基于辐射传输模型的高光谱植被指数与叶绿素浓度及叶面积指数的线性关系改进

高光谱植被指数以其特有的精细光谱特征,能够获得非常细微的植被生理状况和环境胁迫差异,因而使遥感技术在精细农业中的应用.尤其是在叶绿素浓度和叶面积指数的反演上面有着广阔的应用前景.然而,现有的植被指数往往和这2个参数呈非线性关系,且只对某一区间的数值敏感,无法适用于其它植被覆盖程度的研究.为了寻找合适的波段位置以改善植被指数与叶绿素浓度和叶面积指数的线性关系,去除饱和区域,进而提高这2个参数的实际估算精度,该文选取了叶绿素浓度和叶面积指数,以辐射传输模型PROSPECT和SAIL为基础,模拟了这2个参数变化对3类高光谱植被指数(归一化植被指数(NDVI)、优化的简单比值指数(MSR)和优化的叶绿素吸收率指数(MCARI))的影响.叶绿素浓度变化敏感性分析结果表明,对这3类植被指数而言,750 nm和705 nm的叶片反射率更适合实际的叶绿素浓度反演.以750 nm和705 nm代替800 nm/700 nm和670 nm成功地提高了3类植被指数与叶绿素浓度的线性相关程度,其中MCARI705和叶绿素浓度基本呈线性关系.叶面积指数变化敏感性分析I口j样显示,以750 nm和705 nm组成的植被指数能够获取更可靠的叶面积指数信息,尤其对于高植被覆盖区域.其中MCARI705能较好地降低随叶面积指数变化的饱和程度,相比其它植被指数,当叶面积指数大于8时,MCARI705才出现明显的饱和.由于冠层的尺度效应,波段位置的选择对植被指数与叶面积指数线性关系的改善不及对叶绿素浓度明显.     

基于辐射传输模型的高光谱植被指数与叶绿素浓度及叶面积指数的线性关系改进

高光谱植被指数以其特有的精细光谱特征, 能够获得非常细微的植被生理状况和环境胁迫差异, 因而使遥感技术在精细农业中的应用, 尤其是在叶绿素浓度和叶面积指数的反演上面有着广阔的应用前景。然而, 现有的植被指数往往和这2个参数呈非线性关系, 且只对某一区间的数值敏感, 无法适用于其它植被覆盖程度的研究。为了寻找合适的波段位置以改善植被指数与叶绿素浓度和叶面积指数的线性关系, 去除饱和区域, 进而提高这2个参数的实际估算精度, 该文选取了叶绿素浓度和叶面积指数, 以辐射传输模型PROSPECT和SAIL为基础, 模拟了这2个参数变化对3类高光谱植被指数(归一化植被指数(NDVI)、 优化的简单比值指数(MSR)和优化的叶绿素吸收率指数(MCARI))的影响。叶绿素浓度变化敏感性分析结果表明, 对这3类植被指数而言, 750 nm 和705 nm 的叶片反射率更适合实际的叶绿素浓度反演。以750 nm 和705 nm代替 800 nm/700 nm 和670 nm成功地提高了3类植被指数与叶绿素浓度的线性相关程度, 其中MCARI705 和叶绿素浓度基本呈线性关系。叶面积指数变化敏感性分析同样显示, 以750 nm 和705 nm 组成的植被指数能够获取更可靠的叶面积指数信息, 尤其对于高植被覆盖区域。其中MCARI705 能较好地降低随叶面积指数变化的饱和程度, 相比其它植被指数, 当叶面积指数大于8时, MCARI705 才出现明显的饱和。由于冠层的尺度效应, 波段位置的选择对植被指数与叶面积指数线性关系的改善不及对叶绿素浓度明显。     

不同大气校正方法对森林叶面积指数遥感估算影响的比较

利用TM原始图像以及经过6S模型和基于影像自身的Gilabert模型大气校正后的地面绝对反射率图像,分别计算了褒河流域阔叶林和针阔混交林2种林型的5类光谱植被指数(SR、NDVI、MNDVI、ARVI和RSR),并建立各林型森林叶面积指数与同时相的各个植被指数的相关关系。结果表明,2种大气校正模型均显著提高了各植被指数与森林叶面积指数的相关关系,除了对森林叶面积指数与植被指数SR和NDVI的相关关系影响不显著外,对森林叶面积指数与植被指数MNDVI、ARVI和RSR相关关系的影响均非常显著。说明不同大气校正模型对叶面积指数的遥感估算结果有较大影响。因此,在利用遥感数据进行定量分析、信息提取和生态遥感应用时,不仅要进行大气校正,而且还要慎重选择大气校正模型和植被指数。     

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.     

