基于反射特性的玉米苗期光谱与农药污染程度关系研究

吕云峰

（长春师范学院城市与环境科学学院，吉林长春130032）

基于反射特性的玉米苗期光谱与农药污染程度关系研究

吕云峰

（长春师范学院城市与环境科学学院，吉林长春130032）

由于田间大量除草农药的使用，玉米在苗期会受到农药的胁迫.为简单地利用光谱特性反映玉米受污染的程度，为遥感检测玉米生长状况提供依据，以不同污染程度的玉米苗反射光谱为对象，研究了苗期玉米受到污染后的反射光谱特性；同时也对玉米苗反射光谱中的偏振信息进行了测量和分析.结果表明：随着受污染程度的增加，玉米苗的光谱反射比也增加；而计算得到的线偏振度随污染程度的增加而减小，且2种指标与污染程度分别成正相关与负相关，所得到的回归模型的R2分别为0.8782，0.8857.在以后研究过程中，可以把现有的非偏振测量方法和偏振测量结合起来，对遥感反演玉米受污染程度有很大的帮助.

反射率；玉米苗期；偏振度；污染

0 引言

早期欧美地区对农业土地利用信息更新的方法主要是通过农民和行政执法部门的调查得到的［1－2］，这个过程会产生由于人为因素造成的误差，且比较耗费时间和资金.与此同时，遥感影像的分析和使用为监测大面积农作物提供了有效和低廉的方法，利用遥感技术可以监测农作物生长状态从而估计作物产量，同时也可以在时间上保持获取信息的一致性［3］.

现今利用这些遥感影像获取农作物长势或者分类的方法都是基于前期对农作物反射光谱特性的研究.Curran等和Horler等对红边和叶绿素含量之间的关系做了详细报道［4－5］；Daughtry等从玉米冠层的反射率中发现了评估叶绿素含量的方法［6］.同时研究者们又对作物冠层的反射特性和反射分布特性做了大量研究，Kuusk对大麦和三叶草的反射角度分布做了详细研究［7］；Li等对植被的反射传输方法做了研究［8］，为以后陆地卫星反演植被参数提供了强有力的依据.

在对作物和植被反射特性的研究过程中，偏振现象也引起了大量学者的关注.Curran研究了生物量与偏振度之间的关系，发现偏振主要与冠层粗糙度有关，即冠层生长茂盛且整齐的高生物量的夏季作物的偏振反射大于生长参差不齐的低生物量的冬季作物［9］；Vanderbilt等对植被的偏振反射做了大量的研究［10］，并首先建立了谷类作物冠层的偏振反射模型，同时解释了在小麦成熟期偏振特性变化的原因.

最近10年内，偏振遥感对地观测越来越受到世界各国研究者的重视，尤其是Breon等研究者［11－12］，多次利用POLDER偏振数据建立了植被和土壤等地物的偏振反射模型；而Peltoniemi等多次对典型地物的高光谱偏振波谱进行了测量，其中也包括农作物冠层［13］；Litivinov等利用航空偏振平台也对地表进行了偏振测量［14］.

针对反射过程中出现的偏振现象，本文在测量了不同污染程度的玉米苗期的反射信息的同时也对反射中的偏振进行了测量和分析，并将偏振与非偏振结合起来分析了污染对玉米苗期反射的影响.

1 实验材料与测量方法

利用4个污染程度的玉米作为研究对象，为了确保玉米生长状况一致，均在相同的温度、土壤湿度和光照条件下使玉米发芽成长至1～4叶期.种植玉米时，采用同等大小的花盆和同等湿度的土壤1kg；种植后用薄膜盖住，防止水分蒸发（即保证同等温度、湿度条件下生长）.由于每盆都有薄膜防止水分蒸发，所以从种植到喷药再到光谱测量过程中，不需要再次浇水，保证了每盆玉米都是在同等条件下生长的.

