利用高光谱植被指数估测苹果树冠层叶绿素含量

叶绿素含量是反映植物生长状况的重要参数。利用ASD FieldSpec 3光谱仪,测定春梢停止生长期苹果冠层高光谱反射率,对原始光谱进行微分变换,与苹果叶绿素含量进行相关分析确定敏感波段,通过分析敏感区域400～1 350 nm范围内所有两波段组合的植被指数,选择最佳植被指数并建立苹果冠层叶绿素含量估测模型。结果表明：(1)苹果冠层叶绿素含量的敏感波段区域为400～1 350 nm。(2)利用筛选得到的植被指数CCI(D₇₉₄/D₇₆₃)构建的估测模型能较好的估测苹果冠层叶绿素含量。(3)以CCI(D₇₉₄/D₇₆₃)指数为自变量的估测模型CCC=6.409+1.89R3+1.587R2-7.779R预测效果最佳。因此,利用高光谱技术能够较快速、精确的对苹果冠层叶绿素含量进行定量化反演,为苹果长势的遥感监测提供理论依据。     

滞尘影响下的茶树叶片水分高光谱估算

减少叶面滞尘对茶树叶片水分有效光谱信息提取的干扰,有利于建立更加稳健的茶树叶片水分高光谱估算模型。以“舒茶早”为研究对象,通过田间随机采集鲜叶样品,测定叶片原始光谱反射率、含水量以及滞尘率。比较分析滞尘对茶树叶片原始光谱的影响,分别基于归一化计算与比值计算方法构建新波段植被指数,并利用相关系数法筛选叶片水分含量相关性最高的新波段植被指数,结合相对变率分析获取滞尘对叶片水分估算影响不敏感的待选指数。通过分析不同滞尘条件下新建植被指数和已有水分指数与滞尘的响应关系,筛选出滞尘影响下茶树叶片水分估算的最优植被指数,最终构建茶树叶片水分估算的高精度模型。结果表明：（1）位于711~1 378 nm波段范围的叶片光谱反射率受滞尘影响呈现显著降低的趋势,随着滞尘率增大光谱反射率减小,且无尘叶片反射率与有尘状态反射率具有明显聚类现象,相同状态下的不同叶片反射率差异性极显著。（2）新波段植被指数、已有水分指数与茶树叶片含水量之间的相关性以及基于该指数构建的茶树叶片水分估算模型的精度,在滞尘影响下均呈现明显的下降趋势。（3）在滞尘混合状态下,以1 298和1 325 nm为中心波段的新建比值植被指数对滞尘敏感性最低,且与叶片含水量相关性高,为最优植被指数,其建立的茶树叶片水分高光谱估算模型具有较高的预测精度（y=0.245x-0.241,R2=0.854,RMSE=0.001）,并且实测值与预测值具有较好的一致性。因此,该研究可为茶树的水分精细化管理提供依据,并可为基于高光谱信息构建复杂环境条件下的水分估算高精度模型提供新思路。     

