花青素对植物反射特性的影响及遥感估算:叶片尺度

花青素是植物三大色素之一,与植物的生长发育、生长状态以及生长环境状况密切相关,花青素动态变化对生态环境的监测和预警具有重要意义。对叶片光学特性与色素关系的深入理解是估算色素浓度的前提,然而花青素对叶片光学属性的影响并未能得到系统地分析,极大地限制了植物花青素的反演和监测。该研究从机理出发,采用包含花青素参数的新一代植物叶片辐射传输模型PROSPECT-D,结合改进的Sobol’算法,获取输入参数协同变化条件下叶片的光学表现,计算模型参数的全局敏感性指数,全面分析花青素对叶片光学属性的影响,探索花青素的光学敏感波谱区间,在此基础上,以地面实测的叶片波谱和色素数据为样本,发展并探讨叶片尺度花青素的遥感反演方法。结果表明,Sobol’全局敏感性分析结果受样本量变化的影响,总敏感性指数在样本数为3 000时达到稳定;花青素主要影响400~689 nm波谱范围的叶片反射特性,叶片对光子的反射能力随花青素含量的增加而降低;叶绿素、类胡萝卜素与花青素对叶片的反射存在协同作用,在467~589 nm波谱区间,花青素对叶片反射的贡献高于其他参数,花青素总敏感性指数在509 nm处最高(86.64%);基于叶绿素、类胡萝卜素对叶片反射能力的贡献程度,花青素的波谱敏感区间可分为三个部分:467~505 nm(花青素、叶绿素、类胡萝卜素共同影响区)、 506~541 nm(花青素、类胡萝卜素影响区)、 542~589 nm(花青素、叶绿素影响区);叶片花青素含量与敏感区间的高光谱窄波段、波谱指数之间存在显著的线性关系。在所有的窄波段中,样本花青素含量与560 nm的叶片反射率的相关性最好,相关系数为0.948,但由于花青素与叶绿素、类胡萝卜素光谱吸收波段重叠,考虑其他色素干扰的波谱指数ARI、 mARI(Sentinel-2波段参考)与花青素表现出了好的相关性(相关系数分别为0.953 2, 0.953 6),但由于波段设置的差异,不同卫星的波谱指数表现并不一致。该研究可为未来更大范围的花青素遥感估算奠定重要的理论基础。

TVDI与土壤湿度关系的多时间尺度分析与旱情监测

[目的]揭示不同时间尺度的TVDI与土壤湿度的关联关系,确定反映土壤湿度的最佳时间尺度,以更为准确地获取土壤湿度信息,精准监测旱情。[方法]以3种不同时间尺度(8 d,16 d和月)的遥感地表温度、反射率数据以及山东省31个地面观测站土壤湿度数据为基础,分析不同时间尺度下植被指数-温度空间特征,建立不同时段不同时间尺度温度植被干旱指数(TVDI)的热边和冷边函数,研究TVDI与土壤湿度之间的关联性随时间尺度的变化规律,确定了区域土壤墒情监测的时间尺度,反演了区域土壤湿度,监测旱情。[结果]植被指数-温度二维空间形状呈三角形,但随时间发生改变;二维空间中植被指数与最大、最小温度之间有明显的线性关系,湿边并非理想的与坐标轴平行的直线;TVDI与土壤湿度线性相关,但两者之间的紧密程度随时间尺度而变,8 d尺度的TVDI与土壤湿度有更高的相关系数;山东省冬小麦旱情与降水高度一致。[结论]短时间尺度的TVDI更适于区域的旱情监测,尽管人工灌溉有效降低了对降水的需求,但降水的多寡仍是影响区域小麦旱情的主要因素。

基于种植制度利用MODIS数据提取冬小麦种植面积

为了及早获取冬小麦种植面积,为国家制定相关政策提供科学依据,该文基于山东省种植制度,将山东省冬小麦划分为"机播冬小麦—玉米"和"人工撒播冬小麦—水稻"两种类型,利用MODIS影像数据,分析冬小麦播种后、越冬期前冬小麦、大蒜、温室蔬菜的归一化差值植被指数(NDVI)值特征,结合9月中旬前茬作物NDVI特征建立当年机播冬小麦提取条件;鉴于稻茬麦播种后、越冬前的光谱特征与温室蔬菜光谱特征极为相似,则在水稻种植区利用拔节期冬小麦生物量迅速增长的特点提取上一年稻茬麦种植面积,由于"人工撒播冬小麦—水稻"这种耕作模式在山东特定地区较为固定,因此将上一年稻茬麦面积作为当年稻茬麦种植面积;合并两种类型冬小麦面积,用284组定位点数据对提取结果进行检验,精度达到了94.01%,结果表明:于越冬期前提取冬小麦种植面积是可行的,提取时间较利用拔节期NDVI值方法提前4个月。

