杂交稻增密减肥处理的SPAD值光谱估算模型

响应"一控两减三基本"的要求,在不减产的前提下减少化肥用量,研究全程机械化大苗机插条件下不同增密减肥处理的水稻叶绿素相对含量(SPAD值)光谱估算模型.分析水稻叶片SPAD值与冠层一阶微分光谱的相关性,建立基于敏感波长及一阶微分光谱参数的SPAD值估算模型,用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、相对误差(RE)对...     

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。     

干旱胁迫下雷竹叶片叶绿素的高光谱响应特征及含量估算

植物叶片的反射光谱特征与叶绿素含量密切相关。以重要的笋用竹种雷竹(Phyllostachys violascens)为研究对象,采用盆栽及控水试验方法研究了2年生雷竹在干旱胁迫条件下冠层叶片反射光谱的响应特征,分析了叶片叶绿素含量与不同波段光谱反射率一阶微分值以及光谱特征参数之间的相关关系,并以雷竹叶绿素含量敏感波段及构建的植被指数与叶绿素含量进行了拟合。结果表明,重度缺水处理后雷竹叶片叶绿素含量显著降低,在可见光区叶片光谱反射率随叶绿素含量的降低而增加,以波长493、639、693、756 nm等处的光谱反射率一阶微分值与叶绿素含量的相关性较高。雷竹叶片叶绿素含量与光谱特征参数如绿峰反射率、红谷反射率、蓝边面积、绿峰面积之间的相关性较高。与已有的植被指数相比基于雷竹叶绿素含量敏感波段修正后的植被指数与叶绿素含量相关性优于原植被指数。基于反射率一阶微分值构建的多元回归方程以及修正的绿色归一化植被指数(m GNDVI)构建的回归方程拟合效果较好,为雷竹叶绿素含量的较优估算方程。研究结果可以为雷竹叶绿素含量的快速无损测定以及季节性干旱条件下雷竹林的科学经营及灾后评估提供依据。     

MODIS植被指数与水稻叶面积指数及叶片叶绿素含量相关性研究

利用光谱分辨率为3nm的ASD FieldSpec UV／VNIR光谱仪获得了2002和2003年水稻整个生长期的高光谱数据,同时对水稻叶面积指数(LAI)和叶绿素含量(CHL．Ｃ)进行了测定,对中分辨率成像光谱仪(MODIS)的增强植被指数(EVI)、归一化植被指数(NＤVI)以及红边位置(REP)与LAI及CHL．C之间的关系进行了研究．结果表明。LAI与冠层光谱在可见光、近红外波段相关性较好,叶绿素含量与冠层光谱在红光波段相关性较好．EVI、REP和LAI之间的相关关系不受水稻覆盖率的影响;NDVI与LAI的相关关系在水稻低覆盖率情况下较好;在水稻高覆盖率情况下。EVI和REP比NDVI与LAI之间的相关关系要好．MODIS-NDVI、EVI及REP与叶片叶绿素含量相关性较好．由此可见,EVI和REP可以有效地监测水稻LAI和CHL．C．     

菊花黄绿叶突变体不同类型叶片的叶绿素含量和结构特征比较

以菊花黄绿叶突变体-NAu04-1-31为试验材料,测定了黄叶、黄绿叶和绿叶3种不同类型叶片的叶绿素含量,并观察比较了叶片的显微与超微解剖结构.叶绿素含量测定表明:黄叶、黄绿叶的叶绿素含量显著低于绿叶,而黄叶叶绿素a与叶绿素b的比值大于绿叶.叶绿体显微与超微结构观察发现:黄叶细胞内叶绿体形状不规1则,缺乏正常的叶绿体膜结构,无类囊体,无淀粉粒,嗜锇颗粒较多;黄绿叶叶片栅栏组织绿色部分与绿叶的栅栏组织相似,黄色部分与黄叶的栅栏组织棚似,黄色部分的海绵组织中有类似于绿色叶片的海绵组织结构,而绿色部分含有类似于黄叶的海绵组织的结构特征.绿叶细胞内叶绿体较多,形状规则,基粒片层清晰,其内淀粉粒多而大,嗜锇颗粒较少.     

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。     

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.     

