不同氮水平下冬小麦农学参数与光谱植被指数的相关性
遥感植被指数和CASA模型估算山东省冬小麦单产
Vol. 41,No. 1,pp257-264
January , 2021
第41卷，第1期2 0 2 1年1月
光谱学与光谱分析
SpectroscopyandSpectralAnalysis
遥感植被指数和CASA 模型估算山东省冬小麦单产
张 莎1!，白 雲，刘 琦2,童德明2,徐振田2,赵 娜2,
王兆雪2,王霄鹏2,李咏沙12!张佳华3 4
1. 青岛大学自动化学院，
山东青岛266071
2. 青岛大学计算机科学技术学院遥感信息与数字地球研究中心，山东青岛266071
3. 中国科学院大学地球与行星科学学院，北京100049
4.
中国科学院空天信息创新研究院，北京
100094
摘要准确估算区域尺度冬小麦单产对明确区域农业生产现状与保证国家粮食安全有重要意义°光能利
用率模型是作物单产估算的常用模型之一，模型中最大光能利用率^^^)是准确估算作物单产的关键参数,
作物的E max 是否随时间发生变化需要深入探讨"首先使用Savit z ky-Golay(S-G)对中分辨率成像光谱仪(MO
DIS ) 时序植被指数数据进行滤波,采用差分法结合光谱突变法提取了山东省2000年一2015年冬小麦种植
面积，并使用市级尺度年鉴统计面积对提取面积进行验证，然后使用固定E max 和变化E max 分别驱动光能利用
率模型(CASA ),结合作物收获指数与冬小麦种植面积获取山东省2000年一2016年冬小麦单产时空分布特
征，探讨最大光能利用率对作物单产模拟的影响。结果表明，滤波后的时序植被指数数据能够反映冬小麦生
高光谱数据与冬小麦叶绿素密度的相关性研究
素积 累量 、 盖率 、 水 量 、 均 叶倾 角 等农 学 参 数 覆 含 平
之间 的关系 ， 能够 定性 描 述 和定 量 分 析作 物 的生 长 与遥感 光谱数 据之 间 的关 系 。其 中光 合色 素主要 是 叶绿素 ， 是最 为重 要和运 用最 为广泛 的参数 之一 。 叶 绿素和 植被 的光合 能 力 、 育 阶段 以及 氮 素 发 状 况有 较好 的相关性 ， 常是氮 素胁 迫 、 通 光合作 用 能 力和 植被 发育 阶段 （ 别 是衰 老 阶段 ） 特 的指示 器 ｕ 。 Ｊ 由于叶 片含氮 量和 叶绿 素 之 间 的变 化 趋 势相 似 ， 所 以可 以通 过测定 叶 绿素 来 监 测植 株 氮 素 营养 ， 因此
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第２ ５卷 第 ６期 ２０ ０ ７年 １ 月 １
干 旱 地 区 农 业 研 究
ｃ ｌｕｒ ｌＲｅ ｅ ｒ ｈ ｎ ｈ ｉ ｌ ａ ｕ ｔ ａ ｓ ａ ｃ ｉ ｔ ｅ Ａｒ ｄ Ａ ｓ ｅ
Ｖｏ． １２５ ＮＯ． ６ ＮＯ ２０ ７ Ｖ． ０
ｋ ｈｍ２ ｇ／ ；Ｎ３： ５ ／ １ ０ ｋｇ ｈｍ２ ；Ｎ４： ００ ｋ ｈ ２ ｇ／ ｍ２；Ｎ５ ３ ０ ：０
数、 生物量 与 叶片 叶绿 素 浓 度等 参 量共 同反 映 了农
高光谱植被指数与水稻叶面积指数的定量关系
植物的绿色叶面积指数 ( LA I) 是表征植被光合 面积大小和冠层结构的重要参数 . 它参与许多生物 和物理过程 ,与植物的呼吸蒸腾 、 太阳光截获 、 通风 透光 、 雨水截获及地表净初级生产力等密切相关 ,同 时还是 作 物 生 产 中 判 断 作 物 长 势 优 劣 的 重 要 参 数
[1]
意义 . 而光谱遥感技术以其快速 、 无损和大面积探测 等特点 ,正逐步成为 LA I估测的有力工具 . 基于地 、 空不同宽波段传感器的 LA I遥感监测 研究已较广泛 , 并取得了较突出的成果
[2]
. 研究表
. 因此 ,实时 、 动态监测作物 LA I状况具有重要
Hale Waihona Puke Baidu
明 ,红外太阳辐射受植物叶片构造中栅状组织和冠 层多张叶片的散射 ,在近红外波段形成高反射平台 , 而 LA I与近红外波段的光谱反射率表现出良好的相 关性
190 kg・hm
- 2 - 2
P2 O5 ,
K2 O ,全部作基肥 .
