冬小麦不同群体冠层结构的高光谱响应研究

 选择株型差异较大的冬小麦品种，并通过部分品种不同密度试验，分析了冠层结构的两个重要指标叶向值（LOV）与叶面积指数（LAI）与光谱特征参量的关系，同时对20个不同处理进行了聚类分析。结果表明，不同生育阶段株型指标LOV和群体大小指标LAI对光谱的贡献是不同的，前期（以拔节期为主）LOV对光谱的影响要大些，后期主要受LAI的影响；对拔节期包括品种和密度在内的共20个处理进行聚类分析，划分了株型和群体大小的不同组合4个（A-株型直立，群体较小；B-株型直立，群体较大；C-株型披散，群体较小；D-株型披散，群体较大）；拔节期不同类组冠层光谱反射率在400～700 nm范围内反射率由高到低的顺序为A>B>C>D，700～1 150 nm范围内顺序与其相反，并且差异更加显著，此期是利用光谱识别株型的最佳时期；利用近红外波段光谱特征值（拔节期到孕穗期光谱反射率的增量△R890与拔节期反射率R890）做散点图发现，不同类组在散点分布上具有显著差异，通过纵向反射率的差异以及横向两个阶段反射率增量的差异可以对不同群体冠层结构特征进行初步识别。     

基于无人机图像的小麦主要生育时期LAI估算

LAI是表征作物生长状况的重要指标之一。为了快速无损监测小麦LAI，设置了3个密度和4个氮肥水平以形成不同的小麦生长群体，利用无人机搭载的RGB相机获取田间图像，并同步取样测定LAI。在小麦越冬期、返青期、拔节期、开花期和灌浆期选取R、G、B构建的9种颜色特征指数，与实测的LAI进行相关性分析。结果表明，在小麦生长前期（越冬期、返青期），颜色指数与LAI的相关性均较弱，而到了生育后期（拔节期、开花期、灌浆期），所有颜色指数与LAI的相关性均达到了极显著水平。选出常用的指数、线性、对数、多项式和幂函数等模型中R2最大的作为最终的估算模型，用以估算拔节期、开花期、灌浆期这三个时期的小麦LAI。通过实测的LAI对估算模型的验证，模型可靠且准确率较高。上述结果为作物田间LAI快速测量提供了新的手段。     

基于新型植被指数的冬小麦LAI高光谱反演

【目的】本研究旨在分析冠层叶片水分含量对作物冠层光谱的影响,构建新型光谱指数来提高作物叶面积指数高光谱反演的精度。【方法】在冬小麦水肥交叉试验的支持下,分析不同筋性品种、施氮量、灌溉量处理下的冬小麦叶面积指数冠层光谱响应特征,并分析标准化差分红边指数(NDRE)、水分敏感指数(WI)与叶面积指数的相关性,据此构建一个新型的植被指数——红边抗水植被指数(red-edge resistance water vegetable index,RRWVI)。选取常用的植被指数作为参照,分析RRWVI对于冬小麦多个关键生育期叶面积指数的诊断能力,随机选取约2/3的实测样本建立基于各种植被指数的叶面积指数高光谱响应模型,未参与建模的样本用于评价模型精度。【结果】研究结果表明,随着生育期的推进,冬小麦的叶面积指数呈先增加后降低的变化趋势,不同的水肥处理对冬小麦叶面积指数具有较大影响。开花期之后冬小麦LAI显著下降,强筋小麦(藁优2018)在整个生育期叶面积指数均高于中筋小麦(济麦22);不同氮水平下冬小麦冠层光谱反射率在近红外波段(720—1 350 nm)随着施氮量的增加而增大,与氮肥梯度完全一致,其中2倍氮肥处理的近红外反射率达到最高;不同生育期下冬小麦冠层光谱反射率变化波形大体一致;各个关键生育期的NDRE和WI均存在较高的相关性,而NDRE与LAI的相关性明显优于WI,新构建的植被指数RRWVI与LAI的相关性均优于NDRE、WI;虽然8个常用的植被指数均与LAI存在显著相关,但RRWVI与LAI相关性达到最大,其拟合曲线的决定系数R2为0.86。【结论】通过分析各种指数所构建的冬小麦叶面积指数高光谱反演模型,新构建的RRWVI取得了比NDRE、NDVI等常用植被指数更为可靠的反演效果,说明本研究新构建的红边抗水植被指数可有效提高冬小麦叶面积指数的精度。     

