旺長(zhǎng)期烤煙對(duì)不同程度干旱脅迫的光譜響應(yīng)

李夢(mèng)竹，劉國(guó)順，賈方方，楊艷東

(1.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)煙草行業(yè)煙草栽培重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 河南 鄭州 450002； 2.商丘師范學(xué)院， 河南 商丘 476000)

旺長(zhǎng)期烤煙對(duì)不同程度干旱脅迫的光譜響應(yīng)

李夢(mèng)竹1，劉國(guó)順1，賈方方2，楊艷東2

(1.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)煙草行業(yè)煙草栽培重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 河南 鄭州 450002； 2.商丘師范學(xué)院， 河南 商丘 476000)

基于不同時(shí)長(zhǎng)和程度的干旱脅迫試驗(yàn)，采用ASD光譜儀，研究了不同干旱脅迫處理下不同基因型烤煙葉片水分含量與光譜特征的變化規(guī)律，分析不同烤煙葉片水分指標(biāo)FMC(葉片相對(duì)含水量)、LEWT(葉片等效水厚度)與光譜特征參數(shù)間的相關(guān)關(guān)系，構(gòu)建烤煙葉片水分指標(biāo)的高光譜特征參數(shù)模型。結(jié)果表明：不同程度干旱脅迫下烤煙葉片含水量和光譜反射率均隨干旱程度的加重而降低，在不同干旱時(shí)長(zhǎng)下，F(xiàn)MC的變化并不明顯，而LEWT對(duì)其較為敏感，說(shuō)明不同干旱脅迫處理間EWT的差異要比FMC顯著，不同基因型烤煙品種表現(xiàn)一致，表明LEWT比FMC更適合反映旺長(zhǎng)期烤煙葉片水分狀況。利用光譜參數(shù)建立FMC和LEWT的一元及多元線性模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，均以BP神經(jīng)模型網(wǎng)絡(luò)模型效果最好，其模型R2(決定系數(shù))分別為0.8650、0.9464，RMSE(均方根誤差)分別達(dá)到0.0049、0.0047，表明模型的精度和穩(wěn)定性均較好。

烤煙葉片；旺長(zhǎng)期；水分含量；光譜指數(shù)；估算模型

烤煙是對(duì)水分含量十分敏感的葉用經(jīng)濟(jì)作物，尤其是在葉片快速生長(zhǎng)的旺長(zhǎng)期，需水量較大。煙株缺水，便會(huì)對(duì)其生長(zhǎng)發(fā)育、營(yíng)養(yǎng)物含量、煙株生理代謝以及煙葉品質(zhì)造成一定影響。汪耀富[1]等研究發(fā)現(xiàn)烤煙旺長(zhǎng)期對(duì)干旱最為敏感，輕度土壤干旱即可導(dǎo)致其干物質(zhì)積累量大幅減少和植株矮化。進(jìn)一步研究表明干旱脅迫可導(dǎo)致煙葉產(chǎn)量下降，上、中等煙比例減小，并隨著脅迫程度的加重而加劇[2]。旺長(zhǎng)期充足的土壤水分供應(yīng)是獲得產(chǎn)量、質(zhì)量俱佳的煙葉之前提。此外，全球水資源的日益短缺也迫切需求農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉。因此，利用高光譜監(jiān)測(cè)作物葉片含水量成為國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。

Thomas等[4]發(fā)現(xiàn)隨葉片含水量的下降紅外光譜反射率增加。Ceccato等[5]研究表明葉片等效水厚度與R1600/R820相關(guān)性較好。王紀(jì)華和田慶久等[6-7]均認(rèn)為1450 nm附近的光譜反射率與小麥葉片相對(duì)水分含量具有較好的線性正相關(guān)關(guān)系。田永超等[8]發(fā)現(xiàn)利用R810/R460來(lái)監(jiān)測(cè)不同生育時(shí)期水稻葉片和植株含水率效果較好。劉小軍等[9]提出RSI(R1402，R2272)和NDSI(R1402，R2272)可定量監(jiān)測(cè)水稻葉片的水分含量，而利用高光譜估測(cè)烤煙水分含量的研究還未見報(bào)道。

