小麥漬害光譜特征分析

熊勤學(xué)， 王曉玲*， 王有寧

1. 長江大學(xué)農(nóng)學(xué)院， 湖北 荊州 434025

2. 主要糧食作物產(chǎn)業(yè)化湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心， 湖北 荊州 434025

3. 湖北工程學(xué)院， 湖北 孝感 432000

小麥漬害光譜特征分析

熊勤學(xué)1, 2， 王曉玲1, 2*， 王有寧2, 3

1. 長江大學(xué)農(nóng)學(xué)院， 湖北 荊州 434025

2. 主要糧食作物產(chǎn)業(yè)化湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心， 湖北 荊州 434025

3. 湖北工程學(xué)院， 湖北 孝感 432000

理清小麥漬害光譜特征是大尺度漬害遙感監(jiān)測的基礎(chǔ)， 也是運(yùn)用光譜特征實(shí)現(xiàn)無損、 快捷鑒別小麥漬害的前期條件， 迄今為止未見對小麥漬害光譜特征的相關(guān)研究。 該研究通過田間實(shí)驗(yàn)分析了8個(gè)小麥品種(鄭麥9023、 西農(nóng)223、 漯6010、 富麥168、 鄂麥23、 鄂麥19、 廣源11-2、 農(nóng)大195)受漬后葉片和冠層的光譜特征與沒有漬害小麥光譜特征的差異， 研究表明： 受漬后葉片光譜反射率較正常葉片的差異主要表現(xiàn)在645～680 nm區(qū)間(紅光波段)， 較正常值偏高； 757～917 nm區(qū)間(近紅外波段)， 較正常值偏低； 1 428～1 456 nm區(qū)間， 較正常值高； 1 641～1 684 nm區(qū)間， 較正常值低， 主要原因： 一是漬害導(dǎo)致葉片葉綠素光合作用能力下降， 二是葉片失水引起水勢降低， 建議用歸一化水指數(shù)(NDWI)的差異值反映小麥?zhǔn)軡n情況， 同時(shí)分析了不同小麥品種受漬時(shí)與受漬后NDWI指數(shù)隨時(shí)間的變化特點(diǎn)， 發(fā)現(xiàn)其變化特征與小麥品種的抗性有關(guān)； 受漬后小麥冠層的所有波段光譜反射率均低于正常小麥， 建議用670～2 400 nm光譜反射率的均值差異反映小麥?zhǔn)軡n情況。

漬害； 光譜特征； 小麥品種

引 言

漬害是指在地表長期滯水或地下水位長期偏高的區(qū)域, 由于土壤長時(shí)間處于水分過飽和狀態(tài)而引起的土壤中水、 熱、 氣及養(yǎng)分狀況失調(diào), 致使土壤理化特征災(zāi)變、 肥力下降, 從而影響作物生長, 甚至危及作物存活的一種災(zāi)害現(xiàn)象[1]。 江漢平原是湖北省最大的糧棉產(chǎn)區(qū)， 也是漬害危害最為嚴(yán)重的地區(qū)， 但由于漬害是土壤水分長期影響農(nóng)作物生長發(fā)育的結(jié)果， 它是一種慢性災(zāi)害現(xiàn)象， 漬害鑒別起來很困難， 目前只有通過最終的產(chǎn)量參數(shù)確定農(nóng)作物是否受漬害的影響[2-4]， 而對漬害實(shí)時(shí)鑒別的研究鮮見。 高光譜數(shù)據(jù)具有較高的光譜分辨率， 能夠探測到作物葉片生化成分的微小變化， 檢測具有無損、 快捷等特點(diǎn)[5-6]， 利用高光譜手段對漬害進(jìn)行快速、 無損和準(zhǔn)確的監(jiān)測勢必成為漬害及時(shí)、 快速診斷的重要方法。 國內(nèi)外對澇漬害光譜研究主要集中在洪澇研究上[7-9], 還未見對農(nóng)作物漬害光譜特征進(jìn)行過相關(guān)研究。 理清農(nóng)作物受漬后的光譜變化特征是利用高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行漬害監(jiān)測的必要條件， 本研究擬通過田間小區(qū)實(shí)驗(yàn)， 對8個(gè)小麥品種在灌漿期的農(nóng)田進(jìn)行受漬和不受漬處理， 利用便攜式光譜儀進(jìn)行小麥葉片和冠層兩種模式的光譜觀測， 分析不同小麥品種、 兩種觀測模式漬害下的光譜特征， 最大化提取漬害小麥與正常小麥的光譜特征差異， 為漬害進(jìn)行大尺度的遙感監(jiān)測提供理論基礎(chǔ)。

