黃 璐，陳燕麗*，丁美花，陳 誠，馬瑞升，楊 鑫，黃立寧，梁 馳

(1廣西壯族自治區(qū)氣象科學(xué)研究所，廣西南寧 530022；2廣西糖業(yè)集團良圻制糖有限公司，廣西南寧 530300)

0 引言

甘蔗是我國最大的糖料生產(chǎn)原料之一，也是廣西、云南等地的主要經(jīng)濟作物，甘蔗糖產(chǎn)量超過了我國食糖總產(chǎn)量的85%[1-2]。糖分指甘蔗莖中的含糖百分比，是甘蔗生產(chǎn)質(zhì)量與產(chǎn)量的重要參數(shù)之一，是蔗糖產(chǎn)量準(zhǔn)確估算的基礎(chǔ)。提高糖分不僅是廣大甘蔗種植者和決策者的目標(biāo)，也是提高甘蔗經(jīng)濟效益的重要手段。對此，業(yè)內(nèi)對高效監(jiān)測甘蔗生產(chǎn)品質(zhì)、科學(xué)快速地估測田間甘蔗糖分信息的需求越來越強烈，這將有利于及時制定適宜的田間管理措施，積極推動甘蔗“雙高”目標(biāo)的建設(shè)工作。

蔗糖產(chǎn)生于葉片的光合作用，一部分用于甘蔗自身的生長發(fā)育，剩余的則用于儲存，即糖分累積。氮作為作物的三大營養(yǎng)元素之一，其通過改變作物葉片葉綠素的含量從而影響光合作用的各個環(huán)節(jié)，氮肥的施用是調(diào)節(jié)植物光合作用的重要手段[3-4]，增施氮肥能夠顯著提升甘蔗的光合效率[5-8]，從而提高甘蔗莖的糖分含量。周慧文等[9]在探討不同施氮水平下的甘蔗糖分和產(chǎn)量變化時發(fā)現(xiàn)，施用氮肥后甘蔗的糖分和產(chǎn)量均明顯增加；單翔宇等[10]在宿根蔗的氮肥運籌試驗中發(fā)現(xiàn)，蔗糖分隨著施氮量的增加呈現(xiàn)出先增后減的變化趨勢；余江敏等[11]通過研究不同施氮時間和施氮量對甘蔗的影響后，提出了施氮量在334.5～369 kg/hm2之間可獲得較好的甘蔗產(chǎn)量和甘蔗糖分。

近年來，高光譜遙感技術(shù)逐漸走進研究者們的視野，相比起傳統(tǒng)的人工調(diào)查，高光譜遙感監(jiān)測具有低成本、高機動的特點，能夠無損、高效地獲取作物的空間、輻射和光譜維信息[12]，在甘蔗的無損檢測方面應(yīng)用廣泛，如葉綠素含量、葉面積指數(shù)、氮素含量等多種物化參數(shù)的高光譜遙感監(jiān)測研究均有報道[13-17]。目前來說，糖分的高光譜遙感監(jiān)測研究已在不少作物中開展。水果方面，有研究針對雪花梨利用高光譜圖像系統(tǒng)提取了其含糖量和含水率的敏感波段，并分別構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，證明了基于高光譜圖像技術(shù)對雪花梨品質(zhì)進行無損檢測是可行的[18]；也有研究采用藍莓的近紅外高光譜圖像技術(shù)建立了藍莓糖度和硬度的預(yù)測模型，達到了較好的預(yù)測效果[19]。農(nóng)作物方面，有研究討論了干旱脅迫下玉米冠層高光譜與葉片可溶性糖的關(guān)系，并通過構(gòu)建植被指數(shù)從而建立可溶性糖的監(jiān)測模型[20]；也有研究將馬鈴薯塊莖的近紅外光譜和高光譜成像數(shù)據(jù)構(gòu)建了葡萄糖和蔗糖的回歸監(jiān)測模型，結(jié)果顯示成像高光譜對葡萄糖和蔗糖的識別準(zhǔn)確率高達95%和80.1%[21]；針對油菜葉，有研究在對比分析了不同生育期的成像高光譜數(shù)據(jù)與可溶性糖的關(guān)系后，構(gòu)建了全波段和敏感波段的可溶性糖的多元線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估測模型[22]。但目前針對甘蔗糖分的冠層高光譜特征研究甚少，因此，本研究設(shè)置不同的施氮水平，探究不同的施氮含量對甘蔗糖分的影響以及冠層光譜對不同施氮水平下甘蔗糖分的變化響應(yīng)，分析成熟前期甘蔗的糖分含量與冠層光譜反射率的相關(guān)關(guān)系，建立甘蔗糖分的光譜特征參數(shù)的數(shù)學(xué)模型，探索冠層高光譜特征波段估測不同施氮水平下的甘蔗糖分的可行性。