棉花叶片厚度的高光谱测试方法

植物叶片厚度的变化能够指示植物生长状态的改变,为了实时、活体、无损地获取叶片厚度,该研究以棉花叶片为研究对象,利用DPS、Origin统计分析软件分析84组光谱数据与叶片厚度的相关性。研究表明,光谱反射率与叶片厚度在可见光350～369nm及664～689nm2个较窄区域达到了极显著正相关关系,在红外917～1884、2048～2380nm2个区域呈极显著负相关关系,总体相关程度红外波段高于可见光波段。红边参数与叶片厚度的相关性不高,24个形状参数与厚度达到了极显著相关水平,其中,中心为980nm的吸收谷面积与叶片厚度相关度最高,相关系数为0.848。分别用反射率、植被指数、光谱形状参数建立并测试3个估算模型,相对误差最高为7.4%,均方根差最高为0.051mm。结果表明利用高光谱分析技术,可以实现叶片厚度的快速、活体测量。

农业气象灾害遥感监测研究进展

遥感是实现农田信息快速获取的重要手段,在气象灾害发生后,利用遥感技术提取农作物受害的面积及监测灾害发生程度,对于灾害的评估与及时救助具有重要意义。阐述了农业气象灾害遥感监测在当前特殊历史时期的重要性,对国内外不同农业气象灾害的遥感监测方法进行了综述,通过分析研究中存在的问题,明确了今后农业气象灾害遥感监测应该重点解决的问题,并展望了该技术的发展前景。

作物病虫害遥感监测研究进展

近年来,随着信息技术的迅速发展,遥感作为一种快速监测手段已经被运用到作物病虫害监测中。本文阐述了作物病虫害遥感监测的基本原理及特点,重点介绍了国内外在其技术方法上的研究进展,提出了生产应用中的技术流程。进一步分析了当前本领域研究中的难点,展望了其应用前景,以期为棉花病虫害遥感监测研究提供借鉴与参考。

基质肥料缓释基质的筛选及其氮素释放规律

为提高基质肥料的缓释性能,该文选用10种有机和无机基质制备基质肥料,通过砂柱间歇淋洗的方法研究了基质肥料的氮素释放规律,并根据Logistic方程的参数和氮素释放拐点的UPGMA聚类分析评价了10种基质的缓释效果, 结果表明:基质肥料氮素累积释放率随时间的动态变化可用一级动力学方程、Elovich方程、抛物线扩散方程和Logistic 方程表征,其中以Logistic方程拟合效果最好,这说明定量描述氮素养分释放规律的方程中以Logistic方程评价更具有实效性,而有机基质中氧化淀粉和木质素的缓释效果较好,无机基质中膨润土的缓释效果最好。

基于SPEI的黄河流域多时间尺度干湿变化分析

黄河流域是我国重要的经济地带和生态屏障,水资源匮乏,研究流域的干湿变化对于水资源的合理管理和利用、促进流域的可持续发展具有十分重要的现实意义。运用1966—2015年3个时间尺度(年、半年、季节尺度)的SPEI数据,基于EOF,Mann-Kendall方法研究了全球变暖背景下黄河流域的干湿变化特征,并进行归因探讨。结果表明:在过去的50年中,黄河流域的SPEI有显著的年际波动,但大部分区域的SPEI未有显著的增加或降低的趋势,区域之间的干湿变化具有非同步特征;黄河流域气温与SPEI相关性弱,SPEI与降水有更好的同步性;黄河流域夏、秋季节的干旱较冬、春季节严重,中部黄土高原区的干旱事件频率高于黄河流域西部高原和东部平原区。研究表明黄河流域干湿状况存在区域差异,降水是决定SPEI大小的关键因子,异常气候事件—厄尔尼诺在一定程度上会影响流域的干湿状况。

基于冠层平行平面光谱特征的冬小麦籽粒蛋白质含量预测

通过2个小麦品种4个氮素水平的大田小区试验,及光谱仪传感器在冬小麦群体侧面水平测定不同叶层反射光谱,分析不同叶层光谱特征参量与冠层氮素分布、籽粒蛋白质含量的定量关系,建立籽粒蛋白质含量预测的分层光谱模型。结果表明,2个小麦品种冠层内氮素分布特点不同,普通蛋白质含量小麦京冬8号上、下叶层对不同氮素处理反应敏感,而高蛋白质含量小麦中优9507反应不敏感。京冬8号开花期叶层氮素含量梯度(ΔLNC)与籽粒蛋白质含量(GPC)极显著相关,在本文选择的6个光谱特征参量中,叶层比值植被指数梯度ΔRVI[670,890]与籽粒蛋白质含量(GPC)极显著相关;中优9507乳熟期籽粒蛋白质含量和叶层光谱参量梯度ΔRVI[670,890]极显著负相关。籽粒蛋白质含量和分层光谱参量梯度ΔRVI[670,890]统计模型,决定系数高于传统垂直测定模型,京冬8号模型RMSE为0.7500,中优9507模型RMSE为0.6461,在不同生育时期建立的分层光谱模型可以对不同小麦籽粒蛋白质含量进行预测。

