为了更好地利用遥感技术快速、准确监测冬小麦地上干物质,本试验对不同播期条件下京9428、超优66在开花期的地上干物质和冠层光谱反射率进行了测定,通过提取地上干物质的光谱敏感波段和植被指数,构建冬小麦地上干物质光谱监测模型。结果表明,地上干物质与原始光谱的一阶微分处理的相关性优于原始光谱,据此提取的特征波段和构建植被指数也均与地上干物质达到极显著水平,所构建的光谱监测的预测效果较好,其中以FDEVI(730,850)为变量建立的模型监测精度最高;播期组合的地上干物质与FDEVI(730,850)有很高的相关性,具有一定实践意义。此外研究发现,播期1(10月1日)条件下的模型决定系数达0.8685,经验证,RRMSE和RE也较小,故该播期适宜于冬小麦地上干物质监测。本研究可为冬小麦地上干物质无损动态监测及生产科学管理提供一定技术依据和实践参考。
全 文 ：核 农 学 报!"#$%!"&"# $$$%A ($$)
!"#$%&"()#*+&$,-$.*#/#$&0*.+%*+1
收稿日期!"#$)*#)*#)!接受日期!"#$%*#"*#,
基金项目!山西省科技攻关项目""#$$#,$$#,A# !山西省青年科技研究基金项目""#$"#"$#",*%# !山西农业大学创新基金""#$"""#
作者简介!宋月荷!女!主要从事作物信息技术研究% 0*1234$@12467=@X*"##+;$,>:71
通讯作者!杨武德!男!教授!主要从事作物生态和农业信息技术研究% 0*1234$@^2=<\P;$">:71
文章编号!$###*A%%$""#$%##*$$%A*#+
不同播期冬小麦地上干物质的光谱监测
宋月荷!冯美臣!尹!超!杨武德
"山西农业大学农学院!山西 太谷!#,#A#$#
摘!要!为了更好地利用遥感技术快速"准确监测冬小麦地上干物质!本试验对不同播期条件下京 &)"A"
超优 在开花期的地上干物质和冠层光谱反射率进行了测定!通过提取地上干物质的光谱敏感波段和
植被指数!构建冬小麦地上干物质光谱监测模型# 结果表明!地上干物质与原始光谱的一阶微分处理的
相关性优于原始光谱!据此提取的特征波段和构建植被指数也均与地上干物质达到极显著水平!所构建
的光谱监测的预测效果较好!其中以 D/0mF+,#!A%#(为变量建立的模型监测精度最高$播期组合的地
上干物质与 D/0mF+,#!A%#(有很高的相关性!具有一定实践意义# 此外研究发现!播期 $$# 月 $ 日(
条件下的模型决定系数达 #GAA%!经验证!LLZI0和 L0也较小!故该播期适宜于冬小麦地上干物质监
测# 本研究可为冬小麦地上干物质无损动态监测及生产科学管理提供一定技术依据和实践参考#
关键词!冬小麦$播期$地上干物质$高光谱遥感$监测模型
/EF$$#G$$A&H5>3@@8>$##*A%%$G"#$%G#>$$%A
!!在小麦生长发育过程中!适期播种是实现冬小麦
高产的前提条件% 不同的播种期光照)温度)水分等外
界条件有所差异!使小麦的光合作用及运输养分产生
相应的变化!因此合适的播种期可以充分利用良好的
土壤水分条件!确保叶片功能的充分发挥!提高植株生
物量的生产力和干物质积累量 $ B,( %
地上部干物质是反映作物生长发育状况的重要指
标!是监测作物长势)作物的生长发育)估计产量和指
导作物生产管理的重要参数% 近年来遥感技术迅速发
展!以其准确)快速)非破坏性)精度高等优点被广泛应
用于农业上 ) BA( !利用光谱反射率来监测地上干物质
已成为农业遥感的重要内容% 刘占宇等 &(利用逐步
回归方法分析发现以 % 个原始高光谱波段 " A)#)$
$,")$ %+&)$ +&)" #$" 81#的反射率为自变量预测草
地生物量最好% Y28@X8 等 $#(和 LX8 等 $$(研究发现
M/mF的线性模型可对生物量进行高精度估算% 基于
植被指数的农作物生物量的估测!能够定性且定量评
估作物的生长发育状况以及产量 $" B$+( % 傅玮东等 $A(
发现气象卫星遥感植被指数与冬小麦的地上生物量呈
指数函数关系!可以通过气象卫星监测冬小麦地上生
物量% 通过对光谱反射率进行微分处理!消除了土壤
背景)大气辐射和吸收等对植被光谱的影响!使得地上
干物质监测模型更加准确% 王秀珍等 $&(以红边)蓝边
一阶微分的总和构成 LmF!所建立的高光谱监测模型
对地上鲜生物量的预测精度最高% Z2?T38 等 "#(提出
六波段 EZM-L模型"?" k#G)) (#G+,#也可进一步提
高水稻地上生物量的模型精度% 此外!许多国内外相
关研究表明!微分光谱参数和干物质之间存在着很大
的相关性 "$ B""( % 因此利用多光谱遥感技术可以实现
冬小麦干物质的实时)准确监测%
气候差异)地理位置以及冬小麦的品种等各种因
素都会直接或间接影响冬小麦的播种时间!因此!对于
不同播期的冬小麦冠层光谱相应规律的研究!具有重
要的意义% 国内外的研究大多都只是在种植密度)氮
素等方面对干物质进行光谱监测 ", B"+( !并没有考虑到
播期对干物质的影响!而利用光谱对不同播期冬小麦
干物质的研究尚不多见% 因此!本文以多光谱技术为
手段!通过设置播期试验以形成条件差异!研究冬小麦
开花期干物质的变化以及干物质与光谱之间的关系!