1 材料與方法

1.1 試驗地點及材料

大田試驗于2022年10月28日在廣西南寧橫州市六景鎮(zhèn)良圻農(nóng)場內(nèi)進行(圖1)。試驗區(qū)處于廣西中部，屬于亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，區(qū)內(nèi)雨熱同期，是我國主要的蔗糖生產(chǎn)基地。新植蔗于3月播種，5月開始分蘗，6～9月為莖伸長期，10月起開始進入工藝成熟期，在這一階段糖分的積累逐漸緩慢，莖伸長基本停止[23]，而從11月往后甘蔗葉片開始枯敗，可能會對光譜數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響，因此選在10月采集甘蔗冠層光譜和糖分?jǐn)?shù)據(jù)。

1.2 試驗設(shè)計

桂糖42號和桂柳05136為現(xiàn)階段廣西的主栽甘蔗品種，因此選取該2種甘蔗品種作為試驗品種。共設(shè)置低氮水平(N1)、中氮水平(N2)、高氮水平(N3)和對照組(N0)4個施氮水平，分別為無氮處理(N0)，施用180 kg/hm2純氮處理(N1)，施用350 kg/hm2純氮(文獻查閱為最適宜施氮量[10-11,24-25])處理(N2)，施用530 kg/hm2純氮處理(N3)，2個品種合計8個處理，每個處理3次重復(fù)，總共24個小區(qū)，各小區(qū)面積為10.8 m×10.8 m=116.64 m2，各個施肥處理之間均設(shè)置甘蔗隔離帶，隔離帶內(nèi)甘蔗均為不施氮肥處理(如圖2)。2個品種按照相同的田間管理標(biāo)準(zhǔn)進行種植，每個處理均施用磷肥288 kg/hm2，鉀肥324 kg/hm2。

圖2 甘蔗試驗小區(qū)分布圖

1.3 數(shù)據(jù)獲取

1.3.1 冠層光譜數(shù)據(jù)獲取

甘蔗成熟前期(10月28日)的冠層光譜數(shù)據(jù)利用SVC HR-768便攜式地物波譜儀采集。儀器的測量波長范圍為350～1000 nm，光譜分辨率為3.5～14 nm，光譜視場角為25°。選取晴朗無云的天氣，將光譜探頭舉至甘蔗冠層上方0.5 m，探頭垂直向下測量。每個樣方重復(fù)測量3次，取平均值作為該樣方的冠層光譜反射率。每次測量前均進行白板校正，以防太陽高度角變化對反射率的測量造成誤差。

1.3.2 糖分?jǐn)?shù)據(jù)獲取

各樣方內(nèi)隨機選取10株甘蔗，在其中部鉆取蔗汁，利用糖錘度計分別測量各甘蔗的錘度，取平均值作為該樣方的糖錘度。根據(jù)公式計算甘蔗糖分：甘蔗糖分(%)=平均錘度×1.0825-7.703。

1.3.3 數(shù)據(jù)處理

利用SPSS24.0軟件，對甘蔗糖分進行相關(guān)性分析，采用Pearson相關(guān)分析法比較甘蔗糖分與冠層光譜反射率之間的相關(guān)性，并建立植被指數(shù)與糖分的線性估測模型，利用R2對模型的擬合效果進行比較。

植被指數(shù)與光譜波段不同，植被指數(shù)是根據(jù)綠色植被不同波段的光譜特性，將不同波段進行線性和非線性的計算，以此作為反映植被覆蓋度和生長狀況的重要指標(biāo)[26]。根據(jù)相關(guān)研究[20,27-28]的經(jīng)驗，本研究選取了12個植被指數(shù)作為研究對象(表1)。

表1 植被指數(shù)

2 結(jié)果與分析

2.1 不同施氮條件下甘蔗糖分的變化特征

圖3為成熟前期的甘蔗糖分變化情況，由圖3可見，在所有施氮處理中，甘蔗糖分平均值和最小值的變化趨勢相似，均為隨著施氮水平的提高而呈現(xiàn)出先上升后下降的變化趨勢，糖分最低值均出現(xiàn)在N3，其糖分相比起N1和N2分別降低了45.04%～5.34%和118.75%～17.58%，說明施氮含量過高不利于甘蔗莖糖分的累積。在同一施氮水平下，桂糖42號的糖分總體上高于桂柳05136，桂糖42號各處理組的最大值波動性均強于桂柳05136，但最小值的波動性弱于桂柳05136，說明桂柳05136的糖分下限對施氮量的變化反應(yīng)較敏感，相對而言，桂糖42號品種的糖分變化更具有穩(wěn)定性。

