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。     

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.     

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.     

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。     

利用水稻冠层光谱特征诊断土壤氮素营养状况

系统测定了不同秸秆还田和氮肥处理下水稻(Oryza sativa)关键生育期的冠层反射光谱及土壤速效氮含量,并对两者之间的关系进行了详尽的分析。结果表明: 土壤速效氮含量在整个水稻生育期内均与可见光波段反射率呈负相关,与近红外波段反射率呈正相关。归一化及比值植被指数与土壤速效氮含量有更好的相关性,分蘖期要优于其它生育时期,以870、1 220 nm波段与560和710 nm波段的组合最佳,但两者的关系易受土壤等背景的干扰。而转换型土壤调节植被指数TSAVI能较好地消除分蘖期土壤背景的影响,两生态点可用统一的方程来拟合,用该研究中所筛选出的最佳波段组合计算出的TSAVI的表现更好,尤其是870 nm波段和710 nm波段的组合,决定系数(R²)由0.46提高到0.60。抽穗期和灌浆期由1 220和760 nm计算的比值指数R(1 220, 760)和新土壤调节植被指数SAVI(1 220,760)与土壤速效氮含量的关系则不受生态点的影响,可用统一回归方程来拟合。这说明水稻冠层反射光谱可以用来评价稻田土壤肥力状况,但仍需进一步研究。     

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.     

于星载通道光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养指标的定量关系

利用空间遥感信息大面积监测小麦冠层氮素营养状况和生产力指标具有重要意义和应用前景.本研究基于不同施氮水平下小麦冠层反射光谱信息,利用响应函数模拟基于不同卫星通道构建的光谱指数(包括单波段、比值光谱指数和归一化光谱指数),分析基于星载通道的光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养指标的定量关系,确定监测小麦冠层叶片氮素营养的较好卫星传感器和光谱波段,建立小麦冠层氮素营养指标监测方程.结果表明：利用NDVI(MSS₇, MSS₅)、NDVI(RBV₃, RBV₂)、TM₄、CH₂、MODIS₁和MODIS₂遥感数据可以预估小麦叶片氮含量(LNC),其决定系数（R₂）在0.60以上;应用NDVI(PB₄, PB₂)、NDVI(CH₂, CH₁)、NDVI(MSS₇, MSS₅)、RVI(MSS₇, MSS₅)、MODIS₁和MODIS₂可以预测小麦叶片氮积累量(LNA),其R₂大于0.86.比较而言,NDVI(MSS₇, MSS₅)和NDVI(PB₄, PB₂)分别为预测小麦LNC和LNA的适宜星载通道光谱参数.     

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.     

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。     

基于作物生长监测诊断仪的双季稻叶片氮含量和氮积累量监测

为了验证作物生长监测诊断仪(CGMD)监测双季稻氮素营养指标的准确性和适用性,构建基于CGMD的双季稻叶片氮含量(LNC)和氮积累量(LNA)的监测模型。选用8个不同早、晚稻品种,设置4个不同施氮水平,利用CGMD采集冠层差值植被指数(DVI)、归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),同步利用ASD FH2高光谱仪采集冠层光谱反射率,并计算DVI、NDVI和RVI;通过比较CGMD和ASD FH2采集的冠层植被指数变化特征,验证CGMD的测量精度,构建基于CGMD的LNC和LNA监测模型,并利用独立试验数据对模型进行检验。结果表明: 早、晚稻LNC、LNA、DVI、NDVI和RVI随施氮水平的增加而增大,随生育进程的推进呈先升后降的趋势;CGMD与ASD FH2采集的DVI、NDVI和RVI间拟合的决定系数(R²)分别为0.9350、0.9436和0.9433,表明CGMD的测量精度较高,可替代ASD FH2采集冠层植被指数。基于CGMD的3个冠层植被指数相比,NDVI_CGMD与LNC的相关性最高,RVI_CGMD与LNA的相关性最高;基于NDVI_CGMD的指数模型可较准确地预测LNC,模型R²为0.8581～0.9318,模型检验的均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE)和相关系数(r)分别为0.1%～0.2%、4.0%～8.5%和0.9041～0.9854;基于RVI_CGMD的幂函数模型可较准确地预测LNA,模型R²为0.8684～0.9577,模型检验的RMSE、RRMSE和r分别为0.37～0.89 g·m^-2、6.7%～20.4%和0.9191～0.9851。与化学分析方法相比,利用CGMD可便捷准确地获取早、晚稻的LNC和LNA,在双季稻丰产高效栽培和氮肥精确管理中具有应用价值。     

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.     

