高光谱技术在烟草中的应用研究进展

黄*

（1湖南农业大学生物科学技术学院，长沙410128；2湖南农业大学农学院，长沙410128）

高光谱技术在烟草中的应用研究进展

黄智1，陈建国2，昌宏涛2，朱列书2*

（1湖南农业大学生物科学技术学院，长沙410128；2湖南农业大学农学院，长沙410128）

摘 要：随着遥感技术的快速发展，以光谱技术为核心的无损监测技术成为国内外研究的热点，并在农业领域得到了广泛应用。综述了水肥因素、品种差异、不同时期和叶位对烟叶冠层和叶片光谱的影响，以及高光谱技术在烟草叶面积指数、病虫害、产量和品质监测中的应用，以期为高光谱技术指导烟草生产提供一定的参考。

关键词：烟草；高光谱；叶面积指数；病虫害；产量；品质

高光谱遥感技术是农业遥感应用中的重要前沿技术手段之一。该技术始于20世纪80年代［1］，是指利用很多波段小于10 nm的电磁波从感兴趣的媒介上获取有关的数据，能产生一条完整而连续的光谱曲线。随着遥感技术的快速发展，以光谱技术为核心的无损监测技术成为国内外研究的热点［2～4］。高光谱技术本身具有大量的数据信息，加上一阶导数、二阶导数、对数变换和高光谱特征参数，其信息量增加了数百倍，因此得到了快速的发展和广泛的应用，在作物分类识别、叶片光谱特征研究、生态物理参数反演与提取、养分诊断与监测研究、长势监测与产量预测、农业遥感信息模型研究和农业灾害监测等方面取得了较大的进展［5］，特别是在水稻［6，7］、小麦［8］、玉米［9］、大豆［10］等农作物上已经进行了广泛的研究和应用，而在烟草中研究应用起步较晚。烟草是我国重要的经济作物之一，年种植面积超过100万公顷。而近年来烟草生产上过度施肥和农药、除草剂的滥用等，不仅造成烟叶品质的下降，同时也对环境造成了严重的负荷。利用高光谱技术对烟草冠层和叶片信息进行无损精确提取，对烟草生长，科学施肥和管理，提高烟叶品质和减少环境负荷具有重要意义。近年来，高光谱技术在烟草上的研究进入快速发展阶段，并筛选出了一些监测参数和估算模型，但是要投入生产应用还需要更加全面和深入的研究。本文综述了高光谱技术在烟草上的研究进展，以为高光谱技术指导烟草生产提供一定的理论和指导。

1　烟草的光谱特征及影响因素

烟草与其他植物一样具有典型的植物光谱反射特征。植物的光谱特征主要是由其化学和形态学特征决定的［11］。烟草光谱特征随着水肥管理、品种类型、生育时期、叶片部位等因素不同而有很大差异。

1.1水肥因素对烟草光谱特征的影响

水肥是影响烟叶生长和品质的重要因子。水分条件和肥料因素的不同对烟草光谱特征会产生很大影响。不同水分处理对烟草冠层和烟叶的光谱反射率有显著的影响。随着土壤含水量的增加，烟草冠层光谱的“红移”和“蓝移”现象更加明显，同时冠层红边一阶光谱的“双峰”现象越明显［12，13］。这是由于水分因素直接影响了烟叶的内部和外部的理化性状，从而间接影响烟草的光谱特征［14］。肥料因素也是影响烟草光谱特性的重要因子。随着施氮水平的增加，烟草在可见光内的冠层光谱反射率降低，在绿光波段内最为明显，在近红外光波段内的光层光谱反射率增加［15～17］，这分别是由于烤烟的叶绿素含量和叶片冠层结构组织的差异造成的。随着施钾水平的增加，烟草的光谱反射率降低，在绿光波段最为明显［15］。水分和肥料因素对烟草光谱的影响还存在一定的交互作用。张正杨［18］研究了水氮互作下烟草的高光谱特性，结果表明，在施氮水平一致的条件下，烤烟冠层在近红外波段的光谱反射率随着土壤水分的增加而增加；而在水分因素一致的条件下，随着施氮水平的增加，烤烟冠层和叶片的光谱反射率呈整体下降的趋势。这是由于氮肥增加了烟叶的叶绿素含量，从而导致了烤烟叶片对光的强烈吸收，在近红外光波段内，随着施氮水平的增加，烤烟冠层和叶片的光谱反射率呈增加的趋势；不同水分和施氮水平组合下，烤烟光谱随土壤水分变化基本一致。

