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基于高光谱的半干旱区作物水分胁迫及其生理参数监测模型研究

王小平  
【摘要】:干旱是造成农作物减产的最主要原因,随着全球气候变化,干旱已经成为全球粮食安全的最大威胁,增强干旱监测和早期预警能力是有效防御干旱的基础。卫星遥感技术能够提供大范围、迅速、连续和对农作物的无损监测,其中高光谱遥感技术因其可光谱成像,构成多维光谱空间,在作物生理生态参数监测方面具有独到的优势,可进一步提高遥感在作物生长监测方面的精度和准确性。本研究以半干旱区主要作物类型之一的春小麦为研究对象,以多年大田观测试验为基础,综合应用高光谱遥感技术和作物生理生态测试,将高光谱遥感与作物水分胁迫监测结合,分析不同水分胁迫的高光谱响应机理和生理响应特征,按照春小麦典型生育期,分阶段建立春小麦生理参数与光谱反射率及光谱植被指数的关系,构建新的适合半干旱区作物生理参数监测指数与模型,从而为动态监测春小麦干旱胁迫发展变化、农业管理科学化和提高作物水分利用效率提供理论基础和关键技术。研究主要取得了以下主要结果:(1)冠层光谱对水分胁迫的响应非常敏感,可以用来进行水分胁迫的监测。各个光区对水分胁迫的响应不同,可见光和短波红外光区与水分胁迫强度为负相关,近红外光区与水分胁迫强度为正相关,短波红外区光谱对水分胁迫的响应非常稳定,是建立水分指数的理想选择。(2)冠层含水量与不同深度土壤湿度的相关性在各个生育期表现不同,在作物生育早期与浅层土壤(10cm-20cm)湿度的关系较好,在作物生育中后期与深层土壤(30cm-50cm)湿度关系较好,该结果符合作物根系的生长规律;土壤水势与土壤湿度的关系在20cm的相关性最好(R2为0.9311);冠层水分含量和叶水势对水分胁迫的响应非常敏感,是水分胁迫监测的重要生理指标,而叶片相对含水量的变化较小;此外,冠层叶绿素含量、冠层温度对不同程度水分胁迫响应非常敏感,是监测作物生理干旱适宜指标,叶面积指数(LAI)和株高对不同程度水分胁迫响应敏感,是监测作物生态干旱适宜指标;不同程度干旱胁迫对产量影响非常大,重旱和不早的理论产量相差达到200g/m2。(3)基于冠层光谱与水分参量的相关性分析,得到对水分参量相关性最高的两个波段是780nm和1750nm,本文基于该敏感波段构建了semi-arid water index-1(SAWI-1)和semi-arid water index-2(SAWI-2)指数,该系列指数在监测不同水分胁迫等级和冠层含水量方面效果较好且非常稳定,是研究区监测冠层含水量和水分胁迫的最适宜指数。此外,red edge-NDVI指数也是研究区较好的监测水分胁迫指数。(4)对各类光谱指数与叶片叶绿素含量leaf chlorophyll content(LCC)和冠层叶绿素含量canopy cholorophyll content(CCC)的相关性在不同年份、典型生育期内分别进行了分析,得到了每个生育期最适宜监测光谱指数。初步研究发现适合全生育期监测且最稳定的指数是:本研究基于观测构建的新指数semi-arid chlorophyll index-2(SACI-2)和MERIS total chlorophyll index(MTCI),该结果与监测叶片叶绿素含量的结果一致,可见SACI-2与MTCI这两个指数可以同时用于春小麦冠层和叶片尺度叶绿素含量的监测。(5)利用water index(WI)和semi-arid chlorophyll index(SACI)指数针对每个生育期LAI分阶段建立了模型,获得了LAI各个典型生育期的光谱估算模型,该模型相对简单好用。(6)研究发现了适宜监测春小麦株高且非常稳定的光谱指数是WI和GLI指数,分阶段构建了WI和GLI光谱指数反演株高的光谱模型。(7)构建了不同波段组合的光谱指数估产的单时相和多时相光谱模型,比较发现多时相估产模型在预测产量方面精度更高。以上研究成果将为进一步开展半干旱区作物产量预测及干旱影响评估奠定基础,为卫星遥感开展相关监测提供了前提条件。


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