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.     

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。     

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.     

烤烟冠层光谱参数与叶片叶绿素含量的相关分析

为了明确烤烟冠层光谱参数与叶片叶绿素含量的相关性,测定了不同氮肥施用量条件下烤烟冠层光谱特征和烤烟鲜烟叶片叶绿素a(Chl-a)、叶绿素b(Chl-b)、类胡萝卜素(Cars)含量,并对光谱参数与叶绿素含量进行了相关分析和回归分析。结果表明:随着氮肥施用量增加,团棵期和旺长期鲜烟叶片的Chl-a、Chl-b和Cars含量均增加,可见光波段反射率降低、近红外波段反射率增加;而打顶期叶片的3种色素含量和光谱特征的变化规律不明显。可见光460～670nm范围内,460nm反射率与叶片叶绿素含量呈显著正相关,其他波段反射率与叶片叶绿素的含量呈显著负相关;近红外780～1260nm范围内,所有波段与叶片叶绿素含量的都呈显著正相关,1480nm反射率与叶片叶绿素含量呈显著负相关。反映Chl-a、Chl-b、Cars含量与光谱参数——比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)定量关系的最佳回归方程分别为幂函数、幂函数和指数函数:Chl-a=0.250RVI(730,550)1.511,Chl-b=0.049RVI(730,550)1.841,Cars=0.0998e0.379RVI(730,550)。     

稻麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系

作物氮素含量是评价作物长势、估测产量与品质的重要参考指标,叶片氮素含量的无损快速监测对于指导作物氮素营养的精确管理及生产力的预测预报具有重要意义.以5个小麦品种和3个水稻品种在不同施氮水平下的3a田间试验为基础,综合研究了稻麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系.结果显示：（1）不同试验中拔节后稻麦叶片氮含量均随施氮水平呈上升趋势;（2）稻麦冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异,在可见光区（460～710 nm）的反射率一般随施氮水平的增加逐渐降低,而在近红外波段（760～1100 nm）却随施氮水平的增加逐渐升高;（3）就单波段光谱而言,610、660 nm和680 nm处的冠层反射率均与稻麦叶片氮含量具有较好的相关性;（4）在光谱指数中,归一化差值植被指数NDVI（1220,610）与水稻和小麦叶片氮含量均具有较好的相关性,且相关性好于单波段反射率;（5）对于小麦和水稻,可以利用共同的波段和光谱指数来监测其叶片氮含量,采用统一的回归方程来描述其叶片氮含量随单波段反射率和冠层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含量估测的准确性.     

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。     

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.     

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.     

黄土高原冬小麦田光谱特征变化及其与二氧化碳日收支的相关分析

根据光谱辐射仪对黄土高原冬小麦整个生育期光谱反射率的连续观测数据及CO₂通量观测数据,对冬小麦田光谱特征变化及其与CO₂日收支的相关性进行了分析.结果表明：冬小麦田不同波长光谱反射率和归一化植被指数（NDVI）呈现明显的日变化和季节变化.同一天内,反射率随太阳高度角的变化而变化,变化最大的波段（550 nm左右、700～1 050 nm）表现为峰.不同生育期同一时刻,可见光波段（350～670 nm）反射率变化不大,近红外波段（700～1 050 nm）出现较大差异,在出苗期、分蘖期和越冬期后红边位置向长波方向“红移”;越冬期前出现向短波方向“蓝移” 的现象;但成熟期“蓝移”现象不明显,表现为突变;其他生育时期没有观测到波谱位移.NDVI的日变化呈U型,13：00左右最低,16：00后出现较大波动,与抛物线有较好的拟合效果,小麦生长旺盛时期,对其地面遥感观测应选择在NDVI变化不大的13：00左右进行;整个冬小麦生长季11:00反射率及NDVI以播种后第140天为中心对称,NDVI的季节变化表现为M型,可用四次多项式拟合;在整个小麦生育期中NDVI与CO₂的日收支呈极显著负相关,但正午左右的相关性稍差.     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

水稻叶片全氮浓度与冠层反射光谱的定量关系

利用数学统计方法分析了不同施氮水平和不同水稻品种群体叶片全氮浓度（LNC）与冠层反射光谱的定量关系,建立了水稻群体叶片全氮浓度的光谱监测模型.结果表明：基于原始反射率构造的光谱参数与叶片全氮浓度的相关程度均高于原始反射率,近红外波段（760～1 220 nm）与可见光波段510、560、680及710 nm组成的比值植被指数、差值植被指数和归一化植被指数与群体叶片全氮浓度呈极显著正相关,其中与归一化植被指数（NDVI）的相关性最好;对拟合较好的6个两波段组合参数及4个特征光谱参数的预测标准误（SE）和决定系数（R²）进行比较后,选取参数NDVI (1220, 710)为反演群体叶片全氮浓度的最佳光谱参数,方程为LNC=3.2708 × NDVI (1220,710) + 0.8654.利用不同粳稻品种、水分和氮肥处理的试验数据对监测模型进行了检验,估计的根均方差（RMSE）均小于20%,预测值和实测值的拟合R²为0.674～0.862,拟合斜率为0.908～1.010,RMSE为11.315%～19.491%,表明模型预测值与实测值之间符合度较高,对不同栽培条件下的水稻群体叶片全氮浓度具有较好的预测性.     

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.