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基于成像光譜技術(shù)的農(nóng)作物長勢監(jiān)測研究

瀏覽次數(shù)：763發(fā)布日期：2023-03-13

0 引言

成像技術(shù)和光譜技術(shù)是傳統(tǒng)的光學(xué)技術(shù)的兩個重要方向，成像技術(shù)能夠獲得物體的影像，得到其空間信息；光譜技術(shù)能夠得到物體的光學(xué)信息，進(jìn)而研究其物質(zhì)屬性。20世紀(jì)70年代以前，成像技術(shù)和光譜技術(shù)是相互獨(dú)立的學(xué)科，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，成像光譜技術(shù)迅速發(fā)展起來，它是一種快速、無損的檢測技術(shù)，具有光譜分辨率高、多波段和圖譜合一的特點(diǎn)，能在大尺度范圍內(nèi)識別地表并深入研究其地表物質(zhì)的成分及結(jié)構(gòu)。目前成像光譜技術(shù)已經(jīng)成為遙感技術(shù)的發(fā)展趨勢之一，并在軍事偵察、海洋遙感、地質(zhì)勘探、植被分析等領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。隨著成像光譜技術(shù)的發(fā)展以及成像設(shè)備軟硬件成本的不斷下降，其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用更加廣泛和深入，應(yīng)用尺度大到航空影像，小到實(shí)驗室近距離采集的圖譜。目前該技術(shù)已經(jīng)成為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的技術(shù)支撐，能夠動態(tài)、快速、準(zhǔn)確、及時地獲取農(nóng)作物的圖譜，并結(jié)合數(shù)據(jù)分析方法診斷作物長勢和病蟲害情況，供決策和估產(chǎn)等使用。

目前，國內(nèi)外獲取作物冠層光譜信息主要還是以航天航空、機(jī)載平臺成像傳感器為主，利用地面成像高光譜獲取作物冠層的研究甚少。Inoue et al. (2001) 運(yùn)用400-900 nm范圍的高光譜圖像的光譜信息建立多元回歸模型，對水稻葉層氮含量和葉綠素含量進(jìn)行了預(yù)測，預(yù)測結(jié)果為決定系數(shù)R2分別達(dá)到0.72和0.86。Ye et al. (2008) 基于近地面成像高光譜系統(tǒng)獲取柑橘樹的冠層光譜，并進(jìn)行了分析研究； Kim et al. (2011) 利用高光譜成像技術(shù)研究了蘋果樹在輕微到嚴(yán)重5個不同水脅迫程度下植株葉片的光譜特性變化，指出在紅邊705和750 nm處的NDVI與水分脅迫之間的相關(guān)系數(shù)最高。張東彥等(2012)利用小麥、玉米作為研究對象，運(yùn)用成像高光譜儀獲取其冠層和葉片的高光譜圖像，并計算多種光譜植被指數(shù)，構(gòu)建玉米葉綠素含量的光譜預(yù)測模型，并對模型進(jìn)行了驗證。結(jié)果表明，基于光譜指數(shù)MCARI/OSAVI構(gòu)建的玉米植株葉綠素含量監(jiān)測模型精度較高，驗證樣本預(yù)測的預(yù)測均方根誤差RMSE為1.8。Vigneau et al. (2011) 驗證了利用地面可移動高光譜成像裝備對小麥葉片氮含量無損檢測的可行性，通過建立小麥光譜信息與氮含量間PLS回歸模型，對分離后的平整葉片進(jìn)行研究，得到的決定系數(shù)R2達(dá)到了0.90；對溫室中單株盆栽的小麥植株進(jìn)行研究，得到R2為0.89；在大田種植的植株上取得了R2 = 0.88的結(jié)果，這充分說明高光譜成像技術(shù)在植物長勢的無損檢測中具有應(yīng)用前景。

1 材料與分析

1.1 試驗設(shè)備

高光譜成像儀為江蘇雙利合譜科技有限公司自主研發(fā)的GaiaField-V10便攜式高光譜成像儀，波段范圍為400 - 1000 nm，共520個波段，光譜分辨率為4 nm，圖像分辨率為1392*1040。高光譜采集軟件為SpecView，數(shù)據(jù)分析軟件為ENVI/IDL。圖1為成像高光譜儀的實(shí)景圖。

