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摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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基于生物多样性保护的兴安落叶松与白桦最佳混交比例要要要以阿尔山林区为例
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中国能源消费碳排放的时空特征 舒娱琴 渊源怨缘园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
黄土丘陵沟壑区坡面尺度土壤水分空间变异及影响因子 姚雪玲袁傅伯杰袁吕一河 渊源怨远员冤噎噎噎噎噎噎噎噎
新疆艾比湖流域土壤有机质的空间分布特征及其影响因素 王合玲袁张辉国袁秦摇 璐袁等 渊源怨远怨冤噎噎噎噎噎噎
雅鲁藏布江山南宽谷风沙化土地土壤养分和粒度特征 李海东袁沈渭寿袁邹长新袁等 渊源怨愿员冤噎噎噎噎噎噎噎噎
一株溶藻细菌对海洋原甲藻的溶藻效应 史荣君袁黄洪辉袁齐占会袁等 渊源怨怨猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
砷形态对黑藻和竹叶眼子菜有机酸含量的影响 钟正燕袁王宏镔袁王海娟袁等 渊缘园园圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
七项河流附着硅藻指数在东江的适用性评估 邓培雁袁雷远达袁刘摇 威袁等 渊缘园员源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
杭州湾滨海湿地不同植被类型沉积物磷形态变化特征 梁摇 威袁邵学新袁吴摇 明袁等 渊缘园圆缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎
剪形臂尾轮虫形态的时空变化及其与生态因子间的关系 葛雅丽袁席贻龙袁马摇 杰袁等 渊缘园猿源冤噎噎噎噎噎噎噎
太湖流域河流水质状况对景观背景的响应 周摇 文袁刘茂松袁徐摇 驰袁等 渊缘园源猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
荒漠植物白刺属 源 个物种的生殖分配比较 李清河袁辛智鸣袁高婷婷袁等 渊缘园缘源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
臭氧浓度升高对香樟叶片光合色素及抗过氧化的影响及其氮素响应 牛俊峰袁张巍巍袁李摇 丽袁等 渊缘园远圆冤噎噎
不同密度下凤仙花重要形态性状与花朵数的关系 田旭平袁常摇 洁袁李娟娟袁等 渊缘园苑员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
五种高速公路边坡绿化植物的生理特性及抗旱性综合评价 谭雪红袁高艳鹏袁郭小平袁等 渊缘园苑远冤噎噎噎噎噎噎
散孔材与环孔材树种枝干尧叶水力学特性的比较研究 左力翔袁李俊辉袁李秧秧袁等 渊缘园愿苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎
北京城区行道树国槐叶面尘分布及重金属污染特征 戴斯迪袁马克明袁宝摇 乐 渊缘园怨缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
南亚热带米老排人工林碳贮量及其分配特征 刘摇 恩袁 刘世荣 渊缘员园猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
植物生活史型定量划分及其权重配置方法要要要以四棱豆生活史型划分为例 赵则海 渊缘员员园冤噎噎噎噎噎噎噎
半干旱区湿地鄄干草原交错带边界判定及其变化 王摇 晓袁张克斌袁杨晓晖袁等 渊缘员圆员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
氮肥运筹对晚播冬小麦氮素和干物质积累与转运的影响 吴光磊袁郭立月袁崔正勇袁等 渊缘员圆愿冤噎噎噎噎噎噎噎
氮肥形态对冬小麦根际土壤氮素生理群活性及无机氮含量的影响 熊淑萍袁车芳芳袁马新明袁等 渊缘员猿愿冤噎噎噎
基于数字相机的冬小麦物候和碳交换监测 周摇 磊袁何洪林袁孙晓敏袁等 渊缘员源远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
黄土高原半湿润区气候变化对冬小麦生长发育及产量的影响 姚玉璧袁王润元袁杨金虎袁等 渊缘员缘源冤噎噎噎噎噎
