利用地-空高光譜遙感監(jiān)測小麥氮素狀況與生長特征.pdf

1、作物氮素狀況的有效監(jiān)測是作物精確施肥和管理調(diào)控的信息基礎(chǔ)。遙感技術(shù)可以快速獲取農(nóng)田作物氮素營養(yǎng)狀況和生長狀態(tài)的實時信息，為實施精確農(nóng)業(yè)提供重要的技術(shù)支撐，實現(xiàn)高產(chǎn)、高效，優(yōu)質(zhì)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)目標。高光譜遙感具有波譜連續(xù)的特點，可顯著增強對綠色植被生物理化參數(shù)的探測能力和監(jiān)測精度.星載高光譜成像儀Hyprion的問世使高光譜的規(guī)?；臻g應(yīng)用成為可能。本研究的目的是通過多年多點不同氮素處理的小麥田間試驗，利用衛(wèi)星高光譜遙感影像與高光譜地面光譜輻射

2、儀獲取多平臺小麥植株的反射光譜特征，與同步田間取樣測試方法相結(jié)合，運用遙感圖像處理技術(shù)和光譜分析技術(shù)及數(shù)理統(tǒng)計分析等手段，探索和篩選出與小麥氮素營齊指標相關(guān)的特征光譜參數(shù)，建立基于反射光譜特征的小麥氮素營養(yǎng)及相關(guān)生長參數(shù)監(jiān)測模型，從而形成利用地面和空間高光譜技術(shù)進行小麥氮素營養(yǎng)和生長狀況實時監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)。 作物葉片葉綠素素狀況是評價植株光合效率和營養(yǎng)脅迫的重要指標，葉片及冠層葉綠素狀況的實時無損監(jiān)測是作物生長診斷與氮素監(jiān)測的基

3、礎(chǔ).本章以不同施氮水平和小麥品種的田間試驗為基礎(chǔ)，利用高光譜輻射儀(350-2500 nm)獲取小麥葉片及冠層的高光譜反射率，定量分析小麥葉片葉綠素含量與葉片及冠層高光譜參數(shù)的關(guān)系，建立小麥葉片葉綠素含量的監(jiān)測模型.通過分析不同葉綠素水平的小麥葉片及冠層一階導(dǎo)數(shù)光譜，提取出特征參數(shù)紅邊對稱度來反映葉綠素水平的變化.不同光譜參數(shù)的比較顯示，紅邊參數(shù)與葉片葉綠素含量關(guān)系密切且表現(xiàn)穩(wěn)定，紅邊對稱度能夠有效的監(jiān)測小麥葉片及冠層水平的葉綠素含量。

4、用ASD高光譜輻射儀窄波段擬合常用機載高光譜輻射儀AVIRIS及EO-1衛(wèi)星搭載的高光譜輻射儀Hyperion的相近波段，進一步計算紅邊對稱度，并用擬合的紅邊對稱度與葉綠素含量作相關(guān)分析，與窄波段得到的紅邊對稱度的結(jié)果十分相近。表明用AVIRIS和Hyperion相近寬波段計算紅邊對稱度估測葉綠素含量是可行的，從而為進一步利用Hyperion影像數(shù)據(jù)進行小麥氮素營養(yǎng)的監(jiān)測提供了理論依據(jù)和技術(shù)支持。 作物氮素狀況是評價土壤肥力和作

5、物長勢的重要指標，葉片氮素狀況的實時無損估測對合理氮素管理，提高產(chǎn)量和改善品質(zhì)具有重要意義.本研究綜合分析小麥葉片氮含量與冠層高光譜參數(shù)的關(guān)系，比較多種高光譜參數(shù)估算葉片氮含量的效果，從而確立小麥葉片氮素狀況的定量監(jiān)測模型.以多個小麥品種在不同施氮水平下的大田試驗為基礎(chǔ)，在不同生育時期獲取小麥冠層的高光譜反射率及葉片氮含量，建立兩者之間的定量關(guān)系，結(jié)果表明，群體葉片氮含量的敏感波段主要存在于近紅外平臺和可見光區(qū)，其中，紅邊區(qū)域表現(xiàn)最為顯

6、著.進一步分析葉片氮含量和常用光譜參數(shù)間相關(guān)關(guān)系，同樣表明紅邊區(qū)域的參數(shù)與葉片氮含量相關(guān)較好。本研究還利用紅邊雙峰特征構(gòu)造新的紅邊位置擬合算法一簡化線性外推法，結(jié)果顯示該算法監(jiān)測小麥葉片氮含量有較好優(yōu)勢.獨立數(shù)據(jù)的檢驗表明，該算法的檢驗結(jié)果較理想.研究表明，利用星載Hyperion高光譜影像數(shù)據(jù)可以對小麥葉片氮素狀況進行精確監(jiān)測。 葉面積指數(shù)(LAI)是描述作物長勢的重要參數(shù)，LAI的實時動態(tài)監(jiān)測對小麥生長診斷和管理調(diào)控具有重要

