基于實(shí)測光譜的紅花葉綠素含量高光譜估算模型研究

張南++熊黑鋼++靳彥華

摘要：通過分析紅花（Carthamus tinctorius L.）原始光譜、變換光譜以及其他25種應(yīng)用最普遍的高光譜參數(shù)與其葉綠素含量的相關(guān)性，并選擇每個(gè)生長期與紅花葉綠素含量相關(guān)性較好的高光譜指數(shù)和波段，建立不同生長期紅花葉綠素含量的線性、拋物線、指數(shù)和對數(shù)模型，并用RMSE評價(jià)模型精度。最后得出各期的最佳模型：出苗期歸一化差異指數(shù)（NDI）的拋物線模型具有最大模型精度0.900和檢驗(yàn)精度0.932；分枝期黃邊幅值（Dy）的拋物線模型精度為0.850，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途葹?.811；始花期444 nm處二階導(dǎo)數(shù)光譜的拋物線模型精度為0.734，檢驗(yàn)精度為0.866；終花期798 nm處二階導(dǎo)數(shù)光譜的拋物線模型精度為0.929；成熟期795 nm處二階導(dǎo)數(shù)光譜的指數(shù)模型精度為0.904，檢驗(yàn)精度為0.868。

關(guān)鍵詞：紅花（Carthamus tinctorius L.）；葉綠素；高光譜；估測模型

中圖分類號：S127 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：0439-8114（2016）21-5651-08

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.21.055

Hyperspectral Estimation Models for Chlorophyll Content

Based on the Measured Spectra of Safflower

ZHANG Nan1a，1b，XIONG Hei-gang1b，2，JIN Yan-hua1a，1b

（1a.College of Resource & Environment Science；b.Key Laboratory of Oasis Ecology，Xinjiang University，Urumqi 830046，China；

2.College of Art & Science，Beijing Union University，Beijing 100083，China）

Abstract： In order to establish linear and parabolic， index and logarithm model of safflower（Carthamus tinctorius L.） chlorophyll content，the correlation of original spectra， transform spectra，and 25 kinds of most common hyperspectral application parameters and chlorophyll content in different stages were analyzed. The high spectral indexes and wavelengths having good correlation with the chlorophyll content of safflower during every growing period were selected. RMSE were used for appraising the model precision. Finally the best models of different periods were gotten，during the seedling stage，the largest model precision and test precision were 0.900 and 0.932 respectively for the parabolic model of NDI. During the branch period，the model precision and test precision were 0.850 and 0.811 respectively for the parabolic model of Dy. During the beginning flowering period，the model precision and test precision were 0.734 and 0.866 respectively for the parabolic model of the second derivative spectra at the wavelength 444 nm. During the final flowering period，the model precision was 0.929 for the parabolic model of the second derivative spectra at the wavelength 798 nm. During the mature period，the model precision and test precision were 0.904 and 0.866 respectively for the index model of the second derivative spectra at the wavelength 795 nm.

Key words：safflower（Carthamus tinctorius L.）；chlorophyll；hyperspectrum； estimation model

紅花（Carthamus tinctorius L.），又稱草紅花，為菊科紅花屬植物，其栽培管理簡便，適用于機(jī)械耕作，且產(chǎn)量和出油率均較高，是一種集藥用、油料為一體的特種經(jīng)濟(jì)作物。中國是世界上紅花種植面積較大的國家之一，新疆地區(qū)種植面積占全國50%以上，對新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著舉足輕重的作用。關(guān)于葉綠素與高光譜的研究，大多數(shù)都集中于玉米、小麥、水稻、大豆以及經(jīng)濟(jì)林果上，對紅花的研究甚少。因此在紅花主產(chǎn)區(qū)開展光譜特征的葉綠素估算模型研究，對紅花的精細(xì)化管理具有十分重要的指導(dǎo)意義和實(shí)際價(jià)值；同時(shí)利用實(shí)測光譜對紅花進(jìn)行長勢監(jiān)測和估產(chǎn)時(shí)，需要考慮光譜指數(shù)在不同生長期的敏感性，選出不同生長階段的最佳指數(shù)以及導(dǎo)數(shù)波段，才能為紅花的精確動態(tài)監(jiān)測和科學(xué)管理及決策提供有力的技術(shù)支持。

