高光谱遥感技术在作物水分和氮素光谱诊断上的研究进展

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摘要: 水是作物的主要组成部分，水分亏缺直接影响植物的生理生化过程和形态结构，从而影响植物的生长、产量和品质。本文根据作物水分和氮素光谱诊断方法的发展，总结分析了作物水分和氮素状况诊断的研究进展，提出利用高光谱遥感技术综合考虑两者之间的相互作用机理对光谱的综合影响的无损快速诊断技术将是作物水分和氮素状况诊断的发展趋势。

关键词：作物水分；作物氮素；高光谱遥感；水氮相互作用机理

中图分类号：S157.4+33 文献标识码：A 文章编号：

引言

随着遥感技术的迅速发展，高光谱遥感技术更是因其光谱分辨率高，波段连续性强，它既能对目标成像，又能测量目标物的波谱特性。因此，它不仅能识别农作物和植被的类型，而且还可以监测农作物长势和反演农作物的理化特性。目前，高光谱遥感技术已经成为数字农业领域获取田间信息的一种重要手段[1]。因此，近几十年来，利用高光谱遥感进行作物水分和氮素实时监测和快速诊断一直是遥感在农业中应用的研究热点。本文拟对近年来国内外关于作物水分和氮素光谱诊断研究的进展进行综述。

1作物光谱反射率

地物漫反射光谱包含着反射物结构和组成的丰富信息，是农田生物环境信息获得的重要手段。植物本身是不规则的自然灰体，对太阳辐射通过反射、穿透及吸收等产生特定的光谱。其光谱特性是植物生长过程与环境因子相互作用的综合结果，由生物物理和形态特征决定，

与植物的生长条件和健康状况密切相关，植物缺乏水分和营养元素能引起植株体内相关生化成分的变化，这些变化都会引起某些波长处的光谱反射和吸收产生差异，从而产生了不同的光谱反射率；在非成像光谱上表现出反射率不同的波形曲线，在成像光谱上表现出图像亮度、饱和度等色阶的差别。

2作物水分监测

水分缺乏是影响植物原初生产力最普遍的因子之一，定量快速地获取植物水分状况，对农田灌溉和精确农业发展具有重要意义。30多年来，有关科学家相继提出了参考温度法、胁迫积温法(SDD)、作物缺水指标法(CWSI)以及水分亏缺指数法(WDI)等。

卫星、航空遥感通过热红外波段数据得到的冠层地气温度差和叶片反射率的关系（CWSI）对作物水分亏缺进行了分析[2]。CWSI是目前常用的作物干旱指数，但混合像元中分解作物和土壤温度困难、由地表温度推导冠层气温存在一定的误差、需要较多的参数，CWSI在宏观尺度作物水分监测中归一化应用变得非常复杂，不能满足宏观尺度快速监测的需求。Liu和stutzel对室温环境中研究Amaranth对水分的响应，结果得出水分胁迫的植物相对叶片含水量（RWC）降到60%，而正常水分灌溉条件的植物保持在80%-90%。

3作物氮素监测

氮素是作物生长发育周期中需要量最多的营养元素之一，也是对作物生长、产量和品质影响最为显著的营养元素之一。20世纪80年代开始，Shibayama等根据不同氮素水平下的作物叶片光谱特征，研究发现：缺氮时可见光波段反射率增加，认为叶绿素是引起光谱特征差异的主要因素。

国内是在近年做了一些研究，如20世纪90年代张金恒等研究氮素营养水平与水稻叶片光谱的关系，得出NDVI与RVI等指数与水稻叶片含氮量的相关关系，提出了上下叶位叶片红边一阶微分光谱反射峰变化趋势的描述参LRPSA；分析了其与叶片光谱、叶绿素含量值、叶片光谱红边斜率和叶片含氮量之间的相关性；并建立了估算氮素含量的回归模型。最近几年，对作物氮素的监测的研究对于不同的两株作物，它们有相同氮含量却有不同的生物量，其原因是作物对氮吸收的程度不同。因此，对于作物氮素监测的研究不能仅仅围绕含氮量与光谱反射率关系的理论基础研究。薛利红等研究了不同氮肥水平下多时相水稻冠层光谱反射特征及其与叶片氮量等参数的关系。结果表明，水稻冠层光谱反射率与叶片氮积累量显著相关，尤其是近红外与绿光波段的比值(NIR/G)与叶片氮积累量呈显著线性关系，不受氮肥水平和生育时期的影响。B. Mistele等人将实时的施肥推荐算法结合用来探测冠层的氮素状态的新型的传感器来控制氮肥的数量。研究表明从幼苗到开花期，光谱指数与氮吸收存在强相关性。宋晓宇等利用扫描式成像光谱仪获取冬小麦长势和小麦叶面积指数，根据目标产量的需氮量和测得的作物吸收氮素的差值，计算出氮肥的施用量。薛晓萍，王建国等人的研究表明作物的生物量与氮吸收累积量符合幂函数关系。