圖3 成熟前期的甘蔗糖分變化

桂柳05136的N0處理(對照組)最大值、最小值和平均值均略低于N2處理，而桂糖42號的N0處理最大值和平均值對照處理糖分要略高于N2處理。這可能是因為桂糖42號的N0處理所處的田塊地勢較低，水肥更容易流向該田塊，導(dǎo)致長勢較好，糖分較高。

2.2 冠層光譜反射率特征

各施氮條件下的甘蔗冠層光譜反射率特征如圖4所示。不同施氮水平下的甘蔗冠層反射率均表現(xiàn)出了綠色植被的典型光譜曲線特征：在可見光波段區(qū)間(345～700 nm)的反射率較低，出現(xiàn)“雙谷一峰”特征，由于葉綠素對綠光的強反射，使光譜波段在550 nm附近會出現(xiàn)一個反射峰，即綠峰，而在450 nm和650 nm附近，葉綠素會吸收大部分的入射能量，導(dǎo)致在這2個譜帶內(nèi)分別出現(xiàn)了反射谷，即綠谷和紅谷，在700 nm附近出現(xiàn)一個急劇上升的陡坡，形成“紅邊”現(xiàn)象，即紅光與近紅外波段交界處快速變化的區(qū)域，并在之后的近紅外區(qū)域(780～1000 nm)形成較高的反射平臺。

圖4 成熟前期的甘蔗冠層原始光譜曲線

對于不同的施氮水平和品種，其甘蔗的冠層光譜變化規(guī)律也不同。在700～900 nm區(qū)間，2個品種的反射率平均值從高到低排序均為N2＞N0＞N1＞N3，這與甘蔗糖分的變化趨勢相似。各處理之間在746～812 nm和837～868 nm范圍內(nèi)的光譜曲線平均值均具有明顯的差異(P＜0.05)。在350～680 nm波段范圍，低氮處理的反射率略高于高氮處理，具體表現(xiàn)為桂柳05136和桂糖42號的綠峰值分別出現(xiàn)在N1和N2，紅谷值分別出現(xiàn)在N2和N3，各處理的曲線差異并不明顯。桂糖42號所有施肥水平的冠層反射率均高于桂柳05136，這與各品種的糖分變化趨勢相一致，說明甘蔗冠層光譜與糖分之間存在相關(guān)性。

一階微分是為平緩背景干擾而對冠層光譜的預(yù)處理，其能夠提高光譜數(shù)據(jù)與各土壤參數(shù)之間的相關(guān)性[40]。如圖5所示，各處理組的一階微分曲線均存在相似的變化規(guī)律，即“雙峰”現(xiàn)象，桂糖42號的主峰出現(xiàn)在728～730 nm波段范圍內(nèi)，次峰的位置約在521 nm附近，而桂柳05136的主峰在726～730 nm波段范圍內(nèi)，次峰出現(xiàn)在521～523 nm附近。

圖5 成熟前期的甘蔗冠層一階微分光譜曲線

圖5可以看出，隨著氮素施用量的增大，2個品種的紅邊位置逐漸“紅移”，即向紅光波段所在的方向發(fā)生移動，桂柳05136的“紅移”程度相對較大。在主峰所在的波段范圍內(nèi)，2個品種的一階微分最高值和最低值均分別出現(xiàn)在N2和N3處理，兩者的曲線差異較明顯。次峰附近的波段則是N0和N2處理的微分?jǐn)?shù)值較高，N2和N3處理較低，但曲線趨于接近。桂糖42號所有處理的微分?jǐn)?shù)值均略高于桂柳05136。

2.3 甘蔗糖分與冠層光譜的關(guān)系

圖6為甘蔗冠層反射率與糖分的相關(guān)性分析，結(jié)果表明，紅邊至近紅外(735～1000 nm)的光譜區(qū)域的冠層光譜反射率與甘蔗糖分的相關(guān)性較強，呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系，其中754～886 nm波段的相關(guān)性達到了0.834以上(P＜0.01)；345～734 nm范圍內(nèi)的反射率與糖分的相關(guān)性較差，其中紫至綠光(345～570 nm)的光譜區(qū)域的反射率與糖分為正相關(guān)，黃至紅光(571～710 nm)的光譜區(qū)域則是呈現(xiàn)負相關(guān)，但均未達到顯著水平，這說明相比起大部分可見光區(qū)域，紅邊至近紅外光譜區(qū)域的冠層反射率能夠更敏感的反映出甘蔗糖分因施氮量不同而產(chǎn)生的變化。

