李衛(wèi)國，黃文江，董瑩瑩，陳 華，王晶晶，單 婕

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基于溫濕度與遙感植被指數的冬小麥赤霉病估測

李衛(wèi)國1，黃文江2，董瑩瑩2，陳 華1，王晶晶1，單 婕1

（1. 江蘇省農業(yè)科學院農業(yè)信息研究所，南京 210014；2. 中國科學院遙感與數字地球研究所，北京 100094）

為明晰江淮區(qū)域大田冬小麥赤霉病的發(fā)生特征，建立冬小麥赤霉病遙感估測模型，該文分析了冬小麥赤霉病病情指數與氣候因素（不同時間尺度日均氣溫和日均空氣相對濕度）、生長參數（生物量、葉面積指數和葉片葉綠素含量）和光譜信息（NDVI、RVI和DVI）之間的互作關系。結果表明：1）不同時間尺度日均氣溫之間存在較好相關性，5日均氣溫與冬小麥赤霉病病情指數間的相關系數最大為0.77。與日均氣溫相類似，不同時間尺度日均空氣相對濕度之間也存在不同程度的相關性，5日均空氣相對濕度與赤霉病病情指數間的相關性最大，其相關性高于5日均氣溫。2）冬小麥生物量、葉面積指數和葉片葉綠素含量與赤霉病病情指數之間均呈線性正相關關系，且均達到顯著水平，說明冬小麥群體密度大、郁閉程度高以及長勢過旺是赤霉病易發(fā)的主要農學誘因。3）遙感植被指數NDVI（normalized difference vegetation index）、RVI（ratio vegetation index）和DVI（difference vegetation index）分別與冬小麥葉面積指數、生物量和葉片葉綠素含量之間有較好相關性，可以利用NDVI、RVI和DVI分別替換葉面積指數、生物量和葉片葉綠素含量參與建模。4）綜合5日均氣溫、5日均空氣相對濕度、NDVI、RVI和DVI 5個敏感因子，構建基于溫濕度與遙感植被指數的冬小麥赤霉病病情指數估測模型，模型的估測值與實測值較為一致，RMSE為5.3%，相對誤差為9.54%。說明本研究所建立的估測模型可以實現對冬小麥始花期赤霉病的有效估測，該研究可為江淮區(qū)域冬小麥生產中防病減災的信息獲取提供方法參考。

病害；評估；溫度；冬小麥赤霉?。还庾V信息；相對濕度；生長參數；江淮區(qū)域

0 引 言

遙感技術具有宏觀、快速、準確等優(yōu)點，可以對作物長勢及病害狀況進行無損監(jiān)測，經過多年發(fā)展，其良好的時效性與可行性已得到證實。早在20世紀初 Taubenhaus等[1]利用航空遙感開展作物病害識別研究，Tolers等[2]用紅外航空相片探測了冬小麥條銹病，Lorenzen等[3]認為近紅外波段與大麥白粉病病情嚴重度有較高相關性。Riedell等[4]研究了受麥蚜蟲和麥二叉蚜脅迫的冬小麥葉片光譜特征。Devadas等[5]利用多種植被指數對冬小麥葉銹病進行識別與監(jiān)測。國內開始研究較晚些，如Zhao等[6]在分析冬小麥條銹病光譜特征的基礎上提出條銹病脅迫指數，實現對冬小麥條銹病的有效監(jiān)測。劉良云等[7]利用航空 PHI數據監(jiān)測了冬小麥條銹病病害程度與范圍。蔡成靜等[8]發(fā)現在930 nm處冬小麥條銹病病情指數與冠層光譜反射率存在較好相關性。上述研究表明，冬小麥受到病害脅迫后在可見光、近紅外波段會出現一些與未患病作物相區(qū)別的光譜特征，而這些特征為病害的光譜檢測提供了理論依據。此外，健康、發(fā)病及處于潛伏期的冬小麥植株光譜反射率存在顯著差異，一些病情指數與冠層光譜反射率間也存在較好定量關系。如蔣金豹等[9]認為能夠在癥狀出現前12天識別出健康冬小麥與條銹病害冬小麥。王紀華等[10]利用熒光光譜有效探測了冬小麥條銹病的嚴重度。黃文江[11]利用多時相PHI（push-broom hyper spectral imager）遙感數據實現對冬小麥多生育期條銹病嚴重度的有效監(jiān)測等。對冬小麥病害進行早期監(jiān)測預報，及時進行科學防治，是提高冬小麥產量，減少農田經濟損失的關鍵。