高光谱遥感数据估算蓖麻初级生产力主要参数研究

以蓖麻在不同氮、磷施用水平下的大田实验为基础,研究了高光谱遥感在估测蓖麻初级生产力主要参数中的应用。结果表明,随着施肥水平的提高,蓖麻叶面积指数（LAI）和生物量增大,导致冠层光谱特征发生相应变化,近红外波段（700~900 nm）的反射率显著增大。350~900 nm波段特别是700~900 nm波段的蓖麻冠层光谱反射率值在花果盛期最大,种子成熟期次之,苗期最低,与蓖麻LAI变化一致,可以用来监测蓖麻的长势和营养状态。构建的高光谱植被指数NDVI、RVI与LAI和ABM回归模型确定系数均较高,分别达到了0.6115、0.6363、0.7102和0.6148,可以用来估测不同物候期蓖麻的叶面积指数和地上部分生物量。     

Spectral indices sensitively discriminating wheat genotypes of different canopy architectures

A field experiment of 18 wheat cultivars of erectophile, planophile and horizontal canopy architectures was conducted during the 2004–2005 growing seasons in Beijing (40°10.6′ N, 116°26.3′ E), China. Canopy reflectance (350–2500 nm) at different growth stages was measured and leaf area index (LAI) and leaf chlorophyll concentration (Chl) were determined at booting. The main objective of the study was to evaluate the ability of various vegetative indices (VIs) to detect canopy architectures in wheat genotypes. The chlorophyll-sensitive spectral indices, the modified chlorophyll absorption reflectance index (MCARI) and the transformed chlorophyll absorption reflectance index (TCARI), were very sensitive to canopy architectures in the wheat plants. The MCARI values were significantly (p < 0.05) larger for the horizontal genotypes than for the planophile ones, and also larger for the planophile genotypes than for the erectophile ones for the six growth stages. The TCARI had a similar power to MCARI for discriminating between different wheat canopy architectures. At booting, both MCARI and TCARI were only weakly related to Chl in the upper, middle and lower leaves. The results emphasized the difficulties of determining crop Chl from canopy reflectance. The mechanisms that cause the differences in MCARI and TCARI among the canopy architectures are discussed.     

基于过程的小麦株型指标动态模拟

【目的】揭示小麦株型指标变化规律及播种密度对株型指标的影响。【方法】基于不同播种密度和不同株型品种的小麦田间试验,通过连续观测主要生育时期小麦主茎叶型和茎型指标,分析并模拟分层叶面积、叶向值、株高构成指数等株型指标的动态变化规律及播种密度对其的影响。【结果】不同株型品种分层叶面积指数（LAI）均表现为中部>上部>下部的分布特征,并随生育期的推进逐渐向中上部集中,且冠层中上部总是高密度群体LAI较大。所有品种高低密度间株高构成指数（穗下节与倒二节间长度之和与株高的比值,IL）均表现出显著差异,不同株型品种株高构成指数（n节间长与n节间加n-1节间长度之和的比值,In）表现为从下至上先减小后增大的趋势,且上部节间受密度影响较大。较为紧凑的矮抗58叶向值在不同密度下表现平稳,随生育进程略微表现为增大-减小-趋缓的趋势;较为披散的扬麦12号中高密度下随生育进程均表现为平缓-减小-平缓的趋势;扬麦16号则表现为平缓-减小-略微增大的趋势。在分析株型指标变化趋势和课题组已有形态模型的基础上,通过冠层切割和叶面积积分的方法模拟了叶面积指数的分层动态变化,利用组合的形态参数模拟了株高构成指数和叶向值的动态变化,并通过对形态指标的归类分析,构建了综合性株型构成指数,综合体现了叶型和茎型的动态变化。利用独立试验资料对分层叶面积指数、株高构成指数和叶向值的动态变化模型进行了检验,其平均RRMSE分别为17.44%、7.64%和10.66%。【结论】经检验,该模型对上述小麦株型指标具有较好的预测性。     

