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。     

小波分析在大豆叶绿素含量高光谱反演中的应用

实测了不同水肥耦合作用下,大豆冠层高光谱反射率与叶绿素含量数据,并对光谱反射率、微分光谱与叶绿素含量进行了相关分析;采用叶绿素A与叶绿素B诊断波段构建了特定植被指数,对叶绿素A、叶绿素B进行了回归分析;采用小波分析对采集的光谱反射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对叶绿素含量进行估算。经分析发现,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>0.73）;小波能量系数回归模型可以进一步提高大豆叶绿素含量的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,叶绿素A其确定性系数R2为0.76,叶绿素B为0.78;以4变量与9变量回归分析结果表明：叶绿素A实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别大于0.85、0.89;叶绿素B实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别为0.86、0.90。     

不同类型土壤全氮含量的高光谱预测研究

为了探明土壤全氮的敏感波段,对比不同统计方法建立的预测模型的反演精度与稳定性,以红壤、石灰土、潮土和水稻土4个土类的土壤为研究对象,利用ASD Pro FR地物光谱仪,在室内条件下测定350~2500 nm波段范围的土壤高光谱数据,经分析不同光谱指标与全氮含量数据的相关性,确定全氮的敏感波段,并建立相应的反演模型。结果表明,反射系数、反射系数对倒的一阶微分、反射系数倒数的一阶微分、反射系数的一阶微分、反射系数对数的倒数、反射系数对数的一阶微分与全氮的最高相关系数分别出现在2153、1079、1853、528、1392、438 nm;所有预测模型中,以895、1079、1138、1149、2163、2183、2336、2337 nm波段反射率对倒的一阶微分建立的多元逐步回归模型为最佳模型;逐步回归与一元线性回归相比较而言,逐步回归建立的预测模型的精度和稳定性更佳。     

基于近红外波段玉米叶绿素含量最佳预测模型研究

为了进一步探究近红外波段玉米光谱反射率与其叶绿素含量之间的关系,笔者采用线性和非线性法对玉米叶绿素含量与近红外波段光谱反射率及植被指数之间的关系进行分析,建立叶绿素含量最佳预测模型。结果表明：在近红外波段,光谱反射率与玉米叶绿素含量的相关性较大;叶绿素含量与RVI(R1001/R760)、RSI(R765/R720)、NDVI(R990-R760)/(R760+R990)、NDSI(R813-R763)/(R813+R763)、CCI(D794/D763)等植被指数均达极显著相关,其中与NDVI的相关性最大,为0.91。基于近红外波段的植被指数建立玉米叶绿素含量预测模型中,采用RVI、RSI、NDVI、NDSI所建的二次多项式模型其决定系数R2均高达0.75以上。采用990、760nm处的归一化植被指数NDVI建立的二次多项式为玉米叶绿素含量最佳预测模型,其具有最大决定系数(R2=0.855),较小RMSE(2.433)和RE%(0.61%),为利用高光谱信息反映玉米生长状况的叶绿素信息提供了基础。     

基于高光谱遥感的小麦条锈病胁迫下的产量损失估计

为利用高光谱遥感监测小麦条锈病,并对小麦条锈病胁迫下的产量损失进行估计,通过分析发生条锈病后的小麦冠层光谱及一阶微分的特征,分析病情指数对产量及产量构成因素的影响,分析产量和不同生育时期的光谱反射率及一阶微分光谱的相关关系,从中提取相关性高的植被指数和一阶微分参数建立产量模拟方程。结果表明,在一定范围内,产量损失随着病情指数的增大而增大,光谱反射率与产量在各个生育期都表现出稳定的显著正相关关系,从中提取相关性高的植被指数(NDVI和RVI)和一阶微分参数(SDr),利用植被指数(NDVI和RVI)建立的多时相产量模拟方程,其模拟效果较好;利用一阶微分参数(SDr)建立的不同生育时期产量回归方程,模拟的精度较高。研究结果对利用高光谱遥感监测作物病害胁迫下产量具有实际应用价值。     

土壤养分的可见光谱研究

本研究尝试在可见光波段运用高光谱技术综合反映土壤养分状况,明确其主要参考因子和技术要点。对黄土高原地区63个土壤样本进行采样并在实验室测定其14个养分相关因子的含量和可见光波段的光谱反射率。选取与光谱反射率相关性较好的五个因子建立土壤养分的预测模型并进行反演检验。结果表明：光谱反射率一阶导数R′ 值与土壤各养分相关因子的相关性明显优于原光谱反射率R值和反射率倒数的对数A值。用R′ 值与土壤有机碳、阳离子交换量、全氮、速效氮、速效钾的实测值建立各因子的预测模型的相关系数均在0.74以上。其中有机碳、阳离子交换量预测模型为y = -24.19x + 4.049和y = -126.3x + 20.54,相关系数r分别为0.9282、0.9273,最佳预测波段为560nm和520nm。相应的反演模型r值为0.7886、0.5401,标准差SD为0.1443和0.627。土壤可见光光谱具有综合表征土壤养分状况的潜力,多因子光谱分析能使土壤养分信息得到全面、准确的反映。     

