不同氮处理春玉米叶片光谱反射率与叶片全氮和叶绿素含量的相关研究

 采用盆栽试验研究了不同氮营养水平下的春玉米叶片叶绿素和全氮含量与叶片光谱反射率的相关性。结果表明，拔节期和喇叭口期是玉米氮素光谱营养诊断的敏感时期；利用绿峰处叶片最大光谱反射率反演玉米叶片氮素含量和叶绿素含量的精度为：喇叭口期＞拔节期＞开花吐丝期；不同生育时期诊断玉米叶片氮素含量和叶绿素含量时所采用的光谱波段也不同，拔节期和喇叭口期采用可见光波段的光谱反射率可靠性较高，而开花吐丝期采用近红外波段的光谱反射率可靠性较高；两波段组合光谱变量对叶片叶绿素和全氮含量的判别精度高于单一波段的判别精度。     

花生叶鲜生物量的高光谱估算模型

利用花生生物物理参数和冠层高光谱数据,基于光谱一阶微分技术,选取对生物量敏感的波段组成高光谱植被指数,建立花生叶鲜生物量的高光谱遥感估算模型。结果表明,花生叶鲜生物量在绿峰525~556 nm、红谷645~689 nm和近红外710~900 nm波段范围反射光谱与花生叶鲜生物量有极显著相关关系。高光谱反射率与叶鲜生物量在大部分可见光区和近红外波段呈显著相关,并且在可见光红光波段呈负相关,在近红外波段呈极显著正相关。花生光谱反射率与花生叶鲜生物量相关的近红外、红光波段的敏感波段分别为770、673 nm,用这2个波段构建植被指数,组成高光谱归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和再次归一化植被指数(RDVI),并构建生物量反演模型;相对于NDVI、DVI、RDVI建立的简单线性函数估测模型,RVI所构建的花生叶鲜生物量估测模型的预测精度较高。     

Effects of nitrogen nutrition on the spectral reflectance characteristics of rice leaf and canopy

遥感技术使大面积监测植物长势及估测化学组成有了可能,高分辩力地物光谱仪应用于简单、快速、非破坏性地估测植物冠层化学组成的前景正引起越来越多的关注．本文通过田间试验及室内分析研究了氮肥水平对水稻叶片及冠层反射光谱特性的影响,氮素营养对从可见光至近红外较大范围水稻反射光谱特性有较大影响,随着氮素营养水平的提高,叶片及冠层可见光波段的光谱反射率下降,而近红外波段则增加,经两样本ｔ检验统计分析,在５４０,６８０ｎｍ和７４０～１０７０ｎｍ波段处对氮素营养水平最为敏感,而且各氮营养水平之间的反射率呈显著或极显著的差异．水稻叶片氮含量与冠层和叶片光谱变量呈极显著或显著的相关性,这表明利用光谱测试简单、快速、非破坏性地估测水稻氮素营养水平是可行的．     

基于SPOT-5影像的冬小麦拔节期生物量及氮积累量监测

【目的】建立基于SPOT-5遥感信息的冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的遥感监测模型,为利用SPOT-5影像进行大面积小麦生产力预测和氮素调控提供依据。【方法】分析冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量与同期SPOT-5光谱参数之间的定量关系,筛选出适宜的光谱参数,建立并评价冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的遥感监测模型。【结果】绿光、红光和近红外波段反射率与冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的相关系数均达到极显著水平。其中,近红外波段反射率对地上部生物量反应最敏感,绿光波段反射率则对地上部氮积累量反应最敏感。利用归一化植被指数（NDVI）为变量建立地上部生物量指数函数遥感监测模型表现最优,决定系数（R2）达到0.696**,均方根误差（RMSE）达到258.92 kg•hm-2。利用近红外和绿光波段反射率的比值为变量建立地上部氮积累量线性函数遥感监测模型表现最优,R2达到0.717**,RMSE达到19.24 kg•hm-2。依据上述模型,制作了研究区冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量遥感监测专题图。【结论】SPOT-5影像在冬小麦拔节期小麦长势监测中能够获得较高精度,具有广泛的应用前景。     