基于高光谱分析的玉米叶片氮含量分层诊断研究

为了明确不同生育时期进行玉米氮素营养诊断的叶片层位,建立准确稳健的玉米氮素营养诊断模型,以达到合理追施氮肥,提高氮肥利用率的目的。试验采用单因素盆栽试验设计,以玉米（郑单958）为研究对象,应用高光谱技术,分析了不同氮营养水平下不同生育时期不同层位玉米叶片的氮含量分布和变化规律及光谱响应特征;并依据叶片氮含量与光谱反射率的相关关系,叶片氮含量与全波段(400～2 000 nm)任意两两波段组合构建的比值光谱指数(RSI)的回归关系,初步确定了不同生育时期进行氮素营养高光谱诊断的目标叶片,筛选出最优的比值光谱指数,建立了叶片氮素含量估算模型。结果表明：玉米叶片氮含量：上层>中层>下层;随着玉米的生长,在低氮条件下上层叶片氮含量呈先减少后增加（追肥）再减少趋势,在高氮条件下呈减少趋势,中下层叶片氮含量呈递减趋势。六叶期下层玉米叶片光谱反射率敏感范围较大,相关性较强;九叶期和灌浆期上层玉米叶片的光谱反射率敏感范围较广,相关性较强;开花吐丝期中层叶片的光谱反射率敏感范围较大,相关性较强。六叶期选取下层叶作为诊断目标叶,选取最佳比值光谱指数RSI(1 811, 1 842)建立线性估算模型,九叶期和灌浆期选取上层叶片作为诊断目标叶,选取的最佳比值光谱指数分别为RSI(720, 557),RSI(600, 511)建立线性估算模型,开花吐丝期选取中层叶片作为诊断目标叶,选取比值光谱指数RSI(688, 644)建立线性估算模型。研究结果可为快速准确地利用光谱技术进行玉米叶片氮素营养诊断提供理论依据。     

不同病害胁迫下大豆的光谱特征及识别研究

在英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区(52.8°N, 1.2°W)实测感染锈病与普通花叶病大豆的单叶光谱数据,利用连续统去除法对原始光谱数据进行处理,筛选对病害及锈病严重度敏感的波段,构建植被指数对感染锈病与普通花叶病及不同严重度锈病的大豆进行识别研究。研究发现普通花叶病胁迫下的大豆光谱反射率在可见光区域均大于健康大豆的,而锈病胁迫的大豆光谱反射率在绿光区随病情严重度增加而减小,在红光区随病情严重增强而增大。根据大豆光谱变化特征设计了一个植被指数R₅₀₀×R₅₅₀/R₆₈₀对大豆病害进行识别,通过计算不同病害及不同严重度之间的J-M距离对指数识别病害能力进行检验,结果表明指数R₅₀₀×R₅₅₀/R₆₈₀能够较好的识别出大豆锈病与普通花叶病,且该指数在识别大豆锈病严重度方面也有较强的能力。研究结果对农作物病害遥感监测与防治具有重要的理论价值与实际应用意义。     

GWLS-SVR模型的红枣树叶片叶绿素含量估算

叶绿素含量是红枣树光合作用能力、生长状况、营养状况的指示剂,不同地理位置种植的红枣树受到自然、人为等因素的影响,叶绿素含量分布有所不同,该研究实地测定了若羌县枣树叶片高光谱反射率及表征叶绿素含量的枣树叶片SPAD（soil plant analysis development)值。为了高效无损地估算红枣树叶片SPAD值,计算了红枣树叶片SPAD值全局莫兰指数,以SPAD值和高光谱波段之间的相关性为基础,通过C_P统计量计算重要程度高的特征波段,运用地理加权最小二乘支持向量回归GWLS-SVR（geographically weighted least squares-support vector regression）模型对红枣树叶片SPAD值进行预测,与多元线性回归（MLR）、支持向量机回归（SVR）模型比较并探讨GWLS-SVR模型估算红枣树叶片SPAD值的能力。结果表明：（1）光谱一阶导数可以有效去除噪声并突出光谱信息尤其是492~510,542~543,642~652,657~670和682~692 nm区间内显著的提高了与SPAD值的相关性。（2）C_P统计量方法能够有效的选择敏感区间的特征波段,进而提高模型估算精度,由统计量方法计算出原始光谱重要程度最高的两个变量为595与696 nm,光谱一阶导数的特征波段为688 nm。其中对于同一个敏感波段区间的波段组合总有单个波段的统计量低于多个波段组合的统计量,这可能是相近波段间的较强共线性导致的。（3）若羌县红枣树叶片SPAD值存在显著的空间聚集性,全局莫兰指数为0.125 8（p<0.1）,适合建立考虑空间位置的GWLS-SVR模型。（4）结合Bootstrap再抽样与t检验模型检验得到结合地理位置信息的GWLS-SVR模型总体上估算能力优于SVR和MLR模型,且结果高度显著（p<0.001）,其中基于光谱一阶导数的GWLS-SVR模型为最优的红枣树叶片SPAD值估算模型（R2为0.975,MSE为1.082）,能够为高光谱定量反演红枣树SPAD值进而快速无损的监测红枣生长状况提供一定参考。     

