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作物水分高光譜遙感監(jiān)測(cè)研究進(jìn)展

萊森光學(xué) ? 來(lái)源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2024-02-22 10:44 ? 次閱讀

水分是作物進(jìn)行生命活動(dòng)和生長(zhǎng)代謝的重要物質(zhì),水分虧缺能直接影響作物的生理生化過(guò)程和形態(tài)結(jié)構(gòu),從而對(duì)其生長(zhǎng)?產(chǎn)量和品質(zhì)造成影響。同時(shí),我國(guó)農(nóng)業(yè)用水占全國(guó)用水總量已經(jīng)達(dá)到70%,且水資源分布不均,每年因?yàn)楦珊刀棺魑锸転?zāi)面積最高達(dá)到4000萬(wàn)hm2,嚴(yán)重威脅我國(guó)的糧食安全。

因此,在水資源短缺的嚴(yán)峻形勢(shì)下,提高水資源的利用效率對(duì)指導(dǎo)作物生長(zhǎng)發(fā)育,提高作物產(chǎn)量,節(jié)約水資源具有重要意義。利用傳統(tǒng)烘干法測(cè)量作物水分耗時(shí)費(fèi)力,多光譜?近地非成像遙感光束分離的成像質(zhì)量差,光譜重疊度高,易受環(huán)境等背景因素影響,難以滿(mǎn)足對(duì)作物水分的高效?精準(zhǔn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。而高光譜遙感技術(shù)具有空間分辨率高,光譜信息豐富,波段窄而連續(xù),時(shí)效性好的特點(diǎn),近年來(lái)已被廣泛應(yīng)用于作物水分含量監(jiān)測(cè)領(lǐng)域。

1、作物水分的常見(jiàn)測(cè)試方法

作物水分的測(cè)試有直接法和間接法2種,其中直接法是通過(guò)物理或化學(xué)測(cè)試直接獲取作物水分含量的方法,而間接法通過(guò)測(cè)量作物或其相關(guān)指標(biāo)屬性,以推斷或估計(jì)作物水分信息。

但常見(jiàn)的作物水分測(cè)量方法準(zhǔn)確度不高,操作較為復(fù)雜,易受環(huán)境溫度等外界因素影響,具有一定的局限性,并且應(yīng)用范圍窄,難以適應(yīng)大面積的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要。隨著各項(xiàng)技術(shù)的深入研究,高光譜遙感技術(shù)以其超多波段?圖譜合一和光譜信息豐富的技術(shù)優(yōu)勢(shì),能夠?qū)崿F(xiàn)作物水分含量準(zhǔn)確?快速?無(wú)損地實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

表1作物水分的常見(jiàn)測(cè)試方法

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各方法的優(yōu)缺點(diǎn)比較

直接法測(cè)量過(guò)程簡(jiǎn)單,結(jié)果較為準(zhǔn)確,但測(cè)量過(guò)程冗長(zhǎng)繁瑣,增加了實(shí)驗(yàn)難度和周期,同時(shí)容易破壞待測(cè)樣品,并產(chǎn)生對(duì)環(huán)境有害的化學(xué)試劑和藥品。間接法相較于直接測(cè)定法有所提升,測(cè)量速度快,易實(shí)現(xiàn)在線批量檢測(cè),但容易受噪聲?物體形狀及大小?環(huán)境溫度等因素影響,難以適用大面積作物水分監(jiān)測(cè)和指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。隨著各項(xiàng)技術(shù)的深入研究,為能夠更好地指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要,高光譜成像技術(shù)作為一種發(fā)展較為成熟的遙感監(jiān)測(cè)技術(shù),以其準(zhǔn)確?無(wú)損?快速的技術(shù)優(yōu)點(diǎn)已廣泛應(yīng)用于作物水分監(jiān)測(cè)領(lǐng)域。

2、常見(jiàn)高光譜遙感分類(lèi)

