山丘区苹果树花期冠层反射率的定量遥感反演

采用山东省栖霞市苹果树花期不同分辨率的TM和ALOS影像,充分考虑坡向系数和冠层花叶比,通过地形辐射校正获取地表反演反射率,再经混合像元分解获取苹果树冠层的反演反射率,将30个果园样方的反演结果与同时段实测反射率及表观反射率进行比较,分析反演效果和精度.结果表明:地形辐射校正有效减弱了地形和大气的影响,恢复了阴影处地物,地表反演反射率影像的解析力大幅提高;无论是TM还是ALOS影像,冠层反演反射率的绝对误差和相对误差均最小,所有波段的相对误差表现出一致性,且样方间变化趋势与实测值最一致,说明混合像元分解是必要的.反演方法应用于不同分辨率影像,表现出相似的反射率变化特点,高分辨率图像更具优势,但受波段限制,可与中分辨率影像结合使用.     

基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林叶面积旨数遥感反演

采用PROSAIL辐射传输模型建立毛竹林叶面积指数(LAI)-冠层反射率查找表,并结合Landsat TM卫星遥感数据,实现了毛竹林LAI的定量反演.结果表明:PROSAIL模型各输入参数的敏感性由高到低依次为LAI＞叶绿素含量(Cab)＞叶片结构参数(N)＞平均叶倾角(ALA)＞等效水厚度(Cw)＞干物质含量(Cm),并以LAI、Cab两个主要敏感因子用于构建毛竹林LAI-冠层反射率查找表;基于PROSAIL模型的毛竹林LAI遥感反演结果与实测LAI具有很好的一致性,二者相关系数为0.90,均方根误差和相关的均方根误差也较小,分别为0.58和13.0％,但也存在反演LAI平均值高于实际值的问题.     

短期放牧干扰对黄土丘陵区生物结皮土壤氮素累积的影响

通过野外调查结合室内分析,研究了黄土丘陵区模拟放牧干扰半年和一年后生物结皮土壤全氮、速效氮和微生物生物量氮累积的变化,以期揭示生物结皮土壤氮素对干扰响应的敏感性.结果表明: 生物结皮土壤氮素对干扰响应敏感,短期干扰可导致土壤全氮、速效氮和微生物生物量氮含量降低.干扰半年后,生物结皮层全氮和速效氮含量较不干扰分别下降0.17～0.39 g·kg^-1、1.78～5.65 mg·kg^-1;干扰一年后,分别下降0.13～0.40 g·kg^-1、11.45～32.68mg·kg^-1,生物结皮层微生物生物量氮下降69.99～330.97 mg·kg^-1,0～2 cm土壤微生物生物量氮增加25.51～352.17 mg·kg^-1.干扰对生物结皮土壤氮素累积的影响与干扰强度有关,20%和30%干扰强度下生物结皮层氮素累积变化不显著,40%和50%干扰强度下生物结皮层氮素累积显著降低.短期干扰降低了生物结皮层氮素累积,但表层5 cm土壤氮素含量变化不显著.     

生活污水慢渗对‘中林2001’杨树人工林生长的影响

采用不同污水水力负荷(每周0、3、6、9、12、15 cm),在‘中林2001’杨树人工林林地进行了污水慢渗试验.结果表明：不同负荷生活污水处理使‘中林2001’杨树人工林土壤平均有机质、全氮、全磷、全钾和Na⁺含量分别比对照(0 cm)增加1.940、0.115、0.029、1.454和0.030 g·kg^-1;在较低水力负荷(3～12 cm)时,杨树平均总生长量增加17.583 t·hm^-2·a^-1,各器官的平均氮、磷、Na⁺含量分别增加3.086、0.645和0.121 g·kg^-1,水力负荷在每周6～12 cm时, 杨树平均总生长量和各器官平均氮、磷、Na⁺含量达到最大值(36.252 t·hm^-2·a^-1、13.162 g·kg^-1、5.137 g·kg^-1、0.361 g·kg^-1),负荷继续升高则有所下降.杨树各器官钾含量随着水力负荷的增加而降低;污水处理使杨树的叶长增加,叶不对称性减少、使林木延迟落叶.当水力负荷＞每周12 cm时,土壤中较高的Na⁺和水分含量将危害杨树生长.适宜‘中林2001’杨树人工林生长的污水水力负荷在每周3～12 cm.     

