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：张鑫磊 刘连涛 孙红春 张科 白志英 董合忠 李存东 张永江 Zhang Xinlei;Liu Liantao;Sun Hongchun;Zhang ke;Bai Zhiying;Dong Hezhong;Li Cundong;Zhang Yongjiang

作者机构：河北农业大学农学院/省部共建华北作物改良与调控国家重点实验室/河北省作物生长调控重点实验室保定071001 山东棉花研究中心济南250100 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2020年第36卷第11期

页      面：166-173页

核心收录：

学科分类：09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 

基　　金：河北省自然科学基金(C2016204004) 国家自然科学基金(31871569) 河北省现代农业产业技术体系(HBCT2018040201) 

主　　题：棉花 模型 最大羧化速率 高光谱 植被指数 

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(R^2)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(R^2=0.809,RMSE=16.93μmol/(m^2·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/(m^2·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。