高光譜遙感按照作用空間尺度可劃分為衛(wèi)星遙感?機(jī)載高光譜儀?地物光譜遙感以及手持式光譜儀等。基于CGMD便攜式光譜儀和地物高光譜探測(cè)器對(duì)冬小麥冠層生長(zhǎng)指標(biāo)對(duì)比研究發(fā)現(xiàn),CGMD光譜儀操作簡(jiǎn)單,便于攜帶,精度可靠,而地物高光譜探測(cè)器采集信息量大,結(jié)合先進(jìn)預(yù)處理,特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效提高模型反演精度。

基于便攜式地物光譜儀結(jié)合手持式光譜探測(cè)器獲取冬小麥葉片反射率,并結(jié)合推掃式光譜儀波段寬,光譜分辨率高的特點(diǎn)獲得冠層反射率,但是受天氣條件或野外環(huán)境因素,如云層?大氣濕度?光線條件和地面高程差等都會(huì)影響數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測(cè)結(jié)果。

3、光譜遙感在典型作物水分監(jiān)測(cè)的應(yīng)用

雖然當(dāng)前高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用于水分監(jiān)測(cè)的作物類(lèi)型已經(jīng)有很多種,但是在監(jiān)測(cè)作物水分指標(biāo)和方法上面也會(huì)有所不同,這些水分指標(biāo)包括植株含水量(PWC),葉片含水量(LWC),冠層含水量(CWC),葉片等效水厚度(LEWT)和相對(duì)含水量(RWC),而研究方法包括單波段光譜反射率法,光譜植被指數(shù)法,全波段光譜分析法和光譜輻射傳輸模型等。而水稻?小麥和玉米作為典型作物,在水分監(jiān)測(cè)指標(biāo)和研究方法方面更具全面性和系統(tǒng)性。已有許多學(xué)者對(duì)此作了細(xì)致而深入的研究,并取得了豐富的研究成果和技術(shù)創(chuàng)新,也為高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)其它作物水分含量提供技術(shù)參考。因此,下面對(duì)高光譜遙感作用于典型作物水稻,小麥,玉米的水分監(jiān)測(cè)作詳細(xì)闡述。

3.1小麥

高光譜遙感通過(guò)敏感波段提取以及新型植被指數(shù)構(gòu)建可以顯著提高光譜反射率與水分含量的相關(guān)性。目前用高光譜監(jiān)測(cè)小麥水分的研究主要集中在濕潤(rùn)和半濕潤(rùn)地區(qū),而干旱和半干旱區(qū)域的研究還相對(duì)較少。隨著高分辨率遙感儀器的發(fā)展以及新型植被指數(shù)出現(xiàn),高光譜遙感技術(shù)在干旱和半干旱區(qū)域的應(yīng)用潛力十分廣泛。同時(shí),小麥在不同生長(zhǎng)時(shí)期LWC的敏感波段存在差異,在開(kāi)花期,小麥的LWC敏感波段主要集中在可見(jiàn)光和近紅外波段;而在孕穗期和乳熟期,則分布在近紅外和短波紅外波段。

表2 高光譜遙感估算小麥含水量的典型研究

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3.2水稻

水稻的葉片水分敏感波段主要分布在近紅外和短波紅外波段,當(dāng)前對(duì)水稻水分監(jiān)測(cè)的研究主要集中在生長(zhǎng)中后期以及濕潤(rùn)和半濕潤(rùn)地區(qū)。

水稻在不同生長(zhǎng)時(shí)期的敏感波段主要分布在NIR(710~970nm)和SWIR(1450nm?1750nm和1830nm附近),并且未來(lái)應(yīng)克服植被覆蓋度?氣象條件和資源限制等不利因素,更多關(guān)注作物在生長(zhǎng)前期和干旱?半干旱地區(qū)的研究。水稻是一種生長(zhǎng)環(huán)境受地形和氣候變化影響較大的作物,其生長(zhǎng)階段受到葉片水分變化的影響非常顯著。研究發(fā)現(xiàn),基于新的水分指數(shù)可以適應(yīng)不同地域?氣候以及葉綠素?基因型變異等動(dòng)態(tài)變化帶來(lái)的影響。

表3 高光譜遙感估算水稻含水量的典型研究

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審核編輯 黃宇

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