倒伏胁迫下冬小麦冠层光谱及红边特征

倒伏已成为影响小麦减产的主要因素之一,实时监测倒伏胁迫对小麦生长具有重要意义。通过人工模拟不同倒伏级别处理,利用光谱观测数据,分析了倒伏冬小麦光谱和红边参数变化特征。结果表明,倒伏小麦冠层光谱反射率较正常小麦整体增高,近红外波段比可见光波段增加明显,且倒伏级别越大反射率越高,表明冬小麦受倒伏胁迫后,冠层光谱对其响应敏感;倒伏小麦红边位置发生蓝移,红边幅值和红边面积则呈增大趋势。因此,可利用高光谱技术实现对冬小麦倒伏的实时监测。     

毛竹林光谱特征及其与典型植被光谱差异分析

以毛竹光谱特征为研究对象,通过对光谱曲线和一阶导数曲线进行分析,探明了不同季节毛竹林的光谱特征及其与典型树种的光谱差异,为毛竹林的遥感监测提供了理论依据。研究结果表明:1)毛竹光谱曲线在可见光波段出现1个反射峰和1个吸收谷,这2个峰的对应波长分别为556和680 nm, 近红外波段的反射率明显增大。2)大年毛竹林春季和夏季的一阶导数曲线的红边波段呈“双峰”,秋季和冬季呈“单峰”,夏季的红边位于700 nm,其他季节红边位于718 nm;小年毛竹林秋季的一阶导数曲线的红边波段呈“双峰”,冬季呈“单峰”,红边均位于718 nm;不同季节毛竹林红边振幅大小依次为:春季夏季冬季秋季。3)毛竹林与其他典型植被在500～600、660～680、700～900 nm 等波段的反射率差异明显,可作为遥感监测的最佳波段,并且“绿峰”、“红谷”、红边位置、红边振幅以及红边波段的“峰型”等特征可作为毛竹林遥感识别的主要参数,监测最佳季节是春季,其次为秋季。      

倒伏春性冬小麦冠层光谱特征及倒伏严重度预测

采用高光谱仪测定不同春性冬小麦品种于不同时期倒伏的群体冠层光谱反射率,分析不同倒伏条件下的小麦冠层光谱特征,建立可快速、有效监测小麦倒伏严重程度的数学模型,为合理评价倒伏程度提供依据。结果表明,小麦倒伏后冠层光谱反射率增加,可见光波段550 nm附近出现1个波峰,670 nm附近出现1个波谷;近红外波段1 000 nm处出现1个较明显的波动,呈现2个波谷,1个波峰。同一倒伏级别下,倒伏时期不同,光谱反射率曲线存在差异,可见光波段乳熟末期冠层反射率高于开花期光谱反射率,而近红外波段恰好相反;在同一倒伏时期,倒伏级别越高,光谱反射率越大。倒伏级别与冠层光谱反射率的相关系数于760 nm处达最大(r=0.973 4**)。与NDVI、RVI、DVI相比,采用760 nm处冠层光谱反射率和DVI可有效评估春性冬小麦倒伏严重度。     

花生叶鲜生物量的高光谱估算模型

利用花生生物物理参数和冠层高光谱数据,基于光谱一阶微分技术,选取对生物量敏感的波段组成高光谱植被指数,建立花生叶鲜生物量的高光谱遥感估算模型。结果表明,花生叶鲜生物量在绿峰525~556 nm、红谷645~689 nm和近红外710~900 nm波段范围反射光谱与花生叶鲜生物量有极显著相关关系。高光谱反射率与叶鲜生物量在大部分可见光区和近红外波段呈显著相关,并且在可见光红光波段呈负相关,在近红外波段呈极显著正相关。花生光谱反射率与花生叶鲜生物量相关的近红外、红光波段的敏感波段分别为770、673 nm,用这2个波段构建植被指数,组成高光谱归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和再次归一化植被指数(RDVI),并构建生物量反演模型;相对于NDVI、DVI、RDVI建立的简单线性函数估测模型,RVI所构建的花生叶鲜生物量估测模型的预测精度较高。     

