小麥植株水分狀況遙感監(jiān)測研究進展與展望

史 博，馬祖凱，劉小軍，田永超，朱 艷，曹衛(wèi)星，曹 強

(南京農業(yè)大學國家信息農業(yè)工程技術中心/智慧農業(yè)教育部工程研究中心/農業(yè)農村部農作物系統(tǒng)分析與決策重點實驗室/江蘇省信息農業(yè)重點實驗室/現(xiàn)代作物生產省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇南京 210095)

我國農業(yè)用水占全國用水總量的70%左右，但每年仍會出現(xiàn)大規(guī)模的旱災，受旱面積少則 2 000多萬hm，多則可達4 000多萬hm，糧食減產數百萬噸到幾千萬噸，直接導致上百億元的經濟損失。小麥是我國主要糧食作物之一，小麥高產對國家糧食安全至關重要。在水資源短缺的嚴峻形勢下，如何高效利用水分確保小麥高產穩(wěn)產是我國農業(yè)可持續(xù)發(fā)展所面臨的巨大挑戰(zhàn)。

在小麥的生長發(fā)育過程中，水分是影響其生理生長、光合作用和產量的主要因素之一，及時監(jiān)測和管理水分信息是保證小麥優(yōu)質高產的關鍵。目前，我國應用在小麥水分上的技術還比較落后，主要是依據實踐經驗對植株水分狀況進行判斷，或者利用一些便攜式儀器對植株水分進行監(jiān)測。這些方法效率低，工作量大，并且不能及時準確地反映作物水分信息。而遙感技術可以進行實時監(jiān)測，快速高效地獲取大范圍作物的水分信息，實現(xiàn)對作物的精確灌溉。因此，利用遙感技術監(jiān)測小麥植株水分狀況是未來提高農業(yè)水分管理的重要途徑，也是現(xiàn)代化精確農業(yè)需要研究的重要內容。

1 小麥植株水分監(jiān)測方法

水分占植株組成成分的80%～90%以上，其含量的高低對小麥的生長發(fā)育、產量及品質至關重要。植物水分的吸收、運輸和散失是一個土壤-植株-大氣組成的循環(huán)系統(tǒng)(圖1)，因此可以從土壤、植株和大氣多個角度進行水分的監(jiān)測診斷。傳統(tǒng)的小麥植株水分監(jiān)測診斷方法主要是對植株的形態(tài)與生理指標進行間接觀測。隨著科技的發(fā)展，科研人員不斷探索出一些更加便捷高效的現(xiàn)代水分監(jiān)測方法(如光譜監(jiān)測、圖像監(jiān)測和信息融合等)，能夠大范圍對小麥水分信息進行實時、高效的采集。

圖1 土壤-植株-大氣水分循環(huán)示意圖

1.1 傳統(tǒng)方法

1.1.1 基于植株形態(tài)指標

小麥對水分非常敏感，當其受到水分脅迫時植株形態(tài)發(fā)生明顯改變，主要表現(xiàn)有：(1)干旱脅迫會減弱植株光合作用，影響其生長發(fā)育，最終導致株高降低；(2)干旱脅迫引起小麥葉面積減小；(3)干旱脅迫條件下小麥葉片形態(tài)會發(fā)生變化，如葉片萎蔫，葉夾角降低，葉形系數和葉片卷曲度則明顯升高；(4)干旱脅迫會影響葉綠素的合成和降解，使其含量降低，進而改變葉片顏色。

形態(tài)指標能直觀反映植株水分狀況，但依據此類指標只能對植株水分進行粗略的判斷，且具有滯后性，對于農業(yè)水分精確管理指導意義不大。除此之外，觀察者之間不同的判斷標準和依據以及不同生育時期變化指標的不同，都會導致極大的結果差異。因此，通過植株形態(tài)指標對小麥進行水分監(jiān)測和診斷并不能起到很好的指導效果。

