宁夏引黄灌区水稻冠层高光谱特征研究

以不同施氮量试验小区为依托,对各生育期水稻(Oryza sativa L.)冠层光谱反射率及一阶微分光谱进行分析。结果表明,水稻冠层光谱随生育期的变化规律与其生长发育变化特征相对应;不同施氮条件下水稻冠层光谱反射率随施氮量增加在可见光波段降低、近红外波段升高,其中550~600 nm和800~900nm处差异明显,是诊断氮素的特征波段;红边位置(λr)和红边斜率(Dr)在孕穗期前均随着氮素水平的提高而增加,齐穗期后λr出现蓝移现象,Dr减小;将特征波长的比值指数、λr和Dr与叶片氮积累量进行相关性分析,结果显示,800 nm和550 nm的反射率之比(R800 nm/R550 nm)与叶片氮积累量的相关性较好,其相关系数为0.864,λr和Dr与叶片氮积累量的相关系数分别为0.814、0.908。说明合适的光谱变量可以诊断水稻氮素状况,进而为合理施肥提供参考。     

夏玉米叶面积指数的高光谱遥感植被指数法研究

通过不同品种夏玉米在不同供氮水平下的田间试验,测定夏玉米冠层在不同时期的光谱反射率及对应的群体叶面积指数(LAI),综合分析10个常见光谱植被指数与夏玉米LAI的相关性及预测性.结果表明,光谱植被指数的预测性在夏玉米喇叭口-吐丝期最佳,预测性主要依赖于LAI的整体变化,结合不同品种、不同生育时期和氮肥处理的试验资料对其预测性进行检验,说明光谱植被指数能准确地预测LAI.尤其是近红外与绿光波段的比值(R810/R560)与LAI呈显著的指数关系,不受品种类别、生育时期和氮肥水平的影响,回归模型为LAI=0.765e0.2637R810/R560.利用样本A和B对R810/R560的预测性进行综合检验,表明模拟值与实测值之间符合度较高,平均R2＝0.9573**,估算的平均RMSE为0.0365,精确度和准确度平均值分别为95.63%和 98.47%.     

利用冠层反射光谱和叶片SPAD值预测小麦籽粒蛋白质和淀粉的积累

 研究了不同土壤水氮条件下小麦抽穗后叶片氮素状况和籽粒蛋白质及淀粉积累动态与叶片SPAD值、冠层光谱反射特征的关系。结果表明,小麦抽穗后叶片氮积累量与叶片SPAD值、冠层反射光谱分别呈显著的指数和线性相关;籽粒蛋白质积累量与叶片氮积累量呈显著线性负相关,而成熟期籽粒蛋白质积累量与抽穗后叶片氮转运量呈线性正相关。叶片SPAD值与籽粒蛋白质和淀粉积累量均呈二次抛物线关系;比值指数R(1 500,610)和R(1 220,560)分别与籽粒蛋白质积累量和淀粉积累量呈显著负指数相关。因此,叶片SPAD值和比值指数可以     

冬小麦籽粒氮积累量高光谱监测研究

为探究冬小麦籽粒氮积累量与冠层光谱反射率的定量关系,实现冬小麦籽粒氮积累量的无损快速监测,以连续2 a氮运筹试验为基础,结合偏最小二乘法(PLS)和逐步多元线性回归(SMLR)建立植株氮积累量(PNA)和叶片氮积累量(LNA)光谱监测模型,分析PNA和LNA与籽粒氮积累量(GNA)的定量关系,以PNA和LNA为中间变量建立GNA光谱监测模型。结果表明,基于PLS-SMLR建立的PNA和LNA高光谱模型监测效果均较好,且冬小麦PNA,LNA与GNA均有较好的定量关系;分别以PNA和LNA为中间变量建立的GNA光谱监测模型中,以LNA为中间变量的模型建模集和验证集表现均较佳,可以实现冬小麦GNA高光谱准确监测。     

