小麦渍害光谱特征分析
2016-06-15熊勤学王晓玲王有宁
熊勤学, 王晓玲*, 王有宁
1. 长江大学农学院, 湖北 荆州 434025
2. 主要粮食作物产业化湖北省协同创新中心, 湖北 荆州 434025
3. 湖北工程学院, 湖北 孝感 432000
小麦渍害光谱特征分析
熊勤学1, 2, 王晓玲1, 2*, 王有宁2, 3
1. 长江大学农学院, 湖北 荆州 434025
2. 主要粮食作物产业化湖北省协同创新中心, 湖北 荆州 434025
3. 湖北工程学院, 湖北 孝感 432000
理清小麦渍害光谱特征是大尺度渍害遥感监测的基础, 也是运用光谱特征实现无损、 快捷鉴别小麦渍害的前期条件, 迄今为止未见对小麦渍害光谱特征的相关研究。 该研究通过田间实验分析了8个小麦品种(郑麦9023、 西农223、 漯6010、 富麦168、 鄂麦23、 鄂麦19、 广源11-2、 农大195)受渍后叶片和冠层的光谱特征与没有渍害小麦光谱特征的差异, 研究表明: 受渍后叶片光谱反射率较正常叶片的差异主要表现在645~680 nm区间(红光波段), 较正常值偏高; 757~917 nm区间(近红外波段), 较正常值偏低; 1 428~1 456 nm区间, 较正常值高; 1 641~1 684 nm区间, 较正常值低, 主要原因: 一是渍害导致叶片叶绿素光合作用能力下降, 二是叶片失水引起水势降低, 建议用归一化水指数(NDWI)的差异值反映小麦受渍情况, 同时分析了不同小麦品种受渍时与受渍后NDWI指数随时间的变化特点, 发现其变化特征与小麦品种的抗性有关; 受渍后小麦冠层的所有波段光谱反射率均低于正常小麦, 建议用670~2 400 nm光谱反射率的均值差异反映小麦受渍情况。
渍害; 光谱特征; 小麦品种
引 言
渍害是指在地表长期滞水或地下水位长期偏高的区域, 由于土壤长时间处于水分过饱和状态而引起的土壤中水、 热、 气及养分状况失调, 致使土壤理化特征灾变、 肥力下降, 从而影响作物生长, 甚至危及作物存活的一种灾害现象[1]。 江汉平原是湖北省最大的粮棉产区, 也是渍害危害最为严重的地区, 但由于渍害是土壤水分长期影响农作物生长发育的结果, 它是一种慢性灾害现象, 渍害鉴别起来很困难, 目前只有通过最终的产量参数确定农作物是否受渍害的影响[2-4], 而对渍害实时鉴别的研究鲜见。 高光谱数据具有较高的光谱分辨率, 能够探测到作物叶片生化成分的微小变化, 检测具有无损、 快捷等特点[5-6], 利用高光谱手段对渍害进行快速、 无损和准确的监测势必成为渍害及时、 快速诊断的重要方法。 国内外对涝渍害光谱研究主要集中在洪涝研究上[7-9], 还未见对农作物渍害光谱特征进行过相关研究。 理清农作物受渍后的光谱变化特征是利用高光谱数据进行渍害监测的必要条件, 本研究拟通过田间小区实验, 对8个小麦品种在灌浆期的农田进行受渍和不受渍处理, 利用便携式光谱仪进行小麦叶片和冠层两种模式的光谱观测, 分析不同小麦品种、 两种观测模式渍害下的光谱特征, 最大化提取渍害小麦与正常小麦的光谱特征差异, 为渍害进行大尺度的遥感监测提供理论基础。
1 实验部分
实验地点设在长江大学西校区西门外一块农田(东经112.1402°、 北纬30.3501°), 48 m(长)×30 m(宽), 8个小麦品种(郑麦9023、 西农223、 漯6010、 富麦168、 鄂麦23、 鄂麦19、 广源11-2、 农大195, 其中前5个品种抗渍性强、 后三个品种抗渍性差)、 进行三次重复、 二个处理(渍害处理与对照)共48个小区。 小麦渍害处理时间为2015年4月14日至4月22日共8天, 正值小麦灌浆期。 处理方式为持续给小区灌水, 确保渍害处理小区厢沟满水, 保持地下水位埋深维持在0.05米左右。 在每个生育期观测叶片的光谱和冠层的光谱, 使用的仪器为FieldSpec 4 Wide-Res Field Spectrum radiometer便携式地物光谱仪, 观测范围为350~2 500 nm, 光谱间隔为3 nm@700 nm和30 nm@1 400/2 100 nm, 渍害处理后每隔2天进行叶片和冠层光谱观测, 叶片模式观测其旗叶, 采用挂牌方式定期观测, 阴天不观测冠层光谱, 雨天延后, 每个小区取三个点观测、 每个点重复三次。
光谱数据预处理为: 运用ViewSpecPro软件一次载入一个小区的观测数据(9条光谱曲线), 剔除与其他光谱曲线差异大的2条光谱曲线, 运用statistic功能对剩余光谱曲线进行均值处理, 代表该处理小区的光谱数据, 并将此光谱数据导出为ASCII格式供分析。
2 结果与讨论
2.1 小麦渍害叶片光谱特征分析
