肖璐潔，楊武德，馮美臣，孫慧，王超

（山西農(nóng)業(yè)大學(xué) 農(nóng)學(xué)院，山西太谷030801）

由于物質(zhì)組成成分及形態(tài)構(gòu)成的差異，在電磁波作用下吸收和反射光譜的能力各不相同，會在某些特定波長形成物質(zhì)獨有的光譜特征和規(guī)律。而光譜特性差異正是進行物質(zhì)光譜學(xué)診斷的重要物理基礎(chǔ)和主要判斷依據(jù)。作物冠層光譜特征分析一直以來都是農(nóng)業(yè)遙感領(lǐng)域研究的熱點［1～3］，是應(yīng)用遙感技術(shù)進行作物長勢和災(zāi)害監(jiān)測的基礎(chǔ)和先決條件。

早在1974 年，Colwell［4］指出葉片透射率、冠層組成部分、葉面積、土壤反射率等都是影響作物冠層光譜特征的主要可能因素。Kanemasu［5］在對不同生育時期小麥、大豆與高粱的冠層光譜特征進行分析之后發(fā)現(xiàn)農(nóng)作物的冠層光譜反射特性在表面的能量交換中至關(guān)重要，并認為冠層獨特的反射率模式可借助遙感技術(shù)進行農(nóng)作物鑒定。眾多學(xué)者研究也表明，作物冠層光譜隨生育時期的推進、栽培措施的不同、土壤背景的不同、營養(yǎng)及環(huán)境脅迫的發(fā)生均會出現(xiàn)不同程度的改變。Xie 等［6］認為不對稱變暖條件下影響水稻SPAD 和LAI 的敏感波段主要集中在可見光和近紅外波段。姚付啟等［7］通過分析不同播種密度條件下冬小麥冠層光譜與覆蓋度的相關(guān)性建立了冬小麥覆蓋度預(yù)測模型。趙鈺等［8］在對不同氮素條件下冬小麥冠層光譜曲線變化規(guī)律分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了冬小麥干生物量估測模型。束美艷等［9］等研究發(fā)現(xiàn)冬小麥冠層光譜反射率隨倒伏強度的增大而升高，且近紅外波段反射率增大的強度要高于可見光波段。張玥等［10］對不同元素不同肥料組合條件下冬小麥冠層光譜進行了研究，為冬小麥養(yǎng)分豐缺監(jiān)測及科學(xué)施肥提供了理論依據(jù)。

“紅邊”現(xiàn)象是綠色植被區(qū)別于其他地物最突出的光譜特征［11］，紅邊參數(shù)是進行作物長勢狀況監(jiān)測的重要指標。Horler［12］在對植被光譜與葉綠素含量估算研究中，首次提出了“紅邊參數(shù)”概念。Wei 等［13］通過對原始光譜進行一階微分、去除包絡(luò)線等數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換方法確定了用于識別溫帶卷葉植物光譜帶以及紅邊幅值。Sun 等［14］認為紅邊波帶中的反射率對植被生長狀況很敏感，其信息對指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有較強的利用價值。盧艷麗等［15］研究發(fā)現(xiàn)不同肥力條件下，冬小麥冠層光譜“紅邊”存在差異，隨肥力水平會出現(xiàn)“紅移”和“藍移”現(xiàn)象。程曉娟等［16］對不同氮肥條件下冬小麥冠層光譜及紅邊參數(shù)進行了研究，并建立了最優(yōu)紅邊參數(shù)與農(nóng)學(xué)組分的擬合方程。Xie 等［17］研究表明低溫脅迫下冬小麥冠層可見光波段的綠峰和紅谷發(fā)生明顯改變，紅邊位置發(fā)生“藍移”，近紅外波段的光譜反射率隨低溫脅迫程度的增加而逐漸升高。Sun等［18］通過田間淹水試驗，模擬和分析了洪水對水稻冠層結(jié)構(gòu)和冠層光譜響應(yīng)規(guī)律的影響，研究表明在分蘗期頂部淹沒后，紅邊參數(shù)藍移最為明顯。

