光谱植被指数与水稻叶面积指数相关性的研究

 综合分析比较了几种常见光谱植被指数与水稻（Oryza sativa）叶面积指数的相关性及其预测力。结果表明,植被指数的预测力在水稻营养生长旺盛期间最好。植被指数的预测力主要依赖于叶面积指数(LAI)的整体变化范围。因此,综合不同生育时期和氮肥处理的试验资料,光谱植被指数能准确地预测LAI的变化。LAI与各植被指数均呈曲线相关,与比值植被指数(RVI)、再归一化植被指数(RDVI)和R810/R560显著幂相关,与归一化植被指数(NDVI)、垂直植被指数(PVI)、差值植被指数(DVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和转换型土壤调整指数(TSAVI)显著指数相关。其中,近红外与绿光波段的比值R810/R560的预测力最佳。用不同移栽秧龄、不同密度、不同水分和氮肥处理的数据对R810/R560的表现进行了检验,结果表明估算精度平均为91.22%,估计的均方差根(RMSE)平均为0.480　5,平均相对误差为-0.013。表明宽波段光谱植被指数可以准确地用来监测水稻叶面积指数。     

陇中黄土高原春小麦光谱反射特征

通过田间小区试验,测定了3个春小麦品种(高原602、陇春8139和定西24)在不同生育期和不同种植密度的光谱反射率及对应叶面积指数(LAI)和地上生物量,分析了其光谱反射的一般特征和红边参数特征以及光谱变量与LAI和地上生物量的相关性.结果表明:在整个波段内,春小麦冠层光谱表现为高原602＞陇春8139＞定西24,其叶片光谱表现为定西24＞陇春8139＞高原602;春小麦冠层光谱在可见光波段和中红外波段成熟期明显大于孕穗期,而叶片光谱在近红外波段孕穗期明显大于成熟期;随着种植密度的提高,在近红外波段冠层和叶片的光谱反射率逐渐增加;冠层光谱的红边均具有"双峰"现象,从孕穗期到成熟期,冠层红边位置呈现"蓝移"现象;LAI和地上生物量与冠层光谱变量之间存在较好的相关性.     

高光谱植被指数与水稻叶面积指数的定量关系

基于不同水稻品种、施氮水平和不同生育期下的大田试验,确立了水稻叶面积指数（LAI）与冠层光谱特征参数的定量关系.结果表明：水稻叶面积指数与部分高光谱植被指数存在良好的相关性,其中原始光谱组成的2波段差值指数（DI）形式相关性最好,其次为比值（RI）和归一化（NI）植被指数.相关最好的原始光谱植被指数是由近红外波段组成的差值指数DI(854,760),相关最好的一阶导数光谱植被指数是红光和近红外光组成的导数差值指数DI(D₆₇₆, D₇₇₈),但总体上导数光谱指数不如原始光谱指数与LAI关系密切.独立试验数据检验结果表明,以差值指数DI(854,760)为变量建立的水稻LAI监测模型具有较好的表现,可用于水稻LAI的估测.     

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.     

基于冠层反射光谱的棉花干物质积累量估测

通过分析不同施氮水平下棉花地上部干物质积累量与冠层光谱反射率及其衍生的比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)及差值植被指数(DVI)之间的关系,确立了棉花地上部干物质积累量的敏感波段及预测模型.结果表明:两个可见光波段(560和710 nm)和5个近红外波段(810、870、950、1 100和1 220 nm)组成的植被指数与棉花地上部干物质积累量的相关性较好,其中RVI(1 100, 560)的相关性最好.通过逐步回归分析确立的棉花地上部干物质积累量的预测模型为:地上部干物质积累量(g·m-2)=66.274×RVI(1 100, 560)-148.84.说明通过遥感手段估测棉花地上部干物质积累量是可行的.     

利用冠层光谱估测烟草叶面积指数和地上生物量

综合多种烟草类型、品种及肥料处理因素,分析了17种光谱参数与烟草叶面积指数（LAI）、地上鲜生物重（AFW）、地上干生物重（ADW）的关系,建立逐步回归模型对烟草LAI、AFW、ADW进行估测并结合相关分析筛选出相应的特征变量。结果表明：5个回归方程的复确定系数R^2、回归系数相伴概率均达到显著水平。包含17个光谱参量的逐步回归方程筛选出的第一自变量均为Rg／Rr,相关分析及散点图分析亦得出Rg／Rr与LAI、AFW、ADW相关系数分别为0．759、0．611、0．647,R^2为0．576、0．3727、0．4184,均达到极显著水平,证明烟草LAI、AFW、ADW的特征变量为Rg／Rr。仅采用8种植被指数建立模型,证明利用比值植被指数（RVI）估测LAI、ADW亦是可行的。经过统计检验,建立的模型估测效果均较好,估测值与实测值的相关性均达到显著水平,其中包含特征变量Rg／Rr的回归模型估测效果优于RVI构建的模型。表明采用高分辨率光谱或宽波段光谱提取光谱变量可对烟草LAI、AFW、ADW进行监测,并可根据数据条件选择有效的估测模型,为烟草遥感数据分析提供方法。     

