Extraction of aquatic plants based on continuous removal method and analysis of its temporal and spatial changes—A case study of Guanting Reservoir

光谱特征变量的筛选作为水生植物识别的重要手段之一, 在水生植物种类识别研究中应用广泛。该研究将实测光谱特征提取与多时相Landsat 8 OLI影像数据分析相结合, 找到一种有效识别不同种类水生植物的特征变量。在水生植物反射光谱特征分析中引入矿质分析中普遍使用的连续统去除法, 对光谱重采样结果作连续统去除处理后提取光谱吸收深度特征。采用单因素方差分析法对比7个光谱重采样波段和3个连续统去除吸收深度敏感波段, 发现经连续统去除处理的短波红外1波段(SWIR1CR)对于不同类型的水生植物区分效果最佳。将连续统去除法应用到遥感影像处理上, 发现SWIR1CR波段能较好区分沉水植物和挺水植物; 结合影像归一化植被指数和SWIR1CR波段可较好区分三类水生植物。结合特征波段筛选结果采用支持向量机分类方法, 得到水生植物的分类结果精度为86.33%, 对比全生长期12期影像提取的水生植物分布图, 发现水生植物主要分布于官厅水库库区南北岸浅水区, 水生植物面积最大时约占库区总面积的35.13%; 其中沉水植物年内生长分布变化幅度较大, 6月上旬开始迅速生长; 10月份水生植物开始衰减; 11月份水生植物占库区面积的20%, 沉水、浮水植物大幅衰减消失。     

基于连续统去除法的水稻氮素营养光谱诊断

该文将矿质分析及岩石光谱特征分析中普遍使用的连续统去除法引入水稻(Oryza sativa)叶片反射光谱特征的分析中。分析连续统去除光谱反射率和连续统去除一阶微分光谱,发现随着氮素水平的增加连续统去除光谱反射率下降。分析连续统去除光谱吸收特征参数与叶片全氮量相关性,这些参数包括:吸收峰左半端的面积(A₁)、吸收峰整体面积(A)、对称度(S)和连续统去除最小反射率(D_hc),结果表明连续统去除光谱吸收特征参数与叶片全氮量之间负相关性显著(均通过0.01水平的显著相关检验)。考虑到氮素营养在植物体内转移的营养原理,在分蘖期、孕穗期和抽穗期这3个关键生育期内分别针对水稻第一完全展开叶和第三完全展开叶建立连续统去除光谱吸收特征参数评价水稻氮素营养的回归模型。结果表明在估算第三完全展开叶氮素营养时,3个生育期内建模使用的回归量均为吸收峰整体面积A,而且在3个生育期内模型的决定系数较高且比较稳定。但是,第一完全展开叶建模使用的回归量(续统去除光谱吸收特征参数)不完全一致,这可能是由于氮素营养在植物体内转移导致。尽管连续统去除法诊断水稻氮素营养的一些机理还有待于进一步深入研究,但是该研究证明了运用水稻鲜叶片连续统去除反射光谱进行定性和定量评价水稻氮素营养在方法上是可行的。     

野鸭湖典型湿地植物光谱特征

遥感技术已成为湿地植被识别和分类的重要手段,而深入研究地面植物群落光谱特征对于利用遥感影像的湿地植被分类具有指导意义。以典型淡水湿地——野鸭湖湿地为实验区,测定其典型湿地植物群落的反射光谱,并重采样以模拟OMIS机载成像光谱仪红-近红外的50个波段。在此基础上应用二阶导数的方法得到湿地植物识别的9个最佳波段:515.3,553.1,626.5,687.5,733.9,810.6,821.1,833.0,966.8nm。这些波段可以很好的识别湿地植物类型:沉水植物在810.6,821.1,833.0nm存在独特的吸收/反射特征,与其他湿地植物类型相区别。浮水、挺水、湿生、中生植物相比,浮水植物在515.3nm的吸收特征和553.1nm的反射特征较为突出;浮水、湿生、中生植物在687.5nm的吸收特征与挺水植物相比更为显著,但挺水植物在733.9nm的反射特征尤为明显;湿生植物在626.5nm的吸收特征比浮水、挺水、中生植物更加显著;中生植物缺少在626.5nm的吸收特征,但在966.8nm的吸收特征最为明显。研究成果不仅可以为野鸭湖湿地植被的高光谱遥感数据处理及湿地植被制图提供一定的科学依据,而且可以为淡水湿地植被的遥感识别和分类提供一定的参考、借鉴。     

