棉花高光谱及其红边特征(I)

通过大田和室内试验,测定了2个品种的棉花冠层、完全展开倒1、3叶在不同时期的高光谱反射率及对应叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量。结果表明:随发育期推移,棉花冠层光谱反射率在可见光范围降低,在近红外区域增高;叶片背面光谱反射率略高于正面,透射率小于反射率;叶面积指数、鲜叶重和干叶重与冠层反射光谱变量ρ800 ρ550、ρ800 ρ680、ρ680 ρ570之间存在显著相关;叶片叶绿素和类胡萝卜素浓度与其反射光谱变量ρ680 ρ570、ρ673 ρ640、ρ680 ρ550、PSSRa、PSNDa、RCh之间也呈显著相关。     

棉花高光谱及其红边特征(Ⅰ)

通过大田和室内试验,测定了2个品种的棉花冠层、完全展开倒1、3叶在不同时期的高光谱反射率及对应叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量.结果表明随发育期推移,棉花冠层光谱反射率在可见光范围降低,在近红外区域增高;叶片背面光谱反射率略高于正面,透射率小于反射率;叶面积指数、鲜叶重和干叶重与冠层反射光谱变量ρ800/ρ550、ρ800/ρ680、ρ680/ρ570之间存在显著相关;叶片叶绿素和类胡萝卜素浓度与其反射光谱变量ρ680/ρ570、ρ673/ρ640、ρ680/ρ550、PSSRa、PSNDa、Rch之间也呈显著相关.     

棉花功能叶片色素含量与高光谱参数的相关性研究

叶片色素状况是评价植株光合能力、监测生长状况和预测产量潜力的重要指标,高光谱遥感技术为快速无损监测作物叶片色素提供了有效手段.本研究以4个棉花品种在3个施氮水平下的2年田间试验为基础,通过测定棉花(Gossypium hirsutum)功能叶片的高光谱反射率及对应的色素(叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a b、类胡萝卜素)含量,定量分析了叶片高光谱参数与色素含量之间的相关关系.结果表明,与棉花功能叶片各色素指标相关性比较好的高光谱波段主要分布在500～700 nm;由敏感波段构建的光谱指数与各色素指标的相关性均在0.50以上;且红边最小值(Lo)可以作为共同的高光谱指数来估测不同棉花品种不同氮素水平下功能叶片的叶绿素总量(组合品种的R2为0.67).因此,通过高光谱参数来估算棉花功能叶片色素含量是可行的.     

用高光谱数据诊断水分胁迫下棉花冠层叶片氮素状况的研究

利用ASD地物光谱仪,获取北疆棉花冠层关键生育时期的高光谱数据,应用一阶微分光谱,衍生出基于光谱位置变量的分析方法,以红边积分面积(SDr)为自变量,冠层全氮(TN)含量为因变量,做相关分析,结果表明:红边积分面积变量与冠层TN含量呈显著的相关性,相关系数是0.7394(n=40),利用构建的相关模型可以较为精确地估测棉花两个品种新陆早6号与8号冠层叶片的全氮含量,均方差(RMSE)分别为0.3859和0.4272。研究认为面积变量具有预测棉花冠层全氮含量的应用潜力。     

滴灌棉花不同生育时期冠层叶片叶绿素含量的高光谱估测模型

【目的】利用高光谱数据对新疆北方地区不同生育时期滴灌棉花冠层叶片叶绿素含量进行估测,建立生长时序的叶绿素含量估算模型。【方法】以新陆早45号为试验材料,测定不同施氮水平和生育时期棉花冠层叶片叶绿素含量及对应的光谱反射率,分析了12种指数与叶绿素含量的关系,构建了滴灌棉花冠层叶片叶绿素含量的估测模型。【结果】棉花的4个生育时期(现蕾期、盛蕾期、花铃期和吐絮期)中冠层叶片叶绿素含量与Vogelmann红边指数1的相关系数都高,分别是0.944、0.907、0.895、0.930;采用多元回归方法建立的模型精度高于单指数线性模型,其决定系数都大于0.8,且均方根误差(RMSE)都较小。现蕾期模型(y=82.509x_1+89.937x_2-94.438)精度最好。【结论】针对不同生育时期建立的模型均可对棉花冠层叶片叶绿素含量进行估测,其中现蕾期模型监测效果最好。     

