摘要：以ASD FieldSoec光譜儀實測了大田中不同生育期加工番茄的冠層高光譜、葉面積指數(shù)及作物的產量，采用單時相線性逐步回歸和復合回歸，建立了加工番茄光譜變量一葉面積指數(shù)與產量的復合光譜估產模型，并對模型的估算結果進行了初步分析。分析結果表明，在青熟期光譜參數(shù)與葉面積指數(shù)相關性最大，而其他時期的光譜變量與產量相關性均達到了顯著水平：復合回歸模型以4個生育期與產量的復合回歸最為理想。

關鍵詞：冠層高光譜；光譜變量；葉面積指數(shù)；估算模型

中圖分類號：S641.2 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114(2009)02-0462-03

綠色植被的光譜反射或發(fā)射特征與巖石、土壤、水體等地物的光譜特征在遙感影像上有迥然不同的特征，成為區(qū)分植被類型、長勢及估算生物量的依據(jù)。遙感估產以其費用低、宏觀性強、獲取資料全面，具有客觀、定量、準確的優(yōu)點，因此是近年來各國研究的重點。而關于作物遙感單產估測模型的研究，國內外已做了較多的工作，葉面積指數(shù)作為一個重要植物學參數(shù)已在植物生態(tài)學、植物生理學、植被學、栽培學以及一些交叉學科中得到廣泛應用。葉面積指數(shù)作為計算植物蒸散和干物質累積最重要的參數(shù)，最能反映遙感數(shù)據(jù)與植物生長狀態(tài)密切相關的關系。因此，本文在以前研究的基礎上，主要以加工番茄光譜特征與葉面積指數(shù)及產量之間的聯(lián)系，首次確定它們之間的數(shù)量關系而進行加工番茄遙感估產。盡管影響加工番茄生長的因素很多，但它們都可以綜合的體現(xiàn)在反映加工番茄長勢的光譜特征上，加工番茄光譜特征及葉面積指數(shù)也是加工番茄光合作用能量的度量。因此，加丁番茄遙感估產以此來監(jiān)測加工番茄的生長狀況并進行最終產量計算。

1 材料與方法

1．1 試驗設計

該試驗于2007年在烏蘭烏蘇農業(yè)氣象試驗站(北緯44°17′，東經85°49′，海拔高度468.2m)內進行。該站位于天山北坡準噶爾盆地南緣，土質砂壤土，肥力中等。試驗品種：里格爾87-5和石紅206。具體試驗設計見文獻。

1．2 高光譜數(shù)據(jù)的測定

高光譜數(shù)據(jù)的測定見文獻。

1．3 葉面積指數(shù)的測定

試驗采用重量法來測定葉面積。重量法是利用全部葉片的面積(A)與部分葉面積(a)之比等于全部葉片的重量(W)與部分葉片的重量(W)之比的原理測定。即A/a=W/w，A=ax(W/w)。

1．4 高光譜參數(shù)的提取計算

高光譜參數(shù)主要參考文獻[9]～[15]來計算的，根據(jù)計算主要提取了9個歸一化植被指數(shù)、12個光譜吸收指數(shù)參量、18個光譜反射光譜參量及7個倒高斯紅邊參數(shù)共46個變量。具體變量見文獻[8]。

2 結果與分析

2．1 光譜與產量的最佳相關關系

利用上面提取的光譜變量與葉面積指數(shù)及產量進行相關性分析，大部分呈正相關，結果如表1所示，苗II期和坐果期最佳的光譜變量為VAR-I_green抗大氣植被指數(shù)，青熟期和釆收期限以VARI 700抗大氣植被指數(shù)為最佳光譜變量，都達到了極顯著相關性(r_0.05(30)=0.349，r_0.05(30)=0.449)。

2．2 加工番茄葉面積指數(shù)與產量模型

根據(jù)加工番茄在4個生育時期的最佳光譜變量，建立估算葉面積指數(shù)(LAI)的8種回歸方程(r_0.05(30)=0.349，r_0.05(30)=0.449)，結果如表2所示。從表2可以看出，4個生育時期的葉面積指數(shù)與主要光譜變量8種回歸方程的相關性，主要以一元三次方程、指數(shù)、對數(shù)及復合模型擬合的較好。特別在青熟期以抗大氣植被指數(shù)VARI_700估算葉面積指數(shù)的一元三次方程擬合的最好，相關系數(shù)達到0.876的極顯著水平。各生育時期主要光譜變量與葉面積指數(shù)的相關性也都達到極顯著性水平。

2．3 復合回歸模型

前期研究結果表明：利用各生育時期最佳光譜變量估算最佳農學參數(shù)的相關性均達到極顯著水平，現(xiàn)在嘗試用不同生育時期的最佳葉面積指數(shù)與光譜變量結合與產量作多元復合回歸模型，建立復合光譜估產模型。如表3所示(r_0.05(30)=0.349，r_0.05(30)=0.449)。由表3可看出，兩個生育時期以坐果期和青熟期的復合回歸模型相關性最好，相關系數(shù)為0.648。3個生育時期以苗Ⅱ期、坐果期和青熟期的復合回歸模型相關性最好，相關系數(shù)為0.686。4個生育時期的葉面積指數(shù)與光譜變量組合與產量的復合回歸模型的相關性最好，相關系數(shù)達到0.712的極顯著水平。

3 小結與討論

光譜與農學參數(shù)相結合綜合了模擬與遙感的基本原理，利用遙感方法建立農學參數(shù)與光譜之間的關系模型，然后將兩種模型耦合建立復合光譜估產模型。該方法充分利用了光譜、農學參數(shù)與產量之間的相關關系的優(yōu)點，操作性和準確性都大幅度提高。而且它們的復合回歸方程很高，都達到了極顯著相關水平。尤其是4個生育期的復合回歸，為所有復合回歸擬合度最好的水平。與之前單一光譜因子估產相比，利用多因子復合回歸模型進行估產則更具準確性和可靠性。應用苗Ⅱ期、坐果期、青熟期和采收期的光譜信息建立的估算模型，不僅對加工番茄的生長早期預測有實用價值，而且其反演模型的農學參數(shù)，可以用于加工番茄的生長監(jiān)測，指導田間管理。

植物的光譜曲線可以反映出植被類型、植物內部所含色素、水分、細胞結構、長勢及生物量等，本試驗僅考慮了光譜、葉面積指數(shù)與產量的關系，而沒有考慮其他農學參數(shù)與光譜、產量的關系。試驗數(shù)據(jù)雖然在田間試驗中獲取，但影響因子相對來說較為單一，而在實際的大田生產中，由于地形、土壤、水份、肥力、技術管理等不盡相同，可能會影響加工番茄的光譜曲線特性。因此，應根據(jù)加工番茄冠層光譜不同條件下的數(shù)據(jù)分析結果建立一套相應的修正方法。

(責任編輯 王曉芳)