1.1.2 基于植株生理指標

葉片是植物受到水分脅迫時生理變化最敏感的部位，當作物處于缺水狀態(tài)時，葉片的一些生理指標會發(fā)生變化，如含水量減少、水勢降低、光合作用減弱等。在水分脅迫條件下，小麥為了適應干旱環(huán)境，體內水分存在形式及比例會發(fā)生改變，葉片自由水減少，束縛水增加。這些生理指標的改變?yōu)楸O(jiān)測小麥植株水分狀況的變化提供了 依據。

凈光合速率、氣孔導度、蒸騰速率等光合生理指標是監(jiān)測作物水分的常用指標。當受到干旱脅迫時，作物水分利用效率改變，并且通過控制葉片氣孔的孔徑甚至關閉氣孔來限制水分損失，隨著水分虧缺程度的加劇，植株的凈光合速率、氣孔導度、蒸騰速率均呈下降趨勢。拔節(jié)期的輕度干旱有助于冬小麥改善植株冠層結構，保持開花后冠層更高的光合能力。葉片水勢是調節(jié)植株細胞水分的關鍵因素，在診斷植株水分時應用廣泛。對土壤-植物-大氣連續(xù)體中的水分循環(huán)進行研究發(fā)現(xiàn)，葉水勢會受到土壤水分和大氣水分的影響，在水分虧缺時葉片水勢會明顯降低，葉片水勢較高的植株生長狀況較好。

基于生理指標對作物的水分進行監(jiān)測，需要對大量的樣點進行測定，會對植被造成破壞，且處理過程費時費力，獲取的信息也存在嚴重滯后性，因此不利于在大田生產中進行推廣。

1.2 遙感監(jiān)測

由于物質具有光譜特性，不同物體在不同波段呈現(xiàn)出不同的反射特征和吸收特征，使得遙感監(jiān)測在水分監(jiān)測方面的應用成為可能。當植株處于干旱脅迫條件下，葉片的形態(tài)指標、生理指標、組織結構等都會發(fā)生改變，從而引起相應的反射光譜曲線表現(xiàn)出不同的特征變化。近年來國內外利用遙感技術監(jiān)測小麥植株水分狀況方面開展了大量研究，為小麥水分管理提供了更好的方法和途徑。與傳統(tǒng)方法相比，遙感技術具有獲取信息手段多、探測范圍廣、信息量大等特點。

1.2.1 可見光-反射紅外遙感監(jiān)測

作物光譜特性受到水分含量的影響主要有兩方面原因：在400～1 300 nm，水分含量變化會引起葉片內部結構改變，從而影響該波段反射率；在 1 300～2 500 nm，水分含量會影響輻射的直接吸收，進而影響反射率。葉片含水量降低時紅外光譜反射率增加，且1 450和1 930 nm波段光譜對葉片含水量變化反應敏感。也有學者認為，690、740及950～970 nm波段的冠層光譜均可很好地反映植株水分狀況。基于多/高光譜遙感構建的歸一化差值水分指數(NDWI)、簡單比值水分指數(SRWI)、水分脅迫指數(MSI)等光譜指數，建立的相應水分監(jiān)測模型可用于對作物植株水分狀況進行監(jiān)測。國內對小麥進行研究發(fā)現(xiàn)，在1 450 nm附近葉片含水量與光譜反射率強吸收特征表現(xiàn)出良好的相關性，對不同的葉位水分與光譜反射率和其一階導數所構建的植被指數均表現(xiàn)出顯著相關性。

基于可見光-反射紅外遙感光譜監(jiān)測小麥水分狀況具有無損、實時、精確性高等優(yōu)點，但受環(huán)境條件影響較大，儀器設備成本較高，且研究結論不盡相同，普適性較差。目前對作物水分指標與光譜指數間的定量關系及分析方法已進行了較多研究，但對于水分脅迫下植株結構和生理方面的變化與反射光譜的相關機理性研究還比較少。

