楊粉團(tuán)+顧曉鶴+李剛+王紀(jì)華+宋森楠+楊貴軍+譚昌偉+郭文善



摘要: 倒伏是玉米主要自然災(zāi)害之一,及時(shí)、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)玉米倒伏的程度,對(duì)于玉米倒伏災(zāi)害的損失評(píng)估及防治有重要意義。設(shè)置玉米吐絲期不同倒伏程度的田間模擬試驗(yàn),利用地面高光譜數(shù)據(jù),比較正常生長(zhǎng)的玉米及受倒伏危害玉米的冠層反射光譜和高光譜特征參數(shù)的差異,分析了倒伏角度與高光譜參數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系。結(jié)果表明,玉米倒伏后可見(jiàn)光波段的反射率增加高于近紅外波段,且隨著時(shí)間的推移,近紅外波段的差異變小。玉米吐絲期倒伏后紅谷吸收深度變淺,反射綠峰高度降低,紅邊位置和近紅外平臺(tái)位置均向短波方向移動(dòng)。紅邊內(nèi)(620~760 nm)一階微分光譜所包圍的面積變化差異小;藍(lán)邊內(nèi)(430~470 nm)和近紅外平臺(tái)(780~1 300 nm)的一階微分光譜所包圍的面積增加顯著。倒伏角度與高光譜特征參數(shù)相關(guān)分析表明,D、SDr/SDb、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)相關(guān)系數(shù)最高,可以作為監(jiān)測(cè)玉米倒伏程度的高光譜特征參數(shù)指標(biāo)。
關(guān)鍵詞: 玉米;吐絲期;高光譜;倒伏角度
中圖分類號(hào): S127;S513.04 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A
文章編號(hào):1002-1302(2016)03-0085-03
從2012年開(kāi)始,玉米取代稻谷成為我國(guó)第一大糧食作物。近年來(lái),我國(guó)玉米產(chǎn)量不斷提高,玉米密植與倒伏的矛盾日益突出,玉米倒伏引發(fā)的產(chǎn)量損失呈加劇趨勢(shì)。夏季暴雨、大風(fēng)在我國(guó)呈常態(tài)化發(fā)生,玉米倒伏風(fēng)險(xiǎn)很大,減產(chǎn)幅度在10%~30%[1]。基于地面高光譜數(shù)據(jù),研究玉米不同程度倒伏的光譜特性,可以為光學(xué)遙感監(jiān)測(cè)玉米及其他作物倒伏提供依據(jù)。高光譜遙感技術(shù)是20世紀(jì)80年代發(fā)展起來(lái)的遙感前沿技術(shù),目前該技術(shù)已經(jīng)在農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域得到應(yīng)用,在小麥病害[2]、蟲(chóng)災(zāi)[3] 等方面都取得了一系列成果。倒伏是生產(chǎn)中主要的自然災(zāi)害,關(guān)于小麥[4-6]、水稻[7]倒伏研究成果較多,對(duì)玉米倒伏也有相應(yīng)研究[8]。本研究通過(guò)玉米不同程度倒伏模擬試驗(yàn),利用相關(guān)分析法探討玉米冠層高光譜特征參量的變化規(guī)律,篩選敏感特征參數(shù),以期為玉米倒伏產(chǎn)量損失評(píng)估提供理論依據(jù)。
1 材料與方法
1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)