试验 4: 于 2006 年在江苏省方强农场 (位于大 丰市北部 )进行 . 供试水稻品种为盐粳 9967. 土壤质 - 1 地为盐潮土 , 全氮 111 g ・ kg 、 有机 质 1614 g ・ - 1 - 1 - 1 kg 、 速效磷 910 mg・kg 、 速效钾 9018 mg・kg . 设 5个施氮 (纯 N ) 水平 : 0、 105、 210、 315、 420 kg N ・ - 2 2 ( ) hm . 小区面积为 4050 m 45 m × 90 m , 随机区组 排列 , 2次重复 , 5月 12日播种 , 6月 16 日移栽 ,株、 行 距为 0112 m × 0130 m. 氮肥按照基肥 50% 、 促花肥 25% 、 保花肥 25%的比例施入 . 另外配施 150 kg ・
基于无人机高光谱的冬小麦氮素营养监测
第36卷第22期农业工程学报 V ol.36 No.22
2020年11月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Nov. 2020 31 基于无人机高光谱的冬小麦氮素营养监测
王玉娜，李粉玲※，王伟东，陈晓凯，常庆瑞
（西北农林科技大学资源环境学院，杨凌 712100）
摘要：为了实现小区域尺度上的作物氮素营养状况遥感监测，该研究利用无人机搭载Cubert UHD185成像光谱仪对2016 —2017年关中地区的冬小麦进行遥感监测，通过分析冠层光谱参数与植株氮含量、地上部生物量和氮素营养指数的相关性，筛选出对三者均敏感的光谱参数，结合多元线性逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林回归建立抽穗期冬小麦氮素营养指数（Nitrogen Nutrition Index，NNI）估测模型，并与单个光谱参数建立的冬小麦氮素营养指数模型进行比较。
结果表明，任意两波段光谱指数对氮素营养指数更为敏感，与氮素营养指数均达到了极显著性相关；基于差值光谱指数和红边归一化指数的单个光谱参数构建的模型具有粗略估算氮素营养指数的能力，相对预测偏差分别为1.53和1.56；基于随机森林回归构建的多变量冬小麦氮素营养指数估算模型具有极好的预测能力，模型决定系数为0.79，均方根误差为
0.13，相对预测偏差为2.25，可以用来进行小区域范围内的冬小麦氮素营养指数遥感填图，为冬小麦氮素营养诊断、产
量和品质监测及后期田间管理提供科学依据。
关键词：无人机；高光谱；监测；冬小麦；氮素营养指数；随机森林回归
冬小麦不同生育时期叶面积指数反演方法
冬小麦不同生育时期叶面积指数反演方法
赵娟;黄文江;张耀鸿;景元书
【摘要】针对当前作物叶面积指数遥感反演过程中,在不同生育时期采用相同的植被指数进行反演存在叶面积指数反演精度较低的问题.以冬小麦为研究对象,选取了对冬小麦覆盖度响应程度不同的六种宽带和四种窄带共10种植被指数,分析比较了在冬小麦整个生育期选用当前广泛使用的归一化植被指数(NDVI)反演冬小麦的LAI 和在冬小麦不同生长阶段选用不同的植被指数反演冬小麦LAI的结果差异.在冬小麦整个生育期内使用NDVI反演小麦LAI得到的LAI反演值和真实值之间的R2 =0.558 5,RMSE=0.320 9.改进的比值植被指数(mSR)适合于反演冬小麦生长前期(拔节期之前)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的相关系数r=0.728 7,均方根误差RMSE=0.297 1；比值植被指数(SR)适于反演冬小麦生长中期(拔节到抽穗前),得到的LAI反演值和真实值之间的R2 =0.654 6,RMSE=0.306 1；NDVI适于反演冬小麦生长后期(抽穗到成熟期)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的
R2=0.679 4,均方根误差RMSE=0.316 4.研究表明:在冬小麦的不同生育时期,根据地表作物覆盖度的变化和反射率的变化,选择不同的植被指数建立冬小麦LAI的反演模型获得的反演精度均高于在冬小麦整个生育期使用NDVI获得的反演结果.说明在冬小麦的不同生育时期选择不同的植被指数构建LAI的分段反演模型可以改善冬小麦LAI的反演精度.%Being orientated to the low prescion of crop leaf area index (LAI) inversion using the same spectral vegetation index during different crop growth stages,the present paper analyzed the precision of LAI inversion by employing NDVI(normalized difference vegetation index).Ten vegetation indices were chosen including six broad-band vegetation indices and four narrowband vegetation indices responding to
