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。     

番茄叶片叶绿素含量光谱估算模型

以番茄品种“金粉2号”为试验材料,在玻璃温室内设置3种土壤水分胁迫水平,以正常灌溉为对照,于2013年3—7月和8—12月两个生长季对番茄进行全生育期持续处理。采用便携式地物光谱仪测定各生育期番茄冠层的光谱反射率,同步测定叶片总叶绿素和叶绿素a含量,并基于3—7月数据计算常见高光谱植被指数,分别建立番茄叶片叶绿素总量和叶绿素a估算模型,用8一12月生长季的试验数据对模拟精度进行检验。结果表明：（1）水分胁迫对番茄叶片总叶绿素、叶绿素a含量和番茄冠层光谱反射率产生明显影响,水分胁迫越严重,叶绿素总量和叶绿素a含量均越低,番茄冠层光谱反射率也越低;（2）随着生育期的推进,番茄总叶绿素和叶绿素a含量均持续增加,而冠层光谱反射率在红光和蓝光波段的反射率逐渐减少;（3）4种估算模型中R670模型的决定系数（R。）最高,效果最佳（P〈0．01）,番茄叶片总叶绿素和叶绿素a最佳估算模型分别为：C_chl（a＋b）=44．83R670＋_670＋7.36,C_chl=39．92R_670＋5．12,均根方误差分别为0．45、0．42mg·g^-1,表明利用高光谱数据估算番茄叶片的叶绿素含量可行。     

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。     

库尔勒香梨叶片全钾含量高光谱估算模型研究

为实现库尔勒香梨养分状况的无损、实时、快速监测,利用便携式光谱仪(SVC HR-768)测定不同钾肥施用量的20年树龄库尔勒香梨叶片光谱反射率,并结合叶片全钾含量的室内分析,对叶片全钾含量与原始光谱、一阶导数光谱、高光谱参数之间相关性进行分析。结果表明:在425 nm处原始光谱与叶片全钾含量构建的线性模型,调整决定系数R2值达到0.913;在630 nm处一阶微分光谱与全钾含量构建的线性模型,调整决定系数R2值为0.986。叶片全钾含量与高光谱特征变量中绿峰位置变量(Rg)和红谷位置变量(Ro)的相关性极显著,由此构建的线性模型调整决定系数R2值均达到0.96以上。通过模型检验,确定基于630 nm的光谱一阶微分(X630)模型Y=1 136.835X630+50.709为库尔勒香梨叶片全钾含量(Y)的最优估测模型。     

基于红边参数的植被叶绿素含量高光谱估算模型

利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,并对原始光谱反射率及一阶导数光谱与叶片绿度进行了相关分析,建立了基于红边位置、峰度系数、偏度系数的叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,最后采用红边位置、峰度、偏度作为BP人工神经网络的输入变量进行了叶绿素含量的估算。结果表明：基于红边位置的法国梧桐、毛白杨叶绿素估算模型的决定系数达到0.7366、0.7289;基于峰度、偏度建立的估算模型可以有效提高估算精度,模型的决定系数均达0.8341以上;法国梧桐和毛白杨人工神经网络模型的确定系数决定系数分别达到0.9574和0.9523。与单变量模型相比人工神经网络模型反演精度明显提高,是一种良好的植被叶绿素含量高光谱反演模式。     

基于高光谱数据的杨树叶片干物质含量的估算

将杨树叶片实测的理化数据和土壤背景光谱数据作为PROSPECT和PROSAIL模型的输入参数,输出杨树叶片高光谱数据模拟值,通过实测获得叶片尺度和冠层尺度干物质含量、等效水厚度以及高光谱数据,利用统计方法,分别对两种尺度杨树叶片干物质含量进行分析。结果表明:基于归一化指数计算方法,杨树叶片尺度和冠层尺度的最佳估算干物质含量的干物质含量归一化指数(NDMI)波段组合分别为1685,1704nm和1551,2143nm,使用偏最小二乘法分别对筛选波段组成的NDMI(1685,1704)指数和NDMI(1551,2143)指数构建叶片尺度干物质含量和冠层尺度干物质含量的估算模型,叶片尺度干物质含量估算模型精度为R2=0.663,RMSE=0.001g·cm-2,冠层尺度精度为R2=0.91,RMSE=16.7g·m-2。可见,高光谱技术对杨树叶片干物质含量的估算具有较高的精度,可为杨树叶片干物质含量的快速、无损估算提供参考依据。     