秦岭南坡东段油松人工林生态系统碳、氮储量及其分配格局

研究秦岭南坡东段8、25、35、42和61年生油松人工林碳、氮储量和分配格局.结果表明: 油松人工林不同林龄乔木层碳、氮含量为441.40～526.21和3.13～3.99 g·kg^-1,灌木层为426.06～447.25和10.62～12.45 g·kg^-1,草本层为301.37～401.52和10.35～13.33 g·kg^-1,枯落物层为382.83～424.71和8.69～11.90 g·kg^-1,土壤层(0～100 cm)为1.51～18.17和0.29～1.45 g·kg^-1.树干和树枝分别是乔木层的主要碳库和氮库,占乔木层碳储量的48.5%～62.7%和氮储量的39.2%～48.4%.林龄对生态系统碳、氮储量均有显著影响.生态系统碳储量随林龄增加而增加,35年时达最大值146.06 t·hm^-2,成熟后碳储量有所下降.5个林龄段油松林生态系统氮储量的最大值为25年时的10.99 t·hm^-2.植被层平均碳、氮储量分别为45.33 t·hm^-2和568.55 kg·hm^-2,土壤层平均碳、氮储量分别为73.12和8.57 t·hm^-2,且土壤层中碳、氮的积累具有明显的表层富集现象.研究区油松人工林生态系统碳、氮储量主要分布在土壤层,其次为乔木层.生态系统碳储量空间分配格局为:土壤层(64.1%)＞乔木层(30.0%)＞灌草层和枯落物层(5.9%),氮储量为土壤层(93.2%)＞乔木层(5.3%)＞灌草层和枯落物层(1.5%).     

基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林分冠层反射率模拟研究

冠层光谱反射率直接关系到毛竹（Phyllostachys pubescens Mazel）林冠层参数的反演,对毛竹林地土壤肥力间接估测具有重要意义。以PROSPECT5、PROSAIL模型为基础,从叶片尺度和冠层尺度分析模型参数对叶片和冠层反射率的影响,构建毛竹冠层叶面积指数（LAI）-冠层反射率查找表并通过代价函数选取最优冠层反射率,从而实现毛竹林分冠层反射率的准确模拟。结果表明,在叶片尺度,PROSPECT模型参数敏感性从高到低依次为叶肉结构参数（N） > 叶绿素含量（C_ab） > 等效水厚度（EWT） > 干物质含量（C_m） > 类胡萝卜素含量（C_ar）;在冠层尺度,PROSAIL模型参数敏感性从高到低依次为LAI > C_ab > EWT > C_m > N > C_ar > ALA（平均叶倾角）;叶片尺度反射率整体大于冠层尺度反射率;在400~900 nm波长范围内,PROSAIL模型模拟的冠层光谱反射率与实测光谱反射率拟合效果较好,相对误差为6.71%。     

基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林叶面积指数遥感反演

采用PROSAIL辐射传输模型建立毛竹林叶面积指数(LAI) 冠层反射率查找表,并结合Landsat TM卫星遥感数据,实现了毛竹林LAI的定量反演.结果表明： PROSAIL模型各输入参数的敏感性由高到低依次为LAI>叶绿素含量(C_ab)>叶片结构参数(N)>平均叶倾角(ALA)>等效水厚度(C_w)>干物质含量(C_m),并以LAI、C_ab两个主要敏感因子用于构建毛竹林LAI 冠层反射率查找表;基于PROSAIL模型的毛竹林LAI遥感反演结果与实测LAI具有很好的一致性,二者相关系数为0.90,均方根误差和相关的均方根误差也较小,分别为0.58和13.0%,但也存在反演LAI平均值高于实际值的问题.     

