干旱胁迫下玉米叶片可溶性糖光谱估测研究

王仲林，谌俊旭，程亚娇，范元芳，冯伟，李昊宸，吕金灿，杨文钰，杨 峰

（四川农业大学农学院/农业部西南作物生理生态与耕作重点实验室，成都 611130）

四川盆地年降水量丰富，但时空分布不均匀，经常出现降水季节和作物需水季节的错位，农业季节性干旱时有发生[1]。水分是作物进行光合作用和呼吸作用等生理代谢功能的重要原材料[2]，也是作物细胞维持一定膨压进行生理功能的重要因素，土壤水分缺失导致水势下降，为保证两者水势达到平衡，作物细胞通过渗透平衡来保证正常的生理功能[3]。研究表明，可溶性糖作为小分子物质具有调节渗透平衡和保护细胞膜稳定性等作用，作物在水分亏缺时体内会主动积累大量可溶性糖降低细胞渗透势，适应干旱胁迫等逆境[4]。玉米作为本地区的主要栽培作物之一，因水分亏缺而影响生长发育，最终造成玉米产量和品质的降低。目前，关于合理运筹水分已经成为玉米高产、高效、优质的主要技术措施，而玉米叶片可溶性糖的含量是反映玉米植株水分缺失的重要指标，也是诊断其籽粒产量和品质性状的基础。因此，如何实时、快速、精确、无损地监测玉米植株的水分缺失状况，达到高产、高效、优质的目的，是目前迫切需要解决的问题。

随着精准农业的发展和遥感技术的兴起，高光谱遥感技术逐渐被广泛运用到现代农业中，使得快速、精确、无损地获取作物长势和营养状况成为可能[5]。国内外已有不少关于冠层光谱监测作物水分状况的研究报道，张永江等[6]研究发现不同程度的干旱胁迫下玉米叶绿素荧光参数与740 nm荧光光谱峰值呈正相关；冯先伟等[7]研究了不同干旱胁迫下棉花的高光谱特征，证明一阶微分光谱在710～850 nm波段与叶绿素含量有较高的拟合度；马亚琴等[8]研究表明，在干旱胁迫下，建立高光谱红边面积与全氮含量数学相关模型，可以反演棉花叶片的全氮含量；王小平等[9]研究了干旱胁迫下春小麦冠层光谱，发现随着干旱胁迫的加深，可见光区和短波红外光区反射率升高，近红外区反射率下降；L.F.Johnson等[10]研究表明，水分缺失会导致作物叶片颜色和结构等变化，且可通过高光谱反射获取作物水分缺失状况；M.Shibayama等[11]研究发现微分光谱在960 nm波段处可以监测水稻水分缺失状况。目前关于干旱胁迫下玉米叶片可溶性糖含量和冠层光谱特征及两者的关系尚不清楚。本文通过对不同干旱胁迫下玉米叶片可溶性糖含量和冠层光谱特征的变化规律及两者的关系进行研究，利用冠层光谱反射率对玉米叶片可溶性糖含量实时监测，以期为本地区玉米生产中的生长诊断和抗旱节水栽培的监测提供依据。

1 材料和方法

1.1 试验设计

本试验于四川农业大学成都校区的人工遮雨棚通过盆栽试验进行，使用规格相同的塑料桶均重3 kg（内径30 cm，深度27 cm），分别在塑料桶底部铺入一层蛭石，并装入相同的风干黄棕土9 kg，土壤田间持水量为26%，通过插入蛭石的白色硬质塑料管进行灌水。本试验供试玉米为半紧凑型品种川单418，设置 4个水分梯度：正常对照（T1）70%～80%（占土壤中田间持水量的百分数，下同）；轻度胁迫（T2）60%～70%；中度胁迫（T3）50%～60%；重度胁迫（T4）35%～45%；各处理重复3次，单因素随机区组排列[12]。

四川盆地夏播玉米拔节期至抽雄吐丝期是玉米生长旺盛、需水较多及水分敏感时期，而此时（7月下旬至8月下旬）也正是本地区伏旱天气频繁发生期，持续干旱缺水导致玉米营养生长受阻，影响玉米的产量和品质。因此，在玉米拔节期前1 w进行水分处理，通过自然干旱至各处理设定的水分含量范围，每天18点左右通过称重法[12]进行补水控水并记录。在拔节期、喇叭口期和抽雄吐丝期等3个生育时期分别进行干旱处理，达到干旱程度并持续1w，定期测定冠层光谱并取样，然后恢复正常水分解除胁迫，其他管理措施同大田操作一致。