7、意義.為分析多種高光譜參數(shù)估算小麥LAI的效果，建立小麥LAI的定量監(jiān)測模型，本研究采用不同小麥品種進行不同施氮水平的兩年大田試驗，于小麥不同生育期采集田間冠層高光譜數(shù)據(jù)并測定LAI。試驗結(jié)果顯示，小麥LAI隨施氮水平的提高而增加.小麥LAI與可見光光波段和近紅外波段光譜反射率相關(guān)性都較好，尤其是在近紅外，兩者相關(guān)系數(shù)較高.基于DVI(810，680)、DVI(810，560)、FD750、R762.6-R742.25等光譜參數(shù)的方程擬

8、合LAI效果較好.研究也表明窄波段高光譜參數(shù)與寬波段光譜參數(shù)，如GVI(AVHRR)、TC3相比，在監(jiān)測小麥LAI方面并沒有表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢.實時Hyperion影像反演的結(jié)果表明，利用高光譜數(shù)據(jù)進行大面積準確可靠的小麥LAI監(jiān)測是可行的. 葉干重是反映作物生長特征的重要參數(shù)，小麥葉干重的實時動態(tài)監(jiān)測對小麥生長診斷和管理調(diào)控具有重要意義.本研究采用不同小麥品種進行不同施氮水平的兩年大田試驗，于小麥不同生育期采集田間冠層高光譜數(shù)據(jù)

9、并測定葉干重。試驗結(jié)果顯示，小麥葉干重隨施氮水平的提高而增加，小麥葉干重與冠層光譜反射率相關(guān)關(guān)系較好，但是地上部干重與冠層光譜反射率相關(guān)關(guān)系較差.小麥葉干重與光譜反射率間相關(guān)性較好的區(qū)域主要位于近紅外波段.分析了大量高光譜參數(shù)與小麥葉干重的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果表明，基于RVI(810，680)等光譜參數(shù)的方程擬合葉干重效果較好，在此基礎(chǔ)上建立了小麥葉干重的定量監(jiān)測模型.進一步用空間高光譜傳感器Hyperion的相關(guān)波段信息得到RVI(813.

10、48，681.2)，并反演得到小麥葉干重。不同的大氣校正結(jié)果對小麥葉干重反演的影響較大，經(jīng)驗線性法獲得的預(yù)測值與實測值相對誤差約為16％，基本達到小麥生物量監(jiān)測的需求，但是用FLAASH模塊獲得的預(yù)測值與實測值相對誤差達40％以上，偏離嚴重.RVI、SARVI(MSS)、GEMI(AVHRR)等寬波段光譜參數(shù)與小麥葉干重相關(guān)系數(shù)也較高，表明對于生物量監(jiān)測，利用寬波段多光譜參數(shù)監(jiān)測生物量也是可行的. 籽粒蛋白質(zhì)含量是小麥品質(zhì)性狀的

11、重要指標，無損快速準確預(yù)報籽粒蛋白質(zhì)含量對于優(yōu)質(zhì)專用小麥生產(chǎn)的管理調(diào)控及品質(zhì)分級具有重要意義.本研究定量分析小麥籽粒蛋白質(zhì)含量、葉片氮素營養(yǎng)指標，冠層高光譜參數(shù)的相互關(guān)系，建立小麥籽粒蛋白質(zhì)含量的適宜光譜參數(shù)和定量預(yù)測模型.在不同小麥品種和不同施氮水平的3個大田試驗條件下，于小麥不同生育期采集田間冠層高光譜數(shù)據(jù)并測定植株氮素含量和籽粒蛋白質(zhì)含量.結(jié)果分析顯示，不同品種小麥的籽粒蛋白質(zhì)含量隨施氮水平的提高而增加，可以通過開花期葉片氮含量進

12、行可靠的估測，研究顯示不同蛋白質(zhì)類型的品種的籽粒蛋白質(zhì)含量與葉片氮含量相關(guān)關(guān)系不太一致.基于REP(SLE)的葉片氮含量監(jiān)測模型，具有可靠的預(yù)測性和適用性.根據(jù)特征光譜參數(shù)-葉片氮素營養(yǎng)-籽粒蛋白質(zhì)含量這一技術(shù)路徑，通過模型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)測模型，檢驗結(jié)果表明，以參數(shù)REP(SLE)為變量建立成熟期籽粒蛋白質(zhì)含量預(yù)報模型均給出較好的表現(xiàn).此外，本研究還進一步利用實時的Hyprion影像進行了試驗區(qū)小麥籽