幾種典型荒漠植物冠層光譜特征比較研究

曹曉明，史建康，馮益明，李志鵬，張 譜

(1.中國林業科學研究院 荒漠化研究所，北京 100091；2.海南省環境科學研究院，海南 海口 571126)

地物之間的差異可通過其各自的反射光譜特征表現出來，因此，獲取準確而全面的地物光譜特征是遙感理論研究的重要內容，并為各類地物遙感分析提供數據基礎[1]。荒漠植被生長稀疏，卻是荒漠生態系統的骨骼，不但是荒漠生態系統的初級生產者，還是荒漠生態系統穩定性的重要組成部分[2]。荒漠植被經過殘酷的自然選擇生存下來，并以各自不同的生理-生態方式適應嚴酷的生態條件，不同的生理-生態方式導致其反射光譜曲線在特定波段具有獨特的特征參數變化，這些特征參數是荒漠植被區別于非荒漠植被的獨特特征[3]，也是區別不同荒漠植被類型和植物種類的獨特特征[4-6]。根據這些光譜特征參量，分析荒漠植被物質組分、內部結構與其光譜特征參量的關系，不僅可為干旱荒漠區植被的遙感識別奠定基礎[3,7-8]，對于研究荒漠植被物理生化結構、植被信息自動識別與提取、中大尺度植被調查、干旱區生態環境監測等也具有重要意義[3,9-10]。

目前已開展了許多針對荒漠植被光譜特征的研究。張飛等[11]在可見光和近紅外范圍內確定了9個波段作為識別塔里木河中游綠洲鹽漠帶鹽生植被的最佳波段。錢育蓉等[12]利用光譜指數法對新疆典型荒漠草地的高光譜特征進行了研究。魏秀紅等[13]對天山北坡中段荒漠草地9種植物光譜特征進行分析，并尋找區分幾種植物的波段范圍。周蘭萍等[3]對河西走廊荒漠植物光譜特征參數及植被指數進行研究，并確定了4個波段區間(可見光450～650 nm、近紅外750～850、1 190～1 260 nm和中紅外1 570～1 680 nm)來識別荒漠植物；同時確定了4個最佳波段(680、970、1 450 nm和2 190 nm)來區分荒漠植被與農作物。魏懷東等[14]在甘肅民勤，趙釗等[15]在古爾班通古特沙漠，開展了典型荒漠植物冠層光譜，及其與含水率的關系研究，確定1 450 nm附近是荒漠植物含水率的最佳敏感波段。

經過文獻總結發現，目前針對西北不同區域荒漠植被反射光譜的特征研究集中分布于甘肅安西[4]、新疆準噶爾盆地[6,15-16]、新疆塔里木盆地[11,17]、新疆艾比湖地區[5,18]、甘肅民勤[3,14]、新疆博州[19]、內蒙古科爾沁[20]等地區。針對內蒙古烏蘭布和沙漠地區荒漠植被光譜特征的研究還鮮有報道，且現有研究多針對同一地區的荒漠植物，對跨區域荒漠植被光譜特征的研究尚少。對于荒漠植被來說，水鹽變化是控制其生長生存的重要因素，即使是同種植物，由于水分及鹽分狀況的差異，其光譜特征也會呈現一定的差異。本研究在古爾班通古特沙漠南緣及烏蘭布和沙漠東北緣，選取了7種典型荒漠植物，采集各植物的冠層反射光譜，利用光譜學分析法，分析各類植物冠層光譜特征，獲取各類植物的光譜特性和變化規律，在350～2 500 nm區間找出識別這7種荒漠植物的最佳波段，并分析不同地區典型荒漠植物的光譜特征差異，這將有助于建立不同尺度間光譜數據之間的聯系，為荒漠植被類型識別、理化性能、植被信息自動識別與提取及干旱區生態環境監測等研究提供一定的技術支持。

1 材料與方法

1.1 研究區與數據獲取

烏蘭布和沙漠(39°40′-41°00′N，106°00′-107°20′E)處于我國西北荒漠和半荒漠的前沿地帶和華北與西北的結合部，屬于草原化荒漠地帶，是我國主要沙漠之一，總面積1.4萬km2。該區氣候屬亞洲中部溫帶荒漠氣候，寒冷干燥、多風，兼有大陸性和季風降雨氣候特點，年平均氣溫7.6℃，年平均降水量為142.7 mm，主要集中在7-9月，年平均蒸發量為2 351.9 mm，年平均相對濕度47%，全年無霜期168 d，干燥度>4。植被類型為灌木植被，主要優勢種有：白刺(Nitrariatangutorum)、沙竹(Psammochloamongolica)、沙冬青(Ammopiptanthusmongolica)、油蒿(Artemisiaordosica)、霸王(Zygophyllumxanthoxylon)、四合木(Tetraenamongolica)、紅砂(Reaumuriasongarica)等[8]。

