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。     

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.     

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。     

基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.     

基于减量精细采样法估算小麦叶片氮积累量的最佳归一化光谱指数

基于6个小麦品种、5个施氮水平、4年田间试验条件下不同生育时期的小麦叶片高光谱反射率和相应的氮含量及生物量,采用减量精细采样法,系统构建了350～2500 nm范围内所有两两波段组成的归一化光谱指数［NDSI（i, j）］,综合分析了小麦叶片氮积累量(LNA, g N·m^-2)与NDSI（i, j）的定量关系,确定了估算叶片氮积累量的新高光谱特征波段和光谱指数,进而建立了小麦叶片氮积累量监测模型.结果表明：估算小麦叶片氮积累量的敏感波段主要存在于可见光区和近红外区,最佳特征波段组合为720 nm和860 nm;基于NDSI(860,720)的叶片氮积累量监测模型为LNA=26.34×［NDSI(860,720)］^1.887（R²=0.900,SE=1.327）.利用独立试验资料的检验结果表明,基于NDSI(860,720)建立的回归模型对小麦叶片氮积累量的估测精度为0.823,RMSE为0.991 g N·m^-2,模型预测值与观察值之间的符合度较高.可利用新的归一化高光谱参数NDSI(860,720)来估算小麦叶片氮积累量.     

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。     

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.     

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.     

利用高光谱遥感预测小麦籽粒蛋白质产量

2003-2006年连续3年采用不同小麦品种在不同施氮水平下进行大田试验,于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定植株氮素含量.根据特征光谱参数-叶片氮素营养-籽粒蛋白质产量这一技术路径,以叶片氮素营养为连接点将模型链接,建立基于开花期高光谱参数的小麦籽粒蛋白质产量预报模型.结果表明:开花期叶片氮含量、氮积累量以及花后叶片氮转运量均能够较好地反映成熟期籽粒蛋白质产量状况;对叶片氮含量和氮积累量的光谱反演,在不同品种、氮素水平和年度间可以使用统一的光谱参数,其中利用红边位置(REPle)和修正型ND705(mND705)可以较好表达叶片氮含量的动态变化,以红蓝边面积比(SDr/SDb)和742nm处一阶微分(FD742)为变量建立叶片氮积累量监测模型效果较好;经独立试验数据的检验表明,以参数REPle、SDr/SDb和FD742为变量建立成熟期籽粒蛋白质产量预报模型均给出理想的检验结果,模型测试精度R2分别为0.854、0.803和0.795,相对误差RE分别为16.4%、18.2%和14.9%;利用开花期关键特征光谱指数可以有效地评价小麦成熟期籽粒蛋白质产量状况.     

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.     

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.     

利用高光谱参数反演水稻叶片类胡萝卜素含量

为了探讨快速、准确预测水稻(Oryza sativa)叶片类胡萝卜素(Car)含量的敏感光谱波段和光谱指数, 通过实施涉及不同年份、不同生态点、不同施氮水平和不同品种类型的4个田间试验, 于主要生育期同步测定了水稻顶部4张叶片的光谱反射率及Car含量, 系统分析了350-2 500 nm范围内任意两波段组合而成的比值(SR (λ1, λ2))、归一化(ND (λ1, λ2))及已报道的对Car敏感的光谱指数与水稻叶片Car含量间的定量关系。结果表明, 不同Car含量水平下水稻叶片光谱反射率存在着明显变化, 以绿光及红边波段对水稻叶片Car含量变化最为敏感。723 nm附近的波段与近红外波段的比值组合以及713 nm附近的波段与近红外波段的归一化组合可以较好地预测水稻叶片Car含量, 以SR (723, 770)和ND (770, 713)表现最好, 线性拟合R²分别达到0.897和0.898。基于独立的试验资料的检验表明, 预测值和实测值的拟合R²分别为0.856和0.858, 均方根差RMSE均为0.072, 平均相对误差RE分别为11.9%和12.0%, 表明SR (723,770)和ND (770, 713)可有效地估算水稻上部叶片的Car含量。     

水稻上部叶片叶绿素含量的高光谱估算模型

叶片叶绿素 (Chl) 状况是评价植株光合效率和营养胁迫的重要指标,实时无损监测Chl状况对作物生长诊断及氮素管理具有重要意义.以不同生态点、不同年份、不同施氮水平、不同类型水稻品种的4个田间试验为基础,于主要生育期同步测定了水稻主茎顶部4张叶片的高光谱反射率及Chl含量,并计算了350～2500 nm范围内任意两波段组合而成的比值(SR[λ1,λ2])和归一化(ND[λ1,λ2])光谱指数以及已报道的对Chl敏感的光谱指数,进一步系统分析了叶片Chl含量与上述光谱指数之间的定量关系.结果表明,红边波段的比值和归一化光谱指数可以较好地预测水稻上部4叶的Chl含量(R~2>0.9),但对于不同Chl指标其最佳组合波段有所差异.估算叶绿素a (Chla)、叶绿素总量(Chla+b)和叶绿素b (Chlb)的最佳比值光谱指数分别为SR(724,709)、SR(728,709)和SR(749,745),方程拟合决定系数R~2分别是0.947、0.946、0.905;最佳归一化光谱指数分别为ND(780,709)、ND(780,712)和ND(749,745),R~2分别是0.944、0.943、0.905.引入445 nm波段反射率对上述光谱指数进行修正,可以降低叶片表面反射差异的影响,提高模型的应用范围.利用不同年份独立的试验资料对所建模型进行了检验,结果表明,修正型比值光谱指数 mSR(724,709)、mSR(728,709) 和 mSR(749,745),以及修正型归一化光谱指数mND(780,709)、mND(780,712) 和 mND(749,745) 预测 Chla、Chla+b 和 Chlb 的效果更好,其测试的RMSE分别为 0.169、0.192、0.052、0.159、0.176、0.052,RE分别为8.18%、7.74%、13.01%、8.26%、7.59%、12.96%,均较修正前降低,说明修正后的光谱指数普适性更好.     

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。     

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.     

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。     

估测水稻叶层氮浓度的新型蓝光氮指数

基于不同氮素水平与品种类型的多个田间试验,综合分析了水稻冠层高光谱植被指数与叶层氮浓度的定量关系.结果表明：对氮反应最敏感的波段为红光665～675 nm、蓝光490～500 nm和红边区域波段680～760 nm.400～2500 nm波段范围内两波段植被指数与水稻叶层氮浓度相关性最好的是550～600 nm与500～550 nm,属绿光波段组合,决定系数（R²）最高的是比值指数SR(533,565).以3个蓝光波段构建的光谱参数R₄₃₄/(R₄₉₆+R₄₀₁)（蓝光氮指数）与水稻叶层氮浓度呈极显著的直线相关关系,与SR(533,565)相比,该参数显著提高了对叶层氮浓度的预测性.独立资料检验结果显示,R₄₃₄/(R₄₉₆+R₄₀₁)对水稻叶层氮浓度具有较好的预测性,检验根均方差（RMSE）和相对误差（RE）值分别为9.67%和8%,是一种适合于水稻叶层氮浓度估测的良好高光谱植被指数.