基于綜合指標的冬小麥長勢監(jiān)測

翟麗婷 魏峰遠 馮海寬 李長春 楊貴軍

摘要：通過單個指標檢測冬小麥長勢的方法很多，但是根據(jù)綜合多個單個指標分析冬小麥長勢的方法相對較少。利用信息熵將多個單個指標計算得到綜合指標，進而分析冬小麥長勢。通過偏最小二乘回歸反演冬小麥氮素含量、葉綠素含量和水分含量，計算3個指標的權(quán)重，計算出綜合長勢指標監(jiān)測冬小麥長勢。研究結(jié)果表明，冬小麥冠層葉片氮素、葉綠素、水分反演的r2分別為0.72、0.31、0.61，RMSE分別為0.506、1.303、10.320，NRMSE分別為13%、33%、17%，綜合指標的r2、RMSE、NRMSE分別為0.75、0.053、8%。結(jié)果表明，基于光譜指數(shù)冬小麥對冠層葉片氮素和水分反演精度較高，葉綠素反演精度較低，綜合指標的反演精度最高。

關(guān)鍵詞：偏最小二乘;氮素;葉綠素;水分;綜合指標;反演

中圖分類號：S127;S512.1+10.1?文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2020）18-0244-06

收稿日期：2019-08-22

基金項目：國家重點研發(fā)計劃（編號：2016YFD0300602）;國家自然科學基金（編號：41601346、41871333）;河南省科技攻關(guān)項目（編號：182102110186）。

作者簡介：翟麗婷（1993—），女，河南偃師人，碩士研究生，研究方向為精準農(nóng)業(yè)定量遙感。E-mail：842948721@qq.com。

通信作者：馮海寬，助理研究員，主研究方向為農(nóng)業(yè)定量遙感和無人機。E-mail：fenghaikuan123@163.com。

氮素是直接反映作物營養(yǎng)狀況和代謝的主要組分，葉綠素含量是衡量作物光合能力和作物是否受環(huán)境脅迫的指示器，水分對冬小麥冠層養(yǎng)分等運輸具有促進作用[1-2]。氮素、葉綠素、水分對冬小麥的生長發(fā)育具有重要的作用[3-4]。楊紹源等利用偏最小二乘算法，利用多角度光譜數(shù)據(jù)估計冬小麥氮素含量垂直分布，結(jié)果表明，改進后的綠光歸一化植被指數(shù)在反演上層、中層、下層葉片氮濃度時效果最好，達到了極顯著水平[5]。程曉娟等針對不同形式的歸一化差值水分指數(shù)（NDWI）存在的飽和性問題，引入增強型植被指數(shù)EVI對其加以適當改進，構(gòu)建新的植被水分指數(shù)NDWI#（即NDWI×EVI）來估測作物水分含量[6]。蔣金豹等將冠層葉綠素密度與高光譜指數(shù)進行相關(guān)性分析，選取相關(guān)系數(shù)大于0.7的指數(shù)構(gòu)建反演模型，并對模型進行檢驗，結(jié)果表明微分指數(shù)（D750 nm-D550 nm）/（D750 nm+D550 nm）反演精度以及穩(wěn)定性最好[7]。王紀華等研究表明，運用偏最小二乘算法可利用垂向觀測的冬小麥冠層光譜來反演不同層次的葉氮濃度[8]。靳彥華等分析了春小麥冠層光譜與葉綠素含量的相關(guān)性，以及對其紅邊拐點位置與葉綠素含量做回歸分析，分別建立了水澆地和旱地春小麥葉綠素含量估測模型并檢驗了模型精度[9]。韓茜等提出，利用高光譜植被指數(shù)可實現(xiàn)作物參量的有效反演，且作物參量的定量反演對不同的指標，即中心波長、波段寬度和信噪比具有較強的敏感性[10]。以上研究主要通過單一的生長指標進行反演。裴浩杰等將氮素、葉綠素、生物量、葉面積指數(shù)等按均等權(quán)重計算綜合長勢指標，用偏最小二乘反演綜合指標，進行冬小麥長勢分析，發(fā)現(xiàn)綜合長勢指標能夠更好地評價冬小麥的長勢[11]。