馬新蕾等[10]發(fā)現(xiàn)K326長(zhǎng)勢(shì)尚好，但地上部分干、鮮重下降幅度較大，生長(zhǎng)發(fā)育受干旱的影響較大，對(duì)干旱反應(yīng)敏感，抗旱性較弱；而中煙100長(zhǎng)勢(shì)較差，且地上部分干、鮮重下降幅度較大，抗旱性弱。而盛業(yè)龍[11]在對(duì)24個(gè)烤煙品種的抗旱性綜合評(píng)價(jià)中得到，無(wú)論團(tuán)棵期還是旺長(zhǎng)期，中煙100的排名均先于K326?？梢娔壳皩?duì)于K326和中煙100的抗旱性研究結(jié)果并不一致。

本試驗(yàn)以試驗(yàn)區(qū)主栽品種K326和中煙100為材料，探討不同基因型烤煙在旺長(zhǎng)期不同時(shí)長(zhǎng)和不同程度干旱脅迫下葉片水分含量與光譜反射率的變化規(guī)律，分析烤煙葉片水分指標(biāo)與光譜特征指數(shù)(表2)之間的關(guān)系，并構(gòu)建烤煙葉片水分含量估算模型，為快速有效地獲取煙株水分狀況，以及合理和精確灌溉提供理論基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)1：于2015年在河南省許昌縣河南農(nóng)業(yè)大學(xué)許昌校區(qū)(北緯34°01′，東經(jīng)113°49′)進(jìn)行，供試品種為K326和中煙100。采用桶栽，桶高70 cm，直徑40 cm，裝風(fēng)干土75 kg。供試土壤為淋溶褐土，前茬作物甘薯，所用土壤田間最大持水量44.9%，土壤含水量23.19%，容重1.39 g·cm-3，試驗(yàn)土壤的pH 7.77，有機(jī)質(zhì)9.53 g·kg-1，堿解氮69.74 mg·kg-1，速效磷2.74 mg·kg-1，速效鉀106.61 mg·kg-1。施用化肥為分析純(NH4)2SO4，KNO3和KH2PO4，N∶P2O5∶K2O=1∶1.5∶3，施N量按200 mg·kg-1干土作為基肥一次性施入，將土壤與肥料混合均勻后裝桶。采用人工防雨棚設(shè)計(jì)，遇降雨則將棚拉上。于2015年5月15日移栽，還苗期后開始進(jìn)行控水，每天使用Takeme-10型土壤水分速測(cè)儀分別測(cè)定每桶的土壤含水量，按照下列公式計(jì)算每株需澆水質(zhì)量：

每天澆水質(zhì)量=(設(shè)定土壤絕對(duì)質(zhì)量含水量-實(shí)際土壤絕對(duì)質(zhì)量含水量)×土重

設(shè)定土壤絕對(duì)質(zhì)量含水量=設(shè)定土壤相對(duì)含水量×田間持水量

實(shí)際土壤絕對(duì)質(zhì)量含水量=絕對(duì)體積含水量÷土壤容重

試驗(yàn)設(shè)2個(gè)干旱時(shí)長(zhǎng)處理：進(jìn)入旺長(zhǎng)期后進(jìn)行連續(xù)干旱脅迫5 d(移栽后30～35 d)、25 d(移栽后30～55 d)。4個(gè)干旱脅迫處理：正常需水量、輕度、中度及重度干旱脅迫，如表1所示各處理分別設(shè)6次重復(fù)，共96桶，每桶1株，桶間距為75 cm，隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)。

表1 試驗(yàn)處理(土壤含水率占田間持水量的百分比)/%

試驗(yàn)2：于河南省南陽(yáng)市方城縣金葉園科技園區(qū)(東徑112°54′，北緯 33°15′)進(jìn)行，供試土壤為黃壤土，pH7.39，有機(jī)質(zhì)12.01 g·kg-1，堿解氮54.09 mg·kg-1，速效磷17.91 mg·kg-1，速效鉀129.03 mg·kg-1。試驗(yàn)處理、測(cè)定指標(biāo)以及栽培管理措施均同試驗(yàn)1。此試驗(yàn)的數(shù)據(jù)用于預(yù)測(cè)模型的檢驗(yàn)。

