陳智芳，宋妮，王景雷，孫景生

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基于高光譜遙感的冬小麥葉水勢(shì)估算模型

陳智芳，宋妮，王景雷，孫景生

（中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)田灌溉研究所/農(nóng)業(yè)部作物需水與調(diào)控重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南新鄉(xiāng) 453002）

【目的】采用高光譜技術(shù)，建立快速、無損與準(zhǔn)確獲取冬小麥葉水勢(shì)的估算模型，為小麥灌溉的精確管理提供科學(xué)依據(jù)?！痉椒ā坷貌煌痔幚淼拇筇镌囼?yàn)，于小麥主要生育期同步測(cè)定冠層光譜反射率、葉水勢(shì)、土壤水分等信息，并探討高光譜植被指數(shù)與冬小麥葉水勢(shì)之間的定量關(guān)系。通過相關(guān)性分析、回歸分析等方法，基于不同水分處理，構(gòu)建4種植被指數(shù)與冬小麥葉水勢(shì)的估算模型?！窘Y(jié)果】不同水分處理和不同生育期的冬小麥，其冠層光譜反射率具有顯著的變化特征。在可見光波段，冬小麥冠層反射率隨著水分含量的增加而逐漸降低，而在近紅外波段，其冠層反射率則隨著土壤水分含量的增加而升高。隨著小麥生育期的推進(jìn)，在近紅外波段，抽穗期的冠層反射率比拔節(jié)期的高，在灌漿期之后，紅波段（670 nm）、藍(lán)波段（450 nm）的反射率上升加快；4種植被指數(shù)與葉水勢(shì)顯著相關(guān)（＜0.05），相關(guān)系數(shù)||均在0.711以上，四者均可用于冬小麥葉片水勢(shì)的定量監(jiān)測(cè)。在充分供水條件下（70% FC），植被指數(shù)OSAVI和EVI2與葉水勢(shì)的相關(guān)系數(shù)||（分別為0.75和0.771）均低于植被指數(shù)NDVI和RVI與葉水勢(shì)的相關(guān)系數(shù)||（分別為0.808和0.896），而在重度水分虧缺條件下（50% FC），植被指數(shù)OSAVI和EVI2與葉水勢(shì)的相關(guān)系數(shù)||（分別為0.857和0.853）均高于植被指數(shù)NDVI和RVI與葉水勢(shì)的相關(guān)系數(shù)||（分別為0.711和0.792）；所建模型對(duì)45個(gè)未知樣的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)值相似度較高，其回歸模型2、驗(yàn)證模型、的范圍分別為0.616—0.922、-17.50%—-12.52%、0.102—0.133。在70% FC水分處理下，基于EVI2（enhanced vegetation index）所得葉水勢(shì)估算模型的2最高，為0.922,而在60% FC和50% FC水分處理下，由于考慮了土壤背景的影響，基于OSAVI所建模型的2最高，分別為0.922和0.856?！窘Y(jié)論】4種植被指數(shù)均可用于冬小麥葉水勢(shì)的定量監(jiān)測(cè)。但是，在構(gòu)建不同水分處理的葉水勢(shì)估算模型時(shí)，應(yīng)考慮土壤背景對(duì)冠層光譜的影響。研究結(jié)果可以為小麥精準(zhǔn)灌溉管理提供技術(shù)依據(jù)，為星載數(shù)據(jù)的參數(shù)反演提供模型支持。

