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（图1）。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。

图1 无人机拍摄影像中色温变化导致的画面偏色现象

广东省科学院广州地理研究所生态系统保护与修复研究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，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（图2），系统分析了5000~8000 K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（图3和图4）。

图2 研究选取的15种目标地物

图3 不同类别地物的植被指数对色温的响应

图4 不同物种植被指数对色温变化的响应

研究发现，归一化蓝绿差异指数（NGBDI）、过绿指数（ExG）、归一化红绿差异指数（NGRDI）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（TGI）、绿叶指数（GLI）和红绿蓝植被指数（RGBVI）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，研究还发现，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。

上述研究成果近期发表于《应用生态学报》，广东省科学院广州地理研究所硕士研究生许静为第一作者，导师孙中宇研究员为通讯作者。该研究得到广东省林业科技计划项目的资助。

引文格式：许静，杨龙，王俊坚，孙中宇．无人机植被遥感中可见光相机色温对植被指数计算的影响[J/OL]．应用生态学报．

原文链接：https://doi.org/10.13287/j.1001-9332.202503.004

供稿：自然地理部

撰稿：许静

审核：刘飒

审定发布：吴旗韬