1.2 烤煙葉片光譜測(cè)定

分別于移栽后35 d、55 d測(cè)定不同程度干旱處理烤煙葉片光譜。使用美國(guó)ASD公司生產(chǎn)的FieldSpec3野外光譜測(cè)定儀自帶的手持式葉片夾持器進(jìn)行測(cè)定，其內(nèi)置石英鹵化燈，光源穩(wěn)定。光譜儀波段范圍為350～2 500 nm。測(cè)量時(shí)選擇在晴朗無(wú)云或少云的天氣進(jìn)行，測(cè)量時(shí)間為10∶00—14∶00，挑選各處理具有代表性、無(wú)病害的煙株(煙株只有水分脅迫，沒(méi)有其它脅迫)3株，將其葉片(避開葉脈)放入夾持器的葉室內(nèi)，夾緊葉室，保證被測(cè)葉片的葉面積相同，同時(shí)消除環(huán)境背景及噪聲的影響。每次測(cè)定前先進(jìn)行白板校正。每株煙葉分別選取其下部葉(第6片葉)，中部葉(第11片葉)和上部葉(第18片葉)作為不同部位葉片代表，然后分別選取每片葉的葉尖、近葉尖、葉中、近葉基、葉基五個(gè)部位，每個(gè)部位連續(xù)測(cè)定10組數(shù)據(jù)，以各個(gè)部位數(shù)據(jù)的平均數(shù)作為該葉片的光譜曲線，每個(gè)處理測(cè)定三個(gè)重復(fù)。

1.3 作物含水量相關(guān)指標(biāo)的測(cè)定

1.3.1 烤煙葉片相對(duì)含水量(FMC)計(jì)算[12]

葉片鮮重：取回后立刻稱重。

葉片干重：105℃殺青15 min，65℃烘干至恒重，稱重。

1.3.2 烤煙葉片等效水厚度(LEWT)計(jì)算[13]

水密度：1 g·cm-3。

葉面積：在每次采集烤煙葉片光譜數(shù)據(jù)時(shí)，取同株烤煙進(jìn)行測(cè)量，葉面積=長(zhǎng)×寬×0.6345[14]。

1.3.3 光譜指數(shù)的選擇 光譜指數(shù)是由多個(gè)波段或波長(zhǎng)的反射率因子組合而成的，在利用高光譜遙感估算植被狀況中，運(yùn)用各種光譜指數(shù)與植被特性參數(shù)的函數(shù)聯(lián)系，比單一波段值更加穩(wěn)定、可靠。表2為參考前人研究結(jié)果所篩選的作物水分特征光譜指數(shù)。

表2 本文所采用的光譜參數(shù)列表

注：R為光譜反射率。 Note:Ris reflectance rate.

1.4 數(shù)據(jù)分析

采用ViewSpec Pro整理光譜數(shù)據(jù)，選用Excel、SPSS22.0、Sigmaplot10.0、Matlab6.0進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、模型構(gòu)建及繪圖，采用決定系數(shù)R2、均方根誤差RMSE對(duì)模型精度進(jìn)行檢驗(yàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同處理下旺長(zhǎng)期烤煙葉片水分指標(biāo)和光譜反射率的變化規(guī)律

不同干旱時(shí)長(zhǎng)處理下烤煙葉片相對(duì)含水量FMC的變化并不明顯，品種間規(guī)律一致，而同一干旱時(shí)長(zhǎng)處理下，隨著干旱程度加劇，烤煙葉片相對(duì)含水量FMC均呈降低趨勢(shì)(圖1)，表明FMC與土壤含水量變化趨勢(shì)一致，但對(duì)不同干旱時(shí)長(zhǎng)并不敏感。從圖1可看出：不同干旱時(shí)長(zhǎng)處理下烤煙葉片等效水厚度EWT差異明顯，隨著干旱時(shí)間的延長(zhǎng)，EWT明顯降低，且在同一干旱時(shí)長(zhǎng)下，不同干旱脅迫處理間EWT的差異要比FMC顯著，不同基因型烤煙品種表現(xiàn)一致。表明等效水厚度EWT比葉片相對(duì)含水量FMC對(duì)煙田土壤的干旱更為敏感。