基于地面观测光谱数据的冬小麦冠层叶片氮含量反演模型

冬小麦冠层叶片氮含量是反映其产量与品质的重要指标,构建高普适性、高精准性冬小麦冠层叶片氮含量高光谱反演模型对提高其监测效率具有重要意义。以不同地点、品种、年份、施氮水平、生育期的大田试验数据为基础,基于两波段光谱植被指数NDRE和550 nm光谱反射率组合构建一个三波段植被指数NEW-NDRE,并与11个传统冬小麦冠层叶片氮素光谱指数进行比较。结果表明: NEW-NDRE及传统植被指数中NDRE、NDDA、RI-1dB与冬小麦冠层叶片氮含量的相关性较好;其中,灌浆初期NEW-NDRE与冬小麦冠层叶片氮含量相关性最好,决定系数R²为0.9,均方根误差(RMSE)为0.4;经独立数据检验,以NEW-NDRE为变量建立的冬小麦冠层叶片氮含量反演模型的平均相对误差(RE)为9.3%,明显低于以NDRE、NDDA、RI-1dB为变量的模型RE。总体上,新构建的NEW-NDRE对冬小麦冠层叶片氮含量的模拟能力显著优于传统指数,减弱了试验条件的限制性,可为精准施肥提供新的技术支撑。     

小麦叶面积指数与冠层反射光谱的定量关系

在分析不同氮素水平下小麦叶面积指数（LAI）和冠层光谱反射率随生育期变化模式的基础上,确立了LAI与冠层光谱反射率及光谱参数的相关关系,提出了小麦LAI的敏感光谱参数及预测方程.结果表明,小麦LAI和近红外短波段（760～1 220 nm）反射率都随施氮量的增加呈上升趋势,可见光波段反射率则相反;从拔节期到成熟期,LAI和近红外短波段反射率均表现为先上升后下降的趋势,而可见光波段（460～710 nm）反射率随生育期的推进先降低后升高,以孕穗期反射率最低,近红外长波段区域（1 480～1 650 nm）反射率的变化与可见光部分相同.LAI与可见光波段反射率呈负相关,与近红外短波段反射率呈极显著正相关,其中以810 nm相关性最好.可以选择RVI(810,510)和DVI(810,560)作为反演小麦LAI的光谱参数.另外,在证明垂直植被指数PVI和转换型土壤调整指数TSAVI对LAI预测能力的同时,发现利用RVI(810,510)、DVI(810,560)和PVI 3个植被指数共同推算小麦LAI的准确度更高.     

水稻氮素营养高光谱遥感诊断模型

对水稻氮素含量与原始光谱反射率、一阶微分光谱以及高光谱特征参数间的相关性进行了分析,并构建和验证了以遥感参数为自变量的水稻氮素营养诊断模型.结果表明：氮素含量在水稻各器官中总的变化趋势为茎<鞘<穗<叶;各器官在可见光波段的光谱反射能力为叶<穗<鞘<茎,在近红外波段则与此相反.以波长796.7 nm处的光谱反射率和738.4 nm处的一阶微分光谱反射率为自变量的线性模型和指数模型的决定系数（R²）分别为0.7996和0.8606,二者均能较好地诊断水稻氮素营养,但最适合诊断水稻氮素含量的拟合模型是以植被指数的归一化变量（SD_r-SD_b）/（SD_r+SD_b）为自变量构建的水稻氮素营养高光谱遥感诊断模型［y=365871+639323（SD_r-SD_b）/（SD_r+SD_b）,R₂＝0.8755,RMSE＝0.2372,相对误差＝11.36％］,该模型可定量诊断水稻氮素营养.     