江淮區(qū)域是中國重要的冬小麥商品糧種植基地之一。由于受季風影響明顯，夏季降水時空分布不均，光熱多變，再加上冬小麥種植密度過大（如撒播），極易出現赤霉病等病害。由于冬小麥生長的氣候、環(huán)境、栽培措施等異同，病害又具有發(fā)生快、危害重、范圍廣的特點，給區(qū)域大田冬小麥病害及時監(jiān)測與信息獲取造成很大難度。前人研究多數集中在對冬小麥葉銹病、白粉病的光譜識別與監(jiān)測上[11-13]，而對于大田冬小麥赤霉病遙感監(jiān)測預報研究則鮮有報道。本研究在借鑒前人研究成果的基礎上，基于區(qū)域冬小麥赤霉病發(fā)生的生理生態(tài)規(guī)律及其與氣候環(huán)境間的系統(tǒng)關系，通過分析溫濕度、生長參數和光譜信息與冬小麥赤霉病病情指數之間的互作關系，篩選與赤霉病病發(fā)關系較為緊密的主要氣候、農學、光譜影響因子（或參數指標），并基于主要影響因子建立冬小麥赤霉病病情指數遙感估測模型，初步實現對研究區(qū)域冬小麥赤霉病的有效估測，旨在為江淮區(qū)域大田冬小麥生產中防災減災的信息獲取提供方法參考。

1 材料與方法

1.1 試驗區(qū)選擇與樣點建立

2012年和2014年在位居江淮區(qū)域的江蘇省連云港市東?？h、淮安市漣水縣、南通市泰興市和鹽城市大豐區(qū)布置冬小麥赤霉病遙感監(jiān)測試驗。利用GPS建立觀測樣點90個，其中東?？h和漣水縣每縣每年各10個，泰興市每年為12個，大豐區(qū)每年為13個，觀測樣點空間間隔約2～3 km。每個觀測樣點在冬小麥集中連片、面積在300 m′300 m冬小麥種植區(qū)域中間位置確定田塊，田塊面積約60 m′60 m。冬小麥供試品種為當地主栽品種，田塊無噴施農藥，肥水管理同一般大田。

圖1 江蘇省行政邊界和試驗樣點分布概況

1.2 試驗調查與數據采集

冬小麥始花期（指大田中3%～5%冬小麥出現揚花的時期）是防治冬小麥赤霉病的關鍵時期。冬小麥始花期觀測樣點，采用五點梅花法取樣，每個采集點間隔10 m 左右，五點數據求取平均值。采集點均利用冠層多光譜儀（GreenSeeker）測量冬小麥的光譜信息（包括紅光波段反射率、近紅外波段反射率及其相關植被指數），調查赤霉病病情，數取莖糵數（每平米樣框內），同步取樣并分析計算冬小麥葉面積指數、生物量和葉片葉綠素含量等生長參數信息。氣象數據為日均氣溫和空氣相對濕度，由當地氣象部門提供。冬小麥花后25 d左右（乳熟末期）同樣點、同方法繼續(xù)調查赤霉病發(fā)病情況并獲取相關數據。當地縣級農業(yè)技術人員協(xié)助試驗調查取樣與數據獲取。

1）氣象數據處理

為研究1、3、5、7和10 d不同時間尺度（5個處理）平均溫度（℃）對冬小麥赤霉病發(fā)生的影響作用，需要對氣象部門提供的冬小麥生長期間平均（單日平均）氣溫數據進行處理。冬小麥始花期日均氣溫（1 d，℃）為始花當天的日均氣溫；（3 d，℃）為始花前3天（含始花當天）平均氣溫的平均值；（5 d，℃）、（7 d，℃）和（10 d，℃）同（3 d，℃）含義。