1.2.2 熱紅外遙感監(jiān)測

利用熱紅外遙感監(jiān)測小麥植株水分狀況十分便捷、高效，通過葉片或冠層溫度反演作物含水量具有較好的適用性，該方法在國外的應用相對成熟，而國內相關研究開展較晚。熱紅外遙感監(jiān)測技術從最初的手持式熱紅外計、手持式熱紅外成像儀，到現(xiàn)在的無人機熱紅外成像測溫儀以及星載熱紅外遙感技術，信息的獲取經歷了由“點”到“面”的發(fā)展，使研究更加趨于全面和嚴謹。研究初期，國內外學者們主要利用手持式熱紅外測溫儀探究了冠層溫度與作物水分狀況的關系，基于點狀測溫方式進行了大量研究。2004年，Jones等開始將熱紅外影像技術應用在作物水分的相關研究中。近年來無人機技術快速發(fā)展，因其具有成本低、輕巧方便的特點，使得基于無人機熱紅外遙感監(jiān)測植株水分狀況成為熱點。姚志華等基于無人機采集不同水分處理下的冬小麥熱紅外圖像來反演作物水分脅迫狀況具有較好效果。基于冠層溫度來監(jiān)測小麥植株水分已經構建了多種植被指數。Han等新建了作物冠層水分含量指標CTSD(冠層溫度的標準偏差)來預測作物水分狀況，表現(xiàn)出很好的準確性。

通過熱紅外遙感對小麥水分狀況進行診斷具有測定速度快、操作簡單、無損和多時相連續(xù)監(jiān)測等特點，能很好地應用于大范圍的小麥水分監(jiān)測。但該技術易受天氣和周圍環(huán)境等影響，另外基于無人機熱紅外傳感器的空間分辨率不高，因而針對熱紅外技術的儀器開發(fā)和理論基礎的研究仍需進一步加深。

2 基于遙感技術的小麥植株水分診斷指標

基于遙感技術，研究者不斷對診斷指標進行豐富和完善，使其能夠更加高效、準確地監(jiān)測不同生態(tài)條件下小麥植株水分狀況。表1中列出了幾種常用診斷指標及其優(yōu)缺點。

2.1 溫 度

作物溫度受到土壤-植株-大氣連續(xù)體內的水氣流和熱量影響，與該系統(tǒng)中能量的吸收和釋放相關。作物冠層把吸收的太陽輻射轉化為熱能，使葉片溫度上升，蒸騰作用又使葉面溫度下降。當受到干旱脅迫時，蒸騰作用減弱，作物葉片溫度升高，因而冠層溫度與植株水分狀況緊密相關。通過紅外裝置監(jiān)測作物溫度用來診斷小麥植株水分狀況，具有簡便、快速和適應性廣的優(yōu)點。監(jiān)測方法由手持式紅外輻射儀擴展到航空和衛(wèi)星遙感平臺，監(jiān)測指標也由葉片溫度向冠層溫度優(yōu)化。

學者們基于冠層溫度進行了大量研究并建立了多種水分指標，其中有代表性的指標主要有脅迫積溫SDD(stree degree day)、溫度脅迫日TSD(temperature stress day)等。目前基于冠層溫度、葉片溫度、冠氣溫差和葉氣溫差與作物產量、土壤水分和各項生理指標的關系展開了大量研究。有研究人員分析了小麥不同葉位葉片的葉氣溫差和不同角度的冠氣溫差與水分狀況的關系，明確了冠氣溫度指標與水分狀況的變化規(guī)律及其定量關系。邊江利用無人機遙感基于冠層溫度構建了作物水分狀況的診斷模型和水分脅迫指數。

表1 小麥植株水分診斷指標Table 1 Wheat moisture diagnostic indicators

目前基于冠層溫度來診斷小麥植株水分狀況的研究較零散，結果差異性較大，且缺少系統(tǒng)的、公認的應用型研究成果。此外，氣象因素對實際測量結果有很大影響，因而如何解決氣象因子的干擾也是需要關注的問題。另外，單靠溫度指標來監(jiān)測小麥植株水分狀況的精度較低，需綜合考慮其他環(huán)境指標來建立普適性好、精確度高又具有機理性的水分監(jiān)測模型。

