基于高光谱遥感的冬小麦叶水势估算模型

作者：陈智芳; 宋妮; 王景雷; 孙景生

来源：中国农业科学, 2017, 50(05): 871-880.

• 高光谱遥感
• 冬小麦
• 植被指数
• 叶水势
• 估算

【目的】采用高光谱技术,建立快速、无损与准确获取冬小麦叶水势的估算模型,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据。【方法】利用不同水分处理的大田试验,于小麦主要生育期同步测定冠层光谱反射率、叶水势、土壤水分等信息,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶水势之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法,基于不同水分处理,构建4种植被指数与冬小麦叶水势的估算模型。【结果】不同水分处理和不同生育期的冬小麦,其冠层光谱反射率具有显著的变化特征。在可见光波段,冬小麦冠层反射率随着水分含量的增加而逐渐降低,而在近红外波段,其冠层反射率则随着土壤水分含量的增加而升高。随着小麦生育期的推进,在近红外波段,抽穗期的冠层反射率比拔节期的高,在灌浆期之后,红波段（670 nm）、蓝波段（450 nm）的反射率上升加快;4种植被指数与叶水势显著相关（P<0.05）,相关系数|r|均在0.711以上,四者均可用于冬小麦叶片水势的定量监测。在充分供水条件下（70%FC）,植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|（分别为0.75和0.771）均低于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|（分别为0.808和0.896）,而在重度水分亏缺条件下（50%FC）,植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|（分别为0.857和0.853）均高于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|（分别为0.711和0.792）;所建模型对45个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归模型R2、验证模型MRE、RMSE的范围分别为0.616—0.922、-17.50%—-12.52%、0.102—0.133。在70%FC水分处理下,基于EVI2（enhanced vegetation index）所得叶水势估算模型的R2最高,为0.922,而在60%FC和50%FC水分处理下,由于考虑了土壤背景的影响,基于OSAVI所建模型的R2最高,分别为0.922和0.856。【结论】4种植被指数均可用于冬小麦叶水势的定量监测。但是,在构建不同水分处理的叶水势估算模型时,应考虑土壤背景对冠层光谱的影响。研究结果可以为小麦精准灌溉管理提供技术依据,为星载数据的参数反演提供模型支持。

• 单位
  中国农业科学院农田灌溉研究所; 农业部