同樣研究1、3、5、7和10 d不同時間尺度（5個處理）日均空氣相對濕度（%）對冬小麥赤霉病發(fā)生的影響作用，需對日均（單日平均）空氣相對濕度數據進行處理。處理或計算方法與日均溫度類似，分別得到冬小麥始花期日均（1 d）、3日均（3 d）、5日均（5 d）、7日均（7 d）和10日均（10 d）空氣相對濕度數據。

2）農學參數測定

冬小麥葉面積指數利用作物冠層分析儀（sunscan）在大田各梅花樣點測定5次，求取平均值作為單個梅花樣點的葉面積指數。葉片葉綠素含量利用葉綠素儀（SPAD502）在大田各梅花樣點測定10張葉片，取均值作為單個梅花樣點的葉片葉綠素含量。生物量（植株）樣品在大田各梅花樣點隨機取10個莖糵裝編號袋，置室內烘干稱取質量作為單個梅花樣點的10個莖糵的生物量質量。植株鮮樣烘干方法：先在105 ℃烘箱殺青30 min，然后在75℃烘干48 h以上，直至質量恒定，隨即稱量質量為生物量質量。利用單個莖糵的質量和1 m2內的莖糵數進行換算得到每公頃的生物量質量（kg/hm2）

3）植被指數計算

本研究選用的光譜信息（植被指數）有NDVI（normalized difference vegetation index）、RVI（ratio vegetation index）和DVI （difference vegetation index）3個，而利用GreenSeeker冠層多光譜儀測量的冬小麥光譜信息為紅光波段反射率（R）和近紅外波段反射率（R），因此植被指數需要轉換或計算。

4）病情指數計算

病情指數也稱發(fā)病指數，是根據一定數目的植株或植株器官各病級(把植株或植株某一器官感染病害的輕重程度劃分為等級稱為病級)核計其發(fā)病株（器官）數所得平均發(fā)病程度的數值。參照GB/T 15796-2011標準計算冬小麥病情指數。其中，病級（也稱為嚴重度）定義為出現穗腐癥狀（或由稈腐引起的白穗癥狀）的病小穗數占全部小穗的比例，可將其劃分為5級：0級：無??；1級：病小穗數占全部小穗的25%以下；2級：病小穗數占全部小穗的25%～50%；3級：病小穗數占全部小穗的50%～75%；4級：病小穗數占全部小穗的75%以上。

根據病情嚴重度計算赤霉病的病情指數。赤霉病取樣調查同上（農學參數）采用5點梅花法，每點10株，共查50株。

1.3 數據處理

在研究區(qū)域90個觀測樣點中，選擇60個觀測樣點的冬小麥始花期生長參數、光譜數據和氣候數據用于分析建模。其他30個觀測樣點的冬小麥始花期的生長參數、光譜數據和氣候數據用于模型檢驗，觀測樣點包括2012年東海縣、大豐區(qū)和泰興市各5個，2014年漣水縣、泰興市和大豐區(qū)各5個。由于冬小麥始花期赤霉病病發(fā)特征不明顯，較難調查與計量，故本研究采用冬小麥花后25 d左右（乳熟末期）赤霉病病情數據進行分析建模與模型驗證。建模樣點日均氣溫15.8～26.3 ℃，日均空氣相對濕度39%～87%，紅光反射率0.041～0.112，近紅外反射率0.321 6～0.486 8，病情指數11.9%～31.8%；驗證樣點日均氣溫17.1～25.1 ℃，日均空氣相對濕度47%～76%，紅光反射率0.042～0.099 5，近紅外反射率0.321 7～0.507 2，病情指數11.2%～32.1%。