冬小麦特征光谱对其全氮和硝态氮的响应
（ ． 夏 大学 新 技 术 应用 研 究 开 发 中心 ， 夏 银 川 ７０２ ； ． 国 科学 院南 京 土壤 研 究 所 ，江 苏 南 京 ２００ ） １宁 宁 ５０ １ ２ 中 １０８
摘 要 ： 过 田 间试 验 ， 定 了不 同施 氮水 平 下 冬 小 麦冠 层 在 ６个 典 型 生 育 期 地 上 部 分 全 氮 和 硝 态 氮 含 量 以 通 测 及冠层光谱 ， 系统 分 析 了单 波 段反 射 率 、 见 光 和 近 红 外 波 段 组 合 而 成 的 归 一 化 植 被 指 数 （ Ｄ Ｉ、 值 植 被 指 数 可 Ｎ Ｖ）比
作 物全氮 、 硝态 氮含 量 与冠 层光 谱 反射 率 的相关 性
报道 更少 。
本研究 通过 测定冬 小麦 ６个典 型生育期冠层 光
为郑麦 ９ ２ 。２０ ０ ３ ０ ５年 ｌ ２ 播种 ， ０月 ６ １ ３ 播种量 为 １０ ５
ｋ／ ｍ ，０ ６年 ６月 ５日收 获 。在施 基肥 的 同时施 ｇｈ ２２ ０
第 ２ 卷第 １ ８ 期
２１ ００年 １ 月
干 旱 地 区 农 业 研 究
Ａｇ ｉｕ ｔ ｒ ｌＲｅ ｅ ｒ ｈ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ｒｃ ｌｕ ａ ｓ ａ ｃ ｎ ｈｅ Ａｒｄ Ａｒ ａ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ． １２ １
Ｊｎ．０ ０ ａ ２ １
基于高光谱特征参数的冬小麦氮营养指数估算
麦类作物学报 2023,43(11):1475-1483
J o u r n a l o fT r i t i c e a eC r o p
s d o i :10.7606/j
.i s s n .1009-1041.2023.11.12网络出版时间:2023-07-11
网络出版地址:h t t p
s ://k n s .c n k i .n e t /k c m s 2/d e t a i l /61.1359.S .20230711.1339.018.h t m l 基于高光谱特征参数的冬小麦氮营养指数估算
收稿日期:2022-10-23 修回日期:2022-11-21
基金项目:国家自然科学基金项目(41701398);中央高校基本科研业务项目(2452017108
)第一作者E -m a i l :2018050822@n w a f u .e d u .c n
通讯作者:李粉玲(E -m a i l :f e n l i n g
l i @n w a f u .e d u .c n )王玉娜,李粉玲,李振发,吕书豪
(西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌712100
)摘 要:为了实现快速高精度获取冬小麦氮营养指数的高光谱监测技术,利用美国S V C H R -1024I 型野
外光谱辐射仪对2017-2019年关中地区的冬小麦进行遥感监测,获取 三边 参数㊁任意两波段光谱指数和植被指数,通过相关性分析和逐步回归分析方法筛选冬小麦氮营养指数的敏感光谱参数,结合偏最小二乘回归(P L S R )㊁随机森林算法(R F R )㊁支持向量机回归(S V R )和梯度增强回归(G B D T )建立冬小麦氮营养指数模型,并对模型估算精度进行验证㊂结果表明,从拔节期到灌浆期,各时期的氮营养指数与任意两波段光谱指数
基于高光谱植被指数的冬小麦产量监测
基于高光谱植被指数的冬小麦产量监测
张松;冯美臣;杨武德;王超;孙慧;贾学勤;武改红
【摘要】To predict the yield of winter wheat by using the vegetation indexes derived from the hyperspectrum at different growth stages, the two-years experiments of winter wheat treated with different fertilizers were implemented. The canopy spectral data of winter wheat were collected at different growth stages and the relationship between the vegetation indexes derived from the canopy spectral data and winter wheat yield data at different growth stages was analyzed to construct the predictive models of winter wheat yield. The results showed that the vegetation indexes at different growth stages had a good relationship