不同土壤水分条件下玉米叶片/冠层气孔导度的光谱监测模型

通过玉米水分控制试验,测定不同水分条件下各生育期叶片气孔导度、叶面积指数和冠层光谱反射率等,以分析玉米叶片气孔导度的变化规律及其与光谱植被指数的相关性,从而建立基于光谱植被指数和土壤湿度的叶片气孔导度模型。结果表明：玉米在可见光区和近红外中、长波区的反射率随着土壤水分的降低而上升,但叶片气孔导度（Gs）、叶面积指数（LAI）、比值植被指数（RVI）和归一化植被指数（NDVI）随着土壤水分的下降而降低;玉米NDVI和RVI与单叶片和冠层气孔导度均呈极显著指数函数关系（P〈0.01）,且对单叶片气孔导度的拟合效果优于对冠层导度的拟合效果,而经土壤湿度订正的RVI监测模型优于NDVI监测模型。表明通过测定冠层反射光谱率可实时、迅速地定量监测玉米叶片的气孔导度,为大面积作物气孔导度估算奠定基础。     

基于高光谱的冬油菜植株氮素积累量监测模型

为无损和定量研究高光谱技术在冬油菜植株氮素积累量(PNA,plant nitrogen accumulation)时空变化监测的适宜性及准确性,该文以两年田间氮肥水平试验为基础,采用单变量线性和非线性回归方法,建立基于特征光谱参数的冬油菜P NA高光谱估算模型。结果表明,采用比值光谱的方法可显著提高冬油菜冠层光谱反射率与PNA间的相关性,其最佳的波段组合为1 259 nm与492 nm处光谱反射率比值(R1259/R492),决定系数R2为0.85。高光谱参数间,以比值植被指数(RVI-5)、归一化光谱指数(NDSI)、线性内插法红边位置(REIP)、三角植被指数(TVI)、742 nm处一阶微分光谱值(FD742)和红边面积(SDR)等光谱参数与PNA相关性较好(平均R2和标准误SE分别为0.69和42.70),且以FD742表现最优(R2=0.79,SE=35.66)。精度分析结果显示,以光谱参数R1259/R492和FD742为自变量的指数方程模型作为高光谱监测油菜PNA的最佳模型,各生育期Noise Equivalent(NE)均较低且表现稳定,同时模型估测精度较高,R2分别为0.98和0.98,相对均方根误差RRMSE分别为0.73和0.72,相对误差MRE分别为14.42%和10.31%。该方法为快捷和精确评估冬油菜PNA提供了新的研究思路。     

基于光谱吸收特征的土壤含水量预测模型研究

为了定量分析土壤含水量与反射光谱特征之间关系,并为土壤含水量速测提供理论依据。以黑土作为研究对象,测定实验室光谱反射率,利用去包络线方法提取反射光谱特征指标,建立土壤水分含量高光谱预测模型。结果表明:黑土含水量与1 420 nm、1 920 nm附近吸收谷的主要光谱特征(吸收谷深度、宽度、面积)呈显著正相关;1 920 nm附近吸收谷可作为黑土土壤水分的特征吸收谷,由其光谱特征参数预测黑土含水量;以1 920 nm附近吸收谷面积为自变量建立的一元线性回归模型预测精度高,输入量少,可以作为土壤含水量速测仪器研制的理论依据。     

封育对典型草原植被结构及光谱特征的影响

在2008年7月-2009年5月,以锡林郭勒典型草原为研究区,分别对封育草地和自由放牧草地的光谱反射率、草层高度、覆盖度和地上生物量进行了测定。结果表明:封育能够明显改善典型草原植被结构,增加牧草种类,提高牧草地上生物量;封育区植被光谱特征在旺盛生长期呈现出显著优势,4种植被指数较自由放牧区显著增加,其余生长季均无明显差异。     

Impact of sampling and storage technique,and duration of storage,on the composition of fresh grass when analysed using near‐infrared reflectance spectroscopy

The objective of this study was to examine the effect of sampling technique (pluck or cut), storage duration (immediate analysis, 24‐h or 48‐h), storage temperature (ambient or chilled) and storage conditions (air present, air excluded or breathable) on the composition of fresh grass sampled from a sward managed to simulate grazing. Treatments were repeated across four sampling dates, with grass samples stored in grip seal bags prior to analysis using near‐infrared reflectance spectroscopy. Grass sampled by ‘pluck’ had a higher crude protein and ME content, and a lower acid detergent fibre (ADF) content, compared to that sampled by ‘cut’. Grass stored for 48 h had a lower water soluble carbohydrate (WSC) and ME content and a higher ADF content than for immediate analysis. Samples stored for 24 h did not differ from immediate analysis. Grass stored at ambient temperature had a lower WSC and ME content compared to immediate analysis. Grass stored under ‘breathable’ conditions had a lower ME content and higher ADF content than immediate analysis or samples stored with air present or air excluded. It is recommended that grass for analysis should be sampled by cutting, stored chilled (4°C) in a sealed bag to minimize exposure to oxygen and analysed within 24 h of harvest.     

