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地物光譜儀鑒別水稻葉綠素濃度

更新時間:2025-12-10點擊次數(shù):62

1實驗背景

葉綠素濃度往往是植物營養(yǎng)脅迫、光合作用能力和發(fā)展衰老各階段的良好指示參數(shù),地物光譜技術和遙感技術探測葉綠素濃度在農(nóng)業(yè)和自然植物群落等研究方向往往受到很大關注。大多數(shù)研究集中關注光譜反射率和葉綠素a或總葉綠素濃度的關系,有些則研究葉綠素b或者葉綠素a跟葉綠素b濃度的比值,還有其他研究主要針對類胡蘿卜素的濃度或者類胡蘿卜素與葉綠素的比值。


許多研究表明,植被光譜“紅邊"對植被生長狀況反映敏感,植被紅邊拐點是植物反射光譜曲線中斜率大的點,位于波長690~720nm之間,實驗室實驗已證實了紅邊拐點的波長位置和葉片樣品的葉綠素濃度存在正相關關系。


本文通過不同葉綠素濃度的水稻葉片的反射率以及反射率一階微分曲線的紅邊測量和計算,進一步研究水稻葉片反射率與其葉綠素濃度之間的相關性以及水稻葉片的光譜紅邊波長位置與其葉綠素濃度之間的關系。

2地物光譜儀基本工作原理

此外,?地物光譜儀的應用廣泛,?包括礦產(chǎn)勘探中的礦物鑒定和資源估算,?以及遙感應用中的地表分類和災害監(jiān)測等。?例如,?礦產(chǎn)勘探中,?不同礦物具有獨特的光譜特征,?通過光譜分析可以識別礦物種類和分布情況。?在遙感應用中,?地表分類通過衛(wèi)星或無人機搭載的光譜儀進行,?對地表進行分類和監(jiān)測,?如森林、?農(nóng)田、?城市等。?災害監(jiān)測則通過光譜分析快速評估自然災害的范圍和程度?。

3實驗室設計

前期準備

本次實驗選擇品種為雜交梗稻常優(yōu)1號(常優(yōu)99-1)水稻為研究對象,對種植該水稻的9個區(qū)域分別進行了不同點的施肥處理,其生長優(yōu)劣狀況有明顯的不同。


對9個不同施肥處理的區(qū)域的常優(yōu)水稻分別選取10個有代表性的功能葉片,用葉綠素儀測量每個葉片的葉綠素濃度,每個葉片在不同的葉片位置測量葉綠素濃度4次,隨后將葉片摘下,以每個區(qū)域的10個葉片為一組通過ATP9100F手持式地物光譜儀在陽光下進行光譜反射測量。10個葉片以不同順序上下疊加,利用25°視場探頭距離葉片高度大約5cm對每個葉片迅速進行了光譜測量,其光譜測量范圍為300~1100nm,光譜分辨率在2nm之內(nèi)。

數(shù)據(jù)分析與處理

在400~500nm與600~700nm之間,由于藍、紅光波段的光輻射備葉綠素全吸收進行光合作用二形成兩個底反射區(qū),具有較低的反射比,一般低于10%;而從500nm起葉子的吸收減少,一般在550nm處為低,即綠色波段部分,在這里形成一個小的反射峰,反射率大約在20%左右,這也是植物葉子呈綠色的原因;然后在700nm處反射率突然上升,進入近紅外波段后曲線平緩起來,成為高反射平臺區(qū),一般達到50%~60%,有的則更高些。這里反射率從葉綠素的紅色波段吸收區(qū)的低點變化到近紅外由于葉片散射而反射率比較高的過渡地區(qū)即被稱為“紅邊"區(qū),一般位于波長690~720nm之間,“紅邊"在反射率的一階微分曲線里很重要,一些研究者已經(jīng)證實了葉片紅邊與葉綠素濃度之間的關系;而“紅邊"這是“紅邊"區(qū)植物反射光譜曲線中斜率大的點,即反射率變化快的點。

單波段相關分析



將施氮量不同級別的水稻的葉片(9個樣本)的各波長處的光譜反射率和它們的葉綠素濃度進行單相關分析。圖5給出了兩者的相關系數(shù)圖,由圖5明顯看出:

①從420nm至720nm,兩者呈現(xiàn)負相關關系,隨著波長的增加,負相關系數(shù)急劇增大,至460nm處,相關系數(shù)達到-0.6,至560nm,相關系數(shù)達到-0.8,之后至686nm,相關系數(shù)高達-0.95;

②從686nm至726nm,兩者從負相關的大值徒然變?yōu)榱悖又^續(xù)增大至745nm處正相關的值,相關系數(shù)約為0.92;

③從726nm至1000nm,除940nm附近相關系數(shù)略有下降外,兩者相關系數(shù)一直保持很好的正相關關系,相關系數(shù)高達0.9左右。


兩者相關性的上述變化主要是由于植物反射光譜在可見光范圍受葉綠素的影響很大,在水稻葉子的生長過程中,隨著葉綠素含量的增加,葉肉細胞間隙數(shù)增加,從而導致可見光反射率降低,而近紅外反射率升高,并造成可見光范圍內(nèi)兩者為強烈負相關,在近紅外波段范圍內(nèi)為強烈的正相關。在686nm至745nm之間,兩者由負相關大值徒然變?yōu)檎嚓P大值,并在726nm處相關系數(shù)接近于零,這主要是因為水稻葉片的葉綠素對可見光譜反射率影響大,而水稻葉子結構對近紅外光譜影響較大所致,其交界處兩者相關性很小。



水稻葉片的紅邊拐點波長位置

與其葉綠素濃度相關關系


由于ATP9100F手持式地物光譜儀采集的是離散型數(shù)據(jù),可通過公式(1)近似地對光譜數(shù)據(jù)進行一階導數(shù)計算。


4.png



其中:R(λi)’為波長i(λi)處的一階微分反射光譜,λi+1,λi,λi-1為相鄰波長。

利用公式(1)對9個區(qū)域所選的不通風葉綠素濃度的水稻葉片反射光譜分別取一階導數(shù),從而得到其紅邊拐點的波長位置

5.png


以葉綠素濃度為自變量x,水稻葉片的紅邊拐點波長位置為因變量y,進行線性回歸分析

6.png

水稻葉片反射紅邊拐點和葉綠素濃度之間具有很好的相關性,復相關系數(shù)(R2)達到0.88,這與實驗室實驗已經(jīng)證實了的紅邊拐點的波長位置和葉片樣品的葉綠素濃度是正相關的理論是相符合的,由此可看出利用野外地物光譜儀數(shù)據(jù)定量估算和分析水稻葉片的葉綠素濃度的可行的。

4結論

本次實驗在分析水稻葉片的反射光譜特征的基礎上,通過對其光譜反射率及其反射紅邊位置與葉片葉綠素濃度之間的相關性進行了研究和分析。研究結果表明:

(1)水稻葉片反射率與葉綠素濃度之間的相關性與波長譜段有著密切的關系,在420~726nm之間呈現(xiàn)負相關,在726~1000nm之間為正相關;在450~686nm和750~770nm之間兩者保持較高的相關性,且在686nm處兩者達到高的相關性,相關系數(shù)大于0.95,而在726nm處相關性為0。因此本次實驗結果顯示了地物高光譜技術進行水稻葉綠素濃度的可探測性和進行最1佳波段選擇的必要性。

(2)水稻葉片葉綠素含量與其反射光譜紅邊拐點位置之間有著良好的線性相關關系,從而提供了利用高光譜定量估算水稻葉片葉綠素濃度的技術方法和途徑。


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