植被叶片生化组分的光谱响应特征分析

依据LOPEX’93数据,分别使用地表反射率光谱及其变化量以及光谱指数分析了鲜叶片叶绿素和水分含量的光谱响应。结果表明,在反射率光谱及其变化量的分析中,反射率的二阶导数对叶绿素具有较高的响应,对叶绿素响应较高的波段依次为600,700,670,410,490,500和440nm,这些波段区间能够较好地反映植被叶绿素的含量;反射率光谱经连续统去除后对叶片含水量具有较高的响应,对水分含量响应较高的波段依次为:1870,2130,2180,1820,2350和2120nm,分别对应着水分在短波红外波段的吸收波段。在光谱指数的分析方法中,光谱指数ND(normalized difference)对叶绿素含量较其他指数具有更高的响应,其相关系数为0.618;光谱指数Ratio975对叶片水分含量具有较高的响应,相关系数可达0.996。根据以上的响应分析,构建相关模型,对叶片中叶绿素和含水量开展地基反演实验,结果表明,基于地面光谱数据反演叶片中叶绿素和含水量可达到较高的精度。     

玉米叶片的光谱响应及其氮素含量预测研究

以不同施肥水平下两年玉米田间试验为基础,利用高光谱技术探讨大喇叭口期不同层次玉米叶片光谱响应的敏感区域,并依据叶片氮素含量与原始光谱反射率及其一阶导数的相关性,最终构建了叶片氮素含量的预测模型。结果表明：不同施肥水平下叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段、761～1 300 nm波段,不同层次间叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段,叶片氮素含量与470～760 nm波段光谱反射率及其一阶导数呈极显著相关。经过对比筛选,以光谱指数DSI(564,681)和DSI(681,707)构建的指数预测模型效果最好,预测精度达93.43%和93.39%,能有效估测叶片氮素含量。     

优化光谱指数建立水稻叶片SPAD的高光谱反演模型

利用高光谱反射率光谱的特征波段构建光谱指数,建立叶绿素含量反演模型是实现水稻生产精准调控和科学管理的必要手段之一。为了建立适用于拔节孕穗期水稻叶片叶绿素相对含量（SPAD）的高光谱反演模型,分别获取了拔节孕穗期水稻叶片的高光谱和SPAD数据,利用小波分析法对原始光谱反射率曲线进行降噪处理,并对基于积分运算的光谱指数NAOC进行简化,获得了基于双波段简化运算的优化光谱指数。利用相关分析法计算由原始反射率光谱R和数学变换光谱LgR、1/R和R构建的优化光谱和变换光谱指数与水稻叶片SPAD的相关系数,获得了以积分限（a,b）为横、纵坐标的相关系数二维矩阵,并绘制相关性等势图,得到相关系数最高的3个波段组合：R（641,790）（0.872 6）,R（653,767）（0.871 7）和R（644,774）（0.871 6）,计算出20个原始样本中3个积分波段组合所对应的60个优化光谱指数值,按照2∶1的比例划分为建模集和验证集,建立了三种水稻叶片SPAD反演模型：偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）和BP神经网络模型。结果显示：利用优化光谱和变换光谱指数建立的3种水稻叶片SPAD反演模型决定系数R2均大于0.79,归一化均方根误差NRMSE则小于5.4%。其中BP神经网络相对于其他两种模型具有较高的拟合度,预测精度也相对较高,建模集R2=0.842 6,NRMSE=5.152 7%;验证集R2=0.857,NRMSE=4.829 9%。总体来看,基于双波段简化运算后的优化光谱和变换光谱指数建立拔节孕穗期水稻叶片SPAD反演模型是可行的;对比分析3种模型反演结果发现,BP神经网络对水稻叶片SPAD的反演效果较好。该工作对提高拔节孕穗期水稻精准调控技术和建立水稻生产的科学管理体系具有一定的参考价值。     

