顏丙囤 隋學(xué)艷 王猛 侯學(xué)會(huì) 陳振 姚慧敏 梁守真

摘 要：本研究采用小區(qū)模擬試驗(yàn)，以拔節(jié)期玉米為研究對(duì)象，利用連續(xù)灌水模擬洪澇災(zāi)害時(shí)的淹水條件，調(diào)查分析了不同淹水時(shí)間對(duì)玉米冠層光譜反射率和植被指數(shù)的影響。結(jié)果表明，隨著淹水時(shí)間的延長(zhǎng)，玉米冠層反射率在565～707 nm紅光波段明顯增大，在400～480 nm藍(lán)光波段、513～564 nm綠光波段及近紅外波段均逐漸降低，尤其在近紅外波段，淹水時(shí)間與光譜反射率值呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；同時(shí)，構(gòu)建比值植被指數(shù)、歸一化植被指數(shù)和差值植被指數(shù)對(duì)淹水不同時(shí)間玉米的長(zhǎng)勢(shì)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，結(jié)果顯示，淹水初期三種植被指數(shù)均迅速升高，后期則呈現(xiàn)明顯的水分脅迫狀態(tài)，均不同程度降低，以差值植被指數(shù)表現(xiàn)最明顯，可以作為評(píng)估玉米洪澇災(zāi)害程度的指標(biāo)。

關(guān)鍵詞：玉米；拔節(jié)期；澇災(zāi)；冠層光譜；植被指數(shù)；遙感監(jiān)測(cè)

中圖分類號(hào)：S127：S513文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)號(hào)：A文章編號(hào)：1001-4942（2016）05-0028-03

Abstract Using plot simulation test with the corn at jointing stage as research object， the influences of different flooding times on corn canopy spectrum reflectance and vegetation indexes were analyzed under continuous irrigation imitating flooding condition. The results showed that with the increase of flooding time， the corn canopy spectrum reflectance at red band （565～707 nm） increased， and those at blue band （400～480 nm）， green band （513～564 nm） and near red band gradually reduced. Especially at the near red band， the flooding time and spectrum reflectance showed a significantly negative correlation. At the same time， the RVI， NDVI， and DVI were set up to monitor the corn growth situation under different flooding times. At early flooding stage， the three indexes grew rapidly， and then declined in different levels at late flooding stage when the corn went into the water stress state. Among which， the change of DVI was the most obvious which could be used to evaluate corn flooding degree.

Key words Corn； Jointing stage；Flooding； Canopy spectrum； Vegetation index； Remote sensing monitoring

遙感技術(shù)具有大面積同步觀測(cè)性好、時(shí)效性強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)性高等特點(diǎn)，是大范圍獲取信息的重要技術(shù)[1]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)范圍廣，且需要實(shí)時(shí)獲取作物生長(zhǎng)情況和環(huán)境信息，并依此制定相應(yīng)的栽培管理方案，是遙感技術(shù)的重要研究與應(yīng)用領(lǐng)域[2，3]。

洪澇災(zāi)害的發(fā)生受氣象條件的影響，具有突發(fā)性和不可重復(fù)的特點(diǎn)，其發(fā)生時(shí)期、程度及地域的不同，對(duì)作物生長(zhǎng)有著不同的影響[4]。由于缺少系統(tǒng)的災(zāi)害發(fā)生機(jī)理及其對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量和品質(zhì)等影響的研究，至今洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)、評(píng)估技術(shù)仍比較落后[5]，一般是由氣象和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等部門實(shí)地調(diào)查并簡(jiǎn)單記錄發(fā)生情況，發(fā)生程度無法量化，記錄的空間范圍也比較模糊。遙感技術(shù)的發(fā)展為洪澇災(zāi)害實(shí)時(shí)、精確的大范圍監(jiān)測(cè)提供了新的手段。

2008年我國(guó)發(fā)射了環(huán)境一號(hào)（HJ-1）衛(wèi)星[9]，可以大范圍地實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)環(huán)境污染、生態(tài)破壞和災(zāi)害發(fā)生動(dòng)態(tài)，為研究洪澇災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響提供了有利的技術(shù)和數(shù)據(jù)支持。但由于光譜分辨率不高，尚不能很好地發(fā)揮其在農(nóng)作物災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警中的作用。目前我國(guó)推行的高分衛(wèi)星計(jì)劃，在空間和時(shí)間分辨率上都有所提高，尤其是高光譜技術(shù)的應(yīng)用，將進(jìn)一步推進(jìn)農(nóng)作物災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)估技術(shù)的發(fā)展[10]。