基于土地破坏的矿区生态风险评价院理论与方法 常摇 青袁邱摇 瑶袁谢苗苗袁等 渊缘员远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于生态位的山地农村居民点适宜度评价 秦天天袁齐摇 伟袁李云强袁等 渊缘员苑缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
氯虫苯甲酰胺对黑肩绿盲蝽实验种群的影响 杨摇 洪袁王摇 召袁金道超 渊缘员愿源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎远 种植物次生物质对斜纹夜蛾解毒酶活性的影响 王瑞龙袁孙玉林袁梁笑婷袁等 渊缘员怨员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
云南元江芒果园桔小实蝇成虫日活动规律及空间分布格局 叶文丰袁李摇 林袁孙来亮袁等 渊缘员怨怨冤噎噎噎噎噎噎
重庆市蝴蝶多样性环境健康指示作用和环境监测评价体系构建 邓合黎袁马摇 琦袁李爱民 渊缘圆园愿冤噎噎噎噎噎
专论与综述
生态系统服务竞争与协同研究进展 李摇 鹏袁姜鲁光袁封志明袁等 渊缘圆员怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
中国沿海无柄蔓足类研究进展 严摇 涛袁黎祖福袁胡煜峰袁等 渊缘圆猿园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
冰雪灾害对森林的影响 郭淑红袁薛摇 立 渊缘圆源圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
不同干扰因素对森林和湿地温室气体通量影响的研究进展 杨摇 平袁仝摇 川 渊缘圆缘源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
采石场废弃地的生态重建研究进展 杨振意袁薛摇 立袁许建新 渊缘圆远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
研究简报
基于地统计学和 悦云陨样地的浙江省森林碳空间分布研究 张摇 峰袁杜摇 群袁葛宏立袁等 渊缘圆苑缘冤噎噎噎噎噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢猿源源鄢扎澡鄢孕鄢 预 苑园郾 园园鄢员缘员园鄢猿远鄢圆园员圆鄄园愿
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封面图说院 秋色藏野驴群要要要秋天已经降临在海拔 源圆园园 多米的黄河源区袁红色的西伯利亚蓼渊生于盐碱荒地或砂质含盐碱土
壤冤铺满大地袁间有的高原苔草也泛出了金黄袁行走在上面的藏野驴们顾不上欣赏这美丽的秋色袁只是抓紧时间在严
冬到来之前取食袁添肥增膘以求渡过青藏高原即将到来的漫长冬天遥
彩图提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援 糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援 糟燥皂
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第 32 卷第 16 期
2012 年 8 月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol. 32,No. 16
Aug. ,2012
http: / / www. ecologica. cn
基金项目:国家自然科学基金项目( 41071251 ); 科技专项“应对气候变化的碳收支认证及相关问题冶 (XDA05050600);中国陆地生态系统碳鄄
氮鄄水通量的相互关系及其环境影响机制(973 项目)(2010CB833504)
收稿日期:2011鄄10鄄27; 摇 摇 修订日期:2012鄄04鄄17
*通讯作者 Corresponding author. E鄄mail: hehl@ igsnrr. ac. cn
DOI: 10. 5846 / stxb201110271606
周磊,何洪林,孙晓敏,张黎,于贵瑞,任小丽,闵程程,赵凤华.基于数字相机的冬小麦物候和碳交换监测.生态学报,2012,32(16):5146鄄5153.
Zhou L, He H L, Sun X M, Zhang L, Yu G R, Ren X L,Min C C, Zhao F H. Using digital repeat photography to model winter wheat phenology and
photosynthetic CO2 uptake. Acta Ecologica Sinica,2012,32(16):5146鄄5153.