光谱重构油菜叶绿素含量快速检测方法及设备研制

为了实现油菜叶片中叶绿素含量的快速无损检测,开发了手持式多光谱成像系统用于采集油菜叶片在460,520,660,740,840和940 nm 六个波段的光谱图像。将一台能够采集可见光/近红外（380～1 023 nm）512个波段光谱图像但是价格高昂且体积大的室内高光谱成像系统作为参考仪器,将手持式多光谱成像系统作为目标仪器后,采用伪逆法（pseudo-inverse method）求得高光谱成像系统和多光谱成像系统两台仪器之间的转换矩阵F,从而实现6个波段的多光谱图像向512个波段的高光谱图像的重构,提高了手持式设备的光谱分辨率。运用偏最小二乘回归算法（PLSR）建立了重构的光谱与油菜叶片的叶绿素含量之间的关系模型。结果表明,重构的可见光范围内的光谱反射率与叶绿素浓度之间具有很强的相关性,PLSR回归模型建模集的决定系数R2_c为0.82,建模集均方根误差RMESC为1.98,预测集的决定系数R2_p为0.78,预测集均方根误差RMESP为1.50,RPD为2.14。虽然应用本文开发的手持式成像系统结合PLSR模型实现油菜叶绿素含量快速无损预测的精度低于基于室内高光谱成像系统获得的高光谱图像建立的PLSR模型（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.90,1.41,0.82,1.36和2.37）,但是明显优于基于原始多光谱成像系统4个波段（460,520,660和740 nm）反射率建立的PLSR模型得到的结果（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.78,2.06,0.72,1.85和1.88）。表明光谱重构技术可提高多光谱成像预测油菜叶绿素含量的精度,并且与室内高光谱成像系统相比,开发的手持式设备具有体积小、成本低廉和操作简便等优点,可为田间油菜叶片的生理状态和养分检测及可视化表达提供技术支持。     

高光谱激光雷达植被叶片方向反射特性及对叶绿素反演的影响

不同于传统被动光学传感器,高光谱激光雷达发射主动式全波段高斯脉冲激光,和植被叶片表面相互作用后,不同波段后向散射强度返回至接收器并被记录下来。以往的高光谱激光雷达植被叶片反射特性研究只聚焦于零度角入射的情况,对多入射角方向反射光谱特性以及方向反射特性对叶片叶绿素含量估算带来的误差尚未进行过深入研究。利用实验室研发的32波段高光谱激光雷达获取了不同入射角下的植被叶片反射光谱,对高信噪比波段下植被叶片的复杂方向反射特性进行了深入分析,随后选择光谱指数研究了高光谱激光雷达测量条件下植被方向反射特性对叶绿素含量反演的影响。结果表明,(1)高光谱激光雷达植被叶片回波强度随入射角增大逐渐降低,但二向反射率因子并不逐渐减小,在可见光和近红外波段,二向反射率因子随入射角增大分别呈现出两种不同形状特征,可见光波段反射率因子最大值出现在0°～10°,近红外波段最大值出现在60°,反射率因子最小值均出现在45°处,最大和最小反射率因子间可差0.1左右,可见光和近红外波段10°～60°内二向反射率因子均呈现先减小后增大的趋势;(2)通过对不同入射角下光谱指数与叶绿素含量的回归分析发现,方向反射特性对反演精度有...     