各种浓度的农药（异恶草松）均用同等大小喷雾瓶，整盆均匀喷雾20下.喷药后再用薄膜袋套上，防止水分和药物蒸发或相互污染.将样品放入同一环境下生长至2叶期时，对其反射光谱和偏振反射光谱进行测量.第一次测量完毕后，将玉米苗再放入相同的环境条件下使其继续生长至4叶期时，再对苗期玉米的反射和偏振光谱进行测量.

实验过程中利用ASD光谱仪进行光谱测试，并且结合多角度偏振测试平台获取偏振反射信息［15］.该测试平台由光源系统和角度测量系统组成，光源可以在0°～90°范围内变化，最小变化范围为0.5°；探测角度和相对方位角的精度为0.02°，利用该角度探测系统可以获取被探测目标在任意方向上的反射信息.为了确保获取信息的准确性，在测量过程中保持玉米苗冠层在一个平面上，且在测量几何中心.ASD光谱仪的光谱范围是350～2500nm.在计算偏振度的时候是通过旋转ASD探测头前的棱镜获取不同偏振状态的线偏振光，从而计算出线偏振度.偏振度的计算公式如下：

式中：p为偏振度；Imax和Imin代表旋转棱镜时到达传感器的最大和最小反射辐射值.为确保数据的精确性，每次测量10个光谱值，然后取平均值.

2 结果与讨论

通过对偏振数据的分析并结合反射光谱曲线，确定将450～1000nm为主要研究区域.这是因为在该波段范围内，玉米苗的反射光谱随农药污染程度的增加变化最明显，而在近红外区域内变化很小，所以确定该区域为主要研究对象.

图1和图2是玉米2叶期和4叶期的反射光谱曲线.实验中利用了4个质量分数的农药（0.77%，0.44%，0.12%，0）作为实验对比.

图1、图2是在光线入射角度为45°、垂直方向观测获取的反射信息.通过图1与图2的对比发现，随着玉米苗叶子数量的增加反射率增加，同时随着污染浓度的增加反射率也增加.玉米叶数量的增加导致多重反射的增加，所以使反射率增加；而污染程度严重的玉米苗反射率在可见光范围增加的幅度大于近红外波段范围，这主要是因为异恶草松使玉米叶肉由原来的绿色变成黄色，也就使得玉米叶片的反射率增加.这一光谱反射特性可以用来鉴别玉米被污染的程度和污染范围.

图1 玉米苗2叶期的反射光谱曲线

图2 玉米苗4叶期的反射光谱曲线

为了更详细地研究反射信息，在实验过程中对450～1000nm波段范围内的偏振信息做了分析与计算（见图3、图4）.

图3、图4是光线入射角度为45°、探测角度为35°、相对方位角为180°（入射主平面）条件下，由公式（1）计算得到的线偏振度曲线.

图3 玉米苗2叶期的线偏振度曲线

图4 玉米苗4叶期的线偏振度曲线

通过图3、图4与图1、图2的对比，发现线偏振度与反射率呈现相反的关系，但是随着污染程度的增加，线偏振度减小.图3与图4对比发现，4叶期玉米的线偏振度大于2叶期.这是由于在2叶期，玉米叶呈竖直状，进入传感器方向的镜面反射光较少；当叶子数达到4个的时候，先前长出的叶子呈弯曲状，形成镜面反射，使得偏振光所占的比例增大，所以图4的线偏振大于图3.

在建立污染程度与反射率和线偏振度之间的关系时，通过分析发现，选取550nm的反射率与线偏振度作为指标的时候反射信息及偏振信息与污染程度的相关性最大.图5是利用污染程度与反射率之间的关系回归得到的方程.结果发现，反射率与污染程度成明显的线性关系，也就是说在遥感监测苗期玉米受污染的时候，可以通过反射率反映出受污染程度的大小.

