基于高光谱参数建立苗期高温条件下草莓叶片叶绿素含量估算模型

以“红颜”草莓（Fragaria×ananassa Duch“Benihope”）为试材,于2021年9−11月在人工气候室进行苗期（9～12片真叶,叶长≥5cm）动态高温环境控制实验,日最高温度以32℃为起点,设置日最高气温/日最低气温分别为32℃/22℃、35℃/25℃、38℃/28℃和41℃/31℃共4个水平,持续时间分别为2d、5d、8d和11d,以28℃/18℃为对照（CK）。试验期间空气相对湿度60%～70%,光周期12h/12h（6：00−18：00）,光照强度800μmolm⁻²s⁻¹。测定不同处理下叶片叶绿素含量及高光谱反射率,对原始光谱进行变换,从而细化光谱特征信息。在相关分析的基础上,建立原始和一阶敏感波段植被指数,进而筛选出表征叶绿素含量的光谱特征参数,以期构建叶绿素含量最佳估算模型。结果表明：（1）随着温度的升高和高温持续时间的延长,草莓叶片叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素（a+b）含量呈下降趋势。（2）草莓叶片原始光谱在可见光区域均存在绿峰和红谷,除绿峰和红谷外各处理间差异不明显,高温条件下的近红外区域反射率与CK相比出现不同程度的上升。与原始光谱相比,一阶导数光谱曲线震荡更剧烈,且能够显著突出红边参数特征,各处理的红边位置λ_r稳定在716nm,红边幅值D_r与红边面积S_r差异显著;而在连续统去除光谱中各处理的绿峰（550nm附近）和红谷（675nm附近）被完全突显出来。（3）在光谱反射率与叶绿素含量相关性分析的基础上,选取原始光谱与一阶导数光谱在可见光和近红外波段相关性最强的R₇₄₇、R₈₀₀和R'₇₁₆、R'₉₀₆为敏感波段组合,构建植被指数。（4）PVI、MSAVI、TSAVI、TSAVI'、DVI'、MSAVI'、PVI'、SAVI'、D_r和S_r指数与叶绿素含量相关性达极显著水平,可作为表征设施草莓叶片叶绿素含量对苗期高温胁迫响应的高光谱特征参数。其中以TSAVI、DVI'和PVI'植被指数建立的逐步回归模型为叶绿素含量最佳估算模型,其决定系数（R²）为0.843,均方根误差（RMSE）为0.379,相对误差（RE）为12.65%。     

拔节抽穗期不同时长干旱胁迫对水稻冠层光谱特征的影响

基于水稻干旱胁迫试验,采用ASD（Field Spec Pro FR2500）光谱辐射仪测定水稻拔节期和抽穗期不同时间尺度（10d、20d）干旱处理与对照（正常处理）的冠层光谱反射率,对干旱胁迫下水稻冠层光谱变化规律、植被指数、水分指数、导数光谱特征进行分析.结果表明：水稻拔节期和抽穗期干旱胁迫后冠层光谱反射率与对照（CK）相比,可见光、近红外波段反射率均显著减小,短红外波段反射率显著增加,导数光谱红边位置均向短波方向推移,红边面积和红边斜率均显著减少,复合构建的6种植被指数或水分指数呈下降趋势,四波段水分指数（SRND）、归一化差异红外指数（NDVII）下降幅度最大;与CK相比,拔节期干旱胁迫20d和抽穗期10d的水稻冠层对可见光、近红外波段的反射率极显著降低,对短红外波段反射率极显著升高,在此阶段红边特征参数、植被水分指数减少幅度最低.研究结果可为利用高光谱遥感技术快速无损监测水稻干旱灾害提供技术支持.     