从而建立冬小麦干物质的最佳光谱监测模型!以期实
A%$$
! 期 不同播期冬小麦地上干物质的光谱监测
现冬小麦地上干物质的无损动态监测!为小麦生产的
科学管理及决策提供技术支持%
!"材料和方法
!#!"试验设计
本试验地点位于山西农业大学农作站!土壤为黄土
母质发育而成的石灰性褐土!土壤理化性质为碱性!氮
含量 %,GA"19*N9B$)磷含量 $AG))19*N9B$)钾含量
",G&$19*N9B$)有机质 ""G#$9*N9B$!肥力中等% 供试
肥料为尿素含氮 )Q&过磷酸钙含五氧化二磷 $"Q%
试验 $$试验于 "##A 年 $# 月 B"##& 年 月进行!
该试验为播期)品种 " 因素试验!采用裂区设计!主区
为 ) 个播期处理$$# 月 $ 日!$# 月 日!$# 月 $$ 日!$#
月 $ 日&同时设置 $ 个播期组合!对 ) 个播期的数据
进行综合处理% 副区为晋中地区 " 种不同株型的冬小
麦品种$京 &)"A"直立叶多穗型#)超优 "披散叶大
穗型#% 氮肥作为基肥!一次性施入!磷肥不设处理!
作为基肥在播种前一次施入!施入量为 $%#N9*61B"%
小区面积为 "1C,1!行距 "#:1!重复 , 次!每个具有
相同的田间管理% 该试验用于构建模型%
试验 "$试验于 "##& 年 & 月 B"#$# 年 + 月进行!该
试验为播期)品种 " 因素试验!采用随机区组设计% 播
期设置同试验 $!供试品种为京 &%)&"矮杆有芒型#!乐
,&"高杆无芒型#% 氮肥作为基肥!一次性施入!磷肥不
设处理!作为基肥在播种前一次施入!施入量为 $%#N9*
62B$% 小区面积 )1C+G%1!行距为 "#:1!重复 , 次!田
间管理各处理相同% 该试验用于验证模型%
!#$"测定项目与方法
$G"G$!群体冠层光谱!光谱测量采用 ZILB$ 型便
携式光谱辐射仪"美国 K?7S@:28 公司#!仪器视场角为
,$G$u!包含从 )%" ($ %#81的 $ 个波段% 键盘操
作!在数据采集器装置中记录数据!找到 KEZ进而连
接到 0$ 输入计算机!在仪器自带软件中计算地物光
谱反射率% 所用的仪器在每季度用白色标准版校准 $
次% 测量选择晴朗无风)无云或少云的天气!分别在冬
小麦拔节期)孕穗期)开花期及花后每隔 +P 左右测量
其冠层光谱反射率!所测时间控制在 $#$##3$)$##%
测量时!探头垂直向下距离冠层约 $G"1% 每个小区测
量 , 个点!每个点的测量重复 % 次!平均值为该小区光
谱测量值%
$G"G"!地上部干物质测定!与光谱测量同步!采用烘
干称重法% 每次每个小区取 ($# 株的代表性植株!
进行生物量"鲜重)干重#测定和计算% 电子天平称量
鲜重!放入牛皮纸袋!然后放在烘箱!在温度升到
$#%O时杀青 ,#138!之后降到 A#O烘 ")6 干燥至恒重
"每隔 "6 测量 $ 次!前后 " 次的测量重量差值(%#!
