許昌地區(qū)冬小麥長(zhǎng)勢(shì)空間變異研究

喻錚錚+徐永新+李京忠+張震宇

摘要：現(xiàn)代農(nóng)業(yè)信息技術(shù)可以定量描述作物長(zhǎng)勢(shì)在空間和時(shí)間上存在的差異，以河南省許昌市不同區(qū)域的農(nóng)田為研究對(duì)象，獲取冬小麥在不同生長(zhǎng)期的土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)、冠層光譜數(shù)據(jù)及實(shí)測(cè)葉面積指數(shù)，對(duì)不同區(qū)域冬小麥長(zhǎng)勢(shì)空間變異進(jìn)行分析，結(jié)果表明，作物在生長(zhǎng)早期受土壤養(yǎng)分的影響較大，空間變異較為明顯；生長(zhǎng)旺盛期，不同的土壤條件和區(qū)域環(huán)境反映出葉面積指數(shù)存在較大差異，即使同一試驗(yàn)區(qū)的不同區(qū)域間也有較為敏感的表現(xiàn)；冬小麥的光譜信息與其長(zhǎng)勢(shì)有較好的相關(guān)性，在生長(zhǎng)早期和穩(wěn)定期表現(xiàn)出不同的空間變異情況。

關(guān)鍵詞：冬小麥；光譜指數(shù)；葉面積指數(shù)；空間變異

中圖分類號(hào)：S-3；S512.1+1 文章標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2014）15-3508-04

Growth Spatial Variation of Winter Wheat in Xuchang city

YU Zheng-zheng1， XU Yong-xin1， LI Jing-zhong1， ZHANG Zhen-yu2

（1.College of Urban Planning & Landscape Architecture， Xucang University， Xuchang 461000， Henan，China；

2.Department of Industry Technology of Henan Province，Zhengzhou 450008，China）

Abstract： Using several farmlands in Xuchang district as research target， the soil nutrient data ， canopy spectrum data and leaf area index data were collected and the growth spatial variation of winter wheat was analyzed. The results showed that in the early phase， the soil nutrient had tremendous influence on the crops and its spatial variation was very obvious. In the wheat bearing phase， the leaf area index had wide difference on the different soil condition and regional environment. In the same area， the leaf area index had a hypersensitive phenomenon. The spectrum and growth stage of wheat were closely correlated. Different spatial variation was existed in its early phase and stable phase.

Key words： winter wheat； spectrum index； leaf area index； spatial variation

收稿日期：2014-02-19

基金項(xiàng)目：河南省科技攻關(guān)計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目（122102310419）

作者簡(jiǎn)介：喻錚錚（1982-），男，河南新縣人，講師，碩士，主要從事農(nóng)業(yè)信息化研究，（電話）18637468659（電子信箱）ideeyu@sina.com。

小麥?zhǔn)侵袊?guó)的主要糧食作物，傳統(tǒng)作業(yè)模式下的小麥生產(chǎn)存在很多問(wèn)題，使種植者的投入不能收到最大化效益。隨著農(nóng)業(yè)信息化的發(fā)展，尋求小麥生長(zhǎng)狀況科學(xué)的監(jiān)測(cè)方法，指導(dǎo)小麥的生產(chǎn)管理及加工，對(duì)提高小麥產(chǎn)量和農(nóng)民生產(chǎn)效益具有重大意義。大量研究表明，在氣象因素相似的情況下，土壤類型、質(zhì)地和肥力水平成為決定小麥品質(zhì)的重要因素[1]。遙感等空間信息技術(shù)為大面積作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)提供了有效途徑。諸多學(xué)者在此方面開(kāi)展研究，Bhatti等[2]將TM影像技術(shù)用于作物及土壤有機(jī)質(zhì)實(shí)測(cè)研究中，得出土壤性質(zhì)與作物產(chǎn)量之間的相關(guān)性。國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心在此領(lǐng)域做了大量工作，宋曉宇等[3，4]利用航空成像光譜數(shù)據(jù)研究土壤供氮量及變量施肥對(duì)冬小麥長(zhǎng)勢(shì)的影響，并且利用高光譜遙感影像研究了冬小麥長(zhǎng)勢(shì)的空間差異；潘瑜春等[5]進(jìn)行了土壤氮素積累與小麥長(zhǎng)勢(shì)的遙感監(jiān)測(cè)研究；蔣阿寧等[6]、黃文江等[7]開(kāi)展了光譜指數(shù)與冬小麥變量施肥的效應(yīng)及小麥品質(zhì)指標(biāo)與冠層光譜特征的相關(guān)性研究；薛緒掌等[8]開(kāi)展了土壤肥力與小麥目標(biāo)產(chǎn)量的相關(guān)性研究，并評(píng)價(jià)了小麥變量施氮的效果；李衛(wèi)國(guó)等[9]研究了利用遙感和作物生長(zhǎng)模型監(jiān)測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì)的方法。利用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)信息技術(shù)不僅可以在同一試驗(yàn)地塊內(nèi)進(jìn)行作物管理，而且還可以研究區(qū)域內(nèi)作物的長(zhǎng)勢(shì)和品質(zhì)變異情況。