大豆叶绿素含量高光谱反演模型研究

叶绿素是植物体进行光合作用、进行第一性生产的重要物质,能够间接反映植被的健康状况与光合能力,同时也能反映植被受环境胁迫后的生理状态。高光谱遥感为快速、大面积监测植被的叶绿素变化提供了可能。该研究实测了不同水肥耦合作用下,大豆冠层的高光谱反射率与叶绿素含量数据,对二者进行了相关分析;采用特定叶绿素敏感波段建立了植被指数叶绿素估算模型;最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行了叶绿素含量的估算。经对比发现叶绿素A、B与光谱反射率在可见光与近红外波段的相关系数的变化趋势基本一致,在可见光谱波段呈负相关,近红外波段呈正相关,红边处相关系数由负变正。特定色素植被指数可以提高大豆叶绿素估算精度(R²>0.736),但是人工神经网络模型可以大大提高大豆叶绿素含量的估算水平,当隐藏层节点数为4时,R²大于0.94,随着隐藏层节点数的增加,R²可高达0.99,表明神经网络模型可以大大提升高光谱反演大豆叶绿素含量的能力。     

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。     

玉米叶片氮含量的高光谱估算及其品种差异

准确、快速、及时地对玉米氮营养状况做出判断是氮肥合理施用的基础。该研究在水培条件下对3个玉米品种（组合）叶片氮含量（LNC）的高光谱敏感波段、估算模型及其品种差异进行了探讨。结果表明,LNC与不同波段叶片光谱反射率的相关性存在品种差异,但3个品种（组合）都在500～649 nm和691～730 nm表现极显著的负相关关系,并在同一波长获得最高的相关系数,说明可以利用统一的波段来预测不同品种的LNC。依品种建立了LNC与归一化差值光谱指数（NDSI）或比值光谱指数（RSI）的定量关系模型,NDSI（714,554）和RSI（714,554）所建模型的拟合度最好,直线和指数模型拟合度均达到极显著水平,可以用来估算玉米LNC。玉米LNC估算中,以该品种数据所建模型的估算偏差最低,利用综合模型或其他品种模型则加大了估算偏差,高估与低估的最高偏差分别为35.6%和32.7%。在利用高光谱技术进行玉米氮营养状况诊断的研究及应用中,应考虑品种间差异。     

基于无人机高光谱影像的马铃薯叶绿素含量估测

[目的]叶绿素含量高低反映植被的健康状况与光合能力.研究准确、有效地将冠层影像反演为叶绿素含量的技术参数,以便经济快速、实时地监测作物生长状况.[方法]田间试验于2018-2020年在内蒙古阴山北麓马铃薯主产区进行,设置氮肥梯度处理,在马铃薯块茎膨大期和淀粉积累期,测定试验地马铃薯植株SPAD值,通过线性关系将其转化成...     

苗期短时高温条件下草莓干物质积累模型的修订

以草莓品种“红颜”为试验材料,分别于2018年和2019年对温室草莓苗期进行不同高温（日最高温/日最低温分别为32/22℃、35/25℃、38/28℃和41/31℃）和不同胁迫天数（2d、5d、8d和11d）处理,以28/18℃为对照（CK）,处理结束后将草莓移植到Venlo型玻璃温室进行正常栽培试验。以2018年数据定量分析高温和胁迫天数对温室草莓叶面积指数的影响,构建以生理发育时间为尺度的苗期高温对温室草莓叶面积指数影响模型,并结合已有的光合作用生产模型,构建光合驱动的草莓干物质生产的机理模型。以2019年试验数据对模型进行拟合验证。结果显示,构建的高温影响模型对温室草莓叶面积指数、最大光合速率和干物质生产的模拟值与实测值之间的决定系数（R²）分别为0.98、0.83 和0.91,均方根误差(RMSE)分别为0.04、1.50μmol·m⁻²·s⁻¹和1.38g·m^–2,相对误差（RE）分别为6.43%、13.17%和11.49%,说明所建模型较好地模拟了苗期高温对温室草莓叶面积变化和干物质生产的影响,可为温室草莓的高温环境管理和调控提供理论依据。     

