不同氮素水平下超高产夏玉米冠层的高光谱特征

为明确超高产夏玉米冠层高光谱特性,对不同生育期、不同氮肥处理下普通玉米与超高产夏玉米冠层高光谱特性进行了比较;对超高产夏玉米冠层高光谱反射率及其衍生的植被指数与干物质积累、叶绿素含量间的相关性进行了分析。结果表明,不同生育期,超高产夏玉米近红外波段的高光谱反射率均大于普通玉米,且在生育后期变化缓慢。开花期与灌浆期之间,出现"红边平台"现象,生育后期红边位置"蓝移"变化量显著小于普通玉米。随着施氮量的增加,超高产夏玉米冠层高光谱反射率及红边位置变化不大,而红边幅值与红边面积呈逐步增大趋势。在相关性分析中,由950、760、810、870nm构成的各类植被指数及红边幅值、红边面积与超高产夏玉米干物质积累量间的相关性最好,红边位置λred可用于估算叶绿素总量、叶绿素a、叶绿素b及类胡萝卜素的含量。不同氮肥下,超高产夏玉米冠层高光谱特征与普通玉米相比具有较大差异,研究结果能为超高产夏玉米生理特性的研究提供支持。     

不同干旱条件下夏玉米全生育期冠层吸收光合有效辐射比的高光谱遥感反演

冠层吸收光合有效辐射比(fAPAR)是植被生产力遥感模型的重要参数.但关于不同干旱条件下作物全生育期的fAPAR遥感反演研究仍未见报道.本研究利用2015年夏玉米5个灌水处理模拟试验的高光谱反射率和fAPAR观测资料,分析了不同干旱条件下夏玉米关键生育期fAPAR和高光谱反射率变化特征,探讨了fAPAR与反射率、一阶导数光谱反射率和植被指数的关系.结果表明: 轻度水分胁迫和充分供水条件下,fAPAR较高;重度水分胁迫和重度持续干旱条件下,fAPAR较低.冠层可见光、近红外光和短波红外光区的反射率与fAPAR分别呈负相关、正相关和负相关关系.fAPAR与可见光和短波红外光区的383、680和1980 nm附近的反射率的相关性最强,相关系数均达-0.87.一阶导数光谱反射率与fAPAR相关性强且稳定的波段为580、720和1546 nm,相关系数分别为-0.91、0.89和0.88. 9个常用植被指数与fAPAR呈线性或对数关系,其中,增强型植被指数、复归一化植被指数、土壤调节植被指数和修正的土壤调节植被指数与fAPAR的关系模型最好,决定系数(R²)均在0.88以上,平均相对误差分别为16.6%、16.6%、16.7%和16.2%;基于一阶导数光谱反射率与fAPAR的对数关系在(720±5) nm波段处的模拟效果较好,R²达0.86;直接选择反射率数据估算fAPAR的效果较差,R²最高为0.81.研究结果可为fAPAR的准确反演及评估作物干旱状况提供支撑.     

黄土高原不同种植密度下春小麦冠层和叶片高光谱反射特征

2006年4-8月,通过大田试验,测定了7个密度梯度下3个品种的春小麦冠层、叶片在不同生育期的高光谱反射率.结果表明:孕穗期,不同密度的春小麦冠层和叶片光谱差异明显,波形相似,其冠层光谱反射率在可见光区随密度增大降低,在近红外区反射率随密度增加升高;乳熟期,不同种植密度春小麦冠层光谱在可见光区的差异比近红外区小;不同密度的叶片光谱在可见光区和近红外区的变化在不同生育期表现出一致性,但随密度变化的规律性不明显;不同生育期的冠层光谱表现为乳熟期的反射率高于孕穗期;叶片光谱表现为乳熟期较孕穗期在近红外光区反射率大大降低;不同品种春小麦的冠层和叶片光谱存在一定差异;孕穗期,不同品种的冠层光谱在可见光区差异较小,差别主要表现在短波红外和近红外区;成熟期,不同品种冠层光谱的差异小;不同品种叶片光谱在近红外区的差异显著;春小麦红边存在双峰现象,从孕穗期到乳熟期,红边位置蓝移,红边幅值降低,红边面积减小;红边幅值的变化可用于估产,红边位置的变动可指示生育阶段.     