基于GreenSeeker的水稻氮素估测

为研究水稻植株氮素指标与GreenSeeker植被指数的定量关系,通过设置不同年份、不同氮肥水平的田间试验,于移栽后定期使用GreenSeeker获取冠层归一化差值植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),并同步破坏性取样获取植株生物量和氮含量,分析不同品种和不同氮营养条件下氮素和植被指数(NDVI和RVI)变化规律,建立基于NDVI和RVI的氮素监测模型。结果表明,植株氮含量可以基于NDVI和RVI分时期进行估算,植株氮积累量可以被分阶段反演。利用GreenSeeker可以实现水稻氮素快速无损监测,为水稻氮肥精确管理提供技术支持。     

关中地区小麦冠层光谱与氮素的定量关系

【目的】分析不同生育期及整个生育期小麦叶片氮含量(LNC)与冠层光谱反射特征的关系,以实现对田间小麦活体氮素营养状况的监测,为小麦叶片氮素状况的精确诊断提供依据。【方法】以位于陕西关中地区杨凌揉谷镇、扶风马席村和巨良农场的3个小麦试验田为研究对象,测定不同长势及生育期小麦LNC及冠层光谱反射率,分析不同长势下小麦LNC和反射率的变化,并研究氮含量与冠层光谱反射率的相关性,以及小麦LNC与比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)的相关性,建立小麦LNC的敏感波段及光谱监测模型。【结果】在同一生育期,长势差的小麦叶片氮含量较低,长势较好的叶片氮含量高。与单波段相比,组合波段构成的植被指数RVI、NDVI与LNC的相关性明显提高,近红外波段(730~1 075nm)和红波段630,660,690nm组成组合波段的RVI、NDVI与LNC呈极显著正相关,其中LNC与RVI的相关性较高。利用独立的小麦田间试验数据,采用通用的均方根差(RMSE)、决定系数(R2)、准确度(斜率)3个指标对所建立的模型进行检验,最终选取RVI(970,690)为监测小麦LNC的最佳光谱参数,构建的最佳模型为LNC=0.176 3×RVI(970,690)0.775 6,R2为0.863,RMSE为0.137,准确度为0.979,接近于1。【结论】利用小麦冠层光谱反射率构建了预测小麦LNC的最佳模型,该模型具有较好的准确度和普适性,适用于整个生育期小麦叶片氮含量的监测。     

基于高光谱技术的覆膜旱作水稻植株氮含量及籽粒产量估算

为建立利用光谱技术快速诊断覆膜旱作水稻植株氮营养和产量的估算模型,应用高光谱技术分析了长江中下游覆膜旱作区水稻拔节期和抽穗期内5种不同施氮水平(0、60、120、180和240kg/hm~2(N))下植株冠层光谱特征及其与植株氮素含量和产量的关系,并分别构建了植株含氮量和产量的估算模型。结果表明:拔节期和抽穗期内不同供氮水平下冠层光谱的变化规律基本一致,均随着供氮水平的增加,反射率在可见光区降低、在近红外区增大。覆膜旱作水稻植株氮含量与552和890nm 2个敏感波段构成的比值(RVI)和绿色归一化植被指数(GNDVI)的关系最佳。构建的水稻关键生育期植株全氮含量及水稻产量的估算模型预测效果均较好,其中植株全氮含量拟合方程的决定系数为0.730~0.808,采用拔节期的RVI对覆膜旱作水稻进行估产的决定系数达到0.724。本研究构建的模型可以用来估计该地区覆膜旱作水稻的氮素营养状况和作物产量。     

玉米和大豆LAI高光谱遥感估算模型研究

以ASD Fieldspec光谱仪实测了不同生长季的大田玉米、大豆的冠层高光谱与作物的叶面积指数LAI。采用单变量线性与非线性拟合和逐步回归分析的方式,建立了玉米、大豆LAI高光谱遥感估算模型,并对模型的估算结果进行了初步分析。分析结果表明,绿光波段反射峰区、红光波段以及近红外区的单波段反射率与作物的LAI有较强的相关性,而其他波段的反射率与作物的LAI的相关性相对较弱;以高光谱的窄波段构造的NDVI和RVI与作物的LAI的相关程度高,回归模型的预测水平高;而以多波段逐步回归方式构造的统计模型的预测效果最好。     