試驗(yàn)在北京市小湯山國(guó)家精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究示范基地進(jìn)行。該基地位于北京市昌平區(qū)小湯山鎮(zhèn),40°10′ N,116°26′ E,研究區(qū)地勢(shì)平坦,種植方式為冬小麥-玉米輪作一年兩熟制,當(dāng)季種植玉米前為小麥茬口。玉米種植品種為京華8號(hào),2013年6月23日播種,大田留苗密度67 500株/hm2,純氮用量180 kg/hm2,其他按常規(guī)田管理。實(shí)施玉米吐絲期人工模擬根倒不同等級(jí)處理。試驗(yàn)區(qū)于8月19日開(kāi)始抽雄,8月20日對(duì)大田進(jìn)行灌水處理,使大田表面保持淺水層,8月21日進(jìn)行模擬倒伏處理,設(shè)3種倒伏角度處理,分別為正常、傾斜、嚴(yán)重倒伏,每種處理設(shè)置30行12 m。在玉米近地莖稈施加一定推力,使處理區(qū)內(nèi)玉米倒伏程度分為傾斜、嚴(yán)重倒伏2級(jí)。以玉米莖稈與垂直方向的夾角為倒伏角度(α),45°≤α<90°定義為嚴(yán)重倒伏,0°<α<45°定義為傾斜。于倒伏后第2天、第5天、第9天分別測(cè)定田間相關(guān)指標(biāo)及冠層光譜。
1.2 冠層光譜測(cè)定
用ASD Field-Spec FR2500光譜儀、1050光譜儀、2500光譜儀(均購(gòu)自美國(guó)ASD公司)測(cè)量各倒伏樣點(diǎn)的玉米冠層光譜,波段值為350~2 500 nm,光譜儀的采樣間隔為1.4 nm(350~1 000 nm區(qū)間) 和2.0 nm(1 000~2 500 nm區(qū)間)。1050光譜儀的波段范圍是350~1 050 nm,采樣間隔(波段寬)為1.438 nm。選擇在天氣晴朗或少云、無(wú)風(fēng)條件下測(cè)定光譜,光譜測(cè)定時(shí)間范圍為10:00—15:00。測(cè)定步驟為:首先開(kāi)啟光譜儀預(yù)熱,再次測(cè)量之前都先進(jìn)行光譜儀優(yōu)化,冠層光譜測(cè)定前后都進(jìn)行參考板測(cè)定,冠層光譜測(cè)定時(shí)探頭垂直向下,距冠層垂直高度約1 m,光譜儀視場(chǎng)角25°,在視場(chǎng)范圍內(nèi)重復(fù)10次,以其平均值作為該樣點(diǎn)的冠層光譜值。為了方便運(yùn)算數(shù)據(jù),統(tǒng)一選擇350~1 050 nm的光譜值進(jìn)行分析。
1.3 冠層倒伏程度測(cè)定
冠層倒伏程度用倒伏角度來(lái)表示,倒伏角度(α)為玉米莖稈與垂直方向的夾角。根據(jù)倒伏后玉米莖稈某點(diǎn)距離地面的高度和該點(diǎn)到根部的長(zhǎng)度,求解倒伏角度。處理地塊內(nèi)設(shè)置24個(gè)2 m×2 m的倒伏均勻的小區(qū),每小區(qū)選擇有代表性的5株進(jìn)行測(cè)定,平均值為該小區(qū)的倒伏角度。
1.4 數(shù)據(jù)分析方法
采用常用的高光譜數(shù)據(jù)平均值,微分及對(duì)數(shù)變換方法,對(duì)R的對(duì)數(shù)變換和一階微分變換見(jiàn)如下公式:
2 結(jié)果與分析
2.1 反射光譜特征分析
對(duì)24個(gè)小區(qū)對(duì)應(yīng)的正常生長(zhǎng)玉米、不同程度倒伏玉米冠層的光譜分別進(jìn)行測(cè)定。對(duì)光譜反射率ρ及其分式1/ρ、lg ρ及ρ的一階導(dǎo)數(shù)Kρ進(jìn)行比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn),lg ρ能更好地反映玉米冠層光譜的波形特征,并能對(duì)大氣效應(yīng)、土壤背景等噪聲起到平滑作用。Kρ能部分消除噪聲影響,明顯地展示紅邊部位的光譜差異。采用Kρ、lg ρ進(jìn)行光譜分析。