本研究以河南省許昌市為研究區(qū)域，選取有代表性的試驗(yàn)區(qū)，利用作物關(guān)鍵生育時(shí)期地面實(shí)測(cè)小麥光譜數(shù)據(jù)和獲取的土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分別計(jì)算各區(qū)域的葉面積指數(shù)和光譜指數(shù)，通過(guò)求取各指標(biāo)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，對(duì)研究區(qū)域內(nèi)冬小麥長(zhǎng)勢(shì)及品質(zhì)的空間變異情況進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，為有針對(duì)性地調(diào)控作物生長(zhǎng)狀況進(jìn)而提高作物品質(zhì)和產(chǎn)量提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況

許昌市位于河南省中部，地形以平原為主，溫、光、水資源豐富，并與小麥生育時(shí)期相適應(yīng)，常年小麥種植面積在20萬(wàn)hm2以上，是河南省糧食主產(chǎn)區(qū)之一，也是國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化首批試點(diǎn)城市。為了充分體現(xiàn)冬小麥空間變異特征，本研究所選的區(qū)域分別位于長(zhǎng)葛市東部的石象鄉(xiāng)S325線與董石路交叉口東北部麥田（Ⅰ區(qū)）、 許昌市魏都區(qū)魏武路與永昌大道東南部麥田（Ⅱ區(qū)）及襄城縣茨溝鄉(xiāng)肖莊村S329線南部麥田（Ⅲ區(qū)）。

2 試驗(yàn)方法及數(shù)據(jù)獲取

2.1 試驗(yàn)方法

2.1.1 研究區(qū)域劃分 為了準(zhǔn)確采集農(nóng)田養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)和小麥生長(zhǎng)光譜數(shù)據(jù)，在每個(gè)所選試驗(yàn)麥田內(nèi)分別選取5塊面積1 m2左右的試驗(yàn)單元，共計(jì)15個(gè)，試驗(yàn)單元應(yīng)具有代表性，均勻分布于試驗(yàn)區(qū)域內(nèi)，為減小滯塵量的影響，試驗(yàn)區(qū)域應(yīng)距公路10 m以上。

2.1.2 試驗(yàn)時(shí)間 野外數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2013年3～5月，即以冬小麥拔節(jié)期、抽穗期及乳熟期為重要時(shí)間節(jié)點(diǎn)，分別進(jìn)行野外光譜采集、株苗采集和土壤樣本采集。

2.1.3 技術(shù)路線 為了指導(dǎo)試驗(yàn)進(jìn)行，本研究技術(shù)路線見(jiàn)圖1。

2.2 數(shù)據(jù)獲取、處理與分析

2.2.1 農(nóng)田土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)獲取 在每個(gè)試驗(yàn)單元內(nèi)，采用5點(diǎn)取樣法，混合后代表該試驗(yàn)單元采樣點(diǎn)土壤樣本，取樣時(shí)先掠去表層浮土，取樣深度為30 cm左右，所取樣本均裝入紙袋，貼上標(biāo)簽。土壤樣本取回后，置于室內(nèi)自然晾干并碾碎，以備養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)測(cè)取使用。

