不同水分条件下棉花光谱数据对冠层叶片温度的响应特征

利用Fluke热像仪和ASD地物非成像高光谱仪,分别记录棉花新陆早33号、13号2个品种、4个水分处理、5个关键生育时期的冠层红外热图像和反射光谱数据;在红外热图像上提取棉花冠层受光叶片的温度,同时处理高光谱数据获得归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、红光620 nm和近红外850 nm波段的反射率(ρ620,ρ850)。分析表明,棉花2个品种4个水分处理的冠层叶片温度(TL)在盛花期、盛花结铃期较高,在盛铃期达到最大值,在开花期和吐絮初期较低;棉花受到水分胁迫,冠层近红外波段光谱的反射率降低,红光波段的反射率升高,NDVI和RVI变小,TL升高;在充分灌溉条件下棉花近红外、红光波段的光谱反射率、NDVI和RVI及TL则与水分胁迫处理的表现相反。和620 nm和850 nm波段反射率与TL的线性相关比较,棉花NDVI和RVI与TL的线性相关性更强。研究表明,将红外热图像和高光谱遥感技术相结合,具有实时、非破坏性地监测棉花水分状况的潜力。     

干旱胁迫对棉花冠层光合、光谱和荧光的影响

【目的】研究干旱胁迫下棉花冠层荧光表现。【方法】以转基因抗虫棉农大601为试材,在田间移动旱棚内,设置4种水分处理(正常、轻度干旱、中度干旱和重度干旱),在群体水平研究了冠层光合速率(CAP)、冠层光谱指数和冠层日光诱导荧光(F761)等指标与植株叶片含水量(LWC)和叶面积指数(LAI)间的关系。【结果】两年试验结果表明:随着干旱胁迫程度的加深,LWC、LAI、CAP、归一化差值植被指数(NDVI)、光化学反射指数(PRI)和F761均呈下降趋势,水分指数(WI)呈上升趋势。经统计分析,重度胁迫下的所有指标与对照差异极显著。NDVI、PRI和WI与LWC、LAI极显著相关,NDVI、PRI和WI与LAI的相关系数(|r|0.6)均低于它们与LWC的关系(|r|0.8),F761与LWC、LAI的相关系数高于其它光谱指数。【结论】冠层光合速率、冠层光谱指数和冠层日光诱导荧光均能反映干旱条件下植株含水量和叶面积指数,冠层日光诱导荧光可能比冠层光谱指数更为敏感地反映棉花水分状况。     

棉花冠层高光谱指数与叶片氮积累量的定量关系

利用冠层高光谱反射率及演变的多种高光谱植被指数(VI),分析了不同施氮水平下不同棉花品种叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系,建立了棉花叶片氮积累量的敏感光谱参数及预测方程。结果显示,棉花叶片氮积累量和冠层高光谱反射率均随不同施氮水平显著变化;棉花叶片氮含量的敏感光谱波段为600~700 nm的红谷波段和750~900 nm的近红外波段,叶片氮积累量与光谱指数NVD672有密切的定量关系,且不同品种可以用统一的方程来描述,从而为棉花氮素营养的监测诊断与精确施肥提供了技术支持。     

应用两种近地可见光成像传感器估测棉花冠层叶片氮素状况

作物叶片含氮量是作物长势监测、产量及品质估测的重要依据,实时、无损地监测植株体内氮素营养状况有助于棉花氮肥的正确施用。本研究比较2种近地可见光传感器的光谱和颜色信息用于监测棉花氮素营养的能力, 确定MSI200成像光谱仪和数码相机监测棉花冠层叶片氮含量最佳的波段、光谱指数和颜色参数并建立估测模型。结果表明,在可见光波段,冠层反射率随着冠层叶片氮素含量的增加而降低,且叶片含氮量的光谱敏感波段主要位于绿光和红光区域;与棉花冠层叶片含氮量的拟合效果最好的2种传感器的光谱指数为差值指数DI(R₅₈₀, R₆₈₀)和G–R,而颜色参数则分别为b*和H,同一传感器以光谱指数的拟合效果优于颜色参数,不同传感器以MSI200数据的拟合效果优于数码相机;利用独立试验资料检验所建模型的估测性能表明,差值指数对棉花冠层叶片氮素的预测能力优于比值指数和归一化差值指数,DI(R₅₈₀, R₆₈₀)和G–R所建模型的估测精度最高,分别为0.8131和0.7636。因此,利用数码相机和MSI200型成像光谱仪可以定量估测棉花冠层叶片氮素营养状况。     