称干重%
$G"G,!常用光谱数据和计算方法!为了充分挖掘光
谱信息!结合前人的研究成果 ,# B,,( !系统的计算了多
光谱中从可见光到近红外共 $ 个波段的 + 种植被指
数"表 $#%
表 !"典型光谱参数计算方法
L6),4!"2,0-5*.MA -;8*;;4549.:+4I.56,+656A4.45:
光谱参数
ISX:T?24S2?21XTX?
缩写
.]]?Xa32T378
计算公式
.497?3T61
微分比值植被指数
D=4PX?3a2T3aX?2T37aX9XT2T378 38PX^
D/LmF LMFLHLLXP
微分差值植被指数
D=4PX?3a2T3aXP3[X?X8:XaX9XT2T378 38PX^
D//mF LMFL*LLXP
微分归一化植被指数
D=4PX?3a2T3aX87?1243dXP P3[X?X8:XaX9XT2T378 38PX^
D/M/mF LMFL*LLXP HLMFLhLLXP
微分垂直植被指数
D=4PX?3a2T3aXSX?SX8P3:=42?aX9XT2T378 38PX^
D/JmF "LMFL*2LLXP B]#H $ W&槡 "
微分再归一化植被指数
D=4PX?3a2T3aX?X87?1243dXP P3[X?X8:XaX9XT2T378 38PX^
D/L/mF 槡EC)CRNXECCRN
微分三角植被指数
D=4PX?3a2T3aXT?32894XaX9XT2T378 38PX^
D/URF B#G% "+# B)A## "L+# BL%%# # B"+# B%%## "L+# BL)A# # (
微分增强植被指数
D=4PX?3a2T3aXX8628:XP aX9XT2T378 38PX^
D/0mF LMFL*LLXP H
"LMFLhK$L*K"-h` # "K$ kG# K" k+G% `k$#
!!注$L为反射率%
M7TX$ L3@?X[4X:T28:X>
&%$$
! 期 不同播期冬小麦地上干物质的光谱监测
大值均出现在播期 $% 综上所述!本研究提取了相关
性最大的波段作为特征波段!分别为 +,#)A%# 81和
$ $##81!并构建植被指数%
由表 " 可知!+ 种植被指数与不同播期冬小麦地
上干物质的相关性均达到了极显著水平% 综合分析可
知!+,#81和 A%#81的波段组合优于 $ $##81!故选用
+,#)A%# 作为监测地上干物质的最佳波段组合% 通过
+ 种植被指数的比较分析可知!D/LmF与不同播期的
地上干物质的相关性最差!D/M/mF次之!而 D/0mF与
地上干物质的相关性最高% D/0mF"+,#!A%##对冬小
麦 ) 个播期和播期组合的干物质进行估算效果最好!
所以本研究采用 D/0mF"+,#!A%##作为监测冬小麦地
上干物质的最佳光谱参数!这与候学会等 ",(的研究结
果一致%
表 $"地上干物质与植被指数的相关性分析
L6),4$"N-554,6.*-9696,7:*:)4.C449.M46)-3405-G98857 )*-A6::6983404.6.*-9*984W
播期
I7\389P2TX@
植被指数 mX9XT2T378 38PX^
D/LmF D/M/mF D//mF D/L/mF D/JmF D/URF D/0mF
播期 $ "+,# A%## #>AA!! #>&#!! #>&"!! B#>&"!! #>&"!! B#>&"!! #>&,!!
"+,# $$### B#>A!! B#>A$!! #>&"!! B#>) #>&"!! B#>&"!! #>&"!!
播期 " "+,# A%## #>A$!! #>A)!! #>A)!! B#>A!! #>A"!! B#>A)!! #>A%!!
"+,# $$### B#>%+! B#>,A #>A)!! B#>+!! #>A"!! B#>A,!! #>AA!!
播期 , "+,# A%## #>+$!! #>+$!! #>A)!! B#>A,!! #>A)!! B#>A)!! #>A)!!
"+,# $$### B#>A)!! B#>A"!! #>A,!! B#>+"!! #>A)!! B#>A,!! #>A"!!
播期 ) "+,# A%## #>+,!! #>+%!! #>&,!! B#>&#!! #>&,!! B#>&,!! #>A&!!
"+,# $$### B#>+,!! B#>&!! #>&"!! B#>+A!! #>&,!! B#>&,!! #>A!!
播期组合 "+,# A%## #>+"!! #>+!! #>A)!! B#>A,!! #>A)!! B#>A)!! #>A)!!
"+,# $$### B#>#!! B#>)%!! #>A,!! B#>$!! #>A,!! B#>A)!! #>A)!!
