基于高光譜遙感的小麥氮素營養(yǎng)及生長指標(biāo)監(jiān)測(cè)研究.pdf

1、精確農(nóng)業(yè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中實(shí)現(xiàn)低耗、高效、優(yōu)質(zhì)和環(huán)境友好目標(biāo)的根本途徑，遙感技術(shù)可以快速獲取農(nóng)田作物生長狀態(tài)的實(shí)時(shí)信息，為實(shí)施精確農(nóng)業(yè)提供重要的技術(shù)支撐。高光譜遙感波譜具有連續(xù)、精細(xì)的特點(diǎn)，可顯著增強(qiáng)對(duì)植株生物理化參數(shù)的探測(cè)手段和能力，提高作物生長監(jiān)測(cè)的精度和準(zhǔn)確性。本研究的目的是以小麥為對(duì)象，以系列田間試驗(yàn)為依托，綜合運(yùn)用高光譜遙感、生長分析、生理生化測(cè)試及數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù)手段，分析不同氮素水平和品種條件下小麥冠層高光譜反射特征與氮素

2、營養(yǎng)和長勢(shì)指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，確立氮素營養(yǎng)和長勢(shì)指標(biāo)的適宜光譜參數(shù)及相應(yīng)監(jiān)測(cè)模型，在探明小麥植株氮素狀況與籽粒產(chǎn)量及蛋白質(zhì)含量定量關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立了基于植株氮素營養(yǎng)的小麥籽粒產(chǎn)量和蛋白質(zhì)含量光譜預(yù)測(cè)途徑，從而為小麥生長特征的無損監(jiān)測(cè)和精確管理提供理論基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)。 本研究首先比較了不同氮素水平和不同品種條件下不同生育時(shí)期小麥冠層光譜反射率的變化模式。結(jié)果表明，隨著施氮水平的提高，冠層反射光譜在近紅外反射平臺(tái)的反射率呈上升趨勢(shì)

3、，而可見光部分反射率則下降。小麥從拔節(jié)開始，冠層反射光譜在可見光波段先降低然后升高，以抽穗期前后反射率最低，而近紅外區(qū)反射率則表現(xiàn)相反趨勢(shì)；之后，隨著生育進(jìn)程推進(jìn)，在可見光區(qū)反射增強(qiáng)，而近紅外區(qū)反射較低，但在接近成熟時(shí)近紅外區(qū)反射率急劇增強(qiáng)。這些光譜信息為進(jìn)一步利用冠層反射光譜監(jiān)測(cè)小麥生長狀況和氮素營養(yǎng)狀況提供了基礎(chǔ)。 利用冠層高光譜分析技術(shù)，提取了特征波段及多種光譜參數(shù)，研究了小麥氮素營養(yǎng)狀態(tài)與冠層反射特征光譜的定量關(guān)系，建立

4、了小麥植株氮素狀況的敏感光譜參數(shù)及預(yù)測(cè)方程。群體葉片氮含量和積累量的敏感波段主要存在于近紅外平臺(tái)和可見光區(qū)，其中，紅邊區(qū)域表現(xiàn)最為顯著。分別與葉片氮含量和氮積累量線性關(guān)系表現(xiàn)密切的光譜參數(shù)間存在差異，REP<,LE>、λo和mND705與葉片氮含量相關(guān)性好，方程擬合精度高；MSS-SARVI、FD742和PSSRb與葉片氮積累量關(guān)系最密切，方程擬合效果優(yōu)于葉片氮含量。利用紅邊雙峰特征構(gòu)造新的紅邊參數(shù)，可以較好表達(dá)葉片氮素營養(yǎng)狀態(tài)及變化，

5、其中ND[RSDr(REP<,IG>)，LSDr(REP<,IG>)]對(duì)葉片氮含量方程擬合效果得到明顯改善，而LSDr(REP<,LE>)與葉片氮積累量的關(guān)系非常密切，與FD742接近。經(jīng)不同年際獨(dú)立數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)表明，以REIP<,LE>和mND705兩個(gè)光譜參數(shù)對(duì)葉片氮含量反應(yīng)最敏感，而FD742和SDr/SDb兩個(gè)光譜參數(shù)可以對(duì)葉片氮積累量進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)，利用新構(gòu)建的紅邊光譜參數(shù)建立葉片氮素營養(yǎng)監(jiān)測(cè)模型均給出了理想的檢驗(yàn)結(jié)果。比較而言，

6、葉片氮積累量好于葉片氮含量。在分析不同氮素水平下小麥色素狀況隨生育期變化模式的基礎(chǔ)上，討論了色素狀況與冠層高光譜反射率及光譜參數(shù)的關(guān)系，提出了小麥不同組分色素含量及密度的敏感光譜參數(shù)及預(yù)測(cè)方程。發(fā)現(xiàn)紅邊位置參數(shù)REP<,LE>和REP<,IG>與葉綠素含量關(guān)系較為密切，而與類胡蘿卜素含量關(guān)系較弱。光譜參數(shù)VOG2、VOG3、RVI(810，560)、Dr/Db和SDr/SDb等與葉綠素密度關(guān)系較好，而與類胡蘿卜素密度關(guān)系減弱。經(jīng)獨(dú)立試驗(yàn)