滨海盐土土壤水分的高光谱参数及估测模型

基于滨海盐土5个试验点的土壤含水量和室内土壤表面高光谱反射率,综合分析了350~2500 nm波段范围内土壤含水量与土壤光谱之间的关系,并基于比值光谱指数(RSI)、归一化光谱指数(NDSI)和差值光谱指数(DI)确定了光谱参数,进而构建土壤含水量估测定量模型.结果表明:滨海盐土原始光谱反射率与土壤含水量呈显著负相关关系,且最大负相关出现在1930 nm(r=0.86)附近.对RSI、NDSI和DI的直线回归方程、幂函数回归方程进行对比,以RSI(R_(1407),R_(1459))为自变量构建的土壤含水量指数函数线性回归方程决定系数最大(0.780),标准误较小(0.016),拟合方程为y=0.00001e~(9.72053 x).估测模型能够更好地监测滨海盐土土壤水分状况.基于RSI(R_(1407),R_(1459))构建的模型可实现对江苏省滨海盐土土壤水分的精确监测.     

Research progress on monitoring vegetation water content by using hyperspectral remote sensing

植被含水量是陆地植被重要的生物物理特征, 其定量遥感反演有助于植被干旱胁迫的实时监测与诊断评估。该文系统综述了国内外利用高光谱遥感评估植被水分状况的4个常见植被水分指标——冠层含水量、叶片等量水厚度、活体可燃物湿度和相对含水量的概念及其遥感估算方法研究进展, 评述了植被含水量高光谱遥感估算各类方法的优缺点, 探讨了植被含水量高光谱遥感估算目前存在的问题, 并提出进一步的研究任务, 即服务于植被干旱胁迫的高光谱遥感监测、预警与评估。     

植被含水量高光谱遥感监测研究进展

植被含水量是陆地植被重要的生物物理特征, 其定量遥感反演有助于植被干旱胁迫的实时监测与诊断评估。该文系统综述了国内外利用高光谱遥感评估植被水分状况的4个常见植被水分指标——冠层含水量、叶片等量水厚度、活体可燃物湿度和相对含水量的概念及其遥感估算方法研究进展, 评述了植被含水量高光谱遥感估算各类方法的优缺点, 探讨了植被含水量高光谱遥感估算目前存在的问题, 并提出进一步的研究任务, 即服务于植被干旱胁迫的高光谱遥感监测、预警与评估。     

典型龟裂碱土土壤水分光谱特征及预测

以不同含水量的宁夏典型龟裂碱土为研究对象,系统分析了土壤光谱与土壤含水量的相关性,并建立了含水量预测模型.结果表明:随着含水量的增加,土壤光谱反射率逐渐降低,当土壤含水量高于田间持水量时,土壤光谱反射率随着含水量的增加呈增加趋势.土壤光谱反射率原始数据(r)、平滑后的反射率(R)和反射率对数(lgR)与龟裂碱土水分含量呈极显著负相关关系,整个波段R与土壤水分含量的相关系数平均比r和lgR分别高0.0013和0.0397;反射率倒数(1/R)和反射率倒数的对数[lg(1/R)]2种变换形式与龟裂碱土水分含量呈正相关关系,在950~1000 nm的相关系数平均比400~950 nm高0.2350;3种一阶微分变换形式与土壤水分的相关性不稳定.基于r、lg(1/R)、反射率的一阶微分R’和反射率对数的一阶微分(lgR)’采用不同回归模式建立的龟裂碱土含水量预测模型平均决定系数分别为0.7610、0.8184、0.8524和0.8255,其中R’的幂函数模式决定系数高达0.9447,该模型预测的土壤含水量与室内实测值拟合度为0.8279,说明该模型预测精度最高,采用r建立的模型预测精度最低.研究结果可为龟裂碱土含水量预测和当地农田灌溉提供科学依据.     