葉片色素狀況是評價(jià)植株光合能力、監(jiān)測生長狀況和預(yù)測產(chǎn)量潛力的重要指標(biāo)，作物葉片中葉綠素含量的多少，既顯示作物的生長狀況，又是作物與環(huán)境發(fā)生物質(zhì)能量交換的重要條件，了解葉綠素狀況就可以對作物群體光合能力及營養(yǎng)狀況進(jìn)行有效監(jiān)測，在作物生長與產(chǎn)量預(yù)測以及精確診斷與動態(tài)調(diào)控中具有重要意義。高光譜探測技術(shù)為快速無損監(jiān)測作物葉片色素提供了有效手段[1-3]。國內(nèi)許多學(xué)者分別從不同角度和方法出發(fā)進(jìn)行農(nóng)作物葉綠素遙感反演研究，取得了一系列成果[4-7]。對于紅花的研究大多側(cè)重于其光譜的特征研究，而對其光譜特征與葉綠素關(guān)系的研究甚少，對整個(gè)生長期光譜特征與葉綠素含量關(guān)系的研究更少。本研究對紅花生育階段葉片葉綠素含量與冠層光譜的相關(guān)性進(jìn)行了分析，并且選取與葉綠素含量相關(guān)性較高的指數(shù)和波段，建立不同生長階段不同類型的紅花葉綠素含量的估算模型，通過比較最終選出每個(gè)階段的紅花葉綠素含量的最佳估算模型，從而促進(jìn)對紅花的精細(xì)化管理。

1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)域位于新疆維吾爾族自治區(qū)東北部，昌吉市東部的奇臺縣（89°13′E-91°22′E，42°25′N-45°29′N）。地處中緯度地帶，地勢南北高、中間低，呈條狀馬鞍形，地貌類型可分為南部山區(qū)（丘陵）、中部平原、北部沙漠、東北部山地丘陵四大部分，由于受地理環(huán)境、太陽輻射、大氣環(huán)流的影響，屬于中溫帶大陸性干旱氣候，其特點(diǎn)是冬季漫長而嚴(yán)寒，夏季短促而炎熱，春秋季節(jié)不明顯。年平均氣溫5.5 ℃，7月平均氣溫22.6 ℃，極端最高氣溫39 ℃，1月平均氣溫-18.9 ℃，極端最低氣溫-37.3 ℃。氣候干燥，年平均相對濕度60%。風(fēng)向平時(shí)盛行南風(fēng)，災(zāi)害性天氣多西北風(fēng)，最大風(fēng)力12級，年平均風(fēng)速2.9 m/s。無霜期年平均153 d（從4月下旬到10月上旬），年平均降水量269.4 mm。

2 材料與方法

2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

2012年5～8月，在新疆奇臺縣大面積紅花種植地選擇一塊試驗(yàn)地（地理位置為89°39′43″E，43°52′20″N，海拔964 m，行距50 cm），施肥、灌溉及紅花行間距與其他紅花種植地相同。對紅花出苗期、分枝期、始花期、終花期、成熟期的光譜反射率和葉片葉綠素含量進(jìn)行同步田間監(jiān)測。

2.2 光譜和葉綠素測定

光譜數(shù)據(jù)采集采用美國ASD公司的FieldSpecPro3地物光譜儀，該光譜儀波段范圍為350～2 500 nm，本研究只選取滿足試驗(yàn)需要的350～1 100 nm范圍內(nèi)的波段，其包括遙感的可見光和近紅外波段。探頭視場角25°， 每次測定前進(jìn)行一次光譜儀暗電流測定及時(shí)校正儀器噪聲對觀測結(jié)果的影響。選擇40個(gè)點(diǎn)進(jìn)行光譜測定，每個(gè)點(diǎn)測5次， 取其平均值作為該點(diǎn)的光譜反射值。試驗(yàn)選擇晴朗無云無大風(fēng)的天氣進(jìn)行，于北京時(shí)間13：00～15：00采集紅花的光譜數(shù)據(jù)。并用Viewspec pro軟件對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

