基于高光谱的夏玉米冠层SPAD值监测研究

开展夏玉米冠层SPAD值监测技术研究,建立叶绿素含量与敏感波段、光谱指数间的定量关系模型,以促进高光谱技术在玉米快速、无损长势监测及水肥精准管理的应用。以小型蒸渗仪夏玉米光谱反射率与植株冠层SPAD值的监测为基础,研究了夏玉米植株冠层光谱信息与SPAD值的响应关系,并优选出监测夏玉米冠层SPAD值的敏感波段与最优光谱指数。结果表明:夏玉米冠层光谱反射率在可见光波段随玉米冠层SPAD值增加而下降,在近红外波段却与之相反;采用原始光谱反射率、一阶微分光谱监测夏玉米冠层SPAD值的最敏感波段分别为700,690nm,与SPAD值的相关性分别为-0.498(p<0.05)和-0.538(p<0.01);而根据多元逐步回归分析获得的最优波段组合由405,408,700nm波段构成;从已报道的73个光谱指数中筛选出与夏玉米冠层SPAD值相关性较高的(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、MCARI∥OSAVI、TCARI/OSAVI、SDr/SDb和MTCI等5个光谱指数,光谱指数(SDr-SDb)/(SDr+SDb)与SPAD值的相关性在各生育期均达极显著正相关,且在全生育期相关系数高达0.697(p<0.01),进一步优选出监测夏玉米冠层SPAD值最适宜的光谱指数为(SDr-SDb)/(SDr+SDb);在基于敏感波段、光谱指数和最优波段组合建立的夏玉米SPAD值的回归模型中,按照模拟效果由高到低排序依次为最优波段组合、光谱指数、原始光谱反射率、一阶微分光谱,其决定系数分别为0.777,0.539,0.351,0.282;推荐以(SDr-SDb)/(SDr+SDb)指数构建的二次多项式模型与基于405,408,700nm波段组合建立的线性回归监测模型作为夏玉米植株冠层SPAD值光谱监测适宜模型,且R2大于0.539,RMSE及MAE分别小于6.194和4.702。     

稻纵卷叶螟为害水稻的冠层光谱特征及叶绿素含量估算

2017-2018年以南京农业大学农业气象与昆虫生态实验室培养的二龄稻纵卷叶螟幼虫为试验材料,在南京信息工程大学农业气象试验站水稻大田内,设置网罩控制下不同投虫量处理,以无虫量为对照,利用便携式波谱仪和SPAD-502叶绿素仪测定水稻全生育期冠层光谱反射率以及倒一叶叶绿素相对含量(SoilandPlant Analyzer Development,SPAD),分析不同初始虫量条件下、不同生育期水稻冠层的原始光谱、三边参数和SPAD值的变化规律。在此基础上,利用观测光谱中与SPAD值相关性较强的波段,计算基于光谱数据的植被指数和三边参数,并以这两类指数为自变量,建立水稻叶绿素相对含量的回归估算模型。结果表明:(1)稻纵卷叶螟为害下的水稻冠层光谱反射率与对照差异显著(P0.05),其中可见光波段的反射率在分蘖-孕穗期低于对照,在扬花-成熟期高于对照;(2)在近红外波段,表现为虫害处理的反射率低于对照,且随着投虫量的增加反射率呈下降趋势,其中以300头·百株~(-1)(4级)处理近红外波段的反射率最低;(3)随着投虫量的增加,红边位置发生明显"蓝移"。(4)SPAD值随投虫量的增加逐渐降低,4级处理最低;(5)归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、红边归一化植被指数(Red-Edge Normalized Difference Vegetation Index,NDVI_(705))以及红边位置与SPAD值的相关性较好;(6)利用观测光谱数据构建了SPAD单因子估算模型和多元逐步回归模型,其中以NDVI指数模型的估算效果最优,R~2达到0.72,且高于其它估算模型,说明利用水稻冠层光谱参数,建立全生育期稻纵卷叶螟为害下水稻叶片叶绿素相对含量估算模型的方法是可行的,且具有快速、无损的特点,利于实现持续、动态和长期定位观测。     

