廣東省科學院廣州地理研究所生態保護與修復團隊依托廣東鶴山森林生態系統國家野外科學觀測研究站，研究揭示了無人機植被遙感中可見光植被指數對色溫的響應規律。近日，相關成果發表于《應用生態學報》。
植被指數是指將植被反射光譜中的兩個或多個波長范圍內的反射率組合運算，主要用于反映地表植被的生長狀況、分布特征和健康水平。隨著無人機遙感技術的成熟，以無人機獲取的RGB三波段數據源計算的可見光植被指數被廣泛應用，但其計算精度易受多種因素干擾，其中色溫是一個在以往研究中常被忽視的重要干擾因子。
“雖然已有研究注意到色溫變化情境下可見光植被指數的不確定性，但在應用層面鮮有研究考慮色溫變化對可見光植被指數計算的影響以及這類影響與地物種類間的關系。”論文第一作者、廣東省科學院廣州地理研究所碩士研究生許靜表示。
研究團隊在廣東省林業科技計劃項目的資助下，選取包括非植被地物、針葉樹種、闊葉樹種和草本植物在內的15種目標地物，系統分析了5000~8000K色溫梯度下13種可見光植被指數的變化規律。結果表明，色溫改變顯著影響可見光植被指數的計算結果。隨著色溫的升高，13種植被指數表現出上升、下降、單峰、穩定和波動五種變化趨勢。
研究發現，歸一化藍綠差異指數、過綠指數、歸一化紅綠差異指數等9種植被指數的變化趨勢不受地物類別和物種種類的影響，而三角綠度指數、綠葉指數和紅綠藍植被指數等4種植被指數的變化趨勢則受到地物類別和物種種類的顯著影響。此外，研究發現，同一植被指數的種間差異會因色溫的升高而被放大。影像拍攝時的天氣情況是影響數據質量的關鍵因素。
研究團隊建議，在運用無人機RGB影像計算植被指數時，要在數據采集端進行嚴格的質量把控，否則得到的結果可能會因色溫的影響而失去應有的生態解釋力。而選取較為穩定的天氣拍攝并采用RAW格式存儲數據，有助于保持無人機可見光影像的色彩一致性并為后期色溫矯正提供更大的操作空間。
相關論文信息：https://doi.org/10.13287/j.1001-9332.202503.004
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