植被生化组分光谱模型抗土壤背景能力分析

应用LOPEX'93(Leaf Optical Properties Experiment)数据,分析了统计回归模型在进行植被叶绿素和水分反演中抗土壤背景影响的能力,模型参数分别使用了:反射率及其变化形式、光谱位置变量、植被指数。在LOPEX'93数据库的植被波谱中分别加入10%-90%的实测土壤光谱信息,得到植被与土壤的混合光谱,并分析混合光谱对植被生化组分的响应。结果表明:应用反射率及其变化形式进行植被叶绿素反演时,以730nm和400nm组合的反射率和反射率倒数的对数为参数的模型具有最高的抗土壤背景能力,在土壤背景所占比例从低到高的变化过程中,以二者反射率组合为参数的模型与叶绿素的相关系数,始终保持在0.645附近,以二者反射率倒数的对数为参数的模型与植被叶绿素的相关系数保持在0.650附近;应用反射率及其变化形式进行植被含水量反演时,以1100,1170,1000,1040,1080nm组合的反射率为参数的模型以及以1170,960,1210,1090,1080,950,1220,1210nm反射率倒数的对数组合为参数的模型具有较高的稳定性,在土壤组分变化的过程中,以上模型与植被含水量的相关系数均稳定的高于0.99;对于光谱位置变量的分析中,以红边-绿峰-红谷组合的模型与植被叶绿素含量具有较高、而且稳定的相关系数,在土壤背景所占比例变化的情况下,相关系数稳定在0.53附近;在应用植被指数进行叶绿素的反演过程中,植被指数与叶绿素的相关系数在土壤背景所占比例变化的情况下变化较大,抗土壤背景的能力均较差;在应用植被指数进行植被水分含量的反演时,以水分指数Ratio975和Ratio1200相关系数最高,且在不同比例土壤背景变化下稳定,相关系数分别分布在0.980附近和0.960附近。该结果可用于指导不同植被覆盖条件下植被冠层参数的反演,提高反演的稳定性和准确性。     

利用遥感光谱法进行农田土壤水分遥感动态监测

自 1 997年 4月至 1 998年 1 0月 ,在甘肃省定西县进行了大面积 0～ 5 0 cm土层农田土壤水分按每 1 5 d本底资料实际观测 ,对此间收到的 5幅 TM与 7幅 NOAA卫片数据资料进行了加工处理 ,并对地面光谱资料也进行了观测。在光谱反演与光谱和土壤水分相关性分析基础上 ,利用遥感技术和地理信息系统 ,初步建立了典型试验区 ( 3× 3km2 )遥感信息与土壤含水量之间的遥感光谱相关监测模型 ,做出了观测区土壤水分含量分布图和得到了大面积农田土壤水分宏观动态监测结果 ,并同地面实测土壤水分进行了精度校正。研究结果表明 ,文中提出的“光学植被盖度”概念 ,对土壤水分遥感监测研究是有益的 ,利用遥感光谱法和数学统计方法求出了有关物理参数 ,初步建立了 TM与 NOAA光谱水分监测模型 ,其模型监测 0～2 0 cm土层含水量的精度达到 90 %以上 ,实际监测土壤水分精度达到 72 .3% ;在遥感监测 2 0～ 5 0 cm土层土壤含水量中 ,利用遥感模型监测土壤水分精度达到 80 %以上 ,实际遥感监测精度达到 60 %左右 ,其结果可有效指导干旱半干旱雨养农业区春耕时间和动态监测大面积土壤墒情 ,可为农业生产提供科学依据。另外 ,经地面大量观测表明 ,一般来说 ,当土壤含水量为田间最大持水量的 5 5 %～ 85 %时 ,从生长状况和经济     