基于数字相机的冬小麦物候和碳交换监测
周摇 磊1,2,何洪林1,*,孙晓敏1,张摇 黎1,于贵瑞1,任小丽1,2,闵程程1,赵凤华1
(1. 中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室, 北京摇 100101; 2. 中国科学院研究生院, 北京摇 100049)
摘要:利用数字相机自动、连续监测植被冠层物候变化,逐渐引起人们的广泛关注。 依托中国陆地生态系统通量观测研究网络
(ChinaFLUX),探讨了数字相机在监测冬小麦生长状况及生态系统碳交换方面的作用,得到如下结果:(1) 利用数字相机图像
提取的比值绿度指数 G / R能较好地反映冬小麦冠层物候变化,通过分析比值绿度指数 G / R的时间序列,得到了较为准确的冬
小麦关键生育日期(与人工观测数据比较,误差<3 d),表明数字相机可以作为物候监测的一种有效手段;(2)数字相机图像获
取的比值绿度指数能较好地模拟冬小麦总生态系统碳交换量 GEE,R2为 0. 66,叶片最大光合同化速率与比值绿度指数 G / R 变
化趋势基本一致。 表明利用数字相机技术在一定程度上能够表征作物生理生态过程。 从而为我国开展不同陆地生态系统自动
连续物候监测,深入研究不同生态系统物候和碳循环的关系提供支持。
关键词:数字相机;涡度相关;冬小麦;物候参数;CO2通量
Using digital repeat photography to model winter wheat phenology and
photosynthetic CO2 uptake
ZHOU Lei1,2, HE Honglin1,*, SUN Xiaomin1, ZHANG Li1, YU Guirui1, REN Xiaoli1,2, MIN Chengcheng1,
ZHAO Fenghua1
1 Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of
Sciences, Beijing 100101, China
2 Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Abstract: Continuous and automatic monitoring of canopy phenology is of increasing scientific interest as a tool to
investigate the multiple implications of vegetation dynamics on ecosystem carbon fluxes. For this purpose, we initiated
research on winter wheat ecosystem northern China in 2011, belonging to Chinese Terrestrial Ecosystem Flux Observation
and Research Network (ChinaFLUX), and evaluated the applicability of digital camera imagery for monitoring and modeling
crop phenology and physiology. A standard, commercially available webcam was mounted at the top of the eddy covariance
tower at the YuCheng ChinaFLUX site. Images were collected in growing season every 30 min from 9:30 a. m to 5:00 p. m
each day. Red, green, and blue color channel brightness data for a region鄄of鄄interest (ROI) were extracted from each
image (ROI is the subset of image, can better describe the target忆s characters. The size of ROI for winter wheat is 380*
260 pixels) . Since a temporal series of original brightness data can忆t capture the changes at different canopy development
stages, we compared different indices ( ratio greenness index, excess greenness index, and relative greenness index)
composed of different channel brightness data. Ratio greenness index (G / R), can reflect the size of leaf area index and
variations in chlorophyll content of winter wheat, proved to be the index best describing the green鄄up signals of the
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vegetation, was calculated by dividing green channel brightness by red channel brightness, and extracted from chronically
digital images. Phenological date was defined as the date on which the curvature of G / R reaches its peak and compared to
field鄄measured phenological date. The results confirmed that G / R was useful to monitor canopy phenology. We further
investigated the relationship between G / R and carbon exchange capacity ( i. e. , gross ecosystem exchange [GEE]) of
vegetation using eddy covariance CO2 flux data. A strong relationship (GEE: r
2 = 0. 66) between ratio greenness and
photosynthesis was observed for winter wheat. At the same time, we used the daily NEE and PAR data collected from Eddy
covariance technique, employed the Michaelis鄄Menten equationt, and obtained the curve of Amax. The result demonstrated
a positive relationship between G / R and Amax, and suggested that G / R is able to reflect the plant phenological activity in
physiological level. We concluded that digital camera images not only provide a reliable measure of plant phenology at high
tempo鄄spatial resolutions, but also act as a complementary role of CO2 flux measurements, and improve our knowledge of
ecosystem processes. Digital cameras have been installed at eight typical terrestrial ecosystem sites of ChinaFLUX for
phenological observations, constituting of the Chinese Digital Camera Phenology Observation Network. This platform will
provide an unprecedented opportunity to obtain an improved understanding of vegetation responses to climate change in
China. With high tempo鄄spatial resolution phenological data, we can bring insights into the process of biologically mediated
carbon sources and sinks, and better understand the uncertainties of the role of terrestrial ecosystems in the global carbon
cycle.
