基于冠层反射光谱的冬小麦干物质积累量的估测研究

[目的]分析了小麦光谱特征与干物质积累量的相关关系。[方法]通过对冬小麦不同品种的干物质积累量、叶面积等参数和冬小麦冠层光谱反射率、光谱一阶微分和光谱比值植被指数(RVI)的相关分析,确立了冬小麦干物质积累量的敏感波段,并建立了预测模型。[结果]开花期350~700 nm和1 420~1 520 nm冠层光谱反射率和灌浆期350~1 750 nm冠层光谱反射率分别与干物质积累量显著相关;比值植被指数RVI(560,1220)与干物质积累量的相关性较好;确立的冬小麦干物质积累量预测模型为:干物质积累量=-186.94×RVI(560,1220)-2 242.2(R2=0.713 8),说明通过遥感手段监测冬小麦的群体质量是可行的。[结论]该研究为高光谱遥感技术在监测小麦的群体质量的应用提供参考依据。     

光合有效辐射及其传感器研究进展

植物利用约400～700 nm波段的光驱动光合作用,但不同波长的光驱动效率不相同,而且随着植物类型及生长阶段的不同而变化。因此,准确获取被植物捕获并用于驱动光合作用的光辐射成为困扰科学家的难题。当前,光量子传感器被普遍接受并用于评价光合作用潜力,可测量400～700 nm波段的光量子通量密度或光量子通量,其光谱响应函数为直线。该文回顾了经典光合有效辐射（photosynthetically active radiation,PAR）定义的形成过程,介绍了PAR传感器的演化路径,讨论了PAR及其传感器的应用现状。由于测量对象及应用环境的多样化,PAR的定义仍然没有完全统一,且早期研究对光谱响应函数的度量不充分。随着当前人工光照明与植物生长发育相关研究的深入,发现植物光合作用吸收的光波长范围比400～700 nm要宽,不同的光谱能量分布（波长配比,能量配比）、光周期等对光合作用影响显著,并且很难将光辐射对光合作用的影响和光形态效应区分开,因此PAR的定义及其传感器的研发仍处于不断发展中。理想的PAR应该从植物光合作用的角度来定义,未来PAR传感器的光谱响应函数应与植物光合作用的能力曲线相一致,并能依据测量对象及应用需求而调整。与此相适应,未来PAR传感器应向用户可对光谱响应函数编程的方向发展。     

利用高光谱指数进行冬小麦条锈病严重度的反演研究

通过选取不同条锈病抗性品种(高抗、高感、中间)进行田间不同梯度(对照、轻度、中度、重度)的接种试验,在接种后每隔7 d左右,同步测定了不同品种、不同处理的冠层光谱、单叶光谱和对应目标的病情指数以及叶面积指数、叶倾角等生物物理参数和叶绿素、SPAD数值等生物化学参数。通过对获取的光谱数据和生物物理参数和生物化学参数进行统计分析。研究结果表明,小麦被条锈病感染以后,叶片叶绿素含量急剧下降,通过研究叶片绿度值(SPAFD)值与叶绿素含量之间的关系,建立了叶片叶绿素含量和叶片SPAD数值之间的线性关系方程。通过在借鉴前人研究结果的基础上,通过筛选光谱指数,在冠层水平上构建作物冠层结构不敏感色素反演指数(CCII=TCARI/OSAVI)来反演全生育期不同处理的SPAD数值,此反演结果受品种类型、冠层结构和土壤背景的影响较小,线性方程的决定系数达到极显著的水平。在单叶水平选取归一化的光化学指数(NPRI)来反演单叶的病情指数(DI),线性方程的决定系数达到极显著的水平。所以该文通过选取适当的高光谱指数进行冬小麦条锈病严重度的反演的理论和方法是可行的。且反演结果受不同品种、不同叶面积指数和土壤背景等的影响均较小。     

不同氮素水平下夏玉米冠层光辐射特征的研究

对不同氮素水平(0、7·5和15g·m-2)下3个夏玉米品种的群体光辐射特征进行了研究。结果表明:叶面积指数(LAI)随生育进程呈抛物线单峰变化,且生长约55d时各氮肥处理的LAI值及其差异性达到最大;平均叶簇倾斜角(MLIA)在抽雄期达到最大且随施氮量的增加而变小;散射辐射透过系数(TCDP)和直接辐射透过系数(TCRP)随生育进程和施氮量增加均呈递减的趋势,TCRP随天顶角增加呈先增后减的趋势,以37·5°时最大;消光系数在抽雄期最小,且随天顶角增大而增大,随施氮量的变化因生长期而异;叶片分布(LD)值随生育进程和施氮量呈增加趋势,随方位角增大呈先增后减的趋势,以180°~270°最大。此结果为实现夏玉米冠层结构改良和高产、稳产目标奠定了基础。     

便携式叶绿素、氮素、水分一体化测定仪设计

建立了可以同时检测作物叶片叶绿素、氮素和水分的数学模型.结合光谱学原理,设计了由近红外LED光源、窄带干涉滤光片、光电检测芯片以及单片机系统组成的作物叶片叶绿素、氮素、水分检测一体化便携式仪器,避免现有仪器由于叶片位置和测定时间差异导致的作物养分探测误差,可用于作物养分和水分的精细管理.     

