黄土高原春小麦地上鲜生物量高光谱遥感估算模型

通过田间小区试验,测定了4个春小麦品种(定西24号、陇春8139、高原602和定西38号)在不同生育期和不同种植密度下冠层光谱反射率及其对应的地上鲜生物量,分析了春小麦地上鲜生物量随生育期的变化以及地上鲜生物量与冠层反射光谱和一阶微分光谱之间的相关关系,采用相关系数较大的特征波段及其组合构建光谱特征参数以其作为变量,建立了春小麦地上生物量的高光谱估算模型,并对模型进行检验。结果表明：以参数F₇₈₀和D₇₁₉为变量的对数形式y=3.9498ln F₇₈₀+7.0596和乘幂形式y=512.99D₇₁₉^1.0174估算水平最高,前者均方根误差(RMSE)为0.2173,相对误差(RE)为10.45%,预测值与实测值相关系数为0.854;后者RMSE为0.2188,RE为9.96%,预测值与实测值相关系数为0.853。因此,上述两个模型可作为陇中黄土高原地区春小麦地上鲜生物量的最佳估算模型。     

黄土高原不同种植密度下春小麦冠层和叶片高光谱反射特征

2006年4-8月,通过大田试验,测定了7个密度梯度下3个品种的春小麦冠层、叶片在不同生育期的高光谱反射率.结果表明:孕穗期,不同密度的春小麦冠层和叶片光谱差异明显,波形相似,其冠层光谱反射率在可见光区随密度增大降低,在近红外区反射率随密度增加升高;乳熟期,不同种植密度春小麦冠层光谱在可见光区的差异比近红外区小;不同密度的叶片光谱在可见光区和近红外区的变化在不同生育期表现出一致性,但随密度变化的规律性不明显;不同生育期的冠层光谱表现为乳熟期的反射率高于孕穗期;叶片光谱表现为乳熟期较孕穗期在近红外光区反射率大大降低;不同品种春小麦的冠层和叶片光谱存在一定差异;孕穗期,不同品种的冠层光谱在可见光区差异较小,差别主要表现在短波红外和近红外区;成熟期,不同品种冠层光谱的差异小;不同品种叶片光谱在近红外区的差异显著;春小麦红边存在双峰现象,从孕穗期到乳熟期,红边位置蓝移,红边幅值降低,红边面积减小;红边幅值的变化可用于估产,红边位置的变动可指示生育阶段.     

黄土高原春小麦叶面积指数与高光谱植被指数相关分析

通过田间小区试验,测定了4个春小麦品种（定西24号、陇春8139、高原602和定西38号）在不同生育期和不同种植密度下的光谱反射率及对应的叶面积指数（LAI）。综合分析比较了9个常见植被指数与春小麦LAI的相关性及预测性。结果表明：在4个不同的生育阶段,这9个植被指数与对应的LAI都有很好的相关性以及对LAI有很好预测性。其中以抽穗-开花期植被指数的表现为最好;全生育期这9个植被指数与春小麦LAI的相关性更高,对LAI的预测性更佳,并且大于任何一个生育阶段;其中以近红外与绿光波段的比值R810／R560的预测力最好,故选取R810／R560（x）作为预测全生育期春小麦LAI（y）的最佳植被指数,建立最优模型Y=0．1769x^1.5261,并采用不同品种和不同种植密度的数据对模型进行了精度分析,结果表明,模拟值和实测值之间的R^2平均为0．9280,估算的RMSE平均为0．0762,准确度平均为0．9068,说明此模型具有较好的可靠性和适用性。     

春小麦竞争能力与产量的关系

采用deWit替代系列实验确定了4个春小麦品种混播时的竞争能力与单播产量之间的关系。4个春小麦品种竞争能力由强到弱的排序依次为定西-24、和尚头、陇春-8139和高原-602。各品种单播时产量由高到低的排序依次为现代品种定西-24、陇春-8139、高原-602与地方品种和尚头。该结果表明,以优化个体适合度为目标的自然选择,导致个体竞争能力提高、繁殖分配下降,因而产生‘生长冗余’及群体表现下降。现代小麦育种通过降低竞争能力,剔除生长冗余,可以提高小麦单位面积产量(如地方品种和尚头与现代品种高原-602和陇春-8139的比较)。然而,如果现代小麦育种可以同时提高收获指数和地上生物量(如现代品种定西-24与陇春-8139和高原-602的比较),那么具有相对较高竞争能力的品种仍然可望获得较高产量,其前提是具有较高竞争能力的育成品种有着较高的收获指数。因此,春小麦品种的个体竞争能力并不必然地与产量相关,当选育的品种可以使竞争能力与收获指数同步提高,或者伴随着竞争能力的提高,收获指数具有更大幅度的提高,仍然可以获得高产。半干旱地区作物育种应集中于收获指数和地上生物量的同时提高。     

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.     