基于连续统去除法的冬小麦叶片氮积累量的高光谱评价

作物氮素状况是评价长势、提高产量和改善品质的重要指标,它对作物氮素诊断与管理具有重要意义。本文基于不同施氮水平下的冬小麦冠层光谱及相应的叶片氮积累量数据,将广泛应用于岩矿高光谱分析中的连续统去除法借用至作物冠层氮素营养状况评价。通过对550~760nm波段的冠层光谱进行连续统去除处理,提取了3个吸收特征。结果表明:在所有生育期中,叶片氮积累量均随着施氮量的增加而增大;在所有氮处理中,从起身期、拔节期、孕穗期到抽穗期,叶片氮积累量均呈先增加后减小的趋势,且在孕穗期达到峰值;在各生育期,吸收峰总面积、吸收峰左面积和吸收峰右面积均随着施氮量的增加而增大,面积归一化最大吸收深度均随着施氮量的增加而减小。通过相关分析发现:各吸收特征参数与叶片氮积累量之间均存在显著性相关,且面积归一化最大吸收深度参数的相关性最好;全生育期的相关性高于各单生育期;但从单生育期来看,孕穗期是监测叶片氮积累量最佳时期。回归分析结果发现,基于全生育期建立的叶片氮积累量评价模型均达到了极显著性水平。     

大型沉水植物苦草的光谱特征识别

地物特征与其光谱特征的关系是解译遥感影像的关键.利用地物光谱仪在实验室和上海“梦清园”人工湿地中,分别实测了不同盖度沉水植物苦草的反射光谱特征.结果表明随着苦草盖度的增加,其光谱反射率也相应增加,不同盖度苦草的光谱反射率差异主要表现在500～650 nm和700～900 nm 波段范围.受水体环境影响,实验室模拟试验与室外控制试验测得的苦草光谱反射率差异主要表现在近红外波段（700～900 nm）.分别将苦草的不同盖度与其在QuickBird多光谱遥感影像4个波段与盖度相关性最大波段处的光谱反射率进行回归分析,得到了较好的线性关系.应用回归分析得到的线性方程,可以根据测定的光谱反射率定量反演水体中的苦草盖度.研究结果可为监测沉水植物的高光谱遥感影像判读和解译分类提供技术支撑,为大尺度遥感监测沉水植物的分布和动态变化提供科学依据.     

基于光谱特征变量的湿地典型植物生态类型识别方法——以北京野鸭湖湿地为例

光谱特征变量的选择对于湿地植被识别的精度和效率有着直接的影响作用.以华北地区典型的淡水湿地——野鸭湖湿地为研究区,采用Field Spec 3野外高光谱辐射仪,获取了野鸭湖典型湿地植物的冠层光谱.以野外高光谱数据为基础,首先利用一阶导数与包络线去除的方法,分析和对比不同植物生态类型的光谱特征,选定了用于识别植物生态类型的光谱特征变量,选定的8个光谱特征变量为红边位置WP_r、红边幅值Dr、绿峰位置WP_g、绿峰幅值Rg、510 nm附近的吸收深度DEP-510和吸收面积AREA-510、675 nm附近的吸收深度DEP-675和吸收面积AREA-675.其中,7种植物生态类型的一阶导数光谱特征差异较小,吸收特征差异性相对较大.除WP_r和WP _g外,沉水植物Rg和Dr平均值最低,湿生植物的Rg平均值最高,达到0.164,栽培植物的Dr平均值最高,达到0.012.7种植物生态类型在675 nm附近的DEP-675和AREA-675均高于510 nm附近的DEP-510与AREA-510,除去栽培植物,随着水分梯度的变化,其他6种植物生态类型的吸收深度和吸收面积都表现出先升高后降低的趋势.然后利用单因素方差分析(One-way ANOVA)验证了所选光谱特征变量的区分度,在P≤0.01的置信水平下,选取的8个光谱特征变量都能够较好的区分7种植物生态类型,区分度的最小值为13,最大值为18,并且吸收特征参数的区分度优于一阶导数参数.最后应用非线性的反向传播人工神经网络(BP-ANN)与线性判别分析(FLDA)的类型识别方法,利用选定的8个光谱特征变量进行湿地植物生态类型识别,取得了较好的识别精度,两种方法的总分类精度分别达到85.5％和87.98％.单因素方差分析(One-way ANOVA)和不同分类器的分类精度表明,所选的8个光谱特征变量具有一定的普适性和可靠性.     