采用豫農(nóng)2 000型微電腦土肥速測(cè)儀對(duì)土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)定，主要測(cè)定土壤中銨態(tài)氮、速效磷、速效鉀及pH等數(shù)據(jù)。測(cè)定方法是先配制待測(cè)液、空白液和標(biāo)準(zhǔn)液，測(cè)定銨態(tài)氮時(shí)依次加入掩蔽劑、助色劑、顯示劑和強(qiáng)色劑，上機(jī)測(cè)定即可；測(cè)定速效磷時(shí)依次加入掩蔽劑、顯色劑和還原劑，上機(jī)測(cè)定即可；測(cè)定速效鉀時(shí)依次加入掩蔽劑、助掩劑和濁度劑，上機(jī)測(cè)定即可。pH利用校準(zhǔn)好的電極，以去離子水沖凈探頭并吸干水分后，放入待測(cè)液中測(cè)定。

2.2.2 冠層光譜數(shù)據(jù)獲取 試驗(yàn)光譜數(shù)據(jù)在冬小麥生長(zhǎng)各時(shí)期利用光譜輻射計(jì)以實(shí)測(cè)的方式獲取，使用儀器為美國(guó)ASD公司生產(chǎn)的ISI921VF型便攜式光譜輻射計(jì)，波譜范圍為380～1 050 μm，光譜采樣間隔為1.4 μm，光譜分辨率為4～700 nm，光譜通道為256，可存儲(chǔ)容量為1 000條光譜曲線?？紤]到在采集光譜過(guò)程中會(huì)受到如光照條件、風(fēng)、探頭與采集地物的距離及探測(cè)角度等因素的干擾，所有光譜測(cè)量均在天氣晴朗、無(wú)風(fēng)或風(fēng)速很小時(shí)進(jìn)行，測(cè)量時(shí)間段為10：00～13：00，視場(chǎng)角為25°，距地表高度約為1.70 m處垂直測(cè)定，并對(duì)每個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行多次測(cè)量，取平均值作為該區(qū)光譜反射值，各小區(qū)測(cè)定前后均進(jìn)行參考版校正。

2.2.3 葉面積指數(shù)獲取 葉面積指數(shù)利用照相法間接獲取，運(yùn)用數(shù)字相機(jī)采集影像數(shù)據(jù)，若設(shè)取樣面積為S1，植株數(shù)為m，從中抽取植株數(shù)為n作為樣本（每次選取的植株數(shù)均相同），將樣本葉莖分開(kāi)，平鋪于一張A4紙上（面積為S2），葉片間無(wú)重疊，利用數(shù)字相機(jī)垂直攝影，攝影高度約距紙上為30 cm，然后在ENVI中對(duì)影像進(jìn)行分類，并統(tǒng)計(jì)葉面像素PL與白紙的像素?cái)?shù)PZ，計(jì)算數(shù)字相片上葉面積與實(shí)際面積參考物的像素比，結(jié)合株苗生長(zhǎng)密度求取葉面積指數(shù)[10，11]，計(jì)算公式為：

LAI=×

2.2.4 光譜指數(shù)的計(jì)算 作物的光譜指數(shù)和生物量具有很大的相關(guān)性，可以定量地表示植被活力，常被用來(lái)研究和監(jiān)測(cè)植物的生長(zhǎng)狀態(tài)和空間分布。常用的植被指數(shù)包括歸一化植被指數(shù)（NDVI）、優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（OSAVI）等，但NDVI對(duì)土壤背景的變化較為敏感，易受土壤背景的影響[12]，因此選用OSAVI作為光譜指數(shù)進(jìn)行研究，其定義為：

OSAVI=

上述公式中，BN表示近紅外波段（760～900 nm），BR表示紅光波段（630～690 nm）。利用實(shí)測(cè)的冠層光譜數(shù)據(jù)，按上式可計(jì)算出各試驗(yàn)小區(qū)在各時(shí)間段的光譜指數(shù)，然后對(duì)每個(gè)試驗(yàn)區(qū)域內(nèi)的試驗(yàn)小區(qū)數(shù)據(jù)取均值，即可得到每個(gè)試驗(yàn)區(qū)域的光譜指數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 土壤養(yǎng)分空間差異程度分析

