基于傾斜遙感觀測的小麥白粉病脅迫下葉綠素含量監測

齊雙麗，賀 利，段劍釗，謝迎新，馮 偉，李 曉，張振永，王 君

(1.河南農業大學國家小麥工程技術研究中心，河南鄭州 450046；2.漯河市農科院，河南漯河 462000；3.河南農業大學生命科學學院，河南鄭州 450002)

小麥白粉病由寄生子囊菌Blumeriagraminisf. sp.tritici引起，屬于典型的氣傳性病害，是麥田主要病害之一，在整個小麥生育期均可發病。白粉菌侵染后，小麥葉片內部組織結構被破壞，葉綠素受損，導致植株生理代謝及途徑發生較大變化，阻礙植株內部水分運輸及光合作用[1]。葉綠素是植物主要光合色素之一，其含量是衡量作物光合、營養脅迫、環境脅迫、生長發育、衰老等狀況的一個重要生理指標[2-3]。綠色植物有典型的光譜特征，可見光波段(400～680 nm)光譜主要受色素影響，色素含量越高，光吸收能力就越強，光譜的反射率就越低；近紅外波段(780～1 350 nm)的光譜反射特征主要受葉面積、冠層結構等多種因素的影響，其中葉片內部結構、生物量和含水量等對近紅外區域反射光譜產生的影響較大，色素信息對其影響較小[4-5]。而葉綠素含量在紅光波段的強吸收區域以及在近紅外波段多次散射形成的高反射平臺過渡區域，形成了高斜率的“紅邊”(680～780 nm)，是光譜特征研究的重點。當植被的生物量增大、色素含量增高、生長旺盛時，反射光譜的紅邊向長波方向移動；反之，向短波方向移動[6]。這為利用冠層光譜信息分析白粉病脅迫下小麥葉綠素狀況提供了理論基礎。

具有無損、快速和高效特點的高光譜遙感、葉綠素熒光技術等物理診斷方法，可用于監測作物葉綠素含量的動態變化、了解作物的光合性能以及作物不同發育階段的生長狀況，成為實時評價作物健康狀況、及時診斷調控作物生長發育的重要手段[7-8]。國內外學者利用高光譜遙感和葉綠素熒光技術在作物光合性能[9-10]及病蟲害脅迫[11-13]等方面開展了很多研究工作，尤其是在非生物脅迫條件下對色素密度或色素含量的估測進行了大量探討，且根據敏感波段藍光(450 nm)、紅光(680 nm)及紅邊波段(680～780 nm)構建了許多光譜指數，如LIC[2]、mND705[14]、REP[15]、RES[16]等。對生物脅迫后作物生理指標的高光譜遙感監測研究也取得了一定的進展。馮偉等[17]對白粉病脅迫下小麥冠層的葉綠素密度進行高光譜遙感監測；何汝艷等[18]對銹病脅迫下氮素含量進行高光譜遙感監測；蔣金豹等對銹病脅迫下冬小麥的葉片氮含量[19]和含水量[20]進行高光譜遙感監測。

以上的研究均是基于垂直冠層觀測角度監測作物的生長狀況，上層的冠層信息占據重要分量，中下層的冠層信息被遮擋而無法充分利用。多角度觀測方式可以從不同的方位采集作物三維冠層信息，從而獲得更加詳實、精確的作物生長信息。目前，該技術在非生物脅迫下小麥葉面積測量[21]、小麥氮素監測[22-23]、大豆株形識別[24]、冬小麥葉綠素垂直分布[25]、大豆葉綠素密度反演[26]等方面已經得到良好的應用，而有關生物脅迫下利用多角度遙感對病蟲危害后植被理化參數的監測研究報道較少。

本研究根據小麥白粉病自下而上的發病特征，借助多角度遙感立體觀測的優勢，以兩種不同感白粉病類型的小麥品種(易感白粉病品種偃展4110，中感白粉病品種國麥301)為試驗材料，綜合分析三種不同生長環境(病圃田、接種田和自然感病田)下抽穗至灌漿期小麥冠層多角度反射光譜和葉綠素含量的變化特征，明確觀測角度對冠層反射光譜的影響，探討基于非生物脅迫條件下構建的植被指數是否仍然適用于白粉病脅迫下小麥葉綠素含量的監測，確立白粉病脅迫下適宜監測葉綠素含量的多角度遙感模型，以期為小麥病害監測評價提供理論依據和技術支持。