水稻氮素营养水平与光谱特性的关系

用土培方法培养出5个不同氮素营养水平的早稻,测定了不同生育期单张叶片的光谱曲线,对盆栽水稻群体进行了多光谱摄影及彩色红外摄影。对叶片氮素营养水平与光谱特性的关系进行了分析,结果表明:缺氮处理及正常氮水平处理的早稻单张叶片的光谱特征明显不同,运用适宜的光谱分类统计量,可以对早稻的氮素水平进行光谱分类,ND和RVI等植被指数与稻叶含氮量之间有良好的相关性。对影象进行目视解译及图象处理,发现用蓝、绿、红波段的多光谱影象解译早稻的氮素营养状态的效果不佳,而用彩色红外影象解译则效果较好。     

夏玉米光谱特征对其不同色素含量的响应差异

在不同施氮水平夏玉米的6个典型生育期,采用化学方法测定冠层叶绿素含量,利用叶绿素计测定的叶绿素读数以及光谱反射率,系统分析了单波段反射率、可见光和近红外波段组合而成的归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)等8种常见植被指数与相应时期2种方法测定的叶绿素含量的相关性。结果表明,随着施氮量的增加,叶绿素含量和冠层近红外波段反射率都随之增加;整个生育期中孕穗期在近红外区域反射率最高,与可见光波段反射率相差最大;6个生育期单波段510~1 100 nm反射率、NDVI、RVI等植被指数与叶绿素含量的2种测定结果显著相关或极显著相关,植被指数的表现较单波段更好,且从苗期到乳熟期,各波段反射率与叶绿素的相关性逐渐增强。整体来讲,可见光中560、660 nm和近红外760、810、590和1 300 nm组合的NDVI在各生育期与2个农学指标的相关性较好,选择NDVI(560,760)可以准确拟合夏玉米叶片叶绿素含量,其对化学方法测定的叶绿素含量拟合效果较佳。     

小麦氮素积累动态的高光谱监测

 【目的】研究小麦地上部氮积累量与冠层高光谱参数的定量关系,分析多种高光谱参数估算地上部氮积累量的效果。【方法】连续3年采用不同蛋白质含量的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不同器官生物量和氮含量。【结果】植株氮积累量随着施氮水平的提高而增加,不同地力水平间存在明显差异。植株氮积累量的光谱敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,而地上部氮积累量与冠层光谱的相关性明显降低。对植株氮积累量的光谱估算,在不同品种、氮素水平、生育时期和年度间可以使用统一的光谱模型。在籽粒灌浆期间植株氮积累量自开花期随时间进程的积分累积值与对应时期籽粒氮素积累状况存在显著的定量关系,根据特征光谱参数植株氮素营养籽粒氮积累量这一技术路径,以植株氮积累量为交接点将模型链接,建立高光谱参数与籽粒氮积累量间定量方程。将植株氮积累量与籽粒氮积累量相加,确立了基于高光谱参数的籽粒灌浆期间地上部氮积累量监测模型。经不同年际独立资料的检验表明,利用光谱参数SDr/SDb、VOG2、VOG3、RVI（810,560）、[（R750-800）/（R695-740）]-1和Dr/Db建立模型可以实时监测小麦地上部氮素积累动态变化,预测精度R2分别为0.774、0.791、0.803、0.803、0.802和0.778,相对误差RE分别为16.7%、15.5%、15.6%、18.5%、15.5%和17.3%。【结论】利用关键特征光谱参数可以有效地评价小麦地上部氮素积累状况,其中尤以植被指数VOG2、VOG3和[（R750-800）/（R695-740）]-1的效果更好。     

Common Spectral Bands and Optimum Vegetation Indices for Monitoring Leaf Nitrogen Accumulation in Rice andWheat

Real-time monitoring of nitrogen status in rice and wheat plant is of significant importance for nitrogen diagnosis, fertilization recommendation, and productivity prediction. With 11 field experiments involving different cultivars, nitrogen rates, and water regimes, time-course measurements were taken of canopy hyperspectral reflectance between 350-2 500 nm and leaf nitrogen accumulation (LNA) in rice and wheat. A new spectral analysis method through the consideration of characteristics of canopy components and plant growth status varied with phenological growth stages was designed to explore the common central bands in rice and wheat. Comprehensive analyses were made on the quantitative relationships of LNA to soil adjusted vegetation index (SAVI) and ratio vegetation index (RVI) composed of any two bands between 350-2 500 nm in rice and wheat. The results showed that the ranges of indicative spectral reflectance were largely located in 770-913 and 729-742 nm in both rice and wheat. The optimum spectral vegetation index for estimating LNA was SAVI (R822,R738) during the early-mid period (from jointing to booting), and it was RVI (R822,R738) during the mid-late period (from heading to filling) with the common central bands of 822 and 738 nm in rice and wheat. Comparison of the present spectral vegetation indices with previously reported vegetation indices gave a satisfactory performance in estimating LNA. It is concluded that the spectral bands of 822 and 738 nm can be used as common reflectance indicators for monitoring leaf nitrogen accumulation in rice and wheat.     