高光譜遙感；冬小麥；植被指數(shù)；葉水勢(shì)；估算

0 引言

【研究意義】水勢(shì)是指示植物水分狀況的一個(gè)重要生理指標(biāo)，其變化規(guī)律是對(duì)植物外界環(huán)境條件變化的綜合反映，它直接體現(xiàn)植物在生長(zhǎng)季節(jié)各種生理活動(dòng)受環(huán)境條件的制約程度，并能夠提供作物生長(zhǎng)過程中對(duì)干旱最直接的反應(yīng)[1-2]。由于葉水勢(shì)的變化除了受水文條件、作物布局、作物特點(diǎn)、生長(zhǎng)狀況、耕作制度等因素的影響外，還隨著氣象條件的變化而變化。同時(shí)，監(jiān)測(cè)過程費(fèi)時(shí)、費(fèi)力，目前僅限于小范圍的點(diǎn)上觀測(cè)。因此，尋求一種快速監(jiān)測(cè)作物葉片水勢(shì)的方法，對(duì)于提高水分利用效率，優(yōu)化灌溉方案顯得十分必要?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】高光譜遙感技術(shù)是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系的重要組成部分，憑借其波段連續(xù)性強(qiáng)，光譜分辨率高的優(yōu)勢(shì)，為快速檢測(cè)作物生態(tài)生理參數(shù)的實(shí)時(shí)無損監(jiān)測(cè)提供了可能。目前，利用高光譜遙感技術(shù)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要針對(duì)葉綠素[3-5]、氮含量[6-12]、磷含量[13-15]、覆蓋度[16-17]、葉面積指數(shù)[18-20]、光合有效輻射[21-22]、生物量[23-24]等參數(shù)進(jìn)行了研究，而對(duì)于葉片水勢(shì)估算方面的研究較少。國(guó)內(nèi)外學(xué)者，利用高光譜信息已經(jīng)建立了水稻、甘蔗、葡萄的葉水勢(shì)估算模型。其中，利用比值指數(shù)與歸一化指數(shù)的比值，田永超等[25]實(shí)現(xiàn)了水稻葉水勢(shì)的估算和植株水分狀況的實(shí)時(shí)、快速監(jiān)測(cè)，并定量確定了水稻的水分狀況。利用冠層光譜反射率，陳海波等[26-27]基于RVI/NDVI、VI1和NDVI1植被指數(shù)建立了甘蔗葉水勢(shì)估算模型，并對(duì)模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行檢驗(yàn)。文中雖然設(shè)置了水分處理，但是沒有建立不同水分處理下的葉水勢(shì)估算模型。綜合考慮溫度的影響，Vila 等[28]利用高光譜遙感技術(shù)對(duì)葡萄葉水勢(shì)進(jìn)行了估算，通過反射率計(jì)算得到NDVI和WI，建立了葉水勢(shì)的多元回歸模型。Rodríguez-Pérez等[29]利用光譜反射率，計(jì)算得到四種植被指數(shù)MDB970、BA1600、RGI（R695/R554）和SIPI（structure intensive pigment index），建立了葉水勢(shì)的線性回歸模型，決定系數(shù)2在0.477—0.619之間。除了利用高光譜信息進(jìn)行葉水勢(shì)的反演外，為了獲取大面積的植株葉水勢(shì)狀況，張杰等[30]利用中分辨率成像光譜儀MODIS數(shù)據(jù)，采用能量平衡原理，估算出了蒸騰速率，并結(jié)合大氣水勢(shì)和葉、氣阻抗的估算，建立了葉水勢(shì)的遙感估算模型。但是，估算模型所需參數(shù)較多，并且模型中的參數(shù)也是通過估算得到，反演過程中的累計(jì)誤差，可能會(huì)影響葉片水勢(shì)的估算精度?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】上述研究表明，利用光譜測(cè)量技術(shù)和植株的光譜特征進(jìn)行葉片水勢(shì)的無損估測(cè)是可行的。但前人提出的估算葉片水勢(shì)的適宜特征光譜及參數(shù)，因作物及試驗(yàn)條件的不同而有所差異，同時(shí)，這些敏感指數(shù)的可靠性及其在冬小麥作物上的適應(yīng)性還需要進(jìn)一步測(cè)試和驗(yàn)證。此外，已有研究雖然已建立了區(qū)域尺度上的小麥葉水勢(shì)估算模型，但是采用高光譜信息進(jìn)行小麥葉水勢(shì)的估算，并充分考慮水分的影響還需進(jìn)一步研究。【擬解決的關(guān)鍵問題】本研究以不同水分處理下的小麥大田試驗(yàn)為基礎(chǔ)，綜合分析小麥葉片高光譜參數(shù)與葉片水勢(shì)之間的定量關(guān)系，以期構(gòu)建具有一定普適性的小麥葉片水勢(shì)估算模型，為小麥精準(zhǔn)灌溉管理提供技術(shù)依據(jù)和星載數(shù)據(jù)的參數(shù)反演提供模型支持，并為小麥水分脅迫探測(cè)提供新途徑，以便為及時(shí)、準(zhǔn)確地采取田間管理措施提供技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

