干旱脅迫下玉米葉片可溶性糖光譜估測研究

王仲林，諶俊旭，程亞嬌，范元芳，馮偉，李昊宸，呂金燦，楊文鈺，楊 峰

（四川農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院/農(nóng)業(yè)部西南作物生理生態(tài)與耕作重點實驗室，成都 611130）

四川盆地年降水量豐富，但時空分布不均勻，經(jīng)常出現(xiàn)降水季節(jié)和作物需水季節(jié)的錯位，農(nóng)業(yè)季節(jié)性干旱時有發(fā)生[1]。水分是作物進(jìn)行光合作用和呼吸作用等生理代謝功能的重要原材料[2]，也是作物細(xì)胞維持一定膨壓進(jìn)行生理功能的重要因素，土壤水分缺失導(dǎo)致水勢下降，為保證兩者水勢達(dá)到平衡，作物細(xì)胞通過滲透平衡來保證正常的生理功能[3]。研究表明，可溶性糖作為小分子物質(zhì)具有調(diào)節(jié)滲透平衡和保護(hù)細(xì)胞膜穩(wěn)定性等作用，作物在水分虧缺時體內(nèi)會主動積累大量可溶性糖降低細(xì)胞滲透勢，適應(yīng)干旱脅迫等逆境[4]。玉米作為本地區(qū)的主要栽培作物之一，因水分虧缺而影響生長發(fā)育，最終造成玉米產(chǎn)量和品質(zhì)的降低。目前，關(guān)于合理運(yùn)籌水分已經(jīng)成為玉米高產(chǎn)、高效、優(yōu)質(zhì)的主要技術(shù)措施，而玉米葉片可溶性糖的含量是反映玉米植株水分缺失的重要指標(biāo)，也是診斷其籽粒產(chǎn)量和品質(zhì)性狀的基礎(chǔ)。因此，如何實時、快速、精確、無損地監(jiān)測玉米植株的水分缺失狀況，達(dá)到高產(chǎn)、高效、優(yōu)質(zhì)的目的，是目前迫切需要解決的問題。

隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展和遙感技術(shù)的興起，高光譜遙感技術(shù)逐漸被廣泛運(yùn)用到現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中，使得快速、精確、無損地獲取作物長勢和營養(yǎng)狀況成為可能[5]。國內(nèi)外已有不少關(guān)于冠層光譜監(jiān)測作物水分狀況的研究報道，張永江等[6]研究發(fā)現(xiàn)不同程度的干旱脅迫下玉米葉綠素?zé)晒鈪?shù)與740 nm熒光光譜峰值呈正相關(guān)；馮先偉等[7]研究了不同干旱脅迫下棉花的高光譜特征，證明一階微分光譜在710～850 nm波段與葉綠素含量有較高的擬合度；馬亞琴等[8]研究表明，在干旱脅迫下，建立高光譜紅邊面積與全氮含量數(shù)學(xué)相關(guān)模型，可以反演棉花葉片的全氮含量；王小平等[9]研究了干旱脅迫下春小麥冠層光譜，發(fā)現(xiàn)隨著干旱脅迫的加深，可見光區(qū)和短波紅外光區(qū)反射率升高，近紅外區(qū)反射率下降；L.F.Johnson等[10]研究表明，水分缺失會導(dǎo)致作物葉片顏色和結(jié)構(gòu)等變化，且可通過高光譜反射獲取作物水分缺失狀況；M.Shibayama等[11]研究發(fā)現(xiàn)微分光譜在960 nm波段處可以監(jiān)測水稻水分缺失狀況。目前關(guān)于干旱脅迫下玉米葉片可溶性糖含量和冠層光譜特征及兩者的關(guān)系尚不清楚。本文通過對不同干旱脅迫下玉米葉片可溶性糖含量和冠層光譜特征的變化規(guī)律及兩者的關(guān)系進(jìn)行研究，利用冠層光譜反射率對玉米葉片可溶性糖含量實時監(jiān)測，以期為本地區(qū)玉米生產(chǎn)中的生長診斷和抗旱節(jié)水栽培的監(jiān)測提供依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 試驗設(shè)計

本試驗于四川農(nóng)業(yè)大學(xué)成都校區(qū)的人工遮雨棚通過盆栽試驗進(jìn)行，使用規(guī)格相同的塑料桶均重3 kg（內(nèi)徑30 cm，深度27 cm），分別在塑料桶底部鋪入一層蛭石，并裝入相同的風(fēng)干黃棕土9 kg，土壤田間持水量為26%，通過插入蛭石的白色硬質(zhì)塑料管進(jìn)行灌水。本試驗供試玉米為半緊湊型品種川單418，設(shè)置 4個水分梯度：正常對照（T1）70%～80%（占土壤中田間持水量的百分?jǐn)?shù)，下同）；輕度脅迫（T2）60%～70%；中度脅迫（T3）50%～60%；重度脅迫（T4）35%～45%；各處理重復(fù)3次，單因素隨機(jī)區(qū)組排列[12]。