利用高光谱参数预测水稻叶片叶绿素和籽粒蛋白质含量

通过温室水培试验,测定2个品种、4个供氮水平的水稻剑叶在抽穗期后不同生育期的高光谱反射率,及对应叶片的叶绿素、全氮以及籽粒蛋白等生化组分的含量。结合水稻光谱曲线特征以及氮素营养胁迫特点,利用统计相关分析法,研究了9个植被指数和8个微分参数与叶片叶绿素、全氮含量的相关性,结果表明这些相关性均达到正显著水平     

氮素和小麦条锈病胁迫下小麦高光谱遥感估产模型研究

为了构建不同施氮水平和条锈病发病条件下的小麦估产模型,设置了不同氮素水平及人工接种小麦条锈病,通过采用将多个关键生育期的光谱植被指数、一阶微分参数与小麦条锈病病情指数、叶片含氮量、产量构成因子、产量进行相关分析,植被指数、一阶微分参数与产量进行回归分析的方法,研究与产量相关性高的植被指数、微分参数,结果表明分别利用绿光红光比值植被指数(GR)和绿光波段一阶微分值总和(SDg)、蓝光波段一阶微分值总和(SDb)在灌浆期构建的估产模型预测效果较好,2010年预测准确率分别可以达到99.87%、99.98%,2011年预测准确率分别可以达到97.9%和95%。通过试验研究发现高光谱遥感技术在氮素和小麦条锈病双重胁迫下也可以较好的预测产量,这对研究多重胁迫、多种栽培措施下的小麦估产模型有重要意义。     

基于随机森林法的棉花叶片叶绿素含量估算

为了高效和无损地估算棉花叶片的叶绿素含量,本研究测定了棉花光谱反射率及叶绿素含量(soilandplant analyzerdevelopment,SPAD)值,对光谱数据进行包络线去除处理、立方根转换和倒数转换,以SPAD值与反射光谱之间的相关性为基础,通过随机森林法筛选出对棉花叶片SPAD值影响较大的特征波段,构建估算棉花叶片SPAD值的BP神经网络(back propagation artificial neural networks, BP ANN)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)两个模型。结果表明,在605～690nm范围内的反射率与SPAD值相关性达0.01显著水平,均呈负相关,相关系数最高值为-0.619。与原始光谱相比,经过变换后的棉花反射率与SPAD值相关性结果相差较大,其中去除包络线光谱在550～750 nm波段范围有效提高了相关性,相关性效果优于倒数转换数据和立方根转换数据。随机森林法能够有效评出对SPAD值影响较大的特征波段,进而提高模型估算精度。在两种模型中,基于去除包络线光谱建立的PLSR和BP神经网络模型的决定系数R~2分别为0.92、0.83,说明这两种模型的估算能力较好;两种模型RMSE分别为0.88、1.26, RE分别为1.30%、1.89%,表明PLSR模型的估算精度比BP神经网络模型高。从模型的验证效果来看,PLSR模型在估算棉花SPAD值方面有一定的优势和参考价值。     

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。     

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。     

不同生育时期玉米洪涝胁迫遥感监测与评估

In order to set up remote sensing monitoring and evaluation technology of maize flood stress and loss, a simulation experiment with different flood stress degrees was developed at different stages. Chlorophyll content, canopy spectral reflectance and coverage were monitored in vivo, and yield level was tested finally. The results showed that chlorophyll content decreased under flood stress at jointing and filling stages. The decreasing extend was significant at jointing stage and the value of maximal relative change reached -56.30%. There was little influence on chlorophyll at silking stage. Flood stress could reduce the coverage, especially at jointing stage, the most serious treatment was only 46.33%, followed by silking stage and filling stage. Flood stress reduced production at last, and the reduction was more serious in the early stage than in the later stage. There was a negative correlation between reflectance and flood stress degree at jointing stage and silking stage. It was extremely significantly difference at near infrared platform bands and significantly at green peak bands. There was no significant positive correlation between reflectance and flood stress degree at filling stage. Reflectance and spectral indexes with extremely significant correlation can be used to monitor flood. Two models with DSIPI were set up to evaluate flood loss at jointing and silking stage separately.     

不同生育时期玉米洪涝胁迫遥感监测与评估

为建立玉米洪涝灾害遥感监测和评估技术,本研究开展不同生育期不同程度的模拟试验,持续活体监测叶片叶绿素、冠层光谱和覆盖度并测产。结果表明,拔节期洪涝胁迫可显著降低叶绿素含量,最大程度相对变化值达-56.30%,吐丝期胁迫对叶绿素无影响,灌浆期胁迫促使叶绿素下降但并不明显。洪涝胁迫能降低覆盖度,拔节期影响最大,胁迫严重的覆盖度仅46.33%,吐丝期次之,灌浆期较小。洪涝胁迫造成的减产,生育前期影响比后期严重。拔节期和吐丝期各波段反射率与洪涝胁迫程度呈负相关关系,近红外平台波段达到极显著水平,绿峰波段次之,达到显著水平。灌浆期各波段反射率与洪涝胁迫程度呈正相关关系,相关性未达到显著水平。与胁迫程度呈极显著相关的光谱反射率和植被指数可以用于监测玉米洪涝灾害。最终基于胁迫之后与胁迫前的结构不敏感色素指数SIPI的差值DSIPI,建立拔节期和吐丝期洪涝胁迫产量损失率评估模型。     