Key Words: digital camera; eddy covariance; agro鄄ecosystem; phenological date; CO2 flux
植被物候被视为“大自然的语言冶和全球变化的“诊断指纹冶 [1鄄2] ,不仅是全球植被和陆面过程模型的重要
参数[3],还是表征陆地生态系统对气候变化响应与适应的综合性指标[4鄄5] 。 传统的人工物候观测方法具有客
观、准确的特点,但需花费大量人力、物力,且无法准确监测复杂地形条件下的植被状况。 遥感物候观测具有
多时相、覆盖范围广、空间连续等优点[6鄄7],但空间分辨率较低,获得的物候与地面观测值存在一定的偏差[8]。
随着数字图像处理技术的提高,数字相机作为“近地面冶遥感的新方法[9],结合了人工观测和遥感观测的优
点,可自动连续地拍摄高时空分辨率图像[10],成为记录植被物候变化的一种新手段[11鄄14]。
与此同时,涡度相关技术以其快速、连续、非破坏性的独特优势,被认为是现今唯一能直接测量生物圈与
大气间能量和物质交换通量的标准方法,已广泛应用在全球多个农田、森林、草地生态系统的碳通量观测研究
中,推动了陆地生态系统碳循环研究的发展[15鄄17]。
近年来,植被物候与生态系统碳循环两者之间的关系成为当前生态学和全球变化领域研究的热点[18],人
们逐渐开始利用数字相机技术开展物候监测及碳循环研究,并在全球多个森林、农田、草地生态系统中取得了
一系列进展。 Adamsen利用数字相机监测冬小麦的成熟过程,建立了植被绿度指数与叶绿素含量的相关关
系,并利用绿度指数反演了冬小麦叶绿素含量[11]。 Kurc利用数字相机监测干旱区草地物候起始期,探讨水分
在物候事件中的触发作用,发现绿度指数与净碳交换量(NEE)存在密切关联[19]。 Ahrends和 Richardson 利用
数字相机获得的绿度指数,准确描述了森林物候期年际变化,并发现其与生态系统总初级生产力(GPP)有较
强的相关性。 表明数字相机在生态系统尺度不仅能提供较为准确的植被物候信息,还可作为碳通量观测的补
充手段[9, 20鄄21]。 在联网观测方面,美国和日本相继建立了数字相机物候观测网络[22鄄23]。 Graham 利用安装在
北美洲公共设施(机场、铁路、公园)的数字相机,选取其中具有空间代表性的 30 台,检测其是否具有判断物
候期的能力,并与遥感物候期进行比较,结果表明:尽管数字图像存在一些噪音,但仍可有效进行大尺度物候
监测[24]。 国内学者利用数字相机也开展了生态学研究,大多集中在农田作物叶片氮素含量诊断、叶面积无损
测量、盖度估算等方面[25鄄29],并取得了一系列进展。 但这些研究目前主要依靠人工方式获取图像数据,无法
提取植被长期、连续的动态变化信息,从而限制了数字相机技术在我国生态学研究中的应用。
本文以禹城农田生态系统为例,在野外条件下利用数字相机进行长期、连续、自动、高频的原位监测,并结
7415摇 16 期 摇 摇 摇 周磊摇 等:基于数字相机的冬小麦物候和碳交换监测 摇
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合涡度相关观测技术,系统开展生态系统物候监测及碳循环研究。 主要目的包括:(1)利用数字相机技术评
价冬小麦物候动态,提取关键生育日期;(2)结合涡度相关观测技术,定量分析绿度指数与生态系统碳通量组
分的关系。 从而为数字相机在中国陆地生态系统物候监测、碳循环研究中的应用及建立 ChinaFLUX 相机物
候观测网提供技术支撑。
1摇 材料和方法
1. 1摇 实验站点概况
试验在中国科学院禹城综合试验站(36毅27忆N,116毅38忆E,海拔 20m)进行。 该站位于山东省禹城市,地处
黄河中下游冲积平原,地势平坦,属暖温带半湿润季风气候。 近 30a 平均气温为 13. 1益、降水量为 528mm。
土壤多为潮土和盐化潮土。 冬小麦的生育期一般为 10 月上旬至翌年 6 月上旬[16],主要的生育日期见表 1。
表 1摇 冬小麦生育期
Table 1摇 The life cycle of winter wheat
作物 Crop 生育期 The life cycle
冬小麦 播种期 出苗期 三叶期 分蘖期 返青期 拔节期 抽穗期 蜡熟期 收获期
1. 2摇 涡度相关碳通量观测数据
开路式涡度相关通量观测系统位于大片农田的中心,高度为 2m,主要由三维超声风速计(Model CAST3,
