邢雪霞 張童 劉冰洋 劉國順

摘要：為實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確估測(cè)烤煙煙堿含量，推動(dòng)現(xiàn)代煙草農(nóng)業(yè)進(jìn)程，利用美國ASD公司生產(chǎn)的FieldSpec3野外光譜測(cè)定儀按不同生育期測(cè)定不同光質(zhì)條件下光譜值，并同步測(cè)定烤煙葉片中煙堿含量。在提取相關(guān)植被指數(shù)的基礎(chǔ)上，采用主成分回歸和逐步回歸等分析方法，建立烤煙煙堿含量的定量估測(cè)模型。結(jié)果顯示，不同植被指數(shù)和煙堿含量相關(guān)性差異較大，紅邊面積/藍(lán)邊面積指數(shù)SDr/SDb與煙堿含量相關(guān)性最大，達(dá)到0.97；對(duì)于不同的建模方法，以主成分回歸的建模效果最好，模型的測(cè)試決定系數(shù)和均方根誤差分別為0.924、0.29。因此，主成分回歸法是建立不同光質(zhì)條件下烤煙煙堿含量估測(cè)模型的最優(yōu)方法。

關(guān)鍵詞：高光譜；煙堿；植被指數(shù)；逐步回歸；主成分回歸

中圖分類號(hào)：S572.01文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)號(hào)：A文章編號(hào)：1001-4942（2016）06-0142-05

煙堿是一種存在于生物體中含有氮雜環(huán)的有機(jī)化合物，也是煙草特有的化學(xué)組分。煙堿含量高低直接影響到煙葉色澤、吃味、刺激性和生理強(qiáng)度[1]。烤煙作為中國種植面積較大的一種經(jīng)濟(jì)作物，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、快速和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)煙葉中的煙堿含量，對(duì)合理指導(dǎo)田間施肥技術(shù)，提高葉片的工農(nóng)業(yè)可用性具有重要意義。近年來，高光譜技術(shù)作為一種農(nóng)作物含氮率信息的非損傷性獲取方法備受關(guān)注[2]。該技術(shù)擁有測(cè)量目標(biāo)連續(xù)波譜和分析目標(biāo)物質(zhì)成分的優(yōu)勢(shì)，可用來精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物長勢(shì)和反演農(nóng)作物理化參數(shù)[3]。因此，建立煙堿含量的高光譜預(yù)測(cè)模型可以為烤煙煙堿含量的遙感監(jiān)測(cè)提供理論依據(jù)。

國內(nèi)外關(guān)于利用植物光譜反射率進(jìn)行營養(yǎng)狀況診斷、作物生物量估測(cè)進(jìn)行了大量研究。石吉勇等[4]利用近紅外技術(shù)對(duì)黃瓜氮、鎂營養(yǎng)狀況進(jìn)行了快速無損診斷；朱艷等[5]對(duì)小麥頂部葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)和反射光譜特征的變化規(guī)律及其相互關(guān)系進(jìn)行了分析，結(jié)果顯示小麥葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)Fv/Fm和Fv/Fo隨施氮水平提高呈上升趨勢(shì)；陳鵬飛等[6]利用主成分回歸法構(gòu)建了冬小麥籽粒蛋白質(zhì)含量的遙感預(yù)測(cè)模型；Curran等[7]對(duì)干松針葉的12種生化組分（葉綠素a、葉綠素b、葉綠素a+b、木質(zhì)素、氮、纖維素、水分、磷、蛋白質(zhì)、氨基酸、糖和淀粉）含量進(jìn)行了高光譜預(yù)測(cè)。前人雖然對(duì)植物的生化指標(biāo)研究較多，但對(duì)高光譜在烤煙煙堿含量預(yù)測(cè)方面鮮有報(bào)道。

本文利用高光譜技術(shù)，在大田試驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，選擇反映含氮化合物的氮素營養(yǎng)參數(shù)，并與不同光質(zhì)條件下煙堿含量進(jìn)行植被指數(shù)的線性和非線性擬合、逐步回歸分析和主成分回歸分析，篩選出煙堿含量的最優(yōu)高光譜監(jiān)測(cè)模型，旨在快速、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)烤煙品質(zhì)和工農(nóng)業(yè)的可用性。

