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。     

棉花叶面积指数和地上干物质积累量的高光谱估算模型研究

 用ASD FieldSpec光谱仪实测棉花冠层不同生育时期的高光谱数据,同期获取棉花叶面积指数(LAI)和地上干物质积累量(Above-ground Dry Matter Accumulation,ADMA)。分析棉花冠层反射光谱与棉花LAI、地上部干物质积累量（ADMA）的相关关系,分析结果表明,反射光谱数据与棉花LAI、ADMA的相关系数的最高值分别发生在783 nm（r=0.6394^**）和766 nm处(r=0.6287^**);对反射光谱数据进行统计分析,建立了基于比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的5种函数形式的棉花LAI、ADMA估测模型。经检验,基于RVI的估测模型具有较高的精度;对一阶微分光谱数据与棉花LAI和ADMA的逐步回归相关分析表明,敏感波段分别发生在736 nm（r=0.6769^**）和742 nm处(r=0.6847^**)。由736 nm、742 nm波段处的微分数值建立的LAI和ADMA线性回归估测模型,R值均达到了1%极显著的检验水平,说明一阶微分光谱敏感波段的数值,对棉花LAI和ADMA具有一定的估算能力。     

基于红外热图像的棉花冠层水分胁迫指数与光合特性的关系

 利用Fluke红外热像仪获取两个棉花品种4水平水分处理5个关键生育时期冠层的红外热图像;并在红外热图像测试的样本区内,分别测试棉花叶片净光合速率（P_n）、气孔导度（G_s）和叶面积指数（LAI）。应用图像处理技术,提取棉花冠层受光叶片温度,并将人工参考湿表面（WARS）的温度运用到Jones定义的作物水分胁迫指数CWSI的经验公式中,计算CWSI;分析棉花冠层CWSI和光合参数的生育期变化,表明棉花冠层CWSI升高,P_n、G_s和LAI相应降低;不同水分处理条件下,生育期CWSI平均值分别与Pn、Gs和LAI平均值呈极显著的负相关关系（r_CWSI-Pn=-0.9182^**,r_CWSI-Gs=-0.8819^**,r_CWSI-LAI=-0.8661^**,n=16）,CWSI与Pn、Gs和LAI可同步反映棉花冠层水分胁迫的状况。研究结果表明,先进的红外热图像技术,提供了一种获得作物冠层表面温度的高分辨率空间信息的手段,能够消除背景干扰因素的影响,更精确的计算棉花冠层CWSI,可快速、有效、准确地监测棉花冠层的水分状况。     

油菜不同氮素籽粒生产效率品种氮素积累与分配特征

2007—2008年度以98个甘蓝型常规油菜品种(系)为材料, 在不施氮肥(N₀)和纯氮150 kg hm^–2 (N₁) 2个处理下, 通过测定成熟期不同器官干重、氮素含量, 采用组内最小平方和动态聚类方法对供试品种的氮素籽粒生产效率(NUEg)聚类并分析其氮素积累与分配差异。结果表明, 不同品种氮素籽粒生产效率差异较大, 类型间差异极显著。不同类型品种随着氮素籽粒生产效率增加, 产量增加。相关分析表明, 氮素籽粒生产效率与成熟期氮素吸收总量之间相关不显著(r_N0= –0.0245, r_N1= –0.1131), 与成熟期茎秆氮素分配比例(r_N0= –0.5941^**, r_N1= –0.4141^**)和果壳氮素分配比例(r_N0= –0.6007^**, r_N1= –0.5374^**)呈极显著负相关, 与籽粒氮素分配比例(r_N0= 0.7954^**, r_N1= 0.7239^**)呈极显著正相关;与成熟期总籽粒数呈极显著正相关(r_N0= 0.5945^**, r_N1= 0.5412^**)。氮素籽粒生产效率和氮素吸收总量对产量都有显著影响, 油菜品种的选育应在一定氮素吸收总量基础上, 促进后期氮素从营养器官向籽粒中输送, 提高氮素籽粒生产效率, 从而达到高产和高氮素利用效率的统一。     