基于冠层反射光谱的水稻追氮调控效应研究

【目的】利用实时冠层反射光谱监测水稻(Oryza sativa)植株氮素营养状况并推荐氮肥追用量,以实现高产、优质、高效水稻生产。【方法】基于不同基施氮量处理,利用水稻拔节期的差值植被指数(differential vegetation index,DVI)实时估测植株氮积累量,进而根据构建的追氮调控模型精确估算穗肥用量,最后研究基于反射光谱的水稻追氮调控效应。【结果】不同基施氮量处理下的水稻植株在穗肥施用期的氮素积累状况差异较大,基于追肥调控模型,高施基氮量处理的追氮量较对照调低(高氮低调),中施基氮量处理的追氮量较对照微高(中氮微调),而低施基氮量处理的追氮量较对照显著调高(低氮高调)。追施氮肥后,各调控处理间的植株氮含量(PNC)和差值植被指数(DVI)逐渐趋于一致。而调控处理的叶片净光合速率(Pn)和氮肥农学利用率较各自对照明显提高,并获得了更高的经济效益。与常规高产施氮处理相比,低氮高调、高氮低调处理Pn、干物质积累量、氮积累量、产量以及氮肥农学利用率等均有所提高。【结论】与传统非定量经验施肥相比,基于反射光谱的水稻追氮调控技术根据植株氮积累量和土壤供氮量而精确量化氮肥追用量,是一种较好的追肥精确管理技术。     

基于RGB颜色空间的早稻氮素营养监测研究

针对双季稻区水稻过量施肥带来环境污染和成本提高问题,设计不同品种氮肥梯度大田试验,应用数码相机获取早稻冠层数字图像,研究不同色彩参数及早稻氮素营养指标的时空变化特征,以期确立双季早稻氮素营养预测模型。结果表明:不同品种同一氮肥处理下图像色彩参数差异不大;拔节期数字图像参数对氮素营养指标敏感;模型构建结果显示,图像参数INT与水稻氮素营养指标构建的模型决定系数(R2)最大,模型预测效果最佳,R2分别为0.895 7和0.924 7;进一步采用多元回归分析和BP神经网络分析法进行预测,预测效果均较好。对预测结果进行检验,发现品种对于模型的构建影响不大,以BP神经网络分析法构建的叶片氮浓度(LNC)模型和以INT为敏感色彩参数构建的叶片氮积累量(LNA)回归模型效果最优,而多元回归分析方法则效果不佳。早稻冠层RGB颜色空间敏感参数与氮素营养指标间相关性较好,可以实现氮素营养的无损监测诊断。     

不同施肥条件下水稻冠层光谱特征与叶绿素含量的相关性

通过田间小区试验,分析不同施肥条件下水稻不同生育期冠层反射光谱和叶绿素含量(SPAD)的变化特征,利用数学统计方法分析高光谱植被指数与叶绿素含量的相关性。结果表明,水稻冠层光谱反射率,从拔节期到抽穗期,在可见光波段很低且差异不明显,在近红外波段逐渐提高;从抽穗期到乳熟期,在可见光波段逐渐提高,在近红外波段逐渐降低。不同施肥条件下水稻冠层光谱差异明显,尤其在近红外波段表现特别明显,随施肥水平的提高,光谱反射率明显提高。水稻叶绿素含量随施氮水平的提高而逐渐增加。随生物质炭水平的提高,水稻叶绿素含量逐渐增加,当生物质炭超过一定值时,叶绿素含量反而降低。整个生育期,除乳熟期施氮肥0kg/hm2(N0)处理外,其他处理的PSSRa、PSSRb与叶绿素含量呈显著相关。拔节期,施生物质炭为9 000kg/hm2(C3)处理的mSR705和mND705与叶绿素含量呈显著负相关,其他处理为显著正相关。     

施氮量对覆膜旱作水稻产量形成和冠层光谱特性的影响

试验共设5个氮肥施用量(0,60,120,180,240 kg/hm~2),测定籽粒产量、产量构成因子、水稻冠层6种高光谱指数,并将高光谱指数与产量和产量构成因子进行回归分析.获得如下主要结果:(1)增加施氮量,显著提高了覆膜旱作水稻籽粒和秸秆产量;(2)覆膜旱作水稻的有效穗和穗粒数,随着施氮量增加呈增长趋势;(3)水稻冠层比值植被指数(RVI)与覆膜旱作水稻产量、产量构成因子以及氮肥利用效率呈显著正相关关系.     

不同生育期水稻光谱反射率的变化规律

不同生育期水稻(Oriza sativa L.)冠层光谱反射率随着营养条件的变化而发生波动,掌握其变化规律,对快速诊断水稻养分亏缺,指导水稻施肥具有重要意义.以水稻合美占和粤晶丝苗2号品种为试验材料,以0.027、0.018、0.009和0kg/m24个施氮水平进行田间小区试验,对不同关键生育期水稻冠层光谱反射率的变化规律进行了研究.结果表明:水稻抽穗前,冠层的比值植被指数(Ratio vegetation index,RVI)(810,720)逐渐增大,到孕穗期达到最大值;水稻抽穗后,冠层的RVI(810,720)值逐渐减小,至收获期降至最低值.水稻RVI(810,720)与氮肥水平正相关,...     