基于红边参数的棉花冠层叶片氮积累量之估算研究

测试了棉花2个品种4水平种植密度的4个关键生育时期冠层反射光谱,应用微分技术处理棉花冠层反射光谱,提取了红边(680～750nm)波段范围的最大一阶微分值(Dr)和红边面积(SDr)参数。分析了棉花冠层红边参数在不同生育期的变化特征和棉花吐絮期的两种生长类型的冠层红边状况,表明红边位置可以指示它们的氮素状况。以新陆早8号的SDr为自变量与对应的LNA为因变量进行相关分析,SDr与冠层LNA达1%极显著相关(R=0.9186**,n=32),利用其构建的模型方程估算新陆早6号的LNA,实测LNA和估测LNA的估计标准差为0.8909g/m2,估算精度为88.1%(R=0.9277**,n=32),说明采用高光谱提取的红边参数信息是无损实时、快捷评价棉花氮素状况的有效方法。     

基于高光谱的棉花叶片磷含量估测模型

研究不同施磷条件下棉花叶片叶绿素含量的变化规律，旨在建立基于高光谱的叶片磷含量估测模型，实现棉花叶片磷含量快速监测。在盆栽试验条件下，设置不同的磷肥量，测定棉花功能叶叶绿素含量与磷含量，并利用植被指数和叶绿素含量的相关性构建磷含量的光谱变量，从而实现利用高光谱对棉花叶片磷含量的定量监测。结果表明：(1)棉花播种后100天左右，叶片磷含量与叶绿素呈现显著关系(决定系数R²=0.96)。(2)利用多个植被指数(X)和叶绿素含量(I)的相关性构建倒一叶、倒二叶、倒三叶、倒四叶的磷含量光谱变量，其中各叶片相关性最优的模型：倒一叶(L₁)为I₁=2.6131X_RENDVI-0.4275,X_RENDV为红边归一化植被指数，R²=0.71,RMSE=0.2；倒二叶(L₂)为I₅=0.0142X_TVI+0.3274,X_TVI为三角植被指数，R²=0.76,RMSE...     

棉花叶绿素密度和叶片氮积累量的高光谱监测研究

利用非成像高光谱仪,获取棉花不同品种、不同密度冠层关键生育时期的反射光谱数据,应用光谱多元统计分析技术,研究表明,棉花冠层叶绿素密度（CH.D）和叶片氮积累量（LNA）分别在反射光谱762 nm和763 nm处的相关系数达最大值（R_CH.D= 0.8845**和R_LNA= 0.7870**,n = 47）;而一阶微分光谱数据对CH.D、LNA最敏感的波段均发生在750 nm处(R_CH.D= 0.9098**和R_LNA = 0.9164**,n = 47);采用47个建模样本的一阶微分光谱750 nm处的数值与棉花冠层CH.D建立线性相关模型方程,估算47个检验样本的棉花冠层CH.D,再根据CH.D与LNA建立的线性相关方程估算检验样本的LNA,47个检验样本的实测LNA与估测LNA极显著线性相关（R = 0.8982**,n = 94）,模型方程的估算精度达86.3%,实测值与估算值的R_MSE = 1.0155,相对误差为0.1380。说明基于高光谱数据的棉花冠层叶绿素密度的遥感估测,可以间接用于棉花冠层叶片氮积累量的监测研究。     