2.2 冠層含水率

冠層含水率CWC(canopy water content)既能反映植株葉片的水分狀況，又具有作物群體水分特征，是水分脅迫和植株長勢監(jiān)測的重要指標。基于冠層光譜反射率獲取的信息具有實時、無損等優(yōu)點，同時豐富的光譜參數和光譜波段信息使其對植株水分的估測更加精準。前人通過研究得出CWC的最優(yōu)敏感波段位于1 458 nm的中心波段附近。1999年Penuelas J等構建了用于預測葉片、植株和冠層含水量的光譜指數WI/NDVI。多項研究均發(fā)現(xiàn)在近紅外波段范圍內，隨著水分含量的上升，冠層反射率降低。隨著冬小麥生育進度的推進，冠層光譜反射率會逐漸降低；當增加灌水量時CWC會逐漸上升，在達到一定程度時，CWC便開始降低。Tarin等發(fā)現(xiàn)，用成像光譜法監(jiān)測CWC的變化是確定物種對氣候事件和長期變化反應的有力方法，可為大規(guī)模空間尺度的政策決策和保護提供支持。

利用手持式傳感器雖然能夠對CWC進行無損、準確的監(jiān)測，但獲取信息量較小且費時費力。而衛(wèi)星平臺具有高時間分辨率的特點，對于長時間動態(tài)監(jiān)測CWC在技術上更具優(yōu)勢，也是未來監(jiān)測作物冠層含水率的發(fā)展方向。

2.3 植株含水率

植株含水率PWC(plant water content)是診斷作物水分虧缺的優(yōu)良指標，對監(jiān)測作物水分狀況和指導農田灌溉具有重要意義。傳統(tǒng)方法主要通過破壞性取樣對植株含水量進行測定，費時費力，難以滿足現(xiàn)代化農業(yè)的需求。而基于無人機和衛(wèi)星平臺的遙感技術監(jiān)測PWC具有高效、省時、省力的特點，逐漸成為研究熱點，并取得一定進展。

不同學者在對PWC的研究中建立了多種監(jiān)測模型，如利用MSI、WI和NDVI等建立的監(jiān)測模型都表現(xiàn)出比較高的精度。Das等通過對不同小麥品種相對含水量與光譜數據的相關性分析，結果表明最優(yōu)光譜指數分別為NDSI(,)和RSI(,)。在遙感監(jiān)測方面，通過利用無人機搭載多/高光譜相機，在快速高效地獲取圖像信息的同時，也解決了衛(wèi)星平臺易受天氣影響和周期性的缺點，通過獲取的圖像信息建立最優(yōu)模型，用來反演作物PWC。前人構建了較多適用于PWC估算的光譜指數，但對光譜參數的優(yōu)化還需進一步探究。

2.4 葉片等效水厚度

葉片等效水厚度LEWT(leaf equivalent water thickness)包含了作物含水量和葉面積等指標信息，能夠直觀地反映出作物的含水量和其生長發(fā)育狀況。國內外學者在估算植被等效水厚度方面開展了大量研究，主要有三類估算方法：基于PROSPECT輻射傳輸模型的反演法、基于多種智能算法的反演方式和高光譜指數法。

研究者在利用光譜指數對葉片含水量進行反演時發(fā)現(xiàn)，EWT也具有較好的反演精度。在對冬小麥的研究發(fā)現(xiàn)，用NDWI估算EWT效果較好。在小麥生長后期，與葉片相對水分含量相比，EWT能夠更好地反映出小麥的水分狀況。同時，有學者認為應該以小麥開花期為界限，對小麥開花前后的LEWT獨立建模，可以更大程度提高模型的估測能力。劉良云等通過對Beer定律進行結合，利用945和975 nm葉片反射率差值，在單葉尺度構建EWT和REWT遙感反演的機理模型。Yilmaz等通過對多種植物進行研究表明，歸一化紅外指數(NDII)對EWT表現(xiàn)出很好的反演效果，而且兩者具有較強的相關性。

