引黄灌区水稻叶面积指数的高光谱估测模型

发布时间：2019-09-05 11:51

【摘要】：水稻叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价其长势的重要农学参数,高光谱遥感能够实现叶面积指数的快速无损监测。为了寻找反演水稻LAI的最优植被指数,扩展水稻LAI高光谱估测模型的普适性,选取宁夏引黄灌区水稻为研究对象,通过设置不同氮素处理,借助相关分析、回归分析等方法研究高光谱植被指数与水稻LAI之间的定量关系,并通过确立的最优波段组合,构建4种植被指数与水稻LAI的高光谱反演模型。结果表明,水稻LAI在抽穗末期达到最大值,并随氮素水平的增加而增加;水稻冠层原始光谱反射率在400~722nm和1 990~2 090nm波段与LAI达到极显著负相关水平,在近红外区域760~1 315nm与LAI呈极显著正相关。模型检验结果表明,以比值植被指数RVI(850,750)为变量建立的水稻LAI估测模型最佳,研究结果可为水稻LAI的高光谱估测提供地域参考。
【图文】：

示意图,水稻,采样点,示意图

氮肥分３次施入，分别为基肥６０％、分蘖肥２０％、穗肥２０％，人为造成无肥、氮肥适中和氮肥过量３种情况。各小区磷、钾施用量相同，纯磷为１０５ｋｇ·ｈｍ－２，纯钾为６０ｋｇ·ｈｍ－２，全部作基肥。试验使用的肥料为尿素、重过磷酸钙和氯化钾。其他管理措施按当地水稻高产栽培进行。小区试验用于模型构建，为了扩展模型的普适性，选择贺兰县桂文村５块水稻大田为观测对象（图１（ｂ）），观测项目及时期同小区试验，用大田独立试验数据对预测模型进行检验。图１水稻采样点示意图Ｆｉｇ．１ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌＬａｙｏｕｔｆｏｒＲｉｃｅ１．２冠层光谱与ＬＡＩ的测定采用美国ＳＶＣ（ＳｐｅｃｔｒａＶｉｓｔａＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）生产的ＨＲ－１０２４ｉ便携式地物光谱仪测定水稻冠层光谱。光谱仪的波段值范围为３５０～２５００ｎｍ，其中３５０～１０００ｎｍ光谱采样间隔为１．５ｎｍ，光谱分辨率为３．５ｎｍ；１０００～１８９０ｎｍ光谱采样间隔为３．８ｎｍ，光谱分辨率为９．５ｎｍ；１８９０～２５００ｎｍ光谱采样间隔为２．５ｎｍ，光谱分辨率为６．５ｎｍ。冠层光谱测定选择在天气晴朗、无风或风速很小时进行，时间为１０：００～１４：００（太阳高度角大于４５°）。测量时光谱仪视场角２５°，传感器探头垂直向下，距水稻冠层垂直高度约０．７ｍ，每次采集目标光谱前后都进行参考板校正。对每一水稻小区前、中、后３个位置随机选择３个具有代表性的样本点，对水稻大田分东、西、南、北和中５个方位随机选择５个具有代表性的样点。视场范围内采样

水稻,反射率,叶片,穗部

］其中，ρＮＩＲ为近红外波段反射率；ρＲｅｄ为红光波段反射率。通过构建４００～２４００ｎｍ之间７９７个波段的任意两波段组合构成的４个植被指数，，寻找反演水稻ＬＡＩ的最优波段组合。然后以高光谱植被指数为自变量建立水稻ＬＡＩ的回归模型，最后对模型精度进行评价。以决定系数Ｒ２、均方根误差（ＲＭＳＥ）和相对误差（ＲＥ）作为精度评价标准，并绘制实测值与模型预测值之间的１∶１图。２结果分析２．１水稻ＬＡＩ及光谱反射率的变化如图２所示，水稻ＬＡＩ在不同生育期内差异明显。从水稻移栽起，随生育期的推进，由于水稻分蘖数量的增加及单叶面积持续增长，促使ＬＡＩ不断增加，ＬＡＩ的增速表现为先快后慢；到抽穗期，虽然无效分蘖死亡，而单叶面积仍然增加，致使ＬＡＩ达到最大值。从灌浆期开始，叶片已经不能进行较强的光合作用，并且不断将养分向穗部转移，植株下部的叶片开始衰老、枯黄以至干死，使得ＬＡＩ逐渐减校图２不同氮素水平下不同生育期水稻ＬＡＩＦｉｇ．２ＬＡＩｏｆＲｉｃｅｉｎＤｉｆｆｅｒｅｒｎｔＮｉｔｒｏｇｅｎＬｅｖｅｌａｎｄＧｒｏｗｔｈＳｔａｇｅｓ如图３所示，从拔节期到抽穗期，随着水稻植株的不断生长，叶层增多，ＬＡＩ不断增加，这使得近红外的反射率逐渐增大，到抽穗期当ＬＡＩ达到最大值时，近红外的反射率趋向稳定。从灌浆期开始，因叶片向穗部提供大量养分，致使叶片内部组织结构发生变化，ＬＡＩ开始逐渐下降。到乳熟期，水稻从营养生长转为生殖生长，下部叶片不断衰老、死亡，近红外的反射率也开始逐渐下降，持续到水稻成熟。图３不同氮素水平不同
【作者单位】：西北农林科技大学资源环境学院;河北地质大学土地资源与城乡规划学院;
【基金】：国家863计划(2013AA102401-2) 高等学校博士学科点专项科研基金(20120204110013)~~
【分类号】：S127;S511

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