基于光谱变换的低温胁迫下冬小麦叶绿素含量估测研究

近年来,冻害已成为影响我国冬麦区的农业气象灾害之一,及时、快速、准确地获取冬小麦叶绿素含量对于监测冬小麦冻害发生具有极其重要的意义。本研究通过低温胁迫试验,在拔节期对两个冬麦品种进行-6℃,4 h、8 h和12 h的胁迫处理后,测定其冠层光谱反射率,并对原始光谱数据进行15种典型变换处理,分析比较不同光谱变换下冬小麦叶绿素含量的PLSR模型,筛选出能够表征低温胁迫下冬小麦叶绿素含量的最佳光谱变换方式。结果表明,随低温胁迫时间的延长,两个冬小麦品种叶绿素含量呈降低趋势,随着低温胁迫后天数的增加,各处理与对照的差异逐渐减小。胁迫后5 d,近红外区域反射率有较大升高,并随低温胁迫后时间的延长而升高;在可见光区域,短期内差异不明显。胁迫后10 d、20 d、35 d,黄、红波段逐渐趋于水平,同时近红外区域反射率差异逐渐缩小,可见光区域光谱反射率出现不同程度的上升。对原始光谱数据进行15种典型变换处理,发现原始光谱的倒数、对数、幂、平方根等变换难以提高与叶绿素含量的相关性,且建模效果较差。除原始光谱对数的一阶微分(T6)外,其他微分变换处理的叶绿素含量诊断模型都优于原始光谱。综合考虑模型的校正、验证效果、模型最佳因子数以及相对分析误差的大小,二阶微分变换处理(T15)叶绿素含量校正模型的R2和RMSE分别为0.930、0.340,验证模型的R~2为0.753,表明基于T15的光谱变换数据可实现低温胁迫下叶绿素含量的准确估算,为最佳光谱变换方式。     

昼夜不对称增温对冬小麦花后冠层反射光谱特性的影响

全球变暖具有明显的昼夜不对称性,温度升高影响冬小麦的生长发育,也改变了其冠层的光谱反射特性。为了研究昼夜不对称增温对冬小麦冠层反射光谱特性的影响,在南京采用开放式田间增温系统,开展昼夜不对称增温的人工控制试验,利用FieldSpec Pro FR光谱仪测定了2个冬小麦品种扬麦15和徐麦31的冠层反射光谱,分析了冬小麦开花后冠层光谱反射率和一阶导数光谱,比较了2种增温方式对冠层反射光谱特性的影响。结果表明,与CK相比,昼夜不对称增温处理(白天增温1℃,夜间增温3℃,T2)的冬小麦冠层反射率,在近红外波段的下降最为显著,且以开花期的冬小麦冠层近红外波段反射率降低幅度最大。昼夜对称增温处理(白天增温2℃,夜间增温2℃,T1)下的冬小麦冠层反射率变化与T2处理后的变化相似,但其反射率降低幅度小于T2处理。在开花期,扬麦15在CK、T1、T2处理下近红外波段反射率分别为0.70、0.61、0.55,而徐麦31在CK、T1、T2处理下近红外波段反射率分别为0.65、0.60、0.52。由一阶导数光谱可以发现,T1、T2处理下,扬麦15红边位置由738 nm变为花后20 d的731和730 nm,俆麦31表现相同的规律。T1和T2处理也使得红边峰值下降,在开花期红边峰值下降幅度最大,且T2处理下降幅度较T1处理更大。与光谱反射率变化相对应,T1和T2均使2品种的叶绿素质量分数和叶面积指数(leaf area index,LAI)显著降低,以T2处理降低幅度最大。因此,昼夜不对称增温影响了冬小麦LAI、叶绿素质量分数、细胞结构和衰老程度,进而表现出冬小麦冠层反射光谱反射率的下降。     

低温胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量的高光谱估算

利用一次寒潮降温过程，以苗期12个品种的冬小麦为研究对象，测定其低温逆境下叶片光谱反射率和SPAD(Soil and Plant Analyzer Development，SPAD)值。以2020年12月28日（最高/最低温为15℃/3℃）的观测值为胁迫前数据，12月31日（最高/最低温为1℃/−9℃）的观测值为低温胁迫后数据，分析低温胁迫前后小麦叶片原始光谱和SPAD值的变化规律。在多种光谱参数中，采用相关分析方法遴选出5个与SPAD值密切相关的特征变量，分别建立低温胁迫前、后以原始光谱数据、一阶光谱导数和三种植被指数为自变量的小麦叶片叶绿素含量反演模型，并进行交互验证，筛选出低温胁迫后小麦叶绿素含量的最优反演模型。结果表明：（1）与胁迫前相比，低温胁迫后小麦叶片SPAD整体呈上升趋势，光谱反射率在叶绿素吸收较好的可见光区域有所降低，叶片表现出受冻特征；（2）构建的低温胁迫前后两种混合模型，交互验证后精度较低，表明常温下小麦叶绿素含量估算模型并不适用于遭受低温胁迫后的小麦叶绿素估算，需单独建立低温胁迫后的估算模型；（3）利用光谱数据构建冬小麦低温胁迫下叶绿素含量反演混合模型中，以一阶光谱导数在694nm处建立的模型估算效果最优，拟合度（R2）为0.694，均方根误差（RMSE）为3.191，说明利用小麦叶片光谱特征波段建立低温胁迫下叶片叶绿素含量反演模型的方法是可行的。研究结果可为多品种冬小麦叶片叶绿素含量无损监测提供参考。     