葉片水分含量占烤煙重量的80%以上，故含水率相對(duì)于其它生理參數(shù)來(lái)說(shuō)，對(duì)烤煙葉片光譜反射率的影響較大[38]。由圖2可知，各處理光譜曲線總體變化趨于一致，但在各波段內(nèi)其反射率的值呈現(xiàn)一定差異。在不同干旱時(shí)長(zhǎng)處理下，烤煙葉片光譜反射率的變化差異不大，而同一干旱時(shí)長(zhǎng)處理下，其光譜反射率大都表現(xiàn)為正常>輕度>中度>重度，不同基因型烤煙品種表現(xiàn)一致。結(jié)果表明光譜反射率對(duì)不同程度干旱脅迫較為敏感。

圖1 不同處理下烤煙葉片水分指標(biāo)的變化

圖2 不同處理?xiàng)l件下烤煙葉片高光譜反射率

2.2 高光譜特征參數(shù)與烤煙葉片含水量相關(guān)性分析

通過(guò)30種高光譜特征參數(shù)(見表2)與烤煙葉片EWT和FMC進(jìn)行相關(guān)性分析(n=48)，從表3可看出，水分指數(shù)(WI)、紅邊植被指數(shù)(Red edge NDVI)、水分波段指數(shù)(WBI)與烤煙葉片等效水厚度的相關(guān)性最差，均未達(dá)到顯著水平，而其它27種光譜特征參數(shù)與EWT的相關(guān)性均達(dá)到極顯著水平(P<0.01)，其中歸一化植被指數(shù)(NDVI(670,800))與EWT相關(guān)性最好，相關(guān)系數(shù)為0.816。在30種光譜特征參數(shù)中僅有11種與烤煙葉片F(xiàn)MC的相關(guān)性達(dá)到極顯著水平(P<0.01)，其中，簡(jiǎn)單比值水分指數(shù)(SRWI(860,1240))與FMC的相關(guān)性最好，相關(guān)系數(shù)為0.431。因此，EWT與30種光譜特征參數(shù)的相關(guān)性要好于FMC，且其相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值大都高于FMC。

表3 高光譜特征參數(shù)與LEWT和FMC

注：表中**表示顯著性檢驗(yàn)達(dá)到0.01極顯著水平，*表示顯著性檢驗(yàn)達(dá)到0.05顯著水平。

Note: ** indicate very significant at the 0.01 level, * indicate significant at the 0.05 level.

2.3 光譜特征指數(shù)與烤煙葉片水分指標(biāo)模型的建立

2.3.1 一元線性回歸模型的建立 分別采用表3中與FMC和EWT相關(guān)系數(shù)最高的簡(jiǎn)單比值水分指數(shù)(SRWI(860,1240))和歸一化植被指數(shù)(NDVI(670,800))建立一元線性回歸模型(n=48)。由圖3可知，烤煙葉片相對(duì)含水量與SRWI(860,1240)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，兩者構(gòu)建的一元線性回歸方程為YFMC=0.520+0.330XSRWI(860,1240)，決定系數(shù)R2為0.185，均方根誤差RMSE為0.0142；而烤煙葉片等效水厚度與其最佳植被指數(shù)NDVI(670,800)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，它們所構(gòu)建的一元線性回歸方程為YLEWT=0.313-0.383XNDVI(680,800)，此模型的R2達(dá)到0.666，RMSE達(dá)到0.0084，其決定系數(shù)明顯優(yōu)于前者。結(jié)果表明用EWT來(lái)描述烤煙葉片含水量與特征光譜指數(shù)構(gòu)建的一元線性模型比FMC效果好。

