大气CO_(2)浓度升高背景下冬小麦冠层光谱特征和地上生物量估算

本研究旨在探究大气CO_(2)浓度升高对冬小麦全生育时期冠层光谱特征的影响,并基于筛选的敏感波段建立地上生物量(AGB)与光谱参数的定量关系。为此,在2021—2022年的冬小麦生长季,利用开放式CO_(2)富集系统(Mini-FACE),设定大气CO_(2)浓度(ACO_(2),(420±20)μL L^(–1))和高CO_(2)浓度(ECO_(2),(550±20)μL L^(–1))两个处理水平,分析了高CO_(2)浓度下光谱特征变化,基于连续投影算法(SPA)、逐步多元线性回归(SMLR)和偏最小二乘法回归(PLSR)筛选AGB敏感波段并构建估算模型。结果表明:CO_(2)浓度升高使冬小麦拔节期和开花期AGB显著增加。红边和近红边反射率及红边面积在拔节期增加,在开花期和灌浆期降低,蓝边、黄边和红边位置在不同生育时期均发生移动;AGB的敏感光谱波段主要分布在红边和近红边区域,CO_(2)浓度升高缩小了AGB敏感波段范围,但不影响AGB的估算;AGB的SMLR和PLSR模型均取得了较高的估算精度(R^(2)>0.8),其中SMLR模型中的R_(799′)、D_(y)、SD_(y)和PRI等特征参数与AGB显著相关,R^(2)为0.866。PLSR模型(R^(2)>0.9)在估算精度和稳定性上优于SMLR模型。本研究可为未来高CO_(2)浓度下冬小麦生长发育的遥感监测提供理论基础和技术方法。

基于冠层光谱和覆盖度的马铃薯叶片钾含量估算方法

叶片钾含量(Leaf potassium content, LKC)是表征作物钾素营养状况的重要指标,高效准确地获取马铃薯LKC有助于精准农业施肥管理。本研究旨在通过结合马铃薯关键生育期RGB影像提取的植被指数(VIs)和植被覆盖度(FVC),提高马铃薯关键生育期LKC估算的准确性。首先从马铃薯块茎形成期(S1)、块茎增长期(S2)和淀粉积累期(S3)的RGB影像中提取VIs和FVC,然后分别分析每个生育期VIs和FVC与马铃薯LKC的相关性,最后利用支持向量机(Support vector machine, SVM)、Lasso回归(Least absolute shrinkage and selection operator, Lasso)和岭回归构建马铃薯LKC的估算模型。结果表明:基于RGB影像提取的马铃薯FVC精度较高,且前两个生育期高于第3个生育期;利用VIs估算马铃薯LKC是可行的,但精度有待进一步提高;VIs结合FVC可以提高马铃薯LKC的估算精度。本研究可为作物生长和钾素营养状况监测提供技术参考。

不同氮素营养水平的水稻冠层光谱红边参数及其应用研究

通过对不同氮素营养水平水稻冠层光谱特性的田间试验研究 ,发现红边位移现象 :在孕穗期之前 ,红边随施氮量增加向长波方向“红移”;孕穗期后“红移”现象基本消失 ,而发生“蓝移”.红边参数 (红边、红边振幅、红边振幅与最小振幅的比值、红边峰值面积 )与上层叶片的叶绿素含量、L AI、累积施氮量有着密切的关系 ,而与叶片中的叶绿素 b、类胡萝卜素、蛋白氮和非蛋白氮之间的相关性不明显 .一些红边参数可作为水稻叶绿素含量。