甘肃省两种主要草地类型的光谱反射特征比较

干旱荒漠草甸和高寒草甸是甘肃省两种主要的草地类型。2005－2007年,在安西草场和玛曲草场,分别对2种草地类型进行了光谱观测。文章分析和比较了2种草地类型的光谱反射特征及其差异性。结果表明,在可见光波段,荒漠草甸植被的冠层光谱反射率要高于高寒草甸植被,在近红外波段刚好相反;相同类型的草地,在不同的植被之间近红外波段的反射率差异较大。在可见光波段和近红外波段,荒漠草甸植被的叶片光谱反射大于冠层光谱反射,而高寒草甸植被则是冠层光谱反射大于叶片光谱反射;同一植被冠层光谱反射受植被长势影响明显;两种草地类型的红边特征参数表现为荒漠草甸小于高寒草甸。总之,高光谱遥感可以应用于草地植被的分类和长势监测。     

番茄叶片叶绿素含量光谱估算模型

以番茄品种“金粉2号”为试验材料,在玻璃温室内设置3种土壤水分胁迫水平,以正常灌溉为对照,于2013年3—7月和8—12月两个生长季对番茄进行全生育期持续处理。采用便携式地物光谱仪测定各生育期番茄冠层的光谱反射率,同步测定叶片总叶绿素和叶绿素a含量,并基于3—7月数据计算常见高光谱植被指数,分别建立番茄叶片叶绿素总量和叶绿素a估算模型,用8一12月生长季的试验数据对模拟精度进行检验。结果表明：（1）水分胁迫对番茄叶片总叶绿素、叶绿素a含量和番茄冠层光谱反射率产生明显影响,水分胁迫越严重,叶绿素总量和叶绿素a含量均越低,番茄冠层光谱反射率也越低;（2）随着生育期的推进,番茄总叶绿素和叶绿素a含量均持续增加,而冠层光谱反射率在红光和蓝光波段的反射率逐渐减少;（3）4种估算模型中R670模型的决定系数（R。）最高,效果最佳（P〈0．01）,番茄叶片总叶绿素和叶绿素a最佳估算模型分别为：C_chl（a＋b）=44．83R670＋_670＋7.36,C_chl=39．92R_670＋5．12,均根方误差分别为0．45、0．42mg·g^-1,表明利用高光谱数据估算番茄叶片的叶绿素含量可行。     

冬小麦条锈病的光谱特征及遥感监测

该文通过人工田间诱发不同等级条锈病，在不同生育期内对不同发病等级(不同病情指数)的冬小麦条锈病冠层光谱进行测定，并同步进行条锈病病情指数的调查。定性和定量地分析了病害区与对照区处理的冬小麦冠层光谱在绿光区、黄光区和近红外区反射特征差异及叶绿素含量变化；并将病情指数及光谱数据进行相关分析，研究表明：630～687nm、740～890 nm及976～1350 nm为遥感监测条锈病的敏感波段；绿光区、近红外平台处及黄光区的冠层光谱反射率分别随病情的加重呈明显的上升、下降与上升趋势；条锈病的红边发生蓝移；叶绿素含     

基于高光谱的中国干旱区棉花遥感估产（英）

该文测定了棉花盛蕾期至吐絮后期各时期冠层的高光谱反射率以及产量,并对棉花产量与冠层光谱植被指数进行相关分析。结果表明：棉花各生育期可见光波段、近红外波段及短波红外波段光谱反射率与产量间分别呈显著负相关、显著正相关与显著负相关。根据棉花冠层光谱波形特征,利用植被红边波段560 nm反射峰、670 nm吸收谷、近红外波段890 nm反射峰、980和1?210 nm两个弱水汽吸收谷、短波红外1?650和2 200 nm反射峰,设计归一化差值光谱指数,并与棉花产量进行相关分析,上述波段组合定义的归一化差值光谱指数与产量在各生育期均达显著或极显著相关。VARI_700抗大气植被指数在各生育期均达极显著相关。     