2 結果與分析

2.1 不同時間尺度氣溫與冬小麥赤霉病間的特征關系

表1為不同時間尺度日均氣溫與冬小麥赤霉病病情指數間的相關系數。不同時間尺度日均氣溫與冬小麥赤霉病病情指數間的相關系數不盡相同，而且不同時間尺度日均氣溫之間也存在一定程度的相關性，有的時間尺度日均氣溫之間相關性達到極顯著水平，如3日均氣溫與5日均氣溫間的相關系數為0.93，5日均氣溫與7日均氣溫和10日均氣溫間的相關系數分別為0.96和0.91，7日均氣溫與10日均氣溫間相關性最高，其相關系數高達0.97。依托不同時間尺度日均氣溫間的高度相關性，可以進行多時間尺度日均氣溫間的相互轉換或估算。

表1 不同時間尺度日均氣溫與冬小麥赤霉病病情指數間的相關系數

注：*顯著（<0.05），**極顯著（<0.01），下同。

Note: * represents significant (<0.05); ** represents highly significant (<0.01). The same below.

冬小麥赤霉病病情指數與不同時間尺度日均氣溫間的相關性高低依次為5日均氣溫＞3日均氣溫＞7日均氣溫＞10日均氣溫＞單日均氣溫，與5日均氣溫間的相關系數最大為0.77，與單日均（始花當天）氣溫間的相關系數最小，為0.109 1。因此，可以確定5日均氣溫為冬小麥赤霉病發(fā)生最敏感氣溫影響因子，本文將選擇5日均氣溫作為模型（氣候）參量之一用以構建冬小麥赤霉病病情指數遙感估測模型。

2.2 不同時間尺度空氣相對濕度與冬小麥赤霉病間的特征關系

冬小麥赤霉病的發(fā)生對濕度較為敏感，在潮濕和半潮濕冬小麥種植區(qū)，尤其是在氣候濕潤多雨的溫帶麥區(qū)經常性的大面積重度發(fā)生。本節(jié)選擇空氣相對濕度（%）為研究對象，分析不同時間尺度日均空氣相對濕度與冬小麥赤霉病發(fā)生的趨勢特征與關聯(lián)性。表2為不同時間尺度日均空氣相對濕度與冬小麥赤霉病病情指數間的相關系數。

從表2可以看出，不同時間尺度日均空氣相對濕度之間存在不同程度大小的關聯(lián)性，短時間尺度日均空氣相對濕度與長時間尺度日均空氣相對濕度之間的相關性較弱，如單日均空氣相對濕度與10日、7日和5日均空氣相對濕度間的相關系數偏小，3日日均空氣相對濕度與10日和7日均空氣相對濕度間的相關系數較小。長時間尺度日均空氣相對濕度間和相鄰時間尺度日均空氣相對濕度間的關聯(lián)性顯著，如7日均空氣相對濕度和10日均空氣相對濕度、5日均空氣相對濕度和7日均空氣相對濕度以及3日均空氣相對濕度和5日均空氣相對濕度的相關系數均達到0.9以上。依據不同時間尺度日均空氣相對濕度間的高度相關性，可以進行多時間尺度日均空氣相對濕度間的相互轉換或估算。

表2 不同時間尺度日均空氣相對濕度與冬小麥赤霉病病情指數間的相關系數

不同時間尺度日均空氣相對濕度與冬小麥赤霉病病情指數間相關程度不盡相同。冬小麥赤霉病病情指數與5日均空氣相對濕度間的相關性最大，相關系數為0.78。因此，確定5日均空氣相對濕度為冬小麥赤霉病發(fā)生最敏感氣候濕度影響因子，文中將選擇5日均空氣相對濕度作為模型（氣候）參量之一用以構建冬小麥赤霉病病情指數遙感估測模型。

2.3 冬小麥長勢與赤霉病間的特征關系

表征冬小麥長勢的農學參數較多，如有冬小麥葉面積指數（LAI）、生物量、葉綠素含量以及群體莖蘗數等，結合課題組前期研究積累并參照前人研究結果，本文僅選擇前3個重要且常用的農學參數進行研究。

