農(nóng)學(xué)院作物精確管理團(tuán)隊在國際頂級遙感期刊《Remote Sensing of Environment》發(fā)表了題為“Improved estimation of leaf chlorophyll content of row crops from canopy reflectance spectra through minimizing canopy structural effects and optimizing off-noon observation time”的研究論文，報道了團(tuán)隊在冠層尺度稻麥葉片葉綠素含量光譜監(jiān)測方面的重要進(jìn)展。
葉綠素含量是反映作物光合能力與氮素營養(yǎng)狀況的重要指標(biāo)。SPAD葉綠素儀等手持式設(shè)備常用于葉片點位測量，難以應(yīng)用于冠層尺度。如何利用作物冠層反射光譜準(zhǔn)確無損監(jiān)測葉綠素含量（μg/cm2），一直是國際農(nóng)情遙感監(jiān)測領(lǐng)域的研究熱點。基于特定波段反射率組合的光譜指數(shù)，已成功應(yīng)用于葉片尺度的葉綠素含量高精度估算。但是在冠層尺度，葉綠素含量與冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)（如葉面積指數(shù)）對反射率光譜的影響難以分離，已有光譜指數(shù)受冠層結(jié)構(gòu)的影響較大，從而對葉綠素的敏感性較低，估算精度不高，難以滿足大面積遙感監(jiān)測的應(yīng)用需求。
該研究基于作物輻射傳輸模型模擬了大量光照場景下的冠層反射率光譜，并結(jié)合多生態(tài)點稻麥田間小區(qū)試驗數(shù)據(jù)，系統(tǒng)解析了已有光譜指數(shù)對葉綠素含量與冠層結(jié)構(gòu)的敏感性，創(chuàng)建了雙指數(shù)差值數(shù)學(xué)組合形式的對冠層葉面積指數(shù)不敏感葉綠素指數(shù)LICI（Leaf area index Insensitive Chlorophyll Index），并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了具有普適性的葉片葉綠素含量高精度估算模型。此外，針對農(nóng)田土壤背景對作物生育前期冠層光譜的干擾問題，通過時間序列冠層光譜模擬分析，提出了一種新的光譜觀測模式—非正午觀測，不同于目前普遍采用的正午觀測，從而可有效避免農(nóng)田土壤背景對葉綠素含量估算的影響。應(yīng)用新型光譜指數(shù)LICI和非正午光譜觀測模式，典型稻麥作物葉綠素含量估算誤差最低可達(dá)5.01μg/cm2，顯著低于傳統(tǒng)光譜指數(shù)（如MTCI）和正午光譜模式（估算誤差為11.5 μg/cm2）。該研究揭示了冠層結(jié)構(gòu)和觀測時間（或太陽位置）對葉綠素光譜監(jiān)測的影響機理，為拓展田間光譜測試的時間窗口提供了重要依據(jù)，對于作物葉片葉綠素含量的高通量智能化監(jiān)測和全球大面積空間制圖具有重要的應(yīng)用價值。
日內(nèi)不同時刻的田間測試場景照片
傳統(tǒng)光譜指數(shù)正午觀測結(jié)果（左）和新型光譜指數(shù)非正午觀測結(jié)果（右）的比較
該研究由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)國家信息農(nóng)業(yè)工程技術(shù)中心與加拿大University of Toronto合作完成，我校農(nóng)學(xué)院博士生李棟為論文第一作者，曹衛(wèi)星和程濤教授為共同通訊作者，University of Toronto的Jing M. Chen教授為合作作者。據(jù)了解，作物精確管理團(tuán)隊在國家重點研發(fā)計劃項目、國家自然科學(xué)基金，以及江蘇省優(yōu)勢學(xué)科等平臺的資助下，近五年在Remote Sensing of Environment等發(fā)表多篇作物生長光譜監(jiān)測機理與方法方面的論文，這是自葉片尺度光譜監(jiān)測機理解析研究后在冠層尺度取得的又一重要成果。
論文鏈接：
https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111985
葉片尺度葉綠素含量監(jiān)測機理論文鏈接：
http://doi.org/10.1016/j.rse.2017.12.013
http://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111240
地區(qū)：
魯公網(wǎng)安備 37060202000128號