Effects of nitrogen nutrition on the spectral reflectance characteristics of rice leaf and canopy

遥感技术使大面积监测植物长势及估测化学组成有了可能,高分辩力地物光谱仪应用于简单、快速、非破坏性地估测植物冠层化学组成的前景正引起越来越多的关注．本文通过田间试验及室内分析研究了氮肥水平对水稻叶片及冠层反射光谱特性的影响,氮素营养对从可见光至近红外较大范围水稻反射光谱特性有较大影响,随着氮素营养水平的提高,叶片及冠层可见光波段的光谱反射率下降,而近红外波段则增加,经两样本ｔ检验统计分析,在５４０,６８０ｎｍ和７４０～１０７０ｎｍ波段处对氮素营养水平最为敏感,而且各氮营养水平之间的反射率呈显著或极显著的差异．水稻叶片氮含量与冠层和叶片光谱变量呈极显著或显著的相关性,这表明利用光谱测试简单、快速、非破坏性地估测水稻氮素营养水平是可行的．     

Diagnosis of Nitrogen Status in Rice Leaves with Canopy Spectral Reflectance

The investigation was made on the relationship of seasonal time-course canopy spectral reflec-tance and ratio index to total leaf nitrogen accumulation(leaf nitrogen content per unit ground area) in rice un-der different nitrogen treatments. The results showed there was a close correlation between the canopy spectralreflectance and total leaf nitrogen accumulation. Ratio of near infrared to green band (R810/R560 ) was linearlyrelated with total leaf nitrogen accumulation, independent of nitrogen levels and development stages. Differentdatasets were used to test the linear regression equation, with average estimation accuracy of 91.22 %, RMSEof 1.09 and average relative error of 0. 026. Thus, the ratio index R810/R560 of canopy spectral reflectanceshould be useful for non-destructive monitoring and diagnosis of nitrogen status in rice plants.     

Monitoring Protein and Starch Accumulation in Wheat Grains with Leaf SPAD and Canopy Spectral Reflectance

The research was conducted to determine the relationships of protein and starch accumulation dynamics in grains of wheat to post-heading leaf SPAD values and canopy spectral reflectance. The results showed that leaf nitrogen accumulation was exponentially related to leaf SPAD values and linearly related to canopy spectral reflectance, and that there was negative linear relationship between leaf nitrogen accumulation and grain protein accumulation, but positive linear relationship between post-heading leaf nitrogen translocation and grain protein accumulation at maturity. In addition, leaf SPAD values were parabolically related with and ratio indices R(1 500,610) and R(1 220,560) were exponentially related with protein and starch accumulation in grains. These results indicate that leaf SPAD values and canopy spectral reflectance should be good indicators of quality formation dynamics in wheat grains.     

小麦氮素积累动态的高光谱监测

 【目的】研究小麦地上部氮积累量与冠层高光谱参数的定量关系,分析多种高光谱参数估算地上部氮积累量的效果。【方法】连续3年采用不同蛋白质含量的小麦品种在不同施氮水平下进行大田试验,于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定植株不同器官生物量和氮含量。【结果】植株氮积累量随着施氮水平的提高而增加,不同地力水平间存在明显差异。植株氮积累量的光谱敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,而地上部氮积累量与冠层光谱的相关性明显降低。对植株氮积累量的光谱估算,在不同品种、氮素水平、生育时期和年度间可以使用统一的光谱模型。在籽粒灌浆期间植株氮积累量自开花期随时间进程的积分累积值与对应时期籽粒氮素积累状况存在显著的定量关系,根据特征光谱参数植株氮素营养籽粒氮积累量这一技术路径,以植株氮积累量为交接点将模型链接,建立高光谱参数与籽粒氮积累量间定量方程。将植株氮积累量与籽粒氮积累量相加,确立了基于高光谱参数的籽粒灌浆期间地上部氮积累量监测模型。经不同年际独立资料的检验表明,利用光谱参数SDr/SDb、VOG2、VOG3、RVI（810,560）、[（R750-800）/（R695-740）]-1和Dr/Db建立模型可以实时监测小麦地上部氮素积累动态变化,预测精度R2分别为0.774、0.791、0.803、0.803、0.802和0.778,相对误差RE分别为16.7%、15.5%、15.6%、18.5%、15.5%和17.3%。【结论】利用关键特征光谱参数可以有效地评价小麦地上部氮素积累状况,其中尤以植被指数VOG2、VOG3和[（R750-800）/（R695-740）]-1的效果更好。     