前人在研究光譜指數和LEWT的定量關系時構建了幾種經典的水分光譜指數(如WI、MSI、NDII等)，這些水分光譜指數多數是反映葉片或植株含水率等傳統(tǒng)水分指標信息，當對小麥的LEWT進行監(jiān)測時在不同品種上或地區(qū)往往有一定的局限性。其主要原因可能是地區(qū)生態(tài)條件和品種類型帶來的差異性，因此不同水分光譜指數的精確度和穩(wěn)定性還有待進一步提高。

2.5 作物水分脅迫指數

作物水分脅迫指數CWSI(crop water stress index)是利用冠層溫度來監(jiān)測作物水分狀況的指標，其數值在0～1之間，數值越大；水分虧缺越嚴重。1981年Idso等首先提出了CWSI經驗模型，隨后Jackson建立了CWSI理論模型，與理論法相比，經驗法中冠層溫度、空氣溫度和相對濕度這些參數更易獲取，所以在實際應用中經驗法更加廣泛。國外學者進行了基于冠層溫度的CWSI對作物指標的研究，結果表明，CWSI與光合作用、植株水勢、土壤基質勢、土壤含水量等密切相關。康紹忠等指出可以利用CWSI作為干旱脅迫和水分灌溉的指標，并明確了冬小麥在不同生育時期的CWSI臨界值。郭子卿基于冠氣溫差構建了CWSI經驗模型，且發(fā)現(xiàn)CWSI與植株含水率和葉層含水率都呈負相關，可以有效地對小麥進行水分脅迫狀況的監(jiān)測，用于指導農田灌溉和產量估測。

CWSI雖然可以有效評估小麥水分脅迫狀態(tài)，但是CWSI需在全覆蓋條件下使用，適用時間有限，且計算所需要的參數較多，影響應用效果。同時，測量時間、天氣條件、種植方式和品種等都會影響CWSI的閾值設定，難以實現(xiàn)對小麥水分脅迫診斷的定量分析。

2.6 作物水分虧缺指數

作物水分虧缺指數CWDI(crop water deficit index)通過將土壤水分與植物吸收水分的能力聯(lián)系起來，考慮了水分平衡及其需水特性，能較全面地反映作物水分狀況。同時，CWDI彌補了CWSI的一些缺點，CWDI不需要獲取冠層溫度，適合低覆蓋度的作物生產條件。有學者基于衛(wèi)星遙感反演的WDI和潛在蒸散量相結合，估算實際蒸散量。有研究發(fā)現(xiàn)，除極端脅迫條件外，隨著植物水分虧缺指數閾值的增加，灌水次數、灌水量以及作物蒸騰、生長和產量均受到顯著限制，而水分利用效率會顯著增加。利用CWDI還可以對作物的干旱時空特征在不同生育時期和某地多年的表現(xiàn)進行分析，為當地農業(yè)生產提供參考依據。

雖然CWDI的假設條件較多，對作物灌水后的響應有一定的滯后性，但CWDI對植被的覆蓋度沒有要求，這為其在大范圍監(jiān)測小麥植株水分狀況提供了可能性。隨著遙感技術的發(fā)展，CWDI的應用也得到不斷提升，使其未來在水分診斷指標中更具有優(yōu)勢和潛力。

3 存在問題與展望

3.1 存在問題

與傳統(tǒng)診斷方法相比，基于遙感技術的小麥植株水分監(jiān)測診斷方法具有實時、無損、精準等特點，能夠快速獲取大范圍的作物信息，為小麥進行精確灌溉提供科學的依據。但隨著研究的深入和應用需求的增加，在發(fā)展過程中也同樣存在一些不足。(1)作物的水分變化是一個復雜的過程，當前多數研究僅利用某一時間獲取的信息來判斷小麥植株水分狀況，具有一定的滯后性。對于融合遙感與其他多元數據對小麥植株水分進行監(jiān)測的研究還不完善，系統(tǒng)性較差，在多元信息融合方面的研究有待加強。(2)基于不同平臺所獲取的遙感數據，由于不同數據源的時空尺度差異限制了數據的綜合利用，并且遙感數據的不確定性也影響了數據的使用。(3)傳統(tǒng)的遙感數據在某些方面(如作物識別、水分估測等)不能夠滿足當前的使用目的和應用需求，獲取數據后的處理方法十分復雜且耗時，需要一定的專業(yè)知識和技能，不利于該技術的推廣使用。(4)對小麥需水生理過程和調控機理研究不夠深入，不能滿足精確農業(yè)的定量化管理需求，需加強與現(xiàn)代化技術的融合。