不同质地盐渍化土壤水盐含量的高光谱反演

为了方便快捷地同步监测盐渍化土壤的水、盐含量,本文以新疆典型盐渍化灌区为研究对象,基于高光谱技术、运用便携式光谱仪获取不同质地的土壤水盐含量光谱曲线,采用一阶微分、二阶微分、连续统去除的数据处理方法对土壤原始光谱进行变换.结果表明: 对原始光谱数据的变换有利于土壤属性指纹波段的提取,不同质地水盐含量的变换方法并不相同,在壤土中质量含水量为0%和10%时的水盐光谱曲线使用连续统去除方法、15%含水量使用一阶微分、19%含水量使用二阶微分,砂土中0%含水量使用连续统去除方法、10%、15%和19%含水量水盐光谱曲线使用二阶微分处理后,有利于特征波段的提取;对筛选出的变换数据采用偏最小二乘回归方法构建水盐反演模型,壤土盐度小于6.38 mS·cm^-1、砂土小于5.94 mS·cm^-1时,模型建立的建模数据集决定系数(R_cal²)、内部交叉验证(R_cv²)和外部检验数据集决定系数(R_val²)均大于0.65(P<0.05);壤土水分含量小于16%、砂土小于12%时模型反演精度较高.研究结果可为盐渍化土壤水盐含量同步监测提供阈值参考.     

泥炭藓群落的光谱特征及遥感识别研究

以中位泥炭藓（Sphagnum magellanicum Brid.）为研究对象,分别从实测冠层光谱和遥感传感器模拟光谱层面分析其群落的光谱特征。研究结果显示,中位泥炭藓与北方针叶林光谱差异明显,最佳光谱识别区间为740~1140 nm和1230~1412 nm。在可见光波段上,中位泥炭藓与云杉（Picea engelmannii Parry ex Engelmann）和黑松（Pinus contorta Douglas ex Loudon）的绿峰位置有所差异。水竹（Phyllostachys heteroclada Oliver）和中位泥炭藓的光谱识别特征波段集中在可见光-近红外波段,分别为400~550、560~696、1025~1143 nm。中位泥炭藓与北方针叶林以及水竹的特征光谱区间存在细微差异,且与水竹在可见光波段有较好的可分性,因此不同纬度带上中位泥炭藓群落的特征谱宽有所差异。红外波段是中位泥炭藓识别的最佳光谱区间。在多光谱遥感水平上,中位泥炭藓识别效果较好,传感器的识别能力依次为：MSI > ALI > OLI > ASTER。在2个中位泥炭藓群落的光谱特征分析中,导数、对数、包络线去除法的光谱降维能力有所差异,其中包络线去除法效果最好。     

泥炭藓群落的光谱特征及遥感识别研究

以中位泥炭藓(Sphagnum magellanicum Brid.)为研究对象,分别从实测冠层光谱和遥感传感器模拟光谱层面分析其群落的光谱特征。研究结果显示,中位泥炭藓与北方针叶林光谱差异明显,最佳光谱识别区间为740～1140 nm和1230～1412 nm。在可见光波段上,中位泥炭藓与云杉(Picea engelmannii Parry ex Engelmann)和黑松(Pinus contorta Douglas ex Loudon)的绿峰位置有所差异。水竹(Phyllostachys heteroclada Oliver)和中位泥炭藓的光谱识别特征波段集中在可见光-近红外波段,分别为400～550、560～696、1025～1143 nm。中位泥炭藓与北方针叶林以及水竹的特征光谱区间存在细微差异,且与水竹在可见光波段有较好的可分性,因此不同纬度带上中位泥炭藓群落的特征谱宽有所差异。红外波段是中位泥炭藓识别的最佳光谱区间。在多光谱遥感水平上,中位泥炭藓识别效果较好,传感器的识别能力依次为:MSI> ALI> OLI> ASTER。在2个中位泥炭藓群落的光谱特征分析中,导数、对数、包络线去除法的光谱降维能力有所差异,其中包络线去除法效果最好。     