1材料與方法

1.1田間試驗(yàn)設(shè)置

2012年在南陽金葉園進(jìn)行試驗(yàn)。該試驗(yàn)地的基礎(chǔ)肥力：速效氮含量為56.1 mg/kg，速效磷含量為18.0 mg/kg，速效鉀含量為135.0 mg/kg，pH為7.47，有機(jī)質(zhì)含量為11.45 mg/kg。每個(gè)試驗(yàn)施氮量為46 kg/hm2，氮磷鉀配比為1∶1∶3.5，且條施70%，穴施30%。

供試品種為云煙87，移栽時(shí)間為4月25日，種植密度為666.7m2 1 100株。試驗(yàn)于移栽后30 d進(jìn)行，以太陽光透過白色、綠色、藍(lán)色、紅色和黃色的濾光膜（生產(chǎn)廠商為上海偉康有色薄膜廠）獲取不同的光質(zhì)條件，并將其搭建在6 m×6 m×2.8 m的南北走向的拱形支架上。根據(jù)優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)技術(shù)規(guī)范進(jìn)行田間管理。

1.2光譜的采集及煙堿含量的測(cè)定

采用美國ASD公司生產(chǎn)的FieldSpec3野外光譜儀進(jìn)行葉片光譜的測(cè)定。光譜儀的參數(shù)和測(cè)定方法見參考文獻(xiàn)[8]。葉片光譜的測(cè)定時(shí)期為：煙株打頂之后5（下部葉采收）、10、15、20、25、30（中部葉采收）、35、40、45、50天（上部葉采收）。將測(cè)定完葉片光譜的煙葉于105℃條件下殺青15 min，60℃烘干至恒重后過60目篩，帶回實(shí)驗(yàn)室，采用AAⅢ型連續(xù)流動(dòng)化學(xué)分析儀（德國BRAN+LUEBBE公司生產(chǎn)）測(cè)定煙堿含量。

1.3植被指數(shù)的構(gòu)建

從已有的研究中總結(jié)得出對(duì)植物氮素營養(yǎng)潛在敏感的10個(gè)植被指數(shù)（表1）。

1.4數(shù)據(jù)分析軟件

數(shù)據(jù)分析軟件主要包括ViewSpecPro、Microsoft Excel 2007和DPS v 7.05。樣本總量為85個(gè)，其中建模樣本60個(gè)，檢驗(yàn)樣本25個(gè)。

1.5煙堿含量高光譜遙感模型的精度檢驗(yàn)

選擇決定系數(shù)（R2）和均方根誤差（RMSE）評(píng)價(jià)模型的擬合效果。

2結(jié)果與分析

2.1煙堿含量與植被指數(shù)之間的相關(guān)性

通過分析烤煙煙堿含量與植被指數(shù)之間的相關(guān)性（表2）可知：煙堿含量與10種植被指數(shù)之間的相關(guān)性均達(dá)到了極顯著水平，其中紅邊比值指數(shù)ZM和歸一化差異指數(shù)ND705分別與煙堿含量呈極顯著負(fù)相關(guān)，其它呈極顯著正相關(guān)。紅邊面積/藍(lán)邊面積指數(shù)SDr/SDb與煙堿含量相關(guān)性最大，達(dá)到0.97，這可能是因?yàn)榧t邊和藍(lán)邊面積包含較多氮營養(yǎng)敏感波段；最優(yōu)土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)OSAVI和紅邊敏感點(diǎn)參數(shù)REIP與煙堿含量相關(guān)性較大，達(dá)到0.90以上，但是紅邊敏感點(diǎn)參數(shù)REIP較最優(yōu)土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)OSAVI小。紅邊比值指數(shù)ZM和歸一化差異指數(shù)ND705與煙堿含量相關(guān)系數(shù)較小，這可能與植被指數(shù)包含的波段單一有關(guān)。易秋香等[15]研究表明，相同自變量不同擬合模型，擬合效果差別較大。提取與煙堿含量相關(guān)性較大的五個(gè)植被指數(shù)（mND705、SR、REIP、OSAVI、SDr/SDb）進(jìn)行線性與非線性擬合、主成分回歸和逐步回歸，建立煙堿含量的最優(yōu)高光譜監(jiān)測(cè)模型。

