晚播条件下基于高光谱的小麦叶面积指数估算方法

利用高光谱遥感技术,分析晚播条件下小麦叶片与冠层模式光谱特征和叶面积指数（LAI）的变化规律,建立了适用于晚播小麦的叶面积指数估算方法。研究结果表明：（1）从红光和蓝紫光420～663 nm波段提取的叶绿素光谱反射率植被指数（CSRVI）与旗叶SPAD值做相关性分析,结果表明正常播期和晚播处理在叶片模式的相关系数分别为0.963*和0.997**,达显著和极显著水平。（2）利用相关性分析,得出两个播期处理的LAI与SPAD值相关系数分别是0.847*和0.813*,均达到显著水平。SPAD值与LAI及CSRVI指数均具有相关性,可以用CSRVI指数建立LAI的估算模型。（3）对叶片模式和冠层模式光谱曲线特征分析得出,叶片模式中在680～780 nm处的反射率呈现陡升趋势,在可见光波段的446和680 nm和近红外波段的1 440和1 925 nm处各有两个明显的吸收波谷,在540～600,1 660和2 210 nm波段处有两个明显的反射波峰;三种冠层模式中60°模式下的光谱反射率整体表现为最高。（4）将各波段反射率与叶面积指数做相关性分析得出在可见光波段范围内,光谱反射率与LAI总体呈现负相关性,500～600 nm处有一个波峰。（5）将三种冠层模式下（仪器入射角度分别与地面呈30°,60°和90°夹角）的等效植被指数与LAI做相关性分析得出：60°冠层模式下八种植被指数与正常播期LAI的相关性均未达显著水平,比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、再次归一化植被指数（RDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）的等六种植被指数与晚播条件下的LAI具有显著和极显著相关关系;90°冠层模式下CSRVI指数与正常播期处理的LAI具有显著相关关系,NDVI指数与晚播处理的LAI具有显著相关关系;30°冠层模式下的八种植被指数与两播期处理的LAI的相关性均未达显著水平。综合分析CSRVI指数、NDVI指数的相关性最高,这两种指数最具有估算LAI的潜力。（6）通过三种冠层模式所计算的植被指数估算LAI模型,结果表明,正常播期条件下,其最佳估算模型是90°冠层模式CSRVI指数所建立的线性模型Y=-7.873 6+6.223 8X;晚播条件下的最佳模型是60°冠层模式RDVI指数所建立的幂函数模型Y=30 221 333.33X17.679 1,两个模型的决定系数R2分别为0.950*和0.974**。研究表明试验中所提取的CSRVI指数能够反映旗叶叶绿素含量,可以通过光谱仪器的叶片模式对小麦生育期内叶绿素含量进行监测;通过冠层模式计算的CSRVI指数和RDVI指数所建立的LAI估算模型可以对小麦的LAI进行无损害观察。     

蒙古栎展叶盛期变化的光谱特征及其影响因素研究

植物生长状况是反映环境变化的重要指标,在全球环境变化格局下,研究多环境因子及交互作用对植物的影响尤为重要。为探究植物光谱特征响应环境变化,从而探究环境变化对植物生长状况的影响,同时实现遥感对植物的监测,该研究以东北地区优势树种蒙古栎为研究对象,分析研究了不同光周期、温度和氮沉降交互作用引起的蒙古栎展叶盛期冠层光谱反射特征变化。基于大型人工气候室模拟试验,设置3个温度,3个光周期和2个氮沉降交互处理,每个处理4个重复。当蒙古栎进入展叶盛期时,每个处理选择差异较小的三个重复,使用FieldSpec Pro FR 2500型背挂式野外高光谱辐射仪测量光谱反射率。对不同处理的蒙古栎冠层光谱反射率进行分析,选取NDVI（归一化植被指数）、Chl NDI（归一化叶绿素指数）和PRI（光化学反射指数）3个常用的光谱指数作为辅助分析,同时计算一阶导数光谱以得到红边斜率、红边位置、红边面积等参数。不同处理展叶盛期的蒙古栎光谱反射率趋势大体一致,均符合植物特有的光谱反射特征,在350~680 nm范围内有一个小的波峰,680~750 nm反射率显著上升,750 nm后进入反射平台。结果表明：(1）光周期对于蒙古栎冠层的光谱反射率没有明显的影响;(2）增温会减小蒙古栎冠层在350~750 nm波段处的光谱反射率;(3）施氮会导致蒙古栎展叶盛期350~750 nm波段和750~1 100 nm波段处的光谱反射率降低;(4）增温和施氮的交互作用会显著减小蒙古栎的光谱反射率;(5）通过一阶导数光谱可清晰地指示植物的红边特征。研究结果可为物候变化的监测与影响因素分析提供理论依据。     