利用冠层光谱估测烟草叶面积指数和地上生物量

综合多种烟草类型、品种及肥料处理因素,分析了17种光谱参数与烟草叶面积指数(LAI)、地上鲜生物重(AFW)、地上干生物重(ADW)的关系,建立逐步回归模型对烟草LAI、AFW、ADW进行估测并结合相关分析筛选出相应的特征变量。结果表明:5个回归方程的复确定系数R2、回归系数相伴概率均达到显著水平。包含17个光谱参量的逐步回归方程筛选出的第一自变量均为Rg/Rr,相关分析及散点图分析亦得出Rg/Rr与LAI、AFW、ADW相关系数分别为0.759、0.611、0.647,R2为0.576、0.3727、0.4184,均达到极显著水平,证明烟草LAI、AFW、ADW的特征变量为Rg/Rr。仅采用8种植被指数建立模型,证明利用比值植被指数(RVI)估测LAI、ADW亦是可行的。经过统计检验,建立的模型估测效果均较好,估测值与实测值的相关性均达到显著水平,其中包含特征变量Rg/Rr的回归模型估测效果优于RVI构建的模型。表明采用高分辨率光谱或宽波段光谱提取光谱变量可对烟草LAI、AFW、ADW进行监测,并可根据数据条件选择有效的估测模型,为烟草遥感数据分析提供方法。

大豆叶绿素和钾素信息的冠层光谱响应

以大豆为研究对象,结合田间试验,采用反高斯(IG)光学模型拟合红边光谱反射率,一阶微分后得到红边振幅,建立估测叶绿素含量的S函数模型,相关系数达到0.7812。同时,采用连续统去除法提取吸收深度特征参数,运用多元统计回归的方法估算全钾含量(TK),相关系数达到0.7625。实现了仅用特定波段光谱数据预测作物营养状况的目的,为实现田间在线检测与变量投入提供了理论依据。

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。

黄土高原半干旱区春小麦冠层光谱对不同程度水分胁迫的响应

于2011年在定西地区开展了观测试验,主要测定了不同水分控制条件下春小麦冠层高光谱反射特征,同步测定了各项生理参数响应.在分析不同水分胁迫下春小麦冠层光谱特征基础上,研究了该地区春小麦冠层光谱对不同水分胁迫的响应特征.结果表明:在水分胁迫下春小麦冠层光谱在可见光区(VIS)和近红外区(NIR)均呈现明显的趋势性变化,随水分减少,VIS光区与短波红外光区(SWIR)反射率都呈增加趋势,而NIR光区反射率呈下降趋势;小麦水分指标冠层等效水厚度(EWTcanopy)比叶片相对含水量(F MC)能够更敏感地体现水分胁迫变化;光谱指数对不同水分胁迫的响应分析表明,WI指数的监测效果较差;反演半干旱区冠层尺度作物水分,红边植被指数与EWTcanopy相关性最高,PRI指数可反映作物水分胁迫后的光合效率变化,间接反映水分状况,但不适合监测重旱;OSAV I对土壤调节系数的修订比SAVI提高了相关性;短波红外波段对水分胁迫的变化响应比较稳定,进一步结合红边波段构建新的水分指数有望提高研究区冠层水分的监测精度.

用冠层光谱比值指数反演条锈病胁迫下的小麦含水量

通过高光谱遥感估测条锈病胁迫下的小麦冠层水分含量。通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱、相对含水量(relative water content,RWC)以及调查小麦条锈病病情指数(disease index,DI)。研究发现随着小麦RWC的减少,冠层光谱反射率在近红外区域(900～1 300 nm)逐渐降低,而在短波红外区域(1 300～2 500 nm)逐渐增大,且RWC与DI间具有强负相关性。对冠层光谱进行平滑处理,利用冠层光谱近红外与短波红外水分敏感波段构建比值指数,然后建立以比值指数为变量的反演RWC线性模型,并分析对比各模型反演RWC的精度以及稳定性,结果发现比值指数R1 300/R1 200反演RWC的精度及稳定性(R2=0.63)都优于其他指数,其线性模型反演绝对误差为3.43,相对误差(relative error,RE)为4.78%。该研究结果不仅为判别小麦病害提供辅助信息,而且也为未来利用高光谱图像反演植物含水量提供理论与方法支持。

