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。     

低温胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量的高光谱估算

利用一次寒潮降温过程,以苗期12个品种的冬小麦为研究对象,测定其低温逆境下叶片光谱反射率和SPAD(Soil and Plant Analyzer Development,SPAD)值。以2020年12月28日（最高/最低温为15℃/3℃）的观测值为胁迫前数据,12月31日（最高/最低温为1℃/−9℃）的观测值为低温胁迫后数据,分析低温胁迫前后小麦叶片原始光谱和SPAD值的变化规律。在多种光谱参数中,采用相关分析方法遴选出5个与SPAD值密切相关的特征变量,分别建立低温胁迫前、后以原始光谱数据、一阶光谱导数和三种植被指数为自变量的小麦叶片叶绿素含量反演模型,并进行交互验证,筛选出低温胁迫后小麦叶绿素含量的最优反演模型。结果表明：（1）与胁迫前相比,低温胁迫后小麦叶片SPAD整体呈上升趋势,光谱反射率在叶绿素吸收较好的可见光区域有所降低,叶片表现出受冻特征;（2）构建的低温胁迫前后两种混合模型,交互验证后精度较低,表明常温下小麦叶绿素含量估算模型并不适用于遭受低温胁迫后的小麦叶绿素估算,需单独建立低温胁迫后的估算模型;（3）利用光谱数据构建冬小麦低温胁迫下叶绿素含量反演混合模型中,以一阶光谱导数在694nm处建立的模型估算效果最优,拟合度（R2）为0.694,均方根误差（RMSE）为3.191,说明利用小麦叶片光谱特征波段建立低温胁迫下叶片叶绿素含量反演模型的方法是可行的。研究结果可为多品种冬小麦叶片叶绿素含量无损监测提供参考。     

冬小麦越冬中期冻害高光谱敏感指数研究

利用试验箱进行冬小麦冻害盆栽试验,观测受冻前后叶片光谱反射率、叶绿素含量并分析其变化规律;通过对高光谱数据进行倒数对数、一阶导数、二阶导数变换,与叶绿素含量进行相关分析,寻找表征冻害胁迫的特征值,获得识别和评价冻害差异程度的波段或指数。结果表明,（1）在可见光范围内叶绿素含量与原始光谱反射率呈负相关,在近红外范围内呈正相关,与倒数对数光谱的相关性则相反。一阶导数光谱大部波段相关性通过0．01水平的显著性检验,二阶导数光谱仅少部分波段通过。（2）相关性分析表明,冻害监测的敏感性波段为684．92nm处倒数对数光谱、578．37nm处一阶导数光谱、571．93nm处二阶导数光谱,这些波段与叶绿素的相关系数均通过0．01水平的显著性检验,且相关系数最大,其中以倒数对数光谱为自变量的估算模型最优。（3）叶绿素含量与高光谱特征变量的相关性分析表明,以由蓝边面积（SDb）和红边面积（SDr）计算的VI3（VI3=SDr／SDb）或VI3[VI5=（SDr—SDb）／（SDr＋SDb）]为自变量的抛物线模型最优,其训练样本拟合与验证样本精度检验水平均最高,因此VI3、VI5为冬小麦冻害监测的敏感指数。研究结果揭示了冬小麦冻害后高光谱特征,可为促进高光谱技术在冬小麦长势监测和估产中的应用,提高冬小麦冻害遥感监测的准确性提供依据。     