基于電磁波理論[1]，當(dāng)作物遭受環(huán)境脅迫時(shí)，其生理機(jī)能會(huì)受到影響，引起葉綠素、生物量、葉面積指數(shù)等生理生化參數(shù)的變化[6]，從而影響其對(duì)太陽(yáng)光的反射、吸收和透射[7]。通過分析作物光譜曲線的變化，提取特征信息，可以快速監(jiān)測(cè)作物受災(zāi)前后的長(zhǎng)勢(shì)情況[8]。目前高光譜數(shù)據(jù)在玉米冠層和組分光譜變化特征研究方面已取得較為成熟的成果，但應(yīng)用于洪澇脅迫下的長(zhǎng)勢(shì)分析研究卻鮮有報(bào)道[11]。本研究通過小區(qū)模擬試驗(yàn)，研究了持續(xù)淹水對(duì)玉米長(zhǎng)勢(shì)及冠層光譜反射率的影響，為遙感監(jiān)測(cè)洪澇災(zāi)害發(fā)生后玉米長(zhǎng)勢(shì)及受脅迫程度提供技術(shù)支持和理論依據(jù)[12，13]。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

淹水模擬試驗(yàn)于2015年夏玉米生長(zhǎng)季在大田條件下進(jìn)行，供試田塊為山東省濟(jì)南市濟(jì)陽(yáng)縣太平鎮(zhèn)姜家村中等肥力的責(zé)任田（N39°57.822′，E116°19.602′）。選取玉米長(zhǎng)勢(shì)良好、灌溉條件便利的田塊作為試驗(yàn)區(qū)域，小區(qū)面積12 m2（2 m×6 m），四周田埂寬度0.5 m，高0.4 m。

淹水時(shí)間為7月31日至8月23日，采取連續(xù)灌水的方式，水淹深度30 cm，保證水深足以淹沒玉米根。試驗(yàn)期間，有專人晝夜看守，不時(shí)向小區(qū)內(nèi)灌水。

1.2 玉米冠層光譜測(cè)定

選擇晴朗無云、風(fēng)力較小的天氣于10∶00～14∶00采用野外便攜式光譜儀（ASD FieldSpec HandHeld）進(jìn)行玉米冠層光譜測(cè)量。測(cè)量時(shí)操作人員著深色衣服，陰影不能落在視場(chǎng)范圍內(nèi)，探頭垂直向下，高度始終保持離地面2 m。儀器參數(shù)設(shè)定：波段范圍350～1 050 nm，光譜分辨率3 nm（350～1 000 nm），采樣間隔（波段寬）為1.41 nm（350～1 000 nm），測(cè)量速度固定掃描時(shí)間為0.2 s，裸光纖25°前視場(chǎng)角[14， 15]。

選取3個(gè)樣本點(diǎn)，每個(gè)樣本點(diǎn)在視場(chǎng)范圍內(nèi)重復(fù)測(cè)量3次，取平均，測(cè)量前后均用標(biāo)準(zhǔn)參考板進(jìn)行校正。最終獲得淹水前（參照）及淹水1、3、5、7、9天的冠層光譜數(shù)據(jù)。

1.3 淹水對(duì)植被指數(shù)的影響

植被指數(shù)是監(jiān)測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì)水平的有效指標(biāo)，本文選用比值植被指數(shù)（RVI）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、差值植被指數(shù)（DVI）[1]，通過比較分析三者隨淹水時(shí)間的變化，篩選可更好地應(yīng)用于澇災(zāi)遙感監(jiān)測(cè)的指標(biāo)。三種植被指數(shù)計(jì)算公式如下：

1.4 數(shù)據(jù)處理

采用ViewSpecPro進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析，采用Microsoft Excel 2003作圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 淹水前后玉米冠層的光譜反射率變化

由圖1可以看出，淹水前后玉米冠層光譜發(fā)生變化，隨淹水天數(shù)的增加，可見光波段的光譜反射率變化規(guī)律性不強(qiáng)；而近紅外波段的光譜反射率明顯下降，與參照相比，淹水9天后近紅外光譜的反射率下降了約60%，主要是因?yàn)檠退笥衩兹~片的葉綠素含量降低，細(xì)胞結(jié)構(gòu)發(fā)生變化[2]。

2.2 光譜反射率值和淹水天數(shù)的相關(guān)性

選取波長(zhǎng)范圍400～900 nm的玉米冠層光譜反射率值（共435個(gè)），與其對(duì)應(yīng)的淹水天數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，以相關(guān)性系數(shù)為縱坐標(biāo)、對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)值為橫坐標(biāo)建立相關(guān)性曲線，見圖2，結(jié)果顯示，在400～480 nm藍(lán)光波段和513～564 nm綠光波段玉米光譜反射率值與淹水天數(shù)呈負(fù)相關(guān)，即在該波段范圍內(nèi)，光譜反射率值隨著淹水天數(shù)的延長(zhǎng)而減?。辉?81～512 nm綠光波段和565～707 nm紅光波段均呈正相關(guān)，光譜反射率值隨淹水天數(shù)的延長(zhǎng)而增大，且相關(guān)系數(shù)較大較平穩(wěn)；在708 nm附近出現(xiàn)陡峭變化，由可見光波段的正相關(guān)變成近紅外波段的負(fù)相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)接近-1，說明在近紅外波段，隨著淹水時(shí)間的延長(zhǎng)，玉米冠層的光譜反射率明顯減小，與圖1光譜反射率變化有很好的對(duì)應(yīng)。