基于数据融合算法的灌区蒸散发空间降尺度研究

采用Landsat和MODIS数据,通过增强自适应融合算法(Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM)对蒸散发进行空间降尺度,构建田块尺度蒸散发数据集;利用2015年田间水量平衡方法计算的蒸散发数据对融合结果进行评价。在融合蒸散发基础上,结合解放闸灌域2000—2015年间种植结构信息,提取不同作物各自生育期和非生育期内年际蒸散发量,并分析了大型灌区节水改造以来,作物蒸散发占比的年际变化。研究结果表明:融合蒸散发与水量平衡蒸散发变化过程较吻合,小麦耗水峰值出现在6月中下旬—7月初,玉米和向日葵峰值出现在7月份。在相关性分析中,玉米、小麦和向日葵的决定系数R2分别达到了0.85、0.79和0.82;生育期内玉米(5—10月份)、小麦(4—7月份)和向日葵(6—10月份)的均方根误差均不高于0.70 mm/d;平均绝对误差均不高于0.75 mm/d;相对误差均不高于16%。在农田蒸散发总量验证中,融合蒸散发与水量平衡蒸散发相关性较好,两者决定系数达到了0.64。基于ESTARFM融合算法生成的高分辨率蒸散发(ET)结果可靠,具有较好的融合精度。融合结果与Landsat蒸散发的空间分布和差异性一致,7月23日、8月24日和9月1日相关系数分别达到0.85、0.81和0.77;差值均值分别为0.24 mm、0.19 mm和0.22 mm;标准偏差分别为0.81 mm、0.72 mm和0.61 mm。ESTARFM融合算法在农田蒸散发空间降尺度得到较好的应用,可有效区分不同作物蒸散发之间的差异。不同作物在生育期和非生育期内耗水量差别较大;生育期内套种(4—10月份)耗水量最大,达到637 mm,玉米(5—10月份)和向日葵(6—10月份)次之,分别为598 mm和502 mm,小麦(4—7月份)最低为412 mm;非生育期内,小麦(8—10月份)耗水量最大,年均达到214 mm,玉米(4月份)和向日葵(4—5月份)分别为42 mm和128 mm。不同作物多年平均耗水量(4—10月份)差异较小,其年际耗水总量主要随作物种植面积的变化而变化。     

车载式土壤光-电特性参数采集系统研究

土壤电导率是衡量土壤传导电流能力的一种固然属性,除了能够反映土壤质地外,还能够反映土壤的含水率、含盐量、有机物含量等特性。利用土壤光谱数据可以分析出土壤含水率、养分等,且测量过程中无需采样、搅动土壤。通过土壤电导率数据和光谱数据的综合、校正,能够提高系统的精度。基于嵌入式技术开发了土壤电导率和光谱反射率综合检测系统。土壤电导率测量系统采用基于改进的电流-电压四端法原理,使用深松犁的尖端作为电极传感器,能够在测量的同时完成松土的作用。光谱测量系统使用微型光谱传感器采集光谱数据,并进行实时处理。在采集土壤电导率、光谱数据的同时,系统同步采集GPS信息,并和土壤电导率、光谱数据一起保存,供进一步绘制土壤特性分布图使用。系统能够实时综合处理多种数据,并进行显示、保存等操作,具有良好的应用 前景。     

应用反射光谱法对土壤粘土矿物的鉴定的初步研究

The characteristics of the reflectance spectra of clay minerals and their influences on the reflectance spectra of soils are dealt with in the paper.The results showed that dominant clay minerals in soils could be distinguished in light of the spectral -form parameters of the reflectance spectra of soils,thus making it possible to develop a quick method to determine clay minerals by means of reflectance spectra of soils in the lab.and providing a theoretic basis for remote sensing of clay minerals in soils with a high resolution imaging spectrometer.     

水稻多组分双向反射模型的建立

在作物多组分双向反射模型的基础上，基于辐射传输原理和水稻群丛结构特征，特别是考虑水稻不同生长时期的特点，建立了水稻的多组分双向反射模型。模拟与实测结果的比较表明：模型基本上能反映水稻多组分反射光谱的角度分布特征，特别是较准确地模拟水稻不同生长期，不同太阳天顶角下，“热点”的右移和乳熟期前向反射中的反射高峰点。分蘖期和抽穗期，水稻冠层“热点”效应在水稻各组分的平均倾角约37°左右时达到最大，然后随平均倾角的增大，“热点”效应明显减弱。从数学的角度，模型计算值与实测值通过了t-检验，证明模拟值是可接受的。     

杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害对意大利214杨高光谱特征的影响

杨扇舟蛾和杨小舟蛾是危害意大利214杨的主要食叶害虫. 为了研究杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害对意大利214杨高光谱特征的影响,并为遥感监测意大利214杨杨扇舟蛾和杨小舟蛾提供基础光谱数据,该文于2003年5—8月以6年生意大利214杨为材料,在杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害意大利214杨落叶率为48%时,分别测定试验和对照区冠层、叶片的高光谱数据及相应的生化参数(叶绿素含量、类胡萝卜素含量、含氮量和含水率等),应用微分光谱及数理统计中的t检验方法对数据进行分析.结果表明,意大利214杨受杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害后,冠层和叶片的光谱反射率均变小,冠层和叶片光谱的红边具有“双峰"现象;冠层光谱在可见光～近红外波段有较高的灵敏度和辨识能力,敏感波段为449.1～466.1 nm、798.6～801.4 nm和826.8～833.9 nm;冠层和叶片的红边(REP)均呈“蓝移"现象,红边斜率和红边面积变小;冠层试验和对照的REP分别为719.3和725.0 nm,叶片试验和对照的REP分别为709.4和719.3 nm. 杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害意大利214杨后,叶面积、叶绿素a含量、叶绿素b含量、总叶绿素含量、类胡萝卜素含量、叶片含氮量和叶片含水量均显著减少.