在氣象條件相似的情況下，土壤養(yǎng)分在很大程度上成為決定小麥品質(zhì)的重要因素，為了研究小麥品質(zhì)的空間變異規(guī)律，首先對(duì)研究區(qū)域的土壤養(yǎng)分空間變異情況進(jìn)行研究。取小麥生長(zhǎng)旺盛的拔節(jié)期和乳熟期的土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)出每個(gè)試驗(yàn)區(qū)的最小值、最大值和均值，比較其在空間上的差異水平，為土壤養(yǎng)分與光譜相關(guān)性研究做好準(zhǔn)備，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。根據(jù)全國(guó)第二次土壤普查結(jié)果的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[13]，對(duì)比表1數(shù)據(jù)，3個(gè)試驗(yàn)區(qū)的銨態(tài)氮含量在拔節(jié)期均屬中等水平（四級(jí)：60～90 mg/kg），但在乳熟期Ⅰ區(qū)和Ⅲ區(qū)變異較為嚴(yán)重，銨態(tài)氮含量為五級(jí)水平（30～60 mg/kg）；Ⅱ區(qū)的速效磷含量在兩個(gè)時(shí)期均處于缺失水平，其他試驗(yàn)區(qū)含量較高；所有試驗(yàn)區(qū)的速效鉀含量均處于較高水平。從土壤養(yǎng)分的變異情況看，三個(gè)試驗(yàn)區(qū)的土壤養(yǎng)分在兩個(gè)生長(zhǎng)期的變異均屬中等強(qiáng)度的變異，說(shuō)明試驗(yàn)區(qū)的土壤養(yǎng)分在空間上存在較為明顯的差異，可以進(jìn)行明確的變量施肥管理，從客觀上改善作物的生長(zhǎng)條件，為實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)打下基礎(chǔ)。

3.2 基于葉面積指數(shù)的作物長(zhǎng)勢(shì)空間變異分析

以上述葉面積指數(shù)計(jì)算公式為基礎(chǔ)，計(jì)算出每個(gè)試驗(yàn)小區(qū)的葉面積指數(shù)，然后對(duì)每一個(gè)試驗(yàn)區(qū)數(shù)據(jù)取均值，計(jì)算對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差，最終得到每個(gè)時(shí)期各試驗(yàn)區(qū)的葉面積指數(shù)及其變異系數(shù)結(jié)果如表2所示。由表2可知，在拔節(jié)期3個(gè)試驗(yàn)區(qū)的葉面積指數(shù)比較接近，因?yàn)樵诖似陂g地表土壤裸露較多，作物剛開(kāi)始生長(zhǎng)，統(tǒng)一地區(qū)的不同區(qū)域之間不會(huì)形成較大差距，但就變異系數(shù)而言，Ⅱ區(qū)明顯大于Ⅰ區(qū)和Ⅲ區(qū)，主要因?yàn)棰騾^(qū)位于城市近郊，作物的生長(zhǎng)環(huán)境與其他兩個(gè)區(qū)域相比較為惡劣；抽穗期3個(gè)試驗(yàn)區(qū)的均值相差不大，但Ⅱ區(qū)依然明顯較低，同時(shí)其變異系數(shù)較小，說(shuō)明Ⅱ區(qū)的作物整體長(zhǎng)勢(shì)接近，其次是Ⅲ區(qū)，而Ⅰ區(qū)的變異系數(shù)明顯高于其他兩個(gè)區(qū)，主要受到水、肥的影響，導(dǎo)致該區(qū)局部生長(zhǎng)差異；乳熟期3個(gè)試驗(yàn)區(qū)的變異系數(shù)與抽穗期相比均無(wú)較大變化，說(shuō)明此時(shí)作物整體長(zhǎng)勢(shì)較穩(wěn)定，不同試驗(yàn)區(qū)之間存在差異，Ⅰ區(qū)的長(zhǎng)勢(shì)最為穩(wěn)定?？傮w來(lái)看，通過(guò)對(duì)不同時(shí)期葉面積指數(shù)進(jìn)行測(cè)定，作物在整體上表現(xiàn)出的差異不大，但局部區(qū)域有一定的差異；Ⅱ區(qū)由于周?chē)h(huán)境及灌溉和施肥的影響，作物長(zhǎng)勢(shì)不如其他兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)。

