阿拉尔垦区棉花叶面积指数监测模型与产量分析

张树艳+王有武+白铁成+刘小文

（塔里木大学，新疆阿拉尔 843300）

摘 要 棉花叶面积指数是衡量作物生物量的关键参数，为棉花叶面积指数的获取提供可靠、方便的估算模型，以阿拉尔垦区作为主要研究区域，利用光谱分析仪对从垦区获得棉花冠层光谱反射率和由此计算得到的植被指数进行分析，基于NDVI的回归模型确定性系数R2为0.92，进而确定了阿拉尔垦区棉花叶面积指数的最佳监测模型，为垦区棉花作物遥感监测和产量估算奠定了良好基础。

關键词 棉花叶面积；指数监测模型；归一化植被指数

中图分类号：S562 文献标志码：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2016.24.004

叶面积指数LAI和叶片生物化学性质、冠层光谱及制备生态生理学特征具有较大关联，是生物作物产量估算和分析的重要参数。诸多自然植物群落与作物冠层的叶面积指数研究表明，LAI自身的变化同叶片光学性质的改变比且关联，故LAI可被视为遥感监测技术对植被长势与产量估算过程中的重要结构参数[1]。本文拟通过建立棉花叶面积指数与光谱植被指数间的回归模型，确定棉花叶面积指数的监测模型，为棉花长势的监测与产量估算提供依据。

1 阿拉尔垦区概述

阿拉尔垦区位于塔里木盆地西北角，地理坐标为东经81°03′，北纬40°33′，属于典型的大陆性干旱荒漠气候，垦区降雨较少且大气干燥，年均相对湿度为51%，太阳辐射总量为年均6100MJ/m2左右，生长季太阳辐射量为1300MJ/m2左右，年均日照为2800～3000h，云雾天气较少，气象要素变化幅度较大，扬尘、浮沉和沙暴等天气较多。

2 研究方法

2.1 试验区与试验样点选择

据统计，阿拉尔垦区每年棉花种植面积约为10.6万hm2，是新疆地区的主要植棉区之一，棉田占新疆棉田总面积的25%，本文所选取的试验区为阿拉尔垦区的10团的棉花地，选择种植面积相对较大的新陆中67号、中棉35和新海14这3个品种的棉花作为主要试验品种。

2.2 田间实验设计

2.2.1 棉花冠层光谱测试

采用美国赛默飞世尔公司Antaris II FT-NIR型光谱仪进行测试，测量范围10000-4000cm-1，扫描次数设置为32次，分辨率设置为8cm-1，采样点数为1557点，检测器为In Ga As检测器。测试步骤：选择晴朗无风的天气，对垦区棉花在蕾期、初花期以及盛花期、铃期和吐絮期进行采集，采集时间为当日11：00-14：00，在试验田的3个点分别采集不同品种棉花的叶片，将叶片装入纸袋，标号封口。在室内对各品种进行光谱测量前，对各品种棉花进行定标校准，使其对应光谱与100%的基线靠近，而后，对准目标进行测量获取高光谱图像，使用EVNI软件获取不同区域光谱反射值的平均值作为当前试验区域棉花叶片的光谱反射值[2]。

2.2.2 叶面积测定

叶面积的测定主要依靠计算机、数码照像机、万深LA-S植物图像分析软件予以完成，具体操作为：在对冠层反射光谱进行测定后，将其不重叠地铺放在画有坐标网格的白色背景的纸张上，利用实现准备好的数码相机拍摄，要求叶片光线均匀且无阴影，对统一目标进行3次拍摄，并将相应的照片编号和样点号进行记录；以LA-S植物图像分析软件得到图片上的叶片面积。在试验时间方面，阿拉尔垦区试验点的试验时间为2013年6月22日、7月8日、7月24日、8月9日、8月24日和9月10日，分别对应垦区棉花的蕾期、初花期、盛花期、结铃期以及盛铃期和吐絮期。