1.2 测定方法

1.2.1 光谱数据的采集

在玉米的拔节期、喇叭口期和抽雄吐丝期，采用荷兰AvaField-3便携式高光谱地物波谱仪（光谱范围为350～2 500 nm，采样间隔为0.6 nm，视场角为25°，选用400～1 000 nm波段）测量冠层光谱。测量选择在晴朗无云无风的天气10：00—14：00之间进行，探头垂直向下，距离玉米冠层上方1 m，每个处理3次重复，每个重复连续测量3次，取平均值作为该处理下的冠层光谱反射率，每次测量前及时用白板进行校正。

1.2.2 可溶性糖的测定

冠层光谱测定完成后，每个处理摘取一整株玉米所有绿色叶片，105℃下杀青1 h后80℃下烘干至恒重，粉碎并过100 mm×100 mm筛。称取玉米叶片粉样0.1 g，使用10 mL 80%乙醇在80℃条件下水浴30 min，然后反复浸提3次，合并上清液定容至100 mL容量瓶，采用蒽酮比色法测定可溶性糖[13]。

1.3 数据处理

采用Microsoft Excel 2010整理数据，SPSS22.0进行统计分析，Origin 2017作图以及使用Matlab对数据进行相关性分析。在定量分析玉米叶片可溶性糖含量和冠层光谱反射率相关性的基础之上，探究可溶性糖含量和植被指数的相关性。本文用到的植被指数如表1所示。

表1 本文采用的植被指数Table1 Vegetation index quoted in this paper

2 结果与分析

2.1 玉米叶片可溶性糖含量对干旱胁迫的响应

如表2所示，随着干旱胁迫程度的加剧，玉米叶片可溶性糖含量呈现出逐渐升高的趋势，胁迫处理与对照存在显著性差异（P＜0.05），其中重度胁迫T4处理与对照T1相比差异较大，T4处理下可溶性糖含量达到最大值，拔节期、喇叭口期和抽雄吐丝期的可溶性糖含量最大值分别为44.45、44.22和73.00 mg/g。表明在干旱缺水状况下玉米叶片可溶性糖含量增加，细胞液浓度增大，有利于细胞内外达到渗透平衡，提高玉米植株的抗旱能力，这与杨书运等[18]研究结果相似。将每个生育时期4个水分处理的可溶性糖含量分别进行平均，拔节期、喇叭口期和抽雄吐丝期可溶性糖含量分别为43.69、43.83和72.43 mg/g，发现随着生育时期的推进，可溶性糖含量逐渐增加，抽雄吐丝期其含量分别是拔节期和喇叭口期的1.66倍和1.65倍，拔节期和喇叭口期其含量差异不明显。

表2 干旱胁迫下玉米叶片可溶性糖含量的变化Table2 Variation of maize leaf soluble sugar contents under drought stress mg·g-1

2.2 干旱胁迫下玉米冠层光谱变化特征

2.2.1 干旱胁迫下玉米冠层原始光谱变化特征

如图1a所示，不同干旱胁迫下玉米叶片冠层光谱反射率具有明显的差异。在可见光400～700 nm范围内，光谱反射率呈现出较低的水平，介于0～20%之间；555 nm附近出现一个明显的绿峰，最大反射率在13%左右；在675 nm附近出现一个明显的红谷，最小反射率在3.8%左右。在近红外光700～1 000 nm范围内，光谱反射率呈现出较高水平，随着干旱胁迫程度的加剧，T2、T3和T4处理下的光谱反射率明显呈逐渐升高的趋势，对照T1的冠层光谱反射率规律不明显。随着玉米生育时期的推进，近红外光波段光谱反射率呈现出逐渐升高的趋势，在抽雄吐丝期达到最大值，这与叶片可溶性糖含量随生育时期和干旱胁迫变化规律基本一致。说明不同干旱胁迫下玉米叶片可溶性糖含量与原始光谱近红外波段之间存在着一定的关系。

2.2.2 干旱胁迫下玉米冠层导数光谱变化特征

通过对不同干旱胁迫下玉米冠层原始光谱进行一阶导数处理，如图1b所示。拔节期和抽雄吐丝期的T3、T4处理下，红边位置发生蓝移；喇叭口期的T3、T4处理下，红边位置发生了红移；不同生育时期各处理的一阶导数光谱曲线趋势基本一致，在红边范围680～760 nm出现反射高峰，导数光谱差异十分明显，红边幅值处于719 nm左右，红边幅值各不相同；随着干旱胁迫程度的加深，红边幅值也呈现出逐渐增加的趋势，同可溶性糖含量变化规律基本一致。