目前，大多數(shù)研究都是通過對單一生長指標評價作物長勢，而很多情況下對一些生長指標的反演可能受其他因素的影響存在精度低等問題，這對評價冬小麥生長狀況具有一定的局限性。前人研究多集中于單一生長指標的反演，很少考慮綜合生長指標對冬小麥生長的影響。本研究主要運用熵值法對氮素、葉綠素、水體進行歸一化處理計算各組分的權(quán)重生成綜合指標進行反演，分析其相關(guān)性，以期通過綜合生長指標提高反演精度實現(xiàn)更精確的作物長勢評價。

1?材料與方法

1.1?研究區(qū)概況

試驗田位于北京市海淀區(qū)，地處40°11′N，116°27′E（圖1），海拔高度為36 m，土地肥沃，地勢平坦，土壤類型為潮土，氣候類型為典型的暖溫帶半濕潤大陸季風氣候，農(nóng)作物為9月底至10月初所種植的冬小麥。

1.2?研究設(shè)計

選擇京9843、農(nóng)大211作為供試品種，試驗在北京市農(nóng)林科學院進行，每個試驗區(qū)面積1.5 m×1.2 m。播種密度為600萬株/hm2，播種時間為2013年9月29日。

1.3?數(shù)據(jù)獲取

1.3.1?葉片氮含量測定

將每個小區(qū)選取的植株樣品測定光譜后，帶回實驗室，將植株器官分離為葉片、莖和根后分別置于紙袋中，然后在105 ℃下殺青，在80 ℃條件下烘干72 h至恒質(zhì)量，最后稱各個器官的質(zhì)量。將各個器官粉碎，采用凱氏定氮法對植株氮含量進行測定。

1.3.2?葉片葉綠素含量測定

在樣品取回實驗室后，采用Dualex4氮平衡指數(shù)測量儀對小麥葉片葉綠素含量進行測定。

1.3.3?葉片水分含量測定

利用樣本鮮質(zhì)量與干質(zhì)量，計算葉片含水量。

葉片含水量=葉片鮮質(zhì)量-葉片干質(zhì)量葉片鮮質(zhì)量×100%。

1.3.4?地面冠層光譜數(shù)據(jù)獲取

冬小麥葉片光譜采用美國ASD FiedSpec FR2500（光譜范圍350～2 500 nm，間隔1 nm）高光譜儀和葉片夾（ASD leaf clip）進行測定。在350～1 000 nm、1 000～2 500 nm內(nèi)光譜儀分辨率間隔分別為3、10 nm，采樣間隔分別為1.4、2.0 nm，光譜重采樣間隔為1 nm。葉片夾探測器里面安裝有石英鹵化燈，燈的光源穩(wěn)定，冬小麥葉片測量時為了獲得相同的探測面積，消除背景反射、葉片彎曲引起的光譜波動的影響，需要保證葉片是平整放置。冬小麥葉片光譜測量前，用布把葉片表面的浮塵擦去，以減少誤差。冬小麥葉片光譜測量需要用葉片夾自帶的標準白板進行校正。

1.4?研究方法

1.4.1?植被指數(shù)的構(gòu)建

為了更準確地對不同水分處理下冬小麥冠層葉片養(yǎng)分進行反演，根據(jù)葉片氮素與原始光譜的相關(guān)性分析，挑選敏感波段計算NDVI、OSAVI、GNDVI、EVI等植被指數(shù)（表1），將植被指數(shù)作為變量對葉片養(yǎng)分進行反演。

1.4.2?偏最小二乘算法

偏最小二乘算法（partial least squares regression，PLSR）是一種新型的多元回歸分析方法，它在回歸建模過程中采用了數(shù)據(jù)降維、信息綜合與篩選技術(shù)，提取對系統(tǒng)有最佳解釋能力的新綜合成分[12-14]。PLSR能夠很好地解釋因變量與自變量的關(guān)系，篩選光譜指數(shù)作為PLSR模型的輸入變量，相應的葉片養(yǎng)分含量作為PLSR模型的因變量，建立PLSR模型，進行葉片養(yǎng)分含量的反演[15-16]。

