小麦冠层反射光谱与植株水分状况的关系

研究了不同土壤水、氮条件下小麦冠层光谱反射特征与叶片和植株水分状况的相关性．结果表明,在小麦主要生育期,冠层叶片含水率与460～510、610～680和1480～1500nm波段范围内的光谱反射率有较高的相关性,植株含水率与810～870nm波段范围内的光谱反射率密切相关．在整个生长期内,小麦冠层叶片含水率与460～1500nm波段范围内的光谱反射率均有良好相关性,植株含水率与560～1480nm波段范围内光谱反射率的相关性均达到极显著水平．冠层叶片(CL)、上层叶(UL)和下层叶片(LL)含水率与光谱指数的相关程度为CL>LL>UL．冠层叶片和植株含水率与比值指(R(610,560))和光谱指数(R(610,560)／ND(810,610))呈极显著线性负相关,与归一化指数((R810-R610)／(R810+R610))呈极显著线性正相关．其中,用光谱指数(R(610,560)／ND(810,610))监测不同生育期小麦冠层叶片和植株含水率的效果最好。     

小麦叶片氮素状况与光谱特性的相关性研究

 系统分析了不同时相下两个小麦(Triticum aestivium)品种叶片含氮量及叶片氮积累量与冠层光谱反射特征的关系。结果表明,随施氮水平的增加,小麦冠层在可见光区的反射率逐渐降低,而近红外波段的反射率逐渐升高。小麦叶片氮素状况与比值指数或归一化指数显著相关,两个品种表现极为一致,可以用一个指数方程来拟合。分阶段建模并没有提高模型的精度,因此可以建立一个适用于整个生育时期的通用氮素诊断方程。叶片含氮量同光谱指数在整个生育期内的关系要优于叶片氮积累量的,其中,与叶片含氮量关系最佳的指数为红波段(660 nm)和蓝波段(460 nm)的组合(R2>0.80);与叶片氮积累量关系最佳的光谱指数为中红外波段(1 220 nm)与红波段(660 nm)的组合(R2>0.62)。     

基于最佳波段判别的湿地植物叶片全氮反演研究

利用高光谱遥感技术定量估测湿地植被叶片全氮含量,对于监测和诊断湿地植被的生理状况及生长趋势具有重要意义。但叶片氮素遥感诊断研究多存在反演模型过拟合、入选波段与生化参量间因果关系不明确和入选变量间"多重共线性"等局限。以芦苇(Phragmites australis)和香蒲(Typha angustifolia)叶片全氮含量作为研究对象,通过谱带分区,分区最佳波段选取和偏最小二乘回归相结合的方法构建芦苇和香蒲叶片全氮含量反演模型,并利用交叉验证决定系数(R2cv)和均方根误差(RMSEcv)对模型精度进行检验,尝试克服传统反演方法中的不足。结果表明,不同湿地植物类型相比,利用芦苇反射光谱建立的预测模型精度都高于香蒲。不同回归模型相比,一阶导数光谱-偏最小二乘回归模型(FDS-PLSR)精度远高于原始光谱-偏最小二乘回归模型(OS-PLSR)。芦苇最佳模型交叉验证决定系数(R2cv)达到了0.84,方根误差(RMSEcv)为0.10,香蒲最佳模型交叉验证的决定系数(R2cv)达到了0.66,方根误差(RMSEcv)为0.13,是构建湿地植物芦苇和香蒲光谱与叶片全氮含量关系的最佳模型。在不降低湿地植物叶片氮含量反演精度的基础上,有效地避免了传统地物高光谱模型反演中的局限性,是无损害遥感探测方面的有益尝试。     

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。     

华南地区亚热带树木叶面积指数的高光谱反演研究

为构建树种叶面积指数的估算模型,以NDVI、RVI、FREP、CIGreen、CIRed-edge、MSAVI2为高光谱特征变量,通过统计分析,确定反演树种叶面积指数的最佳光谱特征变量,构建华南农业大学校园内50种亚热带树木的叶片反射率和叶面积指数(LAI)模型。结果表明,6种高光谱特征变量与树种叶面积指数间都具有极显著相关性,其中红边位置反射率(FREP)和比值植被指数(RVI)与LAI的拟合方程的R2都大于0.8,决定系数分别为0.820和0.811。经过精度验证,FREP估算的均方根误差(RMSE)只有0.13,该回归模型为估测亚热带典型树种的叶片LAI最佳模型。从高光谱遥感的角度结合亚热带植被的群落结构特点来看,建立的红边位置光谱反射率与叶面积指数的回归模型普遍具有较高的拟合度,所以利用高光谱特征变量反演亚热带树木叶片的叶面积指数等植被参数的应用前景较好。     

