摘要：高光譜遙感技術的快速發(fā)展使得作物長勢監(jiān)測方法更加簡單、便捷、準確，同時還可獲得大范圍的作物信息，這為實現棉花生長狀態(tài)的快速、連續(xù)監(jiān)測提供了重要技術支撐。綜述高光譜遙感技術在棉花長勢監(jiān)測方面的研究進展，并對高光譜遙感技術在棉花長勢監(jiān)測方面的未來發(fā)展進行展望。

關鍵詞：高光譜遙感技術；棉花；長勢監(jiān)測；應用

中圖分類號：S127;S562 " " 文獻標識碼：A " "文章編號：1674-1161（2024）01-0069-03

隨著我國經濟的快速增長，農業(yè)的發(fā)展也越來越受到重視。棉花作為我國重要的經濟作物，是重要的農業(yè)生產資料，在國民經濟中占有重要地位。棉花作為喜溫作物，具有生長周期長、根系發(fā)達、覆蓋度大、產量高、品質好等特點。在棉花生長過程中，科學獲取棉花長勢信息并及時準確地對棉花長勢進行監(jiān)測，有利于及時采取措施來促進棉花產量的提高，進而為實現農業(yè)高產高效提供技術支撐。高光譜遙感是在可見光、近紅外、中紅外波段下獲取的一種可以快速反映植物生理狀態(tài)及環(huán)境信息的技術，具有全光譜、高空間分辨率、信息豐富等特點。目前，高光譜遙感技術在農作物長勢監(jiān)測方面已經得到了廣泛應用。

闡述高光譜遙感技術在作物長勢監(jiān)測方面的研究進展，并提出基于高光譜遙感技術進行作物生長過程動態(tài)監(jiān)測的研究展望，旨在為今后利用高光譜遙感技術進行農作物長勢監(jiān)測提供參考。

1 高光譜技術在棉花生化參數監(jiān)測中的應用

1.1 色素含量的監(jiān)測

葉綠素是棉花在各個生育期生長發(fā)育的最主要色素，它是構成棉花器官的重要物質，也是棉花進行光合作用時的重要能量轉化場所，其能夠為棉花各種生理活動提供能量[1]。利用高光譜技術對棉花葉片葉綠素的相對含量進行快速準確的監(jiān)測，既是精準預測棉花生長態(tài)勢的前提，也是數字化農業(yè)的核心要求，同時也可為精準農業(yè)的大規(guī)模、無損化數據采集提供強有力的技術支撐、為信息化農業(yè)的推進提供強有力的保障[2]。

根據Wessman的研究成果[3+4]，他們通過分析冠層反射光譜來確定植物中的氮元素和葉綠素濃度，證實了高光譜技術可有效測量葉綠素含量并給出精準的結果，這表明葉綠素濃度的變化與其特定的光譜屬性有顯著關系。此外，田明璐等[5]發(fā)現，在構建基于多項式逐步回歸法的葉綠素相對含量（SPAD）預測模型時，其模型的精確度要優(yōu)于采用線性回歸法的模型。王爍等[6]分析了棉花葉片SPAD值與多種植被指數的相關性，其中具體分析了400～2 000 nm波段內光譜反射率與優(yōu)化指數RSI和SPAD值的相關關系，并構建了一元和多元回歸模型。陳燕等[7]通過對棉花原始光譜做一階微分處理后，發(fā)現表征棉花葉片的葉綠素密度的敏感波段位于729 nm處，利用此波段來估測葉綠素密度，精度可達84.3%。所以，使用高光譜數據不僅可以有效監(jiān)測葉綠素含量，還能獲取葉綠素密度等關鍵信息。

1.2 營養(yǎng)元素含量的監(jiān)測

作為植物生長的關鍵養(yǎng)分之一，氮素對農作物的成長有著重要作用。當面臨氮肥壓力時，農作物的發(fā)育會受到阻礙，會導致其葉片面積指數、生物質量、覆蓋率、葉綠素濃度及蛋白質水平下降，進而影響整個植株群落的光學特性變化。因此，使用遙感手段來無損傷地檢測農田中的氮素一直以來都是農業(yè)遙感領域的主要關注點[8]。

近年來，對棉花氮素的精確測量和評估已經引起了眾多科學家的注意，例如黃春燕等[9]的研究中就使用了高光譜技術來檢測植物葉片的氮元素累積情況；而吳華兵等[10]則運用了高光譜反射率和相關的高光譜特性去探討不同的氮肥處理方式如何影響棉花種類中的葉片氮含量的變化，并進一步探究其與冠層反射光譜之間的數量關聯；王克如等[11]致力于探索棉花冠層的光譜特性和它們與植株氮含量之間是否存在一種可測量的聯系，并以此為目標實現了對棉株氮元素的監(jiān)控。