1.2不同类型和品种烟草的光谱特征差异

不同烟草类型和品种的光谱特征也不同。现有研究表明，不同类型烟草的光谱反射率一般是白肋烟大于烤烟大于香料烟，但是在不同波段内不同类型的烟呈现的差异度不一样。刘国顺等［16］对白肋烟、香料烟和烤烟3种烟的冠层光谱特征进行了研究，结果表明在近红外光和绿光波段内，3种类型的烟草冠层光谱反射率为白肋烟大于烤烟大于香料烟。李向阳［19］的研究显示，这3类烟在可见光内差异不明显，在近红外光内有较大的差异，在绿光波段内的差异主要是由于不同品种类型的叶绿素和植被指数的不同造成的，在近红外光波段内的差异主要受烟叶冠层结构和叶片反射率的影响。不同研究者由于实验条件不同而导致研究结果有差异。李佛琳［20］对烤烟、白肋烟和香料烟的冠层光谱特征进行了比较研究，结果表明白肋烟在近红外波段内的冠层光谱反射率均高于其他类型，而在可见光波段内香料烟的冠层光谱反射率大于烤烟，在近红外光波段内则是烤烟大于香料烟。

不同烤烟品种之间的光谱特征也存在很大差异。张正杨等［21］对云烟87和K326两个品种的烤烟冠层光谱特征研究表明，云烟85的冠层光谱反射率均高于K326。殷全玉等［22］对中烟101和云烟87两个品种的叶片反射光谱进行了研究，在近红外波段表现出较明显的差异，云烟87叶片的反射率大于中烟101。现有研究对烤烟K326的光谱特征研究较多，其次是云烟系列，而对其他品种的研究较缺乏，特别是缺乏对生产上典型烟叶品种的系统性研究。

1.3不同生育时期烟草的光谱特性差异

不同生育时期烟草冠层和烟叶光谱反射率存在很大差异。在可见光和近红外光波段内，随着生育期的后移烟叶的光谱反射率逐渐升高，这种趋势在可见光波段内尤为明显，这与烟叶生长特性相关。在烟叶移栽后，烟叶进入快速生长阶段，使得单位面积烟叶上的叶绿素含量减少，导致叶片吸收的红光和蓝光减少，所以可见光内的光谱反射率增加。在烟叶成熟时期，叶绿素被大量分解破坏，导致烟叶在可见光波段内对光波的吸收进一步降低，从而使烟叶光谱反射率增加。随着烟叶的生长，叶片细胞组织结构更加充实，叶肉细胞之间空气作用力增加，折射率急剧变化导致进行光反射的面数量增加，从而近红外波段的光谱反射率呈随着生育期推进逐渐增加的趋势［19，23］。

1.4烟草叶位的光谱特征差异

同一植株烟草不同部位叶片的光谱反射率存在较大的差异。在可见光内，烟叶的光谱反射率为下部叶大于中部叶大于上部叶，在近红外光波段内则相反［19，22］。这是由于在可见光波段内处于植株上部的烟叶积累的叶绿素较少的缘故，而近红外波段内的差异主要是由于不同部位烟叶的细胞结构不同造成的，越上部的烟叶细胞结构组织越致密，而细胞排列越紧密则光谱反射率越高［24，25］。另外，同一叶片的不同部位的光谱反射率也存在差异。李佛琳［20］研究表明，在绿光波段内，叶片的光谱反射率从叶基到叶尖、从中心到边缘逐渐增加。

2　高光谱技术在烟草中的应用进展

高光谱技术在烟草中的研究主要集中在冠层与叶片水平。通常利用原始光谱反射率、一阶二阶微分变换、对数变换、植被指数、高光谱参数等为自变量，与烟草的叶面积指数、生物量、品质指标等为因变量建立预测模型，通过反演，对烟草的生长和烟叶品质进行估算和监测。