Campbell Scientific, Logan,Uath,USA)和红外 CO2 / H2O分析仪(Model LI鄄7500,Li鄄Cor Inc. ,Nebraska,USA)组
成,可测定冠层上方的三维风速、温度、湿度和 CO2浓度。 上述仪器与数据采集系统 CR5000(Model CR5000,
Campbell Scientific)相连,昼夜连续采集,得到 10Hz的原始观测数据,每 30min输出一组平均值[17]。
利用 ChinaFLUX通量数据处理系统,对通量观测数据进行坐标轴旋转、WPL 校正、储存项计算及降水剔
除,去除地形因素、水热因素、冠层空气储存及降水对通量观测数据的影响[15, 30],然后进行异常值剔除和夜间
数据处理, 最后利用非线性回归方法对 NEE 缺失数据进行插补,并将 NEE 拆分为总生态系统碳交换量
(GEE: gross ecosystem exchange)和生态系统呼吸(Reco) [31],得到每日平均值。
1. 3摇 数字相机安装及图像处理方法
本研究使用的仪器是商业网络摄像头(model 214; Axis Communications, Lund, Sweden),其红(R)、绿
(G)、蓝 ( B)通道的峰值灵敏度分别在波长 620nm, 540nm, 470nm 处。 2010 年 3 月将相机及防护罩
(VTDBH24K 0216鄄011: Axis Communications, Lund, Sweden)一起安装在通量塔 5m高度处,防护罩保护相机
免受雨水、尘土的影响。 相机垂直向下拍摄,拍摄面积约为 30m2。 图像数据通过无线网络传输以 JPEG 格式
(分辨率:384伊288,3 个通道 8鄄bit RGB彩色信息)自动存储于台站服务器。 图像采样时间为每天 8:30 开始持
续拍摄 8h,每隔半小时拍摄 1 张。 其中,冬小麦图像拍摄时间为 2011 年 1 月 7 日至 2011 年 6 月 19 日共 170
d,数据缺失率为 10% 。 网络维修等原因导致数据缺失。
图像数据处理利用 MATLAB(R2009a; The Math Works, Natick, Mass. )软件完成,为保证图像质量,并可
与其他结果比较,本研究未对图像进行增强处理(空间域滤波增强、频域滤波增强等[12] )。 由于研究对象在
空间分布上的异质性,需要确定最能表现图像内容的关键区域即感兴趣区域(ROI)。 图像处理过程如下:(1)
依时间序列读入图像确定 ROI。 冬小麦长势较为均一,采用整幅图像作为 ROI(图 1a);(2)利用式 1 提取每
幅图像 3 个波段(红(R)、绿(G)、蓝(B))的平均亮度值(DN);(3)计算 ROI内各波段的相对亮度值。 为消除
短时间内由于环境条件的改变引起亮度值较大变异,利用式 2,3 计算 ROI 内的总亮度值(DNtotal)及每个波段
的相对亮度值(channel% ),为后期数据处理提供基础。
DNchannel = (SumDN) channel / Nchannel (1)
DNtotal = DNgreen + DNred + DNblue (2)
channel% = DNchannel / DNtotal (3)
8415 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 32 卷摇
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式中,(SumDN) channel表示图像中某一波段的所有像素亮度值之和,Nchanne l表示 ROI 内的像素数量,DNgreen、
DNred、DNblue、DNtotal分别表示绿、红、蓝波段的平均及图像总亮度值,DNchannel表示图像中某一波段的平均亮
度值。
1. 4摇 物候期确定方法
传统物候是指基于物种或个体尺度的特定生命周期(如萌芽、抽枝、展叶、开花、结果及落叶、休眠等)的
规律性现象,是一个间断地、不连续的过程。 本文中物候是指群落物候节律是基于群落尺度的动态连续过程,
主要表现为群落结构和外貌随着季节的更迭发生的变化。 通常情况下,人们利用 logistic 曲线拟合时间和表
示物候变化的参数(DNchannel或 channel% ),并通过拟合曲线斜率的变化确定物候始期和末期。 逻辑斯蒂生长
曲线虽可解释植被冠层物候某一阶段(生长或衰败阶段)的时间变化规律[32],但不利于分析整个生长季物候
