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.     

棉花冠层高光谱参数与叶片氮含量的定量关系

建立棉花(Gossypium hirsutum)氮素状况的光谱监测技术对于棉花营养诊断和长势估测具有重要意义。该研究利用冠层高光谱反射率及演变的多种高光谱参数,分析了不同施氮水平下不同棉花品种叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系,建立了棉花叶片氮含量的敏感光谱参数及预测方程。结果显示,棉花叶片氮含量和冠层高光谱反射率随不同施氮水平呈显著变化。棉花叶片氮含量的敏感光谱波段为600~700 nm的可见光波段和750~900 nm的近红外波段,且叶片氮含量与比值植被指数RVI [average (760~850), 700]有密切的定量关系,4个品种的平均决定系数在0.70左右。进一步分析表明,可以用统一的回归方程来描述不同品种、不同生育时期和不同氮素水平下棉花叶片氮含量随反射光谱参数的变化模式,从而为棉花氮素营养的监测诊断与精确施肥提供技术依据。     

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)。     

基于高光谱遥感的小麦叶片氮积累量

作物氮素状况是评价长势、提高产量和改善品质的重要指标,因此叶片氮积累量的实时无损估测对作物生产的氮素管理具有重要意义.以多个小麦品种在不同施氮水平下的连续3a大田试验为基础,研究了小麦叶片氮积累量与冠层高光谱参数的定量关系.结果表明,冠层叶片氮积累量随着施氮水平的提高而增加,光谱反射率在不同叶片氮积累量水平下发生相应的变化.叶片氮积累量的敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,其中,"红边"区域表现最为显著.通过微分等技术构造多种植被指数,对高光谱参数和叶片氮积累量间进行相关回归分析,SDr/SDb、FD742和AVHRR-GVI 3个参数与叶片氮积累量关系最密切,方程拟合决定系数R2分别为0.9163、0.9097和0.9142,估计标准误差SE分别为1.165、1.079和1.077.经不同年际独立数据的检验表明,利用光谱参数FD742建立的模型对叶片氮积累量的估测精度为0.8449,预测的RMSE为0.984;红边位置REPIG对叶片氮积累量的估测精度和预测的RMSE分别为0.8394和1.014,表明预测值与观察值之间符合精度高,比较而言,FD742为自变量建立的模型可以更好地评估不同条件下叶片氮素积累状况.     

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。     

基于连续统去除法的冬小麦叶片氮积累量的高光谱评价

作物氮素状况是评价长势、提高产量和改善品质的重要指标,它对作物氮素诊断与管理具有重要意义。本文基于不同施氮水平下的冬小麦冠层光谱及相应的叶片氮积累量数据,将广泛应用于岩矿高光谱分析中的连续统去除法借用至作物冠层氮素营养状况评价。通过对550~760nm波段的冠层光谱进行连续统去除处理,提取了3个吸收特征。结果表明:在所有生育期中,叶片氮积累量均随着施氮量的增加而增大;在所有氮处理中,从起身期、拔节期、孕穗期到抽穗期,叶片氮积累量均呈先增加后减小的趋势,且在孕穗期达到峰值;在各生育期,吸收峰总面积、吸收峰左面积和吸收峰右面积均随着施氮量的增加而增大,面积归一化最大吸收深度均随着施氮量的增加而减小。通过相关分析发现:各吸收特征参数与叶片氮积累量之间均存在显著性相关,且面积归一化最大吸收深度参数的相关性最好;全生育期的相关性高于各单生育期;但从单生育期来看,孕穗期是监测叶片氮积累量最佳时期。回归分析结果发现,基于全生育期建立的叶片氮积累量评价模型均达到了极显著性水平。     

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。     

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.     

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.     

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.     

基于高光谱遥感的小麦冠层叶片色素密度监测

作物叶片色素状况是评价植株光合效率和营养胁迫的重要指标,冠层叶片色素密度（单位土地面积叶片色素总量）的实时无损监测对作物生长诊断、产量估算及氮素管理具有重要意义。以包括不同品质类型（高蛋白、中蛋白和低蛋白）的多个小麦品种在不同施氮水平下的连续2a大田试验为基础,研究了小麦叶片色素密度与冠层高光谱参数的定量关系。结果表明,叶片色素（叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a＋b和类胡萝卜素）密度随施氮水平增加而提高,不施氮处理的叶片色素密度随生育进程而下降,施氮处理的叶片色素密度呈单峰曲线,品种间存在明显差异。群体叶片色素密度的敏感波段主要分布在可见光区,而红边区域导数光谱表现更显著。光谱参数VOG2、VOG3、RVI（810,560）、SRE／SBE和SDr／SDb等与叶绿素密度关系较为密切,线性方程决定系数R^2均在0．858以上,而与类胡萝卜素密度关系减弱,决定系数R^2低于0．780,且参数间差异较小。经独立试验资料的检验表明,VOG2、VOG3、SRE／SBE和SDr／SDb对不同色素的估测结果较好,预测相对误差RE低于17．6％,虽然对叶绿素b的准确性稍低。总体上,光谱参数VOG2、VOG3、SRE／SBE和SDr／SDb与小麦群体叶片色素密度关系密切,特别是对叶片叶绿素a和叶绿素a＋b的密度可以进行准确可靠的实时监测。     

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。     

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。     

Estimation of leaf nitrogen content from spectral characteristics of rice canopy

Ground-based remotely sensed reflectance spectra of hyperspectral resolution were monitored during the growing period of rice under various nitrogen application rates. It was found that reflectance spectrum of rice canopy changed in both wavelength and reflectance as the plants developed. Fifteen characteristic wavebands were identified from the apparent peaks and valleys of spectral reflectance curves, in accordance with the results of the first-order differentiation, measured over the growing season of rice. The bandwidths and center wavelengths of these characteristic wavebands were different among nitrogen treatments. The simplified features by connecting these 15 characteristic wavelengths may be considered as spectral signatures of rice canopy, but spectral signatures varied with developmental age and nitrogen application rates. Among these characteristic wavebands, the changes of the wavelength in band 11 showed a positive linear relationship with application rates of nitrogen fertilizer, while it was a negative linear relationship in band 5. Mean reflectance of wavelengths in bands 1, 2, 3, 5, 11, and 15 was significantly correlated with application rates. Reflectance of these six wavelengths changed nonlinearly after transplanting and could be used in combination to distinguish rice plants subjected to different nitrogen application rates. From the correlation analyses, there are a variety of correlation coefficients for spectral reflectance to leaf nitrogen content in the range of 350-2400 nm. Reflectance of most wavelengths exhibited an inverse correlation with leaf nitrogen content, with the largest negative value (r = -0.581) located at about 1376 nm. Changes in reflectance at 1376 nm to leaf nitrogen content during the growing period were closely related and were best fitted to a nonlinear function. This relationship may be used to estimate and to monitor nitrogen content of rice leaves during rice growth. Reflectance of red light minimum and near-infrared peak and leaf nitrogen content were correlated nonlinearly.