圖1為對(duì)數(shù)光譜,圖1-a、圖1-b、圖1-c光譜測(cè)定時(shí)間分別是倒伏后第2天、第5天、第9天。從圖1-a可以看出,受倒伏脅迫的玉米冠層在可見(jiàn)光區(qū)、近紅外區(qū)的光譜特征都發(fā)生了明顯變異。與正常生長(zhǎng)的玉米相比,倒伏后第2天,受倒伏脅迫的玉米光譜在全波段的反射率均增加,可見(jiàn)光波段增加幅度高于近紅外波段,這種變化與前人對(duì)作物倒伏冠層光譜變化規(guī)律的研究結(jié)論[4]一致。從圖1-b、圖1-c可以看出,隨著倒伏后時(shí)間的延長(zhǎng),這種差異逐漸縮小,近紅外波段的差異在倒伏后第9天基本消失,可見(jiàn)光波段的差異尚存在。圖2是正常生長(zhǎng)和受倒伏脅迫危害玉米的一階導(dǎo)數(shù)光譜曲線,圖2-a、圖2-b、圖2-c分別代表倒伏后第2天、第5天、第9天光譜。較之正常生長(zhǎng)的玉米,倒伏玉米冠層的“紅邊”(680~760 nm紅光范圍的反射光譜)向短波方向偏移,即所謂“藍(lán)移”。
2.2 高光譜特征參數(shù)的定量分析
從原始光譜及由一階微分光譜提取的基于高光譜的位置變量、面積變量等16種高光譜特征參數(shù),進(jìn)一步定量分析正常生長(zhǎng)的玉米與倒伏玉米冠層光譜的差異,尋找差異最明顯的特征參數(shù)。從表1可見(jiàn),較之正常生長(zhǎng)的玉米,倒伏玉米冠層的光譜發(fā)生了以下變化:紅谷吸收深度變淺,反射綠峰的高度降低,尤以倒伏第2天反應(yīng)最強(qiáng)烈,后期有一定的恢復(fù)生長(zhǎng),差異縮小;紅谷吸收深度和反射綠峰高度的比值和歸一化變形參數(shù)變化也有相似的變化規(guī)律;藍(lán)邊位置無(wú)變化;紅邊位置、近紅外平臺(tái)位置均向短波方向移動(dòng),紅邊位置移動(dòng)較少,近紅外平臺(tái)位置移動(dòng)較多;紅邊內(nèi)一階微分光譜所包圍的面積變化差異小;藍(lán)邊內(nèi)和近紅外平臺(tái)的一階微分光譜所包圍的面積增加顯著。
產(chǎn)生以上變化的主要原因是玉米倒伏后,冠層結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,倒伏冠層結(jié)構(gòu)平坦,正常生長(zhǎng)狀態(tài)下冠層立體結(jié)構(gòu)內(nèi)存在的大量陰影在倒伏狀態(tài)下消失,取而代之的是重疊在一起的葉片、莖稈,呈現(xiàn)出獨(dú)特的冠層光譜,這種變化不同于其他病蟲(chóng)害、缺素、洪澇、干旱時(shí)葉面積下降或葉綠素合成受阻時(shí)表現(xiàn)的可見(jiàn)光吸收減少、近紅外波段降低的現(xiàn)象。
2.3 高光譜特征參數(shù)與玉米倒伏角度的相關(guān)分析
分析3次測(cè)定的倒伏冠層光譜與倒伏角度的相關(guān)系數(shù),從[CM(25]表2可以看出,在3次測(cè)定中表現(xiàn)穩(wěn)定且關(guān)系顯著的高光譜特征參數(shù)有紅谷吸收深度(D),藍(lán)邊內(nèi)和近紅外平臺(tái)內(nèi)一階微分所包圍的面積,以及由紅邊內(nèi)、藍(lán)邊內(nèi)和近紅外平臺(tái)內(nèi)一階微分包圍面積組成的比值參數(shù)和歸一化參數(shù)。其中以D、SDr/SDb、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)相關(guān)系數(shù)最高,可以作為監(jiān)測(cè)玉米倒伏程度的高光譜特征參數(shù)指標(biāo)。
3 結(jié)論與討論