1.4.3?熵值法

熵值法是指用來判斷某個指標的離散程度的數(shù)學方法[17]。離散程度越大，認定該指標對綜合評價的影響越大，可根據(jù)各項指標的變異程度，利用信息熵計算出各個指標的權(quán)重，為多指標綜合評價提供依據(jù)[18-20]。

1.4.5?統(tǒng)計分析

選取2/3的試驗樣本進行建模，1/3的試驗樣本進行驗證。選取決定系數(shù)r2、均方根誤差RMSE和標準均方根誤差NRMSE作為評價精度的標準。

r2=（∑ni=1yi-y-）2（∑ni=1xi-y-）2;（1）

RMSE=∑ni=1，j=1（xi-yi）2n;（2）

NRMSE=∑ni=1，j=1（xi-yi）2n/y-。（3）

xi為葉片養(yǎng)分含量的實測值，yi為葉片養(yǎng)分含量的估計值，y為葉片養(yǎng)分含量的均值，n為樣本個數(shù)。其中，r2越大，RMSE越小，表示建模精度越高。NRMSE<10%表示葉片養(yǎng)分實測值與估計值一致性較好，10%≤NRMSE<20%時表示葉片養(yǎng)分實測值與估計值一致性為好，20%≤NRMSE<30%時表示葉片養(yǎng)分實測值與估計值一致性中等，NRMSE≥30%表示葉片養(yǎng)分實測值與估計值一致性較差。

2?結(jié)果與分析

基于地面高光譜數(shù)據(jù)對冬小麥葉片氮素、葉綠素、水分通過偏最小二乘反演模型進行定量反演，分析反演精度。將冬小麥葉片氮素、葉綠素、水分歸一化處理，然后挑選相關(guān)性高的光譜指數(shù)通過偏最小二乘對葉片養(yǎng)分進行反演。

2.1?基于光譜指數(shù)的冬小麥葉片水分定量反演

依據(jù)光譜指數(shù)NDVI、OSAVI、GNDVI、EVI與冬小麥葉片水分含量進行相關(guān)性分析。通過偏最小二乘進行葉片水分含量反演，建立預測葉片水分含量與實測葉片水分含量線性關(guān)系模型，計算r2、RMSE、NRMS以評價反演精度，結(jié)果見圖2。

圖2-A為偏最小二乘反演模型對冬小麥葉片水分反演建模結(jié)果，r2為0.609 2，RMSE為10.32，NRMSE為17%;圖2-B為偏最小二乘反演模型對冬小麥葉片水分反演驗證，結(jié)果r2為0.681 8，RMSE為5.199，NRMSE為16%。

2.2?基于光譜指數(shù)的冬小麥葉片葉綠素定量反演

依據(jù)光譜指數(shù)NDVI、OSAVI、GNDVI、EVI與冬小麥葉片葉綠素含量進行相關(guān)性分析。通過偏最小二乘進行葉片葉綠素含量反演，建立預測葉片葉綠素含量與實測葉片葉綠素含量線性關(guān)系模型，計算r2、RMSE、NRMS評價反演精度，結(jié)果見圖3。

圖3-A為偏最小二乘反演模型對冬小麥葉片葉綠素反演建模結(jié)果，r2為0.305 4，RMSE為1303，NRMSE為33%;圖3-B為偏最小二乘反演模型對冬小麥葉片葉綠素反演驗證結(jié)果，r2為 0233 0，RMSE為1.021，NRMSE為32%。冬小麥葉片葉綠素反演精度較低，未能達到顯著相關(guān)性水平。

2.3?基于光譜指數(shù)的冬小麥葉片氮素定量反演

依據(jù)光譜指數(shù)NDVI、OSAVI、GNDVI、EVI與冬小麥葉片氮素含量進行相關(guān)性分析。通過偏最小二乘進行葉片氮素含量反演，建立預測葉片氮素含量與實測葉片氮素含量線性關(guān)系模型，計算r2、RMSE、NRMSE以評價反演精度，結(jié)果見圖4。

圖4-A為偏最小二乘反演模型對冬小麥葉片氮素反演建模結(jié)果，r2為0.724 4，RMSE為0.506，NRMSE為13%;圖4-B為偏最小二乘反演模型對冬小麥葉片氮素反演驗證結(jié)果，r2為0.728 9，RMSE為0.142，NRMSE為12%。