ASTER卫星遥感影像在冬小麦品质监测方面的初步应用

该文利用ASTER遥感数据在冬小麦品质监测方面进行了初步的应用。根据2004年搭载ASTER传感器的Terra卫星的过境周期，对北京郊区21个冬小麦试验点进行田间取样试验，通过分析试验点冬小麦叶片生化组分(叶绿素a)与氮素间的关系、冬小麦叶片氮素含量与籽粒品质(蛋白质含量)间的关系、以及冬小麦ASTER影像冠层光谱信息与叶片生化组分和籽粒品质之间的关系，发现：冬小麦灌浆期小麦叶片叶绿素含量与同期ASTER影像的光谱信息－NDVI之间有良好的相关性，而冬小麦籽粒蛋白质含量也与ASTER影像波段2之间有很好的相关性；利用ASTER遥感影像对冬小麦灌浆期叶绿素以及籽粒蛋白质含量进行建模并反演，能够在较大的范围里了解冬小麦的品质信息，并能够在一定程度上对作物的籽粒蛋白质含量等品质进行预测；研究还表明，利用遥感技术来进行小麦籽粒蛋白质等主要品质指标的预测是可行的。研究成果为利用遥感技术监测冬小麦长势和籽粒品质提供了理论依据，开辟了遥感应用的新途径。     

基于遥感的土壤侵蚀快速监测方法

我国是世界上水土流失最严重的国家之一，已成为我国的头号环境问题。以北京地区Landsat ETM和DEM为主要数据源，依据水利部颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》（SL190-96），采用了第二次全国土壤侵蚀遥感调查中的多因素综合法，选取土地利用类型、植被覆盖度和坡度三个因子，对北京地区水土流失状况进行了快速监测，该方法简单易行，结果基本符合实际情况。     

不同尺度冬小麦氮素遥感监测方法及其应用研究

该文以航空影像、地面冠层光谱数据及同步观测的植被生化数据为基础,探讨了冬小麦冠层氮素监测的遥感方法。该方法应用于Lukina变量施肥模型,研究了基于遥感影像变量施肥量的计算方法。为实现以上目标,首先采用矩匹配和反射率转换方法,对获取的机载实用模块化成像光谱仪(OMIS)影像进行辐射校正;然后结合航拍相片及地面高精度差分GPS定位点坐标对高光谱影像进行几何校正。以预处理后的反射率影像和冠层光谱数据为数据源,采用倒高斯模型拟合冬小麦红边光谱曲线,并构建红谷位置、红边位置和红边宽度等光谱特征参量。通过对红边光谱特征量和实测氮素进行统计分析,寻找相关性显著、拟合误差小的最佳光谱特征量,并用于预测冬小麦冠层的氮素含量。统计相关分析结果表明：拟合曲线和图像反射率曲线面积差和实测的氮素含量有最高的相关性,且相关性达到极显著。最后,把该氮素预测方法集成到Lukina变量施肥模型中,结合反射率影像数据生成变量施肥处方图。文中探讨的最佳氮素预测方法改善了氮素预测的精度;基于影像的面状信息获取技术克服了点状信息的不足,使变量施肥技术更利于实用和推广。     

基于遥感数据的冬小麦长势监测和变量施肥研究进展

就国内外基于遥感数据的冬小麦长势监测和变量施肥技术的研究与应用作了阐述,提出了快速、无损农业测试技术将是精准变量农业和数字农业今后发展的方向,对冬小麦长势监测以及精准变量施肥技术的研究进展作了较系统的调查研究,指出根据冬小麦冠层光谱指数与氮素含量、叶色值与叶绿素含量及氮素水平之间的统计关系来进行动态施肥是今后变量施肥的发展方向。并结合中国国情提出了发展精准农业变量施肥技术所面临的困难和出路。     

利用卫星遥感进行冬小麦籽粒淀粉含量监测研究

 通过对不同年份、不同区域的遥感影像的植被指数和小麦GPS定点长势数据的综合分析，基于遥感影像信息获取的瞬时性和准确性，结合小麦灌浆期间气候环境条件对籽粒品质形成的影响特点，建立了基于不同生育期（拔节期、抽穗期以及灌浆期）遥感影像归一化植被指数（NDVI）和气候环境因子（气温、日照、氮素营养、土壤水分）的籽粒淀粉含量监测模型，并对模型的可靠性进行了检验。结果表明，模型的监测值与实测值较为一致，利用拔节期、抽穗期、灌浆期遥感影像NDVI和气候环境数据预测籽粒淀粉含量的RMSE值分别为4.57%，4.2%和3.84%。模型监测性能好，且具有解释性，可以用于不同年度、不同区域和不同小麦生长阶段对籽粒淀粉含量的预测。