2.3 淹水后玉米植被指數(shù)的變化

將測(cè)得的玉米冠層紅光（630～690 nm）和近紅外光（760～900 nm）波段的光譜反射率平均值代入三種植被指數(shù)計(jì)算公式，得到不同淹水時(shí)間的數(shù)據(jù)，見表2?？梢钥闯?，玉米的RVI、NDVI、DVI值均在淹水1天后增大，主要是因?yàn)檠退畷r(shí)間較短，玉米將吸收的水分用于促進(jìn)自身正常生長(zhǎng)；之后隨著水分飽和，玉米受到淹水脅迫，各植被指數(shù)值呈現(xiàn)不同幅度降低。其中，差值植被指數(shù)變化最明顯，由0.20降到0.04，說明差值植被指數(shù)能更好地反映玉米的受災(zāi)情況。

3 結(jié)論

本文以淹水條件下的玉米為研究對(duì)象，通過小區(qū)模擬試驗(yàn)，從影響玉米生長(zhǎng)發(fā)育的淹水時(shí)間因素出發(fā)，分析了拔節(jié)期淹水不同時(shí)間的玉米冠層光譜特征變化，并定量研究了淹水前后植被指數(shù)的變化規(guī)律，結(jié)果表明，淹水后近紅外波段的光譜反射率明顯下降；淹水初期各項(xiàng)植被指數(shù)均呈現(xiàn)增大趨勢(shì)，之后玉米枯萎發(fā)黃，各植被指數(shù)變小，其中以差值植被指數(shù)的變化最為明顯。

本研究為遙感圖像的光譜判斷提供了理論依據(jù)，使利用遙感圖像大面積監(jiān)測(cè)作物洪澇災(zāi)害成為現(xiàn)實(shí)，可為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門提供信息，縮短農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受損的調(diào)查時(shí)間。

參 考 文 獻(xiàn)：

[1] 梅安新，彭望琭，秦其明，等. 遙感導(dǎo)論[M]. 北京：高等教育出版社， 2001.

[2] 浦瑞良， 宮鵬. 高光譜遙感及其應(yīng)用[M]. 北京：高等教育出版社， 2000.

[3] 王榮棟， 尹經(jīng)章. 作物栽培學(xué)[M]. 北京：高等教育出版社， 2005.

[4] 徐鵬. 洪澇脅迫的水稻長(zhǎng)勢(shì)光譜響應(yīng)與災(zāi)情遙感評(píng)估[D]. 西安：西安科技大學(xué)， 2014.

[5] 陳國(guó)平， 趙仕孝， 楊洪友， 等. 玉米澇害及其防御措施的研究——Ⅰ、芽澇對(duì)玉米出苗及苗期生長(zhǎng)的影響[J]. 華北農(nóng)學(xué)報(bào)， 1988（2）：12-17.

[6] 朱廣廉， 鐘誨文，張愛琴. 植物生理學(xué)實(shí)驗(yàn)[M]. 北京：北京大學(xué)出版社， 1990.

[7] 王忠孝， 高學(xué)曾， 羅瑤年， 等. 玉米幼苗對(duì)濕害的形態(tài)和生理反應(yīng)[J]. 植物生理學(xué)通訊， 1988（3）：28-31.

[8] 劉祖貴， 劉戰(zhàn)東， 肖俊夫， 等. 苗期與拔節(jié)期淹澇抑制夏玉米生長(zhǎng)發(fā)育、降低產(chǎn)量[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)， 2013，29（5）：44-52.

[9] 王橋， 吳傳慶， 厲青. 環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星及其在環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 遙感學(xué)報(bào)， 2010，14（1）：104-121.

[10]房穩(wěn)靜， 武建華， 陳松， 等. 不同生育期積水對(duì)夏玉米生長(zhǎng)和產(chǎn)量的影響試驗(yàn)[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象， 2009，30（4）：616-618.

[11]陳丙咸， 楊戊， 黃杏元， 等. 基于GIS的流域洪澇數(shù)字模擬和災(zāi)情損失評(píng)估的研究[J]. 環(huán)境遙感， 1996，11（4）：309-314.

[12]侯學(xué)會(huì)， 牛錚， 黃妮， 等. 小麥生物量和真實(shí)葉面積指數(shù)的高光譜遙感估算模型[J]. 國(guó)土資源遙感， 2012（4）：30-35.

[13]張?zhí)K， 劉良云， 黃文江. 基于植被指數(shù)的葉綠素密度遙感反演建模與適用性研究[J]. 遙感信息， 2013，28（3）：94-101.

[14]王猛， 張杰， 梁守真， 等. 玉米倒伏后冠層光譜變化特征分析[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2014，42（31）：11187-11188.

[15]張玉瓊， 張鶴英. 淹水逆境下玉米若干生理生化特性的變化[J]. 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)， 1998，25（4）：378-381.