2.3.2 多元線性回歸模型的建立 將表2中的30種光譜特征參數(shù)分別與FMC和LEWT進(jìn)行逐步回歸分析可得到表3中的多元線性回歸模型(n=48)。由表3可知，利用烤煙葉片相對(duì)含水量和等效水厚度與光譜特征參數(shù)所構(gòu)建模型的R2分別為0.692和0.862，均方根誤差分別達(dá)到0.0069和0.0040。此模型的構(gòu)建不僅說(shuō)明多元線性回歸模型的精度要好于一元線性回歸模型，同時(shí)也再一次說(shuō)明了LEWT比FMC更適合用來(lái)描述烤煙葉片的水分含量來(lái)與光譜特征參數(shù)構(gòu)建模型。

2.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。由于它是采用最小均方差學(xué)習(xí)方式的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，其神經(jīng)元的傳輸函數(shù)為非線性函數(shù)，所以具有高度非線性映射能力和良好穩(wěn)健性模式識(shí)別特點(diǎn)。圖4分別為采用了三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(輸入層、隱藏層、輸出層)對(duì)烤煙葉片F(xiàn)MC和LEWT的預(yù)測(cè)結(jié)果。以SMLR模型中的獨(dú)立變量(即表2中的30個(gè)光譜特征指數(shù))作為輸入層，其傳遞函數(shù)為正切S型傳遞函數(shù)(tansig)；以烤煙葉片F(xiàn)MC(EWT)作為輸出層，其傳遞函數(shù)為線性傳遞函數(shù)(purelin)；訓(xùn)練函數(shù)為trainlm。構(gòu)建模型的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為66，采用“試錯(cuò)法”反復(fù)嘗試來(lái)確定。如圖4所示，烤煙葉片相對(duì)含水量模型的決定系數(shù)R2為0.8650，均方根誤差RMSE為0.0049；烤煙葉片等效水厚度的R2達(dá)到0.9464，RMSE達(dá)到0.0047，由此可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于預(yù)測(cè)烤煙葉片水分含量具有較好的精度，且對(duì)LEWT的預(yù)測(cè)精度要優(yōu)于FMC。

圖3 高光譜特征參數(shù)估測(cè)烤煙葉片水分指標(biāo)的回歸分析(n=48)

表4 高光譜特征參數(shù)估測(cè)烤煙葉片LEWT和FMC的回歸分析(n=48)

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果(n=48)

2.3.4 預(yù)測(cè)模型的檢驗(yàn) 利用試驗(yàn)2的數(shù)據(jù)作為樣本對(duì)所構(gòu)建的三種模型進(jìn)行檢驗(yàn)(n=32)，得到對(duì)FMC和LEWT所構(gòu)建的一元線性回歸模型的驗(yàn)證結(jié)果R2分別為0.236、0.759，RMSE分別為0.0156、0.0202；對(duì)FMC和LEWT所構(gòu)建的多元線性回歸模型的驗(yàn)證結(jié)果R2分別為0.765、0.923，RMSE分別為0.0189、0.0810；對(duì)FMC和LEWT所構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的驗(yàn)證結(jié)果R2分別為0.907、0.968，RMSE分別為0.0136、0.0148。由此可見，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性更好(圖5)。

3 討論與結(jié)論

(1) 在不同干旱時(shí)長(zhǎng)處理下，烤煙葉片相對(duì)含水量FMC和光譜的變化均無(wú)明顯差異，但等效水厚度LEWT隨干旱時(shí)間的延長(zhǎng)明顯降低，而在同一干旱時(shí)長(zhǎng)處理下，三者均隨干旱程度的加劇而明顯降低，不同基因型烤煙品種表現(xiàn)一致。本研究中中煙100長(zhǎng)勢(shì)、干物質(zhì)積累量和葉面積均略優(yōu)于K326， 還需進(jìn)一步結(jié)合其它與抗旱性密切相關(guān)的生長(zhǎng)指標(biāo)生理生化指標(biāo)對(duì)兩者抗旱性進(jìn)行綜合比較。