吐絲期是玉米生長(zhǎng)發(fā)育的關(guān)鍵時(shí)期,玉米處于旺盛的代謝時(shí)期,倒伏后恢復(fù)活躍生長(zhǎng),隨著時(shí)間的推移,倒伏群體的光譜特性會(huì)發(fā)生一定變化。本研究結(jié)果表明,10 d內(nèi)正常生長(zhǎng)的玉米隨著時(shí)間推移,冠層光譜變化很小,倒伏群體的冠層光譜隨著時(shí)間的推移出現(xiàn)規(guī)律性變化。此外,可見(jiàn)光波段的變化較近紅外波段的變化幅度大且持久,因此利用光學(xué)手段進(jìn)行倒伏監(jiān)測(cè)時(shí)間宜早不宜晚,且宜利用可見(jiàn)光波段信息。玉米倒伏后冠層結(jié)構(gòu)改變,視場(chǎng)內(nèi)組分改變,群體的光學(xué)特性也隨之改變,使得遙感探測(cè)與評(píng)價(jià)成為可能。本研究分析了吐絲期正常生長(zhǎng)和受不同倒伏程度脅迫的玉米冠層光譜,并研究了其高光譜特征參數(shù)的差異,分析了倒伏角度與冠層高光譜特征參數(shù)的相關(guān)系數(shù)。結(jié)果表明:玉米吐絲期倒伏初期,受倒伏脅迫的玉米光譜在全波段的反射率均增加,可見(jiàn)光波段增加幅度高于近紅外波段。隨著倒伏后時(shí)間的延長(zhǎng),這種差異逐漸縮小,近紅外波段的差異在倒伏后第9天基本消失,可見(jiàn)光波段差異仍然存在。玉米吐絲期倒伏后紅谷吸收深度變淺,反射綠峰高度降低,紅邊位置和近紅外平臺(tái)位置均向短波方向移動(dòng)。紅邊內(nèi)一階微分光譜所包圍的面積變化差異小;藍(lán)邊內(nèi)和近紅外平臺(tái)的一階微分光譜所包圍的面積增加顯著。D、SDr/SDb、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)與倒伏角度的相關(guān)系數(shù)最高,可以作為監(jiān)測(cè)玉米倒伏程度的高光譜特征參數(shù)指標(biāo)。本試驗(yàn)地點(diǎn)在北京市,采用夏播玉米品種進(jìn)行試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果仍需在其他生態(tài)區(qū)或采用其他不同類型品種進(jìn)行驗(yàn)證和完善。今后研究重點(diǎn)是通過(guò)數(shù)學(xué)方法研究高光譜特征參數(shù)優(yōu)化或植被指數(shù)的應(yīng)用,探索其在光學(xué)衛(wèi)星影像上的應(yīng)用。
參考文獻(xiàn):
[1]曹慶軍,曹鐵華,楊粉團(tuán),等. 灌漿期風(fēng)災(zāi)倒伏對(duì)玉米籽粒灌漿特性及品質(zhì)的影響[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2013,21(9):1107-1113.
[2]馮 偉,王曉宇,宋 曉,等. 基于冠層反射光譜的小麥白粉病嚴(yán)重度估測(cè)[J]. 作物學(xué)報(bào),2013,39(8):1469-1477.
[3]吳 彤,倪紹祥,李云梅,等. 基于地面高光譜數(shù)據(jù)的東亞飛蝗危害程度監(jiān)測(cè)[J]. 遙感學(xué)報(bào),2007,11(1):103-108.
[4]劉良云,王紀(jì)華,宋曉宇,等. 小麥倒伏的光譜特征及遙感監(jiān)測(cè)[J]. 遙感學(xué)報(bào),2005,9(3):323-327.
[5]胡宗杰,張 杰,王召海. 灌漿期小麥倒伏后光譜變化特征[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,39(6):3190-3192.
[6]吳尚蓉,劉 佳,王利民,等. 基于圖像和光譜技術(shù)的倒伏冬小麥產(chǎn)量評(píng)估研究[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,2013,34(1):39-46.
[7]劉占宇,王大成,李 波,等. 基于可見(jiàn)光/近紅外光譜技術(shù)的倒伏水稻識(shí)別研究[J]. 紅外與毫米波學(xué)報(bào),2009,28(5):342-345.
[8]包玉龍,張繼權(quán),劉曉靜,等. 受風(fēng)災(zāi)影響后的農(nóng)作物冠層反射信息測(cè)量與分析[J]. 光譜學(xué)與光譜分析,2013,33(4):1057-1060.