麦长管蚜胁迫下不同小麦品种冠层光谱特征及其预测模型

[目的]构建不同小麦品种基于冠层光谱参数的麦长管蚜百株蚜量预测模型。[方法]采用便携式野外光谱仪测定不同百株蚜量下3个小麦品种‘1376’‘Amigo’和‘小偃-22’的冠层高光谱反射率,并对冠层反射率与百株蚜量进行了相关和回归分析。[结果]在400~900nm波段内,随着百株蚜量的增加,3个小麦品种冠层光波反射率下降,且部分波段内达到极显著水平(P<0.01);选择可见光波段的405nm、近红外波段的835nm作为3个小麦品种共有的特征波长点,构建出的3个小麦品种的百株蚜量预测模型的显著性均达到极显著水平(P<0.01),且3个小麦品种405nm波长点模型均优于835nm波长点。[结论]利用高光谱信息同时预测不同小麦品种麦长管蚜百株蚜量是完全可行的。     

基于冠层光谱红边参数和植被指数的 冬小麦水分胁迫监测

基于冬小麦不同水分胁迫试验,采用便携式光谱仪测定冬小麦抽穗期、开花期和灌浆期受不同水分胁迫处理的冠层光谱反射率,分析不同水分处理下冬小麦冠层光谱特性,并对植被指数、红边参数与冠层叶片含水率和土壤含水率进行相关性分析,构建各生育期叶片含水率和土壤含水率的最佳监测模型,实现对冠层叶片含水率以及土壤含水率的监测评估。结果显示,在整个生育期,冬小麦的冠层光谱反射率在可见光范围呈现绿峰红谷,尤其在旺盛生长时期,随着水分胁迫程度加深,绿峰红谷逐渐变得不明显,红谷抬升幅度增大;相反,在近红外波段范围内水分胁迫主要使得反射率表现为明显下降;冬小麦红边参数随生长进程呈蓝移现象,灌浆期受胁迫程度越重的红边参数越低;植被指数(EVI、NDVI、SAVI、WI)在开花期之后具有不同程度的下降趋势,至灌浆期有大幅度减小,且随受胁迫程度加深植被指数下降幅度增大;植被指数和红边位置、红边面积在灌浆期与叶片含水率和土壤含水率有显著相关,其中植被水分指数WI、归一化植被指数NDVI和红边位置λ_(red)相关性较佳,其建立的叶片含水率和土壤含水率估算模型效果较好,决定系数r~2均大于0.84,平均相对误差(MRE)≤0.207。综合分析认为,冠层反射光谱特征和植被指数与冬小麦冠层叶片含水率和土壤含水率相关性良好,可利用高光谱遥感参数对冬小麦的水分状况进行快速、准确监测。     