(2) 光譜特征參數(shù)與烤煙葉片含水量的相關(guān)性。通過(guò)30種高光譜特征指數(shù)的比較分析可以得出，LEWT與30種光譜特征參數(shù)的相關(guān)性優(yōu)于FMC，且其相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值大都高于FMC。其中歸一化植被指數(shù)(NDVI(670,800))與EWT相關(guān)性最好，相關(guān)系數(shù)為0.816；簡(jiǎn)單比值水分指數(shù)(SRWI(860,1240))與FMC的相關(guān)性最好，相關(guān)系數(shù)為0.431。

圖5 預(yù)測(cè)模型的檢驗(yàn)(n=32)

(3) 利用光譜參數(shù)建立的反演FMC和LEWT的一元線性模型、多元線性模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中均以BP神經(jīng)模型網(wǎng)絡(luò)模型效果最好，其模型決定系數(shù)R2分別達(dá)到0.8650、0.9464，均方根誤差(RMSE)分別達(dá)到0.0049、0.0047。而多元線性回歸模型R2分別為0.692、0.862，RMSE分別為0.0069、0.0040，一元線性回歸模型效果最差，R2分別為0.185、0.666，RMSE分別為0.0142、0.0084。

綜上所述，LEWT比FMC更適合反映旺長(zhǎng)期烤煙葉片水分狀況，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在本文所構(gòu)建的烤煙葉片水分含量模型中精度和穩(wěn)定性最好。雖有學(xué)者[39-40]對(duì)煙草含水量也有研究，但只是單一的根據(jù)高光譜位置變量、面積變量和植被變量來(lái)構(gòu)建單一的多元線性回歸模型，而本文則對(duì)烤煙旺長(zhǎng)期不同程度干旱脅迫下光譜特性進(jìn)行了單獨(dú)的分析研究，并運(yùn)用作物水分特征光譜指數(shù)對(duì)烤煙葉片含水量構(gòu)建了擬合度較高的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算模型。這為實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)烤煙葉片水分狀況提供了理論依據(jù)和技術(shù)支撐，并節(jié)省了農(nóng)業(yè)資源的投入，也可為利用高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)烤煙旺長(zhǎng)期干旱災(zāi)害和數(shù)字煙草的發(fā)展提供理論指導(dǎo)，在生產(chǎn)中具有較高的應(yīng)用價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景，同時(shí)也為衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)煙田水分狀況提供參考。當(dāng)然，此研究結(jié)果仍需再加以驗(yàn)證和完善。今后還要進(jìn)一步探討烤煙在整個(gè)生育時(shí)期對(duì)不同干旱脅迫的光譜響應(yīng)規(guī)律，并在大田中設(shè)置不同水分處理試驗(yàn)，用水表精確控制各處理灌水量(栽培管理措施與測(cè)定指標(biāo)均同上)，來(lái)對(duì)其在煙草大田生產(chǎn)實(shí)際中的實(shí)用性進(jìn)行驗(yàn)證，以期構(gòu)建精度更高、實(shí)用性更廣泛的烤煙水分監(jiān)測(cè)模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)烤煙含水量，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉。

[1] 汪耀富，閻栓年，于建軍，等.干旱脅迫對(duì)烤煙生長(zhǎng)的影響及機(jī)理研究[J].河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，1994，28(3)：250-256.

[2] 汪耀富.烤煙對(duì)干旱脅迫的響應(yīng)及煙田耗水規(guī)律和用水效率的研究[D].鄭州：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)，1993.

[3] Baghzouz M, Devitt D, Morris R. Assessing canopy spectral reflectance of hybrid bermudagrass under various combinations of nitrogen and water treatments[J]. Applied Engineering in Agriculture, 2007,23(6):763.

[4] Thomas J, Namken L, Oerther G, et al. Estimating leaf water content by reflectance measurements[J]. Agronomy Journal, 1971,63(6):845-847.

[5] Ceccato P, Flasse S, Tarantola S, et al. Detecting vegetation leaf water content using reflectance in the optical domain[J]. Remote Sensing of Environment, 2001,77(1)：22-33.

[6] 王紀(jì)華，趙春江，郭曉維，等.用光譜反射率診斷小麥葉片水分狀況的研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2001,34(1):104-107.

