不同施氮水平下棉花叶片最大羧化速率的高光谱估测

• 作者: 刘连涛 孙红春 张永江 张科 张鑫磊 李存东 白志英 董合忠
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 棉花 模型 最大羧化速率 高光谱 植被指数
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 166-173
• 页数: 8页
• 分类号: S184
• 字数: 6550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.11.019

摘要

植物叶片最大羧化速率(Maximum Carboxylation Rate,Vcmax)是表征植被光合能力的重要参数之一,研究叶片Vcmax对氮素的响应对预测植被光合作用和未来植被生产力具有重要意义.该研究以国欣棉9号为试验材料,设置4个施氮水平,测定棉花不同生育时期叶片生理参数和叶片反射光谱,探究Vcmax与生理参数及光谱指数的关系,建立叶片Vcmax最优反演模型.结果显示,棉花叶片Vcmax在苗期至蕾期不受施氮水平的影响,随着生育进程的推进,氮素逐渐成为影响叶片Vcmax高低的主要因素之一.此外,叶片Vcmax与含氮量的相关程度最高,远高于叶片Vcmax与叶绿素、比叶重的关系.对叶片Vcmax与光谱指数进行回归分析发现,由蓝光和红边波段组合的光谱指数能较好的预测叶片Vcmax,其中表现最好的为归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI697,445)和比值植被指数(Ratio Vegetation Index,RVI445,694),决定系数(R2)均大于0.75.最后,以生理参数和光谱指数为基础,采用一般线性回归和多元逐步回归构建棉花叶片Vcmax估算模型,结果表明,由RVI445,694、光化学植被指数(Photochemical Vegetation Index,PRI)、修正型归一化差值植被指数(Modified Normalized Difference Vegetation Index,mND705)所构建的多元逐步回归模型精度最高(R2=0.809,RMSE=16.93μmol/(m2·s)),叶片含氮量和叶绿素所构建的多元逐步回归模型次之(R2=0.801,RMSE=17.01μmol/(m2·s)),高于其他单变量线性回归模型.研究表明,利用高光谱指数可以有效地估测棉花叶片最大羧化速率,结果可为叶片Vcmax准确反演和评估光合能力提供支撑.