《Science of Remote Sensing》：Establishing a Hyperspectral Library for Hong Kong Mangroves: Species Differentiation and Leaf Decay Dynamics
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本研究针对香港红树林物种识别与健康监测需求，建立了首个结合野外（Specim IQ）与实验室（NEO Hyspex）高光谱数据的多物种光谱库。研究人员通过采集5种红树林叶片在7天腐烂周期内背腹面光谱数据，发现野外数据反射率普遍高于实验室数据11.8%-73.1%，并系统揭示了不同物种在可见光-短波红外区（400-2500 nm）的衰变动力学特征。该开源光谱库为红树林物种自动分类、生理胁迫监测提供了关键训练数据集，对推动高光谱遥感在滨海湿地生态系统管理中的应用具有重要意义。
在亚热带海岸线的潮间带，红树林如同绿色的长城，默默守护着海岸线。这些盐生植物不仅能够抵御台风侵袭，还为众多海洋生物提供栖息地，更是重要的碳汇载体。然而，这些珍贵的生态系统正面临着日益严峻的挑战——城市化进程、污染加剧以及海平面上升等因素持续威胁着红树林的生存。要实现红树林的有效保护和可持续管理，首要任务就是准确掌握其物种组成、分布规律和健康状况。
传统上，研究人员需要深入红树林沼泽地进行人工调查，这不仅耗时耗力，而且对人员安全构成威胁。更重要的是，红树林通常生长在难以通达的淤泥质海岸带，给长期监测带来极大困难。近年来，随着遥感技术的发展，特别是高光谱成像技术的突破，为红树林研究带来了新的曙光。高光谱遥感能够捕获数百个连续波段的光谱信息，揭示植被的生化成分和结构特征，为物种识别和健康监测提供了全新解决方案。
然而，当前红树林高光谱研究仍面临诸多挑战。不同红树林物种在外观上极为相似，但其光谱特征却可能存在细微差异。叶片的老化程度、采集部位（向阳面与背阴面）、甚至叶片的正反面（近轴面与远轴面）都会影响光谱反射率。此外，野外环境下的光照变化、云层遮挡等因素也会引入噪声。更重要的是，缺乏系统、全面的红光谱数据库限制了高光谱遥感在红树林监测中的应用精度。
正是在这样的背景下，由香港理工大学土地测量与地理资讯学系的研究团队开展了一项开创性研究，成果发表在《Science of Remote Sensing》上。研究团队旨在构建香港红树林的高光谱库，探究物种分化特征和叶片腐烂动态，为红树林的精准监测和管理提供科学依据。
研究人员采用了一套完整的技术路线，主要包括野外高光谱数据采集、实验室高光谱扫描、叶片生理参数测量和数据分析四个关键环节。研究区域覆盖香港东西部地区的15个样地（每个900 m2），选取了香港8种真红树林中的5种代表性物种：蜡烛果（Ceriops tagal）、秋茄（Kandelia obovata）、白骨壤（Avicennia marina）、黑皮红树（Avicennia germinans）和桐花树（Aegiceras corniculatum）。野外数据使用Specim IQ高光谱相机采集，实验室数据则采用NEO Hyspex高光谱成像系统获取。同时，利用LICOR LI-600孔隙度计/荧光计测量了叶片温度、气孔导度、蒸腾速率等生理参数。
6.1. 红树林物种向阳与背阴叶片的光谱特征
研究发现，向阳叶片的反射率普遍高于背阴叶片，特别是在近红外区域（NIR）差异最为明显。这种差异源于阳光直射叶片时光合色素吸收减少和内部结构散射增强。所有物种在450 nm和670 nm附近的可见光区域均表现出明显的吸收特征，这是叶绿素a和b的典型吸收波段。在680-750 nm的红边区域，向阳叶片显示出更陡峭的上升斜率，这与较高的叶绿素浓度和叶片生理状态密切相关。值得注意的是，香港西部地区的红树林物种（白骨壤、黑皮红树和桐花树）比东部地区物种（蜡烛果和秋茄）表现出更高的光合活性。
