不同生育期冬小麥葉面積指數(shù)高光譜遙感估算模型

孟禹弛 +侯學會+王猛

摘要：基于地面實測的冬小麥的生理生態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)和冠層光譜數(shù)據(jù)，分析返青期、拔節(jié)期、抽穗期、開花期冬小麥葉面積指數(shù)與原始光譜及其一階微分的相關性，并構建基于等效TM數(shù)據(jù)的植被指數(shù)，建立不同生育時期的冬小麥葉面積指數(shù)（LAI）的高光譜遙感估算模型。結果表明：（1）返青期、拔節(jié)期、抽穗期的冬小麥LAI與原始光譜相關性較好，在400～720 nm波長范圍內呈負相關，在720～900 nm之間呈正相關，開花期的冬小麥LAI與冠層光譜相關性較差；（2）返青期、拔節(jié)期冬小麥LAI與光譜一階微分顯著相關，分別在480～540 nm、550～580 nm形成波峰、波谷，在670～760 nm范圍內形成“平臺”，相關系數(shù)達到0.8以上，但抽穗期、開花期LAI與光譜一階微分的相關性較差；（3）在等效植被指數(shù)與返青期、拔節(jié)期和抽穗期LAI建立的回歸模型中，分別使用mSRI、RVI與MSAVI2建立的冪函數(shù)模型或指數(shù)模型最佳，最優(yōu)模型分別為y=0.053e4.962x，y=0.409x0.828，y=18.687x3.061，對應的r2分別為0.589、0.648、0.694，開花期不適宜使用等效植被指數(shù)建立遙感監(jiān)測模型。

關鍵詞：冬小麥；生育期；葉面積指數(shù)；等效植被指數(shù)；高光譜遙感；估算模型

中圖分類號： S127文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2017）05-0211-04

葉面積指數(shù)（leaf area index，簡稱LAI）是陸地植被生態(tài)系統(tǒng)中定量描述葉片面積的幾何結構參量，通常是指單位面積上植物葉片的垂直投影面積的總和[1]。LAI與植物的光合能力密切相關，是反映植物群體大小的良好指標[2]。估算農作物的LAI對作物的生長狀況與病蟲害監(jiān)測、產量估算以及田間管理具有重要意義[3]。遙感技術的出現(xiàn)以及圖譜合一的高光譜遙感數(shù)據(jù)的獲取，使得對大范圍地表植被理化生物學性狀的分析成為可能[4]。Casanova等利用實測光譜數(shù)據(jù)，分別建立了水稻、小麥的地上生物量、LAI的高光譜估算模型[5]；梁亮等對18種高光譜指數(shù)進行了比較分析，篩選出了對小麥LAI比較敏感的高光譜指數(shù)OSAVI，并以地面光譜數(shù)據(jù)為樣本建立了小麥LAI的反演模型[6]；夏天等通過神經(jīng)網(wǎng)絡法反演冬小麥LAI，預測精度達到99.0%[7]。

目前，高光譜遙感監(jiān)測作物LAI已經(jīng)成為精準農業(yè)研究熱點問題之一[8-9]；但根據(jù)地面實測光譜數(shù)據(jù)構建等效植被指數(shù)并開展不同生育期小麥LAI高光譜遙感監(jiān)測的研究鮮有報道。本研究利用地面實測光譜數(shù)據(jù)，分析拔節(jié)期、返青期、抽穗期和開花期冬小麥LAI與原始光譜及其一階微分的相關性，并基于TM數(shù)據(jù)光譜響應函數(shù)模擬的等效反射率構建了9種植被指數(shù)，建立了冬小麥不同生育期的LAI高光譜遙感估算模型，以期為利用高光譜遙感數(shù)據(jù)進行大面積、無破壞和及時監(jiān)測冬小麥生長狀況提供科學依據(jù)。

1材料與方法

1.2小麥冠層光譜與參數(shù)獲取

采用ASD FieldSpec Pro Fr2005便攜式光譜儀進行小麥冠層光譜測量，光譜范圍為325～1 075 nm，光譜分辨率為 1 nm。測量時選擇晴朗無云的天氣，測量時間控制在 10：30—14：00。測量時傳感器探頭垂直向下，距離冠層頂部垂直高度約為1 m。光譜采樣以6條光譜數(shù)據(jù)為1組，即每個試驗小區(qū)每次記錄6條光譜，以其平均值作為該區(qū)該次小麥冠層光譜反射率值。在對每個樣本采集光譜之前，均先進行白板校正。

