稻瘟病胁迫下水稻叶片叶绿素含量与光谱特征参数的相关性研究

为实现受稻瘟病侵染水稻叶片叶绿素含量的高光谱反演,以‘陵两优268’为研究对象,测定受稻瘟病侵染的85个水稻叶片样品的叶绿素含量和高光谱反射率,分析受稻瘟病侵染的水稻叶片高光谱反射率与叶绿素含量间的相关关系,使用线性与非线性回归技术建立叶绿素含量反演模型。结果显示:叶绿素含量与原始光谱及一阶导数光谱的敏感波段分别发生在700 nm和752 nm,基于光谱特征参数SDr的回归模型均方根误差为1.27,平均相对误差为10.2%。研究表明受稻瘟病侵染水稻叶片光谱反射率差异明显,基于光谱特征参数SDr的回归模型预测叶绿素含量具有较高的精度。     

Study on Hyperspectral Diagnosis of Nitrogen Nutrition Index among Different Cotton Varieties under Drip Irrigation

[Objective] To explore the feasibility of rapid and accurate diagnosis of nitrogen nutrition index investigeted nitrogen nutrition index and hyperspectral index in different varieties of drip irrigation cotton. [Method] Five cotton varieties with different characters were selected as the research object under different fertilization conditions, the correlation between nitrogen nutrient index and 17 spectral indices was explored. Then the diagnosis model of nitrogen nutrition was established and verified. [Results] The difference of nitrogen nutrition index among different cotton varieties of drip-irrigation was significant, the hybrid cotton could approach the best condition of nitrogen nutrition level more quickly. In the multiple regression model of nitrogen nutrition index based on hyperspectral analysis, Lumianyan 24 had the highest R², which reached the high level of 0.8. The precision of the model established by Lumianyan 24 was the highest under two years' data verification. [Conclusion] The hyperspectral monitoring model based on nitrogen nutrition index can be used to monitor nitrogen nutrient status of plant. The results of this experiment can provide theoretical basis for precision fertilization in later stage agriculture.     

基于高光谱的棉花叶片磷含量估测模型

研究不同施磷条件下棉花叶片叶绿素含量的变化规律,旨在建立基于高光谱的叶片磷含量估测模型,实现棉花叶片磷含量快速监测。在盆栽试验条件下,设置不同的磷肥量,测定棉花功能叶叶绿素含量与磷含量,并利用植被指数和叶绿素含量的相关性构建磷含量的光谱变量,从而实现利用高光谱对棉花叶片磷含量的定量监测。结果表明：(1)棉花播种后100天左右,叶片磷含量与叶绿素呈现显著关系(决定系数R²=0.96)。(2)利用多个植被指数(X)和叶绿素含量(I)的相关性构建倒一叶、倒二叶、倒三叶、倒四叶的磷含量光谱变量,其中各叶片相关性最优的模型：倒一叶(L₁)为I₁=2.6131X_RENDVI-0.4275,X_RENDV为红边归一化植被指数,R²=0.71,RMSE=0.2;倒二叶(L₂)为I₅=0.0142X_TVI+0.3274,X_TVI为三角植被指数,R²=0.76,RMSE...     

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。     

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。     

用高光谱数据诊断水分胁迫下棉花冠层叶片氮素状况的研究

利用ASD地物光谱仪,获取北疆棉花冠层关键生育时期的高光谱数据,应用一阶微分光谱,衍生出基于光谱位置变量的分析方法,以红边积分面积(SDr)为自变量,冠层全氮(TN)含量为因变量,做相关分析,结果表明:红边积分面积变量与冠层TN含量呈显著的相关性,相关系数是0.7394(n=40),利用构建的相关模型可以较为精确地估测棉花两个品种新陆早6号与8号冠层叶片的全氮含量,均方差(RMSE)分别为0.3859和0.4272。研究认为面积变量具有预测棉花冠层全氮含量的应用潜力。     