基于光谱指数的植物叶片叶绿素含量的估算模型

叶绿素是光合作用能力和植被发育阶段的指示器,是监测湿地植被生长健康状况的重要指标之一;高光谱遥感技术可以为植物叶绿素含量的定量化诊断提供简便有效、非破坏性的数据采集和处理方法。为保证被探测叶片面积相同,消除背景反射、叶片表面弯曲造成的光谱波动及叶片内部变异造成的影响,研究采用Field Spec 3光谱仪加载手持叶夹式叶片光谱探测器,测定野鸭湖湿地典型植物的叶片高光谱反射率数据,同时通过分光光度计室内测定相应叶片的叶绿素含量。采用相关性及单变量线性拟合分析技术,建立二者的关系模型,包括叶绿素含量与"三边"参数的相关模型以及比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型,并采用交叉检验中的3K-CV方法对估算模型进行模型精度检验。结果表明:植物叶片叶绿素含量与"三边"参数大多都呈极显著相关,相关系数最大达到0.867;计算光谱反射率组成的比值(SR)和归一化(ND)光谱指数与叶绿素含量的决定系数,总体相关性比较高,较好的波段组合均为550—700nm与700—1400nm以及550—700nm与1600—1900nm,与叶绿素含量相关性最好的指数分别是SR(565nm,740nm)和ND(565nm,735nm)。并通过选取相关性最佳的光谱特征参数,分别基于"三边"参数和ND模型指数构建了植物叶片叶绿素含量的估算模型。其中,基于红边位置(WP_r)光谱特征参数和ND(565nm,735nm)光谱指数建立的叶绿素含量估算模型,取得了较好的测试效果,检验拟合方程的决定系数(R2)都达到0.8以上,估算模型分别为y=0.113x-78.74,y=5.5762x+4.4828。通过3K-CV方法进行测试和检验,植物叶绿素含量估算模型均取得了较为理想的预测精度,预测精度的分别为93.9%及90.7%。高光谱遥感技术对植被进行微弱光谱差异的定量分析,在植被遥感研究与应用中表现出强大优势,为植物叶绿素含量诊断中的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。     

水稻上部叶片叶绿素含量的高光谱估算模型

叶片叶绿素 (Chl) 状况是评价植株光合效率和营养胁迫的重要指标,实时无损监测Chl状况对作物生长诊断及氮素管理具有重要意义.以不同生态点、不同年份、不同施氮水平、不同类型水稻品种的4个田间试验为基础,于主要生育期同步测定了水稻主茎顶部4张叶片的高光谱反射率及Chl含量,并计算了350～2500 nm范围内任意两波段组合而成的比值(SR[λ1,λ2])和归一化(ND[λ1,λ2])光谱指数以及已报道的对Chl敏感的光谱指数,进一步系统分析了叶片Chl含量与上述光谱指数之间的定量关系.结果表明,红边波段的比值和归一化光谱指数可以较好地预测水稻上部4叶的Chl含量(R~2>0.9),但对于不同Chl指标其最佳组合波段有所差异.估算叶绿素a (Chla)、叶绿素总量(Chla+b)和叶绿素b (Chlb)的最佳比值光谱指数分别为SR(724,709)、SR(728,709)和SR(749,745),方程拟合决定系数R~2分别是0.947、0.946、0.905;最佳归一化光谱指数分别为ND(780,709)、ND(780,712)和ND(749,745),R~2分别是0.944、0.943、0.905.引入445 nm波段反射率对上述光谱指数进行修正,可以降低叶片表面反射差异的影响,提高模型的应用范围.利用不同年份独立的试验资料对所建模型进行了检验,结果表明,修正型比值光谱指数 mSR(724,709)、mSR(728,709) 和 mSR(749,745),以及修正型归一化光谱指数mND(780,709)、mND(780,712) 和 mND(749,745) 预测 Chla、Chla+b 和 Chlb 的效果更好,其测试的RMSE分别为 0.169、0.192、0.052、0.159、0.176、0.052,RE分别为8.18%、7.74%、13.01%、8.26%、7.59%、12.96%,均较修正前降低,说明修正后的光谱指数普适性更好.     