宁夏银北盐碱地不同植被光谱特征研究

【目的】研究不同程度盐碱化土壤上植被的光谱特征，为基于典型植被冠层光谱特征估测宁夏银北地区植被生长状况和土壤盐碱化程度提供理论依据。【方法】于2018年7月中旬，在宁夏银北盐碱地区选取样地，调查不同盐碱化程度土壤的理化性质及其上代表性植被的叶片叶绿素相对含量，分析不同程度盐碱化土壤上代表性植被类型（白刺和芦苇）以及中度盐碱化程度土壤上15种植被（向日葵、芦苇、花花柴、白茎盐生草、西伯利亚滨藜、藜、稗、紫苜蓿、柳枝稷、水稻、砂引草、白刺、槐、赖草、芨芨草）的冠层光谱特征及红边参数变化，研究植被冠层红边参数与土壤pH值、全盐含量以及叶片叶绿素含量的相关性。【结果】不同程度盐碱化土壤的理化性质及其上代表性植被的叶片叶绿素相对含量有明显差异。随着土壤盐碱化程度的增加，在可见光波段（350～760 nm），白刺冠层光谱反射率呈先上升后下降的趋势，芦苇冠层光谱反射率总体上先降低后升高；在760～1 400 nm波段，白刺冠层光谱反射率逐渐降低，芦苇冠层反射率先升高后降低；在1 400～2 500 nm波段，白刺冠层反射率分别是先升高后降低（1 400～1 900 nm）和持续增加（1 900～2 500 nm），芦苇冠层反射率先降低后升高。随着土壤盐碱化程度的增加，白刺冠层光谱红边位置、红边斜率、红边峰值面积以及红边斜率与最小振幅的比值均减小；芦苇冠层光谱以上红边参数均先增加后减小。中度盐碱化土壤上，15种植被冠层光谱特征曲线变化趋势相似，但光谱反射率大小存在不同程度差异；除了最小振幅之外，15种植被冠层光谱的红边位置、红边斜率、红边峰值面积以及红边斜率与最小振幅的比值差异较大，故根据光谱特征在野外能够区分典型植被类型。土壤pH值与红边位置、红边斜率和红边峰值面积均呈极显著负相关关系，与红边斜率与最小振幅的比值呈显著负相关关系；土壤全盐含量与红边参数均不相关；叶片叶绿素含量与红边位置之间呈极显著正相关关系，与红边斜率和红边峰值面积之间为显著正相关关系。【结论】在不同程度盐碱化土壤上，不同植被冠层光谱特征变化趋势有差异，根据典型植被冠层光谱特征可以估测宁夏银北地区植被生长状况和土壤pH。     

氮素胁迫下寒地玉米高光谱特征研究

利用高光谱近地遥感技术,采集不同氮素水平下的不同生育期的寒地玉米冠层高光谱图像,采用ENVI软件提取玉米冠层的光谱反射率。结果表明,不同氮素水平下寒地玉米冠层反射率存在较大差异,玉米“红边”具有双峰现象,红边位置呈“红移”现象;根据玉米冠层高光谱反射率以及红边位置峰值可定性区分严重缺氮、正常施氮和过量施氮。     

氮肥水平对多花黑麦草叶绿素及高光谱反射特征的影响

叶绿素含量是评价牧草群体长势、估测产量和确定最佳施肥量的重要指标.对不同氮肥水平下多花黑麦草(特高)叶绿素含量及冠层反射光谱特征进行了测试与分析,并研究了高光谱参数红边位置与叶绿素含量的相关性.结果表明:在分蘖期和拔节期施用氮肥(尿素)达到300kg/hm2时,能够显著提高多花黑麦草叶绿素含量;显著降低可见光和近红外区域冠层光谱反射率;并且使红边位置(λr)向长波方向移动.多花黑麦草冠层叶绿素a,叶绿素b,叶绿素a+b与红边位置之间均存在极显著相关性(P＜0.01).利用高光谱参数红边位置可以更加快速、准确地对多花黑麦草冠层叶绿素含量进行估测并筛选适宜施肥量.     

辣椒茶黄螨光谱识别的初步研究

为了对辣椒茶黄螨高光谱监测提供参考,对辣椒健康植株及受茶黄螨危害的植株进行了单叶光谱测量,并对光谱进行微分分析。结果表明:叶片光谱反射率随虫害程度的加重,在可见光波段呈现上升趋势,但上升幅度较小;不同虫害程度下的红边区域光谱反射率基本相同;近红外波段的叶片光谱反射率随虫害程度的加重而呈下降趋势。经光谱微分分析,随着茶黄螨危害程度的加重,"单峰"位置逐渐降低,红边位置发生"蓝移",表现出辣椒茶黄螨危害的特有特征。     