基于高光谱参数建立苗期高温条件下草莓叶片叶绿素含量估算模型

以“红颜”草莓（Fragaria×ananassa Duch“Benihope”）为试材,于2021年9−11月在人工气候室进行苗期（9～12片真叶,叶长≥5cm）动态高温环境控制实验,日最高温度以32℃为起点,设置日最高气温/日最低气温分别为32℃/22℃、35℃/25℃、38℃/28℃和41℃/31℃共4个水平,持续时间分别为2d、5d、8d和11d,以28℃/18℃为对照（CK）。试验期间空气相对湿度60%～70%,光周期12h/12h（6：00−18：00）,光照强度800μmolm⁻²s⁻¹。测定不同处理下叶片叶绿素含量及高光谱反射率,对原始光谱进行变换,从而细化光谱特征信息。在相关分析的基础上,建立原始和一阶敏感波段植被指数,进而筛选出表征叶绿素含量的光谱特征参数,以期构建叶绿素含量最佳估算模型。结果表明：（1）随着温度的升高和高温持续时间的延长,草莓叶片叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素（a+b）含量呈下降趋势。（2）草莓叶片原始光谱在可见光区域均存在绿峰和红谷,除绿峰和红谷外各处理间差异不明显,高温条件下的近红外区域反射率与CK相比出现不同程度的上升。与原始光谱相比,一阶导数光谱曲线震荡更剧烈,且能够显著突出红边参数特征,各处理的红边位置λ_r稳定在716nm,红边幅值D_r与红边面积S_r差异显著;而在连续统去除光谱中各处理的绿峰（550nm附近）和红谷（675nm附近）被完全突显出来。（3）在光谱反射率与叶绿素含量相关性分析的基础上,选取原始光谱与一阶导数光谱在可见光和近红外波段相关性最强的R₇₄₇、R₈₀₀和R'₇₁₆、R'₉₀₆为敏感波段组合,构建植被指数。（4）PVI、MSAVI、TSAVI、TSAVI'、DVI'、MSAVI'、PVI'、SAVI'、D_r和S_r指数与叶绿素含量相关性达极显著水平,可作为表征设施草莓叶片叶绿素含量对苗期高温胁迫响应的高光谱特征参数。其中以TSAVI、DVI'和PVI'植被指数建立的逐步回归模型为叶绿素含量最佳估算模型,其决定系数（R²）为0.843,均方根误差（RMSE）为0.379,相对误差（RE）为12.65%。     

昼夜不对称增温对冬小麦花后冠层反射光谱特性的影响

全球变暖具有明显的昼夜不对称性,温度升高影响冬小麦的生长发育,也改变了其冠层的光谱反射特性。为了研究昼夜不对称增温对冬小麦冠层反射光谱特性的影响,在南京采用开放式田间增温系统,开展昼夜不对称增温的人工控制试验,利用FieldSpec Pro FR光谱仪测定了2个冬小麦品种扬麦15和徐麦31的冠层反射光谱,分析了冬小麦开花后冠层光谱反射率和一阶导数光谱,比较了2种增温方式对冠层反射光谱特性的影响。结果表明,与CK相比,昼夜不对称增温处理(白天增温1℃,夜间增温3℃,T2)的冬小麦冠层反射率,在近红外波段的下降最为显著,且以开花期的冬小麦冠层近红外波段反射率降低幅度最大。昼夜对称增温处理(白天增温2℃,夜间增温2℃,T1)下的冬小麦冠层反射率变化与T2处理后的变化相似,但其反射率降低幅度小于T2处理。在开花期,扬麦15在CK、T1、T2处理下近红外波段反射率分别为0.70、0.61、0.55,而徐麦31在CK、T1、T2处理下近红外波段反射率分别为0.65、0.60、0.52。由一阶导数光谱可以发现,T1、T2处理下,扬麦15红边位置由738 nm变为花后20 d的731和730 nm,俆麦31表现相同的规律。T1和T2处理也使得红边峰值下降,在开花期红边峰值下降幅度最大,且T2处理下降幅度较T1处理更大。与光谱反射率变化相对应,T1和T2均使2品种的叶绿素质量分数和叶面积指数(leaf area index,LAI)显著降低,以T2处理降低幅度最大。因此,昼夜不对称增温影响了冬小麦LAI、叶绿素质量分数、细胞结构和衰老程度,进而表现出冬小麦冠层反射光谱反射率的下降。     