1.3 生理生化組分的監(jiān)測

對于農作物的成長與發(fā)展來說，水分起著至關重要的作用，它是決定農作物生物代謝及形體構造的關鍵元素。如果缺少足夠的水分，將會導致植物的生理化學反應和形狀結構出現偏差，進而對它們的生長產生負面影響。然而，用傳統的測量方式（例如干質量法）來計算葉片含水率需要花費較長時間、消耗大量資源，并且可能造成損害。此外，這種方法僅能提供局部信息，無法在大范圍內使用，這大大限制了農業(yè)管理決策的完整性、及時性和公正性。

隨著高光譜遙感技術的發(fā)展，現在可以在更大范圍內迅速且無損傷地檢測農作物的葉片含水量。紀景純[12]的研究表明，利用與植物水分相關聯的光學特性來計算其反射率，可有效評估植物的水分狀態(tài)，然而不同的地理位置和農業(yè)生態(tài)環(huán)境會導致水分特性的光譜波段有所變化，因此使用光譜指數能部分抵消這些影響。王娟[13]研究了盆栽棉花數字圖像的冠層垂直投影面積的變化，借此實現了對棉花干旱脅迫的無損監(jiān)測。李玉霞等[14]以1 600和820 nm處反射率的比值構建指數SR對區(qū)域植被的含水量進行了估測。

2 高光譜技術在棉花長勢參數監(jiān)測中的應用

2.1 葉面積指數的監(jiān)測

對于農田生態(tài)系統的核心要素——即葉面積指數（LAI）來說，其重要程度不僅僅在于影響著農業(yè)生產中的諸多生命科學現象，而且還為研究者提供了一種觀察并理解種植活動變化的方式。此外，作為眾多糧食類產品成長模式及管理策略的關鍵變量之一，它的重要性不容忽視[15+16]。全球范圍內關于此項課題的大部分探討都是由學者們推動開展起來的[17+18]。傳統的利用衛(wèi)星圖像來獲取有關LAI信息的方式包括通過直接測量或結合大氣散射理論等技術手段來實現，而另一種更為先進的技術是運用計算機模擬算法去計算該數值[19]，但最常用的還是依賴于具有特定頻率的光學儀器設備，如近紫外多通道成像儀或者激光雷達等[20]，另外一些新的發(fā)展趨勢則傾向于用具有高分辨率的高空平臺搭載的多角度探測器來獲得更準確的結果[21]，例如MODIS和ASTER。

孫莉等[22]的研究主要集中于棉花的整個生命周期中的特性表現、光譜變換模式以及其葉面積指數（LAI）和葉綠素含量之間的關聯性和變動趨勢；而張立楨等[23]則以棉花LAI的動態(tài)減少和增加來作為物質流動中庫源關系的基石，借此來模擬其生長過程；此外，張懷志等[24]也采用知識工程和系統建模的方式，根據諸如預期產出量、耕種密度、生態(tài)環(huán)境條件和生產標準等多種因素的影響，構建了棉花葉面積指標的動態(tài)模型。這些研究都揭示了一個事實：使用高光譜遙感技術能夠更準確地測量農作物的葉面積指數，這不僅能節(jié)省時間和精力去收集與農作物葉面積指數有關的信息，而且還能避免傳統方式可能帶來的植物損傷。

2.2 生物量的監(jiān)測

植物生物量的評估與葉片面積比例有緊密聯系，它是植物重要的生物物理指標的一部分。因此，通過衛(wèi)星圖像來測算植物生物量通常會涉及到葉面積指數或產出的討論。對此，主要采用植被指數、高光譜特性與生物量之間的關聯研究方法，借此來實現對植物葉面積指數的有效監(jiān)控。借助高光譜遙感技術，還可以迅速且無損傷地檢測植物生物量。國內在棉花生物量監(jiān)測方面的研究較少，目前采用的主要方法包括稱重法、稱重-高光譜測量法和無人機測量法等。黃春燕等[25]采用紅波段和近紅外波段組合的高光譜植被指數和波段深度信息與棉花生物量之間建立了回歸關系，以此來實現對棉花生物量的估算。目前針對生物量監(jiān)測的研究主要圍繞小麥、水稻，花生等作物，但是有關棉花地上生物量估算的研究國內外則少有報道。因此，高光譜遙感技術在棉花生物量監(jiān)測方面還有待進一步研究與探索。