四川盆地夏播玉米拔節(jié)期至抽雄吐絲期是玉米生長旺盛、需水較多及水分敏感時期，而此時（7月下旬至8月下旬）也正是本地區(qū)伏旱天氣頻繁發(fā)生期，持續(xù)干旱缺水導(dǎo)致玉米營養(yǎng)生長受阻，影響玉米的產(chǎn)量和品質(zhì)。因此，在玉米拔節(jié)期前1 w進(jìn)行水分處理，通過自然干旱至各處理設(shè)定的水分含量范圍，每天18點左右通過稱重法[12]進(jìn)行補(bǔ)水控水并記錄。在拔節(jié)期、喇叭口期和抽雄吐絲期等3個生育時期分別進(jìn)行干旱處理，達(dá)到干旱程度并持續(xù)1w，定期測定冠層光譜并取樣，然后恢復(fù)正常水分解除脅迫，其他管理措施同大田操作一致。

1.2 測定方法

1.2.1 光譜數(shù)據(jù)的采集

在玉米的拔節(jié)期、喇叭口期和抽雄吐絲期，采用荷蘭AvaField-3便攜式高光譜地物波譜儀（光譜范圍為350～2 500 nm，采樣間隔為0.6 nm，視場角為25°，選用400～1 000 nm波段）測量冠層光譜。測量選擇在晴朗無云無風(fēng)的天氣10：00—14：00之間進(jìn)行，探頭垂直向下，距離玉米冠層上方1 m，每個處理3次重復(fù)，每個重復(fù)連續(xù)測量3次，取平均值作為該處理下的冠層光譜反射率，每次測量前及時用白板進(jìn)行校正。

1.2.2 可溶性糖的測定

冠層光譜測定完成后，每個處理摘取一整株玉米所有綠色葉片，105℃下殺青1 h后80℃下烘干至恒重，粉碎并過100 mm×100 mm篩。稱取玉米葉片粉樣0.1 g，使用10 mL 80%乙醇在80℃條件下水浴30 min，然后反復(fù)浸提3次，合并上清液定容至100 mL容量瓶，采用蒽酮比色法測定可溶性糖[13]。

1.3 數(shù)據(jù)處理

采用Microsoft Excel 2010整理數(shù)據(jù)，SPSS22.0進(jìn)行統(tǒng)計分析，Origin 2017作圖以及使用Matlab對數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。在定量分析玉米葉片可溶性糖含量和冠層光譜反射率相關(guān)性的基礎(chǔ)之上，探究可溶性糖含量和植被指數(shù)的相關(guān)性。本文用到的植被指數(shù)如表1所示。

表1 本文采用的植被指數(shù)Table1 Vegetation index quoted in this paper

2 結(jié)果與分析

2.1 玉米葉片可溶性糖含量對干旱脅迫的響應(yīng)

如表2所示，隨著干旱脅迫程度的加劇，玉米葉片可溶性糖含量呈現(xiàn)出逐漸升高的趨勢，脅迫處理與對照存在顯著性差異（P＜0.05），其中重度脅迫T4處理與對照T1相比差異較大，T4處理下可溶性糖含量達(dá)到最大值，拔節(jié)期、喇叭口期和抽雄吐絲期的可溶性糖含量最大值分別為44.45、44.22和73.00 mg/g。表明在干旱缺水狀況下玉米葉片可溶性糖含量增加，細(xì)胞液濃度增大，有利于細(xì)胞內(nèi)外達(dá)到滲透平衡，提高玉米植株的抗旱能力，這與楊書運(yùn)等[18]研究結(jié)果相似。將每個生育時期4個水分處理的可溶性糖含量分別進(jìn)行平均，拔節(jié)期、喇叭口期和抽雄吐絲期可溶性糖含量分別為43.69、43.83和72.43 mg/g，發(fā)現(xiàn)隨著生育時期的推進(jìn)，可溶性糖含量逐漸增加，抽雄吐絲期其含量分別是拔節(jié)期和喇叭口期的1.66倍和1.65倍，拔節(jié)期和喇叭口期其含量差異不明顯。

表2 干旱脅迫下玉米葉片可溶性糖含量的變化Table2 Variation of maize leaf soluble sugar contents under drought stress mg·g-1