試驗(yàn)于2015—2016年在中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)田灌溉研究所七里營(yíng)試驗(yàn)基地進(jìn)行（35°18′N，113°54′E）。該區(qū)域地勢(shì)平坦，海拔73.2 m，年均氣溫為14.1℃，年均降雨量582 mm，年均蒸發(fā)量2 000 mm，日照時(shí)數(shù)2 398.8 h，無霜期210 d。試驗(yàn)基地土壤類型為壤土類，0—1 m土層平均土壤容重1.51 g·cm-3，田間持水量20.5%（質(zhì)量含水量），地下水埋深大于5 m。該區(qū)域光熱資源豐富，耕作制度以一年兩熟為主。

供試作物為冬小麥，品種為“百農(nóng)207”，于2015年10月22日播種，2016年6月6日收獲。采用機(jī)械播種，基本苗為225萬株/hm2，行距為20 cm，前茬作物為夏玉米。播前玉米秸稈還田，深耕25—30 cm，施磷酸二胺（純N量為135 kg?hm-2，純P2O5量為345 kg?hm-2）作為底肥，施用量為750 kg?hm-2。拔節(jié)期后追施尿素（純N量為139.2 kg?hm-2），施用量為300 kg?hm-2。于拔節(jié)期后開始進(jìn)行控水處理，直至冬小麥?zhǔn)斋@。灌水水平以占田間持水量百分比控制，當(dāng)EM50土壤水分監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)達(dá)到下限時(shí)（分別為70% FC、60% FC 和 50% FC），則開始灌水，灌溉方式采用地面畦灌，灌水量用水表計(jì)量。試驗(yàn)小區(qū)面積為54 m2（15 m×3.6 m），保護(hù)行寬度為3.6 m，每個(gè)處理重復(fù)3次。

1.2 測(cè)定項(xiàng)目與方法

1.2.1 土壤含水量的測(cè)定 土壤含水量采用EM50（Decagon公司，美國(guó)）土壤水分傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)、連續(xù)采集。每一個(gè)生育期，采用取土烘干法測(cè)定 0—100 cm土層的土壤含水量，每20 cm為一層，利用取土數(shù)據(jù)對(duì)采集的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行校正。

1.2.2 冠層高光譜測(cè)定 以Field Spec Handheld地物光譜儀（ASD公司產(chǎn)品，光譜范圍350 nm—1 075 nm；分辨率3.5 nm，采樣間隔 1.6 nm，視場(chǎng)角為25°）采集拔節(jié)后至乳熟期小麥的冠層光譜。光譜采集時(shí)間安排在10：00—12：00，選擇晴朗無云，風(fēng)力小于3級(jí)的天氣進(jìn)行；工作人員著深色服裝，面向太陽立于目標(biāo)區(qū)后方；傳感器采用25°視場(chǎng)角探頭，置于冠層上方1.0 m處，與冠層面保持垂直；每一處理重復(fù)測(cè)量15次，每隔0.5 h 用參考板對(duì)儀器進(jìn)行一次校正。光譜采集完畢后均采用小波閾值去噪法消噪。共采集樣本195 份，隨機(jī)選取150 份用于建立模型（訓(xùn)練集），剩下的45 份用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停A(yù)測(cè)集）。

