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。     

棉花高光谱及其红边特征(Ⅱ)

通过大田和室内试验,测定了2个棉花品种的冠层、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:棉花冠层光谱红边具有“双峰”和“红边平台”现象,且红边位置λ_(red)位于695～720nm之间,红边幅值Dλ_(red)和红边面积S_(red)有“红移”和“蓝移”现象;叶面积指数、鲜叶重和干叶重与冠层光谱红边参数λ_(red)、Dλ(red)、S_(red)之间存在显著相关,叶片叶绿素和类胡萝卜素含量与其反射光谱的λ_(red)、Dλ(red)、S_(red)也有显著相关。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

马尾松赤枯病冠层光谱特征及严重度反演

为了实现快速、准确、大面积监测马尾松赤枯病,促进高光谱遥感技术在森林病虫害监测中的应用,通过获取不同严重度的马尾松赤枯病冠层高光谱数据,将冠层光谱、一阶微分和病情严重度数据分别进行相关分析,采用单变量线性回归和多变量逐步回归技术建立马尾松赤枯病病情严重度的反演模型。结果表明：随病情严重度的增加,可见光范围的冠层反射率逐渐增加,近红外波段的冠层反射率逐渐降低,其中在红边（680~780 nm）区域变化最大,且病情严重度与红边特征参数存在显著线性关系;以红边特征参数为自变量建立的多变量逐步回归模型,比单变量线性模型反演病情严重度的效果更好,其拟合R2、预测R2和均方根误差分别为0.815、0.778和0.053,说明红边特征参数对马尾松赤枯病病情严重度具有很好的指示作用。     

基于高光谱数据的病害胁迫下杉木冠层色素含量估算研究

分析炭疽病胁迫下杉木冠层的高光谱特征,探索建立病害胁迫下杉木冠层色素含量的高光谱估算模型,从而促进高光谱遥感技术在森林病虫害监测中的应用。于2011年4-6月,在湖南省攸县实地调查杉木炭疽病,并测定不同程度炭疽病胁迫下杉木冠层的光谱反射率及其色素含量。将冠层光谱、一阶微分及相应的色素含量数据分别进行相关分析,采用回归分析方法,选取部分样本建立色素含量估算模型,并利用其余的样本对模型进行精度检验。结果表明,可见光和近红外区域是病害杉木色素反射和吸收的敏感区域,色素含量与一阶微分光谱在红边（695~754 nm）内相关性最高,单波段一阶微分光谱741 nm处的相关系数最大。其中,以差值植被指数DVI[FD587,FD741]为变量的幂函数模型估算Chla+b、Chla和Chlb含量的精度最高,相对误差均小于15%,均方根误差在0.093~0.241之间。本研究表明,受不同程度炭疽病胁迫下杉木冠层的光谱反射差异较大,可利用高光谱信息定量估算病害胁迫下杉木冠层的色素含量,且估算精度较高。     

水稻高光谱红边位置与叶层氮浓度的关系

实时无损监测叶片氮素状况对水稻精确氮素管理具有重要意义。本研究基于多年不同施氮水平和不同水稻品种的田间试验观测资料,系统分析了水稻高光谱红边区域和位置特征与冠层叶片氮浓度的定量关系。结果表明,水稻冠层的红边区域光谱受施氮水平和品种影响较大,一阶导数光谱在红边区域出现“三峰”现象。经典的红边位置(660~750 nm之间光谱反射率的一阶导数最大值)由于“三峰”特征现象而对水稻氮素浓度变化不够敏感,难以适用于水稻氮素状况的准确监测。基于倒高斯模型、线性内插法和线性外推法构造的红边位置随水稻氮浓度呈现连续变化模式,适用于水稻叶层氮浓度的定量监测;另外,基于695 nm、700 nm和705 nm等3个波段的拉格朗日算法也可估测水稻叶层氮浓度。比较不同红边位置发现,改进型线性外推法较其他几种算法更能有效地监测水稻冠层叶片氮浓度。     

Hyperspectral Estimation Model of Chlorophyll Content in Cotton Canopy Leaves under Drip Irrigation at Different Growth Stages

[Objective] This article is aimed to estimate the chlorophyll content of cotton canopy leaves in drip irrigation fields at different growth stages in northern Xinjiang and establish a model for estimating chlorophyll content in growth time series by using hyperspectral. [Method] Using Xinluzao 45 as the experimental material, the chlorophyll content and the corresponding spectral reflectance of cotton canopy leaves at different nitrogen levels and growing stages were measured, and the relationship between 12 indices and the chlorophyll content was analyzed. The estimation models of the chlorophyll content in cotton canopy leaves under drip irrigation were established. [Result] The correlation coefficient between the chlorophyll content of canopy leaves and Vogelmann red edge index was high in the four growing periods of cotton, and the correlation coefficient was 0.944, 0.907, 0.895, 0.930, respectively. And the spectral reflectivity was the highest at the flowering and boll period. The precision of the model established by the multivariate regression method is higher than that of the single exponential linear model with the determination coefficient more than 0.8 and the root mean square error smaller than that of the single exponential linear model. The model of the budding stage (y＝82.509_x1＋89.937_x2－94.438) has the best precision. [Conclusion] The chlorophyll content can be estimated by the models established at different growth stages, and the budding stage model has the best monitoring effect.     

