[发明专利]一种小麦叶片等效水厚度高光谱监测方法

说明书

技术领域

本发明属于精确农业中作物生命信息无损监测领域，涉及一种小麦叶片等效水厚度高光 谱监测方法，尤其涉及研究不同水氮条件下小麦叶片等效水厚度高光谱监测方法和监测模 型。

背景技术

水、氮是作物长势和产量品质形成的主要限制因子，其作用贯穿于植株生长发育的一生，且二者之间具有复杂的交互作用，有研究表明，植物体内生化成分间存在强烈的相关性，其中水和氮通过叶绿素及木质素等作用间接相关，具体相关性为水叶绿素氮，水木质素氮，因此实际生产中必须考虑如何消除或降低氮素对田间作物水分状况监测的影响，探寻对水分敏感而对氮素钝感的光谱指数和监测模型。

目前，植被指数广泛地应用于作物生命信息的提取中，其中以两波段组合的归一化植被 指数（NDVI，Normalizeddifferencevegetationindex）最为常用，但NDVI对水和氮都敏 感，为此需要构建新的指数形式，如三波段光谱指数，借助于第三个波段以消除或减轻氮素 影响，提高光谱监测的准确性。

但是现有的三波段光谱植被指数多用于监测色素等生理参数，缺乏针对小麦叶片等效水 厚度的三波段植被指数；且植被指数核心波段的确定多是基于不同生理生化参数监测的先验 知识，暂未发现通用的定量分析方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种小麦叶片等效水厚度高光谱监测方法，旨在解决现有的三波 段光谱植被指数多用于监测色素等生理参数，缺乏针对小麦叶片等效水厚度的三波段植被指 数，且植被指数核心波段的确定多是基于不同生理生化参数监测的先验知识，暂未发现通用 的定量分析方法的问题。

本发明的目的是通过下述方案实现的：

一种小麦叶片等效水厚度高光谱监测方法，包括以下步骤：

步骤一，小麦叶片取样，获得光谱反射率、叶片等效水厚度和氮含量，样本点采自不同 生态点、不同施氮水平、不同水分处理、不同生育期和不同年份；

步骤二：构建二波段和三波段光谱指数；

步骤三：确定二波段光谱指数的特征波段；

步骤四：确定三波段光谱指数的特征波段；

步骤五：建立监测模型，利用新构建的三波段光谱指数，建立小麦叶片等效水厚度监测 模型；

步骤六：验证测试监测模型。

在步骤一中，每小区选取10个单茎，依次测试顶部第一叶（L1,Leaffromthetop）、顶 部第二叶（L2）、顶部第三叶（L3）、顶部第四叶（L4）的单叶光谱反射率，在取样的10 个单茎中随机取4个单茎重复测试，取平均值作为不同叶位单叶光谱反射率。

光谱反射率测定时同步破坏性采样，每小区随机抽取10株，分L1、L2、L3、L4，称 鲜重并测量叶面积后，烘箱杀青并烘干至恒重称干重，测试计算叶片等效水厚度（Leaf EquivalentWaterThickness，LEWT）；将顶部四叶干样磨碎称重后，采用凯氏定氮法测定对 应氮含量。

小麦的种植方式采用条播，行距为25cm，基本苗为每亩12万株，小区面积为10m²。 水分处理为9.5-10.5%、13.5-14.5%、15.5-16.5%、21.5-22.5%和29.5-30.5%；施氮水平为 90kg/hm²、150kg/hm²、180kg/hm²、270kg/hm²、300kg/hm²。

所述的叶片等效水厚度根据下述公式计算：LEWT=(W_F-W_D)/(D_W*A)(μm)，其中 W_F为叶片鲜重(g)，W_D为叶片干重(g)，D_W为水密度(g/cm³)，A为叶片面积(cm²)。

在步骤二中，具体的光谱指数构建方法为：

二波段光谱指数的构建：植被指数NDVI广泛地应用于光谱中作物长势信息的提取，建 立NDSI(λ1、λ2)，二波段光谱指数为二波段的归一化调节光谱指数NDSI(λ1、λ2)，形式如 下：

NDSI(λ1、λ2)=(R_λ1-R_λ2)/(R_λ1+R_λ2)；