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不同水肥条件冬小麦主要农艺理化参量变化及其遥感反演

陆海燕  
【摘要】: 本课题研究主要对冬小麦不同水肥条件下主要生理生化参数的相关关系进行分析,在此基础上建立同归方程;并通过高光谱遥感技术获取小麦冠层的光谱信息,以此为基础,对小麦不同品种、不同密度下光谱特征参量和各理化组分分别进行相关分析,找出不同品种、不同密度下的敏感光谱特征参量,并分别建立基于光谱特征参量的各理化组分遥感模型;最后对不同水肥、不同品种、不同密度下小麦各理化参量和光谱反射率及光谱特征参量进行综合的统计相关分析,最终得到光谱特征参量与各理化组分的总体相关模型。 在不同的水分处理中,我们对不同土层土壤含水量和植株含水量进行了相关分析,发现二者成正相关关系,其中以0-20cm、60-80cm土层含水量与植株含水量的相关性最好,相关R~2值达到0.9以上。 对不同土层的土壤含水量和冠层温度进行相关分析,发现二者成负相关关系,其中以20-40cm、60-80cm土层的含水量与冠层温度的相关性最好,相关R~2达到0.98。 在不同的水肥处理中,我们对植株含水量和冠气温差进行了相关分析,植株含水量与冠气温差成正相关,本试验中二者关系达到极显著水平。 在进行各主要生理参数的相关分析的同时,我们对京411和中优9507两个品种在不同氮肥处理下和不同水分处理下冠气温差进行了比较,发现在不同氮肥水平下京411和中优9507的冠气温差比较结果和在不同水分处理下二者的冠气温差比较结果不一致。在不同氮肥水平下,中优9507的冠气温差高于京411的,而在不同水分处理中,中优9507的冠气温差则低于京411的。 对小麦、东方旱麦草及其杂交后代的冠气温差进行分析,发现冠层不同层次间温差存在一定的相关性,冠层上层与中层、上层与下层、中层与下层均成显著或极显著正相关;随着冠层依次向下,温差值逐渐减小。 对不同水肥条件下的冠层湿度也进行了测定和分析,发现冠层湿度从上到下依次增大,梯度十分明显。 在利用高光谱遥感技术监测作物生长势方面,重点对小麦各种理化参量与光谱反射率及光谱特征参量进行统计相关分析,找出敏感波段和最佳光谱特征参量,建立基于光谱特征参量的各生理生化组分的统计相关模型。具体有: 对京411、中优9507、京旺10、太T15、轮抗6、CA16、CA9554、CA9722、CA9901、H3276共10个品种的46光谱特征参量与植株含水量、叶片叶绿素参数、叶片全氮含量、茎秆全氮含量、穗全氮含量、叶面积指数等理化组分进行统计相关分析,找出各品种的敏感光谱特征参量。利用敏感光谱特征参量,建立适用于不同品种的基于冠层光谱特征参量的各理化组分的遥感模型。 对6万、12万、18万、24万4种密度下小麦各理化组分与46个光谱特征参量分别进行统计相关分析,找出不同密度下各理化组分的敏感光谱特征参量。 中日农业大学硕士学位论文 摘 贸 一 在对10个品种、4种密度下小麦各理化组分和光谱特征参量分别进行相关分析的基础上, 对不同水肥、不同品种、不同密度下小麦光谱反射率、光谱特征参量与各理化组分进行统计相 关分析,构建基于冠层光谱特征参量的小麦各理化组分的一个总体模型,具体如下: a。对不同生育期小麦各理化参数与冠层光谱反射率值分别进行了统计相关分析,找出最 佳敏感波段。包括对植株含水量、叶绿素。、叶绿素卜叶绿素。十b、叶绿素含量、叶面积指数。 叶片全氮含量、茎秆全氮含量、穗全氮含量与冠层光谱反射率值分别进行了各生育期的统计相 关分析,找出敏感波段并进行了分析。例如对植株含水量与光谱反射率值进行统计相关分析, 发现植株含水量与光谱反射率在孕穗期和灌浆期在350-2500urn波段均未达到显著水平,在抽 穗期在350-698n_、921.1359nffi波段显著或极显著正相关:在蜡熟期在350-443nm、532-548nm、 720-11 00urn波段显著负相关。 b.对不同生育期小麦各理化参数与46个光谱特征参量的相关关系进行了统计分析,得 到小麦各理化参数与46个光谱特征参量的相关系数,从中找出了相关性最佳的光谱特征参量, 为利用光谱特征参量建立模型打下基础。包括对植株含水量、叶绿素。、叶绿素b、叶绿素a+b、 叶绿素含量、叶面积指数、叶片全氮含量、茎秆全氮含量、穗全氮含量与光谱特征参量分别进 行了各生育期的统计相关分析,找出最佳相关的光谱特征参量。例如植株含水量与光谱特征参 量的相关分析中分别找出了4个最佳光谱特征参量:在孕穗期,植株含水量与红谷位置人0的 相关性最好;在抽穗期与1285—1680urn波段的吸收特征面积Areal450相关性最好;在灌浆期 与 1460一1800urn波段的归一化反射峰深度 P.ND1690的相关性最好;在蜡熟期与 500—670urn 波段的反射峰深度 PDepth560相关性最好。因此,我们利用这 4个光谱特征参量建立基于光谱 特征参量的水分遥感反演模型。 。根据小麦各理化参数与光谱特征参量的相关关系,找出最佳光谱特征参量,建立基于 光谱特征参量的小麦各生理生化组分的统计相关模型。


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