1.2.3 葉水勢(shì)的測(cè)定 采用植物水勢(shì)儀（Model 600，美國(guó)）測(cè)定葉片水勢(shì)，在小麥抽穗前測(cè)倒二葉，抽穗后測(cè)倒一葉，測(cè)定時(shí)間為早上6：00—7：00，每個(gè)處理測(cè)定15 片。

1.3 植被指數(shù)及擬合模型的選擇

本文選取以下4種植被指數(shù)，以葉片水勢(shì)為因變量，植被指數(shù)為自變量，建立冬小麥葉片水勢(shì)高光譜遙感估算模型。不同植被指數(shù)計(jì)算公式及來源見表1。

表1 高光譜植被指數(shù)計(jì)算公式

R810、R800、R680、R670、R660分別為 810、800、680、670、660 nm 波段的光譜反射率

R810、R800、R680、R670、R660 is spectral reflectance of 810, 800, 680, 670, 660 nm, respectively

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

將試驗(yàn)所得數(shù)據(jù)，依據(jù)不同水分處理，利用Excel 2010將葉片水勢(shì)和冠層光譜反射率數(shù)據(jù)分別匯總。用ViewSpec軟件對(duì)冠層光譜反射率進(jìn)行預(yù)處理，在325—1 075 nm波段范圍內(nèi)，構(gòu)建由任意兩個(gè)波段的原始光譜組合而成的光譜指數(shù)，用DPS軟件分析它們與葉片水勢(shì)的關(guān)系，建立監(jiān)測(cè)模型。采用相關(guān)系數(shù)、確定性系數(shù)2、平均相對(duì)誤差（）和均方根誤差（），對(duì)估算模型和驗(yàn)證模型的效果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

（2）

式中，x為葉水勢(shì)模擬值；y為葉水勢(shì)實(shí)測(cè)值；為樣本序數(shù)，=1,2,…,；、分別為葉水勢(shì)模擬值和實(shí)測(cè)值的均值；為樣本數(shù)。

2 結(jié)果

2.1 不同水分處理下冬小麥葉水勢(shì)的變化特征

不同水分處理下，2016年4月26日和2016年5月11日冬小麥葉片水勢(shì)的日變化如圖1所示。由圖1可知，不同水分處理下，2016年4月26日葉水勢(shì)的日變化趨勢(shì)相似，早晨和傍晚較大，中午前后較小，基本呈拋物線型，9：00左右葉水勢(shì)最高，隨著太陽輻射的增強(qiáng)和氣溫的升高，空氣相對(duì)濕度逐漸下降，葉水勢(shì)下降，于13：00左右降到最低，此后隨著太陽輻射的減弱和氣溫的降低，大氣蒸發(fā)減小，葉水勢(shì)逐漸回升。2016年5月11日的葉水勢(shì)，在9：00—10：00左右降到最低。

圖1 冬小麥不同水分處理下葉水勢(shì)日變化曲線

2.2 不同水分處理下的冬小麥冠層光譜反射率

不同水分處理顯著影響冬小麥植株的生長(zhǎng)，雖然其光譜特征的總體趨勢(shì)一致，但其冠層反射率存在差異。由圖2可知，隨著水分含量的增加，在可見光波段（400—700 nm），冬小麥冠層反射率逐漸降低；在近紅外波段（750—950 nm），冬小麥冠層反射率則隨著土壤水分含量的增加而升高。在冬小麥的不同生育期，其冠層光譜反射率也不盡相同。從拔節(jié)期到抽穗期，隨著生物量的增多，冠層結(jié)構(gòu)差異性的增大，在近紅外波段，抽穗期的冠層反射率比拔節(jié)期的反射率高。在灌漿期之后，葉片已經(jīng)不能進(jìn)行較強(qiáng)的光合作用，下部葉片不斷衰老、死亡，LAI持續(xù)下降，綠色葉片內(nèi)的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)向穗部轉(zhuǎn)移，葉綠素分解，葉片轉(zhuǎn)黃，而且繼續(xù)向穗部提供養(yǎng)分，冠層葉綠素迅速減少，紅波段（670 nm）、藍(lán)波段（450 nm）的反射率上升加快。此時(shí)，小麥在綠色波段（550 nm）的反射率仍然比在紅光和藍(lán)光波段的反射率大，在可見光區(qū)域仍有一個(gè)小的反射峰，隨小麥生育進(jìn)程的推進(jìn)，紅光與藍(lán)光波段的反射率逐漸增加，在550 nm 的綠色反射峰逐漸變得不明顯。