玉米穗位叶主要光合荧光参数与高光谱数据的相关分析

穗位叶光合相关参数状况直接影响玉米后期产量构成,探讨高光谱遥感数据与叶片光合相关参数的关系,对快速,准确评价玉米穗位叶光合特性状况具有重要的意义。通过设置4个不同氮肥水平（N0：0 kg/hm²,N1：170 kg/hm²,N2：340 kg/hm²,N3：500 kg/hm²）,以抽雄吐丝期玉米穗位叶为研究对象,分析叶片净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)等光合参数,PSⅡ最大光化学效率(Fv/Fm)、PSⅡ实际光化学效率(ΦPSⅡ)、吸收的光能被用于光化学反应的份额(P)、非光化学淬灭系数(NPQ)等荧光参数,叶绿素含量(Chl)、类胡萝卜素含量(Cars)、叶绿素含量/类胡萝卜素含量(Chl/Cars)等光合色素参数以及光谱反射率的变化规律,明确光合荧光相关参数与原始光谱反射率、一阶微分光谱、植被指数等高光谱数据之间的关系。结果表明,Pn、Tr、Fv/Fm、ΦPSⅡ、P、Chl、Cars、Chl/Cars等8个参数随着氮肥的增加呈现上升趋势,与对照相比差异显著(P<0.05),而Gs和NPQ在各处理下差异不显著(P>0.05),NPQ随着氮肥的增加呈现先减小后增大的趋势。对于光谱反射率,可见光波段光谱反射率随着氮肥的增加而降低,近红外波段施肥处理反射率比未施氮肥处理显著升高,红边位置出现“红移”现象。通过Pn、Tr、Fv/Fm、ΦPSII、P、NPQ、Chl、Cars、Chl/Cars与原始、微分光谱及植被指数相关性分析,最佳高光谱变量分别为Dλ₆₉₉、Dλ₇₀₁、Dλ₇₀₃、Dλ₇₀₂、Dλ₇₀₁、R₇₆₄、Dλ₆₉₉、Dλ₆₉₉、Dλ₇₀₀,相关系数分别为0.81、-0.73、-0.54、-0.58、-0.61、-0.49、-0.996、-0.997、-0.877,均达到了极显著水平(P<0.01);而Gs的相关性最佳高光谱变量为Dλ₅₇₅,相关系数为0.47(P<0.05)。因此,利用高光谱遥感技术评价玉米抽雄吐丝期穗位叶光合荧光相关参数具有可行性,对评价玉米后期产量构成具有重要的意义。     

基于棉花冠层光谱的土壤氮素监测研究

通过连续2年小区氮肥试验,在棉花不同生育期采集冠层高光谱数据并同步测定土壤氮含量,分析棉花冠层高光谱参数与土壤氮含量间的关系,建立基于植株冠层光谱的土壤氮含量估算模型。结果表明:土壤全氮含量随着施氮水平的增加而增加,且差异显著;基于棉花不同时期冠层光谱构建的14种光谱参量与土壤氮含量间的相关性有显著差异。其中,利用冠层光谱参数P_Area1100、Depth980、Area672、PPR(550,540)建立的土壤氮含量监测模型分别在蕾期、花期、铃期、吐絮期4个关键生育期对土壤氮含量的预测均达到了较高的精度,能够很好地反映棉花土壤氮素营养状况。利用植株冠层光谱参数可以很好地监测土壤氮素营养,说明利用植株冠层光谱方法监测土壤氮含量是可行的。     

淹水胁迫下棉花叶片SPAD高光谱估算模型研究

【目的】建立淹水胁迫下棉花叶片SPAD的高光谱模型。【方法】利用灌排可控的试验田在棉花花铃期模拟淹水处理,分析受涝1 d、3 d、6 d、9 d后棉花叶片光谱反射率、SPAD值的变化特征;并对淹水胁迫后棉花叶片高光谱特征参数与SPAD值进行相关与回归分析,探寻用于估算淹水胁迫下棉花叶片SPAD变化的高光谱模型。【结果】(1)受涝3 d时棉花倒4叶SPAD值就显著低于对照,到受涝9 d时SPAD值比对照减少15%左右。(2)棉花花铃期受涝后倒4叶绿光波段反射峰变陡,近红外短波段的反射率升高。花铃期受涝使棉花倒4叶红边位置"蓝移",涝害持续9 d时红边位置向短波方向移动了4~5 nm,红边幅度和红边面积呈先增大后减小趋势,在受涝6 d时达到最大,红边偏度和红边峰度增大。(3)涝后棉花叶片SPAD值与红边幅值(Dr)、红边位置(λr)、绿峰反射率(Rg)、绿峰位置(λg)、红谷位置(λo)、蓝边面积(SDb)、黄边偏度(Sy)、黄边峰度(Ky)、红边偏度(Sr)、红边峰度(Kr)等光谱特征参数极显著相关;分别以Sy、Sr、Kr为自变量的一元线性、多项式和指数模型估算SPAD值较优,其决定系数(R~2)均大于0.9,均方根误差(RMSE)均小于1;多元逐步回归分析发现以λg、SDr/SDb(VI3)、Sb、Sy、Ky为自变量的多元线性模型估算SPAD值较优,R~2高达0.973,RMSE为0.393。【结论】该模型可以作为估算淹水胁迫棉花叶片SPAD值的遥感模型。     