水体悬浮物浓度对大型沉水植物黑藻反射光谱的影响

沉水植物的恢复是改善富营养化水体和重建水生生态系统的有效措施．应用遥感技术可以实时、大面积监测沉水植物的分布和生长情况,而水体中的悬浮物等物质影响沉水植物的光谱特征,直接影响对湖泊、河流遥感影像中沉水植物的准确解译．本研究利用地物光谱仪在室外实测了不同水体悬浮物浓度条件下沉水植物黑藻群落的光谱反射率．结果表明,在400～900nm波段,水体中悬浮物浓度越高,沉水植物的光谱反射率越大．水体悬浮物浓度与黑藻群落光谱反射率在400～900nm均为显著相关（P〈0．05）,在450～900nm为极显著相关（P〈0．01）．在蓝、绿、红和近红外4个波段,将水体悬浮物浓度与其光谱反射率进行回归分析,均得到了较好的线性关系．利用本研究结果对富含悬浮物水体中沉水植物的反射光谱进行修正,可为准确、快速和大尺度遥感监测沉水植物的分布和动态提供科学依据．     

基于高光谱和Landsat-8 OLI影像的盐渍化土壤水盐估算模型构建

水盐信息的迅速获取是盐碱地改良利用的重要基础数据。以宁夏银北平罗县盐渍化土壤为研究对象,基于实测土壤水分、盐分含量和高光谱数据反射率及其同期Landsat-8 OLI多光谱影像数据,利用重采样技术进行实测高光谱数据与OLI影像波段匹配,采用11个线性和非线性函数筛选出敏感波段和11个盐分指数,基于多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)分别构建土壤含水率(SMC)和含盐量(SSC)的估算模型。结果表明:重采样处理后的实测高光谱波段反射率与OLI影像波段反射率具有极显著相关性,基于线性和非线性函数筛选出的重采样敏感波段及影像盐分指数为自变量构建MLR、PLSR和SVM的SSC估算模型决定系数R2分别为0.626、0.510和0.829,SMC估算模型R~2分别为0.455、0.204和0.731,土壤盐分和水分的SVM估算模型的稳定性和预测能力均优于MLR和PLSR模型,适用于研究区SSC和SMC估算。结果可以为研究区及同类地区不同时期土壤水盐信息估算提供科学依据。     

基于SVC的苎麻褐斑病叶片高光谱识别

对叶片高光谱信息进行分析,实现苎麻褐斑病快速无损的诊断,对提高苎麻产量和品质有重要意义。利用FieldSpec3便携式地物光谱仪和手持叶片夹持器,采集了430个苎麻褐斑病叶片和健康叶片高光谱数据。提出了一种基于离散系数的子波段主成分分析PCA方法来提取特征变量。同时,为了探讨不同主成分个数对模型的影响,分别以1~10个主成分作为特征变量,采用支持向量机分类SVC方法建立苎麻叶片褐斑病识别模型。结果表明:1)波段A(511~636 nm)、波段B(690~714 nm)、波段C(1406~1511 nm)和波段D(1870~2450 nm)离散系数较大,是建立识别模型的敏感波段;2)4个子波段中,波段C建模效果最好,选择5~10个PCA主成分作为特征变量建立SVC识别模型时,在主成分个数相同的情况下,其正确率可以达到90%以上,总体高于全波段和其他子波段。基于离散系数筛选较敏感的子波段进行PCA,选择合适的主成分个数作为特征变量,建立苎麻叶片褐斑病SVC识别模型是可行的,为开创一种新的苎麻褐斑病诊断方法提供技术支持。     

新一代Landsat系列卫星：Landsat8遥感影像新增特征及其生态环境意义

美国Landsat 8卫星的成功发射使一度中断的Landsat对地观测得以继续。Landsat 8除了保持Landsat 7卫星的基本特征外,还在波段的数量、波段的光谱范围和影像的辐射分辨率上进行了改进。基于该卫星的首幅影像,针对这些新的特性进行了分析和研究。研究发现:(1)新增的卷云波段有助于区别点云和高反射地物;(2)卷云波段设计的波长范围位于粘土矿物光谱反射的强吸收带,有利于土壤与建筑不透水面信息的区别;(3)新增的深蓝波段有助于水体悬浮物浓度的监测;(4)全色影像波长范围的收窄有利于该影像上植被和非植被的区别;(5)辐射分辨率的提高可避免极亮/极暗区的灰度过饱和现象,这对反射率极低的水体的细微特征识别有很大帮助。显然,Landsat 8这些新增的优点将会对全球生态环境变化的监测产生积极的作用。     