油松 辽东栎混交林地表凋落物与氮添加对土壤微生物生物量碳、氮及其活性的影响

2010年9月-2011年10月,在山西省灵空山油松和辽东栎混交林样地采取随机区组设计,研究了地表凋落物和氮添加处理对土壤微生物生物量碳、氮和微生物活性的影响.凋落物处理包括: 剔除凋落物(N)、叶凋落物加倍(L)、枝果凋落物加倍(B)和混合凋落物加倍(LB);氮添加量分别为0(N₀)、5 g·m^-2·a^-1(N₁)和10 g·m^-2·a^-1(N₂).结果表明: 剔除地表凋落物且无氮添加时,油松和辽东栎混交林地的土壤有机碳(SOC)含量显著降低,其他试验处理间对SOC的影响无显著差异.土壤微生物生物量碳(MBC)、氮(MBN)及其活性(MR)的变化范围依次为: 262.42～873.16 mg·kg^-1、73.55～173.85 mg·kg^-1和2.38～3.68mg·kg^-1·d^-1.MBC、MBN和MR两两间呈极显著正相关.氮添加对MBC、MBN和MR均无显著影响;凋落物处理对MR影响显著,表现为混合凋落物加倍处理的MR最高,叶凋落物加倍处理次之,剔除凋落物处理最低,而对MBC和MBN无显著影响.凋落物和氮添加处理在整个试验过程中未表现出交互作用.短期的氮添加处理和森林地表凋落物变化对土壤微生物过程的影响有限.     

基于高光谱的苹果果期冠层光谱特征及其果量估测

苹果冠层光谱特征是苹果树遥感生理监测和生产管理的重要依据。对栖霞市苹果果期的冠层反射光谱进行实测,结合数码照相技术探明了苹果果期的反射光谱特性和敏感波段,并通过敏感波段与果树比指标建立回归模型,实现了对苹果冠层果量(果树比)的无损估测。结果表明:苹果树果期冠层光谱曲线总体表现为对蓝光和红光的吸收及对绿光的反射,在近红外750—1300nm之间表现为强烈的反射,且在1650nm和2200nm附近呈现两个反射峰。选择435、670、730、940、1140nm和1480nm等6个波段为苹果果期的敏感波段。利用这些波段分别构建了差值、比值及归一化植被指数,筛选了最佳光谱参数,进而构建了果量(果树比)估测模型,经筛选验证确定苹果果量的最佳估测模型为:y=0.0086[NDVI(940,730)]2-1.0934NDVI(940,730)+0.3209。模型为苹果果期果量的精确估测提供了比较快捷的方法途径。     

于星载通道光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养指标的定量关系

利用空间遥感信息大面积监测小麦冠层氮素营养状况和生产力指标具有重要意义和应用前景.本研究基于不同施氮水平下小麦冠层反射光谱信息,利用响应函数模拟基于不同卫星通道构建的光谱指数(包括单波段、比值光谱指数和归一化光谱指数),分析基于星载通道的光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养指标的定量关系,确定监测小麦冠层叶片氮素营养的较好卫星传感器和光谱波段,建立小麦冠层氮素营养指标监测方程.结果表明：利用NDVI(MSS₇, MSS₅)、NDVI(RBV₃, RBV₂)、TM₄、CH₂、MODIS₁和MODIS₂遥感数据可以预估小麦叶片氮含量(LNC),其决定系数（R₂）在0.60以上;应用NDVI(PB₄, PB₂)、NDVI(CH₂, CH₁)、NDVI(MSS₇, MSS₅)、RVI(MSS₇, MSS₅)、MODIS₁和MODIS₂可以预测小麦叶片氮积累量(LNA),其R₂大于0.86.比较而言,NDVI(MSS₇, MSS₅)和NDVI(PB₄, PB₂)分别为预测小麦LNC和LNA的适宜星载通道光谱参数.     

稻麦叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系

作物氮素积累动态是评价作物群体长势及估测产量和品质的重要指标,对于作物氮素的实时监测和精确管理具有重要意义。该文以5个小麦(Triticum aestivum)品种和3个水稻(Oryza sativa)品种在不同施氮水平下的3年田间试验为基础,综合研究了稻麦叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系。结果表明,不同试验中拔节后叶片氮积累量均随施氮水平呈上升趋势;稻麦冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异,可见光区(460~710 nm)反射率一般随施氮水平的增加逐渐降低,近红外波段(760~1 220 nm)反射率却随施氮水平的增加逐渐升高;就单波段而言,810和870 nm处的冠层光谱反射率均与稻麦叶片氮积累量具有相对较高的相关性;在光谱参数中,比值植被指数(Ratio vegetation index, RVI)(870,660)和RVI(810,660)均与稻麦叶片氮积累量具有高度的相关性,且相关系数明显高于单波段反射率,尤其是水稻作物;对于小麦和水稻,均可以利用统一的波段和光谱指数来监测其叶片氮积累量,并可以采用统一的回归方程来描述其叶片氮积累量随单波段反射率和反射光谱参数的变化模式,但若采用单独的回归系数则可以提高稻麦叶片氮积累量估测的准确性。     