2.3 冬小麥光譜指數(shù)與葉水勢(shì)的相關(guān)性

依據(jù)表1中的公式計(jì)算植被指數(shù)，并將試驗(yàn)數(shù)據(jù)按照不同水分處理，分析拔節(jié)期至乳熟期植被指數(shù)與葉水勢(shì)的相關(guān)性（=195），如表2所示，4種植被指數(shù)與葉水勢(shì)的相關(guān)性均達(dá)到了顯著相關(guān)水平（＜0.05），||在0.711—0.857范圍內(nèi)，按照統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)定，相關(guān)系數(shù)在0.5≤||＜0.8范圍，植被指數(shù)與葉水勢(shì)達(dá)到中度相關(guān)，相關(guān)系數(shù)||≥0.8，植被指數(shù)與葉水勢(shì)達(dá)到高度相關(guān)。表明4種植被指數(shù)均能用來估算冬小麥葉水勢(shì)，可作為構(gòu)建冬小麥葉水勢(shì)估算模型的參數(shù)。

圖2 冬小麥不同生育期及不同水分處理下的冠層光譜反射率

表2 植被指數(shù)與葉水勢(shì)的相關(guān)性

**和*分別表示在0.01和0.05水平上顯著

**and*indicate significant at 0.01 and 0.05 levels

2.4 葉水勢(shì)估算模型的擬合與驗(yàn)證

利用OSAVI、EVI2、NDVI和RVI四種植被指數(shù)構(gòu)建的葉水勢(shì)估算模型可知（表3），基于4種植被指數(shù)建立的葉水勢(shì)估算模型，70% FC的2在0.819—0.922范圍內(nèi)，60% FC的2在0.890—0.922范圍內(nèi)，50%FC的2在0.616—0.856范圍內(nèi)。驗(yàn)證模型的范圍為-17.50%—-12.52%，的范圍為0.102—0.214?；?種植被指數(shù)構(gòu)建的葉水勢(shì)估算模型，其2大部分都在0.8以上，只有在50% FC水分處理下，利用EVI2、NDVI和RVI建立的估算模型，其2低于0.8，分別為0.765、0.616和0.724。在70% FC水分處理下，基于EVI2所得葉水勢(shì)估算模型的2最高，為0.922，而在60% FC和50% FC水分處理下，2最高的都是基于OSAVI所建模型，分別為0.922和0.856。

3 討論

利用植被指數(shù)估算冬小麥葉水勢(shì)，是定量遙感和小麥精準(zhǔn)灌溉管理的重要研究方向。本文對(duì)黃淮海地區(qū)冬小麥實(shí)地測(cè)量，對(duì)比分析了多種植被指數(shù)估算葉水勢(shì)的效果。由于葉水勢(shì)參數(shù)估算受土壤水分、植被類型、冠層結(jié)構(gòu)及土壤下墊面等多因素的影響，國(guó)內(nèi)外研究結(jié)果有一定的差異。

2016年5月11日的葉水勢(shì)在9：00—10：00左右降到最低，其原因可能是不同季節(jié)的日照時(shí)間和晝夜溫差等氣象因子，使得不同時(shí)期葉水勢(shì)日變化曲線的坡度峰值出現(xiàn)時(shí)間略有不同[35-36]。