金叶连翘叶片色素含量和解剖结构研究

金叶连翘不同冠层的成熟叶片呈现为不同颜色。以朝鲜连翘深绿色叶为对照,观察金叶连翘冠层上、中、下位叶色,测定其叶片大小和叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素及类胡萝卜素含量,同时观察分析叶片横切面解剖结构,旨在阐明叶片色素含量和解剖结构对叶色的影响。研究表明:上层黄色、中层黄绿色、下层浅绿色,黄、黄绿、浅绿色叶总叶绿素含量分别是对照组的0.51%、4.44%和66.47%,均极显著低于对照(P <0.01),但黄绿叶的叶绿素a/b比值显著升高(P <0.05),黄、黄绿叶的总叶绿素/类胡萝卜素比值极显著降低(P <0.01)。黄、黄绿叶的叶绿体发育停滞于单片层时期,类囊体分化程度低,浅绿叶类囊基粒片层肿胀;黄叶细胞器降解,栅栏组织细胞形状难以辨别,黄绿叶上表皮细胞凸起。金叶连翘属于总叶绿素及叶绿素b合成减少型突变体,表现为叶绿素严重缺失,类胡萝卜素相对含量升高;其叶绿体发育停滞,类囊体结构异常,是金叶连翘叶片呈现不同颜色的主要因素,与其叶片解剖显微结构无关。     

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.     

不同灌溉量夏玉米叶绿素含量的高光谱特征及其反演

植物叶绿素含量直接影响其光合作用,并与植物的光谱特征密切相关。以夏玉米为研究对象,采用人工控水方法研究了夏玉米七叶期不同灌溉量下冠层叶绿素含量特征及其与光谱特征之间的关系。结果表明：灌溉量越少,夏玉米叶片叶绿素含量越低,冠层光谱反射率越高,绿峰位置"红移",而红边位置"蓝移"。叶绿素含量与光谱特征参数、植被光谱指数之间存在极显著相关关系,据此建立了冠层叶绿素含量高光谱估算模型,且基于植被指数模型较基于单一光谱特征参数模型模拟效果更好。研究结果可为夏玉米叶绿素含量的快速无损测定以及夏玉米干旱监测提供依据。     

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。     

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.     

基于光谱指数的植物叶片叶绿素含量的估算模型

叶绿素是光合作用能力和植被发育阶段的指示器,是监测湿地植被生长健康状况的重要指标之一;高光谱遥感技术可以为植物叶绿素含量的定量化诊断提供简便有效、非破坏性的数据采集和处理方法。为保证被探测叶片面积相同,消除背景反射、叶片表面弯曲造成的光谱波动及叶片内部变异造成的影响,研究采用Field Spec 3光谱仪加载手持叶夹式叶片光谱探测器,测定野鸭湖湿地典型植物的叶片高光谱反射率数据,同时通过分光光度计室内测定相应叶片的叶绿素含量。采用相关性及单变量线性拟合分析技术,建立二者的关系模型,包括叶绿素含量与"三边"参数的相关模型以及比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型,并采用交叉检验中的3K-CV方法对估算模型进行模型精度检验。结果表明:植物叶片叶绿素含量与"三边"参数大多都呈极显著相关,相关系数最大达到0.867;计算光谱反射率组成的比值(SR)和归一化(ND)光谱指数与叶绿素含量的决定系数,总体相关性比较高,较好的波段组合均为550—700nm与700—1400nm以及550—700nm与1600—1900nm,与叶绿素含量相关性最好的指数分别是SR(565nm,740nm)和ND(565nm,735nm)。并通过选取相关性最佳的光谱特征参数,分别基于"三边"参数和ND模型指数构建了植物叶片叶绿素含量的估算模型。其中,基于红边位置(WP_r)光谱特征参数和ND(565nm,735nm)光谱指数建立的叶绿素含量估算模型,取得了较好的测试效果,检验拟合方程的决定系数(R2)都达到0.8以上,估算模型分别为y=0.113x-78.74,y=5.5762x+4.4828。通过3K-CV方法进行测试和检验,植物叶绿素含量估算模型均取得了较为理想的预测精度,预测精度的分别为93.9%及90.7%。高光谱遥感技术对植被进行微弱光谱差异的定量分析,在植被遥感研究与应用中表现出强大优势,为植物叶绿素含量诊断中的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。     

Relationships between leaf chlorophyll content and spectral reflectance and algorithms for non-destructive chlorophyll assessment in higher plant leaves