3.3 基于光譜指數(shù)的作物長(zhǎng)勢(shì)空間變異分析

以實(shí)測(cè)的光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（OSAVI）公式計(jì)算優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)，統(tǒng)計(jì)各試驗(yàn)區(qū)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，最終得到不同生長(zhǎng)期內(nèi)各區(qū)域OSAVI值及其變異系數(shù)結(jié)果如表3所示。由表3可知，拔節(jié)期Ⅱ區(qū)的光譜指數(shù)變異系數(shù)為17.70%，遠(yuǎn)高于Ⅰ區(qū)和Ⅲ區(qū)的6.12%和9.80%，說(shuō)明Ⅱ區(qū)麥田光譜差異較大，其原因是該區(qū)處于城市邊緣近郊，受環(huán)境影響較大，特別是拔節(jié)期地面裸露較多，易受周邊環(huán)境影響；抽穗期Ⅱ區(qū)的光譜指數(shù)差異也較為明顯，原因同上，但該時(shí)期的變異系數(shù)與其他兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)的差別縮小，因?yàn)榈乇淼母采w率增加，周?chē)h(huán)境對(duì)土壤的影響變小，光譜指數(shù)主要受作物冠層葉綠素含量的影響；乳熟期3個(gè)試驗(yàn)區(qū)的光譜變異系數(shù)差值進(jìn)一步縮小，充分證明了環(huán)境對(duì)土壤的影響較為明顯，說(shuō)明在種植時(shí)通過(guò)施肥等措施調(diào)整了作物的長(zhǎng)勢(shì)，降低了作物長(zhǎng)勢(shì)在空間上的變異程度。

4 結(jié)論與展望

本研究利用作物在關(guān)鍵生長(zhǎng)時(shí)期的葉面積指數(shù)、光譜指數(shù)及土壤養(yǎng)分含量，對(duì)許昌市不同區(qū)域的冬小麥長(zhǎng)勢(shì)及品質(zhì)的空間變異情況進(jìn)行定量分析和評(píng)價(jià)。

1）早期冬小麥的長(zhǎng)勢(shì)變異較大，從農(nóng)田養(yǎng)分來(lái)看，距離城市較近的區(qū)域受環(huán)境影響更大，整體長(zhǎng)勢(shì)不如遠(yuǎn)郊農(nóng)田，應(yīng)加強(qiáng)灌溉及施肥引導(dǎo)，借助外力改善作物的生長(zhǎng)條件，彌補(bǔ)其在空間上的差異。

2）不同的光譜信息對(duì)作物葉面積指數(shù)及葉綠素含量的變化敏感度不同，作物在生長(zhǎng)旺盛期，不同的土壤條件和區(qū)域環(huán)境反映出葉面積指數(shù)存在較大差異，即使同一試驗(yàn)區(qū)的不同區(qū)域間也有較敏感的表現(xiàn)。

3）冬小麥的光譜信息與其長(zhǎng)勢(shì)有較好的相關(guān)性，早期不同區(qū)域的長(zhǎng)勢(shì)存在較明顯的差異，但隨著冬小麥生長(zhǎng)進(jìn)入穩(wěn)定期，空間上的這種差異逐步縮小，但整體的變異依然存在，可以通過(guò)人為干預(yù)進(jìn)行改善，降低其空間上的差異程度。

4）農(nóng)田養(yǎng)分對(duì)作物的長(zhǎng)勢(shì)影響較大，通過(guò)變量施肥可降低作物長(zhǎng)勢(shì)及空間變異系數(shù)，通過(guò)葉面積指數(shù)與光譜指數(shù)等指標(biāo)的測(cè)定可以對(duì)其影響進(jìn)行檢驗(yàn)，以便為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理提供信息，為作物品質(zhì)檢測(cè)和管理提供新的途徑和方法。

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[13] 郭有富，崔魁柱，張留江，等.津南區(qū)土壤耕層養(yǎng)分動(dòng)態(tài)的研究[J].天津農(nóng)林科技，2004，17（7）：31-33.