with the winter wheat yield, of which most of the vegetation indexes at booting and heading stages performed best to estimate the yield with RC2=0.78, RMSEC= 1 131.42 at the booting stage, and RC2=0.77, RMSEC=1 015.59 at heading stage. Then, the jointing stage was the next, and the filling and maturity stage were the worst. However, from the perspective of crop production, it had more important practical significance to monitor winter wheat yield in jointing stage. The results show that the early estimation of winter wheat yield can be achieved by using the vegetation index in jointing stage.%为了研究利用不同生育时期的植被指数监测冬小麦产量,以2 a不同肥料处理的冬小麦为研究对象,分析不同生育时期植被指数与冬小麦产量的关系,构建冬小麦产量的光谱植被指数监测模型.结果表明,植被指数能有效监测冬小麦产量,其中,孕穗期和抽穗期植被指数的监测效果较好,孕穗期的校正均方根误差
不同水氮条件下冬小麦生育期NDVI和光合速率的变化
不同水氮条件下冬小麦生育期NDVI和光合速率的变化
冯宗会;王小彬;代快;张晓明;张丁辰;蔡典雄;华珞
【摘要】在不同水氮条件下,分析了冬小麦生育期归一化植被指数(Normalized difference vegetable index:NDVI)和光合速率的变化及两者和籽粒产量的关系,结果表明:(1)灌水对拔节期与孕穗期的NDVI值以及扬花期与灌浆期的光合速率有显著影响(p＜0.05)；起身水+孕穗水+灌浆水处理(I3)的孕穗期NDVI值和灌浆期光合速率平均比起身水处理(I1)分别显著增高6.7％和8.0％,起身水+扬花水处理(I2)的扬花期光合速率平均比起身水处理(I1)显著增高5.5％.(2)施氮对NDVI值和光合速率的影响均达到极显著水平；0～270 kg/hm2范围内,增加施氮能显著提高拔节期NDVI值以及灌浆期光合速率,但随着生育期的推进,增加施氮对NDVI值的提高作用逐渐下降.(3)拔节期NDVI值和光合速率与冬小麦籽粒产量相关性最高,相关系数分别达到0.968和0.864.%In order to study the different water and nitrogen treatments on canopy NDVI and flag leaf photosynthetic rate of winter wheat and its relationship with grain yield by designing different irrigation and nitrogen treatments. The results showed that the irrigation on NDVI of jointing and booting and flowering and the photosynthetic rate of filling stage had significant influence. Increased irrigation booting water average NDVI than only irrigation rose water was significantly increased by 6. 7% at booting stage and photosynthetic rate was significantly increased by 8. 0% , increased irrigation flowering water average photosynthetic rate than only irrigation rose water was significantly increased by S. 5%. Nitrogen application on NDVI and the photosynthesis rate reached extremely significant level, in the range of 0 ~
冬小麦冠层叶片氮素营养方向反射光谱的预测
小麦 是我 国主要 的粮 食 作 物 ， 素 营养 不仅 对 氮 小麦 产量 和 品质 的形 成 有 重 要 作用 ， 而且 不 合理 的 氮素 营养 对环 境 也会 造 成 威胁 ， 因此 氮素 营 养 的监
具 有方 向反 射 的特 点 。垂 直和 水平 测试 小麦 穗层 光