乌梁素海湿地芦苇最大羧化速率的高光谱遥感

湿地植被生产力和固碳潜力的研究是全球碳循环和全球变化的热点研究问题。湿地植被的光合能力能够指示其生长的健康状态。最大羧化速率是重要的植被光合参数之一,对精确模拟湿地植被光合作用和气体交换模型中的固碳过程具有重要的作用。以内蒙古乌梁素海湖泊湿地为研究区,进行了芦苇叶片光合参数和光谱的测量。芦苇叶片最大羧化速率(V_(cmax))数值是基于Farquhar光合作用模型,从光合测量获取的A-C_i曲线计算并校正到25℃得到的。分别基于bootstrap PLSR模型、单波段和高光谱植被指数(包括简单比值指数SR和归一化差值指数ND),构建湿地芦苇叶片最大羧化速率(V_(cmax))估算模型。基于高光谱遥感图像HJ-1A HSI,采用ND高光谱指数中具有较高V_(cmax)估算精度的入选波段702和756 nm,获取研究区湿地芦苇最大羧化速率空间分布图。研究结果表明,湿地植被光谱特征和高光谱植被指数,可用于估算湿地芦苇V_(cmax),其中最高精度产生于基于bootstrap PLSR模型的建模方法(R~2=0.87,RMSECV=3.90,RPD=2.72),ND高光谱指数的V_(cmax)估算精度高于SR高光谱指数的估算精度;从获取的V_(cmax)空间分布图上提取估算值,其与测量值对比,存在较好的相关性(R~2=0.80,RMSE=4.74)。     

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。     

基于减量精细采样法估算小麦叶片氮积累量的最佳归一化光谱指数

基于6个小麦品种、5个施氮水平、4年田间试验条件下不同生育时期的小麦叶片高光谱反射率和相应的氮含量及生物量,采用减量精细采样法,系统构建了350～2500 nm范围内所有两两波段组成的归一化光谱指数［NDSI（i, j）］,综合分析了小麦叶片氮积累量(LNA, g N·m^-2)与NDSI（i, j）的定量关系,确定了估算叶片氮积累量的新高光谱特征波段和光谱指数,进而建立了小麦叶片氮积累量监测模型.结果表明：估算小麦叶片氮积累量的敏感波段主要存在于可见光区和近红外区,最佳特征波段组合为720 nm和860 nm;基于NDSI(860,720)的叶片氮积累量监测模型为LNA=26.34×［NDSI(860,720)］^1.887（R²=0.900,SE=1.327）.利用独立试验资料的检验结果表明,基于NDSI(860,720)建立的回归模型对小麦叶片氮积累量的估测精度为0.823,RMSE为0.991 g N·m^-2,模型预测值与观察值之间的符合度较高.可利用新的归一化高光谱参数NDSI(860,720)来估算小麦叶片氮积累量.     

基于光谱指数的喀斯特植物叶片叶绿素含量定量估算

为了探讨适合于喀斯特植物叶片叶绿素含量估算的光谱指数,在总结以往基于光谱指数的植物生化参数估算研究基础上发现,常用光谱指数通常采用差值、比值、归一化以及倒数差值方式来构建。因此,我们通过上述4种光谱指数构建方式对所采集的4种典型喀斯特植物——黄荆(Vitex negundo)、盐麸木(Rhus chinensis)、朴树(Celtis sinensis)和红背山麻杆(Alchornea trewioides)叶片原始光谱反射率及其一阶导数值与同步测定的叶片叶绿素含量进行遍历分析,以期获得最优光谱指数并将其应用于喀斯特植物叶片叶绿素含量定量估算研究。结果表明:(1)常用光谱指数中,改良红边归一化指数(modified red-edge normalized difference vegetation index, mND705)对喀斯特植物叶片叶绿素含量估算效果较好(决定系数为0.45,均方根误差为0.26 mg·g^-1)。(2)虽然荧光比值(fluorescence ratio index, FRI1)和叶绿素吸收面积光谱指数(chlorophyll absorption area index, CAAI)在估算喀斯特与非喀斯特植物叶片叶绿素含量能力相当,但是其估算精度相对较低(决定系数小于0.45)。(3)通过差值、比值、归一化以及倒数差值方式构建的光谱指数无论是基于植物叶片原始光谱反射率,还是其一阶导数值,相比常用光谱指数都能更好地估算喀斯特植物叶片叶绿素含量(决定系数大于0.60)。其中,基于植物叶片原始光谱反射率一阶导数值的差值光谱指数 [dD(760, 769)]对喀斯特植物叶片叶绿素含量的估算精度最好,其决定系数为0.71,均方根误差为0.19 mg·g^-1。综上可知,结合高光谱遥感技术的光谱指数模型可快速定量估算喀斯特植物叶片叶绿素含量,为典型喀斯特地区植物生长诊断及其对环境胁迫适应性评价提供重要科学依据和技术支持。     