圖2為冬小麥始花期不同生長參數與赤霉病病情指數間的特征關系圖。從圖2a可以看出，研究區(qū)域樣點冬小麥始花期LAI在4.3～5.9之間，多數集中在4.7～5.8之間，不同試驗樣點間差異明顯，有部分試驗樣點間LAI差異達到極顯著水平（<0.01）。LAI的差異懸殊性表現除與冬小麥品種基因型有關外，也與研究區(qū)域采用混合播種（機條播和人工撒播）方式有較大關系。LAI是反映冬小麥群體郁閉程度大小的重要生長參數指標，始花期LAI增加過大，植株通風透光變差，群體內溫濕度升高，容易導致病菌滋生和病害發(fā)生。圖2b中，研究區(qū)域冬小麥始花期生物量（干質量）在8 270～13 330 kg/hm2之間，多數在9 200～13 000 kg/hm2之間，試驗樣點間存在明顯差異。冬小麥生物量是反映群體種植密度大小的重要生長參數指標，始花期生物量過大，不僅養(yǎng)分損耗明顯，而且由于植株間無序營養(yǎng)競爭，會出現大量弱株瘦株，群體抵抗病菌的能力減弱，大大增加感病幾率。試驗樣點的葉片葉綠素含量在37.2%～62.3%之間，多數樣點葉片葉綠素含量在44%～62%之間，變幅較大，差異明顯。葉片葉綠素含量是反映群體植株營養(yǎng)豐缺的重要生長參數指標，也是間接反映氮肥施用高低的參照性指標。植株營養(yǎng)偏高，不但不利于群體內營養(yǎng)均衡，也會使群體生長過旺產生郁閉，衰弱植株的抗病能力。

圖2 冬小麥葉面積指數、生物量和葉綠素含量與赤霉病病情指數的關系

綜觀圖2，可以看出冬小麥葉面積指數、生物量（kg/hm2）和葉片葉綠素含量（%）與赤霉病病情指數間的關聯(lián)性較為相似，均呈現線性正相關關系，按相關性大小依次為生物量＞冬小麥葉面積指數（LAI）＞葉片葉綠素含量，線性擬合關系的決定系數分別為0.608 4、0.584 5和0.574 6，相關系數分別為0.78、0.76和0.758均達到顯著正相關水平（<0.01），說明冬小麥群體密度大、郁閉程度高以及生長過旺是赤霉病易發(fā)的主要農學誘因。本文將選擇冬小麥LAI、生物量和葉片葉綠素含量作為模型（農學）參量用以構建冬小麥赤霉病病情指數遙感估測模型。

2.4 冬小麥生長參數與遙感光譜指標間的特征關系

冬小麥葉面積指數（LAI）、生物量和葉片葉綠素含量是判斷冬小麥長勢良莠的重要指標和依據。為實現不同冬小麥生長參數與遙感光譜指標之間的合理轉換或定量反演，分析了冬小麥LAI、生物量和葉片葉綠素含量與感光譜指標間的相互關系（表3），遙感光譜指標有5個，包括NIR（近紅外波段）反射率、RED（紅光波段）反射率、NDVI（歸一化差值植被指數）、RVI（比值植被指數）和DVI（差值植被指數）。

表3 冬小麥的不同生長參數與遙感光譜指標之間的相關系數

由表3看出，冬小麥始花期五個遙感光譜指標相互之間的相關系數大小有所不同，最小值為-0.44，最大值為0.97，說明不同遙感光譜指標間的相關性高低不一。NIR反射率和RED反射率之間的相關性稍低，呈負相關關系，該結果符合冬小麥生長的光譜反射機理與特征。當冬小麥長勢好時，對紅光吸收增強，其反射率會降低，近紅外波段的反射率相應增強；當冬小麥長勢差時，對紅光吸收減弱，其反射率會增加，近紅外波段的反射率相應降低，這一內在性的光譜反射特征規(guī)律正是當前進行冬小麥生長遙感監(jiān)測的主要科學依據。NIR反射率與三個植被指數間呈正相關性，相關系數均≥0.67，其中，與DVI的相關性最好，相關系數為0.95。RED反射率與三個植被指數間成負相關關系，與NDVI的相關性最好，相關系數為-0.94。三個植被指數間存在較好正相關關系，三者間的相關系數均≥0.85，NDVI與RVI之間的相關系數最大，其值為0.97。依據不同遙感光譜指標間的高度相關性，可以進行多遙感光譜指標值的相互轉換或估算，彌補遙感光譜指標提取的不足。

