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作物干旱是影响作物生长发育和产量形成的主要因素。实时识别与监测作物干旱的发生发展是科学地预防和减缓作物干旱灾害影响的关键。本论文以夏玉米为研究对象,利用高光谱监测技术,基于2014-2015年夏玉米对不同灌水量响应的野外模拟试验资料,重点研究了从作物系统干旱到作物光合生理干旱的3个作物干旱敏感指标(陆-气温差、冠层含水量和冠层吸收光合有效辐射比)在不同灌水量和不同生育期的变化特征,建立了夏玉米干旱敏感指标的遥感反演模型,可为农业干旱遥感应用提供技术支持。主要结论如下:(1)表征作物系统干旱的陆-气温差随生育期推进呈波动上升趋势。同一生育期灌水越少的处理,陆-气温差越大;灌水越多的处理,陆-气温差越小。随夏玉米生育进程的推进,土壤水分的变化显著影响了夏玉米农田的陆-气温差。土壤水分亏缺越严重,陆-气温差越高。在整个水分处理期间,归一化植被指数是陆-气温差的主要影响因子且两者呈显著的线性关系,但不同生育期陆-气温差还受其他因子的影响:三叶期之后,还受冠层吸收光合有效辐射比的影响,且呈显著的线性关系;三叶期至拔节期,还受土壤相对湿度和空气相对湿度的影响,且呈显著线性关系。据此,建立了土壤、生物和气象因子综合影响的陆-气温差遥感反演模型。验证表明,夏玉米全生育期的陆-气温差模型可以解释2015年陆-气温差变异的63%,分营养生长期和生殖生长期的遥感反演模型则可解释2015年陆-气温差变异的79%,表明分生育期模型能够更好地反映干旱状况。(2)冠层含水量随生育期推进呈先增后减趋势。WI指数、MSI指数、GVMI指数、WI/NDVI指数、WI/CIgreen指数和红边反射率曲线面积光谱指标反演夏玉米三叶期的冠层含水量(EWTc)模型均未通过显著性检验,三叶期后各指标反演EWTc模型均通过0.001水平的显著性检验,且模型精度依次为:抽雄期>拔节期>灌浆期>乳熟成熟期>七叶期。6个指标反演七叶期和拔节期的可燃物含水量(FMC)均通过0.001水平的显著性检验,其中WI/NDVI指标反演三叶期FMC通过显著性检验,拔节期后6个光谱指标均不能反演夏玉米FMC。综合表明,同一光谱指标反演夏玉米不同生育期叶片和冠层含水量的精度差异较大。冠层和叶片尺度含水量指标均可以反映夏玉米生长状况,但是光谱指标反演夏玉米叶片和冠层含水量指标的精度与夏玉米生育期有很大关系,进而提出了夏玉米不同生育期含水量反演模型。(3)冠层吸收光合有效辐射比(fAPAR)在轻度干旱条件下随着生育期的推进呈增加趋势,且fAPAR变化范围较大。干旱越严重,夏玉米生长状况越差,fAPAR越小。随着干旱程度的增加,可见光区和短波红外光区的反射率升高,近红外光区的反射率呈降低趋势,近红外光区的水分吸收波段对水分胁迫的响应较弱。高光谱反射率及其变换数据可以有效地估算冠层fAPAR。fAPAR与可见光光区和短波红外光区反射率呈显著的负相关关系,与近红外波段反射率呈正相关关系。fAPAR与可见光光区反射率相关性最好,其次是短波红外光区,近红外光区相对较差。一阶导数光谱反射率与fAPAR在黄边位置(550-640 nm)呈负相关且相关性最强,在红边位置(680-760 nm)呈正相关关系,在短波红外波段(1500-1641nm)呈正相关关系且相对稳定。以上波段一阶导数光谱反射率与fAPAR相关性强于反射率与fAPAR相关性。基于EVI、RDVI、SAVI和MSAVI建立的fAPAR估算模型最好,基于一阶导数光谱反射率建立的fAPAR估算模型次之,基于反射率的fAPAR估算模型最差。