縱觀前人的研究發(fā)現(xiàn)，針對黃土高原旱區(qū)、人工模擬干旱條件下冬小麥冠層光譜特征及紅邊參數(shù)的研究鮮有報道。本文利用地面高光譜技術(shù)，從光譜學(xué)角度深入分析不同干旱處理、不同生育時期冬小麥冠層光譜反射率及紅邊特征變化規(guī)律，可為后期開展基于高光譜窄波段的植被指數(shù)與冬小麥外觀形態(tài)指標、生理生化指標以及產(chǎn)量品質(zhì)之間定量分析奠定基礎(chǔ)，為無損、快速進行麥田生育期內(nèi)長勢監(jiān)測及遙感定量化分析提供理論基礎(chǔ)和科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

試驗在山西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院試驗站（東經(jīng)112°34′，北緯37°25′）進行。該區(qū)域?qū)倥瘻貛Т箨懶詺夂?，年平均氣?.8 ℃，無霜期175 d，年降雨量462.9 mm。試驗田土壤為黃土母質(zhì)發(fā)育而成的石灰性褐土，土壤肥力水平中等，其理化性質(zhì)為土 壤 有 機 質(zhì) 含 量22.01 g·kg-1；堿 解 氮53.8 mg·kg-1；有效磷18.43 mg·kg-1；速效鉀236.9 mg·kg-1；田間持水量為23.68%。

1.2 試驗方法

本試驗于2013 年9 月至2014 年6 月在試驗站水分池（根據(jù)FAO 標準建立）中進行。采用隨機區(qū)組設(shè)計，設(shè)5 個脅迫處理，每個處理重復(fù)3 次，共設(shè)30 個小區(qū)。5 個處理分別為：W0 正常水分處理（田間持水量的80%）、W1 輕度干旱（田間持水量的60%）、W2 中度干旱（田間持水量的45%）、W3嚴重干旱（田間持水量的35%）、W4 極度干旱（低于田間持水量的30%）。干旱處理全部位于防雨棚內(nèi)的小區(qū)中，全生育期防降水。小區(qū)面積2 m×3 m=6 m2，深1.5 m，水分池四周墻厚24.5 cm，用水泥混合防水劑抹壁，防止水分的側(cè)滲。所有小區(qū)田間管理與當?shù)卮筇锷a(chǎn)一致。每小區(qū)在播前灌足底墑水，以確保冬小麥生育前期水分充足。

供試品種選擇當?shù)刂髟云贩N長4738。小麥基本苗為450 萬·hm-2，行間距為20 cm。各試驗小區(qū)施純N 為225 kg·hm-2，純P 為135 kg·hm-2，氮、磷肥全部底施。

1.3 高光譜數(shù)據(jù)采集

利用美國Analytical Spectral Device（ASD）公司的FieldSpec?3 型野外高光譜波譜儀測量，記錄不同生育時期、不同干旱處理條件下冬小麥冠層光譜反射率。測量波段范圍350～2 500 nm，視場角度為25°。其中350～1 000 nm 間的光譜采樣間隔為1.4 nm，光譜分辨率為3 nm；1 000～2 500 nm的光譜采樣間隔為2 nm，光譜分辨率為10 nm。測定時選擇晴空少云、無風(fēng)的天氣，測定時間為10：00-14：00。觀測時，探頭垂直向下，光譜儀視場角為25°，距冠層100 cm。以10 個光譜為一采樣光譜，每小區(qū)重復(fù)測量3 次，以其平均值作為該小區(qū)的光譜反射值，每次測量前先用白板進行校正。

1.4 高光譜數(shù)據(jù)處理

1.4.1 高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

在ViewSpec Pro 6.0 軟件中對采集的原始光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，主要包括剔除異常值、Savitz?ky-Golay 平滑和求平均值。

1.4.2 一階導(dǎo)數(shù)光譜

光譜微分可以增加光譜曲線在坡度上的細微變化，還可以消除大氣效應(yīng)、背景光譜和噪聲對目標光譜的影響。因此，本研究中在Unscramb 9.7軟件環(huán)境下對原始光譜進行了一階微分［19］變換處理，具體計算公式如（1）所示。

1.4.3 紅邊參數(shù)