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。     

关中地区夏玉米抽穗期叶绿素含量的高光谱估算

[目的]利用高光谱数据进行叶绿素估算,为快速获取作物的生长信息、生长诊断及精确管理提供依据。[方法]基于陕西省关中地区抽穗期夏玉米冠层光谱特征及叶绿素含量的测定,运用线性及非线性分析方法建立了基于原始光谱敏感波段和一阶微分光谱敏感波段叶绿素估算模型。[结果]夏玉米抽穗期反射光谱在可见光及中远红外区域,叶绿素含量越高,光谱曲线越向下偏移;在红边区域,叶绿素含量对光谱曲线影响不显著;在近红外波段,叶绿素含量越高,光谱曲线越向上偏移。基于一阶微分光谱敏感波段的夏玉米叶绿素含量估算模型拟合精度要优于基于原始光谱敏感波段估算模型,决定系数R2分别为0.81和0.60,均方根误差(RMSE)分别为2.39,4.41。[结论]基于一阶微分光谱敏感波段建模分析是估测抽穗期夏玉米冠层叶绿素含量的重要方法,对指导西北地区夏玉米种植与生产具有积极的借鉴意义。     

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。     

干旱胁迫下冬小麦产量结构与生长、生理、光谱指标的关系

通过控制生育期水分条件形成不同程度的干旱胁迫,对冬小麦生长、产量及生理指标和冠层高光谱反射率对干旱胁迫的反应进行监测,建立冬小麦减产率与生长、生理及冠层光谱反射率的相关模型。研究结果表明:不同生育期冬小麦干物质积累速度随水分胁迫程度的增大而减小;叶绿素含量与水分条件的关系不同于其他参数,表现为中等水分条件下叶绿素含量最大,严重水分胁迫下叶绿素含量最低;不同水分条件下光合速率呈两种不同日变化特征,且正常供水处理的光合速率明显高于严重干旱处理。光合速率和增强植被指数(EVI)同冬小麦减产率相关性较强,能够建立较好的关系模型用于小麦产量预测。     

用于微小型光谱仪的冬小麦抽穗期叶绿素含量诊断模型

采用基于微小型光谱学传感器构建的作物冠层反射光谱探测系统,在田间轻量便携式地测量冬小麦抽穗期冠层可见光-近红外反射光谱。首先对冠层反射光谱进行去噪预处理,对原始光谱先一阶微分运算后,采用Bior Nr.Nd双正交小波进行小波包分解和重构以达到数据平滑的目的。对样本点数据利用蒙特卡罗抽样方法进行分析,去除异常样本点值,然后基于Random frog特征变量选取算法进行叶绿素含量敏感波长筛选。分别对原始光谱和经预处理后的光谱数据所选取的敏感波长进行偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建模,建模结果如下:基于原始光谱的敏感波长639、436、459、642、556、653、596、455 nm建立叶绿素含量诊断PLSR模型,建模精度Rc2为0.70,均方根误差为1.398 0,验证精度Rv2为0.10,均方根误差为2.381 0;经过预处理后,基于选取的特征波长719、572、562、605、795、527、705、514 nm建立叶绿素含量诊断PLSR模型,建模精度Rc2为0.69,均方根误差为1.364 8,验证精度Rv2为0.52,均方根误差为1.839 7,估测能力得到了提高。结果表明:基于微小型光谱学传感器构建的作物冠层反射光谱探测系统能够合理地预测冬小麦叶片中的叶绿素含量,可用于田间冬小麦抽穗期的作物营养诊断。     

冬小麦冻害灾情及长势恢复的变化向量分析

大尺度监测冬小麦冻害灾情,需要结合受冻后长势监测,以提高冻害监测精度。鉴于温度并非唯一冻害因子,且归一化植被指数（NDVI）易高估封垄前冬小麦覆盖度,该文引入基于多时相植被指数的变化向量分析法,进行冬小麦冻害灾情及受灾后长势监测研究。选取河北藁城2010年冬小麦冻害作为研究对象,利用多时相环境小卫星数据提取多种植被指数,构建变化向量并分析其动态变化趋势,结合冬小麦冻害光谱特征敏感性分析,建立冻害灾情遥感监测模型,并展开长势恢复程度监测。结果表明,变化向量分析法能有效地反映冬小麦受冻和长势恢复程度及空间分布,在基于多种植被指数建立的变化向量监测模型中,基于光谱结构不敏感指数SIPI建立的模型较精度最高,其冻害监测及长势恢复监测模型精度分别达83.3%、88.9%。因此,变化向量分析法能有效地监测冬小麦冻害灾情与灾后长势恢复情况,同时对其他作物灾害监测提供了途径。     