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。     

基于高光谱遥感的小麦叶片糖氮比监测

 【目的】碳氮代谢反映植株生理状况和生长活力,是小麦籽粒产量与品质形成的生理基础,因而叶片糖氮比的实时无损监测对小麦生长诊断和氮素管理具有重要意义。本研究的主要目的是通过分析小麦叶片糖氮比与冠层高光谱参数的定量关系,确立小麦叶片糖氮比的定量监测模型。【方法】采用不同蛋白质含量的小麦品种在不同施氮水平下进行了连续3年大田试验,于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定叶片糖氮比值,进而分析建立冠层高光谱参数与叶片糖氮比的回归模型。【结果】小麦叶片糖氮比随施氮水平的提高而下降,随生育进程呈“高-低-高”动态变化模式。利用高光谱对叶片糖氮比进行监测的适宜时期为拔节期至灌浆中期,其中开花期最好。水分特征参数FWBI和Area980与叶片糖氮比关系密切,指数方程拟合决定系数（R2）分别为0.762和0.768,估计标准误差（SE）分别为1.27和1.28。色素特征参数（R750-800/R695-740）-1和VOG2为变量,指数方程拟合决定系数（R2）分别为0.718和0.712,估计标准误差SE分别为1.87和1.95。经不同年际独立试验数据的检验表明,以参数FWBI、Area1190、（R750-800/R695-740）-1和VOG2参数为变量建立的叶片糖氮比监测模型表现很好,预测精度R2分别为0.627、0.618、0.691和0.795,预测相对误差RE分别为19.2%、18.7%、17.9%和18.3%。【结论】与色素指数和水分指数相关的特征光谱参数可以有效地评价小麦叶片糖氮比的变化状况,利用FWBI、Area1190、（R750-800/R695-740）-1和VOG2 4个参数可以对生长盛期的小麦叶片糖氮比进行可靠的监测。     

基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法

【目的】冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理。本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型。【结果】冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870 nm,红光波谷670 nm,绿光波峰550 nm,蓝光450 nm波段对叶面积指数变化最为敏感,通过构建植被指数与叶面积指数模型,相关性均较好,决定系数（R2）为0.675-0.757,其中NDVI反演模型的R2最高为0.757。【结论】经模型精度检验,NDVI植被指数反演模型的精度较其它模型好,较适合对研究样区的冬小麦进行叶面积指数反演。     

基于主动光谱仪的水稻叶面积指数监测

叶面积指数(LAI)是描述作物长势的重要参数,LAI的实时动态监测对水稻生长诊断和管理调控具有重要意义.为分析水稻LAI与光谱参数的定量关系,设置了不同年份、不同氮肥水平的田间试验,于移栽后定期测试水稻冠层光谱参数,并同步定株测量LAI.结果表明,LAI可以基于主动光谱仪构建的植被指数(NDVI和RVI)进行模拟,NDVI(770,660)、RVI(770,660)均能较好地模拟LAI,预测精度分别为0.97、0.92,RMSE分别为0.41、1.32,RE分别为0.16、0.28,利用主动光谱仪可以实现水稻LAI的快速无损监测,为指导水稻精确管理提供了技术支持.     

小麦灌浆期绿叶数与冠层温度的关系研究初报

通过对不同小麦品种(系)灌浆期绿叶数和冠层温度的连续观测试验研究表明:小麦品种间冠层温度可分成2种类型,cy626,cp601、rb6为温度偏低型(冷型);ys9h、9430、nr9405为温度偏高型(暖型).绿叶数和冠层温度之间关系密切,温度偏低型小麦的绿叶数在抽穗期至成熟期均高于温度偏高型小麦.     

基于高光谱的油菜叶面积指数估计

以冬油菜为研究对象,2014-2015年度设计了不同施氮水平直播油菜小区试验,在不同生育时期测量冠层光谱、土壤背景光谱以及叶面积指数(leaf area index,LAI),通过相关分析选取了12个光谱特征参数和11个植被指数,建立6叶期至角果期LAI的5种线性和非线性定量反演模型。结果表明:二次多项式反演模型比较适合估算油菜LAI苗期时以红边参数为代表的光谱特征参数,可准确估算出LAI;6叶期时红边幅值预测模型R~2为0.81,RMSEP为0.39,RPD为1.62;8叶期时红蓝边面积比归一化预测模型R~2为0.79,RMSEP为0.60,RPD为2.30;10叶期时红边幅值预测模型R~2为0.92,RMSEP为0.47,RPD为2.36;盛花期时蓝边面积预测模型R~2为0.87,RMSEP为0.34,RPD为2.57;角果期时以RDVI为代表的植被指数也可准确估算出LAI,预测模型R~2为0.74,RMSEP为0.57,RPD为1.36。油菜全生育期采用相同光谱特征参数、植被指数建模估计LAI精度明显降低,预测R~2远小于0.75,RMSEP大于0.65,RPD值均小于1.40,表明难以采用统一参数建模准确估计油菜全生育期LAI,不同生长时期需选择合适的光谱参数、植被指数分段建模估计LAI。     