吐丝期玉米倒伏后地面高光谱特征参数分析

倒伏是玉米主要自然灾害之一,及时、准确地监测玉米倒伏的程度,对于玉米倒伏灾害的损失评估及防治有重要意义。设置玉米吐丝期不同倒伏程度的田间模拟试验,利用地面高光谱数据,比较正常生长的玉米及受倒伏危害玉米的冠层反射光谱和高光谱特征参数的差异,分析了倒伏角度与高光谱参数之间的相关关系。结果表明,玉米倒伏后可见光波段的反射率增加高于近红外波段,且随着时间的推移,近红外波段的差异变小。玉米吐丝期倒伏后红谷吸收深度变浅,反射绿峰高度降低,红边位置和近红外平台位置均向短波方向移动。红边内(620~760 nm)一阶微分光谱所包围的面积变化差异小;蓝边内(430~470 nm)和近红外平台(780~1 300 nm)的一阶微分光谱所包围的面积增加显著。倒伏角度与高光谱特征参数相关分析表明,D、SDr/SDb、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)相关系数最高,可以作为监测玉米倒伏程度的高光谱特征参数指标。     

干旱胁迫对冬小麦冠层光谱及红边参数的影响

[目的]干旱是影响我国北方麦区的重要气象灾害之一。及时准确获取和掌握麦田干旱情况,对各级政府部门做出相应决策、采取积极有效的防旱、抗旱措施具有重要意义。作物冠层光谱分析是进行作物长势监测及灾害诊断的基础和有效手段,探索干旱胁迫下冠层光谱特征的变化规律,可为作物田间干旱遥感监测的展开提供先决条件。[方法]利用野外光谱测量仪对干旱胁迫下冬小麦冠层光谱进行采集,并对光谱特征及红边参数变化趋势进行分析。[结果]在可见光波段,光谱反射率为成熟期灌浆期抽穗期开花期拔节期孕穗期;在近红外波段,光谱反射率为抽穗期开花期拔节期孕穗期灌浆期成熟期。随着生育期的推进,红边幅值先增大后减小(max=0.007 6,min=0.001 3),红边位置先红移后蓝移(max=739 nm,min=700 nm),红边面积先增加后减小(max=0.316 73,min=0.070 69)。干旱胁迫越重,绿峰越不明显,红谷越浅,近红外平台越低;干旱胁迫越轻,绿峰越凸出,红谷越深,近红外平台越高。随着干旱胁迫程度的增大,红边幅值逐渐减小(max=0.008,min=0.00571)、红边位置逐渐蓝移(max=737 nm,min=727 nm)红边面积也逐渐减小(max=0.320 65,min=0.243 66)。[结论]研究结果可为实现快速、精准的农业干旱遥感监测提供参考及依据。     

持续受涝对冬小麦高光谱特征参数的影响分析

【目的】高光谱特征参数能够突出原始光谱的感兴趣信息,分析冬小麦的高光谱特征参数随受涝时间的变化特征,提出一种快速识别冬小麦受涝的方法,可为冬小麦涝害监测提供理论支撑。【方法】文章在冬小麦灌浆期设置持续淹水8天的处理,采集涝害处理当天、第3d、第5d、第7d的反射光谱特征,以高光谱位置参数、振幅参数、面积参数和反射率参数为研究指标,对比分析了健康和受涝冬小麦18个高光谱特征参数的变化特征,并根据高光谱特征参数的差异性指数随受涝时间的变化特征判断冬小麦的受涝程度。【结果】(1)受涝冬小麦的红边位置发生"蓝移",红谷、绿峰和黄边位置发生"红移";4个振幅参数值均减小;近红外面积和绿峰面积增大,红边、黄边和蓝边面积减小;绿峰反射率Rg和红谷反射率Ro增大,两者的比值Rg/Ro和归一化值(Rg-Ro)/(Rg+Ro)则减小;(2)根据不同高光谱特征参数差异性指数的大小及变化特征,提取出红边位置、最小振幅、近红外面积和红谷反射率为判断冬小麦受涝与否的最佳参数;高光谱反射率参数和面积参数可在受涝前期快速识别冬小麦受涝与否,高光谱振幅参数能够在受涝后期判断受涝程度。(3)不同高光谱特征参数识别冬小麦受涝的优劣能力从强到弱依次为:高光谱振幅参数高光谱面积参数高光谱反射率参数高光谱位置参数。【结论】高光谱特征参数的变化特征能够用来判断冬小麦受涝与否以及受涝程度,可为冬小麦涝害遥感监测提供理论支撑。     