冬小麦叶片叶绿素含量及光合速率变化规律的研究

试验研究不同水分条件下冬小麦叶片叶绿素含量及光合速率的变化结果表明,随水分胁迫的加剧冬小麦叶片叶绿素含量降低,且叶绿素b比叶绿素a含量下降速度快,不同水分条件下冬小麦叶片叶绿素含量及光合速率季节变化趋势基本一致,拔节~抽穗期迅速上升,灌浆期后迅速下降,且叶绿素含量与光合速率呈显著正相关。随水分胁迫的加重冬小麦产量和经济系数均有所降低。     

磷营养胁迫对冬小麦冠层光谱的影响

因为磷素重要的营养作用,其胁迫的存在影响冬小麦的正常生长。借助地面遥感仪器获取冬小麦在磷营养胁迫下的多个生育期里的冠层光谱数据并对其影响特征进行了分析。利用因子分析方法提取主因子与含有丰富信息的光谱变量,并结合极显著水平(0.01)的均值比较与检验过程考察了冬小麦冠层光谱,确定了对磷营养胁迫敏感的光谱波段:760nm,810nm和870nm与950nm,并在此基础上结合冬小麦对磷素的吸收利用特征选定了运用冠层光谱敏感波段反射率探测和区分磷营养胁迫的关键生育期:拔节期。结果同时表明,对冬小麦磷营养胁迫而言,近红外区间(760nm~1100nm)光谱反射特征的区分能力要强于可见光区。本文同时指出了研究与发展利用遥感技术进行营养胁迫监测的方法和着重点。     

用于监测柑橘叶片冻害的叶绿素含量光谱反射模型研究

果树叶片的叶绿素含量（SPAD）是植株营养状况的表现,也决定其光合作用能力的强弱,并且越冬前的树体营养状态,对果树抵御极端低温和顺利越冬是一个重要的影响因素,而果树受冻时叶绿素渗出和降解也是冻害发生程度的指标。通过对不同生长期的柑橘叶片进行光谱扫描,采用逐步回归法、红边参数法和光谱指数法分析叶片光谱反射率和叶绿素含量之间的关系,构建了柑橘叶片叶绿素光谱反射模型。结果表明,柑橘叶片叶绿素含量与反射光谱之间有较强的相关性,且两种方法所得模型预测值与实测值的相对误差都小于10%,说明模型具有良好的预测结果。两种方法中,选择波段的逐步回归法比光谱指数法的精度更高,但从建模参数的物理意义和逻辑性方面考虑,推荐光谱指数法建模,该模型可为远距离遥感监测果园营养状况和冻害情况提供参考。     

冬小麦苗期叶绿素含量检测光谱学参数寻优

光谱分析技术是作物生长检测的主要手段,为了解决大田漫反射采集所造成的光谱基线漂移和偏移问题,研究采集了冬小麦冠层325~1 075 nm范围反射光谱,采用多元散射校正方法对小麦原始光谱进行预处理。采取遗传算法对光谱特征参数寻优并结合相关分析结果,选取486、599、699和762 nm波长处反射率值并组合计算了RVI(ratio vegetation index),DVI(difference vegetation index),NDVI(normalized difference vegetation index)和SAVI(soil-adjusted vegetation index)共12个植被指数,分析了各植被指数与叶绿素含量值之间的相关关系,结果显示:DVI和SAVI可抑制苗期土壤背景干扰并对叶绿素含量响应较为敏感,与叶绿素含量相关性最优的参数分别为DVI(762,599)、SAVI(762,599)、DVI(762,699)和SAVI(762,699),与叶绿素含量的相关系数都达到0.6以上。基于相关性最优光谱植被指数DVI(762,699)和SAVI(762,599)利用最小二乘-支持向量回归建立冬小麦叶绿素含量预测模型,建模集决定系数为0.681,验证集决定系数为0.611。该模型可用于无损检测冬小麦苗期叶绿素含量,以期为后续施肥决策提供支持。     