琅琊山景区不同叶绿素条件下树种叶片光谱差异分析

叶绿素含量高低反映植物健康状况,研究景区树种叶片叶绿素绝对值(SPAD)不同的光谱变化规律能为叶绿素高光谱监测波段识别与景区树种管理提供理论支撑。从琅琊山景区灌木和乔木类选取9个常见树种,探讨相同树种叶片SPAD值变化时的光谱差异,同时,横向对比相同SPAD值不同树种叶片的光谱特征,并深入分析不同树种叶片SPAD值与单波段原始光谱、光谱倒数、一阶微分、二阶微分及波段组合差值指数、归一化指数、比值指数、一阶微分归一化指数、一阶微分比值指数之间的关系。结果表明：9个所测树种叶片随着叶绿素SPAD值的升高,光谱变化规律各不相同,在可见光波段区分明显,总体上,光谱反射率最高的样本组SPAD值较低;叶绿素SPAD值相同时,在可见光波段,桂花较其余树种反射率整体较高; 在780~1 350 nm波段,广玉兰叶片反射率始终排前三,其余波段变化规律不明显;原始光谱反射率的二阶微分与海桐叶片SPAD值相关系数最大,一阶微分与其余8种相关性最高;与灌木、落叶乔木叶片SPAD值相关系数最大的光谱指数分别为差值指数、一阶微分归一化指数,与常绿乔木、不分树种相关系数最大的为一阶微分比值指数。     

紫花苜蓿冠层反射光谱与叶片含水率关系研究

以呼图壁县草地生态站不同灌溉量下现蕾期紫花苜蓿冠层光谱反射率为研究对象,研究确定紫花苜蓿叶片含水率的光谱诊断模型。结果表明：（1）在近红外波段随着紫花苜蓿叶片含水率的增加冠层光谱反射率逐渐减小;（2）利用归一化反射光谱建立的苜蓿叶片含水率光谱反演模型优于原始反射光谱,并且在1 344～1 660 nm波段内所建立的苜蓿叶片含水率预测模型平均相对误差最低（7.8%）。（3）筛选建立的叶片含水率光谱诊断模型为：Y＝0.962-7.560X_{1 451}+5.295X_{1 473}。所建立的紫花苜蓿叶片含水率光谱预测模型可为苜蓿科学灌溉提供决策依据。     

利用高光谱微分指数进行冬小麦条锈病病情的诊断研究

人工田间会诱发不同等级的小麦条锈病,在不同生育期需测定染病冬小麦冠层光谱以及相应小麦的病情指数。把冠层光谱一阶微分数据与相应的小麦病情指数进行相关分析,采用单变量线性和非线性回归技术,选取部分样本建立小麦的病情指数估测模型,并利用其余的样本对模型进行检验。结果表明,病情指数与一阶微分在432~582nm,637~701nm和715~765nm波长区域内具有极显著的相关性。以蓝边内一阶微分总和(SDb)与红边内一阶微分总和(SDr)的归一化值作为变量的模型是估测病情指数的最佳模型,其RMSE为5.73%。研究表明,可用高光谱信息监测作物的病害情况,且精度较高。利用高光谱遥感监测病害程度及其影响具有实际的应用价值。     

