基于“高分一号”遥感影像反演华南地区亚热带典型作物冠层SPAD

【目的】以广州市增城试验基地为例,探索国产高分卫星影像数据在反演华南地区亚热带典型作物冠层叶绿素相对含量（SPAD）的应用.【方法】根据2013年10月1日“高分一号”影像数据和相应的亚热带典型作物的实测数据,建立植被指数与典型作物冠层SPAD之间的关系模型,并分别探讨9种植被指数与SPAD之间线性和非线性关系,以便获得最佳的植被指数和相应的回归模型反演华南地区亚热带作物冠层叶绿素相对含量.【结果和结论】7种植被指数均与亚热带典型作物冠层SPAD有极显著的相关性,其中比值植被指数（RVI）相关性最好,其次是差值植被指数（DVI）.经分析,RVI的指数回归模型Y=31.445e^0.141X（R² =0.889）是反演亚热带典型作物冠层SPAD的最佳回归模型,实际拟合精度达92.75%,故使用该回归模型估测研究区内大范围亚热带典型作物冠层SPAD是可行的.     

不同经营模式对毛竹叶片特性和竹笋产量的影响

为了研究不同经营模式对毛竹Phyllostachys heterocycla ‘Pubescens’笋用林叶片特征以及竹笋产量的影响,以不同经营模式(带状、层状、加客土和常规经营)的毛竹笋用林为研究对象,对毛竹叶片SPAD值(soil and plant analyzer development value,SPAD value)和叶面积指数(Leaf Aea Index,LAI)进行监测,并于次年春统计春笋产量。结果表明:不同经营模式下的毛竹叶片SPAD值随时间呈现先升高后下降的变化趋势,而LAI变化不明显;机械化带状经营模式中处理D_3(条带宽度1 m,保留条带内立竹和适当竹鞭)的SPAD值及LAI均高于常规经营,且其LAI显著高于(P<0.05)层状和加客土经营中的各处理。层状经营模式中处理C_2(去除竹林地0～25 cm土层的竹鞭)的SPAD值和LAI均较低于同时期的其他处理;机械化经营模式中的处理D_3和处理T_6(加客土6 cm)的春笋产量最高;毛竹SPAD值、LAI及春笋产量三者均呈极显著正相关(P<0.01),其中SPAD值与春笋产量呈极显著正相关(P<0.01)。     

不同种植方式对糜子干物质积累及产量的影响

为明确种植方式对糜子产量的影响,以抗旱高产糜子品种‘陕糜1号’为材料,常规等行距条播为对照(CK),研究等行距穴播(CX)、宽窄行条播(KT)和宽窄行穴播(KX)3种不同种植方式对糜子地上部干物质积累、顶三叶叶绿素含量及产量的影响。结果表明,糜子抽穗后,不同种植方式的地上部分干物质积累量均呈现先上升后随植株衰老下降的趋势;叶片、叶鞘和茎秆干物质积累呈单峰变化趋势,在抽穗后14d达到最大值;籽粒随着生育期推进呈"S"型增长趋势;顶三叶叶绿素相对含量(SPAD值)在抽穗14d后总体呈下降趋势。CX、KT和KX 3种种植方式的干物质积累量、顶三叶叶绿素含量均显著高于CK;KX、KT 2种种植方式下的产量显著高于CX、CK,但CX与CK的产量差异不明显。综合分析显示,因地制宜选择宽窄行种植方式是糜子增产增效的关键栽培措施。     

基于SPAD值的木薯叶绿素含量预测模型

为了探讨木薯叶绿素含量的非破坏性快速测定方法,在测量叶片SPAD值、比叶面积和叶绿素含量的基础上构建通过SPAD值预测总叶绿素含量的数学模型。结果表明,叶绿素a对于SPAD值的贡献率大于叶绿素b;比叶面积和叶位显著影响SPAD值与总叶绿素含量的关系,在SPAD值预测总叶绿素含量的模型中导入比叶面积和叶位2个自变量可提高预测总叶绿素含量的精度;基于SPAD值、比叶面积、叶位预测总叶绿素含量的模型为C=-4.51+0.092 5 Spv+0.039 9 Sa+0.145 0（Lp）。     

基于高光谱和BP神经网络的玉米叶片SPAD值遥感估算

为了进一步提高玉米叶绿素含量的高光谱估算精度,该文测定了西北地区玉米乳熟期叶片的光谱反射率及其对应的叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）值,分析了一阶微分光谱、高光谱特征参数与 SPAD的相关关系,构建了基于一阶微分光谱、高光谱特征参数和 BP 神经网络的 SPAD 估算模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归（principal component regression,PCR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）以及传统回归模型与 BP 神经网络模型进行比较。结果表明：SPAD 值与一阶微分光谱在763nm 处具有最大相关系数（R=0.901）;以763 nm 处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分为自变量建立的传统回归模型可用于玉米叶片 SPAD 估算;将构建传统回归模型时筛选到的光谱参数作为输入,实测 SPAD 值作为输出,构建 BP 神经网络模型,其建模与验模 R2分别为0.887和0.896,RMSE 为2.782,RE 为4.59%,与其他回归模型相比,BP 神经网络模型预测精度最高,研究表明 BP 神经网络对叶绿素具有较好的预测能力,是估算玉米叶片 SPAD 值的一种实时高效的方法。     