1 材料與方法

1.1 試驗設計

感病品種以及不良的生長環境(密閉通風差、高濕)等因素都會造成白粉病在麥田發生和流行。根據3種不同的生長環境和2種不同的感病品種共設置4個試驗，其中試驗1～3于2016-2017年小麥生長季進行，試驗4于2017-2018年小麥生長季進行。測試土壤均為壤土，0～30 cm土層土壤中含全氮0.97～1.20 g·kg-1、速效磷 28.44～34.52 mg·kg-1、速效鉀114.68～ 120.12 mg·kg-1和有機質10.2～15.7 g·kg-1。研究區基施純氮135 kg·hm-2(比當地麥田高12.5%)、P2O5120 kg·hm-2和K2O 90 kg·hm-2，灌漿期結合灌水追施純氮135 kg·hm-2，其他田間管理同當地小麥生產的標準。播期為10月18-20日，設3次重復。抽穗期、開花期和灌漿期進行冠層光譜采集、病害指數調查和生理數據的測定。

試驗1：病圃田試驗，供試材料為偃展4110，試驗設置在國家小麥工程技術研究中心實驗基地，每個小區面積為8.4 m2(4 m×2.1 m)。試驗2：接種田試驗，設置在河南農業大學科教園區試驗田，供試材料為偃展4110，小區面積為20.3 m2(7 m×2.9 m)。試驗3：自然感病田試驗，供試材料為偃展4110和國麥301，試驗設置在河南農業大學科教園區畜牧場附近，小區面積為43.5 m2(2.9 m×15 m)。試驗4設計與試驗2相同。

盆栽接種材料培養：供試材料為偃展4110，10月22日播種，將苗盆(直徑約33 cm，高約27 cm，每盆裝大田過篩壤土19 kg)埋于河南農業大學科教園區大田地頭，盆面與大田地表持平，次年3月中旬將苗盆移至溫室病圃田，通過高濕、高肥促進白粉病發生和傳播。在小麥拔節期，對溫室培養的盆栽小麥和病圃田小麥接種，根據接種量大小和頻次，設定輕、中、重3個等級，并設對照(不接種)。為了創造適宜的接種環境，接種小區覆蓋透明塑料棚(8:00-17:00開口通風)，接種10 d后植株上出現肉眼可見白色病孢，小麥拔節后期一旦感染明顯，則立即拆除溫棚。圖1為供試小麥不同生育時期的田間感病狀況。

圖1 小麥品種4110和國麥301不同生育時期的田間感病狀況

1.2 小麥冠層主平面多角度反射光譜測定

小麥冠層反射光譜的采集使用美國Analytical Spectral Device(ASD)公司生產的便攜式地物光譜輻射儀FieldSpec Handheld Spectrometer，波段范圍325～1 075 nm，高光譜采樣間隔和光譜分辨率分別為1.5 nm和3.5 nm(Analytical Spectral Devices. Inc. FieldSpec Pro User’s guide.2002)。多角度冠層光譜信息的采集需要在晴朗少云無風或微風天氣條件下于當地時間10:00-14:00進行測定，采用25°光譜儀視場角在太陽主平面內進行監測，垂直于小麥冠層的監測角度定義為0°，觀測方向與太陽照射方向同側時定義為后向(-)，觀測方向在太陽照射方向異側時定義為前向(+)，監測方向從后向到前向，包含13個觀測角度(±60°、±50°、±40°、±30°、±20°、±10°、0°)。多角度數據的采集采用參考Field Goniometer(FIGOS)[27]設計的一個近地多角度高光譜輔助監測平臺架裝置(圖2)進行，光譜儀探頭離目標距離為50～100 cm，在每個樣點冠層重復測量5次，取其平均值作為該點的光譜反射值。在每個監測點光譜數據采集之前，用 1 600 cm2(40 m×40 m)的BaSO4材質的參考板對反射光譜進行標準化優化。

圖2 用自制多角度觀測架進行冠層高光譜采集

1.3 病情指數的調查

在每個光譜采集點，隨機選取20株小麥，記錄小麥白粉病的發病情況。為了減少人為誤差，所有的病情調查由同一人在植物保護專業人員的指導和監督下進行。用全展開葉片的嚴重程度來表示采樣點的發病情況，并利用網格法(菌斑面積占完全展開葉面積百分比)來計算白粉病的嚴重程度。常規的白粉病嚴重程度分為9個等級[28]，分別為0、1%、10%、20%、30%、45%、60%、80%和100%。利用以下公式計算病情指數(DI)[29]。