棉花冠层反射光谱特征研究

研究了棉花品种、氮素用量及种植密度对棉花冠层光谱反射特性的影响.结果表明:棉花冠层光谱反射率在不同生育期间存在明显差异,花铃期前,随着棉花的生长,光谱反射率逐渐增加,花铃期后,光谱反射率逐渐降低;不同棉花品种冠层光谱反射率存在一定差异,缺氮和氮过量处理的冠层光谱反射率在近红外波段差异显著;随着种植密度的提高,光谱反射率在可见光波段降低,近红外波段增加.     

氮肥水平对多花黑麦草叶绿素及高光谱反射特征的影响*

 叶绿素含量是评价牧草群体长势、估测产量和确定最佳施肥量的重要指标。对不同氮肥水平下多花黑麦草（特高）叶绿素含量及冠层反射光谱特征进行了测试与分析,并研究了高光谱参数红边位置与叶绿素含量的相关性。结果表明：在分蘖期和拔节期施用氮肥（尿素）达到300kg/hm²时,能够显著提高多花黑麦草叶绿素含量;显著降低可见光和近红外区域冠层光谱反射率;并且使红边位置（λr）向长波方向移动。多花黑麦草冠层叶绿素a,叶绿素b,叶绿素a+b与红边位置之间均存在极显著相关性（P＜0.01）。利用高光谱参数红边位置可以更加快速、准确地对多花黑麦草冠层叶绿素含量进行估测并筛选适宜施肥量。     

高光谱对冬小麦倒伏的响应

为了解冬小麦倒伏与冠层光谱的响应关系,以2013年6月的倒伏冬小麦为研究对象,通过测定倒伏角度及其冠层光谱,研究倒伏程度与冬小麦冠层原始光谱的关系,并进一步分析倒伏冬小麦与红边特征参数的响应规律。结果表明,在可见光范围内(400~760 nm),倒伏冬小麦的反射率比正常冬小麦的反射率高,冬小麦的倒伏程度与光谱反射率呈正相关;倒伏冬小麦在倒伏角度为20°~60°范围内,光谱反射率的增长速率大致相同。分析红边参数可知,倒伏冬小麦的红边位置随着倒伏程度的增加会发生红移现象,且红边幅值、红边面积随着倒伏程度的增大而增大。研究表明,冬小麦冠层高光谱能够敏感响应冬小麦倒伏程度,可为采用光谱遥感技术实时、快速、无损监测冬小麦倒伏奠定一定的理论基础。     

输电线路下行林区优势树种的冠层光谱特征分析

通过对安徽省池州市青阳县输电线下行通道的优势树种进行光谱测量与分析,以建立优势树种光谱库,为输电线通道下行林区的树种精细分类提供理论和技术支持。利用便携式光谱仪对研究区6个优势树种的冠层光谱数据进行采集,并生成平均冠层反射光谱曲线,经过导数变换、植被特征参数(蓝边、黄边和红边)分析及冠层光谱的可分性研究,进而分析出不同树种的不同波段光谱特征差异。结果表明,在原始光谱可见光波段毛竹冠层反射率高于其他树种;而在近红外波段,栎树的冠层反射率高于其他树种。6个树种的蓝边位置、黄边位置及红边位置存在差异较小,毛竹的蓝边斜率最大;杉木的黄边斜率最大;栎树的红边斜率和红边面积均为最大。通过可分性研究可知,原始光谱在550 nm、900 nm及一阶导数光谱在718 nm处,有助于精细区分不同树种类型。     