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。     

辽西不同针叶被害率的油松冠层光谱特征

通过对辽宁西部大面积油松冠层反射光谱的测定,分析了不同针叶被害率的油松冠层光谱反射率的差异.结果表明:在可见光波段,健康植被和不同针叶被害率的油松冠层光谱均符合绿色植物的光谱特征,但针叶被害率大于60％的油松冠层的红谷不十分明显;在近红外波段,随着针叶被害率的减少,780～1350 nm波段范围的光谱反射率增大,1450～1800和1950 ～2350 nm波段范围的光谱反射率下降.随着针叶被害率的增加,红边拐点波长位置向短波方向移动,即出现“蓝移”现象.不同针叶被害率与红边特征参数和多种植被指数均具有显著或极显著的相关关系,其中,以DVI(1470,860)为参数所建模型能更好地监测油松冠层针叶被害率.     

基于光谱参数对小白菜叶片镉含量的高光谱估算

为实现利用高光谱技术快速、准确、无损地检测叶类蔬菜叶片重金属镉污染情况,通过采用室内盆栽试验,检测了小白菜在6个不同的镉浓度梯度0 mg/kg(CK)、0.5 mg/kg(T1)、1 mg/kg(T2)、5 mg/kg(T3)、10 mg/kg(T4)和20 mg/kg(T5)下的叶片高光谱反射率及其镉含量。利用相关分析和逐步回归的统计方法对叶片原光谱、一阶导数光谱和光谱参数与镉含量进行统计分析,确定了反演叶片镉含量的敏感光谱参数,并建立了估算叶片镉含量的参数模型。结果表明:(1)在540 nm附近和红外区域,叶片光谱反射率随着处理浓度的增加呈下降趋势。T1组叶片光谱与对照组的光谱没有明显的变化差异;(2)原光谱与镉含量的敏感波段主要在690—1300 nm,相关系数最高的波段是782 nm。一阶微分光谱与镉含量的敏感波段在黄边、红外、近红外和远红外范围均有分布;(3)反映植物色素、水含量和细胞结构的参数MCARI(叶绿素吸收反射修正指数Modified Chlorophyll Absorption Reflectance Index),SDy(黄边面积Yellow Edge Area),WI(水质指数Water Index),DCWI(病态水分胁迫指数Disease Water Stress Index),SDr(红边面积Red Edge Area)和Dr(红边幅值The Amplitude of the Red Edge)可分别作为反演镉含量的敏感光谱参数,其倒数回归模型能够较好地反演镉污染下小白菜叶片的镉含量;(4)镉胁迫处理15 d时,建立的SDr的倒数模型估算处理30 d时小白菜叶片镉含量的效果最优。研究表明红边面积参数可以用于估算小白菜叶片的镉含量,可为评价小白菜的食用安全提供科学方法。     

夏玉米叶片全氮、叶绿素及叶面积指数的光谱响应研究

在夏玉米的不同生长阶段,测定冠层光谱,结合农学参数(LTN、CHL．C、CHL．D、LAI),研究了农学参数的光谱响应规律及其与冠层光谱参量(反射率R、一阶微分光谱R′和红边位置REP)的相关性,并建立预测数学模型,结果表明,拔节一抽雄期,伴随着植株生长和群体壮大,红边斜率缓慢增加,红边位置呈逐渐偏向长波方向的“红移”,至抽雄期群体稳定后而停止;开花-乳熟期,随着个体衰老和群体减弱,红边斜率减小,红边位置又呈偏向短波方向的“蓝移”。利用一阶微分光谱和红边位置推算夏玉米冠层CHL．D不仅是可行的,而且反演精度较高,最适模型分别为指数(R^2=0．9487)和抛物线(R^2=0．9392)。     