2.3 玉米叶片可溶性糖含量与植被指数相关性分析

2.3.1 玉米叶片可溶性糖含量与原始及导数光谱相关性分析

通过对玉米冠层原始及一阶导数光谱特征分析发现，冠层光谱与可溶性糖含量存在着一定联系。因此，对玉米叶片可溶性糖含量与冠层原始及一阶导数光谱数据进行相关性分析。

可溶性糖含量与原始光谱数据相关性分析如图2a所示，在400～1 000 nm整个波段内，玉米叶片可溶性糖含量与原始光谱呈正相关，其中在406～1 000 nm范围呈显著正相关（P＜0.05）；相关系数在453～528 nm、560～719 nm范围达到极显著水平（P＜0.01），其中最大相关系数处于695 nm（r=0.84）。可溶性糖含量与一阶导数光谱数据相关性分析如图2b所示，在波段651～684 nm范围具有明显的相关性，其中在波段661～663 nm波段范围，可溶性糖含量与一阶导数光谱呈显著负相关，最小相关系数处在 662 nm（r=-0.49，P＜0.01），在 676～684 nm 波段范围，可溶性糖含量与一阶导数光谱呈显著正相关，最大相关系数处在 680 nm（r=0.78，P＜0.01）。

图1 干旱胁迫下玉米原始及一阶导数光谱变化规律Figure1 Change trends of maize original and first derivative spectrum under drought stress

图2 玉米叶片可溶性糖含量与原始及一阶导数光谱相关分析Figure2 Correlation analysis of maize leaf soluble sugar contents with original and first derivative spectrum

2.3.2 玉米叶片可溶性糖含量与植被指数相关性分析

如表3所示，分析玉米叶片可溶性糖含量与本文所引用的11个植被指数的相关性，发现可溶性糖含量与光化学植被指数、绿峰面积、红边面积和黄边面积的比SDr/SDy、红边面积和黄边面积的归一化值（SDr-SDy）/（SDr+SDy）相关性达到极显著水平（P＜0.01），且均有良好的相关性，其中红边面积和黄边面积的比SDr/SDy与可溶性糖含量相关性最好（r=-0.88，P＜0.01）；其他植被指数与可溶性糖含量未达到显著性水平，且相关性较差，黄边面积与可溶性糖含量相关性最差（r=0.19）。

为了更加突出植被指数与可溶性糖含量之间的关系，构建基于原始光谱和一阶导数光谱（400～1 000 nm）波段自由组合的植被指数（比值植被指数RSI、差值植被指数 DSI、归一化植被指数 NDSI），与可溶性糖含量进行相关性分析。如图3所示，基于原始光谱波段自由组合相关系数最高的各植被指数及对应波段分别是RSI（426，428）、DSI（876，881）和 NDSI（876，881），相关系数分别是 0.97、0.96 和0.96；基于一阶导数光谱波段自由组合相关系数最高的各植被指数及对应波段分别是RSI（D457，D428）、DSI（D444，D455）和 NDSI（D478，D588），相关系数均为0.99。由此可见，一阶导数光谱波段自由组合的各植被指数与可溶性糖含量相关性比原始光谱的要好；在400～1 000 nm整个波段内，玉米叶片可溶性糖含量敏感波段处于原始光谱近红外区域和一阶导数光谱400～600 nm波段内。

表3 玉米叶片可溶性糖含量与植被指数的相关分析Table3 Correlation analysis of maize leaf soluble sugar contents and vegetation index

2.4 玉米叶片可溶性糖含量估测模型的构建与检验

2.4.1 玉米叶片可溶性糖含量估测模型的构建

通过对原始及一阶导数光谱波段自由组合的植被指数与玉米叶片可溶性糖含量进行相关分析，发现波段自由组合的植被指数相关系数均大于0.9，选取这6个植被指数作为自变量（x），可溶性糖含量作为因变量（y），以此构建玉米叶片可溶性糖含量的估测模型，用于构建模型的样本数为24个，如表4所示。结果表明，所构建的估测模型除NDSI（D478，D588）外，其他的估测模型决定系数均大于0.7。其中一阶导数光谱波段自由组合的差值植被指数 DSI（D444，D455）构建的两个模型最佳，以二项式拟合模型的R2和F值最大，分别为0.95和89.99，其次是线性拟合模型，R2和F值分别为0.89和78.75。

图3 玉米叶片可溶性糖含量与植被指数的相关分析Figure3 Correlation analysis of maize leaf soluble sugar contents and vegetation index

