灌浆期水稻叶片铜含量变化的高光谱遥感定量监测研究

灌浆期水稻叶片铜含量变化的高光谱遥感定量监测研究

论文摘要

为了利用高光谱遥感有效地监测农作物叶片中的重金属含量变化,在化学分析和农作物叶片对铜元素含量增加的敏感性基础上,利用光谱植被指数定量监测作物叶片铜元素含量变化,为大面积、快速、准确、无损地监测农田水稻叶片重金属含量变化提供技术支持。以张家港市为研究区域,实地采集水稻叶片样品21个。采用便携式高光谱地物波谱仪,获取灌浆期水稻植株叶片的光谱反射率并提取光谱指数,室内测定叶片重金属铜含量,并分析水稻叶片重金属铜含量与不同类型光谱指数的相关性。结果表明,高光谱数据对叶片铜含量变化的敏感性较好,其中,红边位置(REP)、绿波段归一化差异指数(GNDVI)、比值植被指数(RVI)、Vogelmann红边指数(VOGI)和地面叶绿素指数(MTCI)可分别作为估测叶片铜含量的敏感光谱指数,其乘幂和指数回归模型能够较好地反演水稻叶片铜含量;叶片铜含量的敏感光谱波段参数在原始光谱中主要集中于420~670 nm范围内,最小负相关系数的波长是646、647、648 nm;而一阶微分和二阶微分光谱中在蓝边、黄边、红边和近红外区域均有分布,最大正相关系数的波长分别是660、715 nm;水稻叶片铜含量估测的最佳模型是基于二阶微分敏感光谱参数构建的偏最小二乘回归模型,该模型预测的铜含量值与实测值的拟合度较好(R~2=0.56)。研究结果证明可以利用高光谱生物遥感技术有效地监测农田水稻叶片中重金属含量的变化,判断作物中重金属浓度是否超标,为高光谱遥感立体、快速和大面积地监测农田作物铜含量的变化提供参考,也为评价水稻的食用安全提供科学方法。

论文目录

  • 1 材料与方法
  •   1.1 研究区域概况
  •   1.2 样品采集与光谱数据测定
  •   1.3 光谱预处理和估测模型的构建
  •     1.3.1 单变量估测模型
  •     1.3.2 多变量估测模型
  •   1.4 数据处理与分析
  • 2 结果与分析
  •   2.1 水稻叶片高光谱特征分析
  •   2.2 水稻叶片重金属铜含量与高光谱参数的相关性分析
  •     2.2.1 重金属铜含量与光谱植被指数的相关性分析
  •     2.2.2 重金属铜含量与不同形式光谱反射率的相关性分析
  •   2.3 水稻叶片重金属铜含量的高光谱反演
  •     2.3.1 单变量模型的构建
  •     2.3.2 多变量模型的构建
  • 3 讨论与结论
  •   3.1 不同浓度铜的水稻叶片的高光谱反射率响应
  •   3.2 高光谱植被指数监测水稻叶片铜含量变化的优势
  •   3.3 高光谱遥感为大面积立体监测农田土壤-作物重金属含量的变化提供技术支持
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张静静,周卫红,邹萌萌,刘影,陶春柳,李建龙

    关键词: 灌浆期水稻,叶片铜含量高光谱遥感监测,数字农业,敏感高光谱指数和波段,水稻食用安全

    来源: 江苏农业科学 2019年23期

    年度: 2019

    分类: 农业科技

    专业: 农业基础科学,农作物

    单位: 南京大学生命科学学院,江苏科技大学苏州理工学院,苏州健雄职业技术学院

    基金: 国家重点研发计划(编号:2018YFD0800201),江苏省高校哲学社会科学研究项目(编号:2016SJD630126)

    分类号: S511;S127

    DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2019.23.077

    页码: 324-330

    总页数: 7

    文件大小: 533K

    下载量: 202

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