广东省科学院广州地理研究所生态保护与修复团队依托广东鹤山森林生态系统国家野外科学观测研究站，研究揭示了无人机植被遥感中可见光植被指数对色温的响应规律。近日，相关成果发表于《应用生态学报》。

植被指数是指将植被反射光谱中的两个或多个波长范围内的反射率组合运算，主要用于反映地表植被的生长状况、分布特征和健康水平。随着无人机遥感技术的成熟，以无人机获取的RGB三波段数据源计算的可见光植被指数被广泛应用，但其计算精度易受多种因素干扰，其中色温是一个在以往研究中常被忽视的重要干扰因子。

“虽然已有研究注意到色温变化情境下可见光植被指数的不确定性，但在应用层面鲜有研究考虑色温变化对可见光植被指数计算的影响以及这类影响与地物种类间的关系。”论文第一作者、广东省科学院广州地理研究所硕士研究生许静表示。

研究团队在广东省林业科技计划项目的资助下，选取包括非植被地物、针叶树种、阔叶树种和草本植物在内的15种目标地物，系统分析了5000~8000K色温梯度下13种可见光植被指数的变化规律。结果表明，色温改变显著影响可见光植被指数的计算结果。随着色温的升高，13种植被指数表现出上升、下降、单峰、稳定和波动五种变化趋势。

研究发现，归一化蓝绿差异指数、过绿指数、归一化红绿差异指数等9种植被指数的变化趋势不受地物类别和物种种类的影响，而三角绿度指数、绿叶指数和红绿蓝植被指数等4种植被指数的变化趋势则受到地物类别和物种种类的显著影响。此外，研究发现，同一植被指数的种间差异会因色温的升高而被放大。影像拍摄时的天气情况是影响数据质量的关键因素。

研究团队建议，在运用无人机RGB影像计算植被指数时，要在数据采集端进行严格的质量把控，否则得到的结果可能会因色温的影响而失去应有的生态解释力。而选取较为稳定的天气拍摄并采用RAW格式存储数据，有助于保持无人机可见光影像的色彩一致性并为后期色温矫正提供更大的操作空间。

相关论文信息：https://doi.org/10.13287/j.1001-9332.202503.004