Efficacy of different indices derived from spectral reflectance of wheat for nitrogen stress detection

Abstract

The productivity of cereal crops is mainly related to their nitrogen status. It is hypothesized that the spectral reflectance data could be used to predict wheat nitrogen status with spectral indices and that their performance depends on the nature of the interaction of the solar radiation with the crop canopy. A wheat crop was raised with 12 levels of nitrogen treatments: 0, 15, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, and 120 kg ha^?1, with uniform phosphorous and potassium nutrition and uniform water and management practice. The spectral reflectance measurements of the crop canopy were taken at 5 nm intervals, throughout the crop growth period. Different spectral indices, both broadband (ratio as well as orthogonal) and hyperspectral indices were computed throughout the growing season. Canopy Colour Difference (ΔE), an index developed from the entire visible region and hence broader than the spectral indices developed hitherto, was also estimated from the reflectance data. Simple linear relationships developed between spectral indices versus applied nitrogen levels as well as the plant nitrogen content revealed that the hyperspectral indices are less sensitive in comparison to broadband indices. The result was reinforced by a higher correlation between the colour difference, NDVI and Greenness Index with plant nitrogen level/content, as opposed to hyperspectral indices.     

A comparison of spectral reflectance indices in response to water: A case study of Quercus aliena var. acuteserrata

Aims Using leaf spectral reflectance to detect plant status in real time and non-destructively is a new method of forest drought assessment, but each spectral index possesses considerable moisture sensitivity. Therefore, determining moisture index applicable to tree leaf and its sensitive spectral index are both very important. Methods This study selected Quercus aliena var. acuteserrata leaves in different growth stages and canopy positions as the research object, and measured leaf moisture index and its synchronous reflectance spectral response curve during the dehydration process, explored the relationship between changes of leaf spectral reflectance and water status, compared and evaluated the advantages and disadvantages of correlation between the moisture indices of leaves in different growth stages and space positions and different spectral reflectance indices. Important findings Results indicated: (1) The variability of relative water content (RWC) and equivalent water thickness (EWT) in different growth stages and canopy positions was smaller than specific leaf water content (SWC) and leaf moisture percentage on fresh quality (LMP) as measured by the four different moisture indices. RWC and EWT could steadily characterize the holistic water status of trees, and they had greater spectral sensitivity. Therefore, they were suitable for application in remote sensing detection. (2) Spectral reflectance difference analysis and spectral reflectance sensitivity analysis showed that the leaf spectral sensitivity is strongly influenced by growth stage. In short wave infrared region, spectral reflectance of mature leaves changed slightly in the initial stage of dehydration stress, but new expended leaves showed obvious spectral differences during the dehydration process. (3) Through the correlation analysis between 15 different spectral indices and moisture indices, we found that water index (WI)-RWC and double difference index (DD_{n (1530,525)})-EWT has higher correlation. The fitted relations of WI-RWC are greatly influenced by leaf growth stage and canopy position, while those of DD_n(1530,525)- EWT are more stable.     