变化。 为更好地表征物候变化的时间和速率,本文采用双逻辑斯蒂曲线对时间与表征物候变化的参数进行
拟合[9]:
图 1摇 利用数字相机得到冬小麦图像
Fig. 1摇 Sample webcam images of winter wheat showing
a(65 d); b(105 d); c(163 d); ROI为感兴趣区域
g(x) = a + b[1 + exp(c - dx)] 伊 [1 + exp(e - fx)] (4)
式中,g(x)为表征物候期的参数,为了减少光照、雨雪、云、雾或防水罩外侧冷凝水汽对亮度值的影响[20],本研
究采用最大合成法(每日最大值)获得表征物候变化的参数[33]。 x 为儒略日(DOY),a, b, c, d 为拟合参数,
参数 a表示 g(x)的最小值(如休眠季节),参数 b表示 g(x)的振幅,参数 c、d 控制着植被生长阶段变化的时
间和速率,参数 e、f控制着植被衰老阶段变化的时间和速率。
本研究利用式 5 计算拟合曲线的曲率最大值确定关键物候参数。 其中,在植物生长阶段得到的两个极值
点,分别对应返青期和成熟期;在衰老阶段中得到的两个极值点,分别对应衰老期与休眠期[34]。
籽 = g(x) 义
(1 + g(x) 忆2)
3
2
(5)
式中, g(x) 忆 = dg(x)dx 为 x 关于 g ( x)的一阶导数,
g (x) 义 = d
2g(x)
dx2
为 x关于 g(x)的二阶导数。
2摇 结果与分析
2. 1摇 冬小麦物候变化定性描述
本研究利用获取的连续完整时间序列图像定性研
究冬小麦的群体物候变化(图 1)。 图像结果显示:越冬
期间地上部分图像颜色以黄色为主,冬小麦处于休眠状
态;随气温回暖,麦田半数以上的麦苗心叶(春生一叶)
达到 1—2cm,图像颜色虽以黄色为主,却能观察到呈条
带状的绿色(图 1a),冬小麦进入返青期;105 d 左右图
像黄色完全被绿色取代(图 1b),冬小麦基本覆盖地表;
之后绿色继续增强,冬小麦进入快速生长阶段;第 163
天绿色逐渐被黄色取代(图 1c),冬小麦进入成熟期;待
冬小麦收割后,图像颜色再次反映土壤颜色。
2. 2摇 冬小麦绿度指数选择及关键生育日期确定
为有效提取图像中绿色植被信息,利用植被与土壤
背景物在 R、G、B波段吸收、反射特征的差异(植被叶绿
素在 R、B 波段形成“吸收谷冶,在 G 波段形成“反射
峰冶;土壤背景物无明显吸收、反射特征),对 R、G、B 波
9415摇 16 期 摇 摇 摇 周磊摇 等:基于数字相机的冬小麦物候和碳交换监测 摇
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段进行不同组合,增大植被与土壤背景物的差别,从而获得表征植被状态与结构变化的绿度指数。 通常有以
下 3 种方式计算绿度指数:(1)绿波段亮度值除以红波段亮度值(式 6),即比值绿度指数 (G / R) [11, 25, 35];(2)
绿波段亮度值除以所有波段亮度值之和(式 3),即相对绿度指数(G% ) [20];(3)两倍绿波段亮度值减去红波
段和蓝波段之和(式 7),即绝对绿度指数(2G_RB) [9, 12, 13]。 根据不同的植被状况,应选取适当的绿度指数方
法,从而最大获取植被状态与结构变化信息。
本研究中绿度指数的选取原则:参数在整个生长季中变化明显,且能包含较多的信息。
G / R = DNgreen / DNred (6)
2G - RB = 2 伊 DNgreen - (DNred + DNblue) (7)
本研究中关键生育日期是指冬小麦返青期、拔节期。 其中,冬小麦返青期是促使晚弱苗升级、控制旺苗徒
长、调节群体大小和决定成穗率高低的关键时期,拔节孕穗期是决定冬小麦成穗率和结实率、争取壮秆大穗的
关键时期,这两个物候期是决定农作物产量的关键时期。
图 2 展示了冬小麦生长季图像中 ROI平均亮度值(R、G、B 波段)的时间序列。 结果表明:3 个波段变化
规律各异,均不能较好描述冬小麦生长状况。 其中,红波段变化趋势较明显,在生长季初期相对稳定,第 60 天
左右开始下降,在 110 d 左右达到最小,之后逐渐上升形成低谷;整个生长季绿、蓝波段没有明显季节变化。
随冬小麦的生长,红、蓝、绿波段亮度值并未发生显著变化,因此需考虑波段变换选择合适的绿度指数,获取植
被状况变化信息。
图 2 中冬小麦蓝、绿波段变化规律相近,波段之间简单线性相减无法有效表征植被生长状态,故排除绝对