无人机多光谱遥感反演冬小麦SPAD值

为研究无人机多光谱遥感5个波段光谱反射率反演冬小麦SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）值的可行性,该研究采用六旋翼无人机搭载五波段多光谱相机,采集冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期的冠层光谱影像并提取反射率特征参数,建立SPAD值的反演模型。结果表明,当波长范围在蓝光、绿光和红光波段,冬小麦拔节期、孕穗期和开花期的无人机多光谱影像反射率参数与SPAD值呈负相关关系,而在抽穗期,二者呈正相关;当波长范围为红边及近红外波段,在整个生长期,二者均呈现正相关关系。该研究构建冬小麦SPAD值反演模型采用了主成分回归、逐步回归和岭回归法,经对比发现基于逐步回归法构建的模型效果最优,该模型的校正决定系数为0.77,主成分回归法次之,岭回归法较差。此外,冬小麦抽穗期多光谱反射率反演SPAD值效果最显著,3种回归模型的校正决定系数分别为0.72、0.74和0.77。该研究可为无人机多光谱遥感监测作物长势、实现精准农业生产管理提供技术依据。     

长期定位施肥条件下作物光谱特征及养分吸收量预测

为了明确不同施肥条件下典型生育期冬小麦和夏玉米冠层光谱特征差异,该研究以长期定位施肥试验为研究对象,在确定典型生育期作物冠层光谱反射率与收获期作物地上部分主要养分吸收量相关性的基础上,建立收获期作物主要养分吸收量预测模型。结果表明,可见光波段相似生育期夏玉米冠层光谱反射率与冬小麦相近,但在近红外区域平均高于冬小麦8.42%。生育中期2种作物秸秆、籽粒及地上部分氮(N)、磷(P)、钾(K)吸收量与冠层光谱反射率在可见光波段普遍呈极显著负相关关系,在近红外波段呈极显著正相关关系。全生育期夏玉米冠层光谱反射率与作物吸氮量的相关系数在可见光波段基本持平,但在近红外波段平均高于冬小麦0.4152。全生育期夏玉米冠层反射率与地上部分吸磷量的相关系数在可见光波段和近红外区域较冬小麦平均分别低0.3621和0.2072。全生育期夏玉米冠层光谱反射率与地上部分吸钾量相关系数在可见光波段平均低于冬小麦0.1270,在近红外波段高于冬小麦0.0341。除夏玉米吸磷量外,基于冬小麦和夏玉米典型生育期冠层光谱反射率建立的模型均可准确预测收获期作物主要养分吸收量,且对冬小麦养分吸收量的预测精度略高于夏玉米,该结论可以为黄淮海地区冬小麦和夏玉米的长势监测和肥料管理提供科学依据。     

基于夏玉米光谱特征的叶绿素和氮素水平及氮肥吸收利用研究

本文首先分析不同施 N 水平条件下夏玉米冠层在6个典型生育期的光谱特征曲线,然后计算了可见光和近红外波段光谱反射率组成的归一化植被指数(NDvI)及相应时期叶片叶绿素含量和地上部分全N含量2个重要指标以及孕穗期冠层NDVI和几个N肥吸收利用效率的相关性.结果表明,孕穗期冠层光谱反射率在近红外区域反射率最大,且其可见光和近红外区域反射率差异最大:从苗期到孕穗期,NDVI和叶绿素、全N含量的相关性逐渐增强,到抽雄期减弱,灌浆期又有所增强;整体来讲绿色归一化植被指数 GNDNI(560,760)在各生育期与不同农学参量的相关性比其他波段组合的指数好,其次为NDVI(660,760)波段组合.随着施N量的增加,N肥利用效率、收获指数和N肥收获指数、N素农艺效率以及N肥回收效率均逐渐降低,对各N肥吸收利用指数的预测以NDVI(660,760)、NDVI(660,1100)和GNDVI(560,760)较理想.     