耕作方式对小麦抗氧化酶和产量的影响

通过田间试验研究耕作方式对小麦根系、叶片抗氧化酶和产量的影响。试验设置耕翻+镇压（HS）、旋耕+镇压（RS）和旋耕（R）3个处理。结果表明,在拔节期、孕穗期和花后10 d HS处理叶片和根系超氧化物歧化酶（SOD）活性均显著高于其他2个耕作处理;在拔节期、抽穗期和花后5 d HS处理根系过氧化物酶（POD）活性均显著高于RS和R处理;在越冬期、孕穗期至花后5 d,HS处理叶片过氧化氢酶（CAT）活性均显著高于RS和R处理;除拔节期和孕穗期,HS处理叶片丙二醛（MDA）含量均显著低于RS和R处理。相关分析表明小麦产量和叶片CAT活性呈极显著正相关性（R=0.930,P＜0.01）,与叶片MDA含量呈显著负相关（R=-0.774,P＜0.05）。HS处理可以通过提高小麦有效穗数、穗粒数和千粒重从而提高产量,产量分别比RS和R处理高出5%和8%。综上表明,耕翻+镇压可提高小麦根系和叶片抗氧化酶活性,降低叶片MDA含量,延长小麦灌浆期实现小麦高产。     

行距配置对晋中晚熟冬麦区群体冠层结构的影响

为了研究晋中晚熟冬麦区不同行距配置对不同穗型冬小麦群体冠层结构的影响,选用2种不同穗型品种,在播量一致的前提下,分别采用10 cm和20 cm两种行距配置,研究群体叶面积指数(LAI)、群体平均叶倾角(MLIA)、群体直接辐射透过系数(TCRP)、消光系数(K)和产量的差异。结果表明：与20 cm (B6)行距配置相比,采用10 cm (B3)行距配置提高了2个小麦品种全生育期总LAI值、灌浆中期K和产量;降低了2个小麦品种开花期和灌浆期的MLIA。多穗型品种全生育期总LAI值高于大穗型品种。B3处理的2个生育时期MLIA表现为A1>A2。随着天顶角增加,各处理TCRP均呈现逐渐减小的趋势。大穗型品种‘山农9-1’(A1)B3处理的TCRP均值和极差均较B6减小,且均值差异显著。多穗型品种‘山农9801’(A2)B3处理TCRP均值和极差均较B6增加,均值差异不显著。B3处理对多穗型小麦的增产作用更明显。B3行距配置改善了晋中晚熟冬麦区群体冠层结构,适用于北方晚熟冬麦区。     

基于PROSPECT和4-scale模型的光化学植被指数尺度转换

  目的  光化学植被指数（PRI）对于准确估计植被光能利用率（LUE）有着重要的作用。但在不同的尺度（叶片、冠层、景观尺度）上,PRI与LUE二者之间的关系及其影响因素不同。传感器获得的光谱为像元及冠层光谱,叶片尺度的PRI-LUE关系模型无法直接用于冠层尺度的数据,因此需要对冠层尺度的PRI指数进行尺度转换。  方法  首先通过叶片尺度的PROSPECT模型,模拟不同生化参数下叶片的反射率与透射率,进而计算叶片尺度PRI指数与简单比值PRI指数（记为SR-PRI）。其次,将获得的叶片尺度反射率、透射率作为参数输入到4-scale模型中,获取不同叶面积指数（ LAI）下冠层尺度的反射率,计算得出冠层尺度的PRI、SR-PRI。建立不同LAI下PRI、SR-PRI的冠层?叶片尺度转换函数,并对不同尺度上影响PRI、SR-PRI的因子进行敏感性分析。  结果  PRI、SR-PRI在进行冠层与叶片尺度转化过程中,都表现出很明显的线性关系,并且拟合效果（R2）呈现出随LAI的增大而增大的趋势。对比相同LAI水平下的PRI、SR-PRI的拟合结果发现,SR-PRI的拟合效果普遍要优于PRI。  结论  4-scale模型用来进行PRI与SR-PRI在冠层、叶片间的尺度转换是可行的,通过建立不同LAI下的尺度转换函数,可以实现将冠层尺度的PRI、SR-PRI转化到叶片尺度。      