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。     

利用高光谱技术估测小麦叶片氮量和土壤供氮水平

有效的监测作物氮素营养水平及土壤供氮能力可以为合理施用氮肥提供重要依据。本文以2 年3 点不同氮素水平下不同小麦品种的田间试验数据为基础,运用植被指数和偏最小二乘回归法,比较和分析小麦冠层光谱与叶片氮含量及土壤氮含量的关系。结果表明：小麦冠层光谱与叶片氮含量的相关性分析在可见光波段存在显著负相关,在近红外波段呈显著正相关,而与土壤氮含量的相关性呈相反趋势。基于光谱参数ND705 和GNDVI所建叶片氮含量估算模型的决定系数分别达到0.827 和0.826。基于光谱参数VOG2 所建土壤氮含量估算模型的决定系数达到0.646;与植被指数所建模型相比,综合350~1350 nm光谱波段反射率分别与小麦叶片氮含量、土壤氮含量建立偏最小二乘回归模型的预测精 度均有所提高,决定系数分别达到0.842 和0.654。本研究结果可为小麦氮素营养及土壤供氮水平的诊断监测与合理施肥管理提供了理论依据和技术支持。     

棉花冠层反射光谱与叶片氮含量定量关系研究

对可见光波段至短波红外波段(350～2 500 nm)棉花田间冠层光谱反射率与叶片含氮量间的关系进行了相关分析.结果表明,350～732、733～940和1 970～2 477 nm波段的光谱反射率与叶片含氮量极显著相关;940～1 176 nm波段的光谱反射率与叶片含氮量显著相关,以上波段为叶片全氮敏感波段.通过分析叶片含氮量与高光谱特征参数关系,得出吸收谷特征参数Depth1154和PRI(570,530 nm)可以用来预测盛花期叶片含氮量,其中Depth1154的复相关系数最高达到0.747 3,为运用遥感技术大面积、迅速、无破坏地来预测棉花生长状况以提供可能.     

Common Spectral Bands and Optimum Vegetation Indices for Monitoring Leaf Nitrogen Accumulation in Rice andWheat

Real-time monitoring of nitrogen status in rice and wheat plant is of significant importance for nitrogen diagnosis, fertilization recommendation, and productivity prediction. With 11 field experiments involving different cultivars, nitrogen rates, and water regimes, time-course measurements were taken of canopy hyperspectral reflectance between 350-2 500 nm and leaf nitrogen accumulation (LNA) in rice and wheat. A new spectral analysis method through the consideration of characteristics of canopy components and plant growth status varied with phenological growth stages was designed to explore the common central bands in rice and wheat. Comprehensive analyses were made on the quantitative relationships of LNA to soil adjusted vegetation index (SAVI) and ratio vegetation index (RVI) composed of any two bands between 350-2 500 nm in rice and wheat. The results showed that the ranges of indicative spectral reflectance were largely located in 770-913 and 729-742 nm in both rice and wheat. The optimum spectral vegetation index for estimating LNA was SAVI (R822,R738) during the early-mid period (from jointing to booting), and it was RVI (R822,R738) during the mid-late period (from heading to filling) with the common central bands of 822 and 738 nm in rice and wheat. Comparison of the present spectral vegetation indices with previously reported vegetation indices gave a satisfactory performance in estimating LNA. It is concluded that the spectral bands of 822 and 738 nm can be used as common reflectance indicators for monitoring leaf nitrogen accumulation in rice and wheat.     

不同氮处理春玉米叶片光谱反射率与叶片全氮和叶绿素含量的相关研究

 采用盆栽试验研究了不同氮营养水平下的春玉米叶片叶绿素和全氮含量与叶片光谱反射率的相关性。结果表明，拔节期和喇叭口期是玉米氮素光谱营养诊断的敏感时期；利用绿峰处叶片最大光谱反射率反演玉米叶片氮素含量和叶绿素含量的精度为：喇叭口期＞拔节期＞开花吐丝期；不同生育时期诊断玉米叶片氮素含量和叶绿素含量时所采用的光谱波段也不同，拔节期和喇叭口期采用可见光波段的光谱反射率可靠性较高，而开花吐丝期采用近红外波段的光谱反射率可靠性较高；两波段组合光谱变量对叶片叶绿素和全氮含量的判别精度高于单一波段的判别精度。