水胁迫下典型盐生植被梭梭光谱特征分析

荒漠地区由于气候干燥，降水稀少，水分常成为制约植被生长的因素之一，水分胁迫对植物长势和产量的影响比任何其他胁迫都要大。随着高光谱技术的发展，国内外已有众多学者利用高光谱数据研究植被遭受胁迫作用，然而这些研究对象多集中于甜菜、棉花、玉米、水稻等作物，针对干旱区盐生植被遭受胁迫作用的研究较少。梭梭作为荒漠、半荒漠地区的典型盐生植被之一，具有极高的经济和生态效益。选择梭梭作为研究对象，培育一年生梭梭，并设置三个水分梯度，形成受不同水分量胁迫的梭梭。使用原始光谱、红边位置参数，结合植被指数及二维相关光谱研究其叶片光谱特征，为干旱区利用高光谱遥感监测盐生植被提供借鉴。结果表明：(1)分析梭梭叶片反射光谱曲线发现，在可见光至中红外各波段范围内，受不同水分量胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率有显著差异。在可见光(350～610 nm)波段，各水分处理的梭梭叶片反射率依次为100 mL>500 mL>200 mL，这是由于100和200 mL水分促进梭梭内部叶绿素合成，使该波段反射率降低，而过多的水分(500 mL)对梭梭内部的叶绿素合成没有更大的促进作用。在红光区(611～738 nm)，随着水分量的增多，受不同水分量胁迫的梭梭叶片光谱反射率依次减小。在738～1 181和1 228～1 296 nm波段，受不同水分量胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率为：200 mL>100 mL>500 mL；在1 182～1 227 nm波段，受不同水分量胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率为：100 mL>200 mL>500 mL。这是由于植被细胞结构对近红外区域的反射率影响较大，因而受不同水分胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率有显著差异。在1 300～1 365和1 392～1 800 nm波段，受各水分胁迫作用的梭梭叶片反射率为：100 mL>200 mL>500 mL。这表明在500 mL水分胁迫量范围内，水分越多，叶子的细胞液、细胞膜对水分的吸收能力越强，使得反射率下降。通过对原始光谱求取一阶导数并提取红边位置参数发现，各水分处理下的梭梭叶片一阶微分光谱曲线中红边位置未发生移动。这是由于梭梭在长期的干旱环境影响下，形成了特殊的适应机制，水分对其红边位置影响不敏感。(2)选取若干植被指数分析各水分处理下的梭梭光谱指数变化。当水分胁迫量由100 mL增至200 mL时，WI/NDWI，MSI和NDII指数值变化显著，可用于研究水分胁迫下梭梭的光谱特征。(3)使用二维相关光谱技术分析受各水分胁迫作用的梭梭光谱特征，得出在100 mL水分胁迫下，在536，643，1 219和1 653 nm波段处，吸收峰对水分的微扰敏感；在200 mL水分胁迫下，在846和1 083 nm波段处，吸收峰对水分的微扰敏感；在500 mL水分胁迫下，在835和1 067 nm波段处，吸收峰对水分的微扰敏感。总之，在近红外波段，与100 mL水分量相比，梭梭受200和500 mL水分量胁迫时，吸收峰对水分的微扰敏感度上升。由100 mL水分胁迫下梭梭的二维同步相关谱图可知，1 044和1 665 nm，1 072和903 nm，903和1 264 nm，1 230和1 061 nm波段处形成正交叉峰，表明这些波段处光谱强度随水分的干扰同时变化。     

稻干尖线虫病胁迫水稻叶片波谱响应特征及识别研究

对植被病害的精确识别是采取植保措施的前提,同时对喷施农药也具有积极的指导作用。比较了受稻干尖线虫胁迫水稻叶片和健康叶片色素含量、光谱反射率、高光谱特征参数,受害水稻叶片与健康叶片相比,叶绿素和类胡萝卜素含量分别降低18%和22%;光谱反射率在蓝紫光、绿光和红光谱段分别增加1.5,1和2.3倍,在近红外和短波红外区域分别降低约28.9%和26.3%,红边和蓝边分别蓝移约8和10nm,绿峰和红谷分别红移约8.5和6 nm。以红边面积和红边位置作为C-SVC(非线性软间隔分类机)的输入向量,对受害和健康叶片进行识别,精度为100%。研究表明,水稻叶片光谱对病害胁迫具有显著的响应特征,利用C-SVC对受害和健康叶片进行辨别的方法是可行的。     