2.2 干旱脅迫下玉米冠層光譜變化特征

2.2.1 干旱脅迫下玉米冠層原始光譜變化特征

如圖1a所示，不同干旱脅迫下玉米葉片冠層光譜反射率具有明顯的差異。在可見光400～700 nm范圍內(nèi)，光譜反射率呈現(xiàn)出較低的水平，介于0～20%之間；555 nm附近出現(xiàn)一個明顯的綠峰，最大反射率在13%左右；在675 nm附近出現(xiàn)一個明顯的紅谷，最小反射率在3.8%左右。在近紅外光700～1 000 nm范圍內(nèi)，光譜反射率呈現(xiàn)出較高水平，隨著干旱脅迫程度的加劇，T2、T3和T4處理下的光譜反射率明顯呈逐漸升高的趨勢，對照T1的冠層光譜反射率規(guī)律不明顯。隨著玉米生育時期的推進(jìn)，近紅外光波段光譜反射率呈現(xiàn)出逐漸升高的趨勢，在抽雄吐絲期達(dá)到最大值，這與葉片可溶性糖含量隨生育時期和干旱脅迫變化規(guī)律基本一致。說明不同干旱脅迫下玉米葉片可溶性糖含量與原始光譜近紅外波段之間存在著一定的關(guān)系。

2.2.2 干旱脅迫下玉米冠層導(dǎo)數(shù)光譜變化特征

通過對不同干旱脅迫下玉米冠層原始光譜進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)處理，如圖1b所示。拔節(jié)期和抽雄吐絲期的T3、T4處理下，紅邊位置發(fā)生藍(lán)移；喇叭口期的T3、T4處理下，紅邊位置發(fā)生了紅移；不同生育時期各處理的一階導(dǎo)數(shù)光譜曲線趨勢基本一致，在紅邊范圍680～760 nm出現(xiàn)反射高峰，導(dǎo)數(shù)光譜差異十分明顯，紅邊幅值處于719 nm左右，紅邊幅值各不相同；隨著干旱脅迫程度的加深，紅邊幅值也呈現(xiàn)出逐漸增加的趨勢，同可溶性糖含量變化規(guī)律基本一致。

2.3 玉米葉片可溶性糖含量與植被指數(shù)相關(guān)性分析

2.3.1 玉米葉片可溶性糖含量與原始及導(dǎo)數(shù)光譜相關(guān)性分析

通過對玉米冠層原始及一階導(dǎo)數(shù)光譜特征分析發(fā)現(xiàn)，冠層光譜與可溶性糖含量存在著一定聯(lián)系。因此，對玉米葉片可溶性糖含量與冠層原始及一階導(dǎo)數(shù)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。

可溶性糖含量與原始光譜數(shù)據(jù)相關(guān)性分析如圖2a所示，在400～1 000 nm整個波段內(nèi)，玉米葉片可溶性糖含量與原始光譜呈正相關(guān)，其中在406～1 000 nm范圍呈顯著正相關(guān)（P＜0.05）；相關(guān)系數(shù)在453～528 nm、560～719 nm范圍達(dá)到極顯著水平（P＜0.01），其中最大相關(guān)系數(shù)處于695 nm（r=0.84）。可溶性糖含量與一階導(dǎo)數(shù)光譜數(shù)據(jù)相關(guān)性分析如圖2b所示，在波段651～684 nm范圍具有明顯的相關(guān)性，其中在波段661～663 nm波段范圍，可溶性糖含量與一階導(dǎo)數(shù)光譜呈顯著負(fù)相關(guān)，最小相關(guān)系數(shù)處在 662 nm（r=-0.49，P＜0.01），在 676～684 nm 波段范圍，可溶性糖含量與一階導(dǎo)數(shù)光譜呈顯著正相關(guān)，最大相關(guān)系數(shù)處在 680 nm（r=0.78，P＜0.01）。

圖1 干旱脅迫下玉米原始及一階導(dǎo)數(shù)光譜變化規(guī)律Figure1 Change trends of maize original and first derivative spectrum under drought stress

圖2 玉米葉片可溶性糖含量與原始及一階導(dǎo)數(shù)光譜相關(guān)分析Figure2 Correlation analysis of maize leaf soluble sugar contents with original and first derivative spectrum