“紅邊”是綠色植被在紅光范圍（680～760 nm）獨有的光譜曲線特征，也是植被光譜區(qū)別于巖石、水體和土壤的重要標志。紅邊參數(shù)主要由紅邊位置［20］、紅邊幅值［21］和紅邊面積［22］三要素組成（表1）。大量研究表明，紅邊參數(shù)與植被生理生化指標、生長階段密切相關(guān)，可以很好的反映植被生長狀況［23～25］。在本研究中，通過對冬小麥原始光譜求一階導(dǎo)數(shù)而得到紅邊參數(shù)，具體計算公式如下。

表1 紅邊參數(shù)的定義Table 1 Definition of red edge parameters

2 結(jié)果與分析

2.1 冬小麥冠層光譜特征分析

2.1.1 不同生育時期冬小麥冠層光譜特征分析

W0 處理下不同生育時期冬小麥光譜反射率曲線在可見光區(qū)和近紅外區(qū)都具有明顯差異，并且近紅外區(qū)域差異明顯大于可見光區(qū)域（圖1）。具體來說，在可見光波段光譜反射率隨生育期呈先降低后升高的趨勢，光譜反射率表現(xiàn)為：成熟期>灌漿期>抽穗期>開花期>拔節(jié)期>孕穗期。從拔節(jié)期到孕穗期，植株生長逐漸旺盛，受到葉綠素等葉子色素影響，冬小麥冠層光譜反射率不斷下降。從抽穗期開始，植株營養(yǎng)逐漸從葉片開始向穗部轉(zhuǎn)移，葉綠素含量逐漸降低，光譜反射率逐漸上升，到開花期有小幅下降，到灌漿期繼續(xù)上升，成熟期光譜反射率達最大值。這是由于在灌漿期-成熟期葉片由綠轉(zhuǎn)黃，葉綠素含量大幅下降，對紅光和藍紫光的吸收顯著降低所致。在近紅外區(qū)域冬小麥冠層光譜反射率差異更為顯著，并隨生育時期呈現(xiàn)先升高后下降趨勢，具有抽穗期>開花期>拔節(jié)期>孕穗期>灌漿期>成熟期的規(guī)律。其余各處理下不同生育時期冠層光譜曲線均呈現(xiàn)類似規(guī)律。

圖1 不同生育時期冬小麥冠層光譜反射率變化規(guī)律Fig.1 The change trends of the canopy spectral reflectance in differ?ent stages

2.1.2 不同干旱脅迫下冬小麥冠層光譜特征分析

水分是影響農(nóng)作物長勢的關(guān)鍵因素之一［26］。作物冠層光譜曲線也會隨土壤水分以及植株水分的改變發(fā)生規(guī)律性的變化。拔節(jié)期冠層光譜特征，冬小麥冠層光譜反射率曲線趨勢基本一致，在不同水分條件下差異明顯（圖2）。在可見光區(qū)域，冠層光譜反射率隨干旱脅迫程度的增加而升高，尤其在“綠峰”處差異明顯，土壤水分含量越高，植株長勢越好，葉面積指數(shù)越大，葉綠素含量越高，對藍光和紅光的吸收越強，紅谷越深，綠峰越明顯；反之，土壤水分含量越低，植株越缺水，長勢越差，對藍光和紅光的吸收越弱，紅谷越淺，綠峰處曲線越平緩越不明顯。而在近紅外區(qū)域，受小麥冠層組成結(jié)構(gòu)變化的影響，光譜反射率隨干旱脅迫程度的增加而降低，尤其在“近紅外平臺”差異顯著，干旱脅迫越重，光譜反射率越低；反之，光譜反射率越高。其余各生育時期內(nèi)不同干旱條件下冠層光譜曲線均呈現(xiàn)類似的趨勢。

圖2 不同干旱脅迫下冬小麥冠層光譜反射率變化（W0 為正常水分處理，W1 為輕度干旱處理，W2 為中度干旱處理，W3 為嚴重干旱處理，W4 極度干旱處理）Fig.2 The change trends of the canopy spectral reflectance in differ?ent drought stresses（W0 represents normal water treatment，W1 represents light drought treatment，W2 represents moder?ate drought treatment，W3 represents severe drought treat?ment，W4 represents extreme drought treatment.）