重金属铜胁迫下玉米的光谱特征及监测研究

农作物重金属污染监测是当今高光谱遥感研究的重要内容之一,旨在设计一种新的窄带植被指数,以实现不同培育期的两种玉米品种的重金属铜胁迫监测。研究设计了不同浓度的铜污染实验,采用SVCHR-1024I型高性能地物光谱仪测量不同浓度铜离子（Cu2+）胁迫下玉米叶片的光谱反射率,并同步获取了玉米叶片中Cu2+含量数据。首先,对玉米叶片原始光谱数据进行一阶差分处理,并计算一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量的相关系数（r）,筛选对铜胁迫敏感的波段。计算结果显示,489~497,632和677 nm波长附近的一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量显著相关,可将其视为敏感波段。其次,根据以上3个敏感波段,建立基于一阶差分反射率的铜胁迫植被指数（dVI）。对所有可能的dVIs和Cu2+含量进行一元回归分析,并采用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对回归结果进行评估,以筛选最佳指数。最后,采用不同生长年份的玉米实验数据对敏感波段的稳定性及dVI的适用性进行了验证评估;同时,通过与归一化植被指数（NDVI）、红边叶绿素指数（CI_red-edge）、红边位置（REP）、光化学反射指数(PRI)等常规重金属胁迫植被指数进行应用比较,证明dVI更具有优越性。结果表明：一阶差分处理后,在450~500,630~680和677 nm波长处的叶片反射率与Cu2+含量的相关系数明显增大。基于一阶差分反射率的特征波段具有稳定性,对于不同生长年份的玉米叶片数据,特征波段的波长位置不变。一元回归分析结果表明,结合497,632和677 nm波长的一阶差分反射率的指数与Cu2+含量具有显著的相关性,对于不同生长年份的2种玉米品种数据集,R2都高达0.75以上。另外,与常规植被指数比较结果表明,该研究所提出的dVI具有更好的鲁棒性及有效性,可为冠层尺度的重金属胁迫监测提供理论基础。     

苹果树叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究

叶片叶绿素含量是评估果树长势和产量的重要参数,实现快速、无损、精确的叶绿素含量估测具有重要意义。本研究以山东农业大学苹果园为试验区,采用高光谱分析技术探索苹果树叶片叶绿素含量的估测方法。通过分析叶片高光谱曲线特征,对原始光谱分别进行一阶微分、红边位置以及叶面叶绿素指数(LCI)变换,分别将其与叶绿素含量进行相关分析及回归分析,建立叶绿素含量估测模型并进行检验,从中筛选出精度最高的模型。结果显示,以LCI为变量的估测模型以及以一阶微分521和523nm组合为变量的估测模型拟合精度最高,决定系数R2分别为0.845和0.839,均方根误差RMSE分别为2.961和2.719,相对误差RE%分别为4.71%和4.70%。因此LCI及一阶微分是估测苹果树叶片叶绿素含量的重要指标。该模型对指导苹果树栽培生产具有积极意义。     