基于冠层反射光谱的冬小麦干物质积累量的估测研究

[目的]分析了小麦光谱特征与干物质积累量的相关关系。[方法]通过对冬小麦不同品种的干物质积累量、叶面积等参数和冬小麦冠层光谱反射率、光谱一阶微分和光谱比值植被指数(RVI)的相关分析,确立了冬小麦干物质积累量的敏感波段,并建立了预测模型。[结果]开花期350~700 nm和1 420~1 520 nm冠层光谱反射率和灌浆期350~1 750 nm冠层光谱反射率分别与干物质积累量显著相关;比值植被指数RVI(560,1220)与干物质积累量的相关性较好;确立的冬小麦干物质积累量预测模型为:干物质积累量=-186.94×RVI(560,1220)-2 242.2(R2=0.713 8),说明通过遥感手段监测冬小麦的群体质量是可行的。[结论]该研究为高光谱遥感技术在监测小麦的群体质量的应用提供参考依据。     

行距对超高产小麦冠层结构及产量构成的影响

研究了不同行距对超高产小麦冠层结构及产量构成的影响。结果表明,超高产小麦株高、节间长度、冠层叶片大小、叶片着生角度等主要受品种特性的影响,行距对其无显著影响,但行距与品种在株高上存在互作效应;不同超高产小麦品种在产量及产量构成上存在显著或极显著差异;同一密度下不同行距超高产小麦的产量、成穗数存在极显著差异。由于行距与品种的互作效应,不同超高产小麦品种要实现成穗数最大所要求的最佳行距不同,在生产上根据不同超高产小麦品种各产量构成因素对产量的贡献不同,可以通过行距调整增加成穗数以增产。     

不同作物农田的土壤呼吸与高光谱的关系

为研究种植不同作物的农田土壤呼吸与高光谱植被指数的关系,选取3种典型夏熟作物冬小麦、油菜籽、蚕豆,于2018年10月至2019年5月进行田间随机区组试验,观测土壤呼吸、土壤温度、土壤湿度的季节动态,并观测NDVI(归一化植被指数)、DVI(差值植被指数)、RVI(比值植被指数)、EVI(增强植被指数)、PRI(光化学植被指数)5种高光谱植被指数和叶绿素SPAD值。结果表明:冬小麦、油菜籽、蚕豆田土壤呼吸季节平均值分别为1.78±0.15、1.35±0.27、1.61±0.22μmol·m^-2·s-1,冬小麦田土壤呼吸显著高于油菜籽田(P<0.05),冬小麦与蚕豆田以及油菜籽与蚕豆田土壤呼吸无显著差异(P>0.05)。冬小麦田土壤呼吸残差(基于温度指数方程的模拟值与实测值的差值)与NDVI、RVI、EVI、PRI、SPAD值均存在显著(P<0.05)或极显著(P<0.01)的相关关系,蚕豆田土壤呼吸残差与NDVI、DVI、RVI、EVI、PRI均存在极显著(P<0.01)相关关系,而油菜籽田土壤呼吸残差与上述植被指数均不存在显著的相关关系,这可能与油菜籽3-4月份花期叶片退化有关。在冬小麦和蚕豆田,可分别建立基于土壤温度、NDVI、RVI、PRI、SPAD值以及土壤温度、RVI的土壤呼吸模型,而油菜籽田土壤呼吸的季节变化仅与土壤温湿度和SPAD值有关。     

水分胁迫与植物氮代谢的关系 水分胁迫时氮素对小麦叶片氮代谢的影响

本研究结果表明,提高氮素营养水平可减缓缺水植物的氮代谢紊乱,增强其抗旱性。即在水分胁迫时,氮素营养水平较高的小麦叶片具有较高的硝酸还原酶活性和较低的蛋白酶、肽酶及核糖核酸酶活性,从而使蛋白质和RNA保持较高的水平,且游离氨基酸大量积累的土壤水分临界值也有所降低。并进一步证明,氮素对氮代谢的良好影响是因为改善了植物体内的水分状况。此外,对氮素增强植物抗旱性的机理和旱区增施氮肥的意义也进行了讨论。     