黄河口不同恢复阶段湿地土壤N2O产生过程对氮输入的响应

以黄河口生态恢复前后未恢复区(R₀)、2007年恢复区(R₂₀₀₇)和2002年恢复区(R₂₀₀₂)的芦苇湿地为研究对象,研究了不同形态氮输入对湿地土壤N₂O产生过程的影响与贡献.结果表明: 硝态氮(NO₃^--N)输入对恢复区湿地土壤N₂O总产生量的影响远远大于铵态氮(NH₄⁺-N),但两者均抑制了R₀土壤的N₂O总产生量.尽管NO₃^--N输入对R₂₀₀₂表层土壤N₂O总产生量的影响明显大于R₂₀₀₇,但二者的N₂O产生量均随氮输入量的增加而增加.恢复区湿地土壤的反硝化作用和硝化细菌反硝化作用受NO₃^--N输入的影响明显,而R₀土壤产生N₂O的生物过程受其影响并不显著.尽管NH₄⁺-N输入对湿地土壤N₂O的总产生量影响不大,但其输入整体促进了R₀ 土壤的硝化细菌反硝化作用、R₂₀₀₇土壤的硝化作用和R₂₀₀₂土壤的非生物作用.比较而言,NO₃^--N输入对R₀、R₂₀₀₇和R₂₀₀₂湿地土壤N₂O产生的非生物作用主要表现为抑制,NH₄⁺-N输入则整体提高了R₀和R₂₀₀₂湿地土壤非生物作用的N₂O产生量,这与不同形态氮输入对土壤pH的调节作用密切相关.研究发现,NO₃^--N输入大大增加了湿地土壤的N₂O总产生量,改变了原有湿地土壤生物作用和非生物作用的贡献模式,故生态恢复工程导致的营养盐输入(NO₃^--N)应受到特别关注.     

黄河口不同恢复阶段湿地土壤N2O产生过程对氮输入的响应

以黄河口生态恢复前后未恢复区(R₀)、2007年恢复区(R₂₀₀₇)和2002年恢复区(R₂₀₀₂)的芦苇湿地为研究对象,研究了不同形态氮输入对湿地土壤N₂O产生过程的影响与贡献.结果表明: 硝态氮(NO₃^--N)输入对恢复区湿地土壤N₂O总产生量的影响远远大于铵态氮(NH₄⁺-N),但两者均抑制了R₀土壤的N₂O总产生量.尽管NO₃^--N输入对R₂₀₀₂表层土壤N₂O总产生量的影响明显大于R₂₀₀₇,但二者的N₂O产生量均随氮输入量的增加而增加.恢复区湿地土壤的反硝化作用和硝化细菌反硝化作用受NO₃^--N输入的影响明显,而R₀土壤产生N₂O的生物过程受其影响并不显著.尽管NH₄⁺-N输入对湿地土壤N₂O的总产生量影响不大,但其输入整体促进了R₀ 土壤的硝化细菌反硝化作用、R₂₀₀₇土壤的硝化作用和R₂₀₀₂土壤的非生物作用.比较而言,NO₃^--N输入对R₀、R₂₀₀₇和R₂₀₀₂湿地土壤N₂O产生的非生物作用主要表现为抑制,NH₄⁺-N输入则整体提高了R₀和R₂₀₀₂湿地土壤非生物作用的N₂O产生量,这与不同形态氮输入对土壤pH的调节作用密切相关.研究发现,NO₃^--N输入大大增加了湿地土壤的N₂O总产生量,改变了原有湿地土壤生物作用和非生物作用的贡献模式,故生态恢复工程导致的营养盐输入(NO₃^--N)应受到特别关注.     

太阳辐射对稻田甲烷排放的影响

太阳辐射减弱是气候变化的主要特征之一,而太阳辐射减弱对稻田甲烷(CH4)排放的影响尚不明确,且缺少高光谱遥感用于估算稻田CH4排放的研究.通过田间模拟试验,研究了不同遮阴强度对稻田CH4排放和水稻冠层光谱特征的影响,并基于冠层高光谱数据估算了CH4排放通量.采用单因子试验设计,遮阴强度设3个水平,即对照(不遮阴,CK)、轻度遮阴(S1,单层遮阴,遮阴率为60%)和重度遮阴(S2,双层遮阴,遮阴率为84%).结果表明:与对照相比,遮阴明显降低了稻田CH4排放,但重度遮阴下CH4排放高于轻度遮阴;近红外波段水稻冠层反射率表现为CK>S2>S1;水稻冠层光谱反射率(699~1349 nm)与CH4排放通量呈极显著正相关,最高相关系数达0.64,6种植被指数与CH4排放通量也呈极显著相关,其中比值植被指数(RVI)与CH4排放通量的相关系数最大,达0.84;建立了以RVI、归一化植被指数(NDVI)和507 nm原始反射率(ρ507)为参数估算CH4排放通量的逐步回归模型,决定系数R2分别为0.86和0.85,利用该模型可为开展区域稻田温室气体排放的遥感监测提供试验依据.