亚洲玉米螟为害后玉米冠层光谱变化和产量损失研究

2006年在河北农林科学院植保所农场夏播高感亚洲玉米螟的玉米品种郑单958上，于大喇叭口期人工接种2龄玉米螟幼虫以造成不同梯度为害，利用便携式遥感光谱仪（ASD FieldSpec UV／VNIR）在玉米不同生育期收集冠层光谱信息，调查食叶级别，并在收获时统计蛀孔率和产量。结果表明：（1）各生育期食叶级别和对应生育期内的冠层光谱反射率值呈显著负相关，且各个级别之间方差分析差异显著；（2）各波段冠层光谱反射率值和每株虫孔数量的相关性分析得到相关性曲线，750-900nm相关系数较高，可作为监测的敏感波段；（3）乳熟期光谱数据、平均每株虫孔数量和产量及产量损失率之间均可建立极显著回归方程。用光谱仪所测数据估测产量损失率的精确度比用传统查虫数据估测产量损失率的精确度高，且省时省工。

辣椒茶黄螨危害的冠层光谱特性与危害级别反演

为了辣椒茶黄螨大面积的遥感监测提供理论依据,测定了辣椒茶黄螨危害期间的冠层高光谱数据,并对冠层反射光谱与茶黄螨危害级别进行了相关分析。结果表明:近红外波段758、1569 nm及可见光波段537 nm为茶黄螨螨害的3个敏感波段;并基于敏感波段及由其组成的比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI),建立了检测茶黄螨危害级别的5种单变量线性函数模型;3个敏感波段构建的模型方程在P=0.01条件下极显著相关,且758 nm处的光谱反射率建立的模型为最优,预测相关系数达0.965。

不同施氮水平辣椒地上部全氮含量与冠层光谱反射率的相关性

为了给辣椒精准施肥及其高产、优质、高效生产提供依据,分析了2个辣椒品种在不同施氮水平下地上部分的全氮含量及其与冠层光谱反射率和叶绿素含量（SPAD）之间的相关性。结果表明：植株全氮含量在适量施氮处理下达最大值,随着施氮量的增加,叶片全氮含量与叶片SPAD呈极显著相关且相关性减小;冠层光谱反射率在760～1 350nm能较准确地反映地上部分全氮含量和叶片全氮含量,说明通过光谱测定能及时监测辣椒的氮素状况,这为利用作物全氮含量计算施氮量提供了廉价、快速、实时的作物含氮量信息。

不同播期冬小麦叶绿素含量的冠层光谱响应研究

为了探究不同播期条件下冬小麦叶绿素含量的冠层光谱响应规律,依据本区域的推广种植播期,本试验设置4个播期,获取其冠层光谱及相关数据,并利用统计学方法对4个播期试验数据进行融合分析,模拟一个具有普适性的混合播期。结果表明,在4个播期和模拟混合播期下所建立的叶绿素含量光谱监测模型中,以播期10月6日的DVI(780,670)所建立的叶绿素含量光谱模型最好,其R2可达0.7835。利用同年的试验数据对模型进行检验,其预测值和实测值的R2可达0.8617,且RE和RMSE最小,表明播期10月6日是对冬小麦叶绿素含量进行预测的最佳播期,依此所建立的冬小麦叶绿素含量光谱监测模型是可行的。同时,所建立模拟混合播期模型的决定系数可达0.6713,实测值和预测值的验证R2可达0.8342,RE和RMSE也较小,说明该模拟混合播期模型能够较准确地预测各种播期条件下的叶绿素含量,因此,模拟混合播期模型在现实的应用中具有较好的适用性和普适度。研究结果可为冬小麦品质的大尺度遥感监测和小麦生产的宏观管理调控提供一定的理论依据。