2.2煙堿含量與植被指數(shù)之間的線性和非線性方程擬合

煙堿含量與植被指數(shù)之間的線性和非線性方程擬合結(jié)果（表2）顯示，煙堿含量與植被指數(shù)紅邊面積/藍(lán)邊面積指數(shù)SDr/SDb相關(guān)性最好。利用建模數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行以下線性和非線性函數(shù)的擬合：簡單線性函數(shù)y=a+bx；冪函數(shù)y=axb；指數(shù)函數(shù)：y=aebx；拋物線函數(shù)y=a+bx+cx2（y為煙堿含量的擬合值；x為植被指數(shù)；a、b、c均為常數(shù)）。由表3可知，煙堿含量與SDr/SDb之間以拋物線函數(shù)的擬合R2最大，達(dá)到0.94；指數(shù)函數(shù)擬合程度最差，擬合度僅為0.69。由此可知，煙堿含量與植被指數(shù)SDr/SDb之間的最優(yōu)非線性擬合回歸方程為：y=-0.79+0.42（SDr/SDb）-0.01（SDr/SDb）2。

2.3煙堿含量與植被指數(shù)之間的主成分回歸分析

主成分回歸分析可以有效避免在多元線性回歸分析中因自變量之間的多重共線性造成的誤差[16]。由表4可知，60個(gè)建模樣本中，植被指數(shù)之間存在極顯著相關(guān)關(guān)系，共線性現(xiàn)象嚴(yán)重。為充分合理利用各個(gè)植被指數(shù)，避免共線性造成的預(yù)測(cè)模型精度降低，在主成分分析之前，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。

表5為主成分回歸分析的結(jié)果，提取前4個(gè)能代表原變量99%變異的主成分，建立標(biāo)準(zhǔn)化煙堿含量預(yù)測(cè)模型，然后進(jìn)一步去標(biāo)準(zhǔn)化，獲得基于植被指數(shù)估測(cè)煙堿含量的高光譜預(yù)測(cè)模型。主成分回歸分析獲得的煙堿含量高光譜預(yù)測(cè)模型的表達(dá)式為：煙堿含量=-7.63+0.13SDr/SDb+1.11OSAVI+0.89mND705+0.01SR+0.01REIP，決定系數(shù)R2為0.98。

2.4煙堿含量與植被指數(shù)之間的逐步回歸分析

利用DPS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行逐步回歸分析，根據(jù)引入變量之后的顯著性進(jìn)行變量的引入或者剔除，最終確定引入的變量為SDr/SDb、OSAVI和mNR705。逐步回歸分析最終獲得的預(yù)測(cè)模型為：煙堿含量=-1.69+0.12 SDr/SDb+2.55 OSAVI+0.7 mND705，決定系數(shù)為0.67。

為進(jìn)一步研究煙堿含量與SDr/SDb、OSAVI和mNR705三個(gè)植被指數(shù)之間的數(shù)量關(guān)系，在逐步回歸分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行通徑分析（表6）。結(jié)果顯示：SDr/SDb與OSAVI和煙堿含量的通徑系數(shù)分別為0.5677、0.4716，即正相關(guān)；mND705與煙堿含量的通徑系數(shù)為-0.0231，即負(fù)相關(guān)。這與梁惠平等[3]的研究結(jié)果相反，可能和試驗(yàn)處理以及試驗(yàn)材料不同等有關(guān)。

2.5烤煙煙堿含量高光譜反演模型的精度檢驗(yàn)

利用25組檢驗(yàn)樣本，對(duì)線性和非線性最優(yōu)擬合方程、主成分回歸以及逐步回歸模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)，確定最優(yōu)的煙堿含量高光譜預(yù)測(cè)模型。由圖1可以看出，主成分回歸和逐步回歸模型的預(yù)測(cè)效果較好，預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值之間的擬合決定系數(shù)R2達(dá)到0.9以上，但是逐步回歸模型的均方根誤差最高，達(dá)到0.49；拋物線模型的擬合度較低，決定系數(shù)僅為0.463，均方根誤差較高，預(yù)測(cè)效果差，可能與其參數(shù)比較單一有關(guān)。主成分回歸模型建模決定系數(shù)和預(yù)測(cè)效果最好，為最優(yōu)的預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)烤煙煙堿含量可行性強(qiáng)，預(yù)測(cè)較準(zhǔn)確。

