基于高光谱数据的棉花冠层FPAR和LAI的估算研究

 通过非成像高光谱仪和光量子传感器,获取了棉花2品种4水平种植密度冠层关键生育时期的反射光谱数据和光合有效辐射值;利用光谱多元统计分析技术与微分处理,分析表明,反射光谱813 nm（_ρ813）和758 nm（_ρ758）处分别是光合有效辐射截获量（FPAR）和叶面积指数（LAI）的敏感波段。用反射率_ρ813和_ρ758分别与FPAR和LAI建立的线性相关模型方程估测FPAR和LAI,经检验,它们的实测值与估测值之间均呈极显著的线性相关（r_FPAR=0.7199^**,r_LAI=0.6430^**,α=1％,n=70）,模型方程的估算精度分别达96.5%、81.7%;而一阶微分光谱数据与FPAR在350 ~2500 nm波段范围相关不显著,与LAI的最大相关发生在734 nm波段处。基于一阶微分光谱_ρ′734与棉花冠层LAI线性相关的模型方程,估测LAI,实测值与估测值之间呈极显著的线性相关（r_LAI=0.6947^**,α=1％,n=70）,估算精度为82.4%,与反射光谱758 nm估测LAI的精度接近。结果表明,棉花冠层光谱数据可以对光合有效辐射截获量FPAR和LAI进行实时、无损、动态、定量的估算。     

基于高光谱植被指数的棉花干物质积累估算模型研究

利用北疆8个棉花主栽品种(其中2个棉花品种设4水平种植密度)的各生育期冠层高光谱数据,经多元统计分析与光谱微分处理,建立了基于比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的5种函数形式的棉花干物质积累估测模型,相关系数均达到了极显著水平(α=1%,n=96)。基于RVI和NDVI构建的估测模型,前者比后者具有更高的估测精度,指数函数、对数函数和双曲线函数形式的模型可以产生较高的预测精度;一阶微分光谱数据与棉花干物质积累量的逐步回归相关分析表明,相关系数的最高值发生在748 nm波段处(r=0.6920**),由748 nm波段处的微分数值建立的回归模型,估测精度较高,具有实际应用的潜力。     

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。     

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。     

棉花高光谱植被指数与LAI和地上鲜生物量的相关分析

通过测试棉花关键生育阶段350-2500nm波段的冠层高光谱数据,用近红外波段760-850nm及红光波段650-670nm的2个范围内的波段,组成了高光谱归一化植被指数（NDVI）及800和670nm2个波段组成修改型二次土壤调节植被指数（MSAVI2）,分别与棉花叶面积指数（LAI）和地上鲜生物量进行相关分析,结果表明,棉花NDVI和MSAVI2与LAI和地上鲜生物量两个参数均以幂指数相关关系为最佳（RNDVI-LAI=0.7346＊＊,RMSAVI2-LAI=0.7436＊＊,n=81;RNDVI-鲜生物量=0.7426＊＊,RMSAVI2-鲜生物量=0.7934＊＊,n=59）,MSAVI2与LAI和地上鲜生物量的相关性均高于NDVI与LAI和地上鲜生物量的相关性,说明MSAVI2较NDVI更好的消除土壤背景等对反射光谱造成的影响,较精确的提取反映棉花生长状况的叶面积指数和生物量信息。     

利用高光谱技术估测大豆育种材料的叶面积指数

叶面积指数(LAI)是反映田间作物长势及产量潜力的重要参数,规模化育种要求及时、快速、无损地获取大量育种材料的田间生长信息。本研究利用52份大豆品种(系)的2年田间试验,在盛花期(R2)、盛荚期(R4)及鼓粒初期(R5)测定大豆冠层反射光谱,同步测定大豆LAI和地上部生物量(ABM)。结果表明,不同生育期LAI与冠层光谱在可见光波段(426~710 nm)均表现显著负相关(P0.05),在近红外波段(748~1331 nm)均表现为显著正相关(P0.05)。根据文献已报道的植被指数与LAI的线性相关性分析,NDVI和RVI类型的植被指数能够较好地指示大豆LAI,进而在全光谱250~2500 nm范围内涵盖上述两种类型的植被指数,经对建立的大豆LAI线性与非线性模型综合评价,遴选出不同生育期敏感植被指数的最优估测模型。其中,R2期RVI(825,586)所建模型(y=0.03x1.83)、R4期RVI(763,606)所建模型(y=0.38e0.14x)及R5期RVI(744,580)所建模型(y=0.06x1.79)的预测表现最好,决定系数(R2)分别为0.677、0.639和0.664,相对标准误(RRMSE)均小于20%;模型验证的决定系数(R2*)分别为0.643、0.612和0.634,均根方误差(RRMSE*)约20%。进而发现针对LAI和ABM的RVI共性核心波段组合为R2期的825 nm和586 nm、R4期的763 nm和606 nm以及R5期的744 nm和580 nm。本研究结果可望为大豆规模化育种中获取大量不设重复试验材料的田间长势信息提供快速无损预测的技术支持。     

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。     

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。     

基于冠层反射光谱的玉米LAI和地上干物重估测研究

以cropscan多光谱辐射仪测定了玉米品种郑单958和浚单20的冠层光谱反射率,并对其相应的叶面积指数(LAI)和地上干物质量进行了同步测定。将由近红外波段和可见光红波段组成的不同的归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)分别与叶面积指数、地上干物质量进行回归分析,结果表明,NDVI与叶面积指数的相关性优于RVI与叶面积指数的相关性,且以NDVI(R950,R650)和叶面积指数的幂函数回归结果最优;RVI与地上干物质量的二项式回归效果显著,估算模型为:Y=-0.722 4(R800/R650)2 1.631 6(R800/R650) 271.49,R2=0.793 5。     

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。     

基于光谱参数的棉花叶面积指数监测和敏感性分析

研究棉花冠层光谱参数对不同叶面积指数的响应,建立棉花叶面积指数光谱参数最佳估测模型,并对所选光谱参数进行敏感性分析.利用高光谱仪测定不同时期不同叶面积指数条件下的棉花冠层光谱反射率.结果表明,694 nm和1099nm分别为可见光和近红外波段区域内与叶面积指数相关性最好的波段,并用于改进前人所建立的光谱参数;宽范围动态...     

利用鱼眼影像技术反演不同株型水稻的冠层结构参数

快速、可靠、精确地评估植被冠层结构参数在大气-植被相互作用的研究中起着举足轻重的作用。为探明鱼眼影像在水稻冠层结构研究中的应用前景, 本研究选择3种不同冠层结构的水稻品种作为研究对象, 利用带有鱼眼镜头的数码相机在冠层的8个不同高度分别拍摄冠层影像, 通过对影像的预处理提取冠层间隙度参数, 根据冠层内辐射环境与冠层结构之间的定量化关系, 利用Beer-Lambert定律反演水稻冠层的叶面积指数(leaf area index, LAI)和平均叶倾角(mean leaf angle, MLA)。研究结果表明, 鱼眼影像反演的LAI均方根误差(root mean square error, RMSE)为1.2~1.5, 相对误差(relative error, RE)为18.6%~22.5%, 仅比人工测定结果低估7.6%~13.1%, 优于Sunscan的测定结果。其次, 反演的MLA与人工测定结果之间有较好的一致性, 相关系数为0.9205^**, RMSE为11.7°, RE为16.1%。研究结果表明, 鱼眼影像反演水稻冠层结构是可行的方法。     

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。     

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.