基于宽范围动态植被指数的棉花冠层覆盖度监测

 旨在利用宽范围动态植被指数对棉花冠层覆盖度进行监测,解决传统的利用归一化差值植被指数对冠层覆盖度较高时监测不准确(饱和)的问题。采用高光谱仪获取棉花不同时期不同覆盖度的冠层光谱反射率,通过对构成归一化差值植被指数的近红外波段反射率引入系数α来提高修正后的植被指数随棉花覆盖度变化的动态范围。当利用权重系数0.1≤α≤0.2对近红外波段反射率调整之后,新形成的宽范围动态植被指数用于监测不同覆盖度棉花时未出现“饱和”现象。利用宽范围动态植被指数建立的棉花覆盖度监测模型的决定系数r2＞0.948,对棉花冠层覆盖度进行监测,可以解决传统的归一化差值植被指数对冠层覆盖度较高时监测不准确(饱和)的问题,提高了植被指数对棉花冠层覆盖度监测的精度。     

基于水分光谱指数的烟草叶片等效水厚度估测

为及时、准确监测烟草叶片的水分状况,连续2年开展不同基因型烤烟品种的水分胁迫试验,测定烟叶的光谱反射率和叶片等效水厚度(EWT),系统分析350～2500 nm波段范围内任意2个波段组合而成的比值水分指数(SRWI)和归一化水分指数(NDWI),并构建烟草EWT的光谱指数预测模型。结果表明：(1)不同基因型烟草的叶片等效水厚度均随灌水量的减少而降低。(2)不同水分处理的烟叶光谱反射率在可见光波段和近红外波段均发生了规律性变化。(3)筛选出的烟草叶片等效水厚度的光谱敏感波段主要集中在可见光区域的500～600 nm、近红外区域的700～900和1000～1250 nm、短波红外区域的1900～2000 nm,最佳水分光谱指数分别为NDWI(R₁₉₂₀,R₁₉₃₀)、SRWI(R₁₉₃₀,R₁₉₂₀),核心波段为1920、1930 nm。(4)利用水分光谱指数构建的烟草叶片等效水厚度的线性和非线性预测模型,以极限学习机模型(ELM)的精准度和稳定性最佳(P-R²=0.853     

冠层相对深度指数与玉米不同叶层含水量间的关系研究

研究分析了田间试验条件下11个不同株型品种,在七个生育期中叶片水分含量随着形态学高度层次(上层、中层和下层)的变化情况,发现在大喇叭口出现后,不同株型玉米叶片水分含量均随形态学高度的降低而升高.冠层高光谱参量RDI(Relative Depth Index)与叶片水分含量的关系用对数方程式拟合最佳.基于1 192-1 282nm波段的RDI1192-1282与叶片水分含量的相关性明显强于基于965-1 085nm波段的RDI965-1085.进一步分析表明,RDI与3种株型玉米的下层含水量关系都不强或不存在相关性,而与中层和上层含水量的相关性均达到显著或极显著水平,说明下层叶片对水分吸收区域的冠层光谱的影响较弱.     