另外，冬小麥始花期LAI、生物量和葉片葉綠素含量之間存在不同程度的相關性，三者間的相關系數均≥0.63，LAI與生物量之間的相關系數最大，其值為0.771 5，間接反映了冬小麥光合轉運源與庫間的相互協(xié)調均衡性。

表3中，除RED反射率與不同冬小麥生長參數呈現負相關關系以外，NIR反射率、NDVI、RVI以及DVI與不同冬小麥生長參數之間均呈現正相關關系。NDVI與冬小麥LAI之間相關性最好，二者間的相關系數為0.85；RVI與冬小麥生物量的相關性最好，其相關系數為0.86；DVI與冬小麥葉片葉綠素含量間的相關性較好，其相關系數為0.77。因此，本文選擇NDVI、RVI和DVI分別作為冬小麥LAI、生物量和葉片葉綠素含量替換（或反演）的模型（光譜）參量用以構建冬小麥赤霉病病情指數遙感估測模型。

2.5 冬小麥赤霉病病情指數遙感估測模型建立與驗證

根據2.4分析，基于冬小麥生長參數與遙感光譜植被指數間的高度相關性，可以利用NDVI、RVI和DVI三個遙感植被指數分別替換冬小麥LAI、生物量和葉片葉綠素含量三個生長參數進行建模。結合2.1節(jié)～2.3節(jié)分析，本節(jié)將選擇5日均氣溫、5日均空氣相對濕度、NDVI、RVI和DVI五個敏感因子作為自變量，冬小麥赤霉病病情指數作為因變量，構建基于氣候因素與光譜信息協(xié)同的赤霉病病情指數遙感估測模型（winter wheat scab remote sensing estimating model，WSRSEM），以實現區(qū)域尺度冬小麥始花期赤霉病病情指數的遙感估測。

WHDI=×TEM+×WET+×NDVI

+× RVI+×DVI+F（4）

式中WHDI（Disease index of winter wheat head blight，%）為估測的像元尺度冬小麥始花期赤霉病病情指數，TEM（℃）為像元尺度的5日均氣溫，WET（%）為像元尺度的5日均空氣相對濕度，NDVI為像元尺度的歸一化差值植被指數，RVI為像元尺度的比值植被指數，DVI為像元尺度的差值植被指數。、、、、和均為模型參數，值分別為0.571、0.157、-32.22、1.314、20.239和6.522。

圖3是冬小麥始花期赤霉病病情指數實測值與估測值之間的關系圖，可以看出，研究區(qū)域驗證樣點冬小麥始花期赤霉病病情指數在11.2%～30.1%之間，多數樣點集中在16.7%～26.9%之間，樣點間差異非常明顯。2012年和2014年是該研究區(qū)域冬小麥赤霉病發(fā)病較重的年份，對冬小麥產量造成較大影響，曾引起各級政府部門和學術界的高度關注，本研究團隊也因此獲得非常重要的冬小麥病害試驗數據。圖3中病情指數實測值與估測值較為一致，決定系數為0.755，除個別樣點間誤差較大外，多數樣點較為均勻集中在1:1關系線（圖3中虛線）附近，RMSE（root mean square error）為5.3%。相對誤差為9.54%。說明本研究構建的基于氣候因素與光譜信息協(xié)同的冬小麥赤霉病病情指數遙感估測模型，有較好估測精度，可以實現縣級區(qū)域冬小麥始花期赤霉病的有效估測。

圖3 冬小麥赤霉病病情指數實測值與估測值的比較

3 討 論

從學科專業(yè)研發(fā)（或行業(yè)領域）的角度看，現有的冬小麥病害信息化測報方法大致可歸納為3種類型。第一類是基于氣象因素匯集的病害信息化測報方法（簡稱氣象方法）[14,15]，第二類是基于農學參數匯集的病害信息化測報方法（簡稱農學方法）[16-17]，第三類是基于光譜信息匯集的病害信息化測報方法（簡稱遙感方法）[8,13,18,19]。氣象方法較多關注了氣候因素變化與冬小麥病害病發(fā)的影響作用，農學方法則是匯集較多的農學參數信息來判斷冬小麥的病發(fā)情況，遙感方法是利用光譜信息指標進行冬小麥病情估算，各有利弊。因此，綜合這三類方法的優(yōu)勢特點進行冬小麥病害信息化測報模式研究，利于提高冬小麥病害遙感測報模型的機理性與普適性。