2.2 冬小麥冠層光譜紅邊參數(shù)分析

2.2.1 不同生育時期冬小麥冠層光譜紅邊特征

將圖1 光譜曲線進行一階微分變換，提取680～760 nm 波長范圍內(nèi)一階微分光譜值，得到不同生育時期冬小麥冠層光譜紅邊特征曲線（圖3），不同生育時期冬小麥冠層光譜紅邊特征曲線差異明顯。表2 為不同生育時期冬小麥冠層光譜紅邊參數(shù)變化情況。將圖和表相結(jié)合可知，冬小麥冠層光譜紅邊位置從拔節(jié)期開始先向長波方向移動發(fā)生“紅移”，開花期紅邊位置到達739 nm 處，之后逐漸開始向短波方向移動發(fā)生“藍移”。紅邊幅值也從拔節(jié)期開始增大，到孕穗期達到頂峰0.007 60，然后逐漸減小，到成熟期達最小值0.001 30。紅邊區(qū)域面積隨生育期的推進，也呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢，在孕穗期達最大值0.316 73，然后逐漸減小，成熟期達最小值0.070 69。

圖3 不同生育時期冬小麥冠層光譜紅邊一階微分Fig. 3 First derivative spectra of canopy red edge of winter wheat at different growth stages

表2 不同生育時期冬小麥冠層光譜紅邊參數(shù)Table 2 Red edge parameters for winter wheat canopy spectra at different growth stages

冬小麥生育期內(nèi)，紅邊參數(shù)變化呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。這是因為在生長初期，植株、葉片都較小，葉面積指數(shù)小，葉綠素含量低，對紅光的吸收和對近紅外的反射都較弱，紅邊斜率值小，紅邊位置更靠近短波方向。隨著生育期的推進，葉面積指數(shù)、葉綠素含量都會逐漸加大，對紅光的吸收和對近紅外的反射增強，紅邊斜率也隨之增加，紅邊位置向長波方向移動。到生長旺盛期時，冠層葉面積指數(shù)和葉綠素含量都達到頂峰，對紅光的吸收和對近紅外的反射最強，紅邊斜率最大，此時紅邊幅值也最大。生殖生長開始時，植株養(yǎng)分開始轉(zhuǎn)向花、籽粒等生殖器官，冠層葉片葉面積指數(shù)、葉綠素含量降低，葉片由綠色逐漸變?yōu)辄S色。紅邊斜率逐漸降低，紅邊位置向短波方向移動，紅邊面積和紅邊幅值隨之減小，到成熟期達最小值。從全生育期來看，灌漿期到成熟期這一階段，冠層光譜一階微分曲線變化幅度最大，相應(yīng)紅邊參數(shù)變化也最大。

2.2.2 不同干旱脅迫下冬小麥冠層光譜紅邊特征

將圖2 光譜曲線進行一階微分變換，提取680～760 nm 波長范圍內(nèi)一階微分光譜值，得到不同干旱脅迫下冬小麥冠層光譜紅邊特征曲線（圖4），不同干旱脅迫下冬小麥冠層光譜紅邊特征曲線差異明顯。表3 為不同干旱脅迫下冬小麥冠層光譜紅邊參數(shù)。綜合光譜曲線與具體紅邊參數(shù)可知，紅邊幅值、紅邊面積隨著土壤水分含量的降低而變小，紅邊位置隨干旱脅迫程度的增強向短波方向移動。其中，土壤水分為田間持水量的80%（土壤含水量為18.94%）時，紅邊幅值達最大值0.008 00，紅邊面積達0.320 65；土壤水分為田間持水量的30%（土壤含水量為7.01%）時，紅邊幅值達最小值0.005 71，紅邊面積為0.243 66。

表3 不同干旱脅迫下冬小麥冠層光譜紅邊參數(shù)Table.3 Red edge parameters for winter wheat canopy spectra at different drought stresses