叶冠尺度野鸭湖湿地植物群落含水量的高光谱估算模型

利用高光谱遥感技术定量估测野鸭湖湿地植被含水量,对于监测和诊断野鸭湖湿地植被的生理状况及生长趋势具有重要意义,也能够为高光谱遥感影像在野鸭湖湿地植被含水量诊断中的实际应用提供理论依据和技术支持.采用Field Spec 3野外高光谱辐射仪,获取了野鸭湖典型湿地植被冠层和叶片的光谱,并测定了对应的含水量.以上述实测数据为基础,首先以芦苇为例初步探明了不同含水量水平下典型湿地植被冠层和叶片光谱反射率的响应模式,然后采用相关性及单变量线性与非线性拟合分析技术,从冠层和叶片两种层次,对不同尺度下的含水量与“三边”参数及高光谱植被指数进行了分析拟合,并采用交叉检验中的3K-CV方法对估算模型进行了测试和检验,确立了不同尺度下野鸭湖湿地植被含水量的定量监测模型.结果表明:(1)随着含水量水平的增加,芦苇冠层与叶片光谱在可见光波段(350-760 nm)和红外波段(760-2500 nm)的反射率均呈逐渐降低趋势.(2)不同尺度含水量与选取的光谱特征参数整体上相关性较强,与“三边”参数基本上都呈极显著相关,相关系数最大达到0.906;与高光谱指数全部呈极显著相关,相关系数最小为0.455,最大达到0.919,并通过选取不同尺度上相关性最佳的光谱特征参数,分别基于“三边”参数和高光谱植被指数构建了不同尺度下的含水量估算模型.其中,冠层尺度下,黄边面积(SDy)与SRWI( Simple Ratio Water Index)的估算效果最好,估算模型分别为y=-9.462x2 -2.671x+0.608和y=0.219e1.010x;叶片尺度下,红边面积(SDr)与WI( Water Index)的估算效果最好,估算模型分别为y=0.562x+0.376和y=2.028x2 -0.476x-1.009.通过3K-CV的交叉验证,不同尺度下的含水量估算模型均取得了较为理想的预测精度,预测精度的最小值为94.92％,最大值为97.06％,表明估测模型具有较高的可靠性与普适性.(3)高光谱植被指数与含水量拟合方程的拟合度相对高于“三边”参数与之建立方程的拟合度,说明多波段组合的光谱特征参数更适合含水量的判别.     

Best hyperspectral indices for assessing leaf chlorophyll content in a degraded temperate vegetation

Extensive studies have focused on assessing leaf chlorophyll content through spectral indices; however, the accuracy is weakened by limited wavebands and coarse resolution. With hundreds of wavebands, hyperspectral data can substantially capture the essential absorption features of leaf chlorophyll; however, few such studies have been conducted on same species in various degraded vegetations. In this investigation, complete combinations of either original reflectance or first‐order derivative spectra we conducted a complete combination on either original reflectance or its first‐order derivative value from 350 to 1000 nm to quantify leaf total chlorophyll (Chll), chlorophyll‐a (Chla), and chlorophyll‐b (Chlb) contents. This was performed using three hyperspectral datasets collected in situ from lightly, moderately, and severely degraded vegetations in temperate Helin County, China. Suitable combinations were selected by comparing the numbers of significant correlation coefficients with leaf Chll, Chla, and Chlb contents. The combinations of reflectance difference (D_ij), normalized differences (ND), first‐order derivative (FD), and first‐order derivative difference (FD(D)) were found to be the most effective. These sensitive band‐based combinations were further optimized by means of a stepwise linear regression analysis and were compared with 43 empirical spectral indices, frequently used in the literature. These sensitive band‐based combinations on hyperspectral data proved to be the most effective indices for quantifying leaf chlorophyll content (R² > 0.7, p < 0.01), demonstrating great potential for the use of hyperspectral data in monitoring degraded vegetation at a fine scale.     