山药块茎发育中物质积累及相关代谢酶变化

以桂淮5号和桂淮16两个不同山药品种为材料,根据块茎生长发育特性,在山药发育进程中测定块茎的有关生理生化指标。结果表明,随着块茎发育进程的推进,块茎长度及干物质积累持续增加,淀粉酶(AMY)活性降低;多数碳水化合物、功能性物质及过氧化物酶(POD)、酸性转化酶(AI)和蔗糖磷酸合酶(SPS)活性先持续增加,达到峰值后下降,但峰期不同;2个品种的还原糖、ADPG焦磷酸化酶(AGPase)变化不一致。t检验表明,在块茎发育全过程中,品种间的干物质(P=0.011)、淀粉(P=0.031)、皂苷(P=0.019)差异显著。可溶性糖(r₅=0.97^**,r₁₆=1.00^**)、AGPase (r₅= –0.85^*)、还原糖(r₁₆=0.87^*)与蔗糖显著相关;多糖(r₅=0.95^**)、Vc(r₅=0.83^*)、皂苷(r₁₆=0.88^**)与淀粉显著相关;干物质(r₅=0.97^**,r₁₆=0.87^*)、AMY(r₁₆= –0.95^**)、AGPase (r₁₆=–0.90^**)、蛋白质(r₁₆=0.83^*)与块茎伸长膨大显著相关。由此表明,蔗糖积累、SPS和AI活性在山药块茎发育中起关键调控作用,主要功能性物质彼此间密切相关。     

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。     

基于高光谱植被指数的棉田冠层特征信息估算模型研究

 采用ASD Field Spec Pro VNIR 2500型光谱辐射仪获取了棉花不同生育时期的冠层高光谱反射率。并通过光谱分析技术，建立了基于高光谱植被指数——归一化植被指数和比值植被指数的棉田冠层特征信息的定量模型。经过对估算模型的精度检验和评价，最终筛选出表征棉花冠层结构特征参数的最佳估算模型。结果表明，基于归一化植被指数预测棉花叶面积指数，以幂函数（y=11.084x^12.024，r=0.8076^**）的模型为最优；基于比值植被指数预测棉花单位面积地上部鲜生物量，以指数函数（y=52.261·exp(0.1024x)，r=0.8114^**）的估计模型为最优；基于比值植被指数预测棉花单位面积地上部干生物量，以指数函数（y=9.5552·exp(0.1133x)，r=0.8330^**）的模型为最优。可见，利用高光谱遥感技术可以分析、模拟、评价、预测棉花冠层特征参量，为精准种植棉花提供了依据。     

基于不同植被指数的棉花光合有效辐射吸收分量估算研究

 通过开展小区棉花密度和水分对比试验,分析不同密度和水分处理的棉花整个生育期光合有效辐射吸收分量(FPAR)与光谱反射率的相关关系,建立棉花FPAR光谱估算模型。结果表明,棉花FPAR与选取的所有植被指数均呈极显著相关,其中绿度植被指数（GREENNDVI）和反射率比值（GMI）与FPAR的相关性最好,相关系数（r）分别为0.794和0.765。分别用GREENNDVI和GMI建立棉花FPAR的估算模型,其决定系数（r²）分别为0.657和0.633,均方根误差（RMSE）分别为0.089和0.093。研究表明,利用光谱特征参数可以有效地估算棉花整个生育期的FPAR。     

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。     

基于近地高光谱棉花生物量遥感估算模型

分析棉花地上鲜生物量冠层高光谱反射率变异系数，反射率光谱、一阶微分光谱与地上鲜生物量相关关系得结果表明：在可见光近红外波段棉花冠层反射率光谱变异系数在672 nm波段处最大；棉花地上鲜生物量与反射率光谱相关系数最大值在可见光波段出现在589~700 nm，在近红外波段出现在865~919 nm波段，且前者大于后者。地上鲜生物量与一阶微分光谱相关系数在可见光波段出现524~528 nm、552~588 nm、710~755 nm 3个高值区。基于以上研究，选择19个高光谱特征参数建立了棉花地上鲜生物量高光谱遥感监测模型，经检验，单波段中以F₆₂₉估算水平最高，估算模型为Y = 9.7914 exp(－20.738 F629)，准确度为83.9%、RMSE为0.64 kg m^-2、预测值与实测值相关系数为0.940**；组合参数以[629, 901]指数形式估算模型估算水平最高，模型为Y = 0.0986 exp(4.3696[629, 901])，准确度达84.0%，RMSE为0.55 kg m^-2，预测值与实测值相关系数为0.960**，上述两个模型为参选模型中估算棉花地上鲜生物量最佳高光谱估算模型。     