利用PROSPECT+SAIL模型反演植物生化参数的植被指数优化模拟

分析3个植被生化参数(叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数)对冠层光谱反射率变化的敏感程度以及影响波段区间,选择3个植被指数作为代价函数的优化比较对象,然后运用微粒群算法和PROSPECT+SAIL模型分别反演叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数,结果表明:基于植被指数作为优化比较对象的模型反演效率较全波段方法有所提高;叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数反演值与实测值的复相关系数分别为90.8％、95.7％和99.7％,均方根误差分别为4.73μg·cm-2、0.001 g·cm-2和0.08.采用植被指数作为优化比较对象可有效地提高基于PROSPECT+SAIL模型反演植被生化参数的精度和效率.     

柽柳灌丛关键物候参数多种植被指数遥感提取的适用性——基于CO2通量观测和Sentinel-2数据

本研究以额济纳绿洲四道桥超级站为研究区,结合2018—2019年涡度通量、气象数据和2017—2020年Sentinel-2遥感影像,分析通量塔总初级生产力(GPP)与环境因子的关系,评估12种遥感植被指数对柽柳灌丛长势模拟和关键物候参数提取的适用性。采用7参数双逻辑斯蒂函数(DL-7)+全局模型函数(GMF)拟合GPP和各植被指数生长曲线,并逐年提取生长季始期(SOS)、生长季峰期(POS)和生长季末期(EOS)3种关键物候参数。结果表明: 有效积温(GDD)和土壤含水量是影响柽柳灌丛物候动态的主要环境因子。与2018年相比,2019年由于气温较低,SOS前的积温累积速率较慢,柽柳灌丛需要更长时间的热量积累来进入生长季,从而导致2019年SOS比2018年晚。在SOS与POS之间,2018和2019年水热条件相似,但2019年POS比2018年晚8 d,可能是2019年SOS较晚所致。POS以后,2019年较高的GDD和较低的土壤含水量使柽柳灌丛遭受水分胁迫,导致其生长季后期时间缩短。标准化的Sentinel-2植被指数与10:00—14:00 GPP均值的线性回归结果表明,宽波段植被指数中的增强型植被指数和窄波段植被指数中的叶绿素红边指数、倒红边叶绿素指数、红边归一化植被指数(NDVI705)能够较好地反映与柽柳灌丛GPP具有较高的一致性。柽柳灌丛SOS和EOS的遥感提取结果表明,Sentinel-2窄波段植被指数比宽波段植被指数的准确性更高,尤其是修正叶绿素吸收反射率指数提取SOS最准确,MERIS陆地叶绿素指数提取EOS最准确;Sentinel-2宽波段植被指数提取POS的准确性更高,尤其是两波段增强型植被指数和植被近红外反射率指数最准确。综合所有物候参数来看,NDVI705综合表现最佳。     

三江平原湿地植被叶面积指数遥感估算模型

利用中巴资源卫星CBERS-02影像提取的归一化植被指数(NDVI)和同期野外实测的叶面积指数(LAI)数据,分析了三江平原洪河自然保护区草甸、沼泽植被、灌丛和岛状林4种湿地植被及样本总体的NDVI与LAI之间的相关关系,建立了NDVI与不同湿地植被类型叶面积指数间的线性和非线性回归模型,并制作完成洪河自然保护区LAI空间分布图.结果表明,整个研究区样本总体的LAI估算效果不太理想,其NDVI与LAI的相关性仅为0.523;将研究区分为草甸、沼泽、灌丛和岛状林4种湿地植被类型,NDVI与各植被型LAI的相关性和估算效果均有很大程度的提高,所建立的LAI遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高,R2分别达到0.723、0.588、0.837、0.720.以上结果表明,结合地面实测数据并基于遥感植被分类的基础上,CBERS-02遥感影像可用于较大区域内湿地植被生理参数的反演研究.     