圖6 甘蔗冠層反射率與糖分的相關(guān)性

圖7為各植被指數(shù)與甘蔗糖分含量的相關(guān)系數(shù)。由圖可知，大部分植被指數(shù)與糖分含量都呈正相關(guān)，結(jié)構(gòu)不敏感色素指數(shù)SIPI與葉綠素吸收率指數(shù)TCARI呈負相關(guān)。超過4/5的植被指數(shù)與糖分含量均達到了顯著相關(guān)(P＜0.05)，差值植被指數(shù)DVI和再歸一植被指數(shù)RDVI達到了極顯著相關(guān)(P＜0.01)，僅光化學(xué)植被指數(shù)PRI和生化植被指數(shù)PBI未到達顯著相關(guān)；其中，RDVI與糖分的相關(guān)性最好，相關(guān)系數(shù)R2高達0.910。說明大部分植被指數(shù)均能較敏感反映出糖分由于施氮量不同而產(chǎn)生的變化，RDVI相對而言最為敏感。

圖7 植被指數(shù)與糖分的相關(guān)性

2.4 糖分估測模型構(gòu)建和精度檢驗

將植被指數(shù)作為自變量，甘蔗糖分作為因變量，分別構(gòu)建甘蔗產(chǎn)量的曲線擬合模型和精度檢驗(表2)。從表2中可以發(fā)現(xiàn)，多數(shù)植被指數(shù)構(gòu)建的估測模型中二次項函數(shù)模型的估測效果最佳，其決定系數(shù)R2高于其他函數(shù)模型，指數(shù)模型的模擬效果次之，且標(biāo)準(zhǔn)誤差RMSE也為所有模型類型的最低值。在所有植被指數(shù)中，DVI、RDVI和MACRI等指數(shù)的表現(xiàn)最優(yōu)，所有模型類型的相關(guān)系數(shù)均超過了0.7，其中RDVI對糖分的擬合精度極高，其所有模型的決定系數(shù)均高于其他植被指數(shù)的同等類型模型，且標(biāo)準(zhǔn)誤差也均較小。RDVI的二次項估測模型的決定系數(shù)為0.835，為所有模型中的最高值。因此，利用RDVI構(gòu)建的二次項估測模型最能模擬出甘蔗糖分的變化。

表2 基于植被指數(shù)的甘蔗糖分估測模型和精度檢驗

3 討論

氮在甘蔗的光合作用中發(fā)揮著重要作用，對于甘蔗糖分的累積具有積極意義，不同的施氮量會導(dǎo)致甘蔗的糖分發(fā)生變化。本研究的結(jié)果表明，中等施氮水平的甘蔗糖分明顯高于低氮處理和高氮處理，說明甘蔗糖分與氮素含量密切相關(guān)，適度的施肥量更有利于甘蔗的生長發(fā)育和糖分累積，施氮含量過低或過高都不利于甘蔗的糖分累積，這與前人研究的結(jié)論一致[9,28,41]。在本研究中，對照組的糖分明顯偏高，這可能是因為對照組所在的試驗田塊地勢較低，所施的肥料更容易流向?qū)φ战M，導(dǎo)致其甘蔗長勢偏好，擁有更好的糖分累積條件。

本研究發(fā)現(xiàn)，2個甘蔗品種紅邊至近紅外波段的原始光譜反射率以及紅邊范圍內(nèi)的一階微分光譜均隨著施氮水平的升高也呈現(xiàn)出低-高-低的變化趨勢，這與糖分的變化規(guī)律一致，這可能是因為氮素含量的變化導(dǎo)致甘蔗生長狀態(tài)和內(nèi)部干物質(zhì)累積均隨之發(fā)生變化，合適的施氮含量有利于葉片葉綠素含量增加[42]，從而導(dǎo)致糖分的累積增加，并導(dǎo)致植株對近紅外波段的吸收能力減弱，所以冠層光譜在一定程度上反映了甘蔗的生長狀況。對甘蔗冠層原始光譜反射率與糖分含量的相關(guān)性分析也表明，在紅邊至近紅外波段(735～1000 nm)兩者呈現(xiàn)出極顯著的正相關(guān)，而藍-綠光波段(345～570 nm)則不如紅邊至近紅外波段的敏感，說明冠層的紅邊至近紅外波段光譜能夠更加有效地反映出糖分的變化情況，可以選取該波段對糖分含量進行預(yù)測。研究還發(fā)現(xiàn)，大部分植被指數(shù)與甘蔗糖分的相關(guān)性均達到了顯著相關(guān)，部分植被指數(shù)達到了極顯著相關(guān)，說明由冠層光譜構(gòu)建的植被指數(shù)能夠較為準(zhǔn)確地反映出不同施氮水平下的甘蔗糖分變化。前人研究中更多的運用成像光譜對作物的糖分進行研究[20,43-47]，而本研究采用的是非成像高光譜特征數(shù)據(jù)，無法與之進行敏感波段范圍的比較。