式中x為各梯度的級值，n為最高梯度值 (n=9)，f是各梯度的總葉片數。

表1 光譜指數的計算公式及參考文獻Table 1 Calculation method and source of selected spectrum indices

R是給出特定波段的反射率，例如R440是440 nm波段的光譜反射率。RS是紅近外區域反射率最大值；R0是紅光區域反射率最小值；λ0是指在紅邊區域最小反射率對應R0的波段；δ是指高斯函數的標準差系數。

Ris the reflectance at a given wavelength. For example,R440is the spectral reflectance value at 440 nm.RSis the maximum reflectivity in the near infrared region.R0is the minimum reflectivity of the red region.λ0is the corresponding minimum reflectance wavelength in the red-edge region.δis the Gaussian function deviation parameter.

1.4 葉綠素含量測定

與光譜采集同日，每個測試點取有代表性的小麥植株，根部帶土置于保鮮袋中，帶回實驗室。取葉片，去葉脈并剪碎，稱0.200 g置于50 mL的棕色容量瓶中避光一周，使用日立U-2800型紫外分光光度計測出葉綠素a和葉綠素b在665 nm和649 nm波段的吸光度值(OD),再根據Lichtenthaler法[30]公式算出葉綠素a、葉綠素b、葉綠素a+b的色素濃度及其含量。

Ca=13.95×OD665-6.88×OD649

(1)

Cb=24.96×OD649-7.32×OD665

(2)

葉綠素含量=C×V×0.001/A

(3)

式中Ca、Cb分別為葉綠素a、葉綠素b的濃度 (C、V和A分別為葉綠素濃度、樣液體積、樣葉鮮重)。

1.5 數據分析與利用

對白粉病侵染后小麥的葉綠素含量與多角度測定的冠層反射光譜數據進行相關性分析。根據前人的研究成果自主編程基于MATLAB 7.0軟件的計算機程序對光譜參數和農學參數進行綜合分析，篩選出14個與葉綠素含量相關性較好的光譜參數(表1)，并對回歸方程r2進行優化，提取適宜的觀測角度。試驗1～3的監測數據用于建模分析，試驗4的監測數據用于模型測試與精度檢驗。模型精度用預測值與實測值之間的相關性(r2)和均方誤差(RMSE)進行評價。

2 結果與分析

2.1 病情指數對小麥葉綠素含量的影響

白粉病菌侵染小麥后會破壞葉片內部結構，加速葉綠素降解，對小麥植株生長及生理代謝造成嚴重影響。隨著生育時期的推進，病菌數量增多，田間侵染周期和脅迫程度增加，小麥抽穗期、開花期、灌漿前期和灌漿中期的平均病情指數分別達到57.13、60.76、64.93和74.35，葉片葉綠素含量持續降低。對試驗1～3綜合數據(n=114)相關分析表明，抽穗期至灌漿中期，小麥病情指數與葉綠素含量均呈顯著負相關(圖3)，且隨生育時期的推進，相關性逐漸增強。抽穗期、開花期、灌漿前期和灌漿中期的病情指數與葉綠素含量間的決定系數分別為0.511、0.765、0.795和0.871。

圖3 白粉病病情指數與小麥葉片葉綠素含量(Chl a+b)的關系(n=114)

2.2 小麥冠層反射光譜隨生育進程的動態變化

從試驗3的測定結果(圖4)看，從抽穗期至灌漿中期，在400～900 nm波段范圍，偃展4110的冠層光譜反射率稍高于國麥301，兩個品種的光譜曲線變化特征基本一致。隨著生育時期的推進，冠層光譜反射率在400～680 nm波段逐漸增大，680～780 nm的紅邊拐點發生左移，在近紅外波段的高反射平臺(780～900 nm)區趨穩。光譜反射曲線在不同的生育時期均在可見光波段 500～720 nm區域呈現出敏感且一致的變化規律。

圖4 小麥冠層原始反射光譜隨生育進程的變化

2.3 葉綠素含量和觀測角度對小麥冠層反射率的影響

病菌侵染后小麥葉片乃至整個植株的形態結構、生理生化代謝發生了變化，進而引起冠層光譜反射率的改變。同時，各葉綠素含量水平的光譜響應曲線也因觀測角度存在差異。從灌漿前期發病較重的病圃田偃展4110和自然感病田國麥301的測定結果(圖5)看，在0°、-20°和+20°觀測度下，隨著葉綠素含量的降低，兩個品種在可見光波段的光譜反射率均呈升高趨勢，且在可見光波段的500～720 nm區域均呈現出較為明顯的變化，紅邊位置左移，而近紅外區域的光譜反射率則沒有呈現出一致的變化規律。不同觀測角度間，-20°的光譜反射率最高(圖5A和圖5D)，而+20°光譜反射率最低(圖5C和圖5F)，從-20°到+20°，光譜反射率呈現降低的趨勢。經進一步分析，在+20°觀測角度下，兩個品種的光譜反射率變化范圍在可見光和紅邊區域均最大(圖5c和圖5f)。