古爾班通古特沙漠(44°15′-46°50′N，84°50′-91°20′E)位于新疆北部準噶爾盆地中央，瑪納斯河以東及烏倫古河以南，是中國第二大沙漠，也是中國面積最大的固定、半固定沙漠，面積約4.88萬km2。該區夏季炎熱干燥，冬季寒冷，屬典型的溫帶大陸性荒漠氣候。年平均氣溫6℃～10℃，年平均降水量160 mm，但蒸發潛力>2 000 mm，干燥度很大。主要植物種有梭梭(Haloxylonammodendron)、白梭梭(H.persicum)、沙拐棗(Calligonummongolicum)、沙蒿(Artemisiaarenaria)、角果藜(Ceratocarpusarenarius)等，在沙漠南緣與綠洲交界地帶，分布有檉柳(Tamarixchinensis)[21]。

本研究試驗地分別位于古爾班通古特沙漠南緣的中國科學院阜康荒漠生態系統研究站北沙窩實驗區內，和烏蘭布和沙漠東北緣中國林業科學研究院沙漠林業實驗中心的實驗區內。在古爾班通古特沙漠南緣選取檉柳和梭梭，在烏蘭布和沙漠東北緣選取霸王、四合木、白刺、油蒿、紅砂共7種典型荒漠植物為研究對象。針對每種植物，在實驗區內分別設置30 m×30 m的樣方，隨機選取長勢良好，冠幅適中，無病蟲害的植株各15株作為標準木進行冠層光譜的采集。

野外采集光譜時間為2019年7月-8月，采用ASD(analytical spectral devices) Field Spec Pro光譜儀，光譜儀視場角15°，光譜采集范圍為350～2 500 nm，光譜分辨率為1 nm。光譜采集需在晴朗、干燥、微風、無云(云量<5%)的天氣下進行，測定時間為當地時間12:00-14:00，測量中保持探頭垂直向下，且距離冠層頂垂直高度約100 cm；對于冠幅較小的灌木，為盡量避免土壤背景光譜的干擾，要求探頭視場角覆蓋區域應覆蓋整個冠幅。為盡量保證數據的準確性，每次采集前需進行白板校準。每株植物按著東-南-西-北-冠層頂的順序采集，每個方位記錄10條曲線，最后取5個方位光譜曲線的均值代表植株的冠層光譜。由于利用光譜儀進行野外樣本采集時易受到環境因素的影響，因此需對獲取的原始光譜數據進行篩選，去除無效數，并保證數據的有效性和準確性[22]。

1.2 光譜數據處理

光譜儀工作時易產生噪聲，導致獲取的原始光譜信息產生噪聲，并遠離真實信息，影響后續分析和應用，因此需對獲取的原始光譜數據進行降噪處理。光譜降噪常用的方法有移動平均法、靜態平均法、傅里葉級數近似法、相鄰平均法等[23]。本研究采用移動平均法對所獲取的光譜數據進行平滑，并取得有較好的降噪效果。為更好地建立不同尺度間遙感數據的聯系，為后續模型構建研究提供便利，野外地面測量數據需與空間遙感數據相匹配，需要剔除由于大氣中水分吸收嚴重影響的波段區域，并刪除明顯的錯誤波段數值[11]。基于獲取的數據分析和相關文獻參考，本研究具體剔除范圍為：1 350～1 410、1 800～1 969、2 381～2 500 nm。

1.3 高光譜曲線特征吸收峰提取

微分法被廣泛用于光譜曲線特征提取研究，它不但能凸顯光譜曲線的細微變化，并迅速確定細微變化的波長位置，還能部分消除地面背景、光照等環境因素的影響，利于提取光譜吸收峰參數[24]。在植被分布稀疏、地表混合光譜成分較多的荒漠區，微分法能夠有效的消除背景噪聲，并提取光譜特征[17]。相比一階導數，二階導數光譜則可以進一步放大光譜曲線更多有效特征，并進一步消除環境因素對光譜的干擾[11,25]。為了便于進行各植物種間光譜曲線特征參數的比較。本研究利用包絡線去除法突出光譜曲線的吸收、反射和發射特征，并將反射波譜歸一化0～1.0的實數域中，使得各數據在同一基準線上對比吸收特征。具體步驟如下：