2.3.2 玉米葉片可溶性糖含量與植被指數(shù)相關(guān)性分析

如表3所示，分析玉米葉片可溶性糖含量與本文所引用的11個植被指數(shù)的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)可溶性糖含量與光化學(xué)植被指數(shù)、綠峰面積、紅邊面積和黃邊面積的比SDr/SDy、紅邊面積和黃邊面積的歸一化值（SDr-SDy）/（SDr+SDy）相關(guān)性達(dá)到極顯著水平（P＜0.01），且均有良好的相關(guān)性，其中紅邊面積和黃邊面積的比SDr/SDy與可溶性糖含量相關(guān)性最好（r=-0.88，P＜0.01）；其他植被指數(shù)與可溶性糖含量未達(dá)到顯著性水平，且相關(guān)性較差，黃邊面積與可溶性糖含量相關(guān)性最差（r=0.19）。

為了更加突出植被指數(shù)與可溶性糖含量之間的關(guān)系，構(gòu)建基于原始光譜和一階導(dǎo)數(shù)光譜（400～1 000 nm）波段自由組合的植被指數(shù)（比值植被指數(shù)RSI、差值植被指數(shù) DSI、歸一化植被指數(shù) NDSI），與可溶性糖含量進(jìn)行相關(guān)性分析。如圖3所示，基于原始光譜波段自由組合相關(guān)系數(shù)最高的各植被指數(shù)及對應(yīng)波段分別是RSI（426，428）、DSI（876，881）和 NDSI（876，881），相關(guān)系數(shù)分別是 0.97、0.96 和0.96；基于一階導(dǎo)數(shù)光譜波段自由組合相關(guān)系數(shù)最高的各植被指數(shù)及對應(yīng)波段分別是RSI（D457，D428）、DSI（D444，D455）和 NDSI（D478，D588），相關(guān)系數(shù)均為0.99。由此可見，一階導(dǎo)數(shù)光譜波段自由組合的各植被指數(shù)與可溶性糖含量相關(guān)性比原始光譜的要好；在400～1 000 nm整個波段內(nèi)，玉米葉片可溶性糖含量敏感波段處于原始光譜近紅外區(qū)域和一階導(dǎo)數(shù)光譜400～600 nm波段內(nèi)。

表3 玉米葉片可溶性糖含量與植被指數(shù)的相關(guān)分析Table3 Correlation analysis of maize leaf soluble sugar contents and vegetation index

2.4 玉米葉片可溶性糖含量估測模型的構(gòu)建與檢驗

2.4.1 玉米葉片可溶性糖含量估測模型的構(gòu)建

通過對原始及一階導(dǎo)數(shù)光譜波段自由組合的植被指數(shù)與玉米葉片可溶性糖含量進(jìn)行相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)波段自由組合的植被指數(shù)相關(guān)系數(shù)均大于0.9，選取這6個植被指數(shù)作為自變量（x），可溶性糖含量作為因變量（y），以此構(gòu)建玉米葉片可溶性糖含量的估測模型，用于構(gòu)建模型的樣本數(shù)為24個，如表4所示。結(jié)果表明，所構(gòu)建的估測模型除NDSI（D478，D588）外，其他的估測模型決定系數(shù)均大于0.7。其中一階導(dǎo)數(shù)光譜波段自由組合的差值植被指數(shù) DSI（D444，D455）構(gòu)建的兩個模型最佳，以二項式擬合模型的R2和F值最大，分別為0.95和89.99，其次是線性擬合模型，R2和F值分別為0.89和78.75。

圖3 玉米葉片可溶性糖含量與植被指數(shù)的相關(guān)分析Figure3 Correlation analysis of maize leaf soluble sugar contents and vegetation index

2.4.2 玉米葉片可溶性糖含量估測模型的檢驗

本研究計算了預(yù)測值和實測值的決定系數(shù)（R2）和均方根誤差（RMSE）對 DSI（D444，D455）兩個模型進(jìn)行精度檢驗，用于檢驗的樣本數(shù)為12個，如表5所示。結(jié)果表明，二項式擬合模型y=498 165x2-7 566.9x+71.856精度檢驗的結(jié)果最好，其所構(gòu)建模型估算的預(yù)測值和實測值之間的R2最大、RMSE最小，分別為0.94和3.19，線性擬合模型y=-3 767.6x+70.415檢驗效果次之，R2和RMSE分別為0.88和5.40。因此，二項式擬合模型y=498 165x2-7 566.9x+71.856對于估測玉米葉片可溶性糖含量具有較好的符合度和預(yù)測性。