辽西不同针叶被害率的油松冠层光谱特征

通过对辽宁西部大面积油松冠层反射光谱的测定,分析了不同针叶被害率的油松冠层光谱反射率的差异.结果表明:在可见光波段,健康植被和不同针叶被害率的油松冠层光谱均符合绿色植物的光谱特征,但针叶被害率大于60％的油松冠层的红谷不十分明显;在近红外波段,随着针叶被害率的减少,780～1350 nm波段范围的光谱反射率增大,1450～1800和1950 ～2350 nm波段范围的光谱反射率下降.随着针叶被害率的增加,红边拐点波长位置向短波方向移动,即出现“蓝移”现象.不同针叶被害率与红边特征参数和多种植被指数均具有显著或极显著的相关关系,其中,以DVI(1470,860)为参数所建模型能更好地监测油松冠层针叶被害率.     

基于小波分析的大豆叶面积高光谱反演

实测了不同水肥耦合、经营制度及有效营养面积条件下的大豆(Glycinemax)冠层高光谱反射率与叶面积指数(LAI),并对光谱反射率、微分光谱与LAI的关系进行了分析;采用比值植被指数(RVI)与归一化植被指数(NDVI)建立了大豆LAI反演模型;采用小波分析对采集的光谱反射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对大豆LAI进行估算。结果表明:大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关;在近红外波段呈正相关;微分光谱在红边处与大豆LAI密切相关(R2=0.92);RVI与NDVI可以提高大豆LAI的估算精度(R2分别达0.79、0.84);各植被指数各有优缺点,应根据需要进行选择;小波能量系数回归模型可以进一步提高大豆叶面积的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,大豆LAI回归确定系数R2高达0.884;以4个和6个小波能量系数建立LAI回归分析模型(R2分别达0.92、0.93),2个模型LAI预测值与大豆LAI实测值线性回归确定性系数R2分别为0.90、0.92。比较可知,小波分析可以对高光谱进行特征变量提取,进而反演大豆生理参数,并且反演的LAI精度较光谱反射率、微分光谱及植被指数都有明显提高,小波分析在植被生理参数的高光谱提取方面有着广阔的应用前景。     

水稻冠层高光谱特征变量与叶片叶绿素含量的相关性研究

为了探讨水稻冠层光谱对叶片叶绿素含量的响应规律,以双季早稻为材料,设置不同施氮量处理的田间试验,测定水稻冠层光谱和叶片叶绿素含量,计算基于冠层反射光谱的特征变量,研究水稻冠层高光谱特征变量与叶片叶绿素含量之间的关系。结果表明:施用氮肥对反射光谱有明显的影响,在可见光范围内,不施氮处理的反射率高于施氮处理,尤其在波长550 nm左右的绿峰处显著增加,在近红外区反射率随施氮量的增加而增加;与叶绿素含量相关性较好的光谱位置参数是红边位置和红谷反射率,随着叶绿素含量的增加,红谷反射率降低,红边位置向长波方向移动;比值植被指数R800/R550、R750/R553和R990/R553,以及色素比值指数PSSRa、PSSRb与chla、chlb、chl(a+b)呈极显著正相关,可以作为水稻冠层叶片叶绿素监测的特征变量。     