3.3 基于光譜指數(shù)的作物長(zhǎng)勢(shì)空間變異分析

以實(shí)測(cè)的光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（OSAVI）公式計(jì)算優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)，統(tǒng)計(jì)各試驗(yàn)區(qū)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，最終得到不同生長(zhǎng)期內(nèi)各區(qū)域OSAVI值及其變異系數(shù)結(jié)果如表3所示。由表3可知，拔節(jié)期Ⅱ區(qū)的光譜指數(shù)變異系數(shù)為17.70%，遠(yuǎn)高于Ⅰ區(qū)和Ⅲ區(qū)的6.12%和9.80%，說(shuō)明Ⅱ區(qū)麥田光譜差異較大，其原因是該區(qū)處于城市邊緣近郊，受環(huán)境影響較大，特別是拔節(jié)期地面裸露較多，易受周邊環(huán)境影響；抽穗期Ⅱ區(qū)的光譜指數(shù)差異也較為明顯，原因同上，但該時(shí)期的變異系數(shù)與其他兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)的差別縮小，因?yàn)榈乇淼母采w率增加，周?chē)h(huán)境對(duì)土壤的影響變小，光譜指數(shù)主要受作物冠層葉綠素含量的影響；乳熟期3個(gè)試驗(yàn)區(qū)的光譜變異系數(shù)差值進(jìn)一步縮小，充分證明了環(huán)境對(duì)土壤的影響較為明顯，說(shuō)明在種植時(shí)通過(guò)施肥等措施調(diào)整了作物的長(zhǎng)勢(shì)，降低了作物長(zhǎng)勢(shì)在空間上的變異程度。

4 結(jié)論與展望

本研究利用作物在關(guān)鍵生長(zhǎng)時(shí)期的葉面積指數(shù)、光譜指數(shù)及土壤養(yǎng)分含量，對(duì)許昌市不同區(qū)域的冬小麥長(zhǎng)勢(shì)及品質(zhì)的空間變異情況進(jìn)行定量分析和評(píng)價(jià)。

1）早期冬小麥的長(zhǎng)勢(shì)變異較大，從農(nóng)田養(yǎng)分來(lái)看，距離城市較近的區(qū)域受環(huán)境影響更大，整體長(zhǎng)勢(shì)不如遠(yuǎn)郊農(nóng)田，應(yīng)加強(qiáng)灌溉及施肥引導(dǎo)，借助外力改善作物的生長(zhǎng)條件，彌補(bǔ)其在空間上的差異。

2）不同的光譜信息對(duì)作物葉面積指數(shù)及葉綠素含量的變化敏感度不同，作物在生長(zhǎng)旺盛期，不同的土壤條件和區(qū)域環(huán)境反映出葉面積指數(shù)存在較大差異，即使同一試驗(yàn)區(qū)的不同區(qū)域間也有較敏感的表現(xiàn)。

3）冬小麥的光譜信息與其長(zhǎng)勢(shì)有較好的相關(guān)性，早期不同區(qū)域的長(zhǎng)勢(shì)存在較明顯的差異，但隨著冬小麥生長(zhǎng)進(jìn)入穩(wěn)定期，空間上的這種差異逐步縮小，但整體的變異依然存在，可以通過(guò)人為干預(yù)進(jìn)行改善，降低其空間上的差異程度。

4）農(nóng)田養(yǎng)分對(duì)作物的長(zhǎng)勢(shì)影響較大，通過(guò)變量施肥可降低作物長(zhǎng)勢(shì)及空間變異系數(shù)，通過(guò)葉面積指數(shù)與光譜指數(shù)等指標(biāo)的測(cè)定可以對(duì)其影響進(jìn)行檢驗(yàn)，以便為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理提供信息，為作物品質(zhì)檢測(cè)和管理提供新的途徑和方法。

參考文獻(xiàn)：

[1] 黃文江，王紀(jì)華，劉良云，等.冬小麥品質(zhì)的影響因素及高光譜遙感監(jiān)測(cè)方法[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2004，19（3）：143-147.

[2] BHATTI A U， MULLA D J， FRAZIER B E. Estimation of soilproperties and wheat yields on complex erodes hills using eostatistics and thematic mapper images[J].Remote Sens Environ，1991，37：181-191.