!!注$!表示在 #G#% 水平差异显著&!!表示在 #G#$ 水平差异显著%
M7TX$!! !!1X28@@3983[3:28TP3[X?X8:X@2T#G#% 28P #G#$ 4XaX4! ?X@SX:T3aX4<>
表 %"基于光谱遥感"/@EO&b#的冬小麦干物质监测模型
L6),4%"/-54I6:.*90 A-84,:-;C*9.45CM46.857 )*-A6::"f# )6:48-9:+4I.56,54A-.4:49:*90 "/@EO& b#
播期
I7\389P2TX@
监测模型
Z783T7?389Z7PX4
决定系数
L"
相对均方根误差
LLZI0
相对误差
L0
播期 $
与检验
用植被指数 D/0mF"+,#!A%##为自变量!地上干
物质作为因变量!构建不同播期下地上干物质的监测
模型% 为了考察 ) 个播期以及播期组合所建模型的可
靠性和普适性!采用 LLZI0)L0和 ?" 对模型进行检
验%
!!由表 , 可知!在 ) 个播期处理和 $ 个播期组合的
监测模型中!播期 " 和播期 , 监测模型的相对误差大
于 "#Q!说明实测值和预测值存在着较大差异!播期
组合的相对误差为 "#G)AQ!而播期 $ 和播期 ) 所建
模型的相对误差最小为 $G))Q和 $+G$#Q% 根据 ?"
相对较高而 LLZI0和 L0较小的原则!本文综合分析
了以上 % 个监测模型的建模过程和模型检验效果!播
期 $ 和播期 ) 及播期组合的监测模型均可对地上干物
质进行较为可靠的预测!其中播期 $ 的预测效果最好%
由图 ) 可知!播期 $ 的 ?" 最大!为 #G+)$%!总体的
估算精度较高!能比较准确的反演冬小麦地上干物质!
因此播期 $!是多光谱监测地上干物质的最佳模型%
针对当年的播期试验!播期 $"$# 月 $ 日#为当年的最
佳种植播期% 此外!虽然所有播期组合的决定系数不
是最高!但也达到 #G+"$ +!实测值和预测值的线性分
$$$
核!农!学!报 "& 卷
注$.$播 $ 处理&-$播 " 处理&K$播 , 处理&/$播 ) 处理&0$所有播期%
M7TX$.$ I7\389P2TX@M7>$>-$I7\389P2TX@M7>">K$I7\389P2TX@M7>,>/$I7\389P2TX@M7>)>0$.4I7\389P2TX@>
图 <"冬小麦地上干物质预测值和实测值之间的相关性
/*0 <"LM4I-554,6.*-9)4.C4494:.*A6.486)-3405-G98857 )*-A6::698.M4A46:G5486)-3405-G98857 )*-A6::
析后!?" 为 #G+,"% 因其播期的跨度大!有很好的普
适性!可为大面积遥感监测提供可行的方案!有一定的
利用价值%
%"讨论
冬小麦是我国重要的粮食作物!小麦地上干物质
量是反映和描述冬小麦生长发育的重要农学指标!塑
造合理的群体结构有利于提高小麦产量% 传统测量作
物干物质的方法费时费力!并对作物有一定的破坏性!
