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%。     

夏玉米叶片全氮含量高光谱遥感估算模型研究

在5种不同施氮量和2种夏玉米品种处理下,分别在玉米拔节期、大喇叭口期、抽雄期、吐丝期、乳熟期测定了玉米冠层高光谱反射率及其对应叶片的全氮含量。选取了470、550、620和720 nm 4个代表性光谱波段,分品种对叶片全氮含量与原始光谱反射率、光谱反射率一阶微分以及部分高光谱特征参数（基于光谱位置、面积、植被指数的特征参量）分别进行线性回归和非线性回归拟合。在每个生育时期,选择决定系数和F值最高的模型3个,并分别用第二年测定的光谱和全氮含量数据分别对两个品种进行均方根差和相对误差的验证,选择均方根差和相对误差较小的拟合模型。结果表明:在拔节期、大喇叭口期、抽雄期、吐丝期和乳熟期,玉米叶片全氮含量最佳拟合光谱参量分别为R720、DR720、SDb、DR550和DR550,玉米叶片全氮含量最佳高光谱遥感估算模型依次为:Y=5.129e-2.317x、Y=3.421－10.010x－477802.331x3、Y=4.070－2.304x－52.177x2、Y=－0.468－0.528lnx和Y=－2.390－0.793lnx。     

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。     

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。     

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。     

玉米全氮含量高光谱遥感估算模型研究

该文对不同品种玉米测定了其室内光谱反射率及其对应的全氮含量,采用相关性分析以及单变量线性与非线性拟合分析技术,对全氮含量与原始光谱反射率、光谱反射率一阶微分、一些高光谱特征参数(如红边波长、红边位置以及红边面积等)以及由一阶微分光谱所构建的一些比值植被指数和归一化植被指数之间的关系进行了分析,结果表明：全氮含量与原始光谱在716 nm处具有最大相关系数(r=-0.847),呈极显著负相关,并且基于此波长所构建的对数关系估算模型明显优于线性模型;与光谱反射率一阶微分值在759 nm处具有最大相关系数(r=0.944),呈极显著正相关,并且基于此波长所构建的线性和非线性模型的拟合效果接近;对于所选取的3类高光谱特征变量,全氮含量除了与黄边位置(λy)以及由红边面积和黄边面积所构建的比值植被指数和归一化植被指数的相关性较弱之外,与其余变量均呈极显著相关关系,说明由这些变量对玉米全氮含量进行估算具有可行性;对所建立的各类方程进行精度检验,最终筛选确定由759 nm处的光谱反射率一阶微分值所构建的指数模型作为对玉米全N含量的预测模型最为理想。     

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。     

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。     

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...     

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。     

陕西省关中地区农田生态系统碳源/汇估算

运用改进的CASA(carnegie ames stanford biosphere)模型,基于化肥、农膜、农地翻耕、农机运用4类主要碳排放,结合2010年相关遥感数据和统计数据,以县(区或市)为单元对陕西省关中地区农田生态系统碳吸收、碳排放及净碳汇进行了测算。结果表明:(1)研究区碳吸收总量约为6.44×106 t,其中6,7,8月为碳吸收高值月,12,1,2,3月为碳吸收低值月。碳吸收量高于2.0×105 t的县(区或市)分布在宝鸡市北部,咸阳市西部,渭南市中部和西南部。(2)研究区碳排放总量约为1.41×106 t,农用化肥为主要碳排放源,约占89%。碳排放量超过6.00×104 t的县(区或市)分布在渭南市中部、咸阳市中部偏南。(3)研究区净碳汇总量约为5.03×106 t,各县(区或市)净碳汇量均为正值。净碳汇总量超过2.00×104 t的县(区或市)主要分布在关中地区西北部。     

干旱区典型盐碱土壤含盐量估算的最佳高光谱指数研究

盐碱土的表层土壤含盐量是土壤盐碱化程度分级的主要因素之一。对西北干旱区不同含盐量和含水率的典型盐碱土进行了分析,运用统计方法分析了5种高光谱指数与土壤含盐量的定量关系,并通过对比研究,确定了能提高盐碱土壤含盐量估算精度的最佳光谱指数及定量预测模型。结果表明,不同的指数所选择出的对土壤含盐量最敏感的波段基本都位于近红外(NIR)和短波红外波段(SWIR),说明盐类矿物在近红外和短波红外波段(VNIR-SWIR)区域会产生特有的光谱特征。所选定的最佳光谱ND指数结构简单,易于计算,且对土壤中的水分不敏感,该技术对于大面积土壤含盐量制图具有较广的应用前景。     