不同水氮条件下水稻冠层反射光谱与植株含水率的定量关系

研究了不同土壤水氮条件下水稻 (Oryzasativa) 冠层光谱反射特征和植株水分状况的量化关系。结果表明, 水稻冠层近红外光谱反射率随土壤含水量的降低而降低, 短波红外光谱反射率随土壤含水量的降低而升高。相同土壤水分条件下, 高氮水稻的冠层含水率高于低氮水稻的冠层含水率 ;同一水分条件下, 高氮处理的可见光区和短波红外波段光谱反射率低于低氮处理, 近红外波段光谱反射率高于低氮处理。发现拔节后比值植被指数 (R810 /R460 ) 与水稻叶片含水率和植株含水率呈极显著的线性相关, 模型的检验误差 (RootmeansquareError, RMSE) 分别为 0.93和 1.5 0。表明比值植被指数R810 /R460 可以较好地监测不同生育期水稻叶片和植株含水率。     

不同施肥条件下夏玉米光谱特征与叶绿素含量和LAI的相关性

在不同施肥方式下研究了长期试验地夏玉米在4个典型生育期的叶绿素相对含量(SPAD)、叶面积指数(LAI)和冠层光谱特征,系统分析了单波段以及由可见光和近红外波段组成的归一化差异植被指数(NDVI)与叶片叶绿素含量和LAI的相关性.结果表明:在同一个生育期,NK、PK处理和CK的光谱曲线特征相似,NPK、NP、OM、1/2OM1/2NPK处理的光谱特征曲线相似.除460nm外,其它单波段反射率与叶绿素含量和LAI都显著相关,尤其在510~1100nm波段相关性最为密切;不同波段组合的NDVI与这2个指标也显著相关,且相关系数大于单波段.从拔节期到乳熟期,绝大部分NDVI都可以有效地拟合叶绿素含量和LAI的变化,选用NDVI(560,950)和NDVI(660,760)建立拟合模型(R2>0.60),并以NDVI(560,950)拟合效果最佳(R2>0.80).可见,不同施肥方式条件下长期试验地夏玉米冠层光谱特征与叶绿素含量、LAI都具有良好的相关性,可以为夏玉米肥料管理提供科学依据.     

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.     

Identification of optimal hyperspectral bands for estimation of rice biophysical parameters

The present study aims to identify the narrow spectral bands that are most suitable for characterizing rice biophysical parameters. The data used for this study come from ground-level hyperspectral reflectance measurements for five rice species at three levels of nitrogen fertilization during the growing period. Reflectance was measured in discrete narrow bands between 350 and 2 500 nm. Observed rice biophysical parameters included leaf area index （LAI）, wet biomass and dry biomass. The stepwise regression method was applied to identify the optimal bands for rice biophysical parameter estimation. This research indicated that combinations of four narrow bands in stepwise regression models explained 69% to 83% variability for LAI, 56% to 73% for aboveground wet biomass and 70% to 83% for leaf wet biomass. An overwhelming proportion of rice information was in a particular portion of near infrared （NIR） （1 100-1 150 nm）, red-edge （700-750 nm）, and a longer portion of green （550-600 nm）. These were followed by the moisture-sensitive NIR （950-1 000 nm）, the intermediate portion of shortwave infrared （SWlR） （1 650-1 700 nm）, and another portion of NIR （1 000-1 050 nm）.     

油菜光合器官面积与导数光谱特征的相关关系

 运用导数光谱分析技术,研究了不同氮肥水平下不同品种油菜(Brassica napus)的 叶面积指数（Leaf area index, LAI）及角果皮面积指数 （Pod area index,PAI ）与冠层导数光谱及其衍生参数的定量关系。结果表明,油菜导数光谱与花前LAI和花后PAI均有良好的相关关系,在 750 nm附近相关关系最好,相关系数达到0.9左右。三边参数与油菜LAI和PAI的相关性顺序为：红边＞黄边＞蓝边,面积参数＞振幅参数＞位置 参数。油菜红边导数光谱的双峰现象降低了红边位置对油菜LAI和PAI的敏感程度,利用线性外推法拟合红边位置能 提高其对油菜LAI和PAI的敏 感程度。在三边参数及其衍生参数中,红边面积及其与蓝边面积的差与LAI及PAI的相关性最好,且适用于该研究中使用的不同品种。因此,750 nm 处的一阶导数光谱、红边面积及其与蓝边面积的差可用于有效地监测油菜的光合器官面积。     