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     

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。     

Hyperspectral Models for Estimating SPAD Value of Cotton Leaves under Waterlogging Stress

[Object] To setup the hyperspectral sensing models for estimating SPAD value of cotton leaves under waterlogging stress. [Method] Irrigation and drainage controllable plots were introduced to simulate the waterlogging stress treatment in the flowering and boll forming stage, during which the change characteristics of the cotton leaf spectral reflectance and SPAD value were observed after 1 d, 3 d, 6 d, 9 d waterlogging, respectively. To find out the hyperspectral sensing models for estimating SPAD value of cotton leaves under waterlogging stress, the correlation and regression relationships between SPAD value and spectrum parameters were analyzed. [Result] (1) The SPAD value of the fourth cotton leaf from the top was significantly lower than control when suffers from waterlogging for 3 d, when waterlogged 9 d the SPAD value decreased by around 15% compared with the control. (2) The cotton suffering from waterlogged damage in the flowering and boll forming stage caused the reflection peak in green light wave band became steep, while the near infrared spectral reflectance increased, and caused the reduction of red absorption and red edge position "blue shifts", the red edge position drifts towards short wave with 4～5 nm when suffers from waterlogging for 9 d. With increase of the waterlogged days, the red edge slope and red edge area increased with a maximum value at 6 d of waterlogging, meanwhile, the skewness and kurtosis of red edge increased. (3) After waterlogging, the SPAD value of the fourth cotton leaf from the top (chlorophyll content) had a remarkable correlation with red edge slope(Dr), red edge position(λr), green peak reflection(Rg), green peak position(λg), red well position(λo), blue edge area(SDb), yellow edge skewness(Sy), yellow edge kurtosis(Ky), red edge skewness(Sr), red edge kurtosis(Kr), etc. An experience linear, polynomial and exponential models for estimating SPAD value had been built through using the Sy, Sr, Kr as independent variables, respectively, their determination coefficient (R²) were greater than 0.9, and the root mean square error (RMSE) were less than 1; and an experience binary linear regression equation for estimating SPAD value had been built through multivariate regression using the λg, SDr/SDb(VI3), Sb, Sy, Ky as independent variables, the R² was as high as 0.973, and the RMSE was 0.393. [Conclusion] The model can be remote sensing model used as estimating leaf SPAD of cotton value under waterlogging stress.     

不同喷施浓度的百泰对棉花叶绿素、养分含量的影响

为了研究百泰不同喷施浓度对棉花叶绿素、养分含量的影响,笔者采用不同浓度梯度的百泰于棉花初花期和花铃期进行喷施,并于喷药后测定全株及根、茎、叶中全氮、全磷、全钾含量和棉花功能叶叶绿素含量（SPAD值）。结果表明：适当浓度(450~750 g/hm2)喷施对叶绿素积累及根、茎中全氮、全磷含量具有显著促进作用,但会降低棉花叶片中全氮含量;不论是棉花根系、茎秆还是叶片中,不同浓度间百泰喷施对全钾含量差异不显著;过量喷施(1050 g/hm2)与清水处理间对养分差异不显著。一定浓度的百泰在棉花生长中后期可以促进叶绿素的积累和氮、磷元素的吸收,达到以药促肥的效果。     

利用水稻成熟期冠层高光谱数据进行估产研究

通过大田小区试验,测定了2个品种、3个供氮水平处理的水稻抽穗后不同时期冠层的高光谱反射率、叶面积指数及理论产量和实际产量。结果表明,抽穗后水稻冠层光谱反射率随发育期推移在可见光范围逐渐增大,在近红外区域逐渐减小;理论产量、实际产量与差值植被指数R1200-R680、R990-R680、R800-R680、R1200-R550、R990-R550、R     

基于高光谱微分指数监测春玉米大斑病的研究

利用人工接种病菌的方式诱发不同等级春玉米大斑病，在不同生育期测定正常种植区春玉米和不同染病种植区春玉米冠层的高光谱数据。为了有效监测和控制春玉米大斑病的影响，本研究以抽雄期的春玉米冠层高光谱数据为基础，提出了一个新的遥感监测指数，该指数为绿边核心区内一阶微分总和与红边核心区内一阶微分总和的乘积。最后，该监测指数与病害程度的相关性分析结果表明：本研究提出的监测指数与病害程度具有显著地线性相关性，相关系数r2=0.9711，优于常用监测指数与病情之间的相关性，能识别出健康与病害作物，且还可实现作物不同病害严重程度的划分。可见，高光谱遥感方式可进行作物病害监测，对提高粮食产量和保障粮食安全亦具有重要的参考价值。     

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。     

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。