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.     

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)。     

基于森林群落和光谱曲线特征分异的福建省森林生物量遥感反演

基于福建省Landsat8 OLI影像,利用混合像元分解模型筛选出"纯净"的植被像元,提取296个调查样地对应植被像元的红光和近红外波段的中心波长(分别CWR和CWNIR)及其对应的反射率(分别R和NIR),构建以(NIR-R)/(CWNIR-CWR)为特征指数的叶生物量回归模型。然后根据针叶林、阔叶林及针阔混交林叶生物量与干、枝、叶所组成的地上生物量的关系方程,结合福建省植被覆盖分类数据,估测了整个福建省针叶林、阔叶林、混交林的地上生物量,并绘制了福建省地上生物量分布图。结果表明:红光和近红外两个波段反射率和其中心波长所组成的斜率与叶生物量相关性显著,与针叶林、阔叶林、混交林叶生物量的精度分别达到70.55%、68.89%、51.75%,采用这种方法对福建省叶生物量和地上总生物量进行估算,并进行精度验证,其中,针叶林、阔叶林、混交林叶物量的模型误差(RMSE)分别达到29.2467 t/hm~2(R~2=66.64%)、14.0258 t/hm~2(R~2=61.13%)、10.1788 t/hm~2(R~2=55.43%),地上总生物量的模型精度分别达到49.8315 t/hm~2(R~2=54.65%)、45.1820 t/hm~2(R~2=49.01%)、41.5131 t/hm~2(R~2=38.79%),这说明,采用红光波段和近红外波段与其中心波长所组成的斜率估测森林叶生物量,进而估算其地上总生物量的方法是可行的。     

Exploring the influence of soil types underneath the canopy in winter wheat leaf area index remote estimating

Aims Remote sensing is an effective and nondestructive way to retrieve leaf area index (LAI) from plot, regional and global range. Soil background is one of the confounding factors limiting remotely estimating LAI. And soil type contains a large proportion of soil background information, which can influence the optical properties of vegetation canopy and soil. However, our knowledge on the effects stemmed from soil types underneath the canopy on LAI remote estimating have been in shortage. Thus, this study aims to explore the influences of soil types underneath the canopy on winter wheat LAI remote estimating. Methods We analyzed the sensitivity variation of eight spectral indices, named normalized difference vegetation index (NDVI), modified soil-adjusted vegetation index (MSAVI), modified chlorophyll absorption ratio index 2 (MCARI₂), red edge inflection point (REIP), red edge amplitude (Dr), red edge area (SDr), red edge symmetry (RES), normalized difference spectral index (NDSI), to LAI in different soil types, and then we identified some spectral intervals or parameters that were insensitive to soil type variations underneath the canopy. We also compared the accuracy of two commonly used regression models, partial least squares regression (PLSR) and random forest regression (RFR), in estimating LAI for different soil types. We also explored the problems arising from applying the regression model developed in single soil type area to complex soil types area in retrieving LAI. Important findings This paper demonstrates the effects of soil types underneath the canopy on LAI retrieving. 1) The sensitivity of spectral indices to LAI is significantly different due to the soil type variation, but REIP has the least effects from soil type variation among the eight spectral indices. Meanwhile, the band selection algorithm of lambda-by-lambda not only chooses the most sensitive spectral interval for LAI, but also provides a feasible way to construct the spectral index that exhibits strong resistances to the effects of soil types underneath the canopy. 2) The accuracy of LAI estimation by regression models differs under soil type considered or not. So we suggest that in small scale researches, especially in a field scale, the ability of regression models in explaining variables is the priority consideration, while the PLSR is superior to RFR in this respect. Under the premise of unknown priori knowledge of land surfaces, the RFR is more suitable for retrieving LAI than PLSR, but land surface priori knowledge is still necessary. These findings provide the theoretical basis and methods for developing remotely sensing estimating LAI models adapted to various land surfaces. Further analysis is needed in applying the findings in more crop types, cultivars and growth stages.     

联合荧光光谱与寿命法检测多次高温加热油

三维荧光光谱法检测多次高温加热植物油,该方法能快速、准确的获得待测样品的三维荧光光谱特征图,但只是定性的分析。当荧光强度变化较小的时候,容易出现误检、漏检的情况。先用三维荧光光谱技术分析植物油样品的光谱信息,然后再通过荧光寿命法,计算多次高温加热植物油中荧光光子的寿命,通过与未加热油荧光寿命的对比,检测多次高温加热植物油。二者联合,进一步提高了检测的准确度,有利于解决误检、漏检的问题,从而为高温加热油的检测提供有力的参考。     