基于多光谱和气象参数的菜心水分胁迫指数反演

作物水分胁迫指数（Crop Water Stress Index，CWSI）的监测对掌握作物的水分状况、指导灌溉具有重要意义。该研究以菜心为试验对象，测量了不同土壤水分条件下的冠层温度，采集了空气温度、相对湿度、风速、光合有效辐射和4个波段（450、650、808、940 nm）的光谱反射图像，并计算了归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、差值植被指数（Difference Vegetation Index，DVI）、再归一化差值植被指数（Re-Difference Vegetation Index，RDVI）和转换型土壤调整指数（Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index，OSAVI）等，通过支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）分别构建了CWSI上基线、CWSI下基线和冠层温度的反演模型。结果表明，菜心在450和650 nm的冠层光谱反射率在0～0.1之间，在808和940 nm的反射率较高，在0.4～0.6之间，当菜心由营养生长阶段进入生殖生长阶段，808和940 nm的反射率有所上升。植被指数能反映菜心的生长状态和植被覆盖度，随着冠层温度的升高，NDVI、DVI、RDVI上升，OSAVI下降；而同一个水分处理组在不同生长期的植被指数有明显的差异，生殖生长期的植被指数变化范围小于营养生长期。结果表明，使用空气温度、相对湿度、风速、光合有效辐射反演CWSI上、下基线具有可行性，决定系数均大于0.75；使用植被指数反演菜心在两个生长期的冠层温度具有较好精度，决定系数均大于0.7。基于反演值计算的CWSI与基于测量值计算的CWSI有较好的相关性，决定系数为0.70；CWSI与气孔导度是负相关的关系，决定系数为0.53。该研究应用气象参数反演CWSI上基线和CWSI下基线，利用植被指数反演冠层温度，基于SVR的模型反演值达到了一定的拟合效果，为实现菜心水分胁迫指数的光谱监测提供支持。     

玉米拔节期冠层叶绿素含量多光谱图像检测

为了探索大田玉米冠层叶片叶绿素指标的快速检测方法。采用自主研发的2-CCD多光谱图像成像系统采集了大田玉米拔节期冠层图像,并同步获取了样本叶绿素含量指标SPAD值。对多光谱图像进行了平滑滤波,并基于HSI颜色空间实现了冠层图像的分割。提取了玉米冠层可见光(blue(B),green(G),red(R);400~700 nm)和近红外(near-infrared,NIR,760~1 000 nm)4个波段平均灰度值并计算了平均灰度值计算比值植被指数(RVI,ratio vegetation index)、归一化植被指数(NDVI,normalized difference vegetation index)、修改型二次土壤调节植被指数(MSAVI2,modified soil-adjusted vegetation index)等8种常见植被指数作为图像检测参数。分析了这12个检测参数与叶绿素指标之间的相关性,讨论了图像检测参数的多种组合,建立了叶绿素指标的多元线性回归分析(MLRA,multiple linear regression analysis)模型。研究结果表明:R、G、B波段的平均灰度值与叶绿素指标成较高负相关,相关系数分别为-0.73,-0.71和-0.71,植被指数中相关性较好的是NDVI、MSAVI2和RVI,相关系数分别为0.83、0.81和-0.81。基于这6个参数组合建立的叶绿素指标估算模型拟合度最好,其建模集决定系数为0.79,验证集决定系数为0.71,研究结果为无损检测玉米拔节期叶绿素含量提供了支持。     