图5 反射率（550nm）与污染程度的关系

图6 线偏振度（550nm）与污染程度的关系

图6是线偏振度为550nm时与污染程度之间的回归方程.从结果中依然可以发现线偏振度与污染程度有很好的线性关系.这种对植被与偏振反射特性的研究在早期被定义为与叶子的几何分布和冠层的植物梗茎有关，并且与反射率有着明显的相关性.Curran在研究了波段对草的偏振影响时发现，在叶绿素吸收波长处高度偏振而在近红外偏振较低［9］.这与本研究的结果一致，即偏振度与生物量有关，但是这种关系是在偏振主要与冠层粗糙度有关的假设前提下提出的.

Vanderbilt曾试图建立粮食作物的偏振反射模型，在该过程设想小麦和玉米叶子表面被蜡质层覆盖，并且在特定的入射和反射角度方向会产生镜面反射［10］.本研究的结果得出了与先前研究者相同的结论：玉米反射光中的偏振信息主要是来自于叶表面产生的镜面反射，所以说当污染程度增加的时候，叶子表面的镜面反射没有受到影响，也就是偏振反射信息没有变化，只是叶子内部的结构和叶绿素遭到破坏，使反射率增加.因此，污染严重的玉米苗的反射率增大时，对应的线偏振度就会减小.

从以上的分析中可以发现，利用玉米苗期的反射光谱可以确定受污染的程度，而且偏振信息的大小可以反映出作物冠层的形态变化，从而也可以确定作物生长的时期.

3 结论

实验室内的测量和分析结果表明，玉米受农药污染的程度以及苗期的不同生长状态可以利用反射特性来辨别，同时偏振信息也可以提供判别依据.

随着苗期玉米叶片数量的增加，反射比也增加，尤其是在近红外波段范围内.而无论苗期玉米叶片的数量是否增加，随着污染程度的增大，反射比都会变大.但是在可见光波段范围变化比较明显，主要表现在绿光与红光波段.

在未受到污染情况下，苗期玉米的线偏振度也是随着叶片数量的增加而变大.当污染程度变大的时候，对应的线偏振度减小，减小幅度最大的范围是可见光波段的红光波段.

在对比分析苗期玉米的反射比与线偏振度的过程中可以发现，它们之间呈现反比例关系，但是是非线性的.通过建立污染程度与反射比、线偏振之间的回归模型可以看出，污染程度与它们之间的相关性比较相似，且相关系数比较高.可以通过这种回归来反映苗期玉米受到的污染程度.

由于在电磁波与玉米叶片相互作用的时候，散射与透射过程中都会包含偏振信息，而现有的遥感技术通常将这部分信息忽略.也就是说，反射光中偏振信息的研究不仅可以为遥感技术提供一种有效的手段，也会使得对农作物辐射传输过程的了解更加详细，从而更好地选择有效的方法来反演作物信息.

偏振反射尤其对作物冠层的粗糙度较为敏感，而很难单独利用反射特征来分辨.所以在对农作物进行遥感评估时，应该结合偏振信息和常规反射信息，以便提高反演精度，为农业评估提供更高质量的服务信息.

本文只是探讨了玉米苗期反射特性中的偏振信息，如果想要真正结合实际应用，还应该进行大量的野外与实验室的研究工作，如角度分布与偏振之间的关系、作物冠层的水分含量是否影响偏振信息的变化等问题.

［1］ PEÑA－BARRAGÁN J M，LÓPEZ－GRANADOS F，GARCÍA TORRES L，et al.Discriminating cropping systems and agroenvironmental measures by remote sensing［J］.Agronomy for Sustainable Development，2008，28（2）：355－362.

［2］ SOUTH S，QI J，LUSCH D P.Optimal classification methods for mapping agricultural tillage practices［J］.Remote Sensing of Environment，2004，91（1）：90－97.