谱 反射率对 小麦 籽 粒 蛋 白质含 量 的监 测研 究 表 明 ，
量 １１％ ， ，６ 碱解氮 ４ ．ｍ ／ ｇ有效 磷 ２ ．ｍ ／ ｇ速 ２６ ｇｋ ， ６５ ｇｋ ，
效 钾 １９ ４ ｇ ｋ 。小 区面积 ｌｍ （ ６ 宽 ２ ， ３ ．ｍ ／ ｇ ２ ２长 ｍ， ｍ） 种
植 密度 ３０万 株／ ｍ 。 ０ ｈ２
据 ， 壤背景 、 层 结构 等 因素 对光 谱 产 生影 响 ， 土 冠 易 于 出现 “ 同物异谱 ” “ 和 同谱 异物 ” 现象 ＿ 。由于作 物 ４ 冠 层具 有立 体结 构 ， 不 同角度 的光谱 反射率 不 同 ， 其
１ ２ 方 法 ．
１ ２． 实 验设计 ． １
选择 二种不 同类 型 的供试 品种 ， ４ １ 株 型 直 京 １（
收 稿 日期 ： ０８０ ．５ ２０ ．１１ 基金项 目：国家高技术研究发腱 计划 （６ ８３汁划 ） 目（０６ １Ｚ ０ ，０６ Ａ１Ａ ０ ）国家 自然基金项 目（０６ １９ 项 ２０ ＆￣０ ２７２０ Ａ ０ ３ ２ ； ３７００ ） 作 者 简 介 ：肖春 华 （９ １）女 ， 教 授 ， 士 生 ， 究 方 向 为 遥 感 在 狄 上 的 应 用 。 １７ ．， 副 博 研
不同施氮量高光谱-概述说明以及解释
不同施氮量高光谱-概述说明以及解释
1.引言
1.1 概述
概述部分的内容：
引言章节的概述部分旨在向读者介绍关于不同施氮量高光谱的主题，并概括本文的目的和结构。本文将探讨不同施氮量对植物生长和光谱特征的影响，并进一步对其综合影响进行分析。通过研究施氮量对植物的影响，我们可以更好地了解植物生长和光合作用的关系，为农业生产提供有益的启示和应用前景。
文章将首先介绍不同施氮量对植物生长发育的影响。氮素是植物生长所必需的关键营养元素之一，对植物的生长和产量具有重要影响。通过研究不同施氮量对植物株高、叶绿素含量、叶面积等方面的影响，我们可以评估和分析植物对氮素的响应和吸收能力。
其次，本文还将探讨不同施氮量对植物光谱特征的影响。光谱特征是指植物在不同波长的光照下反射、吸收和传输光线的方式。植物光谱特征对于了解植物光合作用的机理和植物健康状况非常重要。通过研究不同施氮量对植物光谱特征的影响，我们可以探讨植物在不同氮素条件下的光合作用效率和光能利用效率。
最后，文章将对不同施氮量对植物生长和光谱特征的综合影响进行综合分析和讨论。通过综合研究结果，我们可以全面评估不同施氮量对植物的影响，并为农业生产提供相关的启示和应用前景。本文的结论部分将对研究结果进行总结，并给出未来研究的展望。
总之，本文将通过对不同施氮量高光谱的研究，探讨植物对氮素的响应和光合作用的机理，进而为农业生产提供有益的启示和应用前景。
1.2文章结构
文章结构部分通常用于介绍文章的分段和组织结构，帮助读者更好地理解和阅读文章。根据提供的文章目录，下面是文章结构部分的一个示例内容：
植被光谱分析与植被指数计算
植被光谱分析与植被指数计算
在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation indices——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。目前，在科学文献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。本文总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7大类实用性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。
包括以下内容：
植被光谱特征
植被指数
HJ-1-HSI植被指数计算
1.植被光谱特征
植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的“红边”现象，即在
<700nm附近强吸收，>700nm高反射。很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。
研究植被的波长范围一般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。这个波长范围可范围以下四个部分：
可见光（Visible）：400 nm to 700 nm
不同氮肥水平下土壤硝态氮分布及冬小麦产量研究
ｗ ｉ ｎ ｔ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ｐ ｅ ｉ ｒ ｏ ｄ ， ｇ ｒ ｅ ｅ ｎ ｓ ｔ ａ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ ｊ ｏ ｉ ｎ ｔ ｉ ｎ ｇ ｓ ｔ ａ ｇ ｅ ， ｔ ｈ ｅ ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ ｏ ｆ ｎ ｉ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｎ ｉ ｔ ｒ ｏ ｇ ｅ ｎ ｉ ｎ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｉ ｌ ｌ ａ ｙ ｅ ｒ