基于无人机多光谱影像的水稻冠层SPAD值预测研究

比较筛选水稻冠层SPAD值估测模型,为无人机多光谱遥感反演水稻SPAD值提供依据。利用无人机获取水稻拔节期、抽穗期、乳熟期的冠层多光谱影像,选取7种常用的植被指数,利用3种回归方法建立基于植被指数的水稻叶片SPAD值反演模型。结果表明,在不同生育期与水稻叶片SPAD值相关系数最高的植被指数不相同,拔节期最高的是GNDVI,抽穗期最高的是CI_Green,乳熟期最高的是CI_Rededge。抽穗期是水稻叶片SPAD值反演的最佳时期,模型具有较好的建模精度和估测效果,其中多元线性回归的建模精度较高,偏最小二乘回归模型的估测效果最好。试验结果可为水稻长势的实时无损监测提供参考。     

不同追施氮肥量对南疆陆地棉SPAD值及干物质积累与分配的影响

为明确追施不同氮肥量对陆地棉SPAD值及干物质积累与分配的影响,在南疆巴州地区以当地主栽品种‘巴43541’为材料,设置4个追施氮肥水平,分别为不追施氮(N0)、减施50%常规追施氮肥(N1)、常规追施氮肥(N2)、增施50%常规追施氮肥(N3),分析不同追施氮肥量对叶片SPAD值、干物质积累与分配、产量以及氮肥利用的影响。结果表明,减施50%追施氮肥量能增加陆地棉各生育期的SPAD值和SPAD积累值,且生殖器官干物质转化比例最高为60.53%,产量为6581.32 kg/hm²,相比于其他处理增产1.4%～16.5%,氮肥偏生产力和氮肥农学利用率均显著高于其他处理。减施50%常规追施氮肥处理较其他处理增产虽然不显著,但是能够显著增高氮肥偏生产力和氮肥农学利用效率,可考虑在生产实践中应用。     

基于上部叶片SPAD值估算小麦氮营养指数

快速、准确的监测诊断小麦氮营养状态对于评价小麦长势、指导氮肥运筹并预测籽粒产量均具有重要的意义.基于2009-2011年的大田试验,系统分析了小麦上部4张单叶不同叶位的SPAD值和归一化SPAD指数(NDSPADij)与氮营养指数的定量关系,通过简单分组线性回归筛选出在不同年际和不同品种间表现稳定的氮营养指数(NNI)定量方程.结果表明,小麦上部不同叶位SPAD值和NNI随施氮量提高而提高,而NDSPADij随施氮量的提高而降低.小麦单叶SPAD值与NNI的关系呈显著正相关,但这种关系在品种或年份之间不稳定,对小麦氮素诊断存在风险;除NDSPAD12外,NDSPADij与NNI之间呈显著负相关,经简单分组线性分析发现NDSPAD14与NNI之间在年份和品种之间表现最稳定,能够较好的定量估算氮营养指数,从而快速诊断小麦氮素是否亏缺.     

无损测技术在番茄营养诊断中的应用研究

为了实现番茄无损测试诊断的目标,利用叶绿素仪SPAD-502测定了番茄不同生育期成叶、新叶的SPAD读数值。结果表明:番茄无论新叶还是成叶全氮含量、叶绿素含量都与SPAD测定值有很好的相关性;随着施肥量的增加,番茄植株体内的叶绿素含量、全氮含量都在增加,番茄SPAD读数在逐渐的增大,番茄的维生素C含量呈上升趋势,在600kg/hm~2时,果实维生素C含量达到最大值,当施氮量为900kg/hm~2时,番茄体内的可溶性固形物达到了最大值。SPAD能够对番茄的营养状况作出诊断。     

抽穗后遮荫对龙粳31产量及籽粒灌浆的影响

对水稻龙粳31抽穗后进行遮光处理,研究遮荫处理与未遮荫处理(CK)在产量及其构成、功能叶片的SPAD值和灌浆特性等方面的差异。结果表明:龙粳31抽穗后进行遮荫,主要影响千粒重和结实率两个产量因素,产量降低达到极显著水平;胁迫功能叶片SPAD值升高;遮光处理的强、弱势粒籽粒最大灌浆速率GR_(max)和平均灌浆速率GR_(mean)均低于对照。