圖4 不同干旱脅迫下冬小麥冠層光譜紅邊一階微分（W0 為正常水分處理，W1 為輕度干旱處理，W2 為中度干旱處理，W3 為嚴重干旱處理，W4 極度干旱處理）Fig.4 First derivative spectra of canopy red edge for winter wheat at different drought stress（W0 represents normal water treat?ment，W1 represents light drought treatment，W2 represents moderate drought treatment，W3 represents severe drought treatment，W4 represents extreme drought treatment.）

3 討論與結(jié)論

高光譜遙感技術(shù)是進行植物監(jiān)測和作物田間管理的有效手段［27］。綠色植被光譜曲線是冠層葉片群體長勢、土壤背景以及周圍環(huán)境因素的綜合體現(xiàn)。而從紅光過渡到近紅外的“紅邊區(qū)域”（680～760 nm）是反映植被生長狀況的重要指示器。冠層光譜曲線及紅邊參數(shù)會隨著植被營養(yǎng)狀況、生育時期的變化而發(fā)生相應(yīng)的改變。因此，開展冠層光譜特征和紅邊區(qū)域的研究和探索，對于監(jiān)測作物脅迫具有很強的科學(xué)價值和研究意義。

由于受到冠層組成結(jié)構(gòu)和葉綠素含量的變化，冬小麥冠層光譜反射率隨生育期的推進發(fā)生規(guī)律性的變化，敏感波段主要集中在可見光波段和近紅外波段，并且近紅外波段波動幅度更為明顯。在可見光波段，光譜反射率先降低后升高，隨生育期的推進呈現(xiàn)成熟期>灌漿期>抽穗期>開花期>拔節(jié)期>孕穗期的規(guī)律；在近紅外波段，光譜反射率先升高后降低，呈現(xiàn)抽穗期>開花期>拔節(jié)期>孕穗期>灌漿期>成熟期的規(guī)律。這一結(jié)果與程曉娟等［16］、束美艷等［28］的部分研究結(jié)果相一致。前人對冬小麥生育期光譜反射率的研究主要集中在3～5 個生育時期，相比較而言，本文研究結(jié)果更加細致而深入。

農(nóng)作物遭受干旱脅迫時，會出現(xiàn)葉片枯萎、光合速率降低、葉面積減少、蒸散降低等癥狀，作物干旱早期預(yù)警對減少產(chǎn)量損失至關(guān)重要。通過識別葉片顏色等其他早期癥狀來進行干旱預(yù)警已經(jīng)有較多的報道［29，30］。而高光譜遙感所獲得的作物冠層光譜反射曲線可以提供350～2 500 nm 光譜范圍的作物生長狀態(tài)的詳細信息。而葉片光合色素的能量吸收和反射在可見光區(qū)域的“綠峰”、“紅谷”以及“近紅外平臺”得到了充分的反映。本研究對不同干旱脅迫下冬小麥冠層光譜進行分析后發(fā) 現(xiàn)，“綠 峰”、“紅 谷”、“近 紅 外 平 臺”隨 干 旱 脅 迫程度的增大也發(fā)生規(guī)律性的變化：干旱脅迫越重，綠峰越不明顯，紅谷越淺，近紅外平臺越低；干旱脅迫越輕，綠峰越凸出，紅谷越深，近紅外平臺越高。這一結(jié)果與Wang 等［26］研究結(jié)果相一致。

“紅邊”是紅光波段與和近紅外（NIR）光譜范圍之間植物反射光譜曲線的最大斜率點［31］，對植被脅迫十分敏感。在本研究中，隨生育期的推進，紅邊幅值先增大后減小，紅邊位置先紅移后藍移。紅邊面積先增加后減小。隨著干旱脅迫程度的加劇，紅邊幅值逐漸減小，紅邊位置發(fā)生藍移，紅邊面積逐漸減小。

本研究對不同生育時期、不同干旱脅迫下冬小麥冠層光譜曲線及紅邊參數(shù)特征的變化進行了研究和探討，并總結(jié)了診斷性規(guī)律，為干旱脅迫下不同生育時期冬小麥長勢及產(chǎn)量的高光譜遙感監(jiān)測提供理論基礎(chǔ)和研究平臺。