3討論與結(jié)論

本研究采用大田試驗(yàn)，利用葉片光譜反演不同光質(zhì)條件下的烤煙煙堿含量，比較分析植被指數(shù)法、主成分回歸法和逐步回歸法對(duì)煙堿含量預(yù)測(cè)的精度，得出以下結(jié)論：煙堿含量與植被指數(shù)之間存在極顯著相關(guān)性，其中與植被指數(shù)紅邊面積/藍(lán)邊面積指數(shù)SDr/SDb相關(guān)性最好。 主成分回歸分析能有效降低共線性對(duì)預(yù)測(cè)模型造成的不穩(wěn)定性，大大提高模型的穩(wěn)定性和普適性；主成分分析得到的煙堿含量預(yù)測(cè)模型最優(yōu)。

本研究所建立的模型是基于烤煙單一品種、單一年份的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，今后仍需要通過不同烤煙品種類型、不同生產(chǎn)力水平多年的田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證與完善，從而達(dá)到快速檢測(cè)烤煙品質(zhì)，實(shí)現(xiàn)煙葉生產(chǎn)的信息化和規(guī)?；芾?。

參考文獻(xiàn)：

[1]

王瑞新.煙草化學(xué)[M].北京：中國農(nóng)業(yè)出版社，2003.

[2]梁亮，楊敏華，臧卓.基于小波去噪與SVR的小麥冠層含氮率高光譜測(cè)定[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2010，26（12）：248-253.

[3]梁惠平，劉湘南.玉米氮營養(yǎng)指數(shù)的高光譜計(jì)算模型[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2010（1）：250-255.

[4]石吉勇，鄒小波，趙杰文，等.近紅外光譜技術(shù)快速無損診斷黃瓜植株氮、鎂元素虧缺[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27（8）： 283-287.

[5]朱艷，田永超，馬吉鋒，等.小麥葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)與反射光譜特征的關(guān)系[J].作物學(xué)報(bào)，2007，33（8）：1286-1292.

[6]陳鵬飛，王吉順，潘鵬，等.基于氮素營養(yǎng)指數(shù)的冬小麥籽粒蛋白質(zhì)含量遙感反演[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27（9）：75-80.

[7]Curran P J，Dungan J L，Peterson D L. Estimating the foliar biochemical concentration of leaves with reflectance spectrometry：testing the Kokaly and Clark methodologies[J].Remote Sensing of Environment，2001，76（3）：349-359.

[8]邢雪霞，劉國順，賈方方，等.烤煙葉片色素含量的高光譜預(yù)測(cè)模型研究[J].中國煙草學(xué)報(bào)，2014，20（1）：54-60.

[9]Zarco-Tejada P J， Miller J R， Noland T L，et al.Scaling-up and model inversion methods with narrowband optical indices for chlorophyll content estimation in closed forest canopies with hyperspectral data[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2001，39（7）：1491-1507.

[10]Gitelson A，Merzlyak M N.Quantitative estimation of chlorophyll-a using reflectance spectra：experiments with autumn chestnut and maple leaves [J].Journal of Photochemistry and Photobiology B：Biology，1994，22（3）： 247-252.

[11]Sims D A，Gamon J A.Relationships between leaf pigment content and spectral reflectance across a wide range of species，leaf structures and developmental stages [J].Remote Sensing of Environment，2002，81（2）：337-354.

[12]Rondeaux G，Steven M，Baret F.Optimization of soil-adjusted vegetation indices[J].Remote Sensing of Environment，1996，55（2）：95-107.

[13]李向陽，劉國順，楊永鋒，等.烤煙葉片高光譜參數(shù)與多種生理生化指標(biāo)關(guān)系研究[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2007，40（5）： 987-994.

[14]馮偉，朱艷，田永超，等.基于高光譜遙感的小麥葉片氮積累量[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2008（1）：23-32.

[15]易秋香，黃敬峰，王秀珍，等.玉米葉綠素高光譜遙感估算模型研究[J].科技通報(bào)，2007，23（1）：83-105.

[16]唐啟義，馮明光.DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)[M].北京：科學(xué)出版社，2007.