基于叶绿素荧光参数的滴灌棉花氮素营养估测模型

【目的】建立基于叶绿素荧光参数的棉花叶片氮素营养监测模型,为棉花高效施氮及植株生长状况的无损监测提供方法。【方法】在水肥一体化滴灌条件下,以新陆早58号为试验材料,设置4个施氮水平,测定了棉花生长关键时期顶2(从顶部数起)至顶5叶的叶绿素荧光参数和氮素含量,分析了棉花叶片氮素含量与荧光参数的关系。【结果】(1)棉花出苗70 d后,叶片氮素含量以及光系统Ⅱ(PSⅡ)潜在光化学活性(Fv/F0)、PSⅡ潜在最大光化学效率(Fv/Fm)、PSⅡ实际光化学效率(ΦPSⅡ)、PSⅡ最大光化学效率(Fv’/Fm’)均随着棉花生长呈逐渐下降趋势。(2)不同氮素处理下,各叶片氮素含量以及叶绿素荧光参数Fv/F0、Fv/Fm、ΦPSⅡ和Fv’/Fm’均随施氮量的增加而上升,其中N2(240 kg·hm-2)处理下各荧光参数值最大。(3)叶片氮含量与Fv、Fv/F0、Fv/Fm、ΦPSⅡ都呈现极显著正相关关系,与荧光参数ΦPSⅡ、Fv’/Fm’间呈现较好的指数函数关系,与荧光参数Fv、Fv/Fm、Fv/F0呈现良好的线性函数关系。顶5叶可变荧光(Fv)与叶片氮素含量建立的关系模型(y=0.0022x+1.6243)的模拟效果最好,决定系数达到0.928,相关系数达到0.963,呈极显著正相关。【结论】适量施氮(240 kg·hm-2)能够提高PSⅡ的活性及PSⅡ反应中心开放部分的比例,进而改善棉花叶片光合能力。顶5叶氮素含量与叶绿素荧光参数Fv构建的模型精确度和拟合效果较其他荧光参数好,因此可以选用荧光参数Fv来监测棉花叶片氮素含量,进而监测植株的氮素营养状况。     

氮肥施用策略对膜下滴灌棉花叶片叶绿素含量变化的影响

进行了南疆膜下滴灌棉花不同施肥策略和不同灌水量对农田环境影响的田间试验,利用SPAD-502叶绿素仪测定了不同施氮比例下棉花功能叶叶绿素SPAD值的变化,分析了叶绿素SPAD值积累量与棉花产量的关系。结果表明:棉花整个生育期采用不同的追肥策略,各个处理叶片中叶绿素含量变化的趋势、峰值大小及SPAD值积累量都会不同。在蕾期、花铃期前期,不同施肥策略均会影响叶片叶绿素的积累,而盛铃期施肥策略对叶片叶绿素影响不大。各处理叶片叶绿素SPAD值与产量之间存在明显的正相关,生育期积累的叶绿素含量越高,产量越高。在比较理想的施肥量和施肥策略下,过高的灌水量不一定会获得高的棉花产量。     

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。     

棉花叶绿素荧光诱导动力学参数遗传分析

选用6个荧光参数有显著差异的棉花品种(系),采用NCⅡ遗传交配设计配制9个组合,应用AD模型对其盛花期叶片叶绿素荧光诱导动力学参数进行了遗传分析。结果表明,棉花叶片叶绿素荧光诱导动力学参数中Fv/Fm、Fv/Fo与NPQ以显性方差为主,qP以加性方差为主。Fv/Fo具有较高的狭义遗传率,Fv/Fm和Fv/Fo的广义遗传率均达到极显著水平。Fv/Fm、Fv/Fo与产量间均存在很高的加性相关,显性相关均为负值且达到极显著水平,与纤维长度、麦克隆值相关性也较高。qP、NPQ与主要经济性状间的相关系数为负值。     

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。     

不同机采滴灌方式对棉花生长及产量的影响

为了探索适宜新疆棉花机采模式的滴灌带最佳布置方式。以‘新陆早61 号’为试验品种,研究2种机采滴管方式（一膜两管六行和一膜三管六行）对棉花生长、产量的影响。结果表明,一膜两管六行的边行棉花生育前期生长缓慢,在出苗率,生育进程,农艺性状均显著低于内行棉花。一膜三管六行的棉花边行内行生长差异小,棉田长势均匀。一膜三管六行的棉花的产量和效益分别比一膜两管六行处理的棉花高出255 kg/hm2和1500 元/hm2。生产生更应该推广一膜三管六行的机采栽培模式。     

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。     

脱叶剂对棉花叶片叶绿素荧光动力学参数的影响

利用叶绿素荧光动力学测定技术,对脱叶剂的不同喷施时间条件下棉花叶片光能吸收、传递、转换特性及棉花产量进行了研究。结果表明喷施脱叶剂降低了棉花叶片的光合功能,降低了最大光化学效率(Maximum photochemical efficiency,Fv/Fm)及PSⅡ反应中心开放部分的比例,使初始荧光(Minimal fluorescence,Fo)上升、光合电子传递速率(Electron transport rate,ETR)和PSⅡ总的光化学量子产量(Photosynthetic quantum yield,Yield)降低,提高了非光化学猝灭系数(Non-radiant energy,NPQ),说明脱叶剂胁迫下棉花叶片发生了光抑制,PSⅡ复合体受到损伤伴随着光合电子传递受阻。吐絮率10%时喷施脱叶剂使棉花铃重、衣分、皮棉产量显著低于对照。吐絮率50%时喷施脱吐隆300 g·hm~(-2)+40%乙烯利1200 m L·hm~(-2),第25天棉花脱叶率为90.1%,吐絮率为99.87%,对棉花铃重、衣分及皮棉产量影响最小且更有利于促进叶片脱落和棉铃成熟。     