[3] 宋曉宇，王紀(jì)華，薛緒掌，等.利用航空成像光譜數(shù)據(jù)研究土壤供氮量及變量施肥對(duì)冬小麥長(zhǎng)勢(shì)影響[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2004，20（4）：45-49.

[4] 宋曉宇，王紀(jì)華，閻廣建，等.基于多時(shí)相航空高光譜遙感影像的冬小麥長(zhǎng)勢(shì)空間變異研究[J].光譜學(xué)與光譜分析，2010，30（7）：1820-1824.

[5] 潘瑜春，王紀(jì)華，陸安祥，等.基于小麥長(zhǎng)勢(shì)遙感監(jiān)測(cè)的土壤氮素累積估測(cè)研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2007，23（9）：58-63.

[6] 蔣阿寧，黃文江，趙春江，等.基于光譜指數(shù)的冬小麥變量施肥效應(yīng)研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2007，40（9）：1907-1913.

[7] 黃文江，王紀(jì)華，劉良云，等.小麥品質(zhì)指標(biāo)與冠層光譜特征的相關(guān)性的初步研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2004，20（4）：203-207.

[8] 薛緒掌，陳立平，孫治貴，等.基于土壤肥力與目標(biāo)產(chǎn)量的冬小麥變量施氮及其效果[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2004，20（3）：59-62.

[9] 李衛(wèi)國(guó)，趙春江，王紀(jì)華，等.遙感和生長(zhǎng)模型相結(jié)合的小麥長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀與展望[J].國(guó)土資源遙感，2007（2）：6-9.

[10] 王紀(jì)華，趙春江，黃文江.農(nóng)業(yè)定量遙感基礎(chǔ)與應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2008.

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[12] 梁紅霞，趙春江，黃文江，等.利用光譜指數(shù)進(jìn)行冬小麥變量施肥的可行性及其效益評(píng)價(jià)[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2005，20（5）：469-473.

[13] 郭有富，崔魁柱，張留江，等.津南區(qū)土壤耕層養(yǎng)分動(dòng)態(tài)的研究[J].天津農(nóng)林科技，2004，17（7）：31-33.

3.3 基于光譜指數(shù)的作物長(zhǎng)勢(shì)空間變異分析

以實(shí)測(cè)的光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（OSAVI）公式計(jì)算優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)，統(tǒng)計(jì)各試驗(yàn)區(qū)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，最終得到不同生長(zhǎng)期內(nèi)各區(qū)域OSAVI值及其變異系數(shù)結(jié)果如表3所示。由表3可知，拔節(jié)期Ⅱ區(qū)的光譜指數(shù)變異系數(shù)為17.70%，遠(yuǎn)高于Ⅰ區(qū)和Ⅲ區(qū)的6.12%和9.80%，說(shuō)明Ⅱ區(qū)麥田光譜差異較大，其原因是該區(qū)處于城市邊緣近郊，受環(huán)境影響較大，特別是拔節(jié)期地面裸露較多，易受周邊環(huán)境影響；抽穗期Ⅱ區(qū)的光譜指數(shù)差異也較為明顯，原因同上，但該時(shí)期的變異系數(shù)與其他兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)的差別縮小，因?yàn)榈乇淼母采w率增加，周?chē)h(huán)境對(duì)土壤的影響變小，光譜指數(shù)主要受作物冠層葉綠素含量的影響；乳熟期3個(gè)試驗(yàn)區(qū)的光譜變異系數(shù)差值進(jìn)一步縮小，充分證明了環(huán)境對(duì)土壤的影響較為明顯，說(shuō)明在種植時(shí)通過(guò)施肥等措施調(diào)整了作物的長(zhǎng)勢(shì)，降低了作物長(zhǎng)勢(shì)在空間上的變異程度。

4 結(jié)論與展望

本研究利用作物在關(guān)鍵生長(zhǎng)時(shí)期的葉面積指數(shù)、光譜指數(shù)及土壤養(yǎng)分含量，對(duì)許昌市不同區(qū)域的冬小麥長(zhǎng)勢(shì)及品質(zhì)的空間變異情況進(jìn)行定量分析和評(píng)價(jià)。