國內(nèi)外有許多學(xué)者利用植被指數(shù)構(gòu)建模型對其他作物的糖分模型進行估測，如王仲林等[19]利用波段自由組合的RSI、DSI、NDS等3種植被指數(shù)對玉米葉連片可溶性糖構(gòu)建估測模型，發(fā)現(xiàn)多數(shù)模型的決定系數(shù)均大于0.7；WANG等[48]利用多模態(tài)甜菜光譜數(shù)據(jù)分別計算多種植被指數(shù)，并由此構(gòu)建甜菜糖分的估測模型，發(fā)現(xiàn)基于高光譜計算的植被指數(shù)的模型估測準(zhǔn)確率要高于多光譜。根據(jù)相關(guān)研究的經(jīng)驗，本研究選取了對糖分變化比較敏感的波段構(gòu)建植被指數(shù)，結(jié)果顯示，由紅邊和近紅外光區(qū)域的光譜波段構(gòu)建的EVI、DVI、RDVI和MCARI等4種植被指數(shù)與糖分的相關(guān)系數(shù)較高，因此篩選這4種植被指數(shù)建立起糖分含量的函數(shù)擬合估測模型發(fā)現(xiàn)，不同植被指數(shù)所建模型中表現(xiàn)最優(yōu)的均為二次項函數(shù)模型，其中RDVI構(gòu)建的二次項估測模型的擬合度最佳，其決定系數(shù)達到最高值(R2=0.835)，這說明紅邊和近紅外波段組合具有較好的估測甘蔗糖分的能力。

本研究的田間實驗中，不同處理間采取了常規(guī)的隔離方法(設(shè)置地面隔離帶，隔離帶寬約5.4 m)，未做肥料流向隔斷(土壤隔斷板)處理，但實際上不同試驗小區(qū)的地勢存在一定落差，導(dǎo)致部分小區(qū)之間存在水肥流動，對觀測數(shù)據(jù)產(chǎn)生一定的影響，在今后的試驗設(shè)計中將會綜合考慮地形、天氣等多方面的背景因素，盡量減少客觀因素對試驗的影響，提高試驗的合理性。本研究構(gòu)建的糖分估測模型是基于成熟前期的甘蔗數(shù)據(jù)構(gòu)建的，此時期的甘蔗糖分升高逐漸緩慢，植株及葉片也未衰敗凋落，植被的物化參數(shù)特征相比起完全成熟的甘蔗更明顯，因而更適用于甘蔗糖分最終估產(chǎn)，然而對于甘蔗其他生育期的糖分?jǐn)M合會產(chǎn)生偏差，具有一定的局限性，因此今后的研究中將會考慮采集甘蔗全生育期的數(shù)據(jù)，對不同生育期之間的甘蔗冠層光譜特征與物化參數(shù)和產(chǎn)量參數(shù)的關(guān)系進行更深的研究，進一步提高甘蔗糖分估測模型的準(zhǔn)確性和適用性。

4 結(jié)論

本研究基于2022年甘蔗工藝成熟期的大田實驗數(shù)據(jù)，研究了不同施氮水平對甘蔗糖分的影響及冠層光譜與甘蔗糖分的相關(guān)性，挑選敏感波段的光譜構(gòu)建植被指數(shù)，并利用其建立基于冠層光譜的糖分估測模型。研究結(jié)論如下：

(1)隨著氮肥水平的提高，甘蔗的糖分含量與冠層原始光譜和一階微分光譜的紅邊至近紅外波段反射率的變化趨勢一致，先上升后下降，中氮肥的甘蔗糖分含量與反射率均為最高，低氮肥和高氮肥則較低。

(2)甘蔗糖分與原始冠層反射率在紅邊至近紅外波段的反射率呈極顯著正相關(guān)，而345～735 nm范圍內(nèi)的反射率與糖分的相關(guān)性不強。

(3)基于植被指數(shù)建立糖分的多種函數(shù)擬合估測模型，其中RDVI構(gòu)建的二次項函數(shù)模型的擬合效果最好，R2達到了0.835，具有較強的估測甘蔗糖分能力，可為甘蔗糖分的快速估測提供有效的科技支撐。