4水氮的相互作用

不同的氮供应能够引起作物组织结构上发生不同的变化，这些变化对植株的水分状况有重要影响。Penuelas等开展了有效氮对植物组织结构的影响、以及组织结构的变化对与水分相关的参数(WI) 的影响的研究，结果表明水分供应良好的5个氮肥处理中，无氮处理的小麦的旱性特征最明显，比叶重和叶片纤维素含量较高，细胞壁透性较小，WI、CWSI、δT (冠层与大气的温度差)也最高。田永超等人研究了不同水氮处理对水稻叶片水势及冠层光谱的影响，确立了叶片水势与冠层反射光谱的相关关系。结果表明，水稻叶水势随土壤含水量的升高而升高；在相同干旱胁迫下，低氮处理的叶水势高于高氮处理的叶水势。研究发现，比值指数与归一化指数的比值与水稻叶片水势、相对含水率呈良好的线性相关，从而获得了一种地面遥感监测水稻全生育期叶片水势的定量方法。孙莉等研究在不同水处理条件下，对棉花冠层单叶叶绿素含量和单叶全氮含量做相关分析，结果表明：叶绿素含量与TN 含量呈显著的正相关(R=0.8723，n=39)，叶绿素含量能有效的估计棉花单叶TN含量；红边积分面积变量与冠层TN含量呈显著的相关性，相关系数是0.7394(n=40)，棉花叶绿素含量高，说明水分充足、氮代谢旺盛，植株处于生长旺盛时期，红边向蓝光方向发生了位移。利用红边位移现象结合红边幅度的变化的研究，用于诊断棉花水分胁迫也是可行的，关键是建立相应合理的诊断指标体系。

以上研究结果表明，水分和氮素之间存在着显著的交互作用，同一氮素水平下不同水分状况或同一水分水平下的不同氮素状况，植物的光谱反射率差异极大。而目前的光谱诊断研究大多基于单一因子水平对光谱特性的影响，得出的结果缺乏广适性，提出利用高光谱遥感技术综合考虑两者之间的相互作用机理对光谱的综合影响的无损快速诊断技术，将是以后水氮光谱诊断研究的重点[3]。

5作物水氮相互作用机理快速诊断的展望

作物水资源匮乏与大量施用化肥对农田生态环境的影响越来越受到人们的重视，作物水氮相互作用机理的动态监测对于正确评价作物生长环境与受胁状况、诊断作物营养状况和预估作物产量具有重要意义。未来应借助遥感不同光谱范围的反射率数据和作物生态物理参数构筑的光谱特征空间，分析作物在此光谱特征空间的分异规律，研究作物生态物理参数之间存在的各种内在关系并利用环境因子剥离技术，即如何将由于作物水分和作物氮吸收及作物种类与长势等因子而导致作物系统的光谱变化成分从高光谱数据中提取出来，然后选取恰当的分析方法建立作物水分缺乏指数与作物氮吸收相关的植被指数动态变化关系的数学模型。而该模型也正是从作物生长机理的角度出发开展水氮的相互作用机理对植物光学特性及其随生育期变化的影响的研究，因此在理论及应用研究中都具有重要的意义。

参考文献：

[1]牛铮，王汶，王长耀等.新型遥感数据在作物生长监测中的应用，遥感在中国， 1996 ［C］.北京：测绘出版社，1996.

[2]Cohen，Alchanatis，Saranga， et al. Estimation of leaf water potential by thermal imagery and spatial analysis［J］. Journal of Experimental Botany，2004，56（417）：1843-1852.

[3] Shen Guangrong，Wang Renchao. Review of the application of vegetation hyperspectral remote sensing［J］. Agricultral Science，2001 ，19 （4）：315- 321.