大豆叶绿素含量高光谱反演模型研究

叶绿素是植物体进行光合作用、进行第一性生产的重要物质，能够间接反映植被的健康状况与光合能力，同时也能反映植被受环境胁迫后的生理状态。高光谱遥感为快速、大面积监测植被的叶绿素变化提供了可能。该研究实测了不同水肥耦合作用下，大豆冠层的高光谱反射率与叶绿素含量数据，对二者进行了相关分析；采用特定叶绿素敏感波段建立了植被指数叶绿素估算模型；最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行了叶绿素含量的估算。经对比发现叶绿素A、B与光谱反射率在可见光与近红外波段的相关系数的变化趋势基本一致，在可见光谱波段呈负相关，近红外波段呈正相关，红边处相关系数由负变正。特定色素植被指数可以提高大豆叶绿素估算精度(R²>0.736)，但是人工神经网络模型可以大大提高大豆叶绿素含量的估算水平，当隐藏层节点数为4时，R²大于0.94，随着隐藏层节点数的增加，R²可高达0.99，表明神经网络模型可以大大提升高光谱反演大豆叶绿素含量的能力。     

关中地区夏玉米抽穗期叶绿素含量的高光谱估算

[目的]利用高光谱数据进行叶绿素估算,为快速获取作物的生长信息、生长诊断及精确管理提供依据。[方法]基于陕西省关中地区抽穗期夏玉米冠层光谱特征及叶绿素含量的测定,运用线性及非线性分析方法建立了基于原始光谱敏感波段和一阶微分光谱敏感波段叶绿素估算模型。[结果]夏玉米抽穗期反射光谱在可见光及中远红外区域,叶绿素含量越高,光谱曲线越向下偏移;在红边区域,叶绿素含量对光谱曲线影响不显著;在近红外波段,叶绿素含量越高,光谱曲线越向上偏移。基于一阶微分光谱敏感波段的夏玉米叶绿素含量估算模型拟合精度要优于基于原始光谱敏感波段估算模型,决定系数R2分别为0.81和0.60,均方根误差(RMSE)分别为2.39,4.41。[结论]基于一阶微分光谱敏感波段建模分析是估测抽穗期夏玉米冠层叶绿素含量的重要方法,对指导西北地区夏玉米种植与生产具有积极的借鉴意义。     

冬小麦越冬中期冻害高光谱敏感指数研究

利用试验箱进行冬小麦冻害盆栽试验,观测受冻前后叶片光谱反射率、叶绿素含量并分析其变化规律;通过对高光谱数据进行倒数对数、一阶导数、二阶导数变换,与叶绿素含量进行相关分析,寻找表征冻害胁迫的特征值,获得识别和评价冻害差异程度的波段或指数。结果表明,（1）在可见光范围内叶绿素含量与原始光谱反射率呈负相关,在近红外范围内呈正相关,与倒数对数光谱的相关性则相反。一阶导数光谱大部波段相关性通过0．01水平的显著性检验,二阶导数光谱仅少部分波段通过。（2）相关性分析表明,冻害监测的敏感性波段为684．92nm处倒数对数光谱、578．37nm处一阶导数光谱、571．93nm处二阶导数光谱,这些波段与叶绿素的相关系数均通过0．01水平的显著性检验,且相关系数最大,其中以倒数对数光谱为自变量的估算模型最优。（3）叶绿素含量与高光谱特征变量的相关性分析表明,以由蓝边面积（SDb）和红边面积（SDr）计算的VI3（VI3=SDr／SDb）或VI3[VI5=（SDr—SDb）／（SDr＋SDb）]为自变量的抛物线模型最优,其训练样本拟合与验证样本精度检验水平均最高,因此VI3、VI5为冬小麦冻害监测的敏感指数。研究结果揭示了冬小麦冻害后高光谱特征,可为促进高光谱技术在冬小麦长势监测和估产中的应用,提高冬小麦冻害遥感监测的准确性提供依据。     