基于高光谱数据提取棉花冠层特征信息的研究

 采用ASD Field Spec Pro VNIR 2500型高光谱仪获取了不同生育时期棉花冠层的高光谱遥感数据,通过光谱分析技术研究了棉花冠层结构与其光谱数据之间的关系。结果表明,不同品种、不同密度、不同配置方式及不同生长状况间棉花的冠层光谱存在着较明显的差异,棉花冠层光谱反射率与其叶绿素含量、叶面积和生物量及生长发育阶段、健康状况和物候现象等因素密切相关。可见,运用高光谱遥感技术快速、有效、非接触、非破坏性地获取棉花冠层信息,对解释、预测和设计理想棉花群体意义重大,同时为新疆精准种植棉花和科学调控水肥提供了科学依据。     

高光谱数据与棉花叶绿素含量和叶绿素密度的相关分析

 通过获取棉花不同品种、不同种植密度单叶和冠层关键生育时期的反射光谱,与其相应的单叶叶绿素含量（CHL.C,下同）和冠层叶绿素密度（CH.D,下同）进行多元统计的逐步相关分析。结果表明,棉花冠层CH.D在其反射光谱762 nm波段处的相关系数达最大值（R_CH.D=0.8134^**,n=94）;对于一阶微分光谱,单叶CHL.C和冠层CH.D的敏感波段均发生在750 nm波段处,基于750 nm波段的微分数值,建立了棉花CHL.C和CH.D线性相关模型(R_CHL.C=0.7382^**,RMSE=0.1831,n=66;R_CH.D =0.9027^**,RMSE=0.3078,n=94）,为利用高光谱遥感技术精确提取反映棉花生长状况的叶绿素信息提供了依据。     

利用光谱红边参数监测黄萎病棉叶叶绿素和氮素含量

以黄萎病胁迫下棉花叶片为试验材料, 分析感染病害棉叶叶绿素(Chl)含量和氮素含量(LNC)与光谱红边参数间的关系, 建立病害棉叶Chl含量和LNC的光谱红边参数诊断模型。结果表明：(1)随着病情加重, 棉叶Chl a、Chl b、Chl a+b和LNC逐渐减小, 其中Chl a下降最快, Chl b下降最慢;(2)黄萎病叶片光谱反射率在可见光区(400~700 nm), 近红外光区(700~1300 nm)和短波红外光区(1300~2500 nm)呈现逐渐上升趋势, 在520~680 nm间达极显著(P<0.01);光谱吸收率在可见光区和短波红外光区呈现逐渐下降的趋势, 达极显著(P<0.01), 在近红外光区呈现先升后降的趋势。(3)病害棉叶红边位置(REP)、红边振动幅(Dr)、红谷位置(Lo)、红边深度(Depth672)和红边面积(Area672)的值均减小, 红边宽度(Lwidth)的值增加, 且Area672减小的幅度最大, Dr减小的幅度最小, Lwidth增加的幅度较大;(4)病害棉叶Chl a含量、Chl b含量、Chl a+b含量和LNC均与红边参数REP、Lo、Depth672和Area672呈极显著正相关, 与Lwidth呈极显著负相关, 与Dr未达显著相关;(5)利用红边参数建立的棉叶Chl含量和LNC的诊断模型均达极显著(P<0.01), 其中以Area672为自变量建立的病害棉叶Chl a、Chl a+b和LNC的诊断模型和Lo为自变量建立的Chl b诊断模型的精度最高, 能很好的诊断病害棉叶Chl含量和LNC。     