［3］ CASTILLEJO－GONZÁLEZ I L，LÓPEZ－GRANADOS F，GARCÍA－FERRER A，et al.Object－and pixel－based analysis for mapping crops and their agro－environmental associated measures using Quick－Bird imagery［J］.Computers and Electronics in Agriculture，2009，68（2）：207－215.

［4］ CURRAN P J，DUNGAN J L，GHOLZ H L.Exploring the relationship between reflectance red edge and chlorophyll content in slash pine［J］.Tree Physiology，1990（7）：33－48.

［5］ HORLER D N H，DOCKRAY M，Barber J.The red edge of plant leaf reflectance［J］.International Journal of Remote Sensing，1983（4）：273－288.

［6］ DAUGHTRY C S T，WALTHALL C L，KIM M S，et al.Estimating corn leaf chlorophyll concentration from leaf and canopy reflectance［J］.Remote Sensing of Environment，2000，74：229－239.

［7］ KUUSK A.The angular distribution of reflectance and vegetation indices in barley and clover canopies［J］.Remote Sensing of Environment，1991，37：143－151.

［8］ LI X，STRAHLER A，WOODCOCK C.A hybrid geometric optical－radiative transfer approach for modelling albedo and directional reflectance of discontinuous plant canopies［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，1995，33：466－480.

［9］ CURRAN P.The relationship between polarized visible light and vegetation amount［J］.Remote Sensing of Environment，1981，11：87－92.

［10］ VANDERBILT V C.Plant canopy specular reflectance model.［J］IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，1985，23（5）：722－730.

［11］ BRÉON FM，TANRE D，LECOMTE P，et al.Polarized reflectance of bare soils and vegetation：measurements and models［J］.IEEE Trans Geosci Remote Sensing，1995，33（2）：487－99.

［12］ MAIGNAN F，BRÉON F M，FÉDÉLE E，et al.Polarized reflectances of natural surfaces：spaceborne measurements and analytical modeling［J］.Remote Sensing Environ，2009，113：2642－2650.

［13］ PELTONIEMI J，HAKALA T，SUOMALAINEN J，et al.Polarised bidirection factor measurement from soil，stones and snow［J］.Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer，2009，110：1940－1953.

［14］ LITIVINOV P，HASEKAMP O，CAIRNS B，et al.Reflection models for soil and vegetation surfaces from multiple－viewing angle photopolarimetric measurements［J］.Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer，2010，111：529－539.

［15］ SUN Z Q，ZHAO Y S.The effects of grain size on bidirectional polarized reflectance factor measurements of snow［J］.Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer，2011，112：2372－2383.

Abstract：Corn seedlings are polluted by pesticide because of a large number of pesticides were used in cultivated land.To provide more reflectance information that detected from corn seedlings polluted by pesticide for remote sensing technique，in this study we simply invert the pollution level with the reflectance from corn seedlings.Simultaneously，we also obtain and analyze the polarization of the corn seedlings.The results confirmed that the reflectance increased with an increase in pollution level and the degree of linear polarization increased with a decrease in pollution level.Both of reflectance and degree of linear polarization were linear proportion to the amount of pesticide pollution，the R2was 0.8782and 0.8857，respectively.Combining the non－polarized measurements with polarized measurements is useful to help us understand the reflected information of corn and to provide additional method for remote sensing technique.

Keywords：reflectance；corn seedlings；degree of polarization；pollution

（责任编辑：方 林）

The study of the relationship between the characteristic of spectrum of corn seedlings and pesticide pollution on the basis of reflection

LU Yun－feng
（College of Urban and Environmental Sciences，Changchun Normal University，Changchun 130032，China）

TP79［学科代码］170·4510

A

2011－12－23

国家自然科学基金资助项目（40971190）；吉林省青年基金资助项目（201101105）；吉林省教育厅“十二五”计划项目（2012220）；长春师范学院自然科学基金资助项目（2010024）.

吕云峰（1977—），男，博士，副教授，主要从事偏振光与定量遥感研究.

1000－1832（2012）02－0127－05