2.4 不同觀測角度下小麥植被指數與葉綠素含量間相關性

為進一步分析觀測角度對葉綠素含量高光譜監測的影響，對利用試驗1～3的13個角度觀測數據計算得到的14個常規植被指數值與小麥葉綠素含量進行相關性分析，結果(表2)表明，葉綠素含量與植被指數的相關性因觀測角度的變化而變化。整體而言，前向觀測的相關性均高于后向觀測；在-60°至+20°觀測角度范圍內，隨角度的增大，相關性逐漸增強；不同光譜參數的最強相關性出現的角度不同，LIC-2為+30°(r=0.657)，REPig為+10°(r=0.770)，而其他植被指數與葉素素含量間最佳相關性的角度均為+20°(0.728

2.5 植被指數與葉綠素含量間模型建立

利用試驗1～3所有數據(n=114)，選取表2中與葉綠素含量相關性較好的三個光譜參數(mND705、NDDA、RES)在0°和+20°觀測角度下作散點圖比較分析，以篩選最佳的植被指數和適宜角度。由圖6可見，光譜參數mND705、NDDA和RES在0°觀測角度下與葉綠素含量的決定系數r2分別為0.524、0.507和0.554，在+20°觀測角度下r2分別為0.685、0.646和0.725，+20°觀測角度的r2較0°分別提高了30.73%、27.42%和30.87%，進一步說明以+20°觀測角度下的RES為參數建立的白粉病脅迫下小麥葉綠素含量監測模型的擬合性最佳。

A～C：偃展4110；D～F：國麥301；a～f分別是A～F的局部放大圖。

A-C:Yanzhan 4110;D-F:Guomai 301; a-f are the partial magnification of A-F,respectively.

圖5 三個觀測角度下不同葉綠素含量水平的原始光譜變化規律

Fig.5 Change of the original spectra with different chlorophyll content(Chl a+b) from three observation angles

表2 不同觀測角度下常規光譜指數與葉綠素含量的相關性Table 2 Correlation of spectral and leaf chlorophyll content of wheat at different observation angles

圖6 0°和20°觀測角度下葉綠素含量(Chl a+b)與光譜指數(mND705、NDDA、RES)之間的定量關系

2.6 模型精度檢驗

為了考察RES模型對白粉病脅迫下葉綠素含量監測的可靠性，利用獨立的試驗資料(試驗4，n=31)對建立的回歸方程進行測試，采用r2和RMSE進行檢驗，并作預測值與實測值1∶1關系圖直觀展示模型的預測效果。結果(圖7)顯示，RES估算模型在前向20°對葉綠素含量變化監測效果較為理想，r2和RMSE分別為0.695和0.027，總體上預測值與實測值吻合度較高，可實現常規光譜指數對白粉病脅迫下小麥冠層葉綠素含量的實時定量監測。

圖7 小麥葉綠素含量預測值與實測值之間的比較

3 討 論

3.1 病害條件下葉綠素敏感波段的選取

葉綠素在光譜上的強吸收峰值出現在藍光和紅光區域，但類胡蘿卜素的強吸收峰值在藍光區域，與葉綠素出現的峰值重疊，因而估算葉綠素含量一般不用藍光波段[14]。葉綠素最大吸收峰值一般位于紅邊的660～680 nm波段，較低的葉綠素含量在此波段能夠被充分吸收光能，因而對高含量葉綠素的檢測敏感性降低。葉綠素含量估算的中心波段多位于550 nm或700 nm區域[2,36,39]，由于花青素的吸收峰值在550 nm左右，依據不同條件也可選用700 nm附近的區域作為估算葉綠素含量的中心波段。Sims等[14]研究表明，在葉片結構相對恒定條件下，705 nm波段對應的反射率與葉綠素含量呈強相關，并構建用于反演葉綠素信息的光譜指數mND705；Gitelson等[33]利用720 nm和790 nm波段的信息構建紅邊葉綠素指數Cire-edge3；JU等[16]利用675 nm、718 nm和755 nm波段的信息構建紅邊對稱度RES。以上對植被葉綠素敏感波段的提取均在非生物脅迫條件下進行，雖然干旱和缺氮等非生物脅迫與病蟲害脅迫都會造成作物葉綠素含量降低，但病蟲害的危害主要是抑制作物葉綠素的合成，加速了植株內部色素的減少，導致植株早衰、黃葉增加、冠層結構破壞，使得病蟲害獨特的病征信息也會反映在植被冠層光譜上，這些因素綜合影響冠層光譜曲線，導致生理參數的敏感波段很有可能發生一定的漂移。馮偉等[17]研究發現，680～760 nm波段是白粉病脅迫下小麥冠層葉綠素密度的敏感區域。伍楠等[41]認為，614～698 nm和724 ～772 nm是病害脅迫下葉綠素含量的敏感波段。本研究中，500～720 nm波段對白粉病脅迫下葉綠素含量變化反應較為敏感，隨白粉病脅迫程度的加重，紅邊向左偏移。