盖度与冠层水深对沉水植物水盾草光谱特性的影响

遥感技术可应用于大尺度实时监测沉水植物的分布与生长状况。然而沉水植物的光谱特征受其冠层在水下深度的影响,从而影响湖泊和河流中沉水植物的遥感影像解译与信息提取。应用地物光谱仪,通过野外原位测定和室外控制试验,实测了沉水植物水盾草(Cabomba caroliniana)群落冠层在水下不同深度的反射光谱,分析了冠层水深对水盾草反射光谱的影响,并建立了基于光谱反射率和冠层水深的水盾草群落盖度反演模型。研究结果表明(1)不同盖度的水盾草群落光谱反射率的基本特征主要体现在绿光和近红外波段;(2)水盾草群落的光谱反射率与冠层水深基本呈负相关,相同盖度水盾草群落的光谱反射率随冠层水深的增加而减小,在近红外波段尤其明显;(3)水盾草群落冠层水深越小,其盖度与光谱反射率的相关性越强,且水盾草群落盖度越大,其光谱反射率与冠层水深的相关性越显著;(4)水盾草光谱反射率与盖度相关的最佳波段在692—898 nm,与冠层水深相关最佳的波段在710 nm和806 nm附近;(5)在710 nm和806 nm处建立的结合冠层水深的修正模型,无论是回归方程决定系数(R2),还是水盾草群落盖度的反演精度都明显高于仅用光谱反射率反演盖度的简单模型,因此可有效减除冠层水深对反演精度的影响。本研究的结果可为遥感监测沉水植物的分布和动态变化,以及沉水植物生物物理参量反演提供科学依据。     

塔里木河中游绿洲盐漠带典型盐生植物光谱特征

盐生植物作为干旱区绿洲重要的生命支持系统, 对于维持绿洲生态系统平衡起着核心的作用。很多学者对此展开了大量研究, 但是对盐生植物的光谱特征研究较少, 因此, 该文以渭干河-库车河三角洲绿洲盐漠带典型盐生植物为研究对象, 利用FieldSpec Pro FR便携式地物波谱仪, 2010年10月通过对盐穗木(Halostachys caspica)、盐节木(Halocnemum strobilaceum)、骆驼刺(Alhagi sparsifolia)、白刺(Nitrarria sibirica)、柽柳(Tamarix ramosissima)、花花柴(Karelinia caspia)及芦苇(Phragmites australis)野外光谱数据采集和处理, 获得了这7种盐生植物的高光谱数据, 然后采用光谱学分析方法分析其特征变化, 结果表明: (1)采用Percentile Filter平滑方法进行光谱噪声去除, 有很好的去除噪音效果。(2)对3种类型盐生植物样本的原始光谱曲线提取光谱吸收特征参数, 结果发现稀盐盐生植物、泌盐盐生植物、拒盐盐生植物的波谷波长位置接近, 说明盐生植物的吸收波段特征有一定的相似性。(3)对盐生植物光谱反射曲线进行归一化处理, 发现在消除土壤等背景影响、突出目标及消除同物异谱现象上具有很好的效果, 能够提高盐生植被的识别精度。(4)应用二阶导数的方法得到盐生植物识别的9个最佳波段: 510、550、690、730、950、1150、1210、1290和1310 nm。研究成果不仅可以为盐漠带植物的高光谱遥感数据处理提供一定的科学依据, 而且可以为盐漠带盐生植物的遥感识别和分类提供一定的参考。     

藏药五脉绿绒蒿不同部位红外光谱的识别

采用傅立叶变换红外光谱法对藏药五脉绿绒蒿花、花梗、叶以及全草进行了红外光谱图的识别分析。对五脉绿绒蒿在4000~400 cm-1范围内进行了红外光谱扫描,并对主要吸收谱带进行了基团的归属分析。五脉绿绒蒿红外光谱特征的分析结果表明,不同部位的一维光谱和二阶导数谱有明显差异。一维红外光谱谱图中主要特征谱带的相对强度比值,可对不同部位进行区分。二阶导数谱图的1517~1471 cm-1和1162~1107 cm-1波段是区分其不同部位的主要特征波段。因此,红外光谱能够快速、无损地对五脉绿绒蒿不同部位进行鉴别,为藏药五脉绿绒蒿不同部位的成分差异分析提供了一种科学有效的方法。     