ｎ ｉ ｔ ｒ ｏ ｇ ｅ ｎ ｒ ｅ ｓ ｉ ｄ ｕ ｅ ｉ ｎ ｓ ｏ ｉ ｌ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ａ ｎ ｄ ｅ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｏ ｉ ｌ ａ ｎ ｄ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｐ ｏ ｌ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｄ ｂ ｙ ｅ ｘ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ ｎ ｉ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｎ ｉ ｔ ｒ ｏ ｇ ｅ ｎ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ
期、 返青期和拔节期 ， 受播前施入底肥 、 拔节期追肥的影响， 各处理 ０ ～ ６ ０ ｃ ｍ土层硝 态氮含量平均值及 变化 幅度 均 明显 高 于 ６ ０ ～ １ ６ ０ ｃ ｍ； 在 灌浆 期 ， 各 处理 ０ ～ ６ ０ ｃ ｍ 土层硝 态氮含 量 平均 值相 比较 拔 节期 均
关键词 ： 氮肥 ； 冬百度文库小麦 ； 硝 态氮 ； 产 量 中图分 类号 ： ￥ ２ ７ ５ 文献 标识 码 ： Ｂ
Sentinel2数据的冬小麦地上干生物量估算及评价
Sentinel2数据的冬小麦地上干生物量估算及评价
一、本文概述
本文旨在探讨利用Sentinel-2卫星数据进行冬小麦地上干生物量的估算及其评价。Sentinel-2是欧洲空间局（ESA）发射的一系列高分辨率多光谱成像卫星，为地球观测提供了丰富的光谱信息。本研究利用Sentinel-2数据，结合地面实测的生物量数据，建立冬小麦地上干生物量的估算模型，并对模型的精度和可靠性进行评价。通过这一研究，我们期望为冬小麦的产量预测、生长监测以及农业管理提供有效的遥感手段，同时也为类似地区的农作物生物量估算提供参考和借鉴。
本文首先介绍了Sentinel-2卫星数据的特点及其在农业遥感领域的应用现状。随后，详细阐述了数据预处理、特征提取、模型构建及验证等关键步骤，并采用了多种统计方法和评价指标对模型性能进行全面评估。在结果分析部分，我们对比了不同模型的估算精度，并探讨了影响估算精度的主要因素。对本研究的意义、局限性和未来研究方向进行了讨论和展望。
通过本研究，我们期望能够为冬小麦地上干生物量的遥感估算提供更为准确、可靠的方法，为农业生产管理和决策提供有力支持。也为其他作物生物量的遥感估算提供有益的参考。
二、研究区域与数据来源
本研究选取了中国北方的主要冬小麦种植区作为研究区域。这一区域地理位置独特，气候条件适宜，是我国冬小麦的主要产区，对于保障国家粮食安全具有重要意义。具体研究区域包括河北、河南、山东等省份的多个县市，覆盖了多种土壤类型和气候条件，以保证研究的普遍性和代表性。
在数据来源方面，本研究主要采用了Sentinel-2卫星遥感数据。Sentinel-2是欧洲空间局（ESA）发射的一系列高分辨率多光谱成像卫星，具有重访周期短、覆盖范围广、光谱分辨率高等优点，非常适合用于农作物生长监测和生物量估算。我们获取了研究区域内冬小麦生长季的多时相Sentinel-2影像，涵盖了从播种到收割的整个过程。
植被光谱分析与植被指数计算解读
植被光谱分析与植被指数计算
在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation indices ——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。目前，在科学文献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。本文总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7大类实用性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁
迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。
包括以下内容：
∙∙●植被光谱特征
∙∙●植被指数
∙∙●HJ-1-HSI植被指数计算
1.植被光谱特征
植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm高反射。很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。研究植被的波长范围一般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。这个波长范围可范围以下四个部分：
∙∙●可见光（Visible）：400 nm to 700 nm