測定光譜的同時(shí)，用SPAD-502葉綠素儀測定紅花葉片葉綠素含量。每個(gè)葉片測定5次，取平均值，作為該葉片葉綠素含量。

2.3 高光譜參數(shù)的選取

選取原始光譜、光譜一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)以及應(yīng)用最為廣泛的指數(shù)（表1）[8-16]，作為估算紅花葉綠素的參數(shù)。導(dǎo)數(shù)光譜不僅能夠壓縮背景噪音對目標(biāo)信號的影響，使數(shù)據(jù)更科學(xué)，而且能揭示光譜值的內(nèi)在特征。因此可以利用導(dǎo)數(shù)光譜建立葉綠素與反射率光譜之間的關(guān)系，估算植被內(nèi)部葉綠素含量。

2.4 模型檢驗(yàn)

采用均方根誤差（RMSE）來評價(jià)模型精度。

RMSE=

式中，yi和yi′分別為葉綠素含量SPAD值的實(shí)測值和模型計(jì)算的預(yù)測值，n為檢驗(yàn)樣本數(shù)，RMSE值越小則模型精度越高。利用DPS統(tǒng)計(jì)軟件分析紅花冠層光譜反射率與葉片葉綠素含量的相關(guān)性，作圖均在Excel中進(jìn)行。

3 結(jié)果與分析

3.1 紅花不同生長期葉綠素含量變化特征

從圖1可知，紅花的葉綠素含量隨著生長期的推移呈先上升后下降的趨勢，從出苗期到始花期（6月20日左右），隨著植株的生長，葉片面積變大，結(jié)構(gòu)成分也發(fā)生變化，葉綠素含量達(dá)到整個(gè)生長期最高值，SPAD值為66.5；開花后葉綠素含量開始降低，終花期（7月11日左右）后葉綠素含量迅速下降，其原因是紅花接近成熟，植株發(fā)黃，葉片水分降低，導(dǎo)致葉黃素替代了葉綠素；成熟期植株葉片基本變黃，植株部分變干，葉綠素含量最低。

3.2 紅花不同生長期光譜反射率曲線特征

從圖2可知，在可見光波段內(nèi)，葉綠素含量對其光譜特性具有重要作用，在550 nm附近有一個(gè)葉綠素的反射峰，其兩側(cè)450 nm和670 nm處的藍(lán)波段和紅波段則是吸收谷，在近紅外波段750 nm附近反射率急劇增加，形成高反射，且不同生長期紅花光譜反射率出現(xiàn)明顯的分離，這種特征在出苗期到終花期較為明顯；成熟期植株發(fā)黃，枝干枯死，其葉綠素含量大量減少，使得反射率在可見光波段內(nèi)增加；在近紅外波段明顯低于其他生長期。

3.3 紅花不同生長期葉綠素含量與高光譜參數(shù)的相關(guān)性分析

利用DPS統(tǒng)計(jì)軟件計(jì)算紅花葉綠素含量與高光譜參數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果見表2。從表2可知，出苗期除紅邊幅值（Dr）、VI3、VI5外，紅花葉綠素含量與其余光譜變量之間均呈極顯著相關(guān)，其中與紅谷反射率（Rr）、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（OSAVI）、歸一化差異指數(shù)（NDI）的相關(guān)系數(shù)均大于等于0.94，因?yàn)榧t花在出苗期，覆蓋度很小，受土壤、濕度、粗糙度等背景因素影響較大，而歸一化差異指數(shù)、土壤調(diào)節(jié)指數(shù)可以去部分背景因素的影響；分枝期葉片葉綠素含量與黃邊幅值（Dy）、黃邊面積（SDy）、VI6相關(guān)性均達(dá)到極顯著相關(guān)且相關(guān)系數(shù)大于等于0.83；始花期、終花期、成熟期，紅花葉片葉綠素含量與高光譜參數(shù)相關(guān)系數(shù)均低于0.80，由于紅花花期，冠層光譜主要反映花的信息，果實(shí)成熟后，紅花冠層光譜主要反映果實(shí)的信息，因此葉片葉綠素含量與紅花冠層光譜的相關(guān)系數(shù)較低。

