發(fā)布時間：2019-12-05所屬分類：農(nóng)業(yè)論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：針對傳統(tǒng)植物葉片色素測量存在的問題，提出了一種采用高光譜遙感技術(shù)反演玉米葉片花青素相對含量的方法。以含花青素的玉米葉片為對象，獲取玉米葉片的花青素相對含量及高光譜反射率，分析350～1000nm波段范圍內(nèi)玉米葉片的反射光譜特征，建立基于敏感波
摘要：針對傳統(tǒng)植物葉片色素測量存在的問題，提出了一種采用高光譜遙感技術(shù)反演玉米葉片花青素相對含量的方法。以含花青素的玉米葉片為對象，獲取玉米葉片的花青素相對含量及高光譜反射率，分析350～1000nm波段范圍內(nèi)玉米葉片的反射光譜特征，建立基于敏感波段、已有光譜指數(shù)、新光譜指數(shù)的玉米葉片花青素相對含量反演模型，并進(jìn)行分析、比較。結(jié)果表明，玉米葉片花青素相對含量的敏感波段為548nm;新光譜指數(shù)為521和698nm組成的比值指數(shù)(RI(521，698))、554和704nm組成的差值指數(shù)(DI(554，704))、557和701nm組成的歸一化指數(shù)(NI(557，701))。基于RI(521，698)建立的一元線性和一元二次模型及DI(554，704)建立的一元二次模型的擬合R2均大于0.78，預(yù)測R2均大于或等于0.73，RMSE小于0.12，是進(jìn)行玉米葉片花青素相對含量高光譜遙感反演的最優(yōu)模型，說明在一定的精度范圍內(nèi)，新光譜指數(shù)具有無損反演玉米葉片花青素相對含量的潛力。
關(guān)鍵詞：花青素;高光譜;光譜指數(shù);反演模型;玉米葉片
0引言
植物的組織中包含三類主要色素，即葉綠素、類胡蘿卜素、花青素，這些色素常常存在于高等植物的根、莖、葉、花及果實(shí)中，使其呈現(xiàn)不同的顏色，它們的相對和絕對數(shù)量，是植物生理狀態(tài)及物候狀況的重要指示器[1-2]。其中，花青素是一類水溶性的黃酮類化合物，顏色鮮艷，廣泛存在于自然界花、葉片及果實(shí)中，且安全無毒，能夠摻入水溶性的食品系統(tǒng)，被認(rèn)為具有替代人工合成色素的潛力[3]。研究表明花青素具有較強(qiáng)的抗氧化活性，有藥理學(xué)及營養(yǎng)效果，能夠預(yù)防一般的慢性病，包括動脈粥硬化、冠心病、血栓及癌癥[4-6]。另外，花青素對植物具有多種保護(hù)及修復(fù)功能，包括修復(fù)葉片光環(huán)境[7]、提高植物抗冰凍及抗干旱脅迫的能力[8]，具有抗氧化特性[9]，能夠修復(fù)葉片損傷等[10-11]，因此，人們對于花青素的定量研究興趣越來越濃厚。目前，許多傳統(tǒng)的化學(xué)方法被用來測量植物組織中的花青素含量，例如高效液相色譜法(highperformanceliquidchromatogrphy，HPLC)[12]、微波法[13]、分光光度測定法[14]等。這些測定方法結(jié)果準(zhǔn)確，但是耗時長、繁瑣，并且對葉片或組織具有破壞性。而高光譜遙感反演方法具有快速、準(zhǔn)確、原位重復(fù)測量等優(yōu)點(diǎn)，并具有放大到整個冠層及地理區(qū)域尺度的潛力，因此在植物生產(chǎn)力、植物生理等的研究中有著巨大的應(yīng)用潛力[1]。
過去幾十年，高光譜遙感反演方法估計植被生理狀態(tài)已經(jīng)取得了相當(dāng)大的進(jìn)步，但是許多的研究集中于對葉綠素和類胡蘿卜素含量的反演[15-16]，而花青素含量的反演相對較少[17]。已有研究表明通過選擇對花青素含量敏感的綠光波段及其對葉綠素含量敏感的紅光波段和降低葉片及冠層結(jié)構(gòu)影響的近紅外波段組合構(gòu)建不同的光譜指數(shù)，例如紅/綠指數(shù)(red/greenindex)[18]、花青素含量指數(shù)(anthocyanincontentindex，ACI)[19]、調(diào)整花青素含量指數(shù)(modifiedanthocyanincontentindex，MACI)[6]、花青素反射指數(shù)(anthocyaninreflectanceindex，ARI)[17]、調(diào)整花青素反射指數(shù)(modifiedanthocyaninreflectanceindex，MARI)[10]，可以成功進(jìn)行一種或多種植物葉片花青素含量反演。Via和Gitelson對綠光波段反射率構(gòu)建的4個不同植被指數(shù)，如綠色歸一化差值植被指數(shù)(gNDBI)、綠色葉綠素指數(shù)(CIg)、R：Gratio及可見光大氣阻抗植被指數(shù)(VARI)估算花青素含量的敏感性進(jìn)行了探討，結(jié)果表明大氣阻抗植被指數(shù)與葉片花青素相對數(shù)量呈線性關(guān)系，相關(guān)性較高。也有學(xué)者構(gòu)建了3波段指數(shù)進(jìn)行色素含量估算，但是針對不同的植被、不同的色素，需要進(jìn)行波段調(diào)整，計算量較大[9，20]。總之，已有光譜指數(shù)是針對特定種類的植物構(gòu)建的，當(dāng)植物種類發(fā)生改變時，葉片中葉綠素和花青素的組成及含量會發(fā)生改變，因而已有光譜指數(shù)的適應(yīng)性和穩(wěn)健性需要進(jìn)一步驗(yàn)證[17]。國內(nèi)對于葉片花青素含量的高光譜遙感反演研究尚處于起步階段，相關(guān)研究報道較少[21]。
玉米(ZeamaysL.)，是一種非常重要的糧食作物和飼料來源，總產(chǎn)量是世界上最高的。處于環(huán)境脅迫時，比如缺磷、缺氮、低溫、病菌感染等，玉米葉片或植株可能會在苗期或者生長過程中由綠色變?yōu)榧t色，甚至枯萎、死亡。當(dāng)葉