2.4.2 玉米叶片可溶性糖含量估测模型的检验

本研究计算了预测值和实测值的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对 DSI（D444，D455）两个模型进行精度检验，用于检验的样本数为12个，如表5所示。结果表明，二项式拟合模型y=498 165x2-7 566.9x+71.856精度检验的结果最好，其所构建模型估算的预测值和实测值之间的R2最大、RMSE最小，分别为0.94和3.19，线性拟合模型y=-3 767.6x+70.415检验效果次之，R2和RMSE分别为0.88和5.40。因此，二项式拟合模型y=498 165x2-7 566.9x+71.856对于估测玉米叶片可溶性糖含量具有较好的符合度和预测性。

3 讨论与结论

可溶性糖含量是评价玉米在干旱胁迫下的重要指标之一，可通过监测玉米叶片可溶性糖含量反映玉米水分状况。本研究发现，随着干旱胁迫程度的加剧，玉米叶片可溶性糖含量逐渐增加，以调节细胞渗透平衡，提高抗旱性，这与前人的研究结果一致[3，16，19-20]；玉米在抽雄吐丝期的可溶性糖含量达到最高，这与王静等[3]研究结果不同，可能是随着玉米植株的生长，可溶性糖生成速率和积累速率加快，即使在抽雄吐丝期植株由营养生长转化为生殖生长，同化物向生殖器官转移，可溶性糖含量仍远多于拔节期和喇叭口期。抽雄吐丝期是玉米需水临界期，在此期间要注意田间水分管理，特别是在本地区伏旱来临之前，可以对玉米进行抗旱锻炼，以提高玉米的抗旱能力。

表4 玉米叶片可溶性糖含量与植被指数的估测模型（n=24）Table4 Estimation model of maize leaf soluble sugar contents and vegetation index（n=24）

表5 玉米叶片可溶性糖含量估测模型的精度检验（n=12）Table5 Accuracy test of maize leaf soluble sugar content estimation model（n=12）

在可见光区域400～700 nm范围内，由于玉米叶片进行光合作用吸收大量可见光，导致可见光反射较少，冠层原始光谱反射率较低；在近红外区域700～1 000 nm范围内，光谱反射率受叶片内部结构影响较大，干旱胁迫可能导致叶片内部组织结构混乱和细胞壁粗糙不平[21]，复杂的叶腔结构对近红外光多次散射反射，导致光谱反射率升高，这与徐道青等[22]研究结果相似。冠层光谱测定过程中，容易受到土壤、植被、外界光源和大气散射等外界因素的影响，对光谱进行一阶导数处理，可以消除背景反射、光谱噪声等[23]，突出光谱反射特征；在一阶导数光谱中，红边参数可以监测作物的生长状况和生理生化参数，马亚琴等[8]发现用红边位置和红边幅值来诊断干旱胁迫具有可行性，本研究也发现红边幅值高低与干旱胁迫程度关系密切；因此，红边可以反映作物的生长健康状况[8]和长势的敏感特征[24]。

植被指数可以减弱外界因素对光谱信号的影响，增强对水分、光合色素、糖类、氮素和蛋白质等生理参数反演的敏感度[25]。本研究选用的11个植被指数和构建的波段自由组合的植被指数，与可溶性糖含量有较好的相关性。为了提高检测的精准度，还应该进一步优化植被指数；本研究发现原始光谱的“绿峰”和“红谷”以及一阶导数光谱的“红边”等光谱特征参数与可溶性糖含量关系密切，利用特征参数构建多波段组合的植被指数，可能会更好地对可溶性糖进行估算。

本研究建立基于冠层光谱玉米叶片可溶性糖含量的预测模型具有较高的估测精度，但仅限于单一品种，今后还需多品种、多空间和多点试验进行验证，以期得到更高的重复性和普适性。

因此，通过对不同干旱胁迫下玉米叶片可溶性糖含量和光谱数据进行分析得知，随着生育时期的推进玉米冠层光谱反射率在近红外区域呈现逐渐升高的趋势，与可溶性糖含量变化规律相似；不同干旱处理下一阶导数光谱曲线变化趋势相同，红边位置处于719 nm左右，随干旱胁迫程度的加剧，红边幅值逐渐升高。关于波段自由组合的植被指数中，差值植被指数 DSI（D444，D455）与可溶性糖含量相关性较好，相关系数为0.99；并由此建立的可溶性糖含量估测模型y=498 165x2-7 566.9x+71.856具有较优检测效果，能够较好地估测干旱胁迫下玉米叶片可溶性糖含量。