影响近地光谱数据采集质量关键问题的探讨

根据近地高光谱数据采集的实践经验 ,利用光谱测试原理与实验数据分析了影响近地高光谱数据采集质量的几个关键技术问题 ,提出了光谱测试时间、测试高度、测试位置的选择及其标准白板的标定方法在实际操作中需要注意的问题 。

冬小麦冠层叶片氮素营养方向反射光谱的预测

以2个小麦品种,4个氮素水平的裂区实验设计,对垂直垄平面上不同观测角度冬小麦冠层光谱与叶片氮素含量的关系进行研究。结果表明,在选择的10种光谱特征参量中,RVI与冠层叶片氮素含量相关性最高,不同角度RVI中,0°观测角的RVI的相关性最显著。对冠层不同角度RVI及叶片氮素进行多种模型拟合,其中0°的GROWTH模型拟合效果最好,建立的0°模型RMSE为0.3402,预测准确率达到90.3%,比180°模型预测精度高23.7%,比90°高5.5%;对2个小麦品种分别建立0°观测角GROWTH模型,普通蛋白型小麦J411模型RMSE为0.2915,反演准确率达到91.64%,ZY9507模型RMSE比J411高31%,预测准确率低3.3%,说明建立的模型更适合普通蛋白含量小麦品种叶片氮素含量检测。

基于光谱分析技术的苹果花钾素含量估测研究

用光谱分析技术手段探索了苹果花钾素含量的估测方法。先对苹果花的原始光谱反射率(R_i)及其8种光谱变换形式(R′_i、R″_i、1/R_i、(1/R_i)′、lg(1/R_i)、(lg(1/R_i))′、lgR_i、(lgR_i)′)与钾素含量进行相关分析,找出与钾素含量相关性较显著的光谱形式;然后,采用逐步回归分析方法,筛选敏感波长与光谱参数,建立钾素含量估测模型;进而对模型进行优选和检验,确定最佳估测模型。结果表明,苹果花光谱反射率的一阶微分R′_i与钾素含量的相关性最显著;以筛选出的敏感波长669nm和1442nm的一阶微分建立的估测模型具有较好的线性趋势;经检验,其拟合方程的R^2为0.6955,RMSE为2.7,RE%为4.6。这表明该模型对苹果花钾素含量的估测具有较好的准确度,可作为最佳估测模型。该研究为快速估测苹果花营养元素含量提供了理论依据与参考。

近35年南四湖水域面积动态变化及驱动力分析

水域面积变化是湿地生态系统对气候和社会经济发展影响的明显反映。综合改进归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)和阈值法,探讨了1984—2018年南四湖水域面积变化趋势,并利用偏相关分析探究水域面积变化的主要驱动因子。结果表明:南四湖水域面积有明显的阶段特征,总体看,近35年南四湖水域面积呈增加趋势,但以2002特大干旱年为界点,1984—2002年及2003—2018年两个时间段的水域面积减少趋势均比较明显;近35年一直被水覆盖区域仅占9.97%,低于10年的区域占25.26%。与其他湖泊不同,南四湖水域面积与气象因子的相关性较弱,仅在枯水年表现出与气温的显著负相关(r=-0.746,P<0.01),而与研究区明显增加的降水量相关性不显著,水域面积主要受养殖业发展和生态调水政策的影响。