基于MOD09产品的水稻叶面积指数和叶绿素含量的遥感估算模型

基于中分辨率成像光谱仪MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer)反射率产品MOD09的同步野外实测水稻叶面积指数（LAI）和叶绿素含量（Chltot）相关数据,探寻用MOD09产品提取的植被指数(VIs)与水稻LAI和Chltot之间的相关性以及估算模型. 结果表明,MOD09计算的VI数值比MODIS前3个波段数值偏大,归一化植被指数NDVI (normalized difference vegetation index) 值普遍比增强性植被指数EVI(enhanced vegetation index) 值大. 通过4种不同植被指数与LAI相关性的比较,得出EVI与LAI的相关关系在水稻各个生育期优于其它植被指数,基于MOD09-EVI建立水稻LAI的遥感估算模型,经实际地面同步数据检验, 模型精度较高. 因而, MOD09-EVI较适用于水稻叶面积指数的实时遥感监测. MOD09红波段与Chltot之间的相关性在水稻前中期达到显著,并且优于其它植被指数,基于MOD09红波段建立了水稻前中期Chltot的估算模型并进行了精度检验. 除水稻孕穗期叶绿素含量估算模型的相关系数和F值通过了显著性检验外, 其余生育期估算模型都没有通过显著性检验.     

基于冠层反射光谱的棉花叶片氮含量估测

通过分析不同施氮水平下棉花叶片氮含量与冠层多光谱反射率及其衍生的比值、归一化及差值植被指数之间的关系,确立了棉花叶片氮含量的敏感波段及预测方程.结果表明:由红谷区域(610、660、680和710nm4个波段)和近红外区域(760、810、870、950、1100和1220nm6个波段)组成的植被指数与棉花叶片氮含量的相关性较好,比值植被指数RVI(950,710)对叶片氮含量的预测性最好.利用独立的棉花田间试验资料对基于RVI(950,710)的预测方程进行检验,该模型适用于不同棉花品种及不同生育期棉花叶片氮含量预测.     

播期对春小麦生长发育及产量的影响

为了给陇中半干旱区春小麦高产栽培提供依据,2010年在甘肃定西进行了春小麦分期播种试验,并对不同播期条件下春小麦生长发育及产量形成进行了分析。结果表明:随着播期的推迟,春小麦播种-抽穗期日数减少、全生育期明显缩短;5月下旬之前,越早播种的春小麦LAI越大,5月下旬之后,播种愈晚春小麦LAI越大。早播春小麦LAI峰值靠前,晚播峰值滞后;6月下旬之前,播期早的春小麦叶绿素含量高于播期晚的,6月下旬之后播期愈早叶绿素含量下降愈快;不同播期春小麦群体生长率和净同化率在孕穗-抽穗期后差异显著,表现为3月18日播期最大,4月7日播期最小。各播期干物质累积在拔节期后表现为快速递增趋势。在拔节期前,早播处理的干物质积累速率较慢。随着播期的推迟,单株干物质最大积累速率出现时间提前,籽粒最大灌浆速率出现时间推迟,千粒重表现为先升后降;灌浆3个阶段各参数受播期影响比较显著;早播春小麦产量最高。     

高光谱与拟合多光谱植被指数反演武夷山亚高山草甸LAI的对比研究

植被叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)是重要的生态学参数, 被广泛用于指示植被密度、生物量、碳、氮物质循环以及气候变化对生态系统的影响, 也作为生态过程模型的重要输入参数。地面实测高光谱遥感数据能以更高的空间分辨率及更高的光谱分辨率监测植物的光谱特征, 为精准反演LAI提供了基础。本项研究以武夷山国家公园黄岗山顶的亚高山草甸为研究对象, 通过建立多种高光谱植被指数和拟合多光谱植被指数反演叶面积指数的统计模型, 并比较高光谱与多光谱对叶面积指数反演的效果, 阐明用于反演高覆盖率亚高山草甸的最适高光谱和拟合多光谱植被指数。结果表明: 高光谱新植被指数(NVI)对于反演LAI有最好的效果, R2 = 0.85, P < 0.01; 依据高光谱NVI拟合而成的多光谱NVI反演结果次之, R2 = 0.82, P < 0.01。几种常用比值植被指数NDVI、MSR、RVI和GNDVI在高光谱和拟合多光谱反演结果中相差不大, 表现较好, R2都在0.65以上。通过对比高光谱和拟合Sentinel-2A和Landsat-8两种多光谱卫星波段的反演结果发现, 光谱响应函数中具有更窄波段范围的近红外、红、绿、蓝波段构成的植被指数可以得到更好的反演结果, 而固定波段的高光谱植被指数未必在每种植被指数中都具有最好的反演效果。同时, 发现当某种植被指数反演LAI的线性回归方程的斜率越大, 说明这种植被指数越有可能随LAI的增大而出现饱和现象, 相反的, 斜率越小则说明该种植被指数没有出现饱和现象。此外, 在研究区内使用高光谱和拟合多光谱波段植被指数法反演LAI, NDVI都获得了较好的效果, 存在很好的线性关系, 之前的很多研究和判断都认为NDVI不适用于反演高覆盖植被的LAI, 这个发现是具有意义的, 表明高覆盖植被的叶面积指数在一定范围内是能够被NDVI(应用最广泛的植被指数)较好的反演, 进一步扩展了NDVI反演LAI的适用性和可能性。