表3 冬小麥葉水勢(shì)估算模型的擬合與驗(yàn)證

不同水分處理影響冬小麥植株的生長(zhǎng)，進(jìn)而影響其冠層反射率。隨著水分含量的增加，在可見光波段（400—700 nm），冬小麥冠層反射率逐漸降低，而在近紅外波段（750—950 nm），則隨著土壤水分含量的增加而升高。其主要原因是，干旱脅迫導(dǎo)致葉面積減少，葉綠素遭到破壞，細(xì)胞代謝失調(diào)，細(xì)胞膜系統(tǒng)受到損傷，使其膜透性增高。同時(shí)，土壤水分供應(yīng)不足時(shí)，植物不同器官或不同組織間的水分，按各部分水勢(shì)大小重新分配，幼葉從老葉中奪取水分，促使老葉的枯萎死亡[37]，光合面積下降，造成植株早衰和葉片冠層結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，進(jìn)而引起冠層反射率發(fā)生變化[38]。在冬小麥的不同生育期，其冠層光譜反射率也不盡相同。從拔節(jié)期到抽穗期，隨著生物量的增多，在近紅外波段，抽穗期的冠層反射率比拔節(jié)期的反射率高，而在灌漿期之后，葉片逐漸衰老、死亡，冠層葉綠素減少，紅波段（670 nm）、藍(lán)波段（450 nm）的反射率上升加快，這與谷艷芳[39]、Smith等[40]、姚付啟[41]的研究結(jié)果一致。

不同水分處理下，植被指數(shù)OSAVI和EVI2與葉水勢(shì)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)的范圍為0.750—0.857，NDVI和RVI與葉水勢(shì)呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)||的范圍為0.711—0.896。在充分供水條件下（70% FC），植被指數(shù)OSAVI和EVI2與葉水勢(shì)的相關(guān)系數(shù)||（分別為0.75和0.771）均低于植被指數(shù)NDVI和RVI與葉水勢(shì)的相關(guān)系數(shù)||（分別為0.808和0.896），而在重度水分虧缺條件下（50% FC），植被指數(shù)OSAVI和EVI2與葉水勢(shì)的相關(guān)系數(shù)||（分別為0.857和0.853）均高于植被指數(shù)NDVI和RVI與葉水勢(shì)的相關(guān)系數(shù)||（分別為0.711和0.792）。并且，隨著土壤水分的減少，OSAVI和EVI2與葉水勢(shì)的相關(guān)系數(shù)則依次增加，而NDVI與葉水勢(shì)的相關(guān)系數(shù)||則正好相反，RVI與葉水勢(shì)的相關(guān)系數(shù)||除了60% FC 處理外，二者的相關(guān)系數(shù)也是隨著土壤水分的減少而減少。這可能是因?yàn)楦珊得{迫導(dǎo)致冬小麥地上部分干物質(zhì)積累量和葉面積減小，作物生長(zhǎng)受到抑制，葉綠素減少，葉片冠層結(jié)構(gòu)變小，群體覆蓋度較低，此時(shí)土壤背景噪聲為主要噪聲來源，大氣、太陽角等噪聲來源為次要噪聲來源，OSAVI和EVI2能比較好的濾除土壤背景噪聲，NDVI和RVI植被指數(shù)對(duì)主要噪聲來源濾除不夠，這與前人研究結(jié)果相同[42]。同時(shí)也說明，采用不同水分處理及作物處于不同生育期，土壤背景及其變化對(duì)冬小麥葉水勢(shì)的反演將產(chǎn)生一定的影響。因此，在反演葉水勢(shì)時(shí)，尤其是當(dāng)植被覆蓋度較低時(shí)需要考慮土壤背景的影響[43]。