福建将乐林场主要树种冠层光谱反射特征分析

【目的】对福建将乐林场主要树种的冠层光谱曲线进行分析,以建立和完善该地区森林树种光谱数据库,并对利用高光谱数据研究森林树种分类提供理论和技术支持。【方法】对实测的林场内5个主要树种(马尾松、杉木、毛竹、木荷和苦槠栲)的平均冠层反射光谱曲线,采用导数光谱、红边特征及将冠层光谱曲线转化到频率域的离散傅里叶变换方法进行分析,比较各树种冠层光谱曲线在空间和频率域上的差别。【结果】在可见光波段(480~700nm),毛竹和苦槠栲的冠层反射率高于其他树种;在近红外波段(720~920nm),苦槠栲、木荷、毛竹的冠层反射率明显高于马尾松和杉木,且苦槠栲木荷毛竹。一阶导数光谱对植被类型有很好的区分作用,可以将植被在可见光波段附近吸收谷的特征和在近红外波段的红边特征进行突出显示。冠层光谱的红边特征参数表现为木荷和苦槠栲的光谱曲线红边斜率较大,明显高于马尾松、杉木和毛竹;毛竹的红边位置明显低于其他树种。对树种冠层光谱的频谱分析结果得出,冠层光谱前12次谐波能量累计达到99%,原始光谱曲线冠层光谱在频域上也有可分性,前4次谐波的幅度谱可以将苦槠栲、木荷和毛竹区分出来。【结论】不同树种的光谱曲线在空间域和频率域都存在明显的差别,光谱曲线的红边参数和冠层光谱在频率域的幅度谱有助于定量化地区分不同的树种类型。     

棉花叶面积指数冠层反射率光谱响应及其反演

【目的】研究棉花冠层光谱对不同叶面积指数（LAI）的响应，建立棉花LAI光谱反演模型。【方法】利用2003～2004年采集的棉花光谱与LAI的246组数据，分析LAI与冠层反射率光谱和反射率一阶微分光谱间的定量关系。【结果】当LAI大于2.5后不同LAI棉花群体光谱反射率在可见光波段趋于饱和；LAI与可见光波段和短波红外波段（水分吸收带除外）光谱反射率呈显著负相关，与近红外波段高光谱反射率呈显著正相关；LAI与棉花反射率一阶微分光谱主要在蓝边（523～531 nm）、黄边（570～576 nm）、红边（700～755 nm）形成3个相关系数高台区，均达极显著水平，其中红边区的相关性最高。棉花红边位置固定，分别在718 nm和723 nm，且以 723 nm处对LAI更敏感。在反演棉花LAI的高光谱参数中VI (660、800)、VI (550、800)、VI (500、800)、VI (670、800)、Sdy (570～573 nm)、SDr (714～755 nm)、D723、Dr 估算LAI相对误差低于30%，RSME小于0.6，其中VI (600、800)、VI(550、800)两个参数估算水平最高，相对误差分别为21.7%与21.0%，RMSE分别为0.416与0.419；利用SDr与SDr/SDb分别对LAI大于1.0 与小于1.0 的棉花群体反演，能显著提高LAI的估算水平。【结论】应用高光谱分析方法能够提取棉花冠层特征光谱信息，构建LAI高光谱反演参数，建立估算模型，并且利用包含不同光谱参数的分段模型可以进一步提高LAI反演精度。     

水稻、玉米、棉花的高光谱及其红边特征比较

 测定了水稻、玉米、棉花 3种作物共 6个品种的冠层和主茎叶片不同生育期高光谱反射率及其对应叶片中叶绿素、类胡萝卜素含量 ,分析了它们的高光谱及其红边特征和红边参数与叶面积指数、地上生物量、鲜叶重及叶片色素含量的相关性。结果表明 :(1) 3种作物冠层高光谱反射率大小与其生育期有关。冠层和叶片光谱反射率最大值比较结果是 ,冠层光谱 :棉花 >玉米 >水稻 ;叶片光谱 :水稻 >棉花 >玉米。 (2 ) 3种作物冠层光谱的红边都具有“双峰”现象。红边幅值Dλr 和红边面积Sr 均呈增大、减少的变化规律 ,但红边