3.4 始花期、終花期、成熟期原始和變換光譜與葉綠素含量之間的相關(guān)性分析

始花期、終花期、成熟期的高光譜特征變量與葉綠素含量的相關(guān)性均不高（表2），其原因是由于花期時(shí)紅花冠層花青素代替了葉綠素，成熟期植被停止生長，水分和養(yǎng)分減少，植被變黃，導(dǎo)致其相關(guān)性很低。因此將以上3個(gè)時(shí)期的原始光譜反射率、光譜一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)與相應(yīng)的葉綠素含量進(jìn)行相關(guān)分析，以尋求對紅花葉綠素含量敏感的波段。始花期，原始光譜與葉綠素含量的相關(guān)性總體不高，相關(guān)系數(shù)均在0.5以下，如圖3a所示；460 nm處一階導(dǎo)數(shù)光譜與葉綠素含量相關(guān)系數(shù)為r=0.830，如圖3a1所示；444 nm處二階導(dǎo)數(shù)光譜反射率與葉綠素含量相關(guān)系數(shù)為r=0.825 1，如圖3a2。終花期，紅花原始光譜反射率與葉綠素含量在整個(gè)波段范圍內(nèi)呈正相關(guān)，并且從可見光到近紅外波段，相關(guān)性呈上升趨勢，如圖3b所示；488 nm處一階導(dǎo)數(shù)光譜與葉綠素含量相關(guān)系數(shù)為r=-0.784 1，如圖3b1所示；798 nm處二階導(dǎo)數(shù)光譜與葉綠素含量相關(guān)系數(shù)為r=-0.815 6，如圖3b2。成熟期，紅花原始光譜反射率與葉綠素含量在整個(gè)波段范圍內(nèi)呈正相關(guān)，并且在350～1 100 nm波段范圍內(nèi)相關(guān)性呈下降趨勢，在449 nm處相關(guān)系數(shù)最高為r=0.955 0，如圖3c所示；767 nm處一階導(dǎo)數(shù)光譜與葉綠素含量相關(guān)系數(shù)為r=-0.855 7，如圖3c1所示；795 nm處二階導(dǎo)數(shù)光譜與葉綠素含量相關(guān)系數(shù)為r=0.927 8，如圖3c2所示。導(dǎo)數(shù)光譜能夠去除原始光譜中的噪聲，可以更好地反映植物的光譜信息與生長情況，且導(dǎo)數(shù)光譜具有靈敏度高和專屬性強(qiáng)等特點(diǎn)[17]，紅花不同生長期其導(dǎo)數(shù)光譜各不相同，且導(dǎo)數(shù)光譜與葉綠素含量相關(guān)性存在較高值，因此可以利用導(dǎo)數(shù)光譜鑒別紅花不同生長階段葉綠素含量。

4 建模

選取高光譜參數(shù)、導(dǎo)數(shù)光譜與對應(yīng)的葉綠素含量相關(guān)性較高的指標(biāo)，并且都通過0.01極顯著檢驗(yàn)。將每一期用于建立葉綠素含量估算模型的樣本隨機(jī)分為兩組，其中樣本的2/3用于建模，剩余的1/3用于模型檢驗(yàn)。根據(jù)表2，選取相關(guān)系數(shù)排在前3位的高光譜特征變量，即出苗期選取土壤調(diào)節(jié)指數(shù)（Rr）、紅谷反射率（OSAVI）、歸一化差異指數(shù)（NDI）；分枝期選取黃邊幅值（Dy）、黃邊面積（SDy）、綠峰反射率（V16）。以選出的高光譜變量作為自變量，葉片葉綠素含量為因變量，建立數(shù)學(xué)模型。根據(jù)圖3，始花期、終花期、成熟期選取一階、二階導(dǎo)數(shù)光譜與葉綠素相關(guān)性較高的光譜反射為自變量，葉片葉綠素含量為因變量。