对建设关中节水型灌区的思考

从降水资源、地表水资源、地下水资源等方面分析了关中地区水资源的现状。指出了该区域在传统灌溉模式下现存的效率低下等问题。提出了将关中地区建设成节水型灌区的构想和措施。提出要尽快制定节水灌区的建设标准,重视输水过程中的节水和改进灌溉方式,重视生物节水,推广有限灌溉,提高水资源利用率,提高农艺节水,推广地表防止蒸发措施,提高水分利用率,开源节流,扩大非常规水资源利用。这些措施是建设节水型灌区的关键,也是实现水资源可持续发展的基本措施。     

关中地区夏玉米全育期土壤速效养分时空分布规律

为了揭示关中地区土壤主要养分的动态变化规律,探明其时空有效性,在较为精确的时空尺度条件下研究了关中地区夏玉米生育期间0~100 cm范围土壤硝态氮、铵态氮、速效磷和速效钾的动态变化特征,结果表明:土壤硝态氮在0~100 cm范围内空间分布特征较为明显,在40~60 cm处为硝态氮累计峰值,第30~50 d范围为剖面上硝态氮快速耗竭期;土壤铵态氮在整个玉米生育期间空间变化梯度较时间变化梯度要小,变化趋势大致与硝态氮一致;土壤速效磷空间梯度变异明显,表现为从上至下速效磷含量递减,夏玉米生育期间土壤剖面速效磷几乎是同步递减;土壤速效钾则是时间变异特征比空间变异特征更显著,证明土壤剖面上速效钾变异过程具有相对较强的整体性,与钾素的移动能力较强有一定的关系。     

陕西省关中灌区玉米免耕覆盖播种技术试验

为了探索免耕覆盖技术的保水增产增值效果,2007年在陕西省杨凌区进行了不同播种方法试验。结果表明,免耕覆盖播种比传统耕作1m土层土壤含水率高1.2%;能显著促进玉米幼苗生长和根系发育,孕穗期根系长度26.6m,比对照增加71.6%;每1hm2产量8408kg,增产11.3%,增值1991元。该技术能有效保蓄农田土壤水分,明显增加玉米产量、产值,可在关中灌区及同类地区使用。     

基于同位素分析研究山东禹城夏玉米水分来源

以2016年山东省禹城市夏玉米为研究对象,通过测定分析不同生长期内降水、土壤水、植物水、地下水、地表水的稳定氢氧同位素值,并利用直接对比法和多元线性混合模型,分析不同水源对夏玉米不同生长期贡献率,进而研究其水分来源。结果表明:禹城市大气降水线方程为δD=7.80δ18 O+8.61,其斜率和截距均小于全球大气降水线方程,表明降水在降落过程存在蒸发富集过程。夏玉米不同生长期水分来源存在差异,出苗期由于土壤含水量较低,植物主要利用浅层地下水且利用率为89.6%;拔节期降雨量丰富,夏玉米主要利用0—10cm表层土壤水,利用率为85.8%;抽穗期夏玉米主要利用10—60cm土壤水,利用率达62.9%;生长到灌浆期,根系分布在较深土层且20—100cm土壤含水量稳定,夏玉米主要利用20—100cm土壤水,利用率为69.7%;成熟期植物主要利用大于60cm的深层土壤水,利用率达96.1%,此时期土壤含水量较低且根系分布可达深层土壤。     

陕西关中地区农业水土资源时空匹配格局研究

为了分析关中地区农业水土资源的时空匹配情况,应用农业水土资源匹配系数,评价了关中地区及所辖5个地级市的农业水土资源匹配程度。结果表明:关中地区水资源短缺、人水矛盾和人地矛盾突出;农业水土资源匹配格局的时间变化不明显,而空间匹配存在明显的差异,宝鸡市和西安市的匹配程度优于其他市区,咸阳市的匹配程度最差。因此,应该通过跨流域调水工程、提高有效灌溉面积、改进农业结构等措施,提高关中地区农业水土资源的匹配程度。     

条锈病胁迫下冬小麦冠层叶片氮素含量的高光谱估测模型

为利用高光谱遥感诊断条锈病胁迫下作物的营养状况,测量感染条锈病的冬小麦冠层反射率以及相应叶片全氮(LTN)含量,利用线性和非线性回归方法,建立了微分光谱与小麦LTN含量之间的回归模型.研究表明随病情加重,小麦LTN含量逐渐降低,并与一阶微分光谱在430～518、534～608、660～762 nm以及783～893 nm区域具有极显著相关性.经检验,以红边内一阶微分总和与蓝边内一阶微分总和比值(SDr/SDb)为变量的模型是估测LTN含量的最佳模型,其RMSE为0.3567,相对误差为8.33%.因此,利用高光谱遥感估测条锈病胁迫下作物LTN含量是可行的,且具有较高的反演精度.研究成果可为小麦氮素营养监测、精准施肥以及条锈病情诊断等提供理论依据和指导.