目前對于冬小麥葉銹病和白粉病[20-24]遙感監(jiān)測研究較多，而對于赤霉病的監(jiān)測研究較少[19,25,26]。冬小麥赤霉病的發(fā)生除與農田溫度、濕度等氣候因素有較大關系外，偏施氮肥、種植密度大以及田間郁閉也是其易發(fā)的主要農學誘因。本文僅選擇主要氣候因素（日均氣溫和日均空氣相對濕度）、農學參數（生物量、葉面積指數和葉片葉綠素含量）以及與相關的光譜信息（NIR反射率、RED反射率、NDVI、RVI和DVI）進行分析研究，其他影響因素如降雨、光照以及病菌數等尚需進一步研究。在前人研究中主要闡述了單日均氣溫、單日均空氣相對濕度對冬小麥赤霉病的影響作用[17,25,29]。本研究在分析多時間尺度（1 d、3 d、5 d、7 d和10 d）日均氣溫和空氣相對濕度與冬小麥赤霉病病情指數間相互關系的基礎上，進一步明晰了5日均氣溫和5日均空氣相對濕度對冬小麥赤霉病發(fā)生的重要影響作用，是對前人研究結論的較好補充與完善。

本研究選擇對冬小麥始花期赤霉病進行遙感估測研究，因為始花期是江淮區(qū)域進行冬小麥赤霉病防治的關鍵時期，生產上有“見花打藥”的防治策略。適時提供冬小麥始花期赤霉病估測信息給縣級植保部門和種糧大戶，有助于輔助用藥措施，實現減災增產的目的。另外，由于獲取多樣點冬小麥大田日均氣溫和空氣相對濕度需要較多人工和費用，文中選用氣象站觀測的日均氣溫和空氣相對濕度來表征氣候條件對田間冬小麥赤霉病的影響作用，若利用冬小麥大田實際氣候數據會更利于對冬小麥赤霉病的有效估測。

4 結 論

本研究在借鑒前人研究成果的基礎上，基于江淮區(qū)域冬小麥赤霉病發(fā)生的生理生態(tài)規(guī)律及其與氣候環(huán)境間的系統(tǒng)關系，通過分析不同時間尺度氣候因素（日均氣溫和日均空氣相對濕度）、生長參數（生物量、葉面積指數和葉片葉綠素含量）和光譜信息（NIR反射率、RED反射率、NDVI、RVI和DVI）與冬小麥赤霉病病情指數之間的互作關系，得出結論如下：

1）依托不同時間尺度日均氣溫和日均空氣相對濕度各自間的高度相關性，可以分別進行多時間尺度日均氣溫和日均空氣相對濕度數據間的相互轉換或估算。5日均氣溫和5日均空氣相對濕度與冬小麥赤霉病病情指數間的相關性較好，說明在溫濕度因素中5日均氣溫和5日均空氣相對濕度對冬小麥赤霉病發(fā)生影響作用明顯。

2）冬小麥生物量、葉面積指數和葉片葉綠素含量與赤霉病病情指數之間存在明顯正相關關系，說明冬小麥群體密度大、郁閉程度高以及長勢過旺是赤霉病易發(fā)的主要農學原因?？梢岳弥脖恢笖礜DVI和RVI和DVI分別替換LAI、生物量和葉片葉綠素含量參與建模。

3）綜合5日均氣溫、5日均空氣相對濕度、NDVI、RVI和DVI五個主要影響因子建立了冬小麥赤霉病病情指數遙感估測模型，不僅有較好解釋性，也有較高估測精度，RMSE（root mean square error）為5.3%。相對誤差為9.54%，能實現對江淮區(qū)域冬小麥赤霉病的有效估測。