基于4種植被指數(shù)建立的葉水勢(shì)估算模型，均具有較高的預(yù)測(cè)精度（0.616—0.922），驗(yàn)證模型的均在-20%以內(nèi)（-17.50%—-12.52%）。其中，在70% FC和60% FC水分處理下，利用OSAVI、EVI2、NDVI和RVI建立的葉水勢(shì)估算模型，其2均在0.819以上。但是，在50% FC水分處理下，基于NDVI和RVI構(gòu)建的葉水勢(shì)估算模型，其2（分別為0.616和0.724）低于基于OSAVI和EVI2所建模型的2（0.856和0.765）。分析其原因，可能是由于植被指數(shù)NDVI對(duì)綠色植被表現(xiàn)敏感，常被用來監(jiān)測(cè)區(qū)域或全球植被狀態(tài)變化，是植被豐度、長(zhǎng)勢(shì)的靈敏指示參數(shù)，植被指數(shù)RVI在植被高密度覆蓋情況下，對(duì)植被比較敏感，與生物量的相關(guān)性最好。但是，當(dāng)作物受到水分脅迫時(shí)，植被密度低于一定程度時(shí)，特別是孕穗后，冬小麥由營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)的旺盛時(shí)期開始向生殖生長(zhǎng)時(shí)期過渡，葉片的養(yǎng)分開始向穗部轉(zhuǎn)移，之后下部葉片衰老、脫落[44]。此時(shí)，植被與土壤背景之間的光譜響應(yīng)差異逐漸被拉大，NDVI和RVI的分辨能力顯著下降。同時(shí)，水分虧缺時(shí)，冬小麥葉面積較小，群體覆蓋度較低，冠層光譜反射率易受土壤背景的影響，而OSAVI可在一定程度上消除土壤背景的影響[45]。EVI2對(duì)大氣溶膠和土壤的綜合作用有較好的消除作用[46]，并且在測(cè)量過程中，天氣晴朗無風(fēng)，能見度較高，可以排除氣溶膠的影響。綜上所述，在70% FC 和60% FC水分處理下，4種植被指數(shù)（OSAVI、EVI2、NDVI和RVI）均可用于冬小麥葉水勢(shì)的估算，而在50% FC水分處理下，應(yīng)優(yōu)先考慮土壤特征的植被指數(shù)（OSAVI和EVI2），其估算效果會(huì)更理想。

高光譜數(shù)據(jù)波段信息量大、連續(xù)性強(qiáng)，不同植被指數(shù)的產(chǎn)生及應(yīng)用各具特點(diǎn)。我們?cè)谌绾魏Y選更為有效、合理的植被指數(shù)，建立估算模型方面，仍需要不斷探索和研究。由于本試驗(yàn)以黃淮海地區(qū)冬小麥為研究對(duì)象，受試驗(yàn)條件限制，所建模型在其他區(qū)域的適用性還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。因此，在今后的工作中需進(jìn)一步研究更大區(qū)域尺度的光譜特性，為小麥精準(zhǔn)灌溉管理提供技術(shù)依據(jù)和水分脅迫探測(cè)提供新途徑。

4 結(jié)論

4.1 不同水分處理及不同生育期的冬小麥冠層光譜特征差異明顯。隨著水分含量的增加，在可見光波段，其冠層反射率逐漸降低，在近紅外波段，其冠層反射率則隨著土壤水分含量的增加而升高。從拔節(jié)期到抽穗期，在近紅外波段，抽穗期的冠層反射率比拔節(jié)期的反射率高，而在灌漿期之后，葉片逐漸衰老、死亡，冠層葉綠素減少，紅波段（670 nm）、藍(lán)波段（450 nm）的反射率上升加快。

4.2 不同水分處理下，植被指數(shù)OSAVI和EVI2與葉水勢(shì)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，NDVI和RVI與葉水勢(shì)呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，4種植被指數(shù)與葉水勢(shì)的相關(guān)性均達(dá)到顯著相關(guān)水平（＜0.05）。