用高光谱微分指数监测冬小麦病害的研究

工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱、生理生化参数以及相应的病情指数。 对小麦冠层一阶微分光谱进行分析,结果表明随病情指数增大,一阶微分光谱在绿边(500～560 nm)内逐渐增大,在红边(680～760 nm)内逐渐降低。红边核心区(725～735 nm)内一阶微分总和(SDr′)与绿边核心区(520～530 nm)内一阶微分总和(SDg′)的比值,与病情指数具有极显著线性负相关性,相关系数r2＝0.921(n＝28),且能够在症状出现前12 d识别出健康作物与病害作物。因此,微分植被指数SDr′/SDg′能够监测并反演作物病害信息。研究结果对利用高光谱遥感获取作物病害信息具有实际应用价值,对提高粮食产量、保证粮食安全具有重要意义。     

小麦渍害光谱特征分析

理清小麦渍害光谱特征是大尺度渍害遥感监测的基础,也是运用光谱特征实现无损、快捷鉴别小麦渍害的前期条件,迄今为止未见对小麦渍害光谱特征的相关研究。该研究通过田间实验分析了8个小麦品种(郑麦9023、西农223、漯6010、富麦168、鄂麦23、鄂麦19、广源11-2、农大195)受渍后叶片和冠层的光谱特征与没有渍害小麦光谱特征的差异,研究表明：受渍后叶片光谱反射率较正常叶片的差异主要表现在645～680 nm区间(红光波段),较正常值偏高;757～917 nm区间(近红外波段),较正常值偏低;1 428～1 456 nm区间,较正常值高;1 641～1 684 nm区间,较正常值低,主要原因：一是渍害导致叶片叶绿素光合作用能力下降,二是叶片失水引起水势降低,建议用归一化水指数(NDWI)的差异值反映小麦受渍情况,同时分析了不同小麦品种受渍时与受渍后NDWI指数随时间的变化特点,发现其变化特征与小麦品种的抗性有关;受渍后小麦冠层的所有波段光谱反射率均低于正常小麦,建议用670～2 400 nm光谱反射率的均值差异反映小麦受渍情况。     

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。     

病害胁迫下冬小麦冠层叶片色素含量高光谱遥感估测研究

通过人工田间诱发小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱和相应叶片的色素含量。把冠层光谱数据、一阶微分数据与相应的叶片色素含量数据分别进行相关分析,采用单变量线性和非线性回归技术,选取部分样本建立小麦的色素含量估测模型,并利用其余的样本对模型进行检验,结果表明绿边内一阶微分总和(SD_g)与红边内一阶微分总和(SD_r) 的归一化值为变量的线性模型是估测色素含量的最佳模型,其估测叶绿素a,叶绿素b和胡萝卜素含量的相对误差分别为17.0％,16.3％和12.4％。该研究表明可用高光谱信息估测冠层叶片色素含量,且估测精度较高。文章的研究结果对利用高光谱遥感监测农作物长势以及病害影响都具有实际应用价值。     