[7] 田慶久，宮 鵬，趙春江，等.用光譜反射率診斷小麥水分狀況的可行性分析[J].科學(xué)通報(bào)，2000,45(24):2645-2650.

[8] 田永超，曹衛(wèi)星，姜 東，等.不同水氮條件下水稻冠層反射光譜與植株含水率的定量關(guān)系[J].植物生態(tài)學(xué)報(bào)，2005,29(2):318-323.

[9] 劉小軍，田永超，姚 霞，等.基于高光譜的水稻葉片含水量監(jiān)測(cè)研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012,45(3):435-442.

[10] 馬新蕾，房 燕，王玉軍，等.十個(gè)烤煙品種的抗旱性鑒定[J].中國(guó)煙草學(xué)報(bào)，2005,10(11):26-30.

[11] 盛業(yè)龍，王莎莎，許美玲，等.24個(gè)烤煙品種田間抗旱性的比較篩選與綜合評(píng)價(jià)[J].熱帶作物學(xué)報(bào)，2014，35(12):2340-2348.

[12] Aldakheel Y Y. Danson F M. Spectral reflectance of dehydrating leaves: Measurements and modeling[J]. Remote Sensing, 1997,18(17):3683-3690.

[13] Baret F, Guyot G. Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment[J]. Remote Sensing Environment, 1991,35(2):161-173.

[14] 劉國(guó)順.煙草栽培學(xué)[M].北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社，2003:38-39.

[15] Penuelas J, Filella, Biel C, et al. The reflectance at the 950～970 nm region as an indicator of plant water status[J]. International Journal of Remote Sensing, 1993,14(10):1887-1905.

[16] Rouse J W, Hass R H, Schell J A, et al. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS[C]//Proceedings of Third Earth Resources Technology Satellite-1 Symposium. Greenbelt, 1974，(351):310-317.

[17] Deering D W. Rangeland reflectance characteristics measured by aircraft and spacecraft sensors[D]. College Station, TX: Texas A&M University, 1978.

[18] Penuelas J. Pinol J, Ogaya R, et al. Estimation of plant water content by the reflectance water index WI(R900/R970)[J]. International Journal of Remote Sensing, 1997,(18):286-287.

[19] Gitelson A A, Merzlyak M N. Spectral reflectance changes associated with autumn senescence ofAesculushippocastanumL. and relation to chloropyll estimation[J]. Journal of Plant Physiology, 1994,143(3):286-292.

[20] Guyot G, Baret F, Major D J. High spectral resolution: determination of spectral shifts between the red and the near infrared[J]. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 1988,11(4):750-760.

[21] Huete A R. A soil-adjusted vegetation index(SAVI)[J]. Remote Sensing of Environment, 1988,25(3):295-309.[22] Qi j, Chehbouni A, Huete A R, et al. A modified soil adjusted vegetation index[J]. Remote Sensing of Environment, 1994,48(2):119-126.[23] Huete A, Didan K, Miura T, et al. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices[J]. Remote Sensing of Environment, 2002,83(1-2):195-213.

[24] Rondeaux G, Steven M, Baret F. Optimization of soil-adjusted vegetation indices[J]. Remote Sensing of Environment, 1966,55(2):95-107.

[25] Cater G A. Primary and secondary effects of water content on the spectral reflectance of leaves[J]. American Journal of Botany, 1991,78(7):916-924.

[26] Hunt E R, Rock B N. Detection of changes in leaf water content using near-and middle-infrared reflectances[J]. Remote Sensing of Environment, 1989,30:43-54.

[27] Kimes D S, Markham B L, Tucker C J, et al. Remote Sensing of Environment, 1981,11:401.

[28] Hardisky M A, Klemas V, Smart R M. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 1983,49(1):77.

[29] Van Niel T G, Mcvicar T R, Fang H, et al. International Journal of Remote Sensing, 2003,24(4):885.

[30] Haboudance D, Miller J R, Pattey E, et al. Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: modeling and validation in the context of precision agriculture[J]. Remote Sensing of Environment, 2004,90(3):337-352.

[31] Rodriguez-Perez J R, Riano D, Carlisle E, et al. American Journal of Enology and Viticulture, 2007,302(8):317.