苗期高温高湿条件对黄瓜叶片光系统Ⅱ中心叶绿素荧光特性的影响

以黄瓜品种‘津优101’(Jinyou101）为试材,进行人工环境控制试验,设计三因素正交试验,高温设计4个水平,即32℃（日最高气温）/22℃（日最低气温）、35℃/25℃、38℃/28℃和41℃/31℃;空气相对湿度设计3个梯度水平,分别为50%±5个百分点、70%±5个百分点和90%±5个百分点,处理持续时间为3d、6d、9d和12d,以28℃/18℃、50%±5个百分点为对照（CK）。测定不同处理下黄瓜叶片叶绿素荧光诱导动力学参数,以了解高温高湿对黄瓜叶片光系统Ⅱ中心叶绿素荧光特性的影响。结果表明：在日最高温度32～41℃范围内,随着温度的升高,苗期黄瓜叶片快速荧光动力学标准化曲线ΔV_t在J相和K相呈现明显凸起,41℃处理ΔV_t的曲线凸起最明显（ΔV_J=0.24848、ΔV_K=0.09116）,且ΔK和ΔJ均>0,标准化曲线ΔWt呈现明显的K峰,70%空气相对湿度处理的标准化曲线ΔV_t无明显凸起（ΔV_J=0.00421,ΔV_K=-0.0031）。随着温度的升高,单位反应中心耗散掉的能量（DI_o/RC）、用于热耗散的量子比率（φD_o）均有所升高,41℃处理下最高,较CK分别增加85.24%和18.96%;用于电子传递的量子产额（φE_o）、单位反应中心捕获的用于电子传递的能量（ET_o/RC）有所降低,41℃处理下最低,较CK分别减少49.64%和38.05%。在高温胁迫下,空气相对湿度70%处理下ET_o/RC和φE_o均大于50%和90%处理,较50%处理分别增大28.69%和47.04%,较90%处理分别增大18.36%和12.02%。研究认为高温破坏了黄瓜叶片光系统的结构和功能,使光化学效率下降,70%空气相对湿度可以减轻高温对光系统Ⅱ供体侧和受体侧的损害,缓解高温对黄瓜叶片光合机构的伤害。     

大豆鼓粒期叶片荧光参数与叶绿素含量的关系

叶绿素含量是研究大豆光合作用的重要生理指标,对大豆产量和品质具有重要影响,因此,进行叶绿素含量和光合功能的同步分析具有重要意义。本研究以鼓粒期大豆叶片为研究对象,对63个样本的叶绿素含量和荧光参数进行相关分析,建立回归模型,并用28个样本验证集进行验证及评价。结果表明,可变荧光与初始荧光比(F_v/F_o)、最大光化学效率(φ_PO)、初始时间点活性反应中心捕获的单个激子驱动除QA外的电子传递的效率(ψ_EO)、初始时间点用于电子传递的量子产额(φ_EO)、t=t_FM时单位面积内电子传递的量子产额(ET_O/CS_M)、性能指数(PI_ABS)、J点相对可变荧光(V_J)7个荧光参数与叶绿素含量相关性较好,相关系数分别为0.78、0.76、0.75、0.80、0.82、0.77、-0.75。回归模型方程为y=-0.138x₁+ 2.154x₂+0.002x₃+0.077x₄+0.076(R²=0.694)(x₁、x₂、x₃、x₄和y分别为F_v/F_o、φ_PO、ET_O/CS_M、 PI_ABS和叶绿素含量),验证模型决定系数(R²)=0.805 8,均方根误差(RMSE)=0.293 4,预测残差(RPD)=1.773 8,该模型具有较好的预测效果,可以丰富非生物逆境胁迫下无损监测大豆叶绿素估算方法。回归和通径分析发现,ET_O/CS_M对叶绿素含量直接作用最大,φ_PO次之,F_v/F_o对叶绿素含量起直接负作用,PI_ABS直接作用最小,直接通径系数分别为0.706、0.382、-0.303、0.078。本研究实现了大豆叶绿素含量与光合功能的同步分析,明确了荧光参数对叶绿素含量的影响效应,可为调节栽培措施,实现大豆高产提供理论基础。     

基于叶绿素荧光参数的栓皮栎叶片PSⅡ失活高温指标

利用Mini-PAM叶绿素荧光仪测定离体栓皮栎叶片高温胁迫下光系统Ⅱ（PSⅡ）最大量子产量Fv/Fm和实际量子产量△F/Fm＇,以研究栓皮栎叶片高温胁迫下PSⅡ失活的温度指标.试验设35～55℃共10个高温处理,处理时间5～85min.结果表明,（1）PSⅡ最大量子产量Fv/Fm和实际量子产量△F/Fm＇均随胁迫温度升高和处理时间延长而呈下降趋势,△F/Fm＇的下降过程呈Logistic曲线形式;（2）高温胁迫显著影响栓皮栎叶片的光合作用,△F/Fm＇降低50％的温度T50是PSⅡ失活的临界温度指标,可作为确定高温胁迫温度指标的特征点,栓皮栎的高温胁迫叶温指标为42℃.研究结果可用于栓皮栎高温胁迫强度和持续时间的定量分析,并为确定其它作物农业气象指标提供方法.     