不同生育时期玉米洪涝胁迫遥感监测与评估

为建立玉米洪涝灾害遥感监测和评估技术,本研究开展不同生育期不同程度的模拟试验,持续活体监测叶片叶绿素、冠层光谱和覆盖度并测产。结果表明,拔节期洪涝胁迫可显著降低叶绿素含量,最大程度相对变化值达-56.30%,吐丝期胁迫对叶绿素无影响,灌浆期胁迫促使叶绿素下降但并不明显。洪涝胁迫能降低覆盖度,拔节期影响最大,胁迫严重的覆盖度仅46.33%,吐丝期次之,灌浆期较小。洪涝胁迫造成的减产,生育前期影响比后期严重。拔节期和吐丝期各波段反射率与洪涝胁迫程度呈负相关关系,近红外平台波段达到极显著水平,绿峰波段次之,达到显著水平。灌浆期各波段反射率与洪涝胁迫程度呈正相关关系,相关性未达到显著水平。与胁迫程度呈极显著相关的光谱反射率和植被指数可以用于监测玉米洪涝灾害。最终基于胁迫之后与胁迫前的结构不敏感色素指数SIPI的差值DSIPI,建立拔节期和吐丝期洪涝胁迫产量损失率评估模型。     

干旱胁迫对彩色棉花农艺、品质性状及水分利用效率的影响

为了探索干旱胁迫对彩色棉花主要性状的影响及其水分利用机理,选用7个不同色彩的棉花品种(系),在常规灌溉、胁迫灌溉和生育期不灌溉3种环境条件下,调查其农艺性状、品质性状、水分利用效率(WUE)及产量。结果表明,干旱胁迫下不同色彩棉花品种的单株成铃数、单铃重、株高、花铃期叶片数、有效果枝数、收获指数、果节数、籽指、茎粗和果茎节间长度减少,衣分增加;灌水量减少一半,参试棉花品种的产量均降低,不灌溉处理的籽棉产量与常规灌溉间差异显著(P<0.05);籽棉产量的降低幅度品种间存在较大差异(P<0.05),棕色棉的减产幅度高于绿色棉。常规灌溉处理下,白色棉花水分利用效率高于棕色棉花和绿色棉花,而后二者差异不显著;干旱胁迫下,棕色棉花的水分利用效率高于绿色棉花。与水分利用效率相关的主要农艺性状、品质指标是：叶片数、单株成铃数、有效果枝数、果节数、株高、收获指数、单铃重、主茎节间长度、茎粗、籽指、衣分。     

基于棉花冠层光谱的土壤氮素监测研究

通过连续2年小区氮肥试验,在棉花不同生育期采集冠层高光谱数据并同步测定土壤氮含量,分析棉花冠层高光谱参数与土壤氮含量间的关系,建立基于植株冠层光谱的土壤氮含量估算模型。结果表明:土壤全氮含量随着施氮水平的增加而增加,且差异显著;基于棉花不同时期冠层光谱构建的14种光谱参量与土壤氮含量间的相关性有显著差异。其中,利用冠层光谱参数P_Area1100、Depth980、Area672、PPR(550,540)建立的土壤氮含量监测模型分别在蕾期、花期、铃期、吐絮期4个关键生育期对土壤氮含量的预测均达到了较高的精度,能够很好地反映棉花土壤氮素营养状况。利用植株冠层光谱参数可以很好地监测土壤氮素营养,说明利用植株冠层光谱方法监测土壤氮含量是可行的。     

基于冠层反射光谱的夏玉米叶片氮积累量估测

为实现夏玉米冠层氮素状况的实时无损监测,于2009—2010年连续2个生长季,通过不同玉米品种和施氮水平下的田间试验,研究夏玉米叶片氮积累量与冠层反射光谱的相关关系,提出叶片氮积累量的敏感光谱参数,并建立叶片氮积累量的定量估算模型。结果表明,夏玉米叶片氮积累量随施氮水平的提高而增加;可见光波段的460~670 nm和近红外区的780~1100 nm是监测玉米叶片氮积累量变化差异的敏感波段;归一化植被指数(NDVI)、优化的简单比值指数(MSR)、优化土壤调节植被指数(OSAVI)、修正土壤调整植被指数(MSAVI)和土壤调整植被指数(SAVI)与叶片氮积累量相关性较好。利用不同年际独立试验数据对监测模型进行检验,以OSAVI为自变量构建的叶片氮积累量监测模型效果最优,相关系数(r)为0.6745,均方根差(RMSE)为1.2368。利用本研究确立的玉米叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系,可用来定量估测叶片氮积累量的变化状况。     