1 實(shí)驗(yàn)部分

實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)設(shè)在長江大學(xué)西校區(qū)西門外一塊農(nóng)田(東經(jīng)112.1402°、 北緯30.3501°)， 48 m(長)×30 m(寬)， 8個(gè)小麥品種(鄭麥9023、 西農(nóng)223、 漯6010、 富麥168、 鄂麥23、 鄂麥19、 廣源11-2、 農(nóng)大195， 其中前5個(gè)品種抗?jié)n性強(qiáng)、 后三個(gè)品種抗?jié)n性差)、 進(jìn)行三次重復(fù)、 二個(gè)處理(漬害處理與對照)共48個(gè)小區(qū)。 小麥漬害處理時(shí)間為2015年4月14日至4月22日共8天， 正值小麥灌漿期。 處理方式為持續(xù)給小區(qū)灌水， 確保漬害處理小區(qū)廂溝滿水， 保持地下水位埋深維持在0.05米左右。 在每個(gè)生育期觀測葉片的光譜和冠層的光譜， 使用的儀器為FieldSpec 4 Wide-Res Field Spectrum radiometer便攜式地物光譜儀， 觀測范圍為350～2 500 nm， 光譜間隔為3 nm@700 nm和30 nm@1 400/2 100 nm， 漬害處理后每隔2天進(jìn)行葉片和冠層光譜觀測， 葉片模式觀測其旗葉， 采用掛牌方式定期觀測， 陰天不觀測冠層光譜， 雨天延后， 每個(gè)小區(qū)取三個(gè)點(diǎn)觀測、 每個(gè)點(diǎn)重復(fù)三次。

光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理為： 運(yùn)用ViewSpecPro軟件一次載入一個(gè)小區(qū)的觀測數(shù)據(jù)(9條光譜曲線)， 剔除與其他光譜曲線差異大的2條光譜曲線， 運(yùn)用statistic功能對剩余光譜曲線進(jìn)行均值處理， 代表該處理小區(qū)的光譜數(shù)據(jù)， 并將此光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)出為ASCII格式供分析。

2 結(jié)果與討論

2.1 小麥漬害葉片光譜特征分析

圖1為漯6010品種小麥漬害處理當(dāng)天與正常小麥葉片光譜變化曲線， 由圖1可知， 受漬小麥葉片光譜曲線較正常小麥正正光譜曲線主要差異在如下幾個(gè)光譜區(qū)間， 645～680 nm區(qū)間(紅光波段)， 較正常值偏高； 757～917 nm區(qū)間(近紅外波段)， 較正常值偏低； 1 428～1 456 nm區(qū)間， 較正常值高； 1 641～1 684 nm區(qū)間， 較正常值低， 其他品種受漬后光譜曲線差異也基本一致。 比較健康植物的反射光譜特征， 引起漬害處理小麥葉片光譜曲線差異的主要原因?yàn)椋?漬害導(dǎo)致葉片葉綠素光合作用能力下降， NDVI指數(shù)降低， 即在紅光波段偏高、 近紅外偏低； 漬害導(dǎo)致根系吸水能力下降， 葉片失水打蔫， 葉片水勢降低， 而反映葉片含水量的波段正是1 428～1 456 nm波段， 由此用三個(gè)特征值反映漬害危害程度， 分別為

NDVI=(IR-R)/(IR+R)

(1)

式(1)中NDVI表示歸一化植被指數(shù)，IR表示757～917 nm區(qū)反射率均值，R表示645～680 nm區(qū)間反射率均值

NDWI=(IR-MR)/(IR+MR)

(2)