不同施氮量条件下烤烟叶面积系数与冠层光谱参数的相关性

为明确氮肥施用量对烤烟叶面积系数(LAI)和冠层光谱参数的影响,测定了不同氮肥施用量条件下烤烟不同生育期的冠层光谱特征和LAI,对二者随施氮量的变化进行了分析,并利用相关分析和回归分析确定了二者的相关性。结果表明:在一定的施氮量范围内,施氮量增加对烤烟LAI有明显的促进效应,但在打顶期的效应不及团棵期和旺长期明显;一定范围内随施氮量增加,烤烟冠层光谱中可见光波段的反射率降低,而近红外波段的反射率提高;可见光范围内500,550,600,650和670 nm处反射率与LAI呈极显著负相关,近红外区域内780和800 nm处反射率与LAI呈显著正相关1,050和1100 nm处反射率与LAI呈极显著正相关,与LAI相关性最强的植被指数为NDVI(10505,50),用其构建的回归模型预测效果较好。

冬小麦冠层光谱红边特征分析

通过对不同N素营养水平冬小麦冠层光谱特性的田间试验研究，发现红边位移现象：在孕穗期前，红边随施N量增加向长波方向“红移”；孕穗期后“红移”现象基本消失，继而发生“蓝移”。红边参数中红边斜率（dλred）与叶片N累积量（TN．D）、叶绿素含量（CHL．T）、叶绿素密度（CHL．D）的相关关系通过显著性检验，红边面积（∑dλ680-760）和叶片全N含量（N％）的相关关系通过显著性检验，红边位置（λred）、红边斜率、红边面积与叶面积指数有着密切关系，均通过极显著性检验，一些红边参数可作为小麦农学参数估测的简便方法。

氮磷互作对水稻冠层光谱的影响及其PNN识别

【目的】氮、磷均为作物必需的大量营养元素,其丰缺诊断直接关系到合理科学施肥,进而影响产量、效益以及环境。本文旨在研究准确、快捷、无损地区分水稻缺氮和缺磷信息的光谱识别方法,从而指导田间施肥决策,精确作物管理、节约种植成本并控制农田面源污染。【方法】基于水稻6个氮素及两个磷素营养水平交互下的盆栽试验,分别在分蘖、拔节和抽穗期测定水稻冠层的可见近红外反射光谱(350—1 330 nm)及植株全氮(TN)和全磷(TP)含量等数据,分析氮磷互作对水稻植株体内TN和TP含量以及冠层反射光谱的影响,并运用概率神经网络(PNN)分别对不同生育时期的冠层光谱进行氮水平、磷水平、氮磷交互水平和缺素水平4个尺度下的分类识别。为避免光谱测量时仪器误差和光照、风力、温度、水分等环境条件所造成光谱数据批次间的差异,PNN分类识别前对光谱数据进行标准化处理,并将其中2/3作为训练集,另外1/3作为测试集。【结果】植株全氮含量受氮肥、磷肥和氮磷交互作用的影响显著;植株全磷含量则主要受磷肥和氮肥水平的双重影响,但不存在氮磷交互作用。水稻冠层光谱对氮肥的响应规律不受磷肥水平的影响,缺氮使可见光区反射率升高,近红外区反射率下降。缺磷使近红外区反射率下降,但可见光区的响应则受氮肥水平的影响,施氮处理呈上升趋势,氮胁迫处理则呈现分蘖期下降、拔节期上升、抽穗期下降的趋势。利用冠层光谱PNN模型可以对各个生育时期氮水平、磷水平、氮磷交互水平和缺素水平等不同施肥尺度进行识别,拔节期分类精度最高,抽穗期分类精度相对最低。4种分类尺度下PNN模型对磷素水平的分类精度最高,分蘖期和拔节期分别为83%和94%;其次是缺素水平,分别为78%和88%;对氮素水平以及氮磷交互水平等有较多个分类输出的识别精度较低,为61%—75%。值得一提的是,PNN模型对水稻施肥关键生育时期分蘖期和拔节期水稻植株缺氮缺磷、缺氮不缺磷、缺磷不缺氮、不缺氮不缺磷等4种缺素水平的分类中,所有只缺氮处理没有被预测为只缺磷处理,所有只缺磷处理也没有被误判为只缺氮处理,表明冠层光谱PNN模型能有效区分开氮磷胁迫。【结论】水稻的冠层光谱受到氮、磷水平的共同影响,利用水稻冠层光谱建立的PNN模型不仅能分别辨识各氮素、磷素施肥水平,并且能有效地区分开水稻缺磷和缺氮处理,避免混淆,对有目的性的指导施肥具有重要的意义和价值,可避免不恰当的施肥策略造成的环境、产量和经济损失。