基于高光谱的棉花叶片磷含量估测模型

研究不同施磷条件下棉花叶片叶绿素含量的变化规律，旨在建立基于高光谱的叶片磷含量估测模型，实现棉花叶片磷含量快速监测。在盆栽试验条件下，设置不同的磷肥量，测定棉花功能叶叶绿素含量与磷含量，并利用植被指数和叶绿素含量的相关性构建磷含量的光谱变量，从而实现利用高光谱对棉花叶片磷含量的定量监测。结果表明：(1)棉花播种后100天左右，叶片磷含量与叶绿素呈现显著关系(决定系数R²=0.96)。(2)利用多个植被指数(X)和叶绿素含量(I)的相关性构建倒一叶、倒二叶、倒三叶、倒四叶的磷含量光谱变量，其中各叶片相关性最优的模型：倒一叶(L₁)为I₁=2.6131X_RENDVI-0.4275,X_RENDV为红边归一化植被指数，R²=0.71,RMSE=0.2；倒二叶(L₂)为I₅=0.0142X_TVI+0.3274,X_TVI为三角植被指数，R²=0.76,RMSE...     

Responses of Canopy Photosynthesis,Spectral Indices and Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence in Cotton under Drought Stress

[Objective] Study canopy photosynthesis, spectral indices and solar-induced chlorophyll fluorescence in cotton under drought stress. [Method] Using transgenic cotton cultivar Nongda 601 as material, a two-year experiment was conducted with four irrigation regimes (CK, light drought, moderate drought and severe drought) under a field mobile shed to measure the following indices and parameters at canopy level: canopy photosynthetic rate (CAP), spectral indices (normalized difference vegetation index (NDVI), photochemical reflectance index (PRI) and water index (WI)) and solar-induced fluorescence at 761 nm (F761), as well as plant leaf water content (LWC) and leaf area index (LAI). [Result] The results indicated that LWC, LAI, CAP, NDVI, PRI and F761showed a downward trend along with the prolonging of the drought stress, while WI showed an increasing trend. Extremely significant differences (P＜0.01) were found among drought treatments and CK for all parameters. NDVI, PRI and WI were significantly correlated with LAI and LWC (P＜0.01). The absolute values of correlation coefficient for NDVI, PRI, WI, F761with LAI (|r|>0.6) were lower than those with LWC (|r|>0.8). F761 was better correlated with leaf water content and LAI than other spectral indices. [Conclusion] It was concluded that CAP, PRI, NDVI, WI and F761 are good indicators in cotton leaves during drought stress. Solar-induced fluorescence seems more sensitive to leaf water status than other spectral indices at canopy level in cotton.     

棉花叶面积指数和地上干物质积累量的高光谱估算模型研究

 用ASD FieldSpec光谱仪实测棉花冠层不同生育时期的高光谱数据,同期获取棉花叶面积指数(LAI)和地上干物质积累量(Above-ground Dry Matter Accumulation,ADMA)。分析棉花冠层反射光谱与棉花LAI、地上部干物质积累量（ADMA）的相关关系,分析结果表明,反射光谱数据与棉花LAI、ADMA的相关系数的最高值分别发生在783 nm（r=0.6394^**）和766 nm处(r=0.6287^**);对反射光谱数据进行统计分析,建立了基于比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的5种函数形式的棉花LAI、ADMA估测模型。经检验,基于RVI的估测模型具有较高的精度;对一阶微分光谱数据与棉花LAI和ADMA的逐步回归相关分析表明,敏感波段分别发生在736 nm（r=0.6769^**）和742 nm处(r=0.6847^**)。由736 nm、742 nm波段处的微分数值建立的LAI和ADMA线性回归估测模型,R值均达到了1%极显著的检验水平,说明一阶微分光谱敏感波段的数值,对棉花LAI和ADMA具有一定的估算能力。     

