0 引 言

近年來，隨著遙感、計算機軟硬件技術(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越大。高光譜遙感已在植被研究中取得了很好的進展，其中以森林樹種的高光譜遙感識別為甚。高光譜森林樹種識別主要包括兩個方面內(nèi)容：森林樹種類型識別和森林樹種生理生化特性識別。

1 森林樹種類型識別
樹種類型識別是高光譜樹種識別研究中備受關(guān)注的應(yīng)用領(lǐng)域。森林樹種類型之間不僅具有高度相似性和空間變異性，更具有時間動態(tài)性強的特點。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種類型間的差異信息，而且在識別結(jié)果上也具有更高的精確性和可靠性，進而滿足森林樹種類型識別的要求。

1.1樹種類型識別環(huán)境

森林樹種類型識別是高光譜樹種類型識別研究的核心。森林樹種類型識別的主要目的是提取森林樹種的專題信息，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)或光譜儀實測的光譜數(shù)據(jù)進行森林樹種類型的識別研究，還有學(xué)者通過利用波段組合、Logistics回歸、建立光譜信息模型等方法，進行森林主要樹種類型的識別，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)對美國加州的6種針葉樹種進行識別研究，通過利用光譜微分計算成功地識別出6種針葉樹種，向人們展示了高光譜數(shù)據(jù)在進行樹種識別方面的強大能力，Zhang等利用小波變換方法處理HYDICE高光譜數(shù)據(jù)，對處理后的結(jié)果進行熱帶森林的樹種的識別精度；一研究人員利用Hyperion高光譜數(shù)據(jù)和地面觀測數(shù)據(jù)，比較了幾種高光譜統(tǒng)計模式識別方法，結(jié)果發(fā)現(xiàn)采用二階統(tǒng)計量方法，同時結(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種的識別精度；還有研究人員利用地物光譜儀測量了杉木、雪松、小葉樟樹和桂花等4個樹種光譜數(shù)據(jù)，并利用光譜微分、波段選擇等技術(shù)成功識別出了這幾個樹種。

1.2外來入侵樹種識別環(huán)境
外來入侵樹種所導(dǎo)致的環(huán)境、經(jīng)濟問題已成為全球關(guān)注的焦點話題。高光譜識別外來入侵樹種已經(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)，對外來入侵樹種（如闊葉大戟、撐柳、黃薊等的識別和制圖）開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)對其境內(nèi)的黑莓入侵進行空間分布和擴散規(guī)律研究，成功地繪制出黑莓的空間分布圖；臺灣學(xué)者利用星載高光譜數(shù)據(jù)成功地識別出臺灣恒春地區(qū)境內(nèi)的外來物種——銀合歡。相關(guān)研究表明。只要入侵樹種覆蓋率超過30%~40%時，就可以通過高光譜數(shù)據(jù)進行有效地識別。

2 森林樹種生理生化特性識別

在森林樹種的生理生化特征識別中，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植被葉綠素含量估測的影響，利用MCARI/OSAVI植被指數(shù)進行葉綠素（a+b）含量的估測可達到預(yù)想效果。

Dury等的研究中，是用包絡(luò)線去除遙感數(shù)據(jù)對桉樹進行監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)利用高光譜數(shù)據(jù)反演的氮含量估測值與同步實測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)對美國俄勒岡州針葉樹的LAI進行了估測實驗。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LAI最合適的方法。還有研究人員利用進行一階導(dǎo)數(shù)運算處理后的高光譜數(shù)據(jù)對生物量進行估計，其結(jié)果很好地反映了地面的實際情況。

此外，我們還可以通過森林生理生化特性的識別得到不同森林樹種間的差異信息，利用這些差異信息進行樹種類型識別研究，可以更為有效地提高樹種類型識別的精度。如結(jié)合不同森林樹種之同特有的生化特性，將高光譜數(shù)據(jù)(航空可見光/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，在遙感信息處理過程中主要還是依靠人機交互進行,智能化程度不高，可操作性不強，費時費力。因此,進行自動識別端元，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)的自動處理等都是高光譜遙感森林樹種識別研究中急需解決的問題。

3 存在的主要問題

高光譜遙感以其自身特有的優(yōu)勢，已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于森林樹種識別及森林制圖，其識別分類效果比常規(guī)遙感有了顯著的提高，成為高光譜植被遙感研究的熱點。然而，對于每個新興的研究領(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，這也無疑將是今后研究中的重點。

3.1數(shù)據(jù)質(zhì)量與保障性環(huán)境

首先,機載高光譜傳感器的高成本和覆蓋范圍的局限性，是機載高光譜用于更大尺度、更廣范圍的森林樹種識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)重地阻礙了機載高光譜數(shù)據(jù)在森林樹種識別中的發(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種精細研究的成用要求，再加上星載高光譜數(shù)據(jù)還需要編程訂購，時間間期長，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,高光譜用于森林樹種識別還需地面輔助調(diào)查,尤其是對于森林類型復(fù)雜、森林樹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,森林樹種識別研究主要集中在那些生境條件較為理想的區(qū)域，并且研究的對象也僅局限于為數(shù)不多的幾種樹種類型。

3.2有效處理算法缺乏環(huán)境

人們在獲取海量高光譜數(shù)據(jù)的同時，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)進行森林樹種識別依然任重道遠。目前的遙感識別算法多是基于統(tǒng)計分析進行的，利用這些傳統(tǒng)的模式識別算法進行高光譜森林樹種識別具有很多難以克服的困難，如運算量太大，樣本需求很多，會遇到“維數(shù)災(zāi)難”，難以獲取合適的類型特征，無法得到各種類型的先驗概率和概率分布，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)特點研究一些基于光譜和光譜模型的識別算法將是未來高光譜識別的重點。

另外，在遙感信息處理過程中主要還是依靠人機交互進行，智能化程度依舊不夠。因此進行識別端元，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)的自動處理等都是高光譜遙感森林識別研究中需要解決的問題

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