被调查査中得到广泛关注，科学家进行的基础性研究为高光谱在湿地科学上的应用提供了有力的支持.Becker等利用二次导数光谱分析方法选取大湖地区湿地植被分类的理想波段，Yuan等[59]研究了一种沉水植物在不同盖度下的光谱特征，Becker等通过分析美国大湖地区的CASI影像，探讨了湿地制图的最佳空间分辨率以及最佳光谱分辨率，郎爱军对航空多光谱数据与地面光谱数据之间相关性进行了研究。

因此，随着高光谱影像的产生，部分科研人员探索如何利用高光谱数据进行遥感湿地分类.Neuenschwa nder等开始利用高光谱遥感影像进行湿地信息识别与提取，其中海岸盐沼环境下的红树林是高光谱植被研究中最活跃的领域之.在其他盐沼湿地（如：内陆湿地、咸水沼泽等）地区也开展了部分相关研究，在荷兰[66、威尼斯、上海等地都有盐沼植被分类识别及制图研究案例.童庆禧等是国内最早开展淡水湿地植被研究的。国外相关方面研究以北美五大湖地区最为典型。

除了植被分类，高光谱数据还可以反演生物量、模拟植物理化参数，这些研究已经在农业和林业中得到了应用，但在湿地研究中还未推广。因此，高光谱遥感是开展湿地研究的重要技术手段.然而，湿地高光谱遥感研究需要的地面实测资料尚未完善，高光谱数据冗余信息处理以及大气校正效果在湿地植被研究中尚未得到地面验证，数据处理技术仍然是影响湿地植被识别的重要因素.为提高植被分类精度，将高光谱数据与其他遥感数据以及更多的辅助数据相结合，进行多源、异构数据挖掘是该领域重要研究方向，

近年来，国内学者已经开始利用光谱技术进行了大量的湿地植物研究，如樊哲文等使用便携式地物光谱仪对7种鄱阳湖典型湿地植物的光谱特征进行了分析；张翼然等通过地面实测获取华北地区典型植物的高光谱数据，探究不同水分环境梯度下湿地植物的光谱特征；刘克等利用多元回归的方法建立估算湿地植物芦苇和香蒲TN含量的最优回归模型，以期为湿地植物生长的遥感监测提供依据和参考.以新疆为例，国家级湿地自然保护区主要有艾比湖湿地保护区、巴音布鲁克天鹅保护区、哈纳斯保护区；自治区级自然保护区4个，分别为阿尔泰山两河源头保护区、阿勒泰科克苏湿地保护区、布尔根河狸保护区、新疆天池保护区.其中，在典型生态脆弱区和气候敏感区的艾比湖湿地地区开展与高光谱有关的研究还鲜见报道，很多学者是从微观的角度出发研究了艾比湖湿地地区的生态环境问题：赵枫等研究了艾比湖湿地自然保护区阿其克苏河地下水特征与胡杨生长关系；谢正宇等采用生态系统服务功能评估方法对新疆艾比湖湿地自然保护区的生态服务功能进行了计算；李尝君等研究了在水盐胁迫下，并根据克隆植物的生活史特征、生态适应对策以及物种间相互关系为基础，探讨产生和维持艾比湖湿地克隆植物种群的分布格局的机理和过程.另外，还有一些学者也已开展了基于光谱技术的植被研究，如：杨红飞等分析和比较了新疆3种草地类型的光谱反射特征.但是这些结论能否适用于湿地植被光谱特性研究，还有待进一步尝试。