玉米苗期冠层多光谱反射率反演与叶绿素含量诊断

为了探索玉米苗期叶片叶绿素含量指标的快速、非破坏性估测方法,该文运用多光谱图像技术对大田玉米苗期叶绿素含量指标进行快速无损的诊断研究。大田试验中,采用2-CCD多光谱图像采集系统获取大田玉米苗期的冠层多光谱图像,并同步采集漫反射灰度板的多光谱图像。为消除光照对图像采集质量的影响,准确将不同光照条件下的玉米冠层图像数据转换为其叶面反射率数据,标定试验中采用一块4个不同灰度级的满足朗伯面条件漫反射灰度板,建立了叶片光谱反射率同图像灰度值之间的线性反演公式,并与大田试验中漫反射灰度板的多光谱图像建立了玉米冠层图像灰度值的校正公式。对玉米苗期冠层多光谱图像进行处理,提取出玉米冠层B、G、R、NIR(中心波长分别为470,550,620,800 nm)4个波段归一化平均灰度值。通过灰度值的校正公式得到校正后的归一化平均灰度值,由线性公式反演出R、G、B、NIR 4个波段的平均反射率值,并计算4种常见光谱植被指数(RNDVI、RNDGI、RRVI和RDVI),采用最小二乘-支持向量回归(LS-SVR)建立植被指数同叶绿素含量指标的拟合模型。结果表明:植被指数RNDVI、RRVI和RDVI和玉米冠层叶绿素含量指标拟合验证集决定系数R2为0.56,达到了较为理想的拟合结果。证明通过漫反射灰度板对玉米冠层多光谱图像建立反射率反演校正模型的方法是可行的,这一方法为快速无损检测玉米苗期叶绿素含量指标提供了支持。     

不同生育期冬小麦光谱特征对叶绿素和氮素的响应研究

研究测定了不同施氮水平条件下冬小麦冠层在七个典型生育期叶片叶绿素、地上部分全氮含量以及冠层光谱,分析了单波段反射率、可见光和近红外波段组合而成的归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)与相应时期叶片叶绿素和地上部分全氮含量的相关性。结果表明,施氮量增加,两个农学参量、冠层近红外波段反射率都随之增加,但当施氮量增加到300kg hm-(2一次性施入)时,上述各项指标均降低;整个生长期中孕穗期在近红外区域反射率最高,与可见光波段反射率相差最大;除分蘖期外,其它时期单波段510nm～1100nm反射率、NDVI、RVI与叶绿素和全氮含量显著相关,植被指数的相关性较单波段高,且从分蘖期到乳熟期,相关性逐渐增强;整体来讲,可见光中560nm、660nm和近红外760nm、1100nm和1200nm组合的NDVI在各生育期与两个农学指标的相关性较好,选择NDVI(560,760)可以准确拟合叶片叶绿素和地上部分全氮含量。     

不同品种夏玉米光谱特征差异及其与农学参量相关性研究

研究测定了不同品种夏玉米在六个典型生育期地上部分全氮、叶绿素含量、干生物量、叶面积指数(LAI)以及冠层光谱反射率,利用不同方法比较了不同品种玉米光谱特征的差异,系统分析了单波段反射率、可见光和近红外波段组合而成的8种常见植被指数与相应时期不同农学参量的相关性。结果表明:不同品种夏玉整个生育期不同品种冠层在可见光范围内反射率差异一直没有达到显著水平,苗期和拔节期在近红外区域反射率也无显著差异,从孕穗期到乳熟期在近红外区域反射率差异增大,普遍呈显著性差异。采用F检验法可以准确地反映不同品种在不同波段反射率的差异。常见光谱植被指数从拔节期到孕穗期绝大部分都可以准确反映不同品种夏玉米的农学参量,以GRVI最佳,它不仅可以区分不同品种夏玉米在中后期的长势,又可以准确拟合这段时期作物的农学参量。     

基于数码相机的水稻冠层图像分割及氮素营养诊断

利用数码相机对作物进行快速准确的营养诊断,需要对图像中作物冠层部分与非冠层部分进行有效的分割。该文依据绿色植被和土壤在可见光区域反射光谱的差异,提出了根据数字图像绿色通道和红色通道差值的大小设定阈值对图像进行分割的方法。阈值设定为10～20之间时对水稻冠层图像有较好的分割效果,拔节期和孕穗期获得最佳图像分割效果的阈值分别为10与20。分割后图像中提取的特征参数与SPAD值、叶片含氮量等指标间具有良好的相关关系,其中红光标准化值NRI与两者间的相关系数达到-0.87和-0.65。该方法能准确地分割水稻冠层图像,且简便易行,对绿色植被的图像分割具有普适性,有较高应用价值。     