不同施肥条件下水稻冠层光谱特征与叶绿素含量的相关性

通过田间小区试验,分析不同施肥条件下水稻不同生育期冠层反射光谱和叶绿素含量(SPAD)的变化特征,利用数学统计方法分析高光谱植被指数与叶绿素含量的相关性。结果表明,水稻冠层光谱反射率,从拔节期到抽穗期,在可见光波段很低且差异不明显,在近红外波段逐渐提高;从抽穗期到乳熟期,在可见光波段逐渐提高,在近红外波段逐渐降低。不同施肥条件下水稻冠层光谱差异明显,尤其在近红外波段表现特别明显,随施肥水平的提高,光谱反射率明显提高。水稻叶绿素含量随施氮水平的提高而逐渐增加。随生物质炭水平的提高,水稻叶绿素含量逐渐增加,当生物质炭超过一定值时,叶绿素含量反而降低。整个生育期,除乳熟期施氮肥0kg/hm2(N0)处理外,其他处理的PSSRa、PSSRb与叶绿素含量呈显著相关。拔节期,施生物质炭为9 000kg/hm2(C3)处理的mSR705和mND705与叶绿素含量呈显著负相关,其他处理为显著正相关。

基于冠层光谱的锦橙叶片磷素营养监测研究

以盆栽蓬安100号锦橙施肥调控试验为基础,利用田间冠层光谱信息探索建立植株磷素营养监测技术与方法。通过采集蓬安100号锦橙95个单株样本的冠层光谱信息和室内检测分析叶片磷含量,随机选取76个作为建模样本,19个为检验样本,运用多种光谱预处理方法和偏最小二乘法(Partial leastsquare method,PLS)及内部交叉验证方法建立校正模型与模型检验。结果表明,经多种光谱预处理方法的建模结果比较,冠层原始反射光谱经二阶求导和SNV处理后建立的蓬安100号锦橙叶片磷含量冠层光谱监测模型预测能力和稳健性最佳,其主成分数4个,能表达全波段63%的信息;校正模型相关系数为0.90,偏差Bias=2.45E-10,且RMSEC和RMSEP均最小。模型检验预测的决定系数R2=0.85。因此,利用二阶导数及标准归一化(Standard normal variate transformation,SNV)预处理的田间冠层光谱信息快速无损监测蓬安100号锦橙叶片磷含量具有一定的可行性。

稻纵卷叶螟为害水稻的冠层光谱特征及叶绿素含量估算

2017?2018年以南京农业大学农业气象与昆虫生态实验室培养的二龄稻纵卷叶螟幼虫为试验材料,在南京信息工程大学农业气象试验站水稻大田内,设置网罩控制下不同投虫量处理,以无虫量为对照,利用便携式波谱仪和SPAD-502叶绿素仪测定水稻全生育期冠层光谱反射率以及倒一叶叶绿素相对含量(Soil and Plant Analyzer Development,SPAD),分析不同初始虫量条件下、不同生育期水稻冠层的原始光谱、三边参数和SPAD值的变化规律。在此基础上,利用观测光谱中与SPAD值相关性较强的波段,计算基于光谱数据的植被指数和三边参数,并以这两类指数为自变量,建立水稻叶绿素相对含量的回归估算模型。结果表明:(1)稻纵卷叶螟为害下的水稻冠层光谱反射率与对照差异显著(P<0.05),其中可见光波段的反射率在分蘖?孕穗期低于对照,在扬花?成熟期高于对照;(2)在近红外波段,表现为虫害处理的反射率低于对照,且随着投虫量的增加反射率呈下降趋势,其中以300头·百株?1(4级)处理近红外波段的反射率最低;(3)随着投虫量的增加,红边位置发生明显“蓝移”。(4)SPAD值随投虫量的增加逐渐降低,4级处理最低;(5)归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、红边归一化植被指数(Red-Edge Normalized Difference Vegetation Index,NDVI705)以及红边位置与SPAD值的相关性较好;(6)利用观测光谱数据构建了SPAD单因子估算模型和多元逐步回归模型,其中以NDVI指数模型的估算效果最优,R2达到0.72,且高于其它估算模型,说明利用水稻冠层光谱参数,建立全生育期稻纵卷叶螟为害下水稻叶片叶绿素相对含量估算模型的方法是可行的,且具有快速、无损的特点,利于实现持续、动态和长期定位观测。