植被光谱分析与植被指数计算解读
植被光谱分析与植被指数计算解读
植被光谱分析与植被指数计算
在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation indices ——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某⼀特性或者细节。⽬前，在科学⽂献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。本⽂总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产⽣重要影响的主要化学成份：⾊素（Pigments）、⽔分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7⼤类实⽤性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利⽤率、冠层氮、⼲旱或碳衰减、叶⾊素、冠层⽔分含量。这些植被指数可以简单度量绿⾊植被的数量和⽣长状况、叶绿素含量、叶⼦表⾯冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作⽤中对⼊射光的利⽤效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和⽊质素⼲燥状态的碳含量、度量植被中与胁
迫性相关的⾊素、植被冠层中⽔分含量等。
包括以下内容：
●植被光谱特征
●植被指数
●HJ-1-HSI植被指数计算
1.植被光谱特征
植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸⼟、⽔体等，⽐如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm⾼反射。很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、⽔分含量、⾊素、养分、碳等。研究植被的波长范围⼀般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。这个波长范围可范围以下四个部分：
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第23卷第4期 干旱地区农业研究Vol.23No.4 2005年7月 Agricultural Research in the Arid Areas July2005不同氮水平下冬小麦农学参数与
光谱植被指数的相关性①
代 辉1,2,胡春胜1,程一松1,宋文冲1,2
(1.中国科学院石家庄农业现代化研究所,河北石家庄 050021;2.中国科学院研究生院,北京 100039)
摘 要:利用光谱仪通过大田试验测量不同氮素水平及不同生育期冬小麦冠层的光谱反射率,测算叶面积指数(LAI)、叶绿素含量(CHL)、叶绿素密度(CHL.D)、地上鲜生物量和地上干生物量等农学参数;在此基础上分析了不同氮素水平冬小麦生育期内的光谱植被指数的变化,并分析了农学参数与植被指数之间的相关性。结果表明:小麦叶面积指数、叶绿素密度与比值植被指数(RVI)和归一化差值植被指数(NDVI)在各生育期呈显著相关,小麦叶片的叶绿素含量与RVI、NDVI在抽穗期呈极显著相关,而地上鲜生物量、地上干生物量与RVI和NDVI从起身到孕穗期呈显著相关。
关键词:冬小麦;植被指数;叶面积指数;叶绿素含量;生物量;冠层
中图分类号:S143.1,S512.1 文献标识码:A 文章编号:100027601(2005)0420016206
近20年来利用遥感进行作物实时监测和营养快速诊断一直是遥感在农业中应用的研究热点。高光谱遥感技术在生物物理和生物化学特性及参量提取的研究成为最精华和核心的部分。通过监测作物生育期内的光谱变化,研究作物的反射光谱与叶面积指数、地上生物量、鲜叶重、叶绿素和类胡萝卜素含量等农学参数之间的关系,可以为作物遥感长势监测和遥感估产提供依据[1]。王人潮等研究发现不同氮水平下的水稻冠层、叶片和稻株的反射光谱具有差异[2],其叶面积指数和叶绿素含量与高光谱数据有相关性[3]。从高光谱数据中提取植被指数进行长势监测和氮素营养诊断也是其中重要的内容,研究表明红光和近红外波段的不同组合进行植被研究非常好,这些波段包含90%以上的植被信息。比值植被指数和归一化植被指数得到广泛使用,还有土壤调节植被指数SAVI、TSAVI、MSAVI以及垂直植被指数PVI、黄色植被指数YI[4]等,用植被指数研究作物的各种生物物理和生物化学参数等农学参数与光谱变量的关系,为采用光谱方法监测作物长势和诊断作物氮素营养状况提供新的技术措施。
1 材料与方法