绿度指数 2G_RB。 从图 2 中看出,3 个波段相对亮度值差异明显。 尤其是相对绿度指数 G%在冬季(1—2 月)
保持稳定,随植被生长出现较明显的升高(3 月初)和下降(6 月份)趋势。 比值绿度指数 G / R 也较好地反映
了植被生长和衰老过程(图 2),但振幅大于 G% (振幅越大越能清晰地描述植被细小变化)。 进一步分析冬小
麦生长季 G / R的时间序列(图 2),可以发现 G / R在越冬期间(1—2 月)有缓慢下降趋势(去除异常点),可能
是由于土壤水分增加,引起土壤表面反射率降低导致亮度值下降;第 60 天左右 G / R 出现较明显上升过程,此
时冬小麦开始返青;第 110 天左右 G / R达到最大,冬小麦基本覆盖地表;G / R 峰值维持一段时间后,在第 150
天左右开始急速下降,冬小麦进入衰老期。 所以本研究选用 G / R表征冬小麦群落物候变化状况,确定关键生
育日期。
图 2摇 冬小麦亮度值、相对亮度值、比值绿度指数的时间序列变化及关键生育日期的确定
Fig. 2摇 Times series of brightness numbers, the relative brightness, ratio greenness index and determination of phenological date for winter
wheat
利用式 4 对冬小麦生长季(3 月 1 日—6 月 19 日)每天的 G / R进行拟合,得到拟合方程(式 8,R2 =0. 90),
并利用式 5 计算拟合曲线的曲率(图 2),获得 4 个极值点(分别为第 64 天、105 天、148 天、160 天)(图 2 中虚
0515 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 32 卷摇
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线的位置),分别对应冬小麦生长阶段的返青期和拔节期,衰老阶段的蜡熟期和收割期。 同时将模拟的返青
期、拔节期、收割期与人工观测值进行比较(无蜡熟期人工观测资料),发现误差均小于 3 d(表 2),精度较高,
表明 G / R能定量表征冬小麦的生长状况[11]。 其中 2011 年冬小麦返青期较往年平均值推迟 2 d(往年返青期
为第 60 天),可能是由于人工管理(灌溉、施肥等)的干预,温度成为影响作物物候期的重要因子[36]。 而 2011
年气温偏低,积温为 44. 4益·d,较多年平均值(103. 6益·d)偏低 60 个益·d,导致冬小麦返青期较往年推迟。
y = 0. 78 + 0. 213 / ((1 + exp( - 36. 89 + 0. 238 伊 x)) 伊 (1 + exp(5. 658 - 0. 066 伊 x))) (8)
表 2摇 两种不同方法得到的冬小麦关键生育日期比较
Table 2摇 Comparison of phenological date derived from digital camera images and observers
项目 Item 返青期Green returned stage
拔节期
Jointing stage
收获期
Harvest time
人工观测 Field鄄measured 2011鄄03鄄03 2011鄄04鄄12 2011鄄06鄄12
数字相机观测 Digital camera measured 2011鄄03鄄05 2011鄄04鄄15 2011鄄06鄄09
图 3摇 冬小麦 G / R与 GEE时间序列变化
Fig. 3摇 Time series comparison between G / R and GEE
2. 3摇 比值绿度指数与生态系统总碳交换量的关系
分析了比值绿度指数 G / R 与涡度相关观测获取的
生态系统总碳交换量(GEE)两者之间的关系。 利用生
长季内每日 GEE与 G / R数据(剔除生长季内由于降水
引起的 G / R 6 个异常值点,共 103 个点),建立了两者的
拟合方程(式 9,R2 =0. 66)。 结果表明:整个生长季中,
冬小麦比值绿度指数 G / R 与 GEE 形成近似镜像图像
(图 3),呈现较好的相关性。 但在生长季的不同物候
期,两者相关性有较大差异。 其中在生长季初期(3 月 1
日—3 月 10 日),冬小麦刚萌生新叶,光合作用虽逐渐