种植密度对新疆高产棉花群体光合作用、冠层结构及产量形成的影响

 在新疆气候生态条件下,研究了种植密度对棉花（Gossypium hirsutum）群体光合作用、冠层结构和产量形成的影响,探讨了新疆棉花高产的生理机理及进一步提高产量的途径。结果表明：群体光合速率在盛铃期以前随密度增加明显增强,盛铃期以后,低密度6万株·hm-2的群体光合速率仍为最低,高密度30万株·hm-2群体光合速率迅速下降,中密度18万株·hm-2则保持较高水平。叶面积指数的变化与群体光合速率的变化相似,其峰值出现在盛铃期。冠层结构各指标的变化表现为,随密度增加平均叶簇倾角变大,株型变紧凑,但密度过大,群体散射辐射与直射辐射透过系数小,冠层结构不良,造成生育后期群体光合速率较快下降。增加密度能增加单位面积总铃数,但密度过高削弱了棉株个体发育,生育后期群体光合速率下降早,造成单铃重降低。群体总光合物质累积与群体光合速率在各生育时期呈显著正相关,籽棉产量与群体光合速率仅在盛铃期和吐絮期呈显著正相关;生产上要实现棉花高产及超高产,应使棉花生育前期群体光合速率稳定上升,至盛铃期达到高峰值,吐絮期群体光合速率保持较高水平     

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%。     

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。     

Root phenotyping by root tip detection and classification through statistical learning

Background and aims

Variations in the water and soil background in the signal path can cause variations in canopy spectral reflectance, which leads to uncertainty in estimating the canopy nitrogen (N) status. The primary objective of this study was to explore the optimum vegetation indices that were highly correlated with canopy leaf N concentration (LNC) but less influenced by the canopy leaf area index (LAI) and vegetation coverage (VC) in rice.

Methods

A systematic analysis of the quantitative relationships between various hyperspectral vegetation indices and LNC, VC and LAI was conducted based on 4-year rice field experiments using different rice varieties, N rates and planting densities. New spectral indices were derived to estimate LNC in rice under variable vegetation coverage.

Results

Although the newly developed simple green ratio indices, SR (R₅₅₃, R₅₃₇) and SR (R₅₄₅, R₅₃₈), and the three-band index (R₆₀₅-R₅₂₁-R₆₈₂)/(R₆₀₅+R₅₂₁+R₆₈₂) correlated well with the LNC. Only SR (R₅₅₃, R₅₃₇) was less influenced by VC/LAI and showed a stable performance in both the independent calibration and validation datasets. For the published indices tested in the present study, NDVIg-b and ND (R₅₀₃, R₄₈₃) showed a good predictive ability for the LNC. However, both of these indices and other published indices were found to be significantly dominated by the VC/LAI.

Conclusion

SR (R₅₅₃, R₅₃₇) was the best index to reliably estimate the LNC in rice under various cultivation conditions, and is recommended for this use. However, other spectral indices need to be examined to determine if they influenced by factors such as VC/LAI. Such studies will improve the applicability of these indices to different types of rice cultivars and production systems.     

水稻冠层光截获、光能利用与产量的关系

以两优培九和武香粳14号水稻品种为材料,在不同栽插密度和施氮水平下进行2年田间试验,研究水稻冠层光合有效辐射(PAR)截获率、光能利用率与水稻产量的关系.结果表明:分蘖期至成熟期,各处理水稻冠层平均PAR反射率为3.45％,其中,分蘖期至抽穗期的冠层反射PAR占冠层总PAR损失的10.90％,显著小于抽穗期至成熟期的22.06％.分蘖期至成熟期的冠层PAR转化率随栽插密度的增加而减少,随施氮量的增加而增大;分蘖期至抽穗期的冠层PAR转化率高于抽穗期至成熟期.在分蘖期至成熟期,冠层PAR利用率随栽插密度和施氮量的增加而增大,各处理中两优培九的平均PAR利用率(1.83 g· MJ-1)显著高于武香粳14(1.42 g·MJ-1);武香粳14因生育期较长,分蘖期至成熟期的入射PAR及中、高栽插密度处理的PAR截获量均高于两优培九.水稻不同生长阶段冠层PAR截获率和利用率与产量呈显著正相关,PAR转化率与产量也呈正相关,但相关性不显著.因此,在保持较高PAR截获率的基础上提高冠层PAR转化率,进而提高冠层PAR利用率,有利于水稻高产.