基于不同植被指数的棉花光合有效辐射吸收分量估算研究

 通过开展小区棉花密度和水分对比试验,分析不同密度和水分处理的棉花整个生育期光合有效辐射吸收分量(FPAR)与光谱反射率的相关关系,建立棉花FPAR光谱估算模型。结果表明,棉花FPAR与选取的所有植被指数均呈极显著相关,其中绿度植被指数（GREENNDVI）和反射率比值（GMI）与FPAR的相关性最好,相关系数（r）分别为0.794和0.765。分别用GREENNDVI和GMI建立棉花FPAR的估算模型,其决定系数（r²）分别为0.657和0.633,均方根误差（RMSE）分别为0.089和0.093。研究表明,利用光谱特征参数可以有效地估算棉花整个生育期的FPAR。     

基于近地高光谱棉花生物量遥感估算模型

分析棉花地上鲜生物量冠层高光谱反射率变异系数，反射率光谱、一阶微分光谱与地上鲜生物量相关关系得结果表明：在可见光近红外波段棉花冠层反射率光谱变异系数在672 nm波段处最大；棉花地上鲜生物量与反射率光谱相关系数最大值在可见光波段出现在589~700 nm，在近红外波段出现在865~919 nm波段，且前者大于后者。地上鲜生物量与一阶微分光谱相关系数在可见光波段出现524~528 nm、552~588 nm、710~755 nm 3个高值区。基于以上研究，选择19个高光谱特征参数建立了棉花地上鲜生物量高光谱遥感监测模型，经检验，单波段中以F₆₂₉估算水平最高，估算模型为Y = 9.7914 exp(－20.738 F629)，准确度为83.9%、RMSE为0.64 kg m^-2、预测值与实测值相关系数为0.940**；组合参数以[629, 901]指数形式估算模型估算水平最高，模型为Y = 0.0986 exp(4.3696[629, 901])，准确度达84.0%，RMSE为0.55 kg m^-2，预测值与实测值相关系数为0.960**，上述两个模型为参选模型中估算棉花地上鲜生物量最佳高光谱估算模型。     

基于植被指数的夏玉米不同生育期叶绿素含量遥感估算

叶绿素含量是间接判断玉米营养状况的重要农学参数,估算叶绿素含量对农作物长势监测有重要意义。笔者利用ASD便携式地物光谱仪和SPAD-502叶绿素仪实测了夏玉米关键生育期冠层光谱反射率及叶片叶绿素相对含量,对3种植被指数与叶绿素相对含量进行了相关性分析,建立了基于归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和差值植被指数(DVI)的叶绿素估算模型,并进行精度检验,从中选出最佳拟合模型。研究结果表明：拔节期RVI、抽穗期和灌浆期NDVI以及蜡熟期DVI的均方根差(RMSE)和相对误差(RE)均最低,RMSE分别为5.688、5.323、2.751、4.111,RE分别为9.84%、8.56%、3.75%、7.15%,故为各个时期的最佳模型。因此得到了NDVI、RVI和DVI3种植被指数在不同生育期的最佳模型,对指导夏玉米种植与田间管理具有重要的指导意义。     

用冠层反射光谱预测小麦叶片糖氮量及糖氮比

在不同土壤水氮条件下,研究了小麦中后期叶片碳氮状况及其比例与冠层光谱反射特征的关系。结果表明,叶片可溶性糖含量和积累量均随比值指数R(660, 460)的增加而降低,呈极显著负指数相关,而与其他植被指数相关不显著;叶片氮含量和氮积累量分别与比值指数R(950, 710)和R(950, 560)呈极显著正直线相关。发现小麦叶片糖氮比