3.2 病害條件下葉綠素監測模型的構建

葉綠素含量會隨著作物葉片的生長和衰老以及病蟲害侵染周期與程度而變化[42]。隨著白粉病病菌的快速擴散以及侵染周期增加，葉片中葉綠素含量下降(圖3)，阻礙植株正常代謝，破壞葉片內部結構及外部形態，加速植株衰老進程，影響冠層結構，降低冠層的光合作用。Sims等[14]研究表明，由紅邊區域波段構建的光譜參數mND705對作物品種類型和冠層結構不敏感，在冠層尺度上對預測葉片葉綠素含量有較高精度。前人利用紅邊波段構建大量的紅邊參數[36,16,39,43-44]或不同算法的紅邊位置[15,31,25]來估算葉綠素含量。在本研究中，在白粉病脅迫下，篩選出了14個對葉綠素變化較為敏感的植被指數，這些參數大多含有紅邊區域的光譜信息，其中RES、mND705和NDDA對白粉病脅迫下葉綠素含量表現出較好的監測效果，研究結果可為白粉病脅迫下的小麥光合性能評估提供參考。

3.3 病害條件下光譜監測的角度效應

冠層二項反射特性表明，觀測角度和光入射方向的變化會影響植被的冠層反射率。近年來，國內外學者提出了遙感監測中觀測角度對生理指標與冠層光譜之間關系的影響。因此，包含豐富冠層結構信息的多角度測定光譜成為遙感監測研究的熱點。多角度觀測遙感技術提高了已有光譜參數在作物生產中的適用性[45]，適宜的觀測角度更有利于作物特征的提取，提高對生理指標的監測精度。Galv?o等[46]提出光照強度和陰影面積等因素會影響光譜參數的反演性能，后向觀測方向更有利于作物生理指標的監測。不同觀測視角的反射光譜數據能夠反映出視場內目標物構成成分主要信息的差異。趙春江等[25]和黃文江等[47]研究表明，垂直觀測角度主要反映植被的覆蓋度以及較多的土壤背景信息，而20°和30°的觀測天頂角主要反映中下層植被信息，40°觀測天頂角主要反映中層植被信息，50°和60°觀測天頂角則主要反映上層植被光譜信息。He等[22]采用多角度遙感對小麥氮素含量監測時，提出與光入射方向相同的觀測方向最佳。張東彥等[26]采用多角度遙感監測大豆葉綠素密度，-40°是反演葉綠素密度的最佳角度。本研究為白粉病侵染試驗，分析了觀測角度對冠層光譜與葉綠素含量之間關系的影響，結果表明，前向觀測比后向更好，最佳角度以+20°居多，這與水肥等非生物脅迫下葉綠素含量觀測的敏感角度有明顯差異，這可能是因為葉片正面菌斑多，白色菌斑覆蓋在葉片正面改變了葉片對光的反射，進而影響光在冠層的分布。

4 結 論

隨著生長時期的推進，病菌危害加重，小麥葉綠素含量降低。隨著葉綠素含量降低冠層光譜反射率在可見光波段呈現上升趨勢，紅邊左移，而在近紅外波段則沒有表現一致規律。在不同的觀測角度下，可見光波區域的500～720 nm波段反射率均隨著葉綠素含量的變化呈現出敏感響應，此波段可作為白粉病脅迫下葉綠素監測的敏感區域。對常規植被指數與葉片葉綠素含量間關系進行綜合分析，前向相關性優于后向，最佳觀測角度為+20°；植被指數RES最適宜，可用于白粉病脅迫下小麥葉綠素含量監測。