[32] Riedell W E, Blackmer T M. Leaf reflectance spectra of cereal aphid damaged wheat[J]. Crop Science, 1999,39(6):1835-1840.

[33] Jordan C F. Derivation of leaf area index from quality of light on the forest floor[J]. Ecology, 1969,50(4):663-666.

[34] Zarco-Tejada P J, Rueda C A, Ustin S L. Water content estimation in vegetation liquid water from space[J]. Remote Sensing of Environment, 1996,58(3):257-266.

[35] Gamon J A, Penuelas J, Field C B. A narrow-waveband spectral index that tracks diurnal changes in photosynthetic efficiency[J]. Remote Sensing of Environment, 1992,41(1):34-44.

[36] Ceccato P, Gobron N, Flasse S, et al. Designing a spectral index to estimate vegetation water content from remote sensing data: Part 1 Theoretical approach[J]. Remote Sensing of Environment, 2002,82(2):188-197.

[37] Chen D, Huang J F, Jackson T J. Vegetation water content estimation for corn and soybeans using spectral indices derived from MODIS near and short-wave infrared bands[J]. Remote Sensing of Environment, 2005,98(2/3):225-236.

[38] Shibayama M, Takahashi W, Morinaga S, et al. Canpoy water deficit detection in paddy rice using a high resolution field spectror adiometer[J]. Remote Sensing of Environment, 1993,45:117-126.

[39] 賈方方.不同水分狀況對(duì)烤煙高光譜特性及生理生化指標(biāo)的影響[D].鄭州：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)，2010.

[40] 李向陽(yáng).煙草高光譜特性及其生物理化指標(biāo)和化學(xué)品質(zhì)、香氣成分估測(cè)模型研究[D].鄭州：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)，2007.

Spectralresponsecharacteristicsofflue-curedtobaccounderdifferentdroughtstressatthevigorousgrowthstage

LI Meng-zhu1, LIU Guo-shun1, JIA Fang-fang2, YANG Yan-dong2

(1.NationalTobaccoCultivation&Physiology&BiochemistryResearchCenter,HenanAgriculturalUniversity,Zhengzhou450002,China；2.ShangqiuNormalUniversity,Shangqiu476000,China)

Drought directly affects the production and quality of flue-cured tobacco in particular the water critical period. The objective of this paper was to investigate the water contents of flue-cured tobacco leaves and hyperspectral features under different drought duration and drought stress by ASD spectrometer, with a model of the flue-cured tobacco leaf water indexes. The results indicated that the leaf water content and spectral reflectance under different treatments were reduced with the increase of drought degree. Under different drought duration, the leaf equivalent water thickness (LEWT) was sensitive, while fuel moisture content (FMC) was stable, suggesting that LEWT may be a suitable indicator of the water content of flue-cured tobacco leaves. The monadic linear model, multivariate linear model and BP neural network model were assembled for FMC and LEWT based on spectral parameters, the BP neural network model showed the best optimal effect, with theR2being 0.8650, 0.9464 and RMSE being 0.0049, 0.0047, respectively. This model had high precision and excellent stability, which may provide guidance for monitoring the drought disaster and the development of digital tobacco using hyperspectral remote sensing technology during the vigorous growth stage.

flue-cured tobacco leaves; the vigorous growth stage; water content; spectral index; estimating model

1000-7601(2017)03-0164-08doi:10.7606/j.issn.1000-7601.2017.03.26

2016-03-20

：2017-03-12

：國(guó)家煙草專賣局特色優(yōu)質(zhì)煙葉重大專項(xiàng)濃香型特色優(yōu)質(zhì)煙葉開發(fā)項(xiàng)目(110201101001(TS-01))；河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司科技項(xiàng)目(ZW2014005)

李夢(mèng)竹(1993—)，女，河南舞陽(yáng)人，碩士，研究方向?yàn)闊煵菰耘嗌砩?。E-mail:pipizhu0128@qq.com。

劉國(guó)順(1954—)，男，河南葉縣人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事煙草栽培生理生化研究。E-mail: liugsh1851@163.com。

S572

： A