图1为漯6010品种小麦渍害处理当天与正常小麦叶片光谱变化曲线, 由图1可知, 受渍小麦叶片光谱曲线较正常小麦正正光谱曲线主要差异在如下几个光谱区间, 645~680 nm区间(红光波段), 较正常值偏高; 757~917 nm区间(近红外波段), 较正常值偏低; 1 428~1 456 nm区间, 较正常值高; 1 641~1 684 nm区间, 较正常值低, 其他品种受渍后光谱曲线差异也基本一致。 比较健康植物的反射光谱特征, 引起渍害处理小麦叶片光谱曲线差异的主要原因为: 渍害导致叶片叶绿素光合作用能力下降, NDVI指数降低, 即在红光波段偏高、 近红外偏低; 渍害导致根系吸水能力下降, 叶片失水打蔫, 叶片水势降低, 而反映叶片含水量的波段正是1 428~1 456 nm波段, 由此用三个特征值反映渍害危害程度, 分别为
NDVI=(IR-R)/(IR+R)
(1)
式(1)中NDVI表示归一化植被指数,IR表示757~917 nm区反射率均值,R表示645~680 nm区间反射率均值
NDWI=(IR-MR)/(IR+MR)
(2)
式(2)中NDWI表示归一化植被水指数,IR表示757~917 nm区反射率均值,MR表示1 428~1 456 nm区间反射率均。
如果小麦受渍严重这二个值会偏低, 由于影响NDWI指数的因素很多, 如氮素营养、 农作物逆境因素等, 渍害影响并非具有唯一性, 而NDWI指数主要反映叶片含水量的差异[10], 与小麦受渍后失水相符合, 因此建议用NDWI减少量反映小麦受渍程度。
图1 小麦(漯6010)渍害处理当天受渍
2.2 小麦渍害叶片光谱品种间和随时间的变化特征分析
将8个品种归一化水指数计算出来后, 将每个品种对照区小麦叶片的归一化水指数减去渍害处理小麦叶片的值, 得到该品种小麦受渍后叶片归一化水指数减少量, 见式(3)
DNDWI=NDWInormal-NDWIwaterlogging
(3)
DNDWI代表叶片归一化水指数减少量, NDWInormal代表正常叶片叶片的归一化水指数值, NDWIwaterlogging代表受渍小麦叶片的归一化水指数值。
小麦受渍后叶片归一化水指数减少量随日期的变化见图2, 根据其变化特点, 将8个小麦品种受渍后变化分成三类, 一类是郑麦9023、 鄂麦19和漯6010, 其特点为受渍时叶片失水迅速, 渍后当天就有反映, 而且随着渍害的持续失水程度加强, 但渍害结束后恢复的也快; 二类是富麦168、 西农223和鄂麦23, 其特点为前期抗渍害能力强, 受渍后当天反映不明显, 持续过程中才开始出现叶片失水, 同时渍害结束后恢复迅速; 三类是广源11和农大195, 显著特点为受渍后没有恢复过程, 一直处于失水状态, 而且随时间延长有加重趋势。 三类共同点是渍害结束5~8天后小麦叶片含水量较正常值迅速减少, 这应该是渍害至小麦生育期提前的原因, 渍害处于后小麦进入蜡熟, 而正常小麦还处于灌浆阶段。
图2 8个品种小麦受渍后叶片归一化水指数减少量变化情况
2.3 冠层模式下渍害光谱特征分析
鄂麦19冠层受渍光谱曲线与正常小麦光谱曲线比较见图3, 由图3可见, 小麦受渍后其所有光谱反射率明显低于对照组, 其他7个品种光谱特征与鄂麦19相似, 因此将受空气中水汽影响很大的两个波段1 350~1 400和1 800~1 940 nm去掉, 将760~2 400 nm所有波段反射率取平均, 用这一段正常小麦的光谱反射率值减去受渍小麦的光谱反射率值, 得到受渍小麦冠层光谱反射均值差值, 用它来表示其受渍程度, 其值越大表示其受渍害影响越大。 由于影响冠层光谱反射率变化的因素很多, 因此受渍小麦冠层光谱特征表现不如小麦叶片光谱特征明显, 主要表示在受渍小麦冠层光谱反射均值差值品种间的差异不明显(见图4), 随时间的变化则是受渍期间明显大, 而受渍后明显减小。
图3 鄂麦19冠层受渍与对照光谱变化曲线比较
Fig.3 The canopy spectral change curves of wheat (emai 19) suftered waterlogging disaster and in normal status
图4 不同品种受渍小麦冠层光谱反射均值差值随时间变化
Fig.4 The canopy NDVI index reducing values temporal changes of different wheat species suffered waterlogging disaster
3 结 论
通过对实验数据的分析得出: 受渍后叶片光谱特征较正常叶片的差异主要表现在645~680 nm区间(红光波段), 较正常值偏高; 757~917 nm区间(近红外波段), 较正常值偏低; 1 428~1 456 nm区间, 较正常值高; 1 641~1 684 nm区间, 较正常值低, 主要原因是渍害导致叶片叶绿素光合作用下降和叶片失水, 水势降低引起的, 建议用归一化水指数(NDWI)的差异值反映小麦受渍情况, NDWI指数的时间变化与品种抗渍能力基本吻合; 受渍后小麦冠层所有波段的光谱均低于正常小麦, 建议用670~2 400 nm光谱的均值差异反映小麦受渍情况。 如果将叶片模型和冠层模型获取的参数运用大尺度遥感实践中, 实现渍害卫星遥感实时反演, 是未来继续研究的方向。
[1] YU Guang-ming(喻光明). Acta Ecologica Sinica(生态学报), 1993, 13(3): 252.