不同水分处理对烟草叶片高光谱及红边特征的影响

采用ASD Fieldspec HH光谱仪, 测定了不同水分处理下两个烟草品种叶片的光谱特性, 分析其红边特征参数的变化规律及其与烟叶生理指标的相关性。结果表明: 不同水分处理之间的烟草叶片光谱反射率差异明显, 但两个品种的变化规律一致。烟草伸根期和旺长期, 近红外光区的光谱反射率随土壤水分的增加而升高, 成熟期则呈相反趋势, 且光谱反射率在旺长期达到最高值。不同水分处理下烟草叶片一阶微分光谱趋势总体一致, 但红边一阶导数光谱差异显著。红边位置随土壤水分减少向长波方向移动, 发生“红移”现象。红边幅值和红边面积在伸根期和旺长期均随土壤含水量的增加而发生“红移”现象, 成熟期则发生“蓝移”现象。烟草叶片的红边位置同其生理指标的相关性要优于其他参数, 同叶绿素a含量、叶绿素b含量、类胡萝卜素含量、叶绿素总量、叶片鲜重、叶片干重、叶面积和叶片含水率均呈极显著相关关系; 红边幅值和红边面积与叶绿素a含量、叶绿素b含量、类胡萝卜素含量、叶绿素总量和叶片含水率之间均呈极显著性正相关, 红边面积同叶片干重呈极显著性负相关关系。     

UV-B增强下施硅对水稻冠层反射光谱特征的影响

通过田间试验,在UV-B增强和施硅条件下,利用ASD便携式手持光谱仪在水稻分蘖期、拔节期、抽穗期和灌浆期选择典型晴天观测冠层光谱曲线,通过计算一阶导数曲线分析光谱的红边参数特征。UV-B辐射设2个水平,即对照(自然光,ambient UV-B,A)和UV-B增强(比自然光增强20%,elevated UV-B,E);施硅设2个水平,即不施硅和施硅(硅酸钠,200kg SiO_2·hm~(-2))。结果表明:UV-B增强下水稻叶面积指数(LAI)和叶绿素含量(SPAD值)降低,而施硅可提高叶面积指数(LAI)和SPAD值,缓解UV-B增强对水稻生长的抑制作用。各处理间水稻冠层光谱的差异主要体现在近红外波段,UV-B增强使水稻近红外波段反射率降低,施硅使近红外波段反射率上升。UV-B增强使水稻光谱红边位置蓝移,施硅使红边位置红移。随着生育期推移,水稻光谱红边位置、红边幅值和红边面积均呈现先增后减的趋势,且在拔节期达最大。     

地理加权回归模型结合高光谱反演盐生植物叶片盐离子含量

快速、无损地估算盐生植物叶片盐离子含量在植物生长监测、耐盐植物筛选和土壤盐渍化监测等方面有实用价值。该研究以新疆艾比湖保护区内盐生植物为研究对象,通过分析植物叶片盐离子(K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+))含量与冠层高光谱数据的光谱变换和二维植被指数(比值型植被指数(ratiovegetationindex,RVI)、差值型植被指数(difference vegetation index,DVI)、归一化型植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI))的相关性选取特征波段,构建基于地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)的叶片盐离子含量估算模型,并与BP神经网络模型(back propagation neural network)进行对比,研究基于GWR模型估算干旱区盐生植物叶片盐离子的可行性。结果表明,选取特征波段集中表现在红及短波红外波段:K~+含量在反射率倒数的对数选取的红光区域内波段使用GWR估算效果最佳;Na~+的特征波段在光谱变换下集中于短波红外区域,二维植被指数集中在近红外、短波近红外及黄、橙、红区域,各种波段选取下GWR对Na~+的含量估算均有较好效果,但反射率对数的一阶估算效果最好;Ca~(2+)含量在反射率平方根的一阶微分下选取的短波红外波段通过GWR模型估算效果最好;Mg~(2+)含量在DVI选取的位于红光区域特征波段估算效果最佳,但使用GWR模型对Mg~(2+)的估算精度不及BP模型。分析基于GWR盐离子模型估算模型发现,含量较高的离子估算效果更好,K~+、Na~+的模型精度优于Ca~(2+)、Mg~(2+)。在使用GWR模型估算植物叶片盐离子含量时,特征波段均指向红及短波红外波段,符合植被光谱机理的响应。