土壤表层湿度影响下冬小麦晚霜冻害及冠层光谱检测

为探究土壤表层湿度影响下冬小麦冠层光谱反射率响应晚霜冻害的特征,并检验敏感光谱波段预测小麦产量变化的能力,于2013和2014年小麦拔节期,分别设置了表层土壤含水量为10%(干)、10%~20%(中)和20%(湿)的三个湿度处理的冻前试验,并在低温室内进行降温处理。分析了不同土壤表层湿度下受冻冬小麦的穗数、穗粒数、千粒重、单株产量、冠层光谱反射率及其一阶微分值的差异,对冬小麦冻害产量变化率和高光谱特征参量进行了相关分析和一元线性拟合。结果表明:冬小麦穗粒数和单株产量总体上均随土壤表层湿度的降低而呈减少态势,在土壤表层干处理条件下冻害对冬小麦产量造成的影响最为显著(p0.05);在绿峰(523nm附近)、黄边(571nm附近)、红边(732nm附近)和近红外台的两个水分吸收带(952和1 145nm附近),干+冻害处理冬小麦冠层反射率的一阶微分值与中+冻害、湿+冻害处理的差值明显;剥离了土壤表层湿度对光谱的影响后,冬小麦冠层反射率一阶微分差值在以570nm为中心的黄边区域和以710nm为中心的红边区域对干、中和湿梯度处理下晚霜冻害响应的差异明显;两年试验中的黄边面积(SDy)和570nm处一阶微分值(d570)均与冻害产量变化率达到显著正相关(p0.05),说明黄边区域的高光谱特征参量可用于检测土壤表层湿度影响下的冬小麦晚霜冻害程度。本研究可为土壤表层湿度和晚霜冻害叠加影响下冬小麦产量变化预测方法的探讨提供参考。     

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。     

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。     

马铃薯冠层光谱响应特征参数优化与生长期判别

快速判别马铃薯作物的生长进程是指导田间关键生长期科学水肥管理的重要依据。研究在马铃薯发棵期（M1）、块茎形成期（M2）、块茎膨大期（M3）和淀粉积累期（M4）四个关键生长期,利用ASD便携式光谱仪采集80个样本区的314组作物冠层反射率数据,并同步采集叶片测定叶绿素含量。在光谱数据预处理后,分析了马铃薯不同生长期的光谱反射率变化特征,并初步选取了光谱“峰谷”响应参数,提出了一种基于方差分析与变量减少组合的光谱参数筛选算法（variance analysis combined with variable reduction,VACVR）用于明确光谱学响应的优化指标,采用Kennard-Stone(K-S)法划分样本集,最终基于支持向量机（support vector machine,SVM）方法建立马铃薯关键生长期判别模型。针对光谱数据,首先使用变量标准化(standard normalized variable,SNV)进行光谱预处理,在定性分析了随着生长期的推进马铃薯冠层反射特征的变化趋势的基础上,基于作物生长期动态光谱学响应与峰谷特性选取14个参数,包括：8个位置参数、2个面积参数、4个植被指数参数。采用K-S算法将样本按照3∶1划分为训练集（240个样本）和测试集（74个样本）。分析马铃薯不同生长期冠层反射光谱发现,随生长期的推进冠层光谱存在差异性：即在400~500和740~880 nm范围内,光谱反射率呈降低趋势;在530~640和910~960 nm范围内,反射率呈升高趋势;在530~640 nm范围内,M2和M3生长期的平均光谱非常接近,M4生长期的平均光谱与其他三个生长期的差别较大。叶绿素平均含量随生长期的进程,从M1（28.12 mg·L-1）到M2（31.04 mg·L-1）增加,在M2生长期达到最大值,之后M3（22.00 mg·L-1）和M4（15.36 mg·L-1）依次减少。光谱响应参数随着生长期的进程,绿峰位置L_g和红谷位置L_r逐渐红移,红边位置L_re逐渐蓝移;蓝边面积A_be逐渐增大,红边面积A_re逐渐减小;红边面积与蓝边面积比值依次呈现减小趋势。根据VACVR算法筛选10个敏感光谱响应参数,建立SVM判别模型,训练集判别率为100%,测试集判别率为94.59%,该模型可在判别马铃薯的生长期的基础上为田间管理决策提供支持。     