不同施肥长期定位试验地夏玉米冠层光谱特征研究

以黄淮海地区典型冬小麦-夏玉米轮作区的长期定位施肥试验为研究对象,筛选对氮、磷、钾三种营养元素及产量最敏感的波段和生育期,为监测不同时期作物营养胁迫情况和估产提供依据。系统分析了氮、磷、钾单一养分缺乏和两种或两种以上营养元素同时缺乏时典型生育期夏玉米冠层反射光谱特征、收获后秸秆和子粒氮、磷、钾及产量的变化规律。结果表明,缺素使冠层光谱反射率在可见光波段增加,在近红外波段降低。作物秸秆、子粒含氮量和含钾量及产量与可见光波段反射率呈负相关,与近红外区域7601~300 nm反射率呈正相关;秸秆含磷量与各反射率的相关性不明显,子粒含磷量与冠层光谱之间无明显规律。整体上,560和810 nm分别为收获期作物含氮量在可见光和近红外两个区域的敏感波段,开花期为夏玉米氮素诊断的敏感时期;夏玉米钾素在可见光和近红外区域的敏感波段分别为680和810 nm,拔节期为诊断钾素的敏感时期。整个生育期各单波段反射率与产量均呈极显著相关关系,拔节期关系最密切。说明在明确主导养分限制的前提下,利用作物冠层光谱来监测氮素和钾素的丰缺以及准确估产是可行的。

干旱胁迫对冬小麦冠层光谱及红边参数的影响

[目的]干旱是影响我国北方麦区的重要气象灾害之一。及时准确获取和掌握麦田干旱情况,对各级政府部门做出相应决策、采取积极有效的防旱、抗旱措施具有重要意义。作物冠层光谱分析是进行作物长势监测及灾害诊断的基础和有效手段,探索干旱胁迫下冠层光谱特征的变化规律,可为作物田间干旱遥感监测的展开提供先决条件。[方法]利用野外光谱测量仪对干旱胁迫下冬小麦冠层光谱进行采集,并对光谱特征及红边参数变化趋势进行分析。[结果]在可见光波段,光谱反射率为成熟期>灌浆期>抽穗期>开花期>拔节期>孕穗期;在近红外波段,光谱反射率为抽穗期>开花期>拔节期>孕穗期>灌浆期>成熟期。随着生育期的推进,红边幅值先增大后减小(max=0.0076,min=0.0013),红边位置先红移后蓝移(max=739 nm,min=700 nm),红边面积先增加后减小(max=0.31673,min=0.07069)。干旱胁迫越重,绿峰越不明显,红谷越浅,近红外平台越低;干旱胁迫越轻,绿峰越凸出,红谷越深,近红外平台越高。随着干旱胁迫程度的增大,红边幅值逐渐减小(max=0.008,min=0.00571)、红边位置逐渐蓝移(max=737 nm,min=727 nm)红边面积也逐渐减小(max=0.32065,min=0.24366)。[结论]研究结果可为实现快速、精准的农业干旱遥感监测提供参考及依据。