应用两种近地可见光成像传感器估测棉花冠层叶片氮素状况

作物叶片含氮量是作物长势监测、产量及品质估测的重要依据,实时、无损地监测植株体内氮素营养状况有助于棉花氮肥的正确施用。本研究比较2种近地可见光传感器的光谱和颜色信息用于监测棉花氮素营养的能力, 确定MSI200成像光谱仪和数码相机监测棉花冠层叶片氮含量最佳的波段、光谱指数和颜色参数并建立估测模型。结果表明,在可见光波段,冠层反射率随着冠层叶片氮素含量的增加而降低,且叶片含氮量的光谱敏感波段主要位于绿光和红光区域;与棉花冠层叶片含氮量的拟合效果最好的2种传感器的光谱指数为差值指数DI(R₅₈₀, R₆₈₀)和G–R,而颜色参数则分别为b*和H,同一传感器以光谱指数的拟合效果优于颜色参数,不同传感器以MSI200数据的拟合效果优于数码相机;利用独立试验资料检验所建模型的估测性能表明,差值指数对棉花冠层叶片氮素的预测能力优于比值指数和归一化差值指数,DI(R₅₈₀, R₆₈₀)和G–R所建模型的估测精度最高,分别为0.8131和0.7636。因此,利用数码相机和MSI200型成像光谱仪可以定量估测棉花冠层叶片氮素营养状况。     

冬小麦拔节期冻害后高光谱特征

以霜箱模拟冻害, 采用高光谱仪测定盆栽冬小麦叶片叶绿素含量及冠层高光谱反射率曲线, 以期为冻害遥感监测提供借鉴。结果表明, 冻害低温胁迫后, 对照组叶绿素含量比冻害组高约2~5个单位, 差异显著; 短期内高光谱曲线反射率接近, 线形相似, 约20 d后, 受损叶片过早衰败变黄, 高光谱曲线在黄、红波段区域反射率显著增强, “红谷”不明显, 曲线形状呈水平趋势; 光谱 “红边”具有“蓝移”、“红谷”具有“红移”现象。冻害程度的相关系数与绿峰、红边、红谷、光谱吸收指数分别为0.36*、-0.69*、0.42**、0.33**, 与蓝、绿、黄、红宽波段范围反射率面积分别为0.34*、0.43**、0.45**、0.44**, 与红边、红谷归一化植被指数为-0.33*, 与近红外、红波段反射率面积归一化植被指数为-0.39*, 与叶绿素含量为-0.49**。高光谱反射率曲线特征部位值差异显著性检验表明, 可利用近红外、红波段反射率面积构成的NDVI差异进行冻害识别, 其差异分级可划分冻害程度。     

小麦叶片氮含量与冠层反射光谱指数的定量关系

本文以3种蛋白质类型的小麦品种在不同施氮水平下的3年田间试验为基础，研究了小麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系。结果显示，不同试验中拔节后叶片氮含量均随施氮水平呈上升趋势，同时冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异。对于低、中、高籽粒蛋白质含量的品种，叶片氮含量与冠层反射光谱的归一化植被指数NDVI (1 220, 710)和红边位置均有密切的定量关系，决定系数在0.80左右。对于不同品质类型小麦品种，均可利用统一的回归方程描述其叶片氮含量随反射光谱参数的变化，对于低蛋白类型品种，采用单独的回归系数即可提高叶片氮含量估测的准确性。本研究确立的小麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系可用于不同的小麦品种、生育时期和施氮水平，为小麦氮素营养的监测诊断与精确施肥等提供理论依据和技术途径。     