玉米生长期叶片叶绿素含量检测研究

分析了在正常、偏低、偏高等不同施氮水平下,玉米生长期冠层反射光谱与叶绿素含量的相关关系,结果表明玉米叶绿素含量检测的敏感期为拔节期和喇叭口期.正常施氮水平下玉米冠层光谱反射率与叶绿素含量相关关系高于其他施氮水平,即r正常>r偏高>r偏低.整个生长期由苗期开始二者相关系数绝对值满足先上升后下降,于开花吐丝期达最低后回升的趋势,其中玉米拔节期和灌浆期冠层反射光谱与叶绿素含量呈正相关.选取558,667,714和912 nm,分别对玉米拔节期和喇叭口期建立了MLR和PLSR检测模型,经比较,虽然PLSR模型复相关系数较MLR模型有所降低,但模型鲁棒性得到增强.分析拔节期和喇叭口期各种植被指数与叶绿素含量的相关关系,表明DVI优于其他指数,且拔节期DVI与叶绿素含量呈二项式相关,喇叭口期二者呈指数相关.     

考虑水分光谱吸收特征的水稻叶片SPAD预测模型

叶绿素是植被光合作用的重要色素,传统实验室方法测定叶绿素含量需破坏性取样且操作复杂。通过构建高精度SPAD光谱估算模型,可以实现对水稻叶片叶绿素含量的实时无损监测。以黑龙江省不同施氮水平下水稻为研究对象,采用SVC HR768i型光谱辐射仪共获取移栽后、分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期共五个关键时期水稻叶片反射光谱数据。光谱探测范围350~2 500 nm。利用自带光源型手持叶片光谱探测器直接测定叶片光谱,光源为内置卤素灯。采用SPAD-502型手持式叶绿素仪同步测定水稻叶片的SPAD值。叶片水分是植物光合作用的基本原料,也间接影响着叶绿素含量。叶片含水量降低则会影响植物正常的光合作用,导致其叶绿素含量随之降低。因此将叶绿素敏感波段与水分吸收范围结合作为SPAD估算的输入量。随机森林模型是一个基于多个分类树的算法。算法在采样的过程中包括两个完全随机的过程,一是有放回抽样,可能会得到重复的样本,二是选取自变量是随机的。因此本文对叶片光谱反射率进行去包络线（CR）处理,综合考虑可见光近红外波段提取水稻叶片反射光谱特征参数和植被指数,综合分析光谱指标与SPAD相关关系,采用随机森林算法构建不同输入量的SPAD高光谱估算模型。结果表明: （1）水稻叶片SPAD与光谱反射率的相关系数在叶绿素敏感波段红波段范围（600～690 nm）、红边范围（720~760 nm）、水分吸收波段范围（1 400~1 490和1 900~1 980 nm）均为0.75以上;（2）在光谱参数与SPAD 的相关分析中,NDVI,DP2与水稻叶片SPAD值相关性最好,相关系数为0.811和0.808;（3）以结合水分光谱信息后的CR_{(V1, V2, V3, V4)}为自变量所建立的随机森林模型精度最高,R2为0.715,RMSE为2.646,可作为水稻叶片叶绿素预测模型。研究结果揭示了不同品种水稻的光谱响应机制,提供了水稻叶片SPAD值高精度反演的技术方法,为监测与调控东北地区水稻正常生育进程提供技术支持。     