应用间接排序识别盐沼植被的光谱特征:以崇明东滩为例

遥感技术已成为大尺度植被分类的重要手段,而地面植物群落特征与其光谱特征之间的关系是解译遥感影像的关键。该研究选择上海崇明东滩自然保护区的盐沼植物群落为对象,应用ASD地物光谱仪测定其植物群落的光谱反射率,并采用10个小型机载成像光谱仪(CASI)默认植被波段组,应用主分量分析法和相关分析分析了不同群落光谱特征与生态环境因子之间的关系。分析结果表明,间接排序法PCA能够识别盐沼植被中光滩、海三棱 草(Scirpus mariqueter)群落、芦苇(Phragmites australis)群落和互花米草(Spartina alterniflora)等群落的光谱特征,绝大多数盐沼湿地植物群落组成与光谱特征之间有显著的相关,识别效果最好的波段组是736~744 nm、746~753 nm、775~784 nm、815~824 nm和860~870 nm;对光谱反射率影响最大的生态环境因子分别是植物群落的高度和盖度,高程和其它环境因子的影响次之。研究成果可为遥感监测崇明东滩自然保护区内入侵种互花米草的空间分布和扩散规律提供技术支撑,为高光谱遥感影像的影像判读和解译分类以及盐沼湿地植被制图提供科学依据。     

梁子湖湿地植物的氮磷积累特征

采用野外测定结合室内分析的方法,探讨了梁子湖湿地植物对氮磷的积累特征。结果表明,湿地不同植物种类对氮磷的积累特征明显不同。浮游植物积累各种营养物质量最多,其体内全氮量平均为29.07g.kg-1,全磷量平均为9.53g.kg-1。梁子湖湿地各类植物氮磷含量的大小依次为浮游植物>浮叶植物>沉水植物>水稻>挺水植物。各类植物中氮磷积累的大小依次为浮叶植物>挺水植物>沉水植物>沼泽植物>水稻。梁子湖湿地水生植物氮磷营养元素的吸收系数大于湿生植物,各类植物氮元素的吸收系数均大于磷。     

基于“珠海一号”高光谱遥感影像的薇甘菊入侵监测

采用“珠海一号”卫星高光谱遥感影像,结合薇甘菊(Mikania micrantha)地面光谱数据,利用决策树分层分类提取方法,实现大范围薇甘菊入侵信息识别提取。结果表明,“珠海一号”OHS高光谱数据能准确反映薇甘菊精细光谱特征;在OHS高光谱数据的32个波段中,Band13 (665 nm)、Band22 (780 nm)、Band25 (833 nm)、Band26 (850 nm)、Band27 (865 nm)、Band28 (880 nm)是识别提取薇甘菊的最佳波段;利用OHS高光谱数据监测薇甘菊分布提取精度达82.6 %,可满足薇甘菊入侵监测日常业务需要,为薇甘菊精准防治提供有力支撑。     

不同基质中水鳖对共存的穗花狐尾藻和金鱼藻的影响

研究设置了营养水平不同的3种基质,在有或无浮水植物水鳖共存的情况下,混合种植营养吸收方式不同的两种沉水植物（仅从水中吸收营养的金鱼藻和从水和基质都能吸收营养的穗花狐尾藻）,探讨在不同的基质中浮水植物对沉水植物的影响。结果显示:实验中水鳖的存在均未对共存的两种沉水植物的生长产生抑制作用。当水鳖覆盖水面时,与无根的金鱼藻竞争光照和水体营养,促使其增加分枝数和茎长,并增加叶生物量的分配,最终导致水鳖的共存促进了金鱼藻的生物量积累。但与金鱼藻不同,有根的穗花狐尾藻可通过基质吸收营养,与共存的水鳖之间只存在光照竞争,使穗花狐尾藻仅以改变植株形态来适应浮水植物的表层覆盖,生物量积累并未发生显著变化。与沙处理相比,水鳖在营养水平较高的泥处理和泥沙混合处理中生长更旺盛,基质没有显著影响沉水植物的生物量和分株数。因此,在退化湿地生态系统中恢复水生植物时,为了提高群落的物种多样性,可以将沉水植物与少量的浮水植物组合配置,少量的浮水植物不会对沉水植物的生长带来负面影响。