基于吸收、透射和反射光谱预测水稻叶绿素含量研究

选择基于吸收率和透射率的叶绿素含量定量反演波段组合,构建叶绿素含量光谱估测模型寻找基于吸收、透射和反射光谱预测叶绿素含量的波段。以3个水稻品种临稻11,圣稻13和阳光200为材料,进行田间实验。比较水稻叶片吸收、反射及透射光谱曲线和一阶导数光谱曲线,发现440、480、630nm和681nm为叶绿素吸收峰的实际发生波段位置,其中630nm波段处的叶片光谱吸收率(A)、透射率(T)和反射率(R)之间相关性最好。比较三者之间的相关性,吸收率与透射率的相关性最强。630nm波段处的叶片光谱吸收率、透射率和反射率与叶绿素含量之间的相关性均达到极显著水平。回归分析表明基于440、480nm和681nm3个波段光谱吸收率线性模型,440、480nm和630nm3个波段光谱透射率线性模型估测叶绿素a含量,480、630nm和681nm3个波段光谱透射率线性模型估测叶绿素b含量,与单独使用630nm光谱变量估测叶绿素含量比较,在4个生育期估测精度均有显著提高,其中以叶绿素a和叶绿素总量的估测效果最好。     

单作套作大豆叶片氮素积累与光谱特征

种植模式和氮肥水平直接影响作物的生长和氮素的吸收,无损、即时监测大豆叶片氮素水平对大豆生产中的氮肥精确管理十分重要。本研究设置4个氮肥水平,分析单作套作下大豆在不同生育时期叶片氮素动态和光谱特征,明确对叶片氮素敏感的光谱特征参数,构建单作套作大豆通用的叶片氮素积累量估测模型。结果表明,随大豆生育时期的推进,单作套作种植模式下的大豆冠层叶片氮素积累量均呈现单峰变化趋势,最大值出现在N3处理下的结荚期,两种模式两年最大值平均分别为8.70 g m~(–2)和8.38 g m~(–2);不同生育时期和种植模式的大豆冠层原始反射光谱的变化规律与冠层叶片氮素变化规律均为先增加后降低,原始反射光谱在700~1000 nm波段的反射率以结荚期为拐点先增大后减小,最大反射率达到60%~70%左右;通过对单作套作大豆冠层光谱一阶导数变换,红边幅值呈现先增加后降低的趋势,同时红边位置随叶片氮积累量的增加和减小出现"红移"与"蓝移"现象。经波段自由组合和回归分析表明,以DSI(771、755)构建的线性(y=–1.249+3.209x,R~2=0.847)和乘幂(y=–1.470x~(1.676),R~2=0.872)模型能较精确地估测不同生育时期大豆冠层叶片氮素状况。     

利用叶片高光谱指数预测水稻群体叶层全氮含量

通过测定叶片高光谱来快速估测整个水稻叶层全氮含量对于水稻氮素诊断有重要意义。本文通过连续3年不同施氮水平和不同品种类型的4个大田试验,分生育期同步测定了不同叶位叶片的高光谱反射率及叶层全氮含量,并系统分析了叶片水平多种高光谱指数与水稻叶层全氮含量的定量关系。结果表明,不同叶位叶片的光谱反射率与叶层全氮含量的相关程度不同,顶二叶(L2)表现最好、顶三叶(L3)次之,而L2和L3的平均光谱(L23)有助于进一步提高光谱指数的敏感性,是估测叶层氮含量的适宜叶位组合。绿光560nm和红边705nm波段附近光谱反射率与叶层全氮含量呈极显著负相关关系,两者分别与近红外波段组合而成的光谱比值指数可较好地监测水稻叶层全氮含量,其中绿光、红边窄波段比值指数SR(R780,R580)和SR(R780,R704)表现较好,与叶层全氮含量的决定系数分别为0.887和0.884;独立试验数据检验的RMSE分别为0.216和0.235。将上述2个窄波段比值指数中的近红外、绿光波段和红边波段宽度分别扩展至100、20和10nm,从而构建的宽波段比值指数SR[AR(750-850),AR(568-588)]和SR[AR(750-850),AR(699-709)]与叶层全氮含量相关性仍具有较高水平,线性回归模型的拟合精度(R2)为0.886和0.883,检验RMSE值分别为0.218和0.237。从而在叶片水平,确立了适于叶层全氮含量估测的基于绿光、红边与近红外波段的比值组合和波段适宜宽度。