6.2. 红树林物种光谱特征的时间演变和解剖结构变异
随时间推移，所有物种从第1天到第7天均表现出反射率增加的趋势，特别是在近红外区域。这种增加与叶片衰老过程中的叶绿素降解和水分流失密切相关。近轴面（叶片正面）的反射率始终高于远轴面（叶片背面），反映了叶片两面解剖结构的差异。不同物种的腐烂速率存在明显差异：白骨壤和黑皮红树叶片分解较快，而蜡烛果由于叶片结构较厚，分解速度较慢。这些时间动态变化为通过光谱特征监测叶片衰老过程提供了重要依据。
6.3. 叶片近轴面与远轴面反射率变异的种间评估
反射率变化的百分比分析显示，从第3天到第7天，蜡烛果、桐花树和白骨壤的反射率变化最为显著。秋茄在短波红外区域（SWIR）的前三天内反射率变化最大（250%），表明其叶片发生了快速的生化变化。大多数物种的远轴面反射率变化小于100%，而白骨壤是唯一一个在近轴面和远轴面均表现出反射率持续增加的物种。这些种间差异反映了不同红树林物种在叶片结构和生化组成上的特异性。
6.4. 野外与实验室采集光谱特征的变异
通过计算均方根误差（RMSE），研究发现野外采集数据与实验室数据存在中等程度的偏差：蜡烛果（0.211）、秋茄（0.233）、桐花树（0.349）、黑皮红树（0.317）和白骨壤（0.319）。Specim IQ相机的反射率普遍高于NEO Hyspex系统，偏移范围从秋茄的11.8%到桐花树的73.08%。在750-850 nm波段的F检验结果显示，蜡烛果、秋茄和白骨壤的野外与实验室数据存在显著差异，强调了在比较不同传感器数据时进行校准的重要性。
6.5. 关键波长处反射率变异的评估
在选定的关键波长（450、550、670、720、1450和1950 nm）上，不同物种表现出独特的时间变化模式。450 nm和720 nm处的反射率增加最为明显，而1450 nm和1950 nm处的SWIR波段反射率上升表明叶片结构变化和含水量减少。红边位置（720 nm）的变化与物种特有的盐度耐受机制相关，为区分不同红树林物种提供了光谱依据。
6.6. 使用层次聚类进行相似性评估
层次聚类分析将15个样地根据光谱特征分为三个主要集群。蜡烛果主导的样地（1和2）聚集在一起，桐花树主导的样地（5、6和12）形成独立集群，表明白骨壤和黑皮红树（同属爵床科）具有相似的光谱和生态特性。这种聚类结果验证了光谱特征在物种分类中的有效性。
研究结论表明，建立的红树林高光谱库成功捕捉了五种香港红树林物种的光谱特征及其随时间的变化规律。野外与实验室数据的系统性差异强调了在应用高光谱数据进行物种识别时必须考虑数据来源和采集条件。叶片腐烂过程中的光谱变化与叶绿素降解、水分流失和细胞结构改变直接相关，为监测红树林健康状况提供了重要指标。
该研究的创新之处在于首次系统构建了香港红树林的多物种、多时间点、多叶片部位的高光谱数据库，并详细分析了野外与实验室采集数据的差异特征。研究成果不仅为红树林物种自动分类算法提供了训练数据集，也为理解红树林叶片衰老过程中的生理变化提供了新视角。
未来研究方向应包括将光谱特征与叶片氮、磷、钾含量关联分析，进一步揭示叶片分解与光谱变化的内在联系。同时，整合光照强度和温度参数将有助于更深入理解气孔导度和电子传输速率的作用机制。此外，将该光谱库扩展至粤港澳大湾区其他红树林分布区，将极大提升区域红树林监测的准确性和效率。
这项研究建立的高光谱库为红树林生态系统监测提供了重要基础数据，推动高光谱遥感技术在滨海湿地研究和保护中的应用迈向新阶段。随着遥感技术的不断进步和光谱数据的日益丰富，红树林生态系统的精准监测和科学管理将迎来新的发展机遇。
