利用日光诱导叶绿素荧光监测水稻叶片叶绿素含量

快速准确地监测作物叶片叶绿素含量对于研究作物光合作用、氮素营养以及胁迫状况至关重要。该研究基于不同品种、不同密度、不同氮素水平的水稻田间小区试验，分别获取冠层和单叶的辐亮度光谱、反射率光谱及生理生态指标等，计算日光诱导叶绿素荧光（Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence，SIF）指数和植被指数，进一步基于线性回归和辐射传输模型2种方法来建立叶绿素含量监测模型，评估多个叶绿素监测模型的精度及适用性。结果表明，1）在冠层尺度，冠层761 nm处SIF强度（F761）与冠层叶绿素含量相关性最高，决定系数（Determination coefficient，R2）为0.72，略高于表现最好的红边叶绿素指数（Red edge Chlorophyll index，CIred edge）（R2=0.63）；2）在单叶尺度，归一化下行SIF指数（↓FY NDFI）与单叶叶绿素含量相关性最高，R2为0.77，比表现最好的上行荧光产量双峰比值指数（↑FY687/↑FY741）R2高出0.10，与表现最好的植被指数CIred edge效果相当（R2=0.81）；3）基于SCOPE（Soil Canopy Observation, Photochemistry and Energy fluxes ）模型反演水稻冠层叶绿素含量的验证R2为0.57，均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）为56.54 μg·cm-2，效果差于PROSAIL模型（模型检验的R2为0.91，RMSE为22.59 μg·cm-2）；4）单叶Fluspect-B模型反演水稻单叶叶绿素含量的验证R2为0.55，均方根误差RMSE为19.45 μg·cm-2，效果差于PROCWT模型反演结果（R2为0.72，RMSE为6.42 μg·cm-2）。综上，SIF指数在监测冠层和单叶叶绿素含量时效果较好，基于SIF的辐射传输模型也可以用来反演水稻冠层和单叶的叶绿素含量。研究结果可为SIF监测作物叶绿素含量提供理论依据，并对未来利用SIF进行植物光合作用研究提供理论支持。

Monitoring of chlorophyll content in rice canopy and single leaf using sun-induced chlorophyll fluorescence