不同氮肥处理下小麦冠层和叶片光谱特征及产量分析

利用遥感光谱无损、快速分析出氮肥的施用时期和施用模式,对于保护环境、产量及氮肥利用率的提高具有重要意义。利用FieldSpec 4 Wide-Res Field Spectrum radiometer便携式地物光谱仪,测定了不同氮水平下小麦冠层和叶片两种模式光谱特征及红边参数变化规律;提出一个新指数--归一化差异最大指数（normalized difference maximum index,NDMI）,并分析其与叶面积指数（leaf area index,LAI）、SPAD（soil and plant analyzer development）值、MDA（malondialdehyde）含量、旗叶氮含量和产量的相关性。结果表明,小麦叶片原始光谱在开花后26 d起800～1 330 nm区间的光谱反射率以N3（1/3底施+1/3冬前追肥+1/3拔节期追肥）处理为最高,N1处理（1/2底施+1/2冬前追肥）次之。主要原因是由冬前和拔节期两个时期均施三分之一氮肥,增强了叶片光合能力。小麦冠层原始光谱,在400～700 nm波段,N2（1/2底施+1/2拔节期追肥）处理最低;在760~1 368 nm波段区间,由于群体结构不同,在开花期至灌浆中期N1处理的光谱反射率最高,N3处理次之;N3处理的冠层光谱反射率在开花后26和33 d最高。建议用400～700和760～1 368 nm波段的冠层原始光谱数据,分别来辨别小麦旗叶含氮量的高低及施肥模式。叶片模式下一阶微分光谱在500～750 nm区间出现两个“峰”,通过峰的位置偏移程度和偏移时期来估测施氮的模式。在670～740 nm区间冠层一阶微分光谱值在开花期最高,开花后10 d的一阶微分光谱值最低。在开花期至开花后10 d N1处理的一阶微分光谱值高于N3处理;灌浆中期至开花后33 d N3处理的一阶微分光谱值高于N1处理。可以通过一阶微分最大值来推测小麦所处的生育期和施肥的方式及施肥时期。在开花期至灌浆中期,冠层反射率一阶导数最大值（FD-Max）N1处理最高,N3处理次之;在开花后26～33 d,N3处理的群体结构较其他处理密,导致其一阶导数最大值一直最高。四个处理叶片一阶导数最大值变化趋势不如冠层显著。四个处理的反射率一阶导数最大值对应的红边位置（REP_FD-Max）中,N1和N3冠层REP_FD-Max在灌浆中期后偏移显著;在开花后26～33 d,N3处理的群体上层结构密,叶片宽且厚,冬前追施氮肥影响REP_FD-Max偏移程度。基于NDVI基础上,筛选出一个新指数--归一化差异最大指数。冠层归一化差异最大指数（CNDMI）与农化参数的相关系数高于叶片归一化差异最大指数（LNDMI）,且CNDMI与产量的相关性比LNDMI显著。冠层归一化差异最大指数与旗叶氮含量、SPAD值和MDA含量有着显著的相关性,相关系数r分别为0.812 88,0.928 21和-0.722 17。综上所述,借助光谱数据和红边参数可以推测小麦含氮量的高低,所处的生育期和施氮肥的模式,进而为田间施肥管理及施肥诊断提供依据。CNDMI与小麦产量有着更好的相关性,符合我国资源卫星的光谱波段范围,具有可实际操作性。     

Determining the Canopy Water Stress for Spring Wheat Using Canopy Hyperspectral Reflectance Data in Loess Plateau Semiarid Regions

Crop water stress significantly reduces crop yield. Several studies have employed optical and remote-sensing methods to obtain nondamage monitoring crop water content to understand the agriculture drought process. In this paper, the spectral information (i.e., the canopy absorption feature at the 350–2500 nm band range) from the field experiments was used to estimate and identify the canopy water stress. Five different levels of water treatments exist in the spring wheat field in the semiarid regions of Loess Plateau, Northwest China. The hyperspectral reflectance, soil moisture content, soil water potential, canopy water content, amount of chlorophyll, leaf area index, and environmental parameters were measured. The relationship between canopy reflectance and canopy water content was analyzed at different water stress levels. In addition, various spectral indices were tested by measurements. Results showed that a high correlation exists in semiarid water index-1, semiarid water index-2, and red-edge normalized difference vegetation index, thus denoting that these indices can indicate water stress effectively. We can conclude that canopy reflectance can identify crop water stress and can be used to develop a certain index for monitoring agriculture drought.