3 阿拉尔垦区棉花叶面积遥感监测模型

3.1 叶面积指数在棉花各生育期间的变化

图1给出了阿拉尔垦区10团不同棉花叶片指数在整个生育期的变化情况。由图1可知，从蕾期到初花期，因垦区棉花枝叶的数量急聚增加，使叶片面积持续增长，由此，LAI也呈现出逐渐上升的变化趋势。对垦区棉花页叶面积的变化情况进行分析可知，其在盛蕾期、花期和盛花期增长较快，且各品种棉花的LAI在铃期均达到了最大值。在进入盛铃期后，棉花叶片的光合作用下降，养分被转移至棉铃中，故导致棉叶逐渐枯黄掉落，使得LAI在吐絮后迅速下降。

图1 阿拉尔垦区不同棉花叶片指数在整个生育期的变化情况

3.2 棉花叶面积指数同植被指数的相关性

通过对阿拉尔垦区棉花全生育期内归一化植被指数NDVI和相应LAI进行相关性分析，结果表明，阿拉尔垦区的三个品种的棉花在蕾期和始花期均未达到0.05的显著性检验水平。此外，垦区三品种棉花的其余生育期均达到显著性水平，其中，NDVI与LAI在盛花期与铃期的相关性最优。

3.3 垦区棉花叶面积指数的监测模型

归一化植被指数模型：

NDVI=（NIR-R）/（NIR+R）

NIR与R分别表示近红外波段与红波段棉花冠层的反射率。由于基于NDVI的棉花叶面积指数同植被指数的相关性较好，故以NDVI归一化指数作为LAI监测的因子，进而获取阿拉尔垦区棉花LAI的监测模型，具体表示如下：

Ix=（Mx-Mmin）×（Imax-Imin）/（Mmax-Mmin）+Imin

其中，I和M分别表示影像值与实测值。

一般，利用NDVI对叶面积指数进行估算时可采用的模型类型大都以方程形式存在，具体包括了直线方程：

y=b0+b1t

一元二次方程：

y=b0+b1t+b2t2

对数方程：

y=b0+b1ln（t）

指数方程：

y=b0×exp（b1t）

上述各模型中，y和t分别为LAI拟合值与植被指数。b0、b1、b2和b3为常数[3]。本文选取NDVI对于LAI相关性最显著和铃期棉花LAI最大的样本作为回归分析样本，样本数为37，进而对NDVI与LAI进行回归分析并构建阿拉尔垦区三种棉花的统一监测模型，具体模型如表1所示。

表1 阿拉尔垦区NDVI与LAI回归分析（n=37）

模型 b0 b1 b2 R2 F

直线方程 -6.69 15.08 - 0.85 161.11

一元二次方程 -54.86 157.97 -105.11 0.92 674.51

对数方程 7.61 10.35 - 0.87 201.68

指数方程 0.13 4.84 - 0.78 105.04

4 结论

本文以阿拉尔垦区作为主要研究区域，通过对阿拉尔垦区的基本情况进行说明，进而以垦区新陆中67号、中棉35和新海14三种棉花作为研究对象，利用Antaris II FT-NIR型光谱仪对试验区域棉花在不同生育期的光谱反射率进行分析，在结合NDVI与LAI的相关性的基础上，构建了基于NDVI的阿拉尔垦区棉花叶面积指数的监测模型。研究结果表明，基于归一化植被指数的棉花叶面积指数监测模型关于NDVI与LAI两参数的相关性较高，能够较好地为相应地区棉花生产情况的监测和产量估算提供可靠保障。

参考文献

[1]夏天，吴文斌，周清波，等.基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法[J].中国农业科学，2012，10（12）：2085-2092.

[2]张怀志，曹卫星，周治国，等.棉花适宜叶面积指数的动态知识模型[J].棉花学报，2013，3（9）：151-154.

[3]刘姣娣，曹卫彬，马蓉.棉花叶面积指数的遥感估算模型研究[J].中国农业科学，2014，12（25）：4301-4306.

（责任编辑：赵中正）