3.2 展 望

隨著未來水資源的短缺、平均氣溫的上升以及用水需求的加劇，作物生育期中的干旱脅迫現(xiàn)象將會更加頻繁。通過開展小麥植株水分狀況的監(jiān)測研究，及時獲取作物水分狀況，有利于指導小麥得到科學精確的灌溉，在節(jié)約水資源的同時，獲得更好的產量和品質。傳統(tǒng)的水分監(jiān)測技術主要是依賴于土壤水分、氣候數據和植物生理指標來評估水分脅迫，這些方法勞動強度大、監(jiān)測范圍小并且不利于推廣。隨著遙感技術在農業(yè)領域的開展，為自動、非破壞性、快速高效監(jiān)測作物水分狀況創(chuàng)造了條件，多數研究也證實了其在小麥植株水分狀況方面所存在的巨大應用潛力。

(1)加強多元信息融合，建立新型水分診斷指標。研究表明，遙感參數(例如NDVI)與氣孔導度、葉片水勢和葉面積指數等指標之間顯著相關，說明利用遙感數據對小麥植株水分狀況監(jiān)測是可行的，但在精度不足情況下單個指標難以用來估測作物水分狀況。此外，對于小麥植株水分狀況的監(jiān)測方法和診斷指標種類繁多，大多數研究成果只是把某一指標單獨孤立進行研究,很少考慮指標間的綜合效應對作物水分狀況的影響，今后需將小麥遙感信息與土壤數據、氣象數據和表型信息等進行融合，構建更準確、全面的綜合型診斷指標，實現(xiàn)對小麥植株水分狀況的早期預警，為田間灌溉管理及時進行指導。

(2)綜合利用星-機-地一體化工作體系，發(fā)展數據同化技術。基于不同平臺和傳感器所獲取的數據源會存在差異問題，雖然已經開發(fā)了多尺度遙感數據轉換技術，但綜合應用尚未完全實現(xiàn)。同時，遙感數據的不確定性(如易受天氣、云層遮擋等影響)也是一項問題，發(fā)展數據同化技術對提高遙感數據的綜合應用性和定量估測十分重要。今后，應該完善星-機-地一體化工作體系，加強遙感在水分監(jiān)測中的應用。

(3)優(yōu)化遙感數據處理方法，建立自動化處理流程。基于不同平臺所獲取的數據和其他相關數據的可用性為在農業(yè)中的應用提供了技術支撐。但獲取數據后的處理仍然是一個非常耗時的步驟，需要專業(yè)軟件和遙感方面的基礎知識，在遙感監(jiān)測技術作為農業(yè)實踐中的常用工具應用之前，這個過程必須在很大程度上實現(xiàn)自動化。同時，加強在軟件開發(fā)和管理系統(tǒng)方面的提升，發(fā)展出一個實時、方便的管理系統(tǒng)，以增強使用者做出適當決策的能力和應用需求。

(4)深入研究小麥需水生理過程和調控機理，結合現(xiàn)代化技術，實現(xiàn)智能化水分管理。作物的水分變化是一個復雜的過程，需要基于土壤-植物-大氣系統(tǒng)進行更加深入的研究，開展在土壤水分運輸、植株生長發(fā)育和作物耗水等過程的綜合分析，掌握小麥在不同生育期需水特性和生理機制，實現(xiàn)作物需水過程的多要素協(xié)同調控。此外，要考慮多時空尺度的水分監(jiān)測，將農業(yè)水分監(jiān)測由定性描述向定量描述過渡，結合人工智能等現(xiàn)代技術，向自動化、智能化水分管理發(fā)展，為小麥精準水分管理提供理論依據和技術支撐。