3 高光譜技術在棉花產量監(jiān)測中的應用

在農業(yè)現代化的大背景下，作物估產逐漸成為精準農業(yè)中不可或缺的重要組成部分，長時間來，越來越多的學者也對有關作物估產方面的課題進行了廣泛研究，并取得了較好的成果。及時準確的估產，有利于提前進行人工干預，從而提高產量，這也是各類信息監(jiān)測、科學種植和管理的最終目的。傳統的作物地面測量估產雖然精度較高，但會消耗大量時間和人力，而作物遙感估產也已逐步取代了傳統的人工地面測量和統計[26+27]。及時、準確地對作物產量進行預測，對作物的田間管理和相關政策的制定具有極其重要的現實意義，近年來國內外學者對此也已進行了諸多研究。

隨著無人機遙感技術的不斷發(fā)展和成熟，各學者借助無人機圖像空間分辨率高、獲取速度快、影像成本低等優(yōu)勢，并以無人機影像和光譜指數為基礎進行了諸多棉花估產研究[28]。白麗等[29]通過野外光譜儀獲取了棉花冠層不同生育階段的光譜曲線，并根據棉花冠層的光譜特征構建了光譜指數、建立了棉花產量的高光譜估算模型，由此實現了對棉花產量的預測。戴建國等[30]利用高清無人機影像數據，通過采集棉花不同生育期的時間序列數據來將不同時期的影像輸入到卷積神經網絡和雙向長短期記憶的混合串行結構中，進而實現了對棉花產量的估算。

4 存在的問題及展望

高光譜遙感技術在農業(yè)生產中的應用和發(fā)展空間十分廣闊的同時，其也存在著一些關鍵性難題：1）高光譜資料翔實豐富，可為遙感反演和定量遙感提供依據，但例如輻射矯正、幾何校正、高光譜數據的大氣定標等預處理精度都會受到很大限制。因此，如何實現對高光譜數據的精確快速預處理，使高光譜數據能夠保證時相性，是高光譜數據在應用中的重要關鍵問題。關于這類問題，在硬件和軟件開發(fā)水平還有待提高的同時，還受到目前技術水平的制約[32]。2）目前，雖然對于高光譜遙感技術理論和實驗的研究比較深入，但其在實際生產力轉化方面的能力還略顯不足，如農作物生長信息的高光譜數據定量分析尚處于研發(fā)期，要想在農業(yè)生產中大規(guī)模應用高光譜數據，未來還需要更豐富的經驗知識，對高光譜數據的處理也要求更加靈活。只有解決了這些問題，才能更好地將其應用到農業(yè)生產中，并使其發(fā)揮更大的價值，這些問題都是高光譜遙感技術今后發(fā)展面臨的重要問題。

高光譜遙感技術在今后的發(fā)展中可以將各個領域結合起來，比如在氣象、海洋、林業(yè)等資源領域中，高光譜遙感技術與相關行業(yè)的合作，發(fā)展空間就非常大，而且這一技術在其他領域的應用方法，也可以用在農業(yè)領域中。此外，還能將GPS、GIS、RS三大系統的3S技術深度應用融合在一起[33]，比如在數據處理能力方面，遙感技術獲取資料的能力就很強；管理能力、數據分析能力非常強的地理信息系統；GPS則在全球衛(wèi)星定位系統中的精確定位能力十分出眾。這些技術的優(yōu)點和特點可以得到綜合利用，從而為決策提供充分信息，以便對作物進行分析，同時結合GPS提供的平面高程數據和地形地貌，可實現綜合分析研究，從而有利于發(fā)揮高光譜遙感技術在農業(yè)生產中的優(yōu)勢和作用[34]。

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Research Progress of Cotton Growth Monitoring Based on Hyperspectral Remote Sensing Technology

SHI Jing， WANG Jiaqiang*

（College of Agriculture， Tarim University， Alar Xinjiang 843300）

Abstract： The rapid development of hyperspectral remote sensing technology has made the crop growth monitoring method simpler， more convenient and more accurate， and at the same time， it can also obtain a wide range of crop information， which provides an important technical support for the realization of rapid and continuous monitoring of the growth status of cotton. This paper summarizes the research progress of hyperspectral remote sensing technology in cotton growth monitoring， and looks forward to the future development of hyper spectral remote sensing technology in cotton growth monitoring.

Key words： "hyperspectral remote sensing technology; cotton; growth monitoring; application