夏玉米三叶期持续干旱下不同叶位叶片含水量变化及其与光合作用的关系

植物干物质的累积依赖于群体光合速率,而群体光合速率又与单叶的光合能力密切有关。叶片光合作用与其含水量密切相关,目前关于不同叶位叶片含水量对持续干旱的响应及其与光合作用的关系还未见报道。以华北夏玉米郑单958为材料,设置6个不同灌水处理,模拟不同灌溉量下持续干旱对夏玉米不同叶位叶片生理特性的影响,分析夏玉米顶部开始的第一、三、五叶位叶片的水分变化及其与净光合速率的关系。结果表明:夏玉米不同叶位的叶片最大含水量不同,且随干旱进程的推进叶片含水量的变化速率也不同,第一叶的叶片含水量下降速率高于第三、第五叶,第一叶的最大含水量高于第三、五叶,且可进行光合产物积累的叶片含水量下限随叶位的增加而增大。同时,第一叶的叶片含水量与土壤水分呈显著相关,且与净光合速率的相关性也非常强。第一叶可进行光合产物积累的叶片水分下限(净光合速率为零时的叶片含水量)最小,表明其耐旱性最强,对干旱具有指导意义。研究结果可为提高冠层光合作用模拟的准确性及夏玉米干旱发生发展的监测预警提供参考。     

喀斯特高原峡谷优势种叶片功能性状分析

该研究对喀斯特石漠化高原峡谷地区优势种的叶片功能性状进行了分析,调查了17种植物的叶片厚度、叶面积、叶片鲜重、叶片干重、叶干物质含量、比叶面积、叶组织密度等能反映植物生存策略且易于测量的叶片功能性状,并采用逐步回归的方法探究了叶片功能性状与土壤养分之间的关系。结果表明:(1)不同优势种叶片功能性状差异明显,叶片的厚度为0.18～0.78 mm、鲜重为0.07～6.51 g、干重为0.04～3.19 g、叶面积为3.07～325.64 cm~2、叶干物质含量为318.61～573.22 mg·g~(-1)、比叶面积为60.98～236.90 cm~2·g~(-1)、叶组织密度为0.022 1～0.036 g·cm~(-3)。(2)植物通过较小的比叶面积与较大的叶干物质含量来减少水分散失、增加养分储存,以适应高温、缺水少土的环境。(3)叶片功能性状之间存在广泛的相关关系,且均达到极显著水平。叶片厚度对鲜重、干重均表现为促进效应,比叶面积与叶干物质含量及叶组织密度之间均存在极显著的抑制效应。(4)叶片功能性状随土壤养分的变化产生规律性变化。土壤全氮、全钾和有机碳对叶片功能性状产生显著影响,尤以土壤有机碳的影响更为显著。进一步分析发现,喀斯特高原峡谷地区植被恢复及重建的优势种或建群种为翅荚香槐、清香木、枇杷等;施用有机肥能够提高花椒、金银花等经济林树种的适应能力。     

Predicting leaf traits of herbaceous species from their spectral characteristics

Trait predictions from leaf spectral properties are mainly applied to tree species, while herbaceous systems received little attention in this topic. Whether similar trait–spectrum relations can be derived for herbaceous plants that differ strongly in growing strategy and environmental constraints is therefore unknown. We used partial least squares regression to relate key traits to leaf spectra (reflectance, transmittance, and absorbance) for 35 herbaceous species, sampled from a wide range of environmental conditions. Specific Leaf Area and nutrient‐related traits (N and P content) were poorly predicted from any spectrum, although N prediction improved when expressed on a per area basis (mg/m² leaf surface) instead of mass basis (mg/g dry matter). Leaf dry matter content was moderately to good correlated with spectra. We explain our results by the range of environmental constraints encountered by herbaceous species; both N and P limitations as well as a range of light and water availabilities occurred. This weakened the relation between the measured response traits and the leaf constituents that are truly responsible for leaf spectral behavior. Indeed, N predictions improve considering solely upper or under canopy species. Therefore, trait predictions in herbaceous systems should focus on traits relating to dry matter content and the true, underlying drivers of spectral properties.     