1.3.1 原始光譜曲線一階與二階微分計算 計算方法如下：

ρ′(λi)=[ρ(λi+1)-ρ(λi-1)]/(2Δλ)

(1)

ρ″(λi)=[ρ′(λi+1)-ρ′(λi-1)]/(2Δλ)=[ρ(λi+1)-2ρ(λi)+ρ(λi-1)]/(Δλ2)

(2)

式中，λi為每個波段的波長，ρ′(λi)和ρ″(λi)分別為波長λi的一階和二階微分光譜，Δλ為λi-1到λi的間隔，Δλ視波長而定。

1.3.2 包絡線去除法 本研究利用外殼系數法去包絡化，具體步驟如下：

K=(Re-Rs)/(λe-λs)

(3)

ρ=Rci/Ri=1/(Rs+K×(λi-λs))

(4)

式中，λci代表第i波段的包絡線去除值，Ri是第i波段的原始光譜反射率，Re和Rs分別表示原始光譜反射率曲線中吸收峰起始點和結束點反射率。λe和λs分別代表相應的吸收峰起始點和結束點的波長，K是吸收峰起始點和結束點波段間的斜率，ρi是第i波段去包絡線后的計算值。吸收峰判別規則：峰值點一階微分數為0，且二階微分數值>0，其左右肩為峰值點左右臨近的一階微分為0的點，共同組成1個吸收峰。在350～3 500 nm，利用此判別規則，提取全部吸收峰。

1.4 光譜吸收特征參量化法

光譜吸收特征參數(SAFP)是未來高光譜信息處理研究的主要方向[25]。光譜吸收特征可以用吸收波長位置(P)、反射值(R)、吸收峰寬度(AW)、吸收峰深度(AD)、斜率(K)、對稱度(AA)等參數表示。光譜吸收系數(SAI)可從本質上表達地物光譜吸收系數的變化特征，較全面地反映地物光譜曲線的識別特征，更能夠消除非研究地物的影響[25]。地物光譜反射率曲線的吸收峰由吸收峰點(M)與2個肩部(S1、S2)組成(圖1)。S1與S2的連線為非吸收基線，設M處的波長和反射率分別為λm、ρm；S1和S2對應的波長和反射率分別為λ1、λ2和ρ1、ρ2。各光譜吸收特征參量表達如下[25-26]：

圖1 吸收峰結構Fig.1 The absorption peak structure diagram

1)吸收峰深度(AD)，為吸收峰點M與非吸收基線的垂直距離。

2)吸收峰寬度AW=λ1-λ2，表征吸收峰吸收特征變化所覆蓋波段范圍的大小。

3)吸收峰對稱度AA=(λm-λ2)/(λ1-λ2)，表征吸收峰吸收特征變化的均衡程度。

4)光譜吸收系數SAI=[AA×ρ1+(1-AA)×ρ2]/ρm)，為非吸收基線在譜帶的波長位置處的反射強度與譜帶谷底的反射強度之比。

2 結果與分析

2.1 荒漠植被光譜的一般特征

由圖2可見，7種荒漠植物的冠層光譜曲線趨勢大致相同，并具備明顯的健康植被冠層波譜曲線規律：即在可見光波段內有明顯的“綠峰”(在550 nm附近，綠波段)，反射率8%～18%。由于植物葉片葉綠素對藍光和紅光的強吸收，對綠光的強反射特征，造成在藍波段(470 nm)和紅波段(650 nm)附近有2個明顯的吸收谷；在近紅外波段(670～770 nm)反射率急劇升高，形成反射陡坡；在800～1 340 nm有2個明顯的反射峰，并在該區域形成一個明顯的反射臺，反射率高達30%～55%。這是由于葉子的海綿組織對該范圍的近紅外波段的強烈反射而形成的。