2.1叶面积指数的监测

叶面积指数（LAI）是反应作物冠层结构的重要指标。利用高光谱遥感技术来反演叶面积指数［26，27］，通常在遥感技术上用于估测产量和土壤水分蒸发蒸腾量模型的输出参数［28，29］，对作物的生长状况与病虫害监测、产量估算以及田间管理也具有重要意义。利用高光谱遥感估测作物叶面积指数提取出了不同的敏感区域和不同波段组合的植被指数，建立相关模型反演LAI，从而快速无损的获取作物的叶片生长信息，特别是烟草这种以叶片为收获对象的阔叶型植物更具有研究意义。张正杨等［21］利用归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）和修改型二次三角植被指数（MTVI2）4个常用植被指数反演LAI，表明4个指数均能取得较为理想的效果。刘国顺等［16］综合了烟草类型和肥料处理因素，分析了17种光谱变量与LAI的关系，通过建立回归模型进行估测并筛选出了Rg/Rr、λr、Rg3个高光谱参数作为烟草叶面积指数的特征变量，其中Rg/Rr的复确定系数R2最高为0.777，达到极显著水平，通过反演检验证明回归模型的可靠性。

2.2病虫害监测

当植物受到病虫危害时，叶片的颜色、结构和外观形态都会发生改变，从而引起叶片的反射率发生变化。如果害虫采食叶片或引起叶片卷曲和脱落，同样也会引起光谱特征曲线的变化，这样就可以通过监测寄主植物的光谱曲线变化来监测病虫害的发生情况。乔红波等［30］研究了3种危害程度：轻（单株顶尖和上部5片叶蚜量≤15头）、中（15头≤单株顶尖和上部5片叶蚜量≤50头）和重（单株顶尖和上部5片叶蚜量≥50头）的烟蚜危害下烟草的光谱特征。结果表明，烟蚜会造成烟草光谱反射率的下降，在近红外波段尤为明显。轻中重3种危害程度的烟叶在绿光波段光谱反射率分别下降12%、27%和52%，在近红外波段光谱反射率分别下降15%、20%和38%，一阶导数光谱反射率最大值随着蚜量增加而下降，并建立了烟蚜危害下烟叶光谱反射率和叶绿素SPAD值之间在绿光、红光、蓝光和近红外光波段内的线性拟合回归方程，SPAD值越大，光谱反射率越高，各模型均能较好地拟合反射率与SPAD之间的关系（p＜0.000 1），其中在绿光波段建立的拟合方程拟合效果最好。烟蚜危害造成叶绿素含量下降，烟叶光合作用强度也随之降低，SPAD值越大，光谱反射率越高，因此可以监测烟草生产中病虫害的发生，从而确定防治时期以及防治措施。

2.3产量估算

烟草地上生物量是反应烟草代谢状况和光合作用的重要指标。众多研究表明，通过提取高光谱变量，根据数据条件建立有效的估测模型可以对烟草的产量进行监测。李向阳［19］的研究表明，与干、鲜重关系最密切的光谱特征变量分别是Rg/Rr。刘国顺［16］分析了17种光谱变量与烟草地上鲜生物量和干生物量的关系，通过建立回归模型进行估测并筛选出了Rg/Rr、λr两个高光谱参数作为地上生物量的特征变量，其中Rg/Rr的复确定系数R2最高，达到极显著水平，鲜生物量和干生物量分别为0.640和0.620，并通过反演检验证明回归模型的可靠性。