式(2)中NDWI表示歸一化植被水指數(shù)，IR表示757～917 nm區(qū)反射率均值，MR表示1 428～1 456 nm區(qū)間反射率均。

如果小麥?zhǔn)軡n嚴(yán)重這二個(gè)值會(huì)偏低， 由于影響NDWI指數(shù)的因素很多， 如氮素營養(yǎng)、 農(nóng)作物逆境因素等， 漬害影響并非具有唯一性， 而NDWI指數(shù)主要反映葉片含水量的差異[10]， 與小麥?zhǔn)軡n后失水相符合， 因此建議用NDWI減少量反映小麥?zhǔn)軡n程度。

圖1 小麥(漯6010)漬害處理當(dāng)天受漬

2.2 小麥漬害葉片光譜品種間和隨時(shí)間的變化特征分析

將8個(gè)品種歸一化水指數(shù)計(jì)算出來后， 將每個(gè)品種對照區(qū)小麥葉片的歸一化水指數(shù)減去漬害處理小麥葉片的值， 得到該品種小麥?zhǔn)軡n后葉片歸一化水指數(shù)減少量， 見式(3)

DNDWI=NDWInormal-NDWIwaterlogging

(3)

DNDWI代表葉片歸一化水指數(shù)減少量, NDWInormal代表正常葉片葉片的歸一化水指數(shù)值， NDWIwaterlogging代表受漬小麥葉片的歸一化水指數(shù)值。

小麥?zhǔn)軡n后葉片歸一化水指數(shù)減少量隨日期的變化見圖2， 根據(jù)其變化特點(diǎn)， 將8個(gè)小麥品種受漬后變化分成三類， 一類是鄭麥9023、 鄂麥19和漯6010， 其特點(diǎn)為受漬時(shí)葉片失水迅速， 漬后當(dāng)天就有反映， 而且隨著漬害的持續(xù)失水程度加強(qiáng)， 但漬害結(jié)束后恢復(fù)的也快； 二類是富麥168、 西農(nóng)223和鄂麥23， 其特點(diǎn)為前期抗?jié)n害能力強(qiáng)， 受漬后當(dāng)天反映不明顯， 持續(xù)過程中才開始出現(xiàn)葉片失水， 同時(shí)漬害結(jié)束后恢復(fù)迅速； 三類是廣源11和農(nóng)大195， 顯著特點(diǎn)為受漬后沒有恢復(fù)過程， 一直處于失水狀態(tài)， 而且隨時(shí)間延長有加重趨勢。 三類共同點(diǎn)是漬害結(jié)束5～8天后小麥葉片含水量較正常值迅速減少， 這應(yīng)該是漬害至小麥生育期提前的原因， 漬害處于后小麥進(jìn)入蠟熟， 而正常小麥還處于灌漿階段。

圖2 8個(gè)品種小麥?zhǔn)軡n后葉片歸一化水指數(shù)減少量變化情況

2.3 冠層模式下漬害光譜特征分析

鄂麥19冠層受漬光譜曲線與正常小麥光譜曲線比較見圖3， 由圖3可見， 小麥?zhǔn)軡n后其所有光譜反射率明顯低于對照組， 其他7個(gè)品種光譜特征與鄂麥19相似， 因此將受空氣中水汽影響很大的兩個(gè)波段1 350～1 400和1 800～1 940 nm去掉， 將760～2 400 nm所有波段反射率取平均， 用這一段正常小麥的光譜反射率值減去受漬小麥的光譜反射率值， 得到受漬小麥冠層光譜反射均值差值， 用它來表示其受漬程度， 其值越大表示其受漬害影響越大。 由于影響冠層光譜反射率變化的因素很多， 因此受漬小麥冠層光譜特征表現(xiàn)不如小麥葉片光譜特征明顯， 主要表示在受漬小麥冠層光譜反射均值差值品種間的差異不明顯(見圖4)， 隨時(shí)間的變化則是受漬期間明顯大， 而受漬后明顯減小。

圖3 鄂麥19冠層受漬與對照光譜變化曲線比較

Fig.3 The canopy spectral change curves of wheat (emai 19) suftered waterlogging disaster and in normal status

圖4 不同品種受漬小麥冠層光譜反射均值差值隨時(shí)間變化

Fig.4 The canopy NDVI index reducing values temporal changes of different wheat species suffered waterlogging disaster