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。     

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。     

棉花冠层高光谱指数与叶片氮积累量的定量关系

利用冠层高光谱反射率及演变的多种高光谱植被指数(VI),分析了不同施氮水平下不同棉花品种叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系,建立了棉花叶片氮积累量的敏感光谱参数及预测方程。结果显示,棉花叶片氮积累量和冠层高光谱反射率均随不同施氮水平显著变化;棉花叶片氮含量的敏感光谱波段为600~700 nm的红谷波段和750~900 nm的近红外波段,叶片氮积累量与光谱指数NVD672有密切的定量关系,且不同品种可以用统一的方程来描述,从而为棉花氮素营养的监测诊断与精确施肥提供了技术支持。     

玉米和大豆光合有效辐射吸收比例与植被指数和叶面积指数的关系

基于东北典型黑土区的玉米和大豆的实测光谱反射率、光合有效辐射及叶面积数据,选取常用的9种植被指数,并根据光谱曲线特征和植被指数结构建立了两种新的植被指数,对其估算玉米和大豆冠层FPAR效果进行了对比分析。结果表明,各植被指数与冠层光合有效辐射吸收比例(FPAR)的关系因植被类型而异。以近、短波红外波段较以可见光、近红外波段计算植被指数的估算效果好。NDVI、RVI在可见光、近红外波段计算的植被指数中估算FPAR效果较好,玉米估算模型R²分别为0.81和0.82,大豆估算模型R2均为0.81;NDSI、RSI在近、短波红外波段计算的植被指数中较好,玉米估算模型R2均为0.86,大豆估算模型R2均为0.84,优于NDVI和RVI。试验表明,利用近、短波红外波段估算FPAR是可行的;冠层含水量较土壤背景对FPAR影响更大;玉米和大豆冠层FPAR与叶面积指数(LAI)呈较好的对数关系,估算模型R²分别为0.75和0.70;但用植被指数估算FPAR效果要优于用叶面积指数。     

不同水分条件下棉花光谱数据对冠层叶片温度的响应特征

利用Fluke热像仪和ASD地物非成像高光谱仪,分别记录棉花新陆早33号、13号2个品种、4个水分处理、5个关键生育时期的冠层红外热图像和反射光谱数据;在红外热图像上提取棉花冠层受光叶片的温度,同时处理高光谱数据获得归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、红光620 nm和近红外850 nm波段的反射率(ρ620,ρ850)。分析表明,棉花2个品种4个水分处理的冠层叶片温度(TL)在盛花期、盛花结铃期较高,在盛铃期达到最大值,在开花期和吐絮初期较低;棉花受到水分胁迫,冠层近红外波段光谱的反射率降低,红光波段的反射率升高,NDVI和RVI变小,TL升高;在充分灌溉条件下棉花近红外、红光波段的光谱反射率、NDVI和RVI及TL则与水分胁迫处理的表现相反。和620 nm和850 nm波段反射率与TL的线性相关比较,棉花NDVI和RVI与TL的线性相关性更强。研究表明,将红外热图像和高光谱遥感技术相结合,具有实时、非破坏性地监测棉花水分状况的潜力。     

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。     

棉花产量遥感预测的L-Y模型构建

本文利用LAI动态与棉花产量的关系建立了叶面积指数—产量（L-Y）模型,以期利用多时相遥感数据,实现对棉花产量定量遥感预测。模型建立以小区控制和大田生产试验数据为基础,以农学原理为背景,采用数学推演方法,具简单、灵活、普适性强等特点。检验结果表明,用便携式光谱辐射计测定棉花冠层高光谱反射率,以棉花全生育期LAI动态与棉花产量的关系和近地高光谱遥感参数模型监测的多时相LAI,可很好地定量预测棉花产量,估算误差约为5.44%,RMSE达到116.2 kg·hm^-2,预测值与实测值相关系数为0.836,达极显著水平。L-Y模型为棉花卫星遥感估产提供了参考模型,对其他作物使用动态生长信息提高遥感估产水平也有一定的借鉴意义。