2.4品质监测

高光谱与烟叶的生理生化指标、矿质元素指标和烤烟品质指标都有一定的相关性，通过逐步回归分析建立估算和监测模型，可以快速获得烤烟各种指标值，适时指导生产。李向阳［19］通过设置不同类型烟草、不同烤烟品种、不同氮磷钾使用量处理试验筛选出了与总氮、叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素含量与总量等生理生化指标关系最为密切的光谱特征变量Rg/Rr，并建立多种生理生化指标的监测模型。同时他还对高光谱的27种参数与矿质元素指标（钙、钾、镁、硼、铜、铁、锰、钠、磷、锌等10种元素）进行了回归建模，均取得了较好的估测效果。王建伟等［17］对烤烟叶片叶绿素含量和光谱参数进行了相关分析，将烟草冠层、鲜烟叶和烤后烟叶的高光谱参数分别与烤后烟叶的化学指标和香气成分指标相结合，建立了相关的估测模型。李佛琳［20］分析了烟叶光谱与化学品质指标之间的关系并筛选出了与烟叶氮、钾、烟碱、总糖含量显著相关的光谱特征参数，建立了诊断模型。李向阳［19］研究表明，烟碱含量与叶片光谱反射率和一阶导数光谱反射率具有一定的相关性，提取了与烟碱呈显著相关的1 190个光谱反射率和997个一阶导数光谱反射率的波段，以及极显著相关的光谱特征变量参数λr、λy，SDr、λr/λb，但是对这些特征变量进行回归模型建立和分析表明对烟碱含量的估测效果不理想，而一阶导数光谱的回归方程具有较好的估测效果。

3　研究展望

研究表明，水肥因素、品种类型、生育时期等都对烟草光谱特征存在一定的影响，利用高光谱技术可以对烟草的长势、养分状况、烟叶的产量和品质进行较为准确的诊断和监测，具有广阔的应用前景。目前，高光谱技术在烟草中开展了更加广泛的研究，提出了一系列的监测和估算模型，但是由于每种模型都有特定的研究方法和适用条件，很难找到通用的模型，因此还需要建立更加全面和更大规模的样本参数进行修正，以降低实际生产中的品种类型、生态条件和栽培管理的差异。今后烟草高光谱技术的研究要着重完善和扩充烟草光谱数据库，加强高光谱相关数据的采集和挖掘，并加强与GIS、GPS技术的结合应用，推动高光谱技术在烟草中的应用。

参考文献：

［1］ 吴 见，彭道黎.高光谱遥感林业信息提取技术研究进展［J］.光谱学与光谱分析，2011，31（9）：2305-2312.

［2］ 李映雪，朱 艳，戴廷波，等.小麦叶面积指数与冠层反射光谱的定量关系［J］.应用生态学报，2006，17（8）：1443-1447.

［3］ Guan J，Nutter FW.Relationships between defoliation，leaf area index，canopy reflectance，and forage yield in the alfalfa-leaf spot pathosystem［J］.Computer and Electronics in Agriculture，2002，37：97-112.

［4］ 白 珂.不同海拔高度及生态因子对烟草光谱的影响［D］.长沙：湖南农业大学硕士学位论文，2012.

［5］ 姚云军，秦其明，张自力，等.高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展［J］.农业工程学报，2008，24（7）：301-305.

［6］ Tian YC，Gu KJ，Chu X，et al.Comparison of different hyperspectral vegetation indices for canopy leaf nitrogen concentration estimation in rice［J］.Plant and Soil，2013，376：193-209.

［7］ 覃 夏，王绍华，薛利红.江西鹰潭地区早稻氮素营养光谱诊断模型的构建与应用［J］.中国农业科学，2011，44（4）：691-698.

［8］ 陈云浩，蒋金豹，黄文江，等.主成分分析法与植被指数经验方法估测冬小麦条锈病严重度的对比研究［J］.光谱学与光谱分析，2009，29（8）：2161-2165.

［9］ 易秋香，黄敬峰，王秀珍，等.玉米全氮含量高光谱遥感估算模型研究［J］.农业工程学报，2010，22（9）：138 -142.

［10］宋开山，张 柏，李 方，等.高光谱反射率与大豆叶面积及地上鲜生物量的相关分析［J］.农业工程学报，2005，21（1）：36-40.

［11］Yang H.Spectral characteristics ofwheat associated with hydrocarbon microseepages［J］.International Journal of Remote Sensing，1999，20（4）：807-813.

［12］贾方方.不同水分状况对烤烟高光谱特性及生理生化指标的影响［D］.郑州：河南农业大学硕士学位论文，2010.

［13］贾方方，马新明，李春明，等.不同水分处理对烟草叶片高光谱及红边特征的影响［J］.中国生态农业学报，2011，19（6）：1330-1335.

［14］李国芸，李志伟，甄焕菊，等.水分胁迫条件下烟草生理生化响应研究进展［J］.中国农学通报，2007，23（9）：298-301.