[2] ZHU Jian-qiang(朱建强). The Basic Research on the Application of Water Drainage in the Surface and Sub-Surface Waterlogged Cropland(易涝易渍农田排水应用基础研究). Beijing: Science Press(北京: 科学出版社). 2007.
[3] Singh A. Journal of Hydrology, 2011, 406(3-4): 245.
[4] Ram S. Proceeding of National Workshop on Reclamation of Waterlogged Saline and Alkalinity Lands and Prevention Thereof., Ministry of Water Resources New Delhi, Government of India, 1996.
[5] Gitelson A A, Garbuzov G, Szilagyi F, et al. Int J Remote Sensing, 1993, 14(7): 1269.
[6] YAN Chun-yan, LIU Qiang, NIU Zheng, et al(颜春燕, 刘 强, 牛 铮, 等). Science in China D(中国科学D辑地球科学), 2005, 35(9): 881.
[7] Anna Sandaka, Jakub Sandaka, Leszek Babiński, et al. Polymer Degradation and Stability, 2014, 99: 68.
[8] Chowdary V M, Chandran R Vinu, Neeti N, et al. Agricultural Water Management, 2008, 95: 754.
[9] LI Yuan-zheng, WU Sheng-jun, DU Yun, et al(李元征, 吴胜军, 杜 耘, 等). Resources and Environment in the Yangtze Basin(长江流域资源与环境), 2012, 21(10): 1287.
[10] Gao Bocai. Remote Sens. Environ., 1996, 58: 257.
*Corresponding author
Spectral Characteristics Analysis of Wheat Damaged by Subsurface Waterlogging
XIONG Qin-xue1, 2, WANG Xiao-ling1,2*, WANG You-ning2,3
1. Agricultural College of Yangtze University, Jinzhou 434025, China
2. Hubei Collaborative Innovation Center for Grain Industry, Jinzhou 434025, China
3. Hubei Engineering University, Xiaogan 432000, China
Spectrum analysis of crop that affected by subsurface waterlogging is the foundation of surface waterlogging monitoring by remote sensing in large scale. It is also the prerequisite of achieving non-destructive, quick identification of wheat subsurface waterlogging damage with spectral features. But there is no papers report about spectrum analysis of crop affected by subsurface waterlogging so far. The paper analysis the spectral features difference of 8 species (zenmai9023, xinong223, luo6010, fumai168, emai23, emai19, guangyuang11-2, nongda195) between affected subsurface waterlogging and normal in leaf and canopy model using field experiment. The results shows that the leaf spectrum reflectivity value of wheat affected by subsurface waterlogging is high in 645~680 and 1 428~1 456 while it is lower in 757~917 and 1 641~1 684 nm. The main reason is that the subsurface waterlogging causes the leaf chlorophyll photosynthetic capacity decreased and leaf water loss. It is suggested to use NDWI (normal differential water index) value to indicate the damage degree of wheat subsurface waterlogging disaster. The changes of the NDWI index value is analyzed with time when difference wheat species demerged by subsurface waterlogging. It is found that the main factors caused the changes of the NDWI index value with time is related with resistance of variety. The canopy spectrum reflectivity value of wheat affected by subsurface waterlogging is low in all spectrum area. It is suggested to use average value in 670~240 nm to indicate the degree of wheat subsurface waterlogging disaster.
Subsurface waterlogging; Spectral characteristics; Wheat species
May 19, 2015; accepted Aug. 30, 2015)
2015-05-19,
2015-08-30
2012年度公益性行业(农业)科研专项项目(201203032), 长江大学作物抗逆技术研究中心2015年开放基金项目资助
熊勤学, 1966年生, 长江大学农学院副教授 e-mail: xiongqinxue@qq.com *通讯联系人 e-mail: wangxl309@yangtzeu.edu.cn
O657.3
A
10.3964/j.issn.1000-0593(2016)08-2558-04