粉煤灰对加工番茄生长与养分吸收的影响及对春小麦残效研究

[目的]揭示石灰性土壤施用碱性粉煤灰与作物生长和元素吸收的关系.[方法]分别以加工番茄和春小麦为材料,采用盆栽试验研究干旱区灌耕灰漠土施用粉煤灰对加工番茄生长及养分吸收的影响,并以春小麦为二茬作物研究粉煤灰的残效作用.[结果]施用粉煤灰可以增加加工番茄地上部干物质量,同时增加花期叶片氮含量,减少茎秆和叶片磷含量;但是增加收获期叶片氮、磷、钾的含量.同时施用粉煤灰增加加工番茄花期茎秆、叶片和植株整体的氮、钾的积累量,而减少加工番茄茎秆、叶片和植株整体磷的积累量;施用粉煤灰增加加工番茄收获期茎秆、叶片和植株的氮、磷、钾的积累量.残效试验表明,与对照相比,粉煤灰残效显著提高春小麦地上部干物质量,减少春小麦花期茎秆和叶片氮、磷、钾含量;22.50t/hm2粉煤灰残效增加春小麦收获期茎秆和叶片的氮、磷、钾含量.粉煤灰残效增加春小麦花期茎秆、叶片和植株氮和钾积累量和叶片、植株磷的积累量;增加春小麦收获期茎秆,叶片和植株氮、磷、钾积累量.粉煤灰及其残效作用增加土壤pH值和电导率.[结论]使用粉煤灰可以增加收获期加工番茄和春小麦地上部干物质积累量和氮、磷、钾积累量,同时增加土壤pH值和电导率.     

不同抗倒类型小麦植株节间性状与抗倒能力的氮肥调控效应

以抗倒伏小麦品种(生选6号、扬麦18、华成3366)、易倒伏小麦品种(扬麦13、扬麦22、扬麦24)为材料,设置施纯氮180 kg/hm2(N180)、240 kg/hm2(N240)2个氮素水平,研究不同小麦品种植株基部节间性状与抗倒伏能力对氮肥调控效应的差异。结果表明：与 N180相比,随着施氮量增加,易倒伏型小麦品种抗倒伏指数平均降低35.98%,抗倒伏型小麦品种抗倒伏指数平均降低1.12%,易倒伏型小麦的抗倒能力在不同施氮水平间的差异大于抗倒伏型小麦的;易倒伏小麦N240处理植株基部节间直径、半纤维素含量、纤维素含量、K素含量与薄壁组织厚度低于N180处理的,5个参数的降幅分别为12.60%、16.36%、19.04%、34.59%、27.48%;抗倒伏小麦N240处理植株基部节间直径、半纤维素含量、纤维素含量、K素含量和薄壁组织厚度较N180处理降低,降幅分别为5.13%、7.97%、3.74%、26.73%、15.70%;易倒伏小麦N240处理植株基部节间抗折力、针刺力、木质素含量与大维管束面积低于N180处理的,而抗倒伏小麦以上4个参数在2个施氮水平间无显著差异;与N180处理相比较,易倒伏小麦品种N240处理植株基部节间小维管束数降低,抗倒伏小麦品种的升高;与抗倒伏品种相比,易倒伏品种植株基部节间抗倒伏能力对施氮水平响应敏感。综合以上分析可知,增施氮肥主要是影响了易倒伏小麦植株的基部节间抗折力、针刺力、木质素含量、大维管束面积及小维管束数,从而使易倒伏小麦抗倒性降低。     

不同染色体倍性小麦分蘖期氮同位素组成的研究

[目的]研究不同染色体倍性小麦分蘖期氮同位素组成（δ15N）的变化。[方法]以不同染色体倍性小麦及不同抗旱性小麦为试验材料,采用EA-Delta pluse质谱仪测定并研究了小麦叶片、根系和整株氮含量、δ15N的变化。[结果]随着染色体倍性的增加（2n→6n）,小麦整株δ15N呈增加趋势,整株δ15N更能代表小麦生长过程中氮的分馏情况;现代小麦整株δ15N与其收获性状有关,即高产小麦的δ15N较低。[结论]该研究可为选择高氮利用效率小麦提供理论依据。