利用红边面积形状参数估测水稻叶层氮浓度

研究红边面积参数与叶层氮素状况的定量关系, 有助于水稻(Oryza sativa)生长信息的实时无损获取及精确追氮管理。该研究基于多年不同施氮水平和不同水稻品种的冠层高光谱数据, 系统分析了水稻的红边区域光谱、面积形状特征及其与叶层氮浓度的定量关系。结果表明, 水稻冠层红边区域微分光谱随不同氮素水平变化出现“三峰”现象, 峰值分别出现在700、720和730 nm附近, 且3个波段的峰值高低发生交替变化; 同时, 以3个峰值波段为中心与x坐标轴组成的微分光谱面积和形状相应发生变化。发现基于两两峰值波段划分所得红边子面积所构成的比值(双峰对称度)、归一化差值(归一化对称度)参数与叶层氮浓度具有密切的定量关系, 可作为估测水稻叶层氮浓度的红边面积形状参数。经曲线拟合和模型检验的结果显示, 双峰对称度DPS (A_675-700, A_675-755), 即由675~700 nm区域面积与675~755 nm区域面积的比值, 和DPS (A_730-755,A_675-700) (由730~755 nm区域面积和675~700 nm区域面积的比值)对水稻叶层氮浓度的估测效果最好, 可用于不同水稻品种和生长条件下的叶层氮浓度估测。     

山东省花生主产区土壤和花生籽粒中邻苯二甲酸酯的分布特征

在山东省四大花生主产区采集耕层土壤(0～20 cm)和花生籽粒,应用气相色谱测定样品中美国国家环保署(EPA)优先控制的6种邻苯二甲酸酯(PAEs)化合物的含量.结果表明: 山东省花生主产区土壤中6种PAEs化合物累计(∑PAEs)含量范围为0.34～2.81 mg·kg^-1,平均含量为1.22 mg·kg^-1;四大花生主产区土壤∑PAEs含量为：鲁中南山区＞鲁西平原＞胶东半岛＞鲁北平原;与美国土壤PAEs控制标准相比,山东省四大花生主产区土壤中的邻苯二甲酸正二丁酯(DBP)超标严重.花生籽粒中∑PAEs含量范围为0.17～0.66 mg·kg^-1,平均含量为0.34 mg·kg^-1,低于美国和欧洲的建议指标,健康风险很小.邻苯二甲酸二(2-乙基己基)酯(DEHP)和DBP在土壤和花生籽粒中占∑PAEs的百分比、检出率均较高,是主要的污染物组分.覆膜种植模式下土壤和花生籽粒中的∑PAEs显著高于露地种植模式.花生籽粒和土壤中的∑PAEs、DBP及DEHP存在显著正相关性,Pearson相关系数分别为0.786、0.747和0.511.     

Mapping canopy nitrogen‐scapes to assess foraging habitat for a vulnerable arboreal folivore in mixed‐species Eucalyptus forests

Herbivore foraging decisions are closely related to plant nutritional quality. For arboreal folivores with specialized diets, such as the vulnerable greater glider (Petauroides volans), the abundance of suitable forage trees can influence habitat suitability and species occurrence. The ability to model and map foliar nitrogen would therefore enhance our understanding of folivore habitat use at finer scales. We tested whether high‐resolution multispectral imagery, collected by a lightweight and low‐cost commercial unoccupied aerial vehicle (UAV), could be used to predict total and digestible foliar nitrogen (N and digN) at the tree canopy level and forest stand‐scale from leaf‐scale chemistry measurements across a gradient of mixed‐species Eucalyptus forests in southeastern Australia. We surveyed temperate Eucalyptus forests across an elevational and topographic gradient from sea level to high elevation (50–1200 m a.s.l.) for forest structure, leaf chemistry, and greater glider occurrence. Using measures of multispectral leaf reflectance and spectral indices, we estimated N and digN and mapped N and favorable feeding habitat using machine learning algorithms. Our surveys covered 17 Eucalyptus species ranging in foliar N from 0.63% to 1.92% dry matter (DM) and digN from 0.45% to 1.73% DM. Both multispectral leaf reflectance and spectral indices were strong predictors for N and digN in model cross‐validation. At the tree level, 79% of variability between observed and predicted measures of nitrogen was explained. A spatial supervised classification model correctly identified 80% of canopy pixels associated with high N concentrations (≥1% DM). We developed a successful method for estimating foliar nitrogen of a range of temperate Eucalyptus species using UAV multispectral imagery at the tree canopy level and stand scale. The ability to spatially quantify feeding habitat using UAV imagery allows remote assessments of greater glider habitat at a scale relevant to support ground surveys, management, and conservation for the vulnerable greater glider across southeastern Australia.