圖2 各荒漠植被類型的冠層光譜曲線Fig.2 The canopy spectral curves of desert vegetation types

雖然幾種荒漠植物的冠層光譜曲線具有所有綠色植被的典型特征，但由于不同植物的外部形態、內部組成結構、色素含量及含水量等因素的差異，造成不同類型植被冠層的反射率有明顯差異。在可見光波段，植物冠層葉綠素含量控制著其反射率大小；而在近紅外波段，植物光譜反射率大小受控于植株的生物量、葉面積指數和冠層結構差異等[4]。在可見光波段(450～650 nm)，植物色素含量差異導致植物光譜反射率特征的差異，所選7種植物中，除白刺和四合木反射率非常接近外，其他植物反射率從大到小的順序為：紅砂>梭梭>霸王>檉柳>紅砂。在800～1 300 nm，反射率從大到小的順序為：紅砂>白刺>檉柳>四合木>油蒿>梭梭>霸王。紅砂的反射率最高可達54%，霸王反射率最高可達33%。中紅外波段(1 300～2 500 nm)，在1 300～1 800 nm，仍然是紅砂的反射率最高，其次是油蒿，檉柳、白刺和霸王的反射率不相上下，四合木的反射率最低。在1 900～2 400 nm，反射率從大到小的順序大致為：紅砂>油蒿>霸王>白刺>檉柳>四合木>梭梭。紅砂、油蒿、霸王、四合木、白刺屬超旱生或真旱生的灌木和半灌木，其葉片退化，以綠色嫩枝進行光合作用，光合作用微弱，只消耗掉少量太陽能，因此在該波段范圍內反射率較高。檉柳和梭梭由于在該波段強烈的光合作用消耗掉大量的太陽能，因此反射率較低。

2.2 典型荒漠植被光譜吸收特征參數提取

本研究選取的光譜吸收特征參數主要有：吸收波長位置(P)、反射值(R)、吸收峰寬度(AW)、吸收峰深度(AD)、斜率(K)、對稱度(AA)，這些光譜特征參數是進行地物識別和分類的重要依據[24]。另外，還選擇光譜吸收系數(SAI)來表征7種植物冠層光譜的特征，期望從本質上表達各種植物光譜吸收系數的變化特征，從而全面反映地物光譜曲線的識別特征，同時消除背景地物的影響[26]。

結果表明，7種植物的波谷波長位置接近，其吸收波段特征具有一定的相似性(表1)。具體來看，在670 nm附近的吸收谷，梭梭、檉柳和紅砂的波谷寬度明顯小于其他4種植物，但梭梭和檉柳的波谷對稱度明顯大于其他植被。在960 nm和1 450 nm附近的吸收谷，梭梭和檉柳的波谷寬度、波谷深度明顯大于其他植物，對稱度在960 nm附近明顯大于其他植物，但在1 450 nm附近的吸收谷和其他植物無明顯差異。這說明，梭梭和檉柳的波譜曲線吸收特征更為相近，而其他幾種植物的波譜曲線吸收特征則更為相近。不同荒漠植物種類在葉片內部結構、含水量、色素含量、植株形態等方面的差異，且由生境條件主導的不同荒漠植物生長在土壤含水量閾值、用水策略等的差異，是導致不同荒漠植物冠層光譜吸收特征參數間差異的主要原因，但其差異形成的機理還需要進一步的研究。

表1 7種荒漠典型植物在各吸收谷附近的光譜曲線特征及吸收特征參數Table 1 The spectral curve characteristics and absorption characteristic parameters of several typical desert plants near each absorption trough

2.3 典型荒漠植物冠層光譜的二階導數分析

本研究選擇1 350 nm之前(350、370、390,…,1 350 nm)的51個波段，基于TM的光譜響應函數，將實測光譜數據與TM的光譜響應函數進行匹配，分析實測光譜數據與之對應的敏感波段。從所獲取的各植物冠層曲線中，選取幾株長勢良好的植株冠層光譜作為樣本，共選取了54條光譜曲線(梭梭、霸王、四合木、油蒿、白刺、紅砂，各8條；檉柳6條)。首先，利用二階微分方程對這些光譜曲線進行二階導數運算，并對計算結果進行排序，分別在正值和負值區域選取5個極值(絕對值最大)的波段，共540個極值；其次，將每條二階導數光譜曲線的10個極值視為各荒漠植物識別的最佳波段，并將各曲線的10個極值按絕對值從大到小分別排名，然后統計所有極值(540個)對應的波段(圖3)。

圖3 荒漠植物冠層二階導數光譜極值最高頻率分布Fig.3 The highest frequency distribution of the second derivative extremum of desert plants canopy