2.4?基于光譜指數(shù)的冬小麥葉片綜合指標定量反演

依據(jù)光譜指數(shù)NDVI、OSAVI、GNDVI、EVI與冬小麥葉片綜合指標進行相關(guān)性分析。通過偏最小二乘進行葉片氮素含量反演， 建立預測葉片綜合指標與計算綜合指標線性關(guān)系模型，計算r2、RMSE、NRMSE以評價反演精度，結(jié)果見圖5。

圖5-A為偏最小二乘反演模型對冬小麥葉片綜合指標反演建模結(jié)果，r2為0.754 1，RMSE為0053，NRMSE為8%;圖5-B為偏最小二乘反演模型對冬小麥葉片綜合指標反演驗證結(jié)果，r2為0834 7，RMSE為0.021，NRMSE為9%。綜合指標的反演精度最高，對氮素和水分的反演結(jié)果雖然可以達到顯著性相關(guān)但是其反演精度均低于對綜合指標的反演，偏最小二乘對冬小麥葉片葉綠素的反演精度最低。

從表2可以看出，反演綜合指標的建模r2比反演氮素含量、葉綠素含量、水分含量的r2分別高003、0.44、0.14，NRMSE分別低5、25、9百分點;驗證r2比反演氮素含量、葉綠素含量、水分含量的r2分別高0.11、0.61、0.16，NRMSE分別低3、23、7百分點。綜合指標的反演結(jié)果精度最高，葉綠素的反演精度最低。

3?討論與結(jié)論

筆者通過構(gòu)建綜合指標，以期提供新的長勢檢測方法。利用光譜指數(shù)構(gòu)建基于PLSR的冬小麥葉片氮素、葉綠素、水分和綜合指標的反演模型，其綜合指標的反演精度高于對氮素含量、葉綠素含量、水分含量的反演精度，可能是因為：（1）綜合指標根據(jù)氮素含量、葉綠素含量、水分含量計算所得，氮素含量、葉綠素含量、水分含量之間可能存在相互關(guān)系，綜合指標結(jié)合各自優(yōu)勢，使反演精度提高。（2）挑選出與綜合指標相關(guān)性較高的光譜指數(shù)構(gòu)建PLSR模型。

本研究存在的不足之處是綜合指標的計算是根據(jù)信息熵計算冬小麥葉片氮素含量、葉綠素含量、水分含量的權(quán)重所得，而信息熵在計算權(quán)重時根據(jù)數(shù)據(jù)的離散程度分配權(quán)重，這在一定程度上忽略了不同養(yǎng)分在冬小麥的生長過程的重要程度。進一步的研究中應考慮不同生育時期葉片不同養(yǎng)分對冬小麥的生長過程的影響程度，根據(jù)對冬小麥生長的重要程度分配權(quán)重。

本研究基于光譜指數(shù)和偏最小二乘反演模型反演冬小麥葉片氮素含量、葉綠素含量、水分含量和綜合指標，得出以下結(jié)論：（1）基于光譜指數(shù)，利用偏最小二乘反演模型對冬小麥葉片氮素含量、葉綠素含量、水分含量、綜合指標進行估測，其中建模r2、RMSE、NRMSE分別為0.72、0.506、13%，031、1.303、33%，0.61、10.320、17%和0.75、0.053、8%;驗證r2、RMSE、NRMSE分別為0.73、0.142、12%，023、1.021、32%，0.68、5.199、16%和083、0021、9%。（2）反演綜合指標的建模r2比反演氮素含量、葉綠素含量、水分含量的r2分別高0.03、044、014，NRMSE分別低5、25、9百分點;驗證r2比反演氮素含量、葉綠素含量、水分含量的r2分別高0.11、0.61、0.16，NRMSE分別低3、23、7百分點。（3）綜合指標的反演精度r2均高于氮素含量、葉綠素含量、水分含量;RMSE和NRMSE均低于氮素含量、葉綠素含量、水分含量。綜合考慮冬小麥綜合指標的反演精度最高，具有最優(yōu)的估測精度。因此可以通過綜合指標去進行長勢分析，其效果會更好。

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