氮肥与多效唑对冬小麦叶片生理功能的调控

为解决冬小麦拔节期培育壮苗、后期抗倒伏能力以及追施氮肥导致营养生长过旺之间的矛盾,达到提高冬小麦产量和品质的目的。采用二因素交叉试验设计,研究了不同施氮水平下多效唑对小麦叶片生理功能的影响。结果表明,与对照相比,氮肥与多效唑配合施用不仅提高了小麦的叶面积,显著增加叶片的叶绿素含量和光合速率;同时也增强了冬小麦叶片中超氧化物歧化酶活性,提高了冬小麦的抗逆性。石灰性褐土上冬小麦拔节期氮肥与多效唑的推荐用量分别为N 104.2～156.3 kg/hm2和1.13～1.50 kg/hm2。     

不同生育时期冬小麦籽粒蛋白质含量的高光谱遥感监测模型

为研究不同氮磷水平下冬小麦籽粒蛋白质含量高光谱遥感监测模型,提高模型精度,本文通过连续5年定位试验研究不同氮磷耦合水平下,不同生育时期冬小麦冠层光谱反射率、植株氮含量以及成熟期籽粒蛋白质含量,以相关、回归等统计分析方法,建立基于不同生育时期植株氮含量的籽粒蛋白质含量监测模型;然后通过灰色关联度分析,筛选植株氮含量的最佳植被指数,以偏最小二乘回归法,建立基于植被指数的植株氮含量监测模型;最后以植株氮含量为链接点,按照"植被指数—植株氮含量—籽粒蛋白质含量"之间的联系,建立融合植被指数与植株氮含量的冬小麦成熟期籽粒蛋白质含量监测模型。结果表明:在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期基于植株氮含量建立的成熟期籽粒蛋白质含量监测模型,具有较好的监测精度;拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期分别基于修正叶绿素吸收反射率指数(MCARI_1)、归一化差值叶绿素指数(NDCI)、修正归一化差异指数(mNDVI)、MCARI_1、NDCI植被指数建立植株氮含量监测模型,监测精度(R~2)分别为0.826、0.854、0.867、0.859和0.819;以植株氮含量为链接点,通过"植被指数—植株氮含量—籽粒蛋白质含量"的间接联系,建立基于拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期植被指数且融合植株氮含量的籽粒蛋白质含量监测模型,R~2分别为0.935、0.972、0.990、0.979和0.936;以独立数据对模型进行验证,模型预测值与实测值间相对误差(RE)分别为11.26%、10.74%、8.41%、10.25%和11.36%,均方根误差(RMSE)分别为2.221 g×kg~(-1)、1.825 g×kg~(-1)、1.214 g×kg~(-1)、1.767 g×kg~(-1)和2.137 g×kg~(-1)。说明基于不同生育时期植被指数链接植株氮含量可以对成熟期籽粒蛋白质含量进行有效监测,且模型具有较好的年度间重演性和品种间适应性。     

旱地不同冬小麦品种氮素营养的叶绿素诊断

通过田间试验研究了叶绿素仪用于西北旱地主栽的10个冬小麦品种氮素营养诊断的效果。结果表明,冬小麦SPAD值与子粒产量、生物学产量有很好的相关性,尤其以拔节期和开花期相关性较高。不同施氮量下的SPAD值有明显的不同,施氮量为180kg/hm2时,SPAD值达到最大。在同一施氮水平下,开花期的SPAD值均最高。拔节期之前冬小麦不同品种间SPAD值的差异较小,拔节期以后差异较大,最大可达9.2个SPAD单位。小偃22在每个时期的SPAD值都最高,并且与陕253、陕229和小偃503之间的差异均达显著水平,而陕253、陕229和小偃503之间的差异不显著。可见,小偃22与其它3个品种对氮素反应分属于不同类型,应根据不同品种类型建立相应的诊断指标。