根據獲取的存在極值的波段對51個波段進行區分，大致可分為5個譜帶，即，譜帶Ⅰ：550、570 nm；譜帶Ⅱ：690、710、730、750 nm ；譜帶Ⅲ：930、950、970 nm；譜帶Ⅳ：1 130、1 150、1 170 nm；譜帶Ⅴ：1 290、1 310、1 330、1 350 nm。出現頻率>10次的譜段有14個：550 nm(12次)、570 nm(31次)、690 nm(52次)、710 nm(47次)、730 nm(25次)、750 nm(54次)、930 nm(39次)、950 nm(10次)、970 nm(40次)、1 130 nm(36次)、1 150 nm(14次)、1 170 nm(49次)、1 330 nm(19次)、1 350 nm(44次)。各譜帶內出現頻率最高的波段被認定為最能夠反映植物生態特性的波段，通過篩選，確定了5個波段作為識別這7種荒漠植物的最佳波段，即570、750、970、1 170、1 350 nm，這些波段可以與TM的光譜響應函數進行匹配，并對應TM2、TM3、和TM4等波段，這為后續中、大尺度上進行荒漠植被識別與參數反演提供了尺度推演的基礎。

分別統計了7種荒漠植物各自的二階光譜導數隨波長變化的趨勢(圖4)，結果表明，7種荒漠植物的二階光譜導數變化趨勢大致相似。利用“峰度”來表征各荒漠植物二階光譜導數的變化特征。二階導數光譜曲線吸收/反射的尖峭程度(用其絕對值的大小來表征)即峰度。二階導數絕對值越大說明光譜曲線的吸收/反射為尖頂峰度，相反，越小則為平頂峰度。主要結果如下：

1)在藍綠波段(510 nm附近，TM1)，7種荒漠植物均表現為吸收特征。其中，梭梭和檉柳的吸收特征最明顯，表現為尖頂峰度；紅砂的吸收特征最不明顯，表現為平頂峰度。

2)在綠波段(570 nm附近，TM2)，7種荒漠物被均表現為反射特征。其中，四合木表現為尖頂峰度，油蒿表現為平頂峰度。

3)在紅波段(690 nm附近，TM3)，7種荒漠植物的吸收特征明顯。其中，白刺、紅砂、四合木的吸收特征最明顯，表現為尖頂峰度；油蒿表現為平頂峰度。且690 nm出現的頻率高達52次，說明690 nm可以入選識別這幾種荒漠植物的最佳波段。

4)在近紅外波段(710～750 nm ，TM4)，7種荒漠植物的反射特征最明顯，呈尖頂峰度，且在710、730 nm和750 nm 3個波段出現的頻率分別高達47、25、54次，說明這些波段可以入選識別這幾種荒漠植物的最佳波段。

5)在950 nm處，紅砂的吸收特征最為明顯，白刺的吸收特征最不明顯。

6)在1 160 nm和1 350 nm處，7種荒漠植物的近紅外波段特征也較為明顯，其中，紅砂和白刺吸的反射特征非常明顯，表現為尖頂峰度；油蒿和檉柳表現為平頂峰度。

對各荒漠植物冠層光譜的二階導數極值出現頻率最高的波段進行統計(圖4)，結果表明，相對于其他幾種植物來說，梭梭少了510、730、770、950、1 150、1 330 nm這6個特征波段。檉柳缺少的特征波段有：730、950、1 150、1 310、1 330 nm。霸王少的波段有：550、770、950 nm。四合木少的特征波段有：510、550、750、950 nm，多的波段有990 nm。油蒿少的特征波段有：550、770 nm。白刺少了510、550、950 nm這3個特征波段。紅砂的特征波段有：510、550、730、770 nm，但多了830、850、950 nm這3個特征波段。雖然，510、550、770、810、830、1 290、1 310、1 330 nm這些波段在這7種荒漠植物最佳波段選取中并不占優勢，但卻是識別個別荒漠植物植被非常重要的波段。此外，7種荒漠植物在690 nm和750 nm處，出現頻率均達到了最大值；在730 nm處，霸王、油蒿和四合木的頻率達到了最大值；在930 nm處，梭梭和紅砂的頻率達到了最大值；在950 nm處，只有紅砂的頻率達到了最大值；在1 170 nm處，有6種植被頻率達到最大值(紅砂除外)；在1 130 nm和1 350 nm處，梭梭和白刺的頻率達到最大值，因此，綜合考慮最終選出以下幾個最佳波段：550、570、690、710、730、750、930、950、970、1 130、1 170、1 350 nm。這與現有研究尋找的荒漠植被的最佳波段有所區別，但共同之處是在550 nm和730 nm附近都有最佳波段入選。由于不同植物種類間葉片內部結構變化大，反映在近紅外的反射率差異較大，通過近紅外反射率的變化及參數提取可以區別不同植物類別，因此在入選的波段中近紅外范圍內的波段值也較多。