圖 1 搭載在三腳架上的成像高光譜儀GaiaField-V10

1.2 成像光譜儀數(shù)據(jù)評價

考慮到 ASD光譜輻射儀在農(nóng)業(yè)遙感中廣泛使用，其光譜信息往往作為作物長勢及病蟲害監(jiān)測的重要依據(jù)，為此本研究以 ASD 光譜數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)，從2個角度依次對比 ASD 與GaiaField-V10的光譜反射率（其中GaiaField-V10成像光譜數(shù)據(jù)為純小麥葉片光譜，即去除背景土壤、麥穗等的影響）。

第一，將ASD采集的冬小麥冠層高光譜數(shù)據(jù)重采樣為GaiaField-V10波段，并計算每個生育期重采樣后的平均反射率，對比重采樣的ASD、GaiaField-V10的生育期平均反射率。如圖 2 所示，整體上，兩種冬小麥冠層光譜信息在可見光-紅邊區(qū)域的變化趨勢高度一致：GaiaField-V10光譜曲線在550nm附近出現(xiàn)“綠峰”特征，與ASD光譜曲線相符，且因抽穗期間冬小麥冠層出現(xiàn)小麥穗子且葉片發(fā)黃萎縮，導(dǎo)致2種光譜反射率在近紅外區(qū)間差距較大；拔節(jié)期由于小麥葉面積較小，ASD獲取的小麥冠層光譜含有較多的土壤信息，因此其在可見光區(qū)間與GaiaField-V10的光譜反射率存在大小差異，但峰值位置不變；整體而言無論是綠峰、紅谷或者紅邊，GaiaField-V10和地物光譜儀ASD的光譜反射率曲線幾乎吻合，在近紅外區(qū)域存在差異主要是受土壤、麥穗、黃葉等原因的響。

圖 2 不同生育期GaiaField-V10光譜曲線與重采樣的 ASD光譜曲線對比

第二，研究對比分析了成像光譜儀V10E和重采樣的 ASD在400～1000nm 范圍冬小麥冠層光譜反射率的相關(guān)性，如圖3 所示，結(jié)果顯示兩者高度相關(guān)R2均在 0.995以上。拔節(jié)期由于小麥的覆蓋度較低，因而ASD的光譜混合了較多的土壤信息，因此地物光譜儀ASD和成像光譜儀V10的反射率并不均勻地分布在1:1擬合線兩側(cè)，而孕穗期和抽穗期則均勻地分布在擬合線的兩側(cè)。

圖3不同生育期的成像光譜儀V10和重采樣的ASD 光譜反射率的相關(guān)性

1.3 成像光譜儀GaiaField-V10反射率光譜

以小麥拔節(jié)期的數(shù)據(jù)為例，成像光譜儀GaiaField-V10獲取小麥拔節(jié)期的高光譜數(shù)據(jù)時間為3月13日中午10時-下午14時，天氣為晴、無風(fēng)。圖4為小麥高光譜影像未去背景小麥葉片、去背景小麥葉片（包括陰影葉片和光照葉片）、光照葉片和陰影葉片的均值反射率。從圖中可知，在可見光區(qū)域，去背景之后，小麥葉片的“綠峰”、“紅谷”更為顯著，去背景小麥葉片的“綠峰”光譜反射率高于未去背景小麥葉片的光譜反射率，“紅谷”的反射率則低于未去背景小麥的光譜反射率。由于背景等因素的影響，小麥葉片的紅邊位置發(fā)生了“紅移”，在近紅外區(qū)域，去背景小麥葉片的光譜反射率值高于未去背景小麥的光譜反射率值。有太陽光照射的小麥葉片，無論是可見光還是近紅外區(qū)域，其反射率值都高于無太陽光照射的小麥葉片，且有太陽照射時，其紅邊位置發(fā)生了“藍(lán)移”。

圖 4 小麥不同狀態(tài)下的光譜反射率曲線

1.4 關(guān)于作物長勢的反演

由于北京林科院采集的數(shù)據(jù)缺少農(nóng)學(xué)參數(shù)（如葉綠素、氮素、SPAD值等），故無法根據(jù)小麥光譜反射率與農(nóng)學(xué)參數(shù)構(gòu)建相關(guān)模型。因此學(xué)者黃宇（2015）構(gòu)建的相關(guān)模型對在北京林科院采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行SPAD值和冠層葉綠素的反演。

圖5 北京林科院試驗田作物SPAD值反演分布圖

圖6 北京林科院試驗田作物冠層葉綠素值反演分布圖

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