膜下滴灌条件下根区水分对棉花根系生长及产量的调节

在新疆气候生态条件下,选用对土壤水分敏感性不同的棉花品种为试材,采用土柱栽培法,探讨膜下滴灌条件下根区水分对棉花根系生长与活性及产量的调节作用。结果表明:滴水前耕层土壤相对含水量在50%～55%、滴水后可保持在70%～75%的根区水分环境下,棉花根系的生长发育进程受到了一定程度的抑制,根系生物量降低,但提高了40～100cm土层根系分布的比例和根系活力,降低了根冠比,提高了经济系数,最终产量增加。不同品种对滴水量的反应差异较大,新陆早8号在常规滴灌和充分滴灌量下,子棉产量高于新陆早6号;在限量滴灌量下则显著低于新陆早6号。因此,依据不同品种对水分反应的差异,在滴水周期为7～8d、滴水定额为375～450m3.hm-2的条件下,结合滴灌棉田土壤水分可控性强的特点,制定相应的灌溉制度,可实现膜下滴灌棉田节水高产高效。     

棉花冠层对不同灌水量的反应

讨论了北疆棉区推广棉种新陆早6号与新陆早8号在不同灌水量条件下的冠层结构特征的差异性,得出新陆早6号对限量滴灌反应不敏感,而新陆早8号对限量滴灌反应较敏感。因此在限量滴灌条件下选择新陆早6号种植较适宜。叶面积指数降低,叶片平均倾斜角度大,则群体散射辐射透过系数和群体直射辐射透过系数增加,对光能的截获率降低。由此得出了不同品种对灌水量的反应表现及理想群体冠层结构的合理指标,为增加棉花产量和提高水分利用率提供了理论依据。     

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。     

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。     

基于数码图像的棉花叶片氮含量估测研究

为了探究利用数码图像处理技术诊断棉花氮素营养的最佳图像特征参数和最佳叶位,以‘新陆早53号’为材料,使用智能手机获取棉花不同叶位叶片图像,利用数字图像处理技术提取叶片图像颜色和纹理特征参数,分析叶片氮含量和特征参数的相关性,构建基于不同图像特征参数的氮含量估测模型。结果表明：颜色特征参数r、G/(B+R)、G/B和纹理特征参数COR、ASM与叶片氮含量相关性较好,相关性系数(r)均大于0.55。基于颜色-纹理综合特征参数构建的氮含量估测模型均优于基于颜色或纹理特征参数所建模型,其中倒4叶氮含量估测模型最优,模型决定系数(R²)为0.875、均方根误差(RMSE)为1.324、相对误差(RE)为8.09%。因此,利用数字图像处理进行棉花氮素营养诊断时,应选择的最佳图像特征参数为r、G/(B+R)、G/B、COR、ASM,应选择的最佳叶位为棉花倒4叶。     

Responses of Canopy Photosynthesis,Spectral Indices and Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence in Cotton under Drought Stress

[Objective] Study canopy photosynthesis, spectral indices and solar-induced chlorophyll fluorescence in cotton under drought stress. [Method] Using transgenic cotton cultivar Nongda 601 as material, a two-year experiment was conducted with four irrigation regimes (CK, light drought, moderate drought and severe drought) under a field mobile shed to measure the following indices and parameters at canopy level: canopy photosynthetic rate (CAP), spectral indices (normalized difference vegetation index (NDVI), photochemical reflectance index (PRI) and water index (WI)) and solar-induced fluorescence at 761 nm (F761), as well as plant leaf water content (LWC) and leaf area index (LAI). [Result] The results indicated that LWC, LAI, CAP, NDVI, PRI and F761showed a downward trend along with the prolonging of the drought stress, while WI showed an increasing trend. Extremely significant differences (P＜0.01) were found among drought treatments and CK for all parameters. NDVI, PRI and WI were significantly correlated with LAI and LWC (P＜0.01). The absolute values of correlation coefficient for NDVI, PRI, WI, F761with LAI (|r|>0.6) were lower than those with LWC (|r|>0.8). F761 was better correlated with leaf water content and LAI than other spectral indices. [Conclusion] It was concluded that CAP, PRI, NDVI, WI and F761 are good indicators in cotton leaves during drought stress. Solar-induced fluorescence seems more sensitive to leaf water status than other spectral indices at canopy level in cotton.