桂西南喀斯特地区优势木本经济植物叶功能性状变异及其适应策略

植物叶功能性状可直接或间接地反映植物对环境变化的响应与适应策略。该文采用野外气体交换测量和实验室分析相结合的方法,以桂西南典型喀斯特灌丛常见种龙须藤和黄荆为对照,对该区域5种优势木本经济植物的叶功能性状指标及其关系进行研究。结果表明:(1) 11个叶功能性状指标种内均存在不同程度的变异,除胞间CO_2浓度和水分利用效率外,其余指标均存在显著差异。(2)比叶面积与叶干物质含量、叶组织密度呈极显著负相关;净光合速率与气孔导度、蒸腾速率呈极显著正相关;叶绿素与净光合速率、胞间CO_2浓度和蒸腾速率呈显著或极显著负相关。(3)结合叶经济谱理论分析,毛葡萄、长穗桑和黄荆属快速投资-收益型物种,趋向于选择光合能力强、比叶面积大但寿命短的生存策略;而柠檬、山黄皮、枇杷和龙须藤属缓慢投资-收益型物种,趋向于选择光合能力弱、比叶面积小和寿命长的生存策略;其中,枇杷和龙须藤的功能性状又发生了趋异分化,枇杷具有较高的水分利用效率,而龙须藤具有较高的叶干物质含量。综上结果说明桂西南喀斯特地区5种优势木本植物通过叶功能性状间的权衡采取了不同的适应策略,对于喀斯特退化生态系统植被恢复与重建具有重要的理论指导意义。     

Patterns of Leaf Biochemical and Structural Properties of Cerrado Life Forms: Implications for Remote Sensing

AimThe general goal of this study is to investigate and analyze patterns of ecophysiological leaf traits and spectral response among life forms (trees, shrubs and lianas) in the Cerrado ecosystem. In this study, we first tested whether life forms are discriminated through leaf level functional traits. We then explored the correlation between leaf-level plant functional traits and spectral reflectance.LocationSerra do Cipo National Park, Minas Gerais, Brazil.MethodsSix ecophysiological leaf traits were selected to best characterize differences between life forms in the woody plant community of the Cerrado. Results were compared to spectral vegetation indices to determine if plant groups provide means to separate leaf spectral responses.ResultsValues obtained from leaf traits were similar to results reported from other tropical dry sites. Trees and shrubs significantly differed from lianas in terms of the percentage of leaf water content and Specific Leaf Area. Spectral indices were insufficient to capture the differences of these key traits between groups, though indices were still adequately correlated to overall trait variation.ConclusionThe importance of life forms as biochemical and structurally distinctive groups is a significant finding for future remote sensing studies of vegetation, especially in arid and semi-arid environments. The traits we found as indicative of these groups (SLA and water content) are good candidates for spectral characterization. Future studies need to use the full wavelength (400 nm–2500 nm) in order to capture the potential response of these traits. The ecological linkage to water balance and life strategies encourages these traits as starting points for modeling plant communities using hyperspectral remote sensing.     

基于高光谱遥感的小麦叶干重和叶面积指数监测

生物量和叶面积指数(LAI)是描述作物长势的重要参数, 叶干重和LAI的实时动态监测对小麦(Triticum aestivum)生长诊断和管理调控具有重要意义。为分析多种高光谱参数估算小麦叶干重和LAI的效果, 建立小麦叶干重和LAI的定量监测模型, 该研究连续3年采用不同小麦品种进行不同施氮水平的大田试验, 于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定叶片叶干重和LAI。试验结果显示, 小麦叶干重和LAI随施氮水平的提高而增加, 随生育进程呈单峰动态变化模式。小麦叶干重和LAI与光谱反射率间相关性较好的区域主要位于红光波段(590~710 nm, r<-0.60)和近红外波段(745~1 130 nm, r>0.69)。对于不同试验条件下的叶干重和LAI, 可以使用统一的光谱参数进行定量反演, 其中基于RVI (810, 560)、FD755、GM1、SARVI (MSS)和TC3等光谱参数的方程拟合效果较好。经不同年际独立试验数据的检验表明, 以参数RVI (810, 560)、GM1、SARVI (MSS)、PSSRb、(R_750-800/R_695-740) -1、VOG2和MSR705为变量建立的叶干重和LAI监测模型均给出较好的检验结果。因此, 利用关键特征光谱参数可以有效地评价小麦叶片生长状况, 尤其是光谱参数RVI (810, 560)、GM1和SARVI (MSS)可以对不同条件下小麦叶干重和LAI进行准确可靠的监测。