基于MODIS数据的草地生物量估算模型比较

准确估算草地生物量对合理规划区域畜牧业、评估草地植被的生态效益有重要意义.目前,在常用的遥感估算模型中,采用的植被指数和模型函数形式多样.本文根据野外生物量调查结果和MODIS数据,分别采用归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)和修正的土壤调节植被指数(MSAVI)建立了内蒙古科尔沁左翼后旗草地地上生物量和地上地下总生物量估测的3种(线性、乘幂和指数)模型,并进行了比较.结果表明:3种模型能够对草地生物量进行较好的模拟,其中指数模型效果最佳;3个植被指数(NDVI,EVI和MSAVI)与草地生物量均有较高的相关性,可用于该草地产量估测,其中MSAVI对地上生物量拟合效果最好(R2=0.900);NDVI和EVI的线性模型对总生物量的模拟明显好于对地上生物量的模拟.     

林地叶面积指数遥感估算方法适用分析

叶面积指数是与森林冠层能量和CO2交换密切相关的一个重要植被结构参数,为了探讨估算林地叶面积指数LAI的遥感适用方法和提高精度的途径,利用TRAC仪器测定北京城区森林样地的LAI,从Landsat TM遥感图像计算NDVI、SR、RSR、SAVI植被指数,分别建立估算LAI的单植被指数统计模型、多植被指数组合的改进BP神经网络,获取最有效描述LAI与植被指数非线性关系的方法并应用到TM图像估算北京城区LAI。结果表明,单植被指数非线性统计模型估算LAI的精度高于线性统计模型;多植被指数组合神经网络中,以NDVI、RSR、SAVI组合估算LAI的精度最高,估算值与观测值线性回归方程的R2最高,为0.827,而RMSE最低,为0.189,神经网络解决了多植被指数组合统计模型非线性回归方程的系数较多、较难确定的问题,可较为有效的应用于遥感图像林地LAI的估算。     

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。     

Application of LANDSAT MSS Digital Image Processing Techniques in Investigation of Aquatic Plant Distribution in Honghu Lake

In this paper an experiment in the application of LANDSAT MSS digital image proces. sing technique to classify the aquatic plants in the Honghu Lake, China, as well as the necessary ground feature spectrum measurement and plant chlorophyll content determination techniques are introduced. In order to obtain the expected computer aided classification result different methods of digital image feature extraction have been tried, namely the ratio transformation, the biomass index transformation and the linear stretching of image intensity. The data from spectrum measurement and chlorophyll content determination were used to distinguish the attributions of different classes of aquatic plant associations from one another by comparing with their spectrum response intensity values on different LANDSAT band images. The original LANDSAT MSS images were digitally rectified by control points to a certain map projection system using a general polynomial approach scheme before the classifying activities, so that the classification result may be transfered to an existing map. In this paper the resulting colourassigued image and the thematic map of Honghu Lakes aquatic plant (association) distribution are included, the areas of different classes of aquatic plants are listed and the reliability of the resulting classification and pattern recognition are analysed. These results will provide useful informations for the investigation of the present situation as well as the historical succession of the Honghu Lake and its aquatic plant distribution, and also for the research works of the lake management.     

Estimation of the chlorophyll content of micropropagated potato plants using RGB based image analysis

A method has been developed for rapid and non invasive determination of chlorophyll content of leaves of micropropagated potato plants using RGB based image analysis. Among the trichomatic colors, R and G negatively correlated with the chlorophyll content, while a positive correlation was observed with B chromate. Compared to mean brightness value, the use of mean brightness ratio considerably improved the relationship of the tricolors with chlorophyll content. The brightness values and ratios of the primary colors are modeled as linear correlation functions for chlorophyll content. A significant correlation was observed between the model predicted chlorophyll content with the chlorophyll content measured by chlorophyll content meter. Spectral properties such as luminosity and saturation were also found to be negatively correlated with the chlorophyll content. The relationship was improved by combining the mean brightness ratio at B band region with luminosity. The potential of the imaging system in micropropagation has been discussed.     