应用IKONOS卫星影像监测冬小麦氮营养状况

应用从高精度卫星影像获取的光谱植被指数和单波段光谱反射值与冬小麦拔节期氮素营养状况进行了相关分析,结果发现:高精度卫星光谱归一化植被指数、绿植被指数、比值植被指数、优化土壤调节植被指数和单波段光谱反射值红外波段与拔节期小麦叶片叶绿素仪读数、茎基部硝酸盐含量、地上部生物量和地上部吸氮量等都有显著的线性正相关关系,相关系数范围在0.651~0.860之间。而红光波段、绿光波段则与拔节期小麦氮营养诊断指标呈显著线性负相关关系,相关系数范围在-0.803~-0.574之间。且上述光谱植被指数和单波段反射值均与小麦拔节期优化施氮量有很好的相关关系。因此,可以应用高精度卫星影像结合地面土壤植株测试进行冬小麦拔节期的冠层氮营养诊断和氮肥推荐。     

基于LISS4数据的小麦氮素营养状况反演研究

利用LISS4卫星遥感数据在小麦氮素营养状况监测方面进行了初步研究。根据搭载多光谱传感器LISS4的IRS-P6的过境周期,2006年5月3日在江苏省盐城地区进行同步地面取样测试,通过分析试验点小麦LISS4影像光谱信息与小麦叶面积指数及叶片氮含量的相关关系,发现小麦叶面积指数和叶片氮含量与LISS4影像三个波段反射率及植被指数RVI、NDVI、GNDVI均密切相关,表明利用LISS4遥感影像监测小麦氮素营养状况是可行的。比较不同波段原始反射率和植被指数,在本研究中LISS4影像波段4反射率与小麦氮素营养状况相关最密切。检验结果也表明利用LISS4影像波段4反射率估测小麦氮素营养状况是可行的。研究成果为利用遥感技术大面积监测小麦氮素营养状况和实施精确栽培管理提供了理论依据。     

基于新组合光谱指数的马铃薯植株氮含量遥感估测

如何利用卫星搭载的常规通道蓝光(B)、绿光(G)、红光(R)和近红外(NIR)实现作物氮素营养诊断对于区域氮素优化管理及氮素循环估测具有重要意义.本研究以2014—2016年在内蒙古阴山北麓武川县和四子王旗布置的多年多点不同氮水平的田间试验为基础,通过冠层高光谱仪tec5采集马铃薯关键生育期块茎形成期、块茎膨大期和淀粉...     

Using High-Resolution Satellite Imaging to Evaluate Nitrogen Status of Winter Wheat

Nitrogen (N) applications often increase crop yields significantly, but N needs vary spatially across fields and landscapes. The color of the wheat plant is sensitive to N status and may provide a means to accurately predict N fertilizer rates matching spatial variability. Previous researches have reported that remote sensing may contribute to N management decisions by collecting spatially dense information. The objective of this study was to determine the feasibility of using high-resolution satellite imaging for evaluating N status of winter wheat in the North China Plain. High-resolution images from a QuickBird satellite were taken on April 1, 2002 at booting stage of wheat with multi-spectral wavelengths (blue, green, red, and near-infrared). Correlation analyses indicated that all the broadband indices derived from the satellite images correlated well with sap nitrate concentration, SPAD readings, total N concentration, and aboveground biomass. The individual band reflectance values R, G, B correlated well with sap nitrate concentration, SPAD readings, total N concentration, and aboveground biomass. These results demonstrated the potential of using new generation high-resolution satellite imaging for large area wheat N status diagnosis.     