基于高斯回归分析的水稻氮素敏感波段筛选及含量估算

水稻氮素含量的准确监测是稻田精准施肥的重要环节,水稻叶片氮素含量发生变化会引起叶片、冠层的光谱发射率发生变化,高光谱遥感是目前作物氮素无损监测的关键技术之一。以2018年-2019年湖北监利两年水稻氮肥试验为基础,分别获取水稻分蘖期、拔节期、孕穗期、扬花期、灌浆期五个生育期水稻叶片和冠层两个尺度的高光谱反射率数据及对应的叶片氮素含量数据,利用单波段原始光谱和一阶导数光谱的相关性分析、高斯过程回归（GPR）等方法筛选水稻全生育期叶片及冠层尺度氮素敏感波段。针对敏感波段,利用单波段回归分析、随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）、高斯过程回归-随机森林（GPR-RF）、高斯过程回归-支持向量回归（GPR-SVR）和GPR构建水稻氮素监测模型,并进行精度对比,以确定水稻叶片在各生育期的氮素估算最佳模型。结果表明：GPR筛选的敏感波段符合水稻氮素含量及光谱变化的规律。相同条件下,叶片模型精度整体高于冠层模型。相关性分析模型中,叶片尺度原始光谱模型更好,冠层尺度刚好相反,冠层一阶导数光谱可以减弱稻田背景噪声的影响。其中,叶片最佳模型建模集R2为0.79,验证集R2为0.84;冠层最佳模型建模集R2为0.80,验证集R2为0.77。与相关性回归分析模型相比,机器学习模型受生育期影响小（R2>0.80,NRMSE<10%）。其中,RF比SVR更适合对GPR敏感波段建模,GPR-RF模型可以用1.5%左右的波段达到RF模型使用全部波段的精度。五种方法中,GPR模型对生育期敏感度最低、叶片及冠层尺度效果都很好(R2>0.94,NRMSE<6%)。且与其他四种机器学习方法相比,GPR模型可有效提高冠层氮素含量估算的精度和稳定性（R2增加0.02,NRMSE降低1.2%）。GPR方法可为筛选作物氮素高光谱敏感波段、反演各生育期叶片及冠层氮素含量提供方法参考。     

基于光谱指数波段优化算法的小麦玉米冠层含氮量估测

作物关键生育时期冠层氮素含量的实时监测对于优化氮肥用量和减少环境风险具有重要的意义。为了寻求预测不同作物氮素含量的最佳光谱参数,实现作物氮素无损营养诊断。本研究通过2008年—2011年在德国慕尼黑弗莱辛和河北曲周的不同氮量的小麦玉米田间试验,采用高光谱仪获取小麦玉米冠层的反射光谱,利用光谱理论模型进行光谱指数波段的优化,从而抽取不同冠层结构条件下的小麦玉米氮素营养敏感波段。结果表明与传统的基于红光的光谱指数相比,优化光谱指数显著提高了小麦玉米冠层氮素含量的预测能力,克服了传统的基于红光光谱指数的饱和问题。优化光谱指数的波段结合随着作物品种及其冠层结构的变化而变化,其优化波段范围主要集中在红边(730～760 nm)和红边向近红外的过渡区域(760～880 nm)。优化结果显示玉米最佳光谱指数为R_λ766/R_λ738-1,小麦最佳光谱指数为R_λ796/R_λ760-1,玉米小麦相结合优化后的最佳光谱指数为Rλ₈₇₆/Rλ₇₃₀-1。结果进一步验证了优化光谱指数估测的不同作物含氮量的预测值与实测值相关性最高,且验证偏差最小,证实了优化后的光谱特征参数可对不同作物氮素丰缺状况进行快速、准确、无损估测。试验结果也为设计作物冠层氮素传感器和更好的利用现有基于卫星的传感器实施区域上的作物氮素营养监测提供了理论基础。     

不同施氮水平下玉米冠层光谱反射特征分析

通过田间试验研究了玉米不同生长期冠层光谱反射率的变化特征,分析了不同施氮水平下可见光区冠层光谱反射率的差异。研究结果表明：受作物群体光和能力的影响,玉米可见光区冠层反射光谱在拔节期达最高点,随后持续降低; 近红外区,苗期反射率最低,在拔节期达最高点,喇叭口期有所降低而在开花吐丝期得到回升,进入灌浆期后又下降。不同施氮水平下,拔节期随施氮水平的增加,叶绿素的强吸收带(430～450和640～660 nm)玉米冠层反射曲线呈下降排列,但在550 nm附近反射率R_正常>R_偏低>R_偏高; 喇叭口期偏低施氮区的冠层反射率在可见光区明显高于其它施氮水平,且偏高和正常施氮区域内光谱反射强度基本相同,显示过量施肥并不会促进作物生长。分析玉米生长期间不同施氮水平下光谱反射率的差异,对监测玉米生长状况,指导田间施肥具有重要的现实意义。