基于光谱变化特征的小麦叶片不同功能期监测研究

为了探讨小麦叶片不同功能期光谱变化特征与叶绿素含量之间的关系,以4个小麦杂交组合基因型为试验材料,对不同生长发育期的旗叶进行光谱和叶绿素测量,并采用线性外推法计算其红边位置.结果表明：在近红外区（750 nm～850 nm）和可见光区（500 nm～600 nm）处,从抽穗期到扬花期小麦旗叶光谱反射率呈现上升趋势,到灌浆期开始下降.其叶绿素含量也是先上升,进入灌浆期后开始下降.建立旗叶4个不同功能期4月25日、5月1日、5月6日和5月11日叶绿素含量与其红边位置线性回归模型,其R2分别为0.5893、0.8842、0.9379和0.7258,均达极显著水平,表明此模型可用于叶片叶绿素含量无损监测.     

水稻高光谱变化特征与叶绿素含量监测研究

叶绿素含量是评价水稻光合效率的重要指标,实时无损监测叶绿素含量对水稻生长诊断具有重要意义。以水稻P88S(绿叶)和黄1S(黄叶)为试验材料,分析高光谱指数与水稻叶绿素含量的关系,并构建冠层反射光谱与水稻叶绿素含量监测模型。研究结果表明:水稻不同叶色的冠层光谱反射率随着植株生长而不断变化,在绿叶材料P88S的502-711 nm和黄叶材料黄1S的487-716 nm可见光波长范围内,叶绿素含量与一阶微分光谱的相关系数呈极显著正相关。以P88S RVI(363,675)和黄1S DVI'(639,680)作为光谱参数,与叶绿素含量建立估算模型拟合效果最佳,说明利用高光谱技术结合一阶微分光谱的方法可以监测水稻叶绿素含量。     

淹水胁迫下棉花叶片高光谱特征及叶绿素含量估算模型

为即时监测淹水胁迫下棉花功能叶叶绿素含量,确立叶绿素含量与单叶光谱特征参数的定量关系,本文以遮雨棚内蕾期淹水胁迫下的盆栽棉花为研究对象,淹水后每 3 d对棉花叶片进行测定、取样,综合分析叶绿素含量与高光谱特征参数的相关性,并构建和验证叶绿素含量的估算模型.结果表明: 随着淹水胁迫程度的加重,叶片叶绿素含量下降;叶片原始光谱反射率、一阶微分光谱反射率分别在580、697 nm波段附近与叶绿素含量呈显著负相关;利用差值指数和归一化指数建立的估算模型优于单波段线性模型,其中以植被指数(DR₆₉₇-DR₇₃₈)/(DR₆₉₇+DR₇₃₈)为自变量建立的模型棉花单叶叶绿素含量估算值与实测值拟合度最好,拟合系数为0.814,可用于淹水胁迫下棉花单叶叶绿素含量的估测.     

Chlorophyll Destruction in Lemon Fruit by Light and 2',4'Dichloro 1-Cyanoethane-sulphonanilide

Chlorophyll content decreased when excised lemon fruits were exposed to light. A quantitative model for the photodestruction of chlorophyll exhibited reasonable agreement with data on in vivo destruction of chlorophyll. Photodestruction of chlorophyll was enhanced by treating fruit with 2′,4′-dichloro-l-cyanoethane-sulphonanilide (R33417). Measurable enhancement of chlorophyll destruction was observed with concentrations of R33417 as low as 10 μg/l. Maximum activity was achieved at approximately 600 μg/1. R33417 treatment enhanced photodestruction of chlorophyll to a greater extent at higher photon flux densities.     