棉花叶面积指数冠层反射率光谱响应及其反演

【目的】研究棉花冠层光谱对不同叶面积指数(LAI)的响应,建立棉花LAI光谱反演模型。【方法】利用2003～2004年采集的棉花光谱与LAI的246组数据,分析LAI与冠层反射率光谱和反射率一阶微分光谱间的定量关系。【结果】当LAI大于2.5后不同LAI棉花群体光谱反射率在可见光波段趋于饱和;LAI与可见光波段和短波红外波段(水分吸收带除外)光谱反射率呈显著负相关,与近红外波段高光谱反射率呈显著正相关;LAI与棉花反射率一阶微分光谱主要在蓝边(523～531nm)、黄边(570～576nm)、红边(700～755nm)形成3个相关系数高台区,均达极显著水平,其中红边区的相关性最高。棉花红边位置固定,分别在718nm和723nm,且以723nm处对LAI更敏感。在反演棉花LAI的高光谱参数中VI(660、800)、VI(550、800)、VI(500、800)、VI(670、800)、Sdy(570～573nm)、SDr(714～755nm)、D723、Dr估算LAI相对误差低于30%,RSME小于0.6,其中VI(600、800)、VI(550、800)两个参数估算水平最高,相对误差分别为21.7%与21.0%,RMSE分别为0.416与0.419;利用SDr与SDr/SDb分别对LAI大于1.0与小于1.0的棉花群体反演,能显著提高LAI的估算水平。【结论】应用高光谱分析方法能够提取棉花冠层特征光谱信息,构建LAI高光谱反演参数,建立估算模型,并且利用包含不同光谱参数的分段模型可以进一步提高LAI反演精度。

落叶阔叶林冠层光合有效辐射分量的遥感模拟与分析

冠层绿色叶片(光合组分)的光合有效辐射分量(绿色FPAR)真实地反映了植被与外界进行物质和能量交换的能力,获取冠层光合组分吸收的太阳光合有效辐射,对生态系统生产力的遥感估算精度的提高具有重要的意义。研究以落叶阔叶林为例,基于SAIL模型模拟森林冠层光合组分和非光合组分吸收的光合有效辐射,研究冠层FPAR变化规律以及与植被指数的相关关系。结果表明,冠层结构的改变会影响冠层对PAR的吸收能力,冠层绿色FPAR的大小与植被面积指数及光合组分面积比相关;在高覆盖度植被区,冠层绿色FPAR占冠层总FPAR的80%以上,非光合组分的贡献较小,但在低植被覆盖区,当光合组分和非光合组分面积相同时,绿色FPAR不及冠层总FPAR的50%;相比于NDVI,北方落叶阔叶林冠层EVI与绿色FPAR存在更为显著的线性相关关系(R^2>0.99)。

山东省小麦主产区旱情遥感监测系统的构建

本文根据山东省小麦主产区生态条件的区域差异性,以MODIS影像为数据源,分区域、分时段、分模型构建了小麦主产区旱情遥感监测系统,综合考虑土壤质地、风速因素的影响,对热惯量和植被供水指数模型进行修正,确定了野外同步遥感观测场布局及旱情评价指标,依此制定了山东省小麦主产区旱情遥感监测技术流程。

基于混合像元分解提取小麦种植面积的技术与方法研究

以菏泽市曹县为例,运用线性混合模型,对MODIS遥感数据的混合像元分解技术与方法进行了初步研究。通过MNF变换、散点图以及引入PPI纯净像元指数确定端元组分,并采用最小包含法求取端元组分反射率,而后将4类端元光谱值代入线性模型,用带有约束的最小二乘法求解,得出每种地物类型的百分比丰度以及RMS误差图像,RMS均值小于0.0096,并与TM图像进行对比分析,利用混合像元分解方法可较高精度的提取小麦面积信息。

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。

拔节期夏玉米洪涝胁迫下叶绿素含量和高光谱特征变化

基于农作物遥感原理,通过模拟试验的方式,获取洪涝胁迫下夏玉米高光谱特征变化情况,结合玉米叶绿素含量变化特征,为玉米洪涝灾害识别及区分洪涝胁迫程度的遥感监测提供先验知识。结果发现,洪涝胁迫下拔节期夏玉米叶绿素含量呈下降趋势,淹水时间越长,下降幅度越大;光谱反射率在可见光部分随淹水时间增加而上升,在近红外部分随淹水时间增加而下降。红边处一阶微分(Dre)、绿峰处反射率(ρg)、反射率面积SGρ(绿)等多种光谱参数可以指示玉米洪涝灾害的发生程度,可以作为玉米洪涝灾害监测与评估的重要参数。

人工模拟洪涝胁迫对夏玉米叶部性状及产量的影响

采用人工淹水方式模拟洪涝胁迫环境,分别设置拔节期、抽穗期和灌浆期淹水处理,以不淹水为对照(CK),研究了洪涝胁迫对夏玉米叶面积指数、叶绿素含量及产量的影响。结果表明,洪涝胁迫1天对玉米叶片叶绿素含量和叶面积指数的影响较小,超过5天后明显降低;不同时期淹水处理均能减少公顷穗数和产量,但对千粒重和穗粒数的影响不同,拔节和抽穗期长时间淹水均能降低穗粒数和千粒重,而灌浆期淹水后千粒重和穗粒数呈一定的上升趋势,因此,拔节和抽穗期淹水的夏玉米产量降低幅度明显大于灌浆期。