基于高光谱遥感的水稻氮素营养诊断方法研究

【作者】 刘桃菊； 潘星哲； 陈双艳； 朱冰； 江绍琳； 唐建军；

【机构】 江西农业大学农学院,江西省作物生理生态与遗传育种重点实验室；

【摘要】 传统的氮素营养诊断是对苗情或对植株进行化学分析从形态上或生理上判断稻体内营养元素适合与否。人们对看苗施肥的方法进行了大量研究和总结,具有代表性的苗情诊断方法有症状诊断、长势诊断和叶色诊断,这些方法简单易行,但经验性很强。化学方法能及时、准确测定各主要时期的稻株体内氮素营养状况,但从样品采集到测试需耗费大量的时间、人力、物力和财力,在很多情况下不具备试验条件。作物的光谱特征是由于作物的生理特征决定了其对光的吸收、透射和反射的变化,而作物的生理特征又相应反映了它的长势情况,因而可以根据不同栽培条件下的光谱差异来监测作物的生长状况。高光谱遥感是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物理获取有关数据。例如,水稻氮素营养变化可引起水稻叶片及形态结构的相应变化,从而引起水稻光谱反射特性变化,通过光谱手段可以反演水稻形态和氮素营养状况,达到大面积监测水稻氮素营养的目的。本文对近年来利用高光谱遥感对水稻氮素营养状况的诊断和监测方法进行综述,为简单、快速、非破坏性的氮素营养估测提供依据。直接利用光谱反射率作为估测因子是最常用的方法之一,利用这种方法监测水稻氮素营养,先要确定目标物光谱的敏感波段,通过波段的深度、宽度、位置直接监测。其次是利用水稻光谱或多植被指数作为监测因子,利用高光谱遥感数据波段窄和连续的特点,可以构建许多对氮素营养敏感的植被指数,通过选择合适数量的反射光谱和植被指数可提高水稻氮素营养估测的精度。采用相关分析、线性与非线性回归和逐步回归等统计方法可确定高光谱植被指数与水稻生化指标的关联性及作物氮素营养等变量有关的重要波长的位置。此外,还可通过获取水稻反射光谱的"红边"特征来进行氮素营养监测,健康的绿色植物的光谱曲线总是呈现明显的峰和谷的特征,在可见光区的蓝边、绿峰,黄边、红光低谷及红光过渡到近红外的红边是描述植物色素状态和健康状况的重要指示波段,根据这些特征的变化监测水稻生长状况。更多还原