不同龄组的热带森林植被生物量与遥感地学数据之间的相关性分析

 在森林植被生物量遥感动态监测方面最基础性的研究是探讨生物量与遥感数据及其派生数据、地形数据和气象数据之间的相关性。为此,以我国云南省西双版纳的热带森林植被为例,分别对幼龄林、中龄林、近熟林和成过熟林的生物量与其对应的LANDSAT TM数据及其派生数据、气象数据和地形数据之间的相关性进行了分析。首先,利用森林资源连续清查的林业固定样地数据,通过各树种组的各器官生物量估算模型计算出各样地森林植被的生物量,并根据样地的坐标来建立样地GIS数据库。然后,利用地形图对遥感图像进行几何校正,并对遥感图像进行主成分变换、缨帽变换以及植被指数的计算来产生其派生数据。其次,将栅格样地数据、遥感数据（如LANDSAT TM数据）及其派生数据（如各种植被指数数据、主成分数据、缨帽变换的亮度、绿度和湿度数据）、栅格地形数据（如DEM和坡向）和栅格气象数据（包括年平均温度、大于0 ℃的积温、年平均降雨量和湿润度）统一到同一坐标系和投影下,并将所有的数据内插为30 m分辨率的格网数据,利用样地数据与遥感数据及其派生数据、地形数据和气象数据进行栅格空间叠加分析,从而得到各样地的样地数据、遥感数据及其派生数据、地形数据和气象数据。再次,根据各样地优势树种所属的龄组将所有的数据层化为幼龄林、中龄林、近熟林和成过熟林等几个不同龄组的样本数据。最后,分别对幼龄林、中龄林、近熟林和成过熟林的样地生物量与其对应的遥感数据和派生数据、气象数据和地形数据进行相关性分析。研究表明,在所有的因子中,幼龄林的生物量与LANDSAT 的TM1和TM6波段的亮度值在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数均为-0.33;中龄林的生物量与降雨量在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数为0.33;近熟林的生物量与LANDSAT TM的派生数据VI3、LANDSAT的TM4和缨帽变换的亮度值在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数分别为0.50、-0.45和-0.45;成过熟林的生物量与主成分变换的第二主成分（PC2）在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数为-0.46。在0.05的水平上,近熟林的生物量与LANDSAT TM的派生数据VI3的相关系数最高,达到0.50,其次是成过熟林的生物量与主成分变换的第二主成分的相关系数,为-0.46。     

不同灌溉量夏玉米叶绿素含量的高光谱特征及其反演

植物叶绿素含量直接影响其光合作用，并与植物的光谱特征密切相关。以夏玉米为研究对象，采用人工控水方法研究了夏玉米七叶期不同灌溉量下冠层叶绿素含量特征及其与光谱特征之间的关系。结果表明：灌溉量越少，夏玉米叶片叶绿素含量越低，冠层光谱反射率越高，绿峰位置"红移"，而红边位置"蓝移"。叶绿素含量与光谱特征参数、植被光谱指数之间存在极显著相关关系，据此建立了冠层叶绿素含量高光谱估算模型，且基于植被指数模型较基于单一光谱特征参数模型模拟效果更好。研究结果可为夏玉米叶绿素含量的快速无损测定以及夏玉米干旱监测提供依据。     

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。     

水稻高叶绿素含量基因DET1 cDNA的克隆、生物信息学分析及超表达载体的构建

提高水稻叶片中叶绿素含量可以提高光合作用效率。以水稻高叶绿素含量突变体为材料,在前期精细定位的基础上,克隆了高叶绿素含量基因DET1（DE-ETIOLATED 1）cDNA。测序结果显示：DET1基因全长cDNA为1536 bp,由11个外显子组成,编码512个氨基酸。与野生型珍汕97B相比,DET1基因在第7个外显子上有T-C的转换,该转换引入了一个EcoR I酶切位点,并导致第328位的亮氨酸（L）改变为丝氨酸（S）,且突变位点处于高度保守区域内。DET1基因的氨基酸序列与玉米等其它高等植物的氨基酸序列同源性高达62%以上。利用生物信息学方法对DET1基因的序列、进化树、理化性质及亲疏水性等进行分析,并构建了水稻超表达载体pCUPHN-DET1,为水稻高叶绿素含量突变基因DET1的功能验证奠定基础。