Relationship between spectroradiometric and chlorophyll measurements in green beans

Abstract

Individual linear relationships were established between total chlorophyll and SPAD readings, while a unique linear relationship was determined between chlorophyll a and SPAD readings for three green bean cultivars (Phaseolus vulgaris L.). Greening of young expanding leaves at the top of the canopy of all cultivars was associated with low transmittance and reflectance in the PAR region. However, transmittance and reflectance responses of young leaves were different between cultivars. Leaf senescence was associated with an increase in transmittance in the PAR region, but no changes were obtained in the Near‐InfraRed region (NIR). Top young leaves and middle canopy fully expanded leaves of the three green bean cultivars presented a similar transmittance in the Visible and NIR regions. Although the correlations between reflectance and SPAD values of young expanding leaves and that for the inverse‐log reflectance were relatively weaker than that obtained for transmittance either for the same leaf age or different leaf ages, the results suggest that the SPAD meter may be used to provide a rapid estimate of leaf transmittance and reflectance in the field.     

苗期低温胁迫对“红颜”草莓叶绿素含量及冠层高光谱的影响

2020年9月−2021年1月以“红颜”（Fragaria×ananassa Duch “Benihope”）草莓为试材，在南京信息工程大学开展低温环境控制试验。设置21℃（日最高气温）/11℃（日最低气温）、18℃/8℃、15℃/5℃和12℃/2℃共4个低温处理，持续时间设置3d、6d、9d、12d共4个水平，以25℃/15℃为对照（CK）。测定草莓叶片叶绿素含量以及冠层高光谱反射率，研究低温胁迫对草莓叶绿素含量及冠层反射光谱的影响，筛选出叶绿素含量估算模型的敏感波段与特征参数。结果表明：（1）同一低温条件下，草莓叶片叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素(a+b)等参数随着胁迫天数的延长而减少；同一胁迫天数下，温度越低其含量越低，即低温胁迫程度越大叶绿素含量下降幅度也越大。（2）不同温度同一胁迫天数处理草莓苗期冠层光谱反射率变化规律大致相同。在可见光区域草莓冠层反射光谱曲线均存在绿峰和红谷，在近红外反射平台随着温度降低，光谱反射率数值逐渐增大，即反射平台逐渐增高。（3）草莓冠层一阶微分光谱曲线变化较剧烈，有明显波峰和波谷，在红边范围内偶有双峰现象。随着低温胁迫程度的加深，一阶微分光谱最高峰的值越高，草莓冠层光谱的近红外反射率升高，红边位置蓝移，之后该峰值逐渐降低，红边位置红移。（4）草莓叶绿素(a+b)含量与冠层原始光谱反射率的相关系数均呈负相关，与原始光谱的近红外波段反射率的相关性明显高于可见光波段。叶绿素(a+b)含量与原始光谱反射率相关性较好，均达到显著水平，其中737nm波段相关系数达到最大，因此可以用其作为敏感波段对叶绿素含量进行预测。叶绿素(a+b)含量与植被指数中的DVI、MSAVI、PVI、RDVI、SAVI和TSAVI的相关性达极显著水平，可以选其作为特征参数对叶绿素含量进行预测。     

UV-B增强下施硅对水稻冠层反射光谱特征的影响

通过田间试验,在UV-B增强和施硅条件下,利用ASD便携式手持光谱仪在水稻分蘖期、拔节期、抽穗期和灌浆期选择典型晴天观测冠层光谱曲线,通过计算一阶导数曲线分析光谱的红边参数特征。UV-B辐射设2个水平,即对照(自然光,ambient UV-B,A)和UV-B增强(比自然光增强20%,elevated UV-B,E);施硅设2个水平,即不施硅和施硅(硅酸钠,200kg SiO_2·hm~(-2))。结果表明:UV-B增强下水稻叶面积指数(LAI)和叶绿素含量(SPAD值)降低,而施硅可提高叶面积指数(LAI)和SPAD值,缓解UV-B增强对水稻生长的抑制作用。各处理间水稻冠层光谱的差异主要体现在近红外波段,UV-B增强使水稻近红外波段反射率降低,施硅使近红外波段反射率上升。UV-B增强使水稻光谱红边位置蓝移,施硅使红边位置红移。随着生育期推移,水稻光谱红边位置、红边幅值和红边面积均呈现先增后减的趋势,且在拔节期达最大。