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水稻高光譜遙感監(jiān)測研究綜述-萊森光學

萊森光學 ? 來源:萊森光學 ? 作者:萊森光學 ? 2022-11-15 15:45 ? 次閱讀
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高光譜遙感技術(shù)憑借其可以快速、實時、準確、無損地獲取水稻生長信息的優(yōu)勢,已經(jīng)成為監(jiān)測水稻生長狀況的重要手段。為了滿足實時、快速、準確、無損地獲取作物長勢信息的需求,高光譜遙感作為一種新技術(shù),憑借其光譜信息量大、光譜分辨率高、波段連續(xù)性強的優(yōu)點,在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域獲得了快速的發(fā)展,高光譜遙感技術(shù)在“精細農(nóng)業(yè)”中正發(fā)揮著重要的作用。

水稻養(yǎng)分高光譜診斷

1.1水稻氮素高光譜研究

氮是水稻體內(nèi)多種重要有機化合物的組分,例如氨基酸、蛋白質(zhì)、核酸、葉綠素和酶等都含有氮素。缺氮直接影響水稻氨基酸、蛋白質(zhì)、葉綠素等的生物合成,使其光合作用能力降低,從而導致產(chǎn)量與品質(zhì)的降低。而由于氨的揮發(fā)及硝酸鹽的淋洗、徑流作用,施氮過多不僅造成氮肥利用率過低,而且容易加劇酸雨的形成、溫室氣體的排放以及地下水、地表水污染,因此,對氮肥的精準管理是提高產(chǎn)量及減少環(huán)境污染的重要措施。受氮肥脅迫后生長狀態(tài)受到影響,作物葉片和群體的反射光譜會發(fā)生變化,所以利用遙感技術(shù)無損檢測作物氮素含量一直是作物生長遙感監(jiān)測研究領(lǐng)域的重點。

在水稻氮素營養(yǎng)光譜研究中,王人潮等人研究表明,診斷水稻葉片氮素營養(yǎng)的冠層敏感光譜波段為530~560 nm、630~660 nm和760~900 nm。作物因含氮量不同而引起光譜特征的差異,不同氮肥用量水平的水稻冠層光譜反射曲線特征不同。

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圖1 不同氮素水平冠層的光譜反射特性(1989,晚稻大田栽培,分蘗盛期,平均值)

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圖2不同氮素水平冠層的光譜反射特性(1989,晚稻盆栽,分蘗盛期,平均值)

1.2水稻磷素高光譜研究

與氮素一樣,磷素是水稻生長發(fā)育的必需營養(yǎng)元素之一,是許多重要化合物的組分。我國南方水稻土缺磷情況十分嚴重,在很大程度上影響了水稻的產(chǎn)量,因此實時監(jiān)測水稻磷素營養(yǎng),合理施用磷肥是提高產(chǎn)量的關(guān)鍵。當前,水稻磷素含量測定主要是在實驗室采用釩鉬黃比色法進行化學測定,費時費力,而且難以進行大面積的監(jiān)測。水稻磷素的豐缺會影響葉片葉色、結(jié)構(gòu)和水分狀況,從而影響水稻的光譜信息,因此高光譜技術(shù)有望發(fā)展成為水稻磷素診斷的新方法和新技術(shù)。

目前,作物磷素營養(yǎng)的光譜特性研究較少,針對水稻的就更少。主要原因是植物缺磷時,體內(nèi)碳水化合物代謝受阻,有糖分積累易產(chǎn)生花青素,另外植物缺磷時,體內(nèi)葉綠素濃度有可能提高,因為植物在磷素營養(yǎng)脅迫的狀態(tài)下葉片細胞伸長受到抑制,且受影響程度超過其葉綠素,因此植物單位面積的葉綠素含量較高,葉片顏色較正常植物深。缺磷的植物光譜反射率受花青素和葉綠素含量的雙重影響,因此,影響缺磷植物光譜反射率曲線的變化因素較為復雜,并且光譜分析只有在作物嚴重缺磷時才能用于磷營養(yǎng)診斷。

程一松等研究了磷素養(yǎng)分脅迫條件下玉米的光譜特征,提出在可見光波段,玉米葉片光譜反射率隨磷肥施用量的增加而增加,而在近紅外波段葉片光譜反射率隨施磷量的增加而提高,即在全波段范圍內(nèi),葉片光譜反射率隨施磷量的增加而提高,其紅邊位置相對于氮素光譜特征更靠近可見光波段,而在近紅外區(qū)域光譜特征曲線的差異不如氮素脅迫明顯,這是主要是因為作物輕度缺磷時葉綠素濃度較高。

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圖3 夏玉米不同磷素水平下 反射率光譜曲線

1.3水稻鉀素高光譜研究

同氮素和磷素一樣,鉀是水稻的三大必需營養(yǎng)元素之一,在水稻體內(nèi)的含量僅次于氮,對水稻的產(chǎn)量和品質(zhì)起著十分重要的作用。鉀的豐缺與植物生長狀況密切相關(guān),其結(jié)果必然會影響其水稻葉片與群體的可見一近紅外波段的光譜信息。

王珂等分別研究了不同鉀素營養(yǎng)水平的水稻冠層和葉片反射光譜特征,發(fā)現(xiàn)缺鉀水稻的冠層光 譜反射特征與缺氮冠層反射光譜特征十分相似,敏感波段也大致相同,所以給利用冠層光譜分析水稻缺 鉀診斷帶來困難,而葉片尺度下缺鉀和缺氮時的反射光譜特征有所差異,在可見光波段基本相似,但在近紅外波段卻不同,缺鉀時水稻葉片的反射率比正常葉片高,而缺氮時反射率比正常葉片低,說明可以 利用近紅外波段的葉片光譜區(qū)別水稻缺鉀與缺氮。

2、結(jié)論

農(nóng)業(yè)定量遙感正在向著無損傷、高空間分辨率和高時間分辨率的作物長勢、養(yǎng)分精確診斷等方向發(fā)展。

近年來,高光譜遙感技術(shù)發(fā)展很快,在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)取得了一些重要的成果,但是走向成熟還存在一些問題和不足,需進一步的探索。

審核編輯 黃昊宇

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