增强,但 G / R 却未发生明显变化,导致 G / R 和 GEE 的
相关性并不显著(R2 =0. 025);进入返青期以后,冬小麦
叶绿素含量增多及叶面积指数增大,光合作用显著增强,G / R 和 GEE 均发生较明显变化,两者呈现较好的负
相关(R2 =0. 63)。 主要由于数字相机红、绿波段的中心波长分别为 620nm、540nm,对应于植被叶绿素的吸
收、反射波段,而土壤在这两个波段没有较明显的吸收现象[37],对图像进行 G / R 变换后,增大了绿色植被与
土壤或枯落物的差别,突出了绿色植被的吸收特征[38],在一定程度上表征了植被叶面积与叶绿素的变化状
况[11,39]。 通常叶面积指数大小及叶绿素含量的季节变异与叶片光合能力季节变异紧密相关[40],随着植物的
生长,叶面积指数增大,叶绿素含量增加,叶片的最大光合同化速率(Amax)也相应增大。 利用涡度相关技术获
取的冬小麦生长季每日 NEE 及 PAR 数据,根据 Michaelis鄄Menten 方程获得了冬小麦生长季 Amax 变化曲线
(图 4)。 Amax由生长季初期的 3滋molCO2·m-2·s-1到生长旺盛期的 93滋molCO2·m-2·s-1,在衰老期迅速下降达到
1滋molCO2·m-2·s-1,呈现先上升后下降趋势。 该曲线与同期获取的比值绿度指数 G / R 具有较好的一致性(图
4,对 Amax及 G / R的时间序列进行滑动平均,步长为 11 d),表明 G / R 在一定程度上能较好地表征冬小麦的光
合作用强度,利用数字相机技术开展冬小麦物候及碳交换量监测具有合理性[41]。
GEE i = - 63. 93 伊 (G / R) i + 49. 36 (9)
式中,GEE i分别表示第 i 天的平均 GEE;i为儒略日(DOY)
3摇 结论
利用数字相机获取图像数据,通过提取图像的 R、G、B亮度值并对不同波段进行组合,得到了表征作物冠
层状态的比值绿度指数 G / R。 利用双逻辑斯蒂曲线拟合比值绿度指数时间序列得到生长季植被冠层物候变
化情况,进一步提取了冬小麦返青期、拔节期,并与人工观测数据相比误差小于 3 d。 表明数字相机技术适用
1515摇 16 期 摇 摇 摇 周磊摇 等:基于数字相机的冬小麦物候和碳交换监测 摇
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摇 图 4 摇 比值绿度指数(G / R)与最大光合同化速率(Amax )的季节
变异
Fig. 4摇 Seasonal variation in greenness index and daily Amax
于禹城试验站开展物候监测,实现了对植被生长状况及
天气变化(雨、雪等)情况的实时监测,为生态系统研究
补充了新的数据源,弥补了人工物候观测的不足。
结合禹城农田涡度相关数据,通过建立比值绿度指
数 G / R与生态系统碳交换量(GEE)的线性回归方程,
得到了冬小麦 G / R 与 GEE 的统计关系,R2达到 0. 66。
叶片最大光合同化速率与 G / R 在生长季变化趋势基本
一致。 表明利用数字相机技术在一定程度上能够表征
作物生理生态过程。 从而为我国开展不同陆地生态系
统自动连续物候监测,深入研究不同生态系统物候和碳
循环的关系,提供支持。
致谢: 感谢中国科学院禹城农业综合试验站的工作人
员对仪器安装及维护过程给予的帮助。
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3515摇 16 期 摇 摇 摇 周磊摇 等:基于数字相机的冬小麦物候和碳交换监测 摇
叶生态学报曳圆园员圆年征订启事
叶生态学报曳是中国生态学学会主办的自然科学高级学术期刊袁创刊于 员怨愿员 年遥 主要报道生态学研究原
始创新性科研成果袁特别欢迎能反映现代生态学发展方向的优秀综述性文章曰研究简报曰生态学新理论尧新方
法尧新技术介绍曰新书评介和学术尧科研动态及开放实验室介绍等遥
叶生态学报曳为半月刊袁大 员远 开本袁圆愿园 页袁国内定价 苑园 元 辕册袁全年定价 员远愿园 元遥
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主摇 摇 管摇 中国科学技术协会
主摇 摇 办摇 中国生态学学会
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