圖4 幾種典型荒漠植物冠層光譜二階導數Fig.4 The second derivative spectra of several typical desert plant canopy

3 結論與討論

地物光譜不但能夠反映地物各自的生理結構、外貌形態，還能表征其與環境因子之間的響應關系。對地物光譜特征進行研究是遙感學的重要研究內容，也是地物分類與參量反演等研究的基礎。本研究在古爾班通古特沙漠南緣及烏蘭布和沙漠東北緣選取7種典型荒漠植物，利用ASD便攜式野外光譜儀，獲取了各類植物的冠層光譜曲線，對各自的光譜特征進行了研究，得出以下結論。

7種荒漠植物的冠層光譜曲線趨勢大致相同，并具備明顯的健康植被冠層波譜曲線規律。在可見光波段內有明顯的“綠峰”(在550 nm附近，綠波段)，反射率8%～18%。在藍波段(470 nm)和紅波段(650 nm)附近有2個明顯的吸收谷。在近紅外波段(670～770 nm)有反射陡坡，在800～1 340 nm有2個明顯的反射峰，并在該區域形成一個明顯的反射臺，反射率高達30%～55%。這是由于葉子的海綿組織對該范圍的近紅外波段的強烈反射而形成的。

對7種典型荒漠植物的冠層原始光譜曲線提取光譜吸收特征參數，結果發現，7種荒漠植物波谷波長位置接近，其吸收波段特征具有一定的相似性。通過對波谷寬度、深度、對稱度等參數的具體分析可知，梭梭和檉柳波譜的吸收波段特征更為相近，而其他5種植物的波譜曲線吸收特征更相近。不同荒漠植物種類在葉片內部結構、含水量、色素含量、植株形態等方面的差異，且由生境條件主導的不同荒漠植物生長在土壤含水量閾值、用水策略等的差異，是導致不同荒漠植物冠層光譜吸收特征參數間差異的主要原因，但其形成差異的機理還需要進一步的研究。

應用光譜二階導數方法，在350～1 350 nm(紅-近紅外)建立了5個具有植物生化意義的譜帶。綜合考慮，最終選出12個波段作為識別這幾種荒漠植被的最佳波段：550、570、690、710、730、750、930、950、970、1 130、1 170、1 350 nm。這與現有研究尋找的鹽生植物[11]、濕地植物[27-28]等植物類型最佳波段有所區別，但共同之處是在550 nm和730 nm附近都有最佳波段入選。

植被的分布與其生境條件密切相關，植被種類可以作為生境條件的反應或指示[11]，同時，生境條件也影響著植物自身組織結構、外貌形態及色素含量等特征。本研究通過光譜二階導數法獲取的識別各荒漠植物的最佳波段，具有一定相似性，說明一些關鍵波段在荒漠植被識別及參數反演等研究中具有普適性，但不同植物種類的最佳波段又有所差別，這是由于不同種類荒漠植物自身的組織結構、外貌形態及色素含量、對干旱環境的適應策略等的差異引起其反射光譜上的特征差異所致。因此，獲取的有差別的波段可以作為個別荒漠植物種類識別的獨特性參數。荒漠植被是衡量荒漠化趨勢的重要指標，研究荒漠植物光譜特征對荒漠化研究、植被識別、分類及生長狀態監測都有一定意義。不同荒漠植物各自具有獨特的植物功能性狀特征及對水鹽脅迫的適應策略特征，且其分布、生存及演替主要受控于水鹽等環境條件的變化。通過研究其光譜特征的差異性，不僅可以獲取荒漠植被的植物功能性狀、生境等特征信息，還可以進行荒漠植被制圖、荒漠植被分類、荒漠植被生長狀態監測等研究，對于荒漠植物群落演替等研究也具有潛在的應用價值。