夏玉米对土壤水分持续减少的响应及其转折点阈值分析

玉米是世界三大粮食作物之一,玉米生产在中国粮食安全与畜牧业发展中具有举足轻重的作用。干旱是夏玉米生产最主要气象灾害,及时准确地获取干旱信息对夏玉米安全生产至关重要。以夏玉米郑单958品种为材料,设置充分供水和拔节期开始土壤水分持续减少两种水分处理,研究夏玉米对土壤水分持续减少的响应及其转折点阈值,为夏玉米干旱识别与监测提供依据。结果表明,土壤水分持续减少10d后生理指标开始陆续受到胁迫,20d后生物量积累受到抑制,30d左右形态特征开始受到胁迫。夏玉米生理指标中最先受到胁迫的是顶端第1片完全展开叶的含水量和水势,生物量积累指标中为茎生物量,形态指标中为叶数。夏玉米顶端第1片完全展开叶的含水量或水势、茎生物量和叶数开始受到土壤干旱过程胁迫的时间阈值分别为11、21、27d,水分亏缺阈值分别为34、66、86mm,土壤相对湿度阈值分别为64%、56%和52%。表明夏玉米对土壤干旱过程的响应首先表现为生理特征变化、其次为生物量积累变化、最后为形态特征变化。研究结果可为客观辨识夏玉米干旱的发生发展及监测预警提供参考。     

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。     

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。     

橡胶树叶片高光谱特征分析

从光谱曲线特征和光谱变换特征分析橡胶树(Hevea brasiliensis)叶片反射曲线特征.结果表明,蓝边、红边、黄边位置特征分别出现于525 nm、725 nm、550 nm波段附近,红谷位置特征变化较大,并提取了红边积分面积等重要光谱变量特征.叶片氮含量与反射光谱的相关分析表明橡胶树叶片氮素敏感波段为700～1300 nm,其中730 nm处相关性最好,达到0.8422的极显著水平,以730 nm处的反射率与叶片氮含量建立线性模型,其复相关系数R2达到0.7094.     

滨海盐土土壤水分的高光谱参数及估测模型

基于滨海盐土5个试验点的土壤含水量和室内土壤表面高光谱反射率,综合分析了350～2500 nm波段范围内土壤含水量与土壤光谱之间的关系,并基于比值光谱指数(RSI)、归一化光谱指数(NDSI)和差值光谱指数(DI)确定了光谱参数,进而构建土壤含水量估测定量模型.结果表明： 滨海盐土原始光谱反射率与土壤含水量呈显著负相关关系,且最大负相关出现在1930 nm(r=0.86)附近.对RSI、NDSI和DI的直线回归方程、幂函数回归方程进行对比,以RSI(R₁₄₀₇,R₁₄₅₉)为自变量构建的土壤含水量指数函数线性回归方程决定系数最大(0.780),标准误较小(0.016),拟合方程为y=0.00001e^9.72053x.估测模型能够更好地监测滨海盐土土壤水分状况.基于RSI(R₁₄₀₇,R₁₄₅₉)构建的模型可实现对江苏省滨海盐土土壤水分的精确监测.     

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。     

植被叶片及冠层层次含水量估算模型的建立

利用LOPEX'93数据库中7个鲜叶片含水量(Cw)和光谱反射率实测数据,基于光谱指数法,在叶片层次,用47个随机样本建立Cw与不同光谱指数的统计模型,并用另外20个样本验证.结果表明,Cw的两种表征形式相对含水量FMC和等价水深EWT在提取叶片Cw时差异较大,EWT与各光谱指数的相关性较FMC高,但FMC对叶片Cw的反演精度高于EWT.而反演精度更高的是基于最优子集回归建立的光谱指数线性模型.Ratio₉₇₅是叶片层次提取Cw的普适光谱指数.冠层层次,利用PROSPECT+SAILH耦合模型,模拟在不同叶面积指数LAI和Cw下的冠层光谱.为了剔除背景影响,更好地提取冠层Cw,提出用近红外和短波红外波段反射率构造土壤可调节水分指数(SAWI),该指数与其他光谱指数的比值能明显地剔除土壤背景影响,更准确地提取冠层Cw.Ratio₉₇₅的改进型光谱指数(Ratio₉₇₅-0.9)/(SAWI+0.2)能用来提取叶面积指数LAI从0.3到8.0,Cw从0.0001cm到0.07cm的冠层Cw,研究表明精度较高.