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1 實驗部分
1.1 實驗設計
實驗場位于北京市大興區(N: 39°39'2. 56″，E: 116°34'33.10″)，長 40 m，寬 20 m。在實驗場分別設計 8 個草地、大豆實驗小區，各有四個天然氣脅迫區和對照區，實驗小區大小為 2. 5 m × 2. 5 m，各小區間隔為 0. 5 m，天然氣泄漏點位于中心位置，泄漏速率為1 L·min－1.
1.2 數據采集與預處理
冠層數據測量儀器為光譜儀，其光譜范圍為 350 ～ 2 500 nm，共 1 024 個波段，光纖視場角為 25°。選擇天氣晴朗時進行野外實地采集，時間為北京時間10:00—14:00，第一次數據采集日期為 2016 年 8 月 26 日。每個測區沿著東西軸線均勻布設 4 個測量點，在每個小區測量光譜之前用標準板校正光譜儀，垂直測量距離為 1 m。冠層數據采用 5點平滑法進行平滑處理［9］，如式(1)
式(1)中，Ｒi為第 i 波段的反射率值，Ｒ平滑為每個波段平滑后的反射率值。
圖 1 數據采集與實驗
1.3 數據處理與分析方法
1. 3. 1 一階微分處理
植被光譜一階微分處理可以有效消除或減弱土壤背景的影響，突出植被光譜曲線上相關的生化方面的細微變化，更有利于反映植被差異特征。
式(2)中，f(Ｒi)為第 i 波段的光譜反射率，為 f'(Ｒi)波長的一階微分值，ΔＲ 為 Ｒi + 1到 Ｒi的間隔。
1. 3. 2 連續小波變換處理
連續小波變換(CWT) 處理光譜曲線后可以增強光譜吸收特征信息，通過一個小波基函數將光譜曲線在不同尺度上轉換成對應的小波系數，如式(3)和式(4)
式(3)和式(4) 中，f(t) 為光譜反射率數據; t 為光譜波段;φa，b(t)為小波基函數; a 為尺度因子，b 為平移因子。
1. 3. 3 J-M 距離
J-M 距離具有收斂性，其判別標準如下，通常用 J2ij來表達，當 0 ＜ J2ij≤1. 0 時，類別之間無可分性; 當 1. 0 ＜ J2ij≤1. 8時，類別之間有一定可分性，但也有部分重疊; 當 1. 8 ＜ J2ij≤2. 0 時，類別間具有很好的可分性，可用式(5)和式(6)表示。
式(6)中，σi和 σj為相應的矩陣樣本協方差; μi和 μj分別為類別 i 和 j 的樣本平均向量。
1.4 選用的植被指數
根據前人研究結果，選擇了部分植被指數并與本研究設計的指數進行對比分析。
表 1 高光譜指數
2數據處理與分析
2.1 冠層數據分析
草地在天然氣泄漏脅迫 11 天后，可見光范圍內(380 ～760 nm) 反射率差異較小，近紅外范圍內(760 ～ 900 nm) 反射率降低。從圖 2 可以看出，隨著脅迫持續，可見光范圍內反射率逐漸增大，近紅外范圍內反射率降低，但脅迫組和對照組的差距在減小。大豆在受天然氣泄漏脅迫 11 天后可見光范圍內反射率沒有變化，近紅外范圍內反射率稍微減小，隨脅迫持續進行，可見光范圍內反射率仍沒有顯著差異，而近紅外范圍內差異在增大。天然氣泄漏脅迫使草地和大豆的光譜曲線發生了變化，但是不同植被的光譜曲線變化具有差異性。從圖 2 中可以看出，脅迫第 22 天時，冠層光譜一階微分處理后，草地脅迫組出現輕微的紅邊藍移現象，紅邊藍移達9 nm，但是大豆的脅迫組并未出現明顯的紅邊藍移現象。在整個生育期都具有上述規律。
2.2 小波能量系數分析