3 結(jié) 論

通過對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析得出： 受漬后葉片光譜特征較正常葉片的差異主要表現(xiàn)在645～680 nm區(qū)間(紅光波段)， 較正常值偏高； 757～917 nm區(qū)間(近紅外波段)， 較正常值偏低； 1 428～1 456 nm區(qū)間， 較正常值高； 1 641～1 684 nm區(qū)間， 較正常值低， 主要原因是漬害導(dǎo)致葉片葉綠素光合作用下降和葉片失水， 水勢降低引起的， 建議用歸一化水指數(shù)(NDWI)的差異值反映小麥?zhǔn)軡n情況， NDWI指數(shù)的時(shí)間變化與品種抗?jié)n能力基本吻合； 受漬后小麥冠層所有波段的光譜均低于正常小麥， 建議用670～2 400 nm光譜的均值差異反映小麥?zhǔn)軡n情況。 如果將葉片模型和冠層模型獲取的參數(shù)運(yùn)用大尺度遙感實(shí)踐中， 實(shí)現(xiàn)漬害衛(wèi)星遙感實(shí)時(shí)反演， 是未來繼續(xù)研究的方向。

[1] YU Guang-ming(喻光明). Acta Ecologica Sinica(生態(tài)學(xué)報(bào)), 1993, 13(3): 252.

[2] ZHU Jian-qiang(朱建強(qiáng)). The Basic Research on the Application of Water Drainage in the Surface and Sub-Surface Waterlogged Cropland(易澇易漬農(nóng)田排水應(yīng)用基礎(chǔ)研究). Beijing： Science Press(北京: 科學(xué)出版社). 2007.

[3] Singh A. Journal of Hydrology， 2011, 406(3-4)： 245.

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[10] Gao Bocai. Remote Sens. Environ., 1996, 58: 257.

*Corresponding author

Spectral Characteristics Analysis of Wheat Damaged by Subsurface Waterlogging

XIONG Qin-xue1, 2, WANG Xiao-ling1,2*, WANG You-ning2，3

1. Agricultural College of Yangtze University, Jinzhou 434025, China

2. Hubei Collaborative Innovation Center for Grain Industry, Jinzhou 434025, China

3. Hubei Engineering University, Xiaogan 432000, China

Spectrum analysis of crop that affected by subsurface waterlogging is the foundation of surface waterlogging monitoring by remote sensing in large scale. It is also the prerequisite of achieving non-destructive, quick identification of wheat subsurface waterlogging damage with spectral features. But there is no papers report about spectrum analysis of crop affected by subsurface waterlogging so far. The paper analysis the spectral features difference of 8 species (zenmai9023, xinong223, luo6010, fumai168, emai23, emai19, guangyuang11-2, nongda195) between affected subsurface waterlogging and normal in leaf and canopy model using field experiment. The results shows that the leaf spectrum reflectivity value of wheat affected by subsurface waterlogging is high in 645～680 and 1 428～1 456 while it is lower in 757～917 and 1 641～1 684 nm. The main reason is that the subsurface waterlogging causes the leaf chlorophyll photosynthetic capacity decreased and leaf water loss. It is suggested to use NDWI (normal differential water index) value to indicate the damage degree of wheat subsurface waterlogging disaster. The changes of the NDWI index value is analyzed with time when difference wheat species demerged by subsurface waterlogging. It is found that the main factors caused the changes of the NDWI index value with time is related with resistance of variety. The canopy spectrum reflectivity value of wheat affected by subsurface waterlogging is low in all spectrum area. It is suggested to use average value in 670～240 nm to indicate the degree of wheat subsurface waterlogging disaster.

Subsurface waterlogging; Spectral characteristics; Wheat species

May 19, 2015; accepted Aug. 30, 2015)

2015-05-19，

2015-08-30

2012年度公益性行業(yè)(農(nóng)業(yè))科研專項(xiàng)項(xiàng)目(201203032)， 長江大學(xué)作物抗逆技術(shù)研究中心2015年開放基金項(xiàng)目資助

熊勤學(xué), 1966年生， 長江大學(xué)農(nóng)學(xué)院副教授 e-mail: xiongqinxue@qq.com *通訊聯(lián)系人 e-mail： wangxl309@yangtzeu.edu.cn

O657.3

A

10.3964/j.issn.1000-0593(2016)08-2558-04