研究区概况
地理位置
陕西汉中朱鹮国家级自然保护区（107°21′E—107°44′E，33°08′N—33°35′N）位于陕西秦岭南坡中段，整体地跨陕西省洋县和城固两县。
图1 研究区分布
样地设置
实验样地选在洋县内的朱鹮国家级自然保护区内，采用样带法和典型样方法，分别在核心区、缓冲区和实验区选择具有湿地典型特征的3块样地，共计177个1m×1m样方。
图2 样地空间分布
湿地植物物种多样性可以反映湿地生态系统的群落组织水平和稳定性，评价湿地健康、退化程度以及修复状况。传统的实地调查方法费时费力，存在时间成本上的局限性，而高光谱技术的发展为实现这一目的提供了契机。
本研究在陕西汉中朱鹮国家级自然保护区对湿地植物展开调查并同步获取植物冠层的高光谱影像，使用Simpson（DS）、Margalef（DM）、Shannon-Weiner（H'）和Pielou（J）4种指标表征物种多样性，通过随机森林（RF）、BP神经网络（BPNN）和偏最小二乘（PLS）3种方法建立反演模型。
一阶微分变换比二阶微分变换能提取出更多的敏感波段，而通过组合任意波段植被指数，可以提高与物种多样性指数的相关性。RF模型对H'和J的反演精度较好（R2高于0.6），DS的R2高于0.5，而DM的R2均低于0.5。
利用无人机高光谱遥感技术，突破传统监测方法的时空限制，实现大范围同步观测。
系统比较随机森林(RF)、BP神经网络(BPNN)和偏最小二乘(PLS)三种模型的反演效果。
采用Simpson、Margalef、Shannon-Weiner和Pielou四种指标全面评估物种多样性。
陕西汉中朱鹮国家级自然保护区（107°21′E—107°44′E，33°08′N—33°35′N）位于陕西秦岭南坡中段，整体地跨陕西省洋县和城固两县。
图1 研究区分布
实验样地选在洋县内的朱鹮国家级自然保护区内，采用样带法和典型样方法，分别在核心区、缓冲区和实验区选择具有湿地典型特征的3块样地，共计177个1m×1m样方。
图2 样地空间分布
研究选取4种指标量化研究区湿地植物物种多样性：
| 多样性指数 | 计算公式 |
|---|---|
| Simpson (DS) | DS = 1 - ΣPi2 |
| Margalef (DM) | DM = (S-1)/lnN |
| Shannon-Weiner (H') | H' = -ΣPilog2Pi |
| Pielou (J) | J = H'/lnS |
对原始光谱进行一阶微分和二阶微分处理：
R'(λi) = [R(λi+1)-R(λi-1)]/2Δλ
R''(λi) = [R(λi+1)-2R(λi)+R(λi-1)]/Δλ2
基于决策树集成学习算法，处理高维数据能力强，抗过拟合。
多层前馈网络，通过误差反向传播调整权重。
处理多重共线性数据，结合主成分分析和多元回归。
一阶微分变换后的光谱反射率与物种多样性指数间的相关性分析结果：
图3 一阶微分光谱反射率与植物物种多样性之间的相关性和重要性
| 模型 | DS (R2) | DM (R2) | H' (R2) | J (R2) |
|---|---|---|---|---|
| 随机森林(RF) | 0.54 | 0.42 | 0.62 | 0.66 |
| BP神经网络(BPNN) | 0.19 | 0.22 | 0.32 | 0.32 |
| 偏最小二乘(PLS) | 0.27 | 0.25 | 0.12 | 0.01 |
图4 基于无人机高光谱图像的物种多样性空间分布