Leaf chlorophyll content provides valuable information about physiological status of plants. Reflectance measurement makes it possible to quickly and non-destructively assess, in situ, the chlorophyll content in leaves. Our objective was to investigate the spectral behavior of the relationship between reflectance and chlorophyll content and to develop a technique for non-destructive chlorophyll estimation in leaves with a wide range of pigment content and composition using reflectance in a few broad spectral bands. Spectral reflectance of maple, chestnut, wild vine and beech leaves in a wide range of pigment content and composition was investigated. It was shown that reciprocal reflectance (R lambda)-1 in the spectral range lambda from 520 to 550 nm and 695 to 705 nm related closely to the total chlorophyll content in leaves of all species. Subtraction of near infra-red reciprocal reflectance, (RNIR)-1, from (R lambda)-1 made index [(R lambda)(-1)-(RNIR)-1] linearly proportional to the total chlorophyll content in spectral ranges lambda from 525 to 555 nm and from 695 to 725 nm with coefficient of determination r2 > 0.94. To adjust for differences in leaf structure, the product of the latter index and NIR reflectance [(R lambda)(-1)-(RNIR)-1]*(RNIR) was used; this further increased the accuracy of the chlorophyll estimation in the range lambda from 520 to 585 nm and from 695 to 740 nm. Two independent data sets were used to validate the developed algorithms. The root mean square error of the chlorophyll prediction did not exceed 50 mumol/m2 in leaves with total chlorophyll ranged from 1 to 830 mumol/m2.     

Reflectance Variation within the In-Chlorophyll Centre Waveband for Robust Retrieval of Leaf Chlorophyll Content

The in-chlorophyll centre waveband (ICCW) (640–680 nm) is the specific chlorophyll (Chl) absorption band, but the reflectance in this band has not been used as an optimal index for non-destructive determination of plant Chl content in recent decades. This study develops a new spectral index based solely on the ICCW for robust retrieval of leaf Chl content for the first time. A glasshouse experiment for solution-culture of one chlorophyll-deficient rice mutant and six wild types of rice genotypes was conducted, and the leaf reflectance (400–900 nm) was measured with a high spectral resolution (1 nm) spectrophotometer and the contents of chlorophyll a (Chla), chlorophyll b (Chlb) and chlorophyll a+b (Chlt) of the rice leaves were determined. It was found that the reflectance curves from 640 nm to 674 nm and from 675 nm to 680 nm of the low-chlorophyll mutant leaf were drastically steeper than that of the wild types in the ICCW. The new index based on the reflectance variation within ICCW, the difference of the first derivative sum within the ICCW (DFDS_ICCW), was highly sensitive (r = −0.77, n = 93, P<0.01) to Chlt while the mean reflectance (R_ICCW) in the ICCW became insensitive (r = −0.12, n = 93, P>0.05) to Chlt when the leaf Chlt was higher than 200 mg/m². The best equations of R-ICCW and DFDS_ICCW yielded an RMSE of 78.7, 32.9 and 107.3 mg/m², and an RMSE of 37.4, 16.0 and 45.3 mg/m⁻², respectively, for predicting Chla, Chlb and Chlt. The new index could rank in the top 10 for prediction of Chla and Chlt as compared with the 55 existing indices. Additionally, most of the 55 existing Chl-related VIs performed robustly or strongly in simultaneous prediction of leaf Chla, Chlb and Chlt.     

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.     

基于光谱指数的喀斯特植物叶片叶绿素含量定量估算

为了探讨适合于喀斯特植物叶片叶绿素含量估算的光谱指数,在总结以往基于光谱指数的植物生化参数估算研究基础上发现,常用光谱指数通常采用差值、比值、归一化以及倒数差值方式来构建。因此,我们通过上述4种光谱指数构建方式对所采集的4种典型喀斯特植物——黄荆(Vitex negundo)、盐麸木(Rhus chinensis)、朴树(Celtis sinensis)和红背山麻杆(Alchornea trewioides)叶片原始光谱反射率及其一阶导数值与同步测定的叶片叶绿素含量进行遍历分析,以期获得最优光谱指数并将其应用于喀斯特植物叶片叶绿素含量定量估算研究。结果表明：(1)常用光谱指数中,改良红边归一化指数(modified red-edge normalized difference vegetation index, mND705)对喀斯特植物叶片叶绿素含量估算效果较好(决定系数为0.45,均方根误差为0.26 mg·g^-1)。(2)虽然荧光比值(fluorescence ratio index, FRI1)和叶绿素吸收面积光谱指数(chlorophyll absorp...     

基于光谱变化特征的小麦叶片不同功能期监测研究

为了探讨小麦叶片不同功能期光谱变化特征与叶绿素含量之间的关系,以4个小麦杂交组合基因型为试验材料,对不同生长发育期的旗叶进行光谱和叶绿素测量,并采用线性外推法计算其红边位置.结果表明：在近红外区（750 nm～850 nm）和可见光区（500 nm～600 nm）处,从抽穗期到扬花期小麦旗叶光谱反射率呈现上升趋势,到灌浆期开始下降.其叶绿素含量也是先上升,进入灌浆期后开始下降.建立旗叶4个不同功能期4月25日、5月1日、5月6日和5月11日叶绿素含量与其红边位置线性回归模型,其R2分别为0.5893、0.8842、0.9379和0.7258,均达极显著水平,表明此模型可用于叶片叶绿素含量无损监测.