基于热红外图像的小麦品种抗旱性鉴定与评价

【目的】分析不同基因型小麦冠层的温度参数相关信息,探寻快速高效筛选冬小麦抗旱品种的指标和方法,给冬小麦抗旱品种筛选提供参考依据。【方法】本研究以小麦为研究对象,获取干旱胁迫下10个抗旱性存在差异的小麦品种冠层热红外图像,采用温度频率直方图等分析方法提取冠层温度特征参数,明确温度特征参数与抗旱指数之间定量关系,分析冠层温度特征参数对筛选冬小麦抗旱品种的有效性。【结果】基于产量抗旱指数（DRI）的分级标准将测定小麦品种分为4种抗旱类别,其抗旱性越强,最大光化学效率（F_v/F_m）,植株含水量（PWC）,气孔导度（G_s）,蒸腾速率（T_r）和籽粒产量越稳定。基于热红外图像提取冠层温度特征参数,小麦抗旱性越强,冠层温度的差异性越小,冠层温度的离散程度也较小。产量抗旱指数（DRI）与拔节期、孕穗期和开花期的作物冠层温度与环境温度的偏差（CTD）均呈现极显著的正相关关系,相关系数r为0.79—0.84,而与冠层温度标准差（CTSD）、变异系数(CTCV)、水分胁迫指数（CWSI）和冠层相对温差（CRTD）呈显著负相关（r=-0.56—-0.78）。基于单一生育时期冠层温度特征参数建立了产量抗旱指数（DRI）回归模型,估算精度为r²=0.73—0.87,其中以拔节期预测模型精度最高。而基于3个生育时期的相关冠层温度参数CTD、CTCV、CTSD CWSI组合构建产量抗旱指数（DRI）预测模型,较基于单一生育时期预测精度显著提升（r²=0.95）。【结论】利用热红外图像可进行小麦品种抗旱性的早期鉴定与快速评价,这对促进作物高效节水生产具有重要意义。     

典型农作物波谱与环境要素的关系研究

农作物冠层光谱是植物冠层光谱与周围环境光谱的混合光谱。利用北京小汤山地区的冬小麦在2001年4~5月生长期内的土壤含水量和冬小麦波谱观测数据,以及北京海淀区的夏玉米在2003年7~9月生长期内的LAI和夏玉米波谱观测数据,分析了在不同生育时期条件下,典型农作物(如冬小麦,夏玉米)的波谱数据与主要环境要素之间的相互关系。结果表明:在夏玉米抽丝期前叶面积指数与冠层光谱反射率相关性较差,而在抽丝期后相关性较好;冬小麦的苗期土壤含水量与冠层光谱在近红外波段相关系数较高,并在1 360~1 380 nm拟合得出方程。经检验,在α=0.01水平下是显著的。     

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.     

低温胁迫对冬小麦苗期和拔节期生理生化特性的影响

研究了 0～ 2℃低温胁迫下半冬性和弱春性小麦苗期、拔节期叶片中超氧化物岐化酶(SOD)活性、丙二醛 (MDA)、可溶性糖 (WSS)和脯氨酸 (Pro)含量的变化。结果表明 :半冬性小麦SOD活性升高和MDA含量下降的幅度均大于弱春性品种 ,前者WSS和Pro积累也较后者多 ;苗期 2个品种 4项指标的差异显著 ,拔节期差异变小 ;小麦拔节期对持续低温的耐受力较弱。     

不同熟期大豆R4-R5期冠层某些生理生态性状与产量的关系

 应用冠层分析仪和光合测定系统，分析不同熟期、不同产量类型的大豆R4-R5期冠层结构特征、光合生理、冠层内微生态环境。结果表明，不论熟期早晚，高产大豆群体的共同特征在于LAI较高，叶片在各个方向上的分布均匀；上下冠层叶片的光合速率差异小，全冠层的光合速率相对较高，从而使全冠层有较高的光合生产力。结果增加了植株荚、粒数及粒重，特别是增加了中上部的荚、粒数。不同熟期间的高产群体冠层特征的差异在于早熟大豆的LAI相对较低，截获的光能多少对于产量形成有着更重要的意义，高产群体叶倾角小，叶片平展，有利于截获更多光能；而晚熟大豆冠层郁蔽，LAI大，高产冠层各层次叶倾角大则有利于太阳辐射透射到冠层内部，增加群体内部受光量，利于产量形成。