3 討論與結(jié)論

可溶性糖含量是評價玉米在干旱脅迫下的重要指標(biāo)之一，可通過監(jiān)測玉米葉片可溶性糖含量反映玉米水分狀況。本研究發(fā)現(xiàn)，隨著干旱脅迫程度的加劇，玉米葉片可溶性糖含量逐漸增加，以調(diào)節(jié)細(xì)胞滲透平衡，提高抗旱性，這與前人的研究結(jié)果一致[3，16，19-20]；玉米在抽雄吐絲期的可溶性糖含量達(dá)到最高，這與王靜等[3]研究結(jié)果不同，可能是隨著玉米植株的生長，可溶性糖生成速率和積累速率加快，即使在抽雄吐絲期植株由營養(yǎng)生長轉(zhuǎn)化為生殖生長，同化物向生殖器官轉(zhuǎn)移，可溶性糖含量仍遠(yuǎn)多于拔節(jié)期和喇叭口期。抽雄吐絲期是玉米需水臨界期，在此期間要注意田間水分管理，特別是在本地區(qū)伏旱來臨之前，可以對玉米進(jìn)行抗旱鍛煉，以提高玉米的抗旱能力。

表4 玉米葉片可溶性糖含量與植被指數(shù)的估測模型（n=24）Table4 Estimation model of maize leaf soluble sugar contents and vegetation index（n=24）

表5 玉米葉片可溶性糖含量估測模型的精度檢驗（n=12）Table5 Accuracy test of maize leaf soluble sugar content estimation model（n=12）

在可見光區(qū)域400～700 nm范圍內(nèi)，由于玉米葉片進(jìn)行光合作用吸收大量可見光，導(dǎo)致可見光反射較少，冠層原始光譜反射率較低；在近紅外區(qū)域700～1 000 nm范圍內(nèi)，光譜反射率受葉片內(nèi)部結(jié)構(gòu)影響較大，干旱脅迫可能導(dǎo)致葉片內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)混亂和細(xì)胞壁粗糙不平[21]，復(fù)雜的葉腔結(jié)構(gòu)對近紅外光多次散射反射，導(dǎo)致光譜反射率升高，這與徐道青等[22]研究結(jié)果相似。冠層光譜測定過程中，容易受到土壤、植被、外界光源和大氣散射等外界因素的影響，對光譜進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)處理，可以消除背景反射、光譜噪聲等[23]，突出光譜反射特征；在一階導(dǎo)數(shù)光譜中，紅邊參數(shù)可以監(jiān)測作物的生長狀況和生理生化參數(shù)，馬亞琴等[8]發(fā)現(xiàn)用紅邊位置和紅邊幅值來診斷干旱脅迫具有可行性，本研究也發(fā)現(xiàn)紅邊幅值高低與干旱脅迫程度關(guān)系密切；因此，紅邊可以反映作物的生長健康狀況[8]和長勢的敏感特征[24]。

植被指數(shù)可以減弱外界因素對光譜信號的影響，增強(qiáng)對水分、光合色素、糖類、氮素和蛋白質(zhì)等生理參數(shù)反演的敏感度[25]。本研究選用的11個植被指數(shù)和構(gòu)建的波段自由組合的植被指數(shù)，與可溶性糖含量有較好的相關(guān)性。為了提高檢測的精準(zhǔn)度，還應(yīng)該進(jìn)一步優(yōu)化植被指數(shù)；本研究發(fā)現(xiàn)原始光譜的“綠峰”和“紅谷”以及一階導(dǎo)數(shù)光譜的“紅邊”等光譜特征參數(shù)與可溶性糖含量關(guān)系密切，利用特征參數(shù)構(gòu)建多波段組合的植被指數(shù)，可能會更好地對可溶性糖進(jìn)行估算。

本研究建立基于冠層光譜玉米葉片可溶性糖含量的預(yù)測模型具有較高的估測精度，但僅限于單一品種，今后還需多品種、多空間和多點試驗進(jìn)行驗證，以期得到更高的重復(fù)性和普適性。

因此，通過對不同干旱脅迫下玉米葉片可溶性糖含量和光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得知，隨著生育時期的推進(jìn)玉米冠層光譜反射率在近紅外區(qū)域呈現(xiàn)逐漸升高的趨勢，與可溶性糖含量變化規(guī)律相似；不同干旱處理下一階導(dǎo)數(shù)光譜曲線變化趨勢相同，紅邊位置處于719 nm左右，隨干旱脅迫程度的加劇，紅邊幅值逐漸升高。關(guān)于波段自由組合的植被指數(shù)中，差值植被指數(shù) DSI（D444，D455）與可溶性糖含量相關(guān)性較好，相關(guān)系數(shù)為0.99；并由此建立的可溶性糖含量估測模型y=498 165x2-7 566.9x+71.856具有較優(yōu)檢測效果，能夠較好地估測干旱脅迫下玉米葉片可溶性糖含量。