［15］李向阳，刘国顺，杨永锋，等.烤烟叶片高光谱参数与多种生理生化指标关系研究［J］.中国农业科学，2007，40（5）：987-994.

［16］刘国顺，李向阳，刘大双，等.利用冠层光谱估测烟草叶面积指数和地上生物量［J］.生态学报，2007，27（5）：1763-1771.

［17］王建伟，薛超群，周汉平，等.烤烟冠层光谱参数与叶片叶绿素含量的相关分析［J］.生态学杂志，2010，29（5）：876-880.

［18］张正杨.基于水氮互作的烟草高光谱特性及估测模型研究［D］.郑州：河南农业大学硕士学位论文，2011.

［19］李向阳.烟草高光谱特性与农艺生理品质指标的关系和估测模型研究［D］.郑州：河南农业大学硕士学位论文，2007.

［20］李佛琳.基于光谱的烟草生长和品质研究［D］.南京：南京农业大学硕士学位论文，2006.

［21］张正杨，马新明，贾方方，等.烟草叶面积指数的高光谱估算模型［J］.生态学报，2012，32（1）：168-174.

［22］殷全玉，杨伊檬，靳志伟.烟草叶片光谱特征及其光谱反射率的变化［J］.河南科学，2006，24（4）：521-523.

［23］张金恒，王 珂，王人潮.高光谱评价植被叶绿素含量的研究进展［J］.上海交通大学学报（农业科学版），2003，21（1）：74-79.

［24］张树堂，杨雪彪，王亚军.不同成熟度烤烟鲜烟叶的组织结构比较［J］.烟草科技，2005（1）：37-79.

［25］Slaton MR，Hunt ER，SmithWK，etal.Estimating nearinfrared leaf reflectance from leaf structural characteristics［J］.American Journal of Botany，2001，88：278-284.

［26］Imanishi J，Sugimoto K，Morimoto Y.Detecting drought status and LAIof two Quercus species canopies using derivative spectra［J］.Computers and Electronics in Agriculture，2004，43（2）：109-129.

［27］Jiang JJ，Chen SZ，Cao SX，et al.Leaf area index retrieval based on canopy reflectance and vegetation index in eastern China［J］.Journal of Geographical Sciences，2005，15（2）：247-254.

［28］Chen JM，Cihlar J.Retrieving leaf area index of boreal conifer forests using Landsat TM images［J］.Remote Sensing of Environment，1996，55：153-162.

［29］W iegand CL，Richardson AJ，Kanemasu ET.Leaf area index estimates forwheat from LANDSAT and their implications for evapotranspiration and cropmodeling［J］.Agronomy Journal，1979，71：336-342.

［30］乔红波，蒋金炜，程登发.烟蚜为害特征的高光谱比较［J］.昆虫知识，2007，44（1）：57-61.

中图分类号：S127；S572

文献标识码：A

文章编号：1001-5280（2015）01-0106-05

DO I：10.3969/j.issn.1001-5280.2015.01.25

收稿日期：2014 11- 19

作者简介：黄 智（1988-），男，湖南常德人，硕士研究生，Email：huang19881119@126.com。*通信作者：Email：zls5888@yahoo.com.cn。

Research Progress on App lication of Hyperspectral Technology in Tobacco

HUANG Zhi1，CHEN Jian-guo2，CHANG Hong-tao2，ZHU Lie-shu2*
（1 College of Bio-science&Technology，Hunan Agricultural University，Changsha，Hunan 410128，China；2 College of Agronomy，Hunan Agricultural University，Changsha，Hunan 410128，China）

Abstract：With the rapid development of remote sensing technology，non-destructivemonitoring technology with spectral technology as core has become a hotspot at home and abroad，and it has been widely applied in the agricultural field.This paper reviewed the effect of water and fertilizer，varieties，different periods and leaf position on spectra of tobacco canopy and leaves，and the application of hyperspectral technology in monitoring of leaf area index，pests and insects，yield and quality，in order to provide reference on application of hyperspectral technology in tobacco production.

Keywords：tobacco；hyperspectral；LAI；pest and disease；yield；quality