高温处理对结果期草莓叶片衰老特征的影响

以‘日本丰香’(Fragaria ananassa Duch.cv Toyonaka)草莓品种为试材,于2010-12-2011-02在人工气候箱进行环境控制试验,以25℃为对照,设30、32、34、36、38℃共5个高温处理,分别在处理1、3、5d后,测定与叶片衰老特征密切相关的生理指标,包括叶片中超氧化岐化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)活性以及丙二醛(MDA)含量、可溶性蛋白质和叶绿素含量.结果表明,在30 ～ 38℃范围内,随着温度升高及处理时间的延长,草莓叶片中MDA含量呈持续增加趋势;经30 ～ 34℃高温处理后,可溶性蛋白质含量、SOD、POD、CAT酶活性值均高于对照,其中SOD、POD酶活性在34℃处理3d后达到最高,可溶性蛋白质含量、CAT酶活性在34℃处理5d后达到最高.36℃及38℃高温处理后,可溶性蛋白质含量、SOD、POD、CAT酶活性明显低于对照(P＜0.05);高温处理中叶片的叶绿素a、b和类胡萝卜素含量均低于对照,而且随着高温时间的延长,草莓叶片叶绿素a、b及类胡萝卜素含量都呈持续下降趋势.表明高温胁迫降低了草莓叶片保护酶活性,导致体内活性氧大量积累,抗氧化能力降低,加速了草莓叶片的衰老,研究结果为设施草莓高温气象灾害的防御提供了依据.     

乳熟阶段短期高温对不同品种早籼稻直链淀粉含量和RVA谱特征参数的影响

以2个杂交稻（淦鑫203和金优402）和4个常规稻（中531、B670、E134和ST66）为材料,于水稻乳熟期进行高温处理3d,处理温度分别为35℃和38℃,以同期田间自然温度为对照,研究乳熟期高温对不同品种早籼稻直链淀粉含量和RVA谱特征参数的影响,并对稻米淀粉RVA谱特征值与直链淀粉含量进行相关分析.结果表明,无论是对照还是高温处理,中531和B670的直链淀粉含量、消减值及回复值较低,但崩解值较高,而E134和ST66表现为直链淀粉含量、消减值及回复值较高,崩解值较低;杂交稻淦鑫203和金优402则介于两者中间.与对照相比,38℃高温显著降低淦鑫203、金优402、中531和E134的崩解值,显著提高淦鑫203、中531的消减值、显著降低金优402、中531、B670和E134的回复值.各处理淀粉RVA谱变化趋势较一致,但因品种及温度而略有差异.38℃高温处理下稻米淀粉黏滞性曲线始终低于对照,但常规稻中531和B670的RVA谱形态与对照差异不大.此外,稻米直链淀粉含量与RVA谱各特征值间存在显著相关性.     

基于高光谱遥感的不同品种花生冠层叶面积指数的通用估算模型

为了快速、无损地监测花生冠层LAI,获取其长势信息,于2014年通过大田试验选用5个品种花生作为供试品种,使用ASD FieldSpec HandHeld便携式野外光谱仪采集花生不同生育时期的冠层高光谱数据,同时使用SUNSCAN冠层分析系统实测花生冠层叶面积指数（LAI）,并应用光谱微分技术和统计分析技术,分别分析4种光谱形式和6种植被指数与LAI的相关关系,建立估算模型。结果表明：高光谱反射率及其光谱变换形式中最优波段与LAI的相关性均极显著,其中一阶微分光谱ρ'在793nm波段处构建的估测方程对花生冠层LAI的估算效果最好（r=-0.5391,P＜0.01,RE=0.2497）,其模拟值与实测值的拟合度达极显著水平（R=0.4435,P＜0.01）;一阶微分光谱ρ'在734nm波段处LAI的实测值与模拟值的拟合效果最好（R=0.5485,P＜0.01）。6种植被指数所选的最优组合波段与LAI均通过了0.01水平的显著性检验 （r≥0.5731,P＜0.01）,其中归一化植被指数NDVI[760,976]对花生冠层LAI的估算效果最好（r=-0.6421,P＜0.01,RE=0.2167）,模拟值与实测值的拟合度达极显著水平（R=0.6731,P＜0.01）,且优于ρ'对LAI的估算效果;LAI实测值与模拟值拟合效果最好的为DVI[760,976] （R=0.6893,P＜0.01）。研究结果表明一阶导数光谱和植被指数对花生冠层LAI的估算精度均较高,植被指数的估算精度尤高,研究同时进一步证实了导数光谱和植被指数能较好地消除土壤、大气等环境背景信息的影响。