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Li Weiguo, Huang Wenjiang, Dong Yingying, Chen Hua, Wang Jingjing, Shan Jie. Estimation on winter wheat scab based on combination of temperature, humidity and remote sensing vegetation index[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(23): 203－210. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.23.026 http://www.tcsae.org

Estimation on winter wheat scab based on combination of temperature, humidity and remote sensing vegetation index

Li Weiguo1, Huang Wenjiang2, Dong Yingying2, Chen Hua1, Wang Jingjing1, Shan Jie1

(1.210014,; 2.100094,)

Scab is one of the main diseases of winter wheat in Yangtze-Huaihe River region in China, whose monitoring and forecasting timely in large area will help to adjust the pesticide spraying measures reasonably and realize the purpose of reducing disaster and increasing yield. In this study, we carried out remote monitoring tests of winter wheat scab in 4 counties (Donghai, Lianshui, Taixing and Dafeng) of Jiangsu Province in Yangtze-Huaihe River region, analyzed the interaction and relationship between winter wheat scab characteristics, climatic factors, growth parameters and spectral information, selected major scab’s sensitive factors, and established the remote sensing estimation model of winter wheat scab disease index based on interactions between spectral information and climatic factors. The results showed that: 1) There is a good correlation between the daily mean temperatures in different time scales, of which the correlation between the daily mean temperature of 7 days and the daily mean temperature of 10 days is the highest, and the correlation coefficient is 0.966 5. The correlation coefficient between the daily mean temperature of 5 days and the winter wheat scab disease index is the largest, which is 0.772 6, indicating that the daily average temperature of 5 days in different time scales has the most obvious effect on the occurrence of scab in winter wheat. 2) Similar to the daily mean temperature, there are different degrees of correlation between the daily mean relative humidity at different time scales. The correlation coefficient is the largest between daily mean relative air humidity of 7 days and daily mean relative air humidity of 10 days, and its value is 0.933 7. The daily mean relative air humidity of 5 days has the highest correlation with winter wheat scab disease index, and its correlation coefficient is 0.784 2, higher than the daily mean temperature of 5 days, which shows that the daily mean relative air humidity of 5 days has a higher influence on winter wheat scab than the daily mean temperature of 5 days. 3) There is a positive linear correlation between winter wheat biomass, leaf area index (LAI) and leaf chlorophyll content and scab disease index, and the r values of the linear trend fitting are 0.608 4, 0.584 5 and 0.574 6, respectively, which reach the significant level, and indicate the large population density, high canopy density and over vigorous growth of winter wheat are the main incentive for scab. 4) Remote sensing vegetation index such as NDVI (normalized difference vegetation index), RVI (ratio vegetation index) and DVI (difference vegetation index) has a good correlation with winter wheat LAI, biomass and leaf chlorophyll content respectively, and their correlation coefficients are 0.851 6, 0.854 9 and 0.772 7 respectively. NDVI, RVI and DVI can be used to replace LAI, biomass and leaf chlorophyll content to participate in modeling. 5) Combining 5 sensitive factors i.e. NDVI, RVI, DVI, mean daily temperature of 5 days and average daily relative humidity of 5 days, we establish the remote sensing estimation model of winter wheat scab disease index based on interactions between spectral information and climatic factors. The estimated value of the model is consistent with the measured value, root mean square error (RMSE) is 5.3%, and the estimation accuracy is 90.46%. It shows that the estimation model in this study can effectively estimate winter wheat scab in Yangtze-Huaihe River region in China.

diseases; estimation; temperature; winter wheat scab; spectral information;relative humidity;growth parameters; Yangtze-Huaihe river region

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.23.026

S127

A

1002-6819(2017)-23-0203-08

2017-08-01

2017-11-17

國家自然科學基金項目（41171336）；江蘇省重點研究計劃（BE2016730）；中科院數字地球重點實驗室開放基金項目（2016LDE007）

李衛(wèi)國，研究員，主要從事作物災害遙感監(jiān)測研究。 Email：jaaslwg@126.com