在实际应用中也很难对作物进行实时动态的监测% 而
通过遥感技术快速)无损监测冬小麦的地上干物质!有
助于实时掌握冬小麦生产状况!从而进行合理生产
管理%
本文研究发现!地上干物质监测模型所选的光谱
参数与候学会等 ",(等估测小麦生物量选择的光谱参
数一致!均为 0mF% 所不同的是其用的是原始光谱植
被指数!而本研究用的是一阶微分植被指数% 同时研
究证明原始光谱反射率与生物量的相关性差!微分光
谱次之!微分光谱所构建的植被指数与生物量相关性
最好% 这可能是因为通过一阶微分处理!抑制或去除
无关信息!突出感兴趣区域!去除背景吸收和杂光反射
信号!增强窄波段的光谱从而提高光谱遥感估算作物
的干物质水平!使估算值更加准确可靠!这与李凤秀
等 "A(利用高光谱遥感研究乌拉苔草生物量所得出的
结论一致% 光谱微分技术可有效的应用在实际中!表
明采用微分光谱数据所建的估测模型有一定的应用潜
力%
本文在李凤秀等 "A B"&(研究的基础上选用了 + 种
一阶微分植被指数!充分利用各植被指数的优势!最大
限度的分析其与干物质的相关性!均表现出很高的拟
合效果!其中 D/0mF与干物质的相关性最高% D/0mF
的预测精度除了播期 , 为 +$G$Q!其余均在 +"Q之
上!对于干物质的预测效果更加准确&同时!D/0mF是
" 个特定波段反射率的组合!计算快捷且容易获取!在
实际应用中也很方便%
本文初步确定了不同播期)不同品种冬小麦地上
干物质监测模型% 受天气)土壤以及栽培等因素的影
响!冬小麦光谱信息也会有不同的变化!影响模型的关
键参数及定量关系还有待进一步的挖掘和解析% 本试
验使用的光谱仪属于多光谱仪!只有 $ 个波段!波段
范围为 )# ($ )#81!光谱分辨率低!很可能会遗漏
一些冬小麦地上干物质的敏感波段!从而使得反演模
型精度降低!这有待进一步的改进%
<"结论
本试验采用光谱技术有效)快速)无损害地对 " 个
品种 ) 个播期下的冬小麦开花期地上干物质进行监
测% 研究结果如下$
"$$
! 期 不同播期冬小麦地上干物质的光谱监测
$#冬小麦 " 品种在开花期干物质的变化趋势具
有一致性!都表现为持续上升!只是在干物质大小上有
所差异% " 波段组成的一阶导数光谱植被指数与冬小
麦生物量的相关性显著优于原始波段%
"#通过冠层光谱寻找出的特征波段以及通过微
分技术寻找出的波段组合的特征参数中!所有参数与
冬小麦地上干物质之间的相关系数都通过了极显著检
验水平!其中植被指数 D/0mF"+,#!A%##与地上干物
质之间的相关性最大!因此 D/0mF"+,#!A%##可作为
预测地上干物质的最佳光谱参数% 同时说明 D/0mF
在一定程度上消除了土壤环境的影响!可更准确的提
取冬小麦地上干物质参数%
,#针对当年的试验!" 波段组成的一阶微分光谱
植被指数与播期 $ 处理下的地上干物质的相关性好!
精确度大% 同时播期 $ "$# 月 $ 日#处理下的地上干
物质最适宜于多光谱对其监测!用 "##& B"#$# 年试验
对上述模型验证!其 ?" 达到 #G+)$%%
)#尽管播期组合下的监测模型的 ?" 并不是最大
的!但仍达到了 #G+"$+!因其范围广!具有一定的普适
性!为大范围的监测冬小麦地上干物质提供一定的参
考价值!具有实践意义%
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@<@TX1@[7?@3TX*@SX:3[3:78*T6X*97:78T?747[83T?79X8*T7S*P?X@@38938
RX?128
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$#(!Y28@X8 JZ! I:657X??389ViGLX[4X:T28:X1X2@=?X1X8T7[:287S<
]3712@@28P 83T?79X8 @T2T=@38 \6X2T:?7S@ =@389 87?1243dXP
P3[X?X8:XaX9XT2T378 38P3:X@28P S2?T3244X2@T@g=2?X@?X9?X@@378 V(
GLX17TXIX8@3897[08a3?781X8T!"##,!A")# $ %)" B%%,
$$(!LX8 YL! e67= RI! e6289cIG0@T312T378 7[9?XX8 2]7aX9?7=8P
]3712@@7[PX@X?T@TXSSX38 F88X?Z7897432]2@XP 78 ?XP*XP9X
?XX:T28:X:=?aX2?X21XT67P V(G-37@<@TX1@08938XX?389!"#$$!
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$,(!U7PP I _! Y7[X?LZ! Z34:6=82@/RG-3712@@X@T312T378 78 9?2dXP
28P =89?2dXP ?289X428P@=@389@SX:T?2438P3:X@V( GF8TX?82T37824
V7=?8247[LX17TXIX8@389!$&&A!$&",#$)"+ B),A
$)(!Z=T2892E! IN3P17?X2.iGM2??7\]28P aX9XT2T378 38P3:X@7aX?:71X
T6X@2T=?2T378 S?7]4X138 ]3712@@X@T312T378 V(GF8TX?82T37824V7=?824
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]2@XP 78 @SX:T?2438P3:X@! ]28P PXST6 2824<@3@28P S2?T3244X2@T
@g=2?X@?X9?X@@378 =@3896
$(!王渊!王福民!黄敬峰G油菜不同组分生物量光谱遥感估算模型
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物量高光谱遥感估算模型 V(G生态学杂志!"##&!"A "# $$$%%
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")(!朱艳!吴华兵!田永超!姚霞!周冶国!曹卫星 G基于冠层反射光
谱的棉花干物质积累量估测V(G应用生态学报!"##A!$& "$# $
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