4.1 線性和非線性模型

一次線性模型：Y=aX+b

對數(shù)模型：Y=aX2+bX+c

拋物線模型：Y=aln（X）+b

指數(shù)模型：Y=aebx

式中，Y代表葉綠素含量，X為從高光譜指數(shù)中選取的自變量，a、b、c為回歸系數(shù)[18-20]。出苗期至成熟期葉綠素含量與高光譜變量模型以及精度檢驗(yàn)見表3。

4.2 最佳模型選取

5個(gè)不同的生長期分別選取一個(gè)最佳模型，即建模精度最大且RMSE最小作為判定最佳模型的依據(jù)。出苗期歸一化差異指數(shù)（NDI）的拋物線模型具有最大模型精度0.900和檢驗(yàn)精度0.932，最小RMSE等于1.168；分枝期黃邊幅值（Dy）的拋物線模型精度等于0.850，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途鹊扔?.811，最小RMSE等于0.216。始花期444 nm處二階導(dǎo)數(shù)光譜的拋物線模型精度為0.734，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途鹊扔?.866，最小RMSE等于0.717；終花期798 nm處二階導(dǎo)數(shù)光譜的拋物線模型精度為0.929，RMSE為0.114；成熟期795 nm處二階導(dǎo)數(shù)光譜的指數(shù)模型精度等于0.904，檢驗(yàn)精度等于0.868，最小RMSE等于2.684。結(jié)果如圖4所示。

5 小結(jié)與討論

本研究利用整個(gè)物候季紅花冠層光譜和葉片葉綠素含量的實(shí)測數(shù)據(jù)，分析不同生長階段葉片葉綠素含量與冠層光譜曲線各自的變化特征，對兩者的相關(guān)性進(jìn)行了分析，選取相關(guān)性較高的高光譜特征變量和導(dǎo)數(shù)波段，構(gòu)建紅花不同生長期高光譜指數(shù)、一階、二階導(dǎo)數(shù)光譜與葉綠素含量的估算模型，并且通過對比各種變量所建模型，最終選擇出每個(gè)生長階段對紅花葉綠素含量預(yù)測最準(zhǔn)確的模型，得出以下結(jié)論。

1）紅花葉片葉綠素含量從出苗到成熟期呈先增大后降低的特征，不同生長階段冠層光譜具有不同的反射特征，花期前可以利用高光譜特征變量估算葉綠素含量，花期開始到成熟期利用冠層光譜的二階導(dǎo)數(shù)峰值對其葉綠素含量進(jìn)行估算，以便提高對作物的精細(xì)化管理。

2）25個(gè)高光譜植被指數(shù)中，出苗期歸一化差異指數(shù)（NDI）、分支期黃邊幅值（Dy）與葉片葉綠素含量有較高相關(guān)性，并且預(yù)測模型最準(zhǔn)確。

3）紅花開花后冠層花青素代替了葉綠素，高光譜指數(shù)和葉片葉綠素含量相關(guān)性很低，因此高光譜指數(shù)不能預(yù)測花期以后的葉綠素，但二階導(dǎo)數(shù)光譜具有靈敏度高和專屬性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可以利用其建立花期到成熟期葉綠素含量估算模型，始花期、終花期、成熟期分別在444、798、795 nm處二階導(dǎo)數(shù)與其對應(yīng)的葉綠素建模，所得模型精度最高，R2分別為0.866、0.929、0.868。

4）利用葉綠素含量與高光譜特征變量以及導(dǎo)數(shù)光譜之間的關(guān)系，建立紅花不同生長階段葉綠素含量的估算模型，選出紅花不同生長期葉綠素含量的最佳模型。但是對于紅花不同品種、不同生長條件下實(shí)測葉綠素與衛(wèi)星遙感手段結(jié)合對紅花的長勢、產(chǎn)量估算是今后的研究主題。

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