毛姜花油细胞原位拉曼光谱研究

为避免复杂的样品的制备及提取过程,最大限度避免精油活性成分变化,常温下,用拉曼光谱原位分析毛姜花油细胞中精油。样品切片后置于共聚焦显微拉曼光谱仪下,用10倍物镜可观察到油细胞。油细胞精油的拉曼光谱与1,8-桉油精拉曼光谱非常相似。以毛姜花油细胞/1,8-桉油精的拉曼峰为序,较强峰出现在2928/2 921、647/652 cm~(-1),次强峰出现在540/545、808/813、915/920、926/930、1 012/1 016、1 075/1 080、1 270/1273、1 427/1 432 cm~(-1)。在油细胞中出现的强峰、次强峰与1,8-桉油精的拉曼峰一致,说明毛姜花油细胞中油的主要成分为1,8-桉油精。毛姜花油细胞的25条拉曼峰都与1,8-桉油精的拉曼峰有很好的对应关系。     

人体组织反射光谱的检测研究

反射光谱是一种非侵入式的光学技术,可提高癌症实时反馈和诊断效率。本文综述了基于反射光谱技术在人体皮肤、口腔、肺、鼻咽等组织疾病的研究概况,包括离体组织和活体组织反射光谱的检测,展望了发展前景。     

厄他培南与人血清清蛋白体外相互作用的理化特性

研究新型碳青霉烯类抗菌素厄他培南（ertapenem, ERT）与人血清清蛋白（human serum albumin,HSA）的体外相互作用的物理化学特性。模拟生理条件下,计算机模拟技术结合荧光光谱和紫外光谱,研究ERT与HSA相互作用机制,荧光光谱实验中,Kq 值远大于2.0×1010 L·(mol·s)-1,ERT对HSA荧光猝灭的Stern-Volmer 曲线有良好的线性关系,表明ERT与HSA的相互作用表现为静态结合过程。HSA的最大发射波长发生轻微红移,说明HSA的微环境发生了改变。ERT与HSA的分子结合距离r值较小,说明发生能量转移现象。同步荧光技术解析出ERT对HSA的结构域微区构象产生影响,使色氨酸残基周围的微区构象及结合位域的疏水性发生改变。荧光相图技术解析出ERT与HSA相互反应呈线性,说明HSA构象型态的变迁为“二态”模型。HSA与ERT相互作用的热力学参数及分子模拟技术建立ERT-HSA结合模型,表明ERT与HSA的相互作用力主要是疏水作用力,兼有氢键作用力的存在。荧光偏振定量证明,HSA与ERT相互作用过程中生成了非共价复合物。光谱实验与计算机模拟结果基本一致,其结果可为研究ERT与HSA相互作用本质提供一定参考。     

植物反射光谱对水分生理变化响应的研究进展

实时、无损伤地探测植物的水分及生理变化是高光谱遥感的深层次应用。由水分胁迫引发的植物一系列反射光谱响应体现了碳-氮-水耦合作用的结果。以往的研究大多集中于单一因素的响应, 而忽略了多因素交互作用。该文综述和分析了植物水分状况变化引起的直接和间接光谱响应机制, 包括植物水分含量、色素、养分状况、光合作用和叶绿素荧光指标的光谱响应及其内在的关联, 探讨了反射光谱在探测植物水分生理活动应用中的主要方法与最新技术, 并指出碳-氮-水多指标、多时空尺度的综合分析对于估测植被生产力及其对气候变化的响应具有重要意义。     

晴天条件下光、温变化对苹果绿色果皮原初光化学反应的影响

利用快速叶绿素荧光诱导动力学和光谱反射测定技术,研究了晴天条件下,光、温变化对苹果绿色果皮原初光化学反应的影响.结果表明：一天内,随着光、温的增强,金冠苹果果皮在12:00-14:00存在较严重的光抑制.O-J-I-P荧光诱导曲线在300 μs处的相对可变荧光（W_k）几乎没有变化,说明果皮PSⅡ的放氧复合体（OEC）的活性在一天当中没有受到强光和高温的伤害;但是果皮捕获的激子将电子传递到电子传递链中Q_A-下游电子受体的概率（Ψ_o）从8:00-12:00逐渐下降,说明金冠果皮PSⅡ反应中心受体侧的功能受到抑制.强光降低了果皮单位面积上有活性的反应中心（RC/CS）的数量,导致单位反应中心吸收的光能（ABS/RC）增加.果皮的光化学反应（TR_o/RC）不能完全利用所吸收的光能,使单位反应中心的热耗散（DI_o/RC）增加.伴随着光抑制的出现,苹果果皮叶黄素库的脱环化比例增加,表明强光下,果皮启动了叶黄素循环机制,来耗散过剩光能,以减轻过剩光能对光合机构的进一步伤害;一天中,光强和温度的增加均可加重果皮的光抑制程度,但光强对果皮的影响程度显著大于温度对果皮的影响.