7、資料檢驗(yàn)，模型對(duì)色素含量估算效果以紅邊位置表現(xiàn)較好。VOG2、VOG3、Dr/Db和SDr/SDb對(duì)不同組分色素的估測(cè)檢驗(yàn)結(jié)果均較好?？傮w上，利用關(guān)鍵光譜參數(shù)對(duì)葉片色素狀況可以進(jìn)行準(zhǔn)確可靠的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，其中，葉綠素a和葉綠素a+b的含量及密度監(jiān)測(cè)效果最好。 通過比較研究小麥葉片糖氮比隨氮素水平的變化模式，確立了對(duì)小麥葉片糖氮比反應(yīng)敏感的波段區(qū)域，明確了冠層反射光譜與葉片糖氮比的定量關(guān)系，得出小麥葉片糖氮比光譜監(jiān)測(cè)的適宜時(shí)期為拔節(jié)期

8、至灌漿中期。水分特征參數(shù)FWBI和Area980與葉片糖氮比關(guān)系密切，以指數(shù)方程擬合效果最好，而色素特征參數(shù)(R<,750-800>/R695-740>)-1和VOG2為變量指數(shù)方程擬合決定系數(shù)有所降低，但仍達(dá)極顯著水平。獨(dú)立年際試驗(yàn)數(shù)據(jù)的測(cè)試表明，利用FWBI、Area1190、(R<,750-800>/R<,695-740>)-1和VOG2四個(gè)光譜參數(shù)可以對(duì)生長盛期的小麥葉片糖氮比進(jìn)行可靠的監(jiān)測(cè)。 在明確小麥葉干重和LAI隨

9、施氮水平和生育進(jìn)程的動(dòng)態(tài)變化模式的基礎(chǔ)上，確立了對(duì)小麥葉干重和LAI反應(yīng)敏感的波段區(qū)域，通過大量光譜參數(shù)的相關(guān)分析，建立了葉干重和LAI監(jiān)測(cè)模型。對(duì)于不同試驗(yàn)條件下的葉干重和LAI，可以使用統(tǒng)一的光譜參數(shù)進(jìn)行定量反演，其中基于RVI(810，560)、FD755、GMI、SARVI(MSS)和TC3等光譜參數(shù)的方程擬合效果較好。對(duì)表現(xiàn)較好的擬合方程進(jìn)行檢驗(yàn)，以參數(shù)RVI(81 0，560)、GMI、SARVI(MSS)、PSSRb、(R

10、<,750-800>/R<,695-740>)-1、VOG2和mSR705為變量建立的葉干重和LAI監(jiān)測(cè)模型均給出較好的檢驗(yàn)結(jié)果，尤其是光譜參數(shù)RVI(810，560)、GMI和SARVI(MSS)可以對(duì)不同條件下小麥葉干重和LAI進(jìn)行準(zhǔn)確可靠的監(jiān)測(cè)。 對(duì)不同年份、品種和氮素水平下小麥籽粒蛋白質(zhì)含量與不同生育期植株氮素狀態(tài)的相關(guān)分析表明，利用前期葉片氮素狀況可以預(yù)測(cè)成熟期籽粒蛋白質(zhì)水平，其中通過開花期葉片氮含量和氮積累量可以進(jìn)行

11、可靠的估測(cè)。根據(jù)特征光譜參數(shù)-葉片氮素營養(yǎng)一籽粒蛋白質(zhì)含量這一技術(shù)路徑，通過將小麥葉片氮素監(jiān)測(cè)模型融入鏈接，建立基于開花期高光譜參數(shù)的小麥籽粒蛋白質(zhì)含量預(yù)測(cè)模型。模型檢驗(yàn)顯示，開花期光譜參數(shù)mND705、REP<,LE> SDr/SDb和FD742可以對(duì)成熟期籽粒蛋白質(zhì)含量進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)報(bào)，其中基于mND705參數(shù)的預(yù)測(cè)模型更為準(zhǔn)確可靠。 依據(jù)小麥產(chǎn)量形成的生物學(xué)特征，系統(tǒng)比較了植株氮素營養(yǎng)狀況與籽粒產(chǎn)量之間的關(guān)系，提出了基于葉片氮

12、素營養(yǎng)指標(biāo)的籽粒產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型。灌漿前期葉片氮積累量和葉面積氮指數(shù)均能夠較好地反映成熟期籽粒產(chǎn)量狀況，而葉片氮含量和氮積累量及葉面積氮指數(shù)在拔節(jié)-成熟期的累積值與成熟期籽粒產(chǎn)量的回歸擬合效果更好。根據(jù)特征光譜參數(shù)-葉片氮素營養(yǎng)-籽粒產(chǎn)量這一技術(shù)路徑，將小麥葉片氮素營養(yǎng)監(jiān)測(cè)模型導(dǎo)入鏈接，建立基于開花期高光譜參數(shù)的小麥籽粒產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。檢驗(yàn)結(jié)果表明，利用灌漿前期關(guān)鍵特征光譜指數(shù)可以有效地評(píng)價(jià)小麥成熟期籽粒產(chǎn)量狀況，而拔節(jié)-成熟期特征光譜的累積

13、值能夠穩(wěn)定預(yù)報(bào)不同條件下小麥成熟期籽粒產(chǎn)量的變化。綜合分析了多種高光譜參數(shù)與小麥植株氮積累量的關(guān)系，確立了擬合度很好的光譜監(jiān)測(cè)模型。基于植株氮積累量的積分累加值與對(duì)應(yīng)籽粒氮積累狀況的密切關(guān)系，構(gòu)建了灌漿期籽粒氮積累量光譜估算方程，確定了小麥灌漿期地上部氮積累動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型。獨(dú)立年際試驗(yàn)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)表明，基于高光譜指數(shù)SDr/sDb、VOG2、VOG3、RVI(810，560)、[(R<,750-800>)/(R<,695-740>)]-1和