1）早期冬小麥的長(zhǎng)勢(shì)變異較大，從農(nóng)田養(yǎng)分來(lái)看，距離城市較近的區(qū)域受環(huán)境影響更大，整體長(zhǎng)勢(shì)不如遠(yuǎn)郊農(nóng)田，應(yīng)加強(qiáng)灌溉及施肥引導(dǎo)，借助外力改善作物的生長(zhǎng)條件，彌補(bǔ)其在空間上的差異。

2）不同的光譜信息對(duì)作物葉面積指數(shù)及葉綠素含量的變化敏感度不同，作物在生長(zhǎng)旺盛期，不同的土壤條件和區(qū)域環(huán)境反映出葉面積指數(shù)存在較大差異，即使同一試驗(yàn)區(qū)的不同區(qū)域間也有較敏感的表現(xiàn)。

3）冬小麥的光譜信息與其長(zhǎng)勢(shì)有較好的相關(guān)性，早期不同區(qū)域的長(zhǎng)勢(shì)存在較明顯的差異，但隨著冬小麥生長(zhǎng)進(jìn)入穩(wěn)定期，空間上的這種差異逐步縮小，但整體的變異依然存在，可以通過(guò)人為干預(yù)進(jìn)行改善，降低其空間上的差異程度。

4）農(nóng)田養(yǎng)分對(duì)作物的長(zhǎng)勢(shì)影響較大，通過(guò)變量施肥可降低作物長(zhǎng)勢(shì)及空間變異系數(shù)，通過(guò)葉面積指數(shù)與光譜指數(shù)等指標(biāo)的測(cè)定可以對(duì)其影響進(jìn)行檢驗(yàn)，以便為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理提供信息，為作物品質(zhì)檢測(cè)和管理提供新的途徑和方法。

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[2] BHATTI A U， MULLA D J， FRAZIER B E. Estimation of soilproperties and wheat yields on complex erodes hills using eostatistics and thematic mapper images[J].Remote Sens Environ，1991，37：181-191.

[3] 宋曉宇，王紀(jì)華，薛緒掌，等.利用航空成像光譜數(shù)據(jù)研究土壤供氮量及變量施肥對(duì)冬小麥長(zhǎng)勢(shì)影響[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2004，20（4）：45-49.

[4] 宋曉宇，王紀(jì)華，閻廣建，等.基于多時(shí)相航空高光譜遙感影像的冬小麥長(zhǎng)勢(shì)空間變異研究[J].光譜學(xué)與光譜分析，2010，30（7）：1820-1824.

[5] 潘瑜春，王紀(jì)華，陸安祥，等.基于小麥長(zhǎng)勢(shì)遙感監(jiān)測(cè)的土壤氮素累積估測(cè)研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2007，23（9）：58-63.

[6] 蔣阿寧，黃文江，趙春江，等.基于光譜指數(shù)的冬小麥變量施肥效應(yīng)研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2007，40（9）：1907-1913.

[7] 黃文江，王紀(jì)華，劉良云，等.小麥品質(zhì)指標(biāo)與冠層光譜特征的相關(guān)性的初步研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2004，20（4）：203-207.

[8] 薛緒掌，陳立平，孫治貴，等.基于土壤肥力與目標(biāo)產(chǎn)量的冬小麥變量施氮及其效果[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2004，20（3）：59-62.

[9] 李衛(wèi)國(guó)，趙春江，王紀(jì)華，等.遙感和生長(zhǎng)模型相結(jié)合的小麥長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀與展望[J].國(guó)土資源遙感，2007（2）：6-9.

[10] 王紀(jì)華，趙春江，黃文江.農(nóng)業(yè)定量遙感基礎(chǔ)與應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2008.

[11] 劉镕源，王紀(jì)華，楊貴軍，等.冬小麥葉面積指數(shù)地面測(cè)量方法比較[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27（3）：220-224.

[12] 梁紅霞，趙春江，黃文江，等.利用光譜指數(shù)進(jìn)行冬小麥變量施肥的可行性及其效益評(píng)價(jià)[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2005，20（5）：469-473.

[13] 郭有富，崔魁柱，張留江，等.津南區(qū)土壤耕層養(yǎng)分動(dòng)態(tài)的研究[J].天津農(nóng)林科技，2004，17（7）：31-33.