選擇的小波基函數為 Bior1. 3(雙正交樣條)，分解尺度為 21，22，23，24，25，26共六個尺度，用 Matlab Ｒ2014a 軟件對草地和大豆冠層光譜數據進行一階微分和 CWT 處理，將每條處理后的光譜曲線分解成上述尺度小波系數。分解尺度小，包含的細微信息多，則不利于敏感波段選擇; 分解尺度大，包含的細微信息少，信息量損失較多，同樣不利于選擇敏感波段。因此通過分析不同尺度的小波系數圖發現在 700～ 770 nm 內，尺度 22和 23有多處峰值和谷值，表明在不同波段位置對照組和實驗組具有差異性，且變化劇烈，穩定性較差; 尺度24和 25有較少的峰值和谷值，尺度25曲線過于平滑，信息損失量過大，因此選擇尺度 24進行敏感波段分析，如圖 3 所示。對照組與實驗組的一階小波能量系數進行差值分析，從圖 3 中可見，草地對照組與實驗組在 685，718和 745 nm 附近差異較大; 大豆對照組與實驗組在 685，700，715，745 和 765 nm 處有較大差異，綜合草地和大豆的多期實測數據分析，發現 685 和 715 nm 處的差值規律具有一定的穩定性，因此選擇 685 和 715 nm 作為敏感波段來檢測天然氣然氣泄漏脅迫下的草地和大豆，從而構建 DW 指數: DW685－ DW715) /(DW685+ DW715)。
圖 2 9 月 30 日草地( a) 和大豆( b) 冠層光譜反射率，9 月 19 日草地( c) 和大豆( d) 一階微分數據
圖 3 草地( a) 和大豆( b) 小波能量系數和實驗組與對照組的能量系數差值( c)
2.3 歸一化能量系數指數分析
設計歸一化指數 DW 與 PＲI，NDVI，NPCI，D725/ D702等四個指數進行定性與定量地比較分析，并用 JM 距離定量地比較對照組與實驗組之間的可分性。從表 2 中可見，草地 PＲI，NDVI 和 NPCI 從脅迫第 33 天開始，對照組與實驗組之間的 J-M 距離大于 1. 8，而構建的DW 指數與 D725/ D702從脅迫第 22 天開始就可以穩定地識別天然氣脅迫下的草地。大豆 PＲI，NDVI，NPCI 和 D725/ D702在整個實驗期內 J-M 距離都小于 1. 8，而 DW 指數從脅迫第 22天開始就可以很好地識別天然氣脅迫下的大豆，且D725/ D702指數并不具備識別大豆的能力，因此 DW 指數更具有普適性。PＲI，NDVI，NPCI 和D725/ D702指數在脅迫 33 天后均能夠識別天然氣泄漏脅迫下的草地，而無法識別脅迫大豆，說明草地對天然氣泄漏脅迫的敏感性高于大豆。PＲI，NDVI，NPCI 和 D725/ D702指數不能同時識別天然氣脅迫下的草地和大豆，對不同植被缺乏穩定性，而 DW 指數可以穩定地識別天然氣脅迫下的草地和大豆，具有一定的普適性。
圖 4 實驗組和對照組不同高光譜指數對比圖
表 2 草地和大豆不同高光譜指數 J-M 距離
3結 論
通過野外模擬天然氣地下儲氣庫或管道微泄漏對地表植被的脅迫實驗，分析植被光譜變化特征，構建微泄漏點識別模型，主要得出以下結論:
(1) 天然氣微泄漏脅迫下的草地與大豆冠層光譜與對照組相比，在可見光區域變化不一致，但在近紅外區域都降低了。
(2) 在一階微分處理基礎上對光譜進行連續小波變換，通過小波能量系數發現 685 和 715 nm 是區分對照組與脅迫組的敏感波段。
(3) 通過 J-M 距離檢驗，結果表明 DW 指數在天然氣微泄漏脅迫發生 22 天后，可以穩健地區分健康與脅迫的草地與大豆，而 PＲI，NDVI，NPCI，D725/ D702指數僅能夠在脅迫33 天后識別健康與脅迫草地，則在整個生育期無法準確地識別健康與脅迫大豆。DW 指數既可以早于其他指數識別天然氣微泄漏下脅迫下的植被，又能夠同時識別脅迫草地與大豆，具有一定的普適性與魯棒性。因此利用高光譜通過植被的光譜曲線變化來檢測天然氣泄漏點的方法有可行性; 但本實驗僅選擇兩種植被，還需通過更多植被來進行檢驗與驗證。
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