高光譜逼感技術的出現將為解決森林樹種的精細識別難題提供有效的途徑。利用高光譜遙感技術進行樹種鑒別時，光譜特征的選擇及提取是個非常重要的過程。本文簡單介紹了基于葉片高光譜特性分析的樹種識別方法。

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與多光譜數據相比，高光譜數據具有波段多、數據量大、冗余度大等特點。該文利用光譜微分法對原始光譜數據進行處理，分析不同樹種原始光譜、光譜一階微分和光譜二階微分曲線圖，從中選擇差異較大的波段用于鑒別不同樹種。

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有學者將實驗地點為浙江省臨安市浙江林學院校內植物園，選擇了香樟、麻櫟、馬尾松、毛竹等4種南方常見的樹進行試驗，每種樹選取5棵樹，每棵樹采集10片向陽面的成熟葉，共50個葉片樣本。野外采樣在晴朗的天氣進行，選擇生長茂盛的樹進行樹葉采集放在保鮮箱里，并迅速帶到室內利用ASD FieldSpec Pro FR野外光譜輻射儀進行光譜測量。該光譜儀的波段范圍為350~2 500 nm，共2151個波段，為了光譜測量的準確性和穩定性，利用該光譜儀配套的植被高密度探頭進行光譜測量，每測完10片樹葉進行一次標準白板的校正。將每棵樹的10片樹葉光譜反射率進行平均，求得每棵樹的光譜反射率；而后對每種樹的5棵樹的光譜反射率值取平均值，得到每種樹的光譜反射率值。

檢驗的結果顯示選擇的波段能有效地區分不同樹種。區分不同樹種的有效波段大都位于近紅外波段，并且差異最大的波段也是近紅外波段，其分別為1657~1 666和1 868~1877 nm.

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