试验在中国科学院栾城农业生态系统试验站(东经114°41′,北纬37°53′,海拔50.1m)进行,该地区为华北山前平原城郊型灌溉农业高产区,属东部季风区暖温带半湿润半干旱地区,种植制度为冬小麦-夏玉米一年两熟。该研究2003年10月10日播种冬小麦,次年6月12日收割,生长期246d。设不施氮(N1)、缺氮(N2,200kg hm2纯氮)、适中(N3,400kg hm2纯氮)、过多(N4,600kg hm2纯氮)4个水平,三个重复,每小区面积为7.5m×14 m。氮肥在冬小麦和夏玉米生长期内平均施用,其中冬小麦播种和拔节期分别施底肥和追肥,用量相等。本实验对不同氮素养分胁迫下冬小麦的不同生育期(起身、拔节、孕穗、抽穗、灌浆和成熟期)分别观测其光谱反射率,观测时间间隔为7～10d,共观测8次(其中拔节期间观测2次)。用美国分析光谱仪器公司(Analytical Spectral Devices,ASD公司)生产的ASD Field Spec Handheld野外光谱仪测定其冠层反射光谱特征。该仪器可在325～1075nm波长范围内进行连续测量,光谱分辨率3.5nm。测量时选择晴朗无风的天气,在11∶00～14∶00之间观测,每个养分处理随机选择6个点进行反射光谱特征观测。同时采样在实验室测定叶片叶绿素含量(80%丙酮提取液,分光光度计测定含量,mg g鲜叶)、生物量、叶面积指数等生物物理参数。
本试验选用的小麦冠层敏感波段为NIR(近红外)760～900nm,R(红光)630～690nm,大致与美
①收稿日期:2004209203
基金项目:973项目专题(G2000077905204);中科院野外台站研究基金项目“基于Greenseeker技术的小麦-玉米氮素实时诊断和精准施肥研究”
作者简介:代 辉(1979-),女,河北邯郸人,硕士研究生,主要从事生态环境和农业遥感方面的研究。
国陆卫5上专题制图仪(Thematicapper )的波段
TM 4(760～900nm )、TM 3(630～690nm )相当。
本文选取植被指数计算公式为:比值植被指数(RVI )=NIR R ,归一化植被指数(NDVI )=(NIR -R ) (NIR +R ),其中R 、NIR 表示对应波段范围的光谱
反射率均值。
2 结果与分析
2.1
冬小麦冠层的反射光谱特性
图1 冬小麦不同氮素水平和不同时期冠层反射光谱
Fig .1 Canopy spectral reflectance of winter wheat under different nitrogen
levels and at different periods
图1中a 为孕穗期不同氮素水平下的冬小麦冠层反射光谱曲线,表现出一定的规律性:在近红外区以N 3最高,N 1最低。在可见光区以N 1最高,N 4最低。即高氮处理在近红外区反射率较高,低氮处理在可见光区反射率较高。主要由于叶绿素在蓝光、红光区强烈吸收和在近红外区高度反射、散射引起的。图1中b 为N 3水平冬小麦在生育期内不同阶段冠层
反射光谱,从图中可看出光谱反射率曲线呈有规律的变化,孕穗期前,反射率随时间推移逐渐增大,到孕穗期前后反射峰达到最大值,随后又日趋变小。以上高光谱测定分析结果与前人结果一致[5]。许多研究表明不同氮素水平造成作物的光谱反射率不同主要与叶片叶绿素含量、叶片全氮含量、叶面积指数和土壤覆盖率有关。
2.2 不同氮素水平冬小麦光谱植被指数的变化
从高光谱数据中提取比值植被指数(RVI )和归
一化植被指数(NDVI ),做出不同氮素水平在不同生育期内的变化图(图2)。从图中可看出,小麦从越冬后起身期开始,RVI 随生育期进程逐渐增大,到孕穗期左右达到最大值;冬小麦抽穗后,其RVI 值随生育期进程逐渐降低,见图2(a )中所示。产生这种变化的原因是:孕穗前随小麦生长植株逐渐壮大,叶面积不断增加引起在近红外波段的反射率增强,同时叶绿素含量的增高造成对红光波段的吸收增强,因而RVI 显著增加;小麦开始抽穗后,一方面因
生长趋向衰老成熟,叶面积逐渐减小,小麦冠层对近
红外光的反射和散射减弱;另一方面,也由于穗数的增加,穗的反射率光谱在可见光和近红外波段与麦叶的反射光谱有较大差异,因而麦穗对冬小麦冠层光谱的影响逐渐加强,而且随小麦趋向于成熟,麦叶由绿色逐渐变为黄色,叶绿素对红光吸收减弱,红光波段反射增大,因此RVI 在小麦抽穗后逐渐下降。由此可见,冬小麦冠层反射光谱在整个生育期内变化较大,但比值植被指数RVI 仍具有明显的变化规律。
归一化植被指数NDVI
在生育期内变化如图2
(b )中所示,也呈明显的规律性变化,孕穗期达到最
大值,孕穗期前后分别呈缓慢增长和缓慢下降趋势,这是因为归一化植被指数是对简单比值植被指数的非线性归一化处理,限制了RVI 的无界增长,从图中也可以看出其整体变化规律同RVI 是一致的。
虽然整体规律性较好,但对于不同氮素水平除N 1水平即不施氮处理与其它三个氮素水平差异明
显外,N 2、N 3和N 4水平差异不太明显,仅在孕穗期前可以区分开,且随施氮水平升高,RVI 和NDVI 值升高,N 3水平最高,N 4水平介于N 3水平和N 2水平之间。这些现象可能是由于N 3、N 4处理施肥较高(N 4处理施肥已超过当地施肥水平),土壤肥力达到饱和,使得冬小麦生育时期提前,抽穗之后施肥较高的处理较早成熟,植株较早开始衰老,植被指数降
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第4期 代 辉等:不同氮水平下冬小麦农学参数与光谱植被指数的相关性