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。     

基于遗传算法结合偏最小二乘的潮土碱解氮高光谱特征及含量估测

提取土壤碱解氮特征光谱是利用高光谱数据进行其含量估测的关键。对山东省典型潮土土壤样本测试高光谱并进行变换;采用遗传算法（GA）结合偏最小二乘法（PLS）,在筛选潮土碱解氮含量特征谱区的基础上,构建潮土碱解氮含量偏最小二乘（PLS）回归估测模型;优选最佳模型并与相关分析、逐步回归分析和单纯偏最小二乘回归分析的模型进行比较。结果表明：潮土碱解氮特征波段为449~469nm,988~1001nm,1065~1078nm,1716~1736nm,1912~1925nm,2213~2233nm,2262~2275nm;基于各输入光谱特征谱区构建的估测模型决定系数R²均较高,其中基于反射率一阶导数光谱筛选的特征谱区,构建的模型精度最高,数据点（147个）为原始全谱的7.17%,建模R²达到0.97,均方根误差RMSE为4.78mg/kg,验证R²为0.95,RMSE为5.49mg/kg,对潮土碱解氮含量具有较好的预测准确性;在光谱变换形式中,反射率的一阶导数表现最佳;方法比较显示采用遗传算法结合偏最小二乘（GA-PLS）获得较高预测精度的同时,可简化模型。说明遗传算法结合偏最小二乘法（GA-PLS）,可有效筛选土壤碱解氮的特征波段,减少模型参与变量,提高估测精度。     

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。     

石羊河流域下游民勤县典型荒漠土壤光谱特征分析

为了找出荒漠区土壤地物光谱特征变异的规律及其与植被覆盖度变化之间的对应关系,以石羊河流域下游荒漠化典型地区民勤县为研究区,用SVC HR768光谱仪对流沙地、砾质戈壁和土质戈壁进行了野外光谱测量。对土壤光谱反射率特征曲线和光谱一阶导数分析结果表明,研究区土壤具独特的波浪型光谱曲线,光谱曲线形状相似,土质戈壁的光谱反射率明显高于流沙地和砾质戈壁,其差异在700~1000 nm最为明显;在红边范围内(680~760 nm),导数光谱可以抑制土壤背景信息,突出植被的“红边效应”,这可以作为荒漠植被信息的定量反演的波段范围;在所测波长范围内,流沙地和砾质戈壁的土壤反射率都随植被覆盖度的增加而降低,土壤反射率对植被变化较为敏感。因此,荒漠土壤光谱反射曲线变化可反映出沙化程度的变化,可以作为荒漠化定量研究的可靠依据。     

MINERAL DEFICIENCY STRESS: Reflectance Properties,Leaf Photosynthesis and Growth of Nitrogen Deficient Big Bluestem (Andropogon gerardii)

A pot‐culture experiment was conducted under outdoor conditions to determine effects of nitrogen (N) deficiency on big bluestem (Andropogon gerardii Vitman, cv Bonelli) growth, photosynthesis and leaf reflectance (R) properties. Big bluestem was seeded on 14 May 2004 and grown in 120 twelve‐litre pots filled with fine sand and irrigated with Hoagland’s nutrient solution (with 81 mg L^?1 as N). Treatments initiated at 60 days after sowing (DAS) included: (1) the control (100N) continued receiving the Hoagland’s nutrient solution; (2) reduced N to 20 % of the control (20N); and (3) withheld N from the solution (0N). Chlorophyll (Chl) and N, and reflectance of the uppermost fully expanded leaves were determined at 10‐d intervals from 60 to 115 DAS during the N treatments. Plant growth and developmental parameters were measured at the end of the experiment, 115 DAS. Nitrogen deficiency caused a reduction in leaf Chl content, rate of photosynthesis (A), and dry weight (DW) of biomass components. Deficit N increased leaf reflectance at 555 (R555) and 715 (R715) nm and caused a shift in red‐edge (685–745 nm) to shorter wavelengths. Leaf N and Chl concentrations were linearly correlated with not only the reflectance ratios of R545/R1605 (r² = 0.82) and R555/R405 (r² = 0.81), respectively, but also the first derivatives of the reflectance (dR/dλ) in red‐edge centred 690 or 700 nm (r² = 0.74–0.83). Leaf and panicle DW had the greatest, while root DW had the smallest decrease under N deficiency. It was concluded that the specific reflectance ratios or dR/dλ may be used for rapid and non‐destructive estimation of leaf Chl and plant N status of big bluestem to detect changes in N for appropriate nitrogen management strategies during the growing season.