4.3 4種植被指數(shù)（OSAVI、EVI2、NDVI和RVI）均可用于冬小麥葉水勢(shì)的估算，當(dāng)水分虧缺時(shí)，應(yīng)考慮土壤背景對(duì)反演結(jié)果的影響，優(yōu)先使用基于土壤特征的植被指數(shù)（OSAVI和EVI）估算效果會(huì)更理想。

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（責(zé)任編輯 楊鑫浩）

Leaf Water Potential Estimating Models of Winter Wheat Based on Hyperspectral Remote Sensing

CHEN Zhifang, SONG Ni, WANG Jinglei, SUN Jingsheng

(Farmland Irrigation Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Crop Water Use and Regulation, Ministry of Agriculture, Xinxiang 453002, Henan)

【Objective】A model for fast, non-destructive and accurately monitoring leaf water potential of winter wheat was established with hyperspectra technology, it will provide a scientific basis for the precision irrigation management of winter wheat.【Method】Using the field trials of different water treatments, the canopy spectral reflectance, leaf water potential and soil moisture were synchronously determined in the growth period of winter wheat. Then the correlation between the hyperspectral vegetation indices and leaf water potential was analyzed. Using correlation analysis, regression analysis and other methods，four inversion models were constructed for estimating leaf water potential based on different water treatments.【Result】The canopy spectral reflectance of winter wheat had significant change characteristics in different water treatments and growth periods. In the visible wave band, the canopy reflectance of winter wheat was reduced gradually along with the increase of soil water content. But, in the near-infrared wave band, the canopy reflectance was increased with the increase of soil water content. With the development of wheat growth period, in the near-infrared wave band, the canopy reflectance at heading stage was higher than the reflectance at jointing stage. And after the filling stage, the reflectance of red and blue band was rose faster. The correlation between four vegetation indices and leaf water potential was all reached the significant level (<0.05), and its absolute values of correlation coefficient were all above 0.711. Four vegetation indices could be used for quantitative monitoring leaf water potential of winter wheat. Under the field capacity of 70%, the absolute values of correlation coefficient| between the vegetation indexes of OSAVI and EVI and the leaf water potential were 0.75 and 0.771, respectively, they were lower than the || between the vegetation indexes of NDVI and RVI and leaf water potential, which the values of || were 0.808 and 0.896, respectively. But, under the field capacity of 50%, the results were just the opposite. The || between the vegetation indexes of OSAVI and EVI2 and the leaf water potential were 0.857 and 0.853, respectively, which were higher than the || between the vegetation indexes of NDVI and RVI and the leaf water potential, which the values of || were 0.711 and 0.792, respectively. The estimation values of 45 samples in prediction set were close to the measured values, the range of2,, andwere 0.616-0.616, -17.50%—-12.52% and 0.102-0.133, respectively. Under the 70% FC water treatment, the estimating model of leaf water potential based on EVI2 had the highest2, the value of2was 0.922, and under the 60% FC and 50% FC water treatments, because of considering the influence of soil background, the inversion models of leaf water potential based on OSAVI had the highest2, the values of2were 0.922 and 0.856, respectively.【Conclusion】All the four vegetation indices could be used for quantitative monitoring leaf water potential of winter wheat. But, when the leaf water potential estimating models were built for different water treatments, the influence of soil background on canopy spectral should be considered. The research results could provide a technical basis for wheat precision irrigation management and also provide supporting models for the parametric inversion of the onboard data.

hyperspectral remote sensing; winter wheat; vegetation index; leaf water potential; estimation

2016-08-01；接受日期：2016-11-23

國(guó)家自然科學(xué)基金（51609245）、水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目（201501016-2）、國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項(xiàng)（CARS-3-1 -30）、國(guó)家公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專項(xiàng)（201203077）

陳智芳，E-mail：czf1010@126.com。 通信作者孫景生，E-mail：jshsun623@163.com