采集樣本光譜的同時進行小麥LAI參數(shù)采樣。在每個試驗小區(qū)內隨機選2個30 cm×30 cm的樣方，將地上所有活體收割裝入保鮮袋，帶回室內，將所有小麥植株的莖、葉分開，選取20～23張完整的樣品葉，取其中寬窄較為一致的地方，剪成6～8 cm長度的小段，用直尺測量每張葉片的長度、寬度。分別稱量樣品葉、剩余葉鮮質量，按照公式（1），利用比重法獲取每個樣方的LAI：

[HS2][JZ（]LAI=[SX（]（m1+m2）m1[SX）]×[SX（]S900[SX）]。[JZ）][JY]（1）

式中：m1為裁剪樣品葉的鮮質量，g；m2為剩余樣品葉的鮮質量，g；S為裁剪樣品葉的總面積，cm2。以2個樣方LAI均值作為該試驗小區(qū)的LAI指標。

1.3構建等效植被指數(shù)

本研究基于Landsat的波段響應函數(shù)，將ASD光譜儀測量獲得的連續(xù)的高光譜反射率數(shù)據(jù)模擬等效的TM藍波段（436～528 nm）、紅波段（625～691 nm）、近紅外波段（829～900 nm）的反射率數(shù)據(jù)，以構建植被指數(shù)。轉換模型為公式（2）：

譜響應函數(shù)。

利用模擬的等效反射率和部分原始光譜數(shù)據(jù)，構建了9種植被指數(shù)，如表2所示。

3結論

本研究分析了從返青期到開花期的冬小麥葉面積指數(shù)的變化趨勢，并根據(jù)地面實測光譜數(shù)據(jù)，分析了不同生育時期內的冠層光譜及其一階微分同LAI的相關系數(shù)，并根據(jù)模擬TM數(shù)據(jù)的等效反射率構建的植被指數(shù)與冠層光譜參數(shù)，建立了小麥LAI的高光譜遙感估算模型。

在返青期到抽穗期內，小麥LAI呈上升趨勢，抽穗期后，因小麥葉綠素減少，葉片變黃、脫落，導致LAI緩慢下降。除開花期外，返青期、拔節(jié)期和抽穗期冠層光譜與LAI之間均有較好的相關性，在400～720 nm范圍內，冠層光譜與LAI之間呈負相關，在720～900 nm之間呈正相關。返青期、拔節(jié)期和抽穗期在500～680 nm范圍內，相關性呈先上升后下降的趨勢；在680～760 nm范圍內，相關系數(shù)由負轉正；在760～900 nm 范圍內，相關系數(shù)平穩(wěn)不變。開花期在整個波段均呈負相關，相關性較差。

一階微分與LAI相關系數(shù)曲線中，返青期與拔節(jié)期在480～540 nm、550～580 nm分別形成波峰、波谷；在670～760 nm 范圍，即紅邊范圍內形成“平臺”，相關系數(shù)達到0.8以上；抽穗期曲線整體趨勢同返青期與拔節(jié)期相同，但相關系數(shù)在-0.6～0.6范圍，比前2個時期有所下降；開花期的相關系數(shù)在整個波段范圍內波動較大，在紅邊范圍內也不存在明顯的波峰、波谷和紅邊“平臺”。

在植被指數(shù)與LAI建立的回歸模型中，返青期最佳模型為基于mSRI構建的指數(shù)模型，回歸方程為y=0.053e4.962x，r2=0.589；拔節(jié)期以RVI與LAI構建的冪函數(shù)模型最佳，最佳回歸方程為y=0.409x0.828，r2=0.648；抽穗期以MSAVI2與LAI構建的冪函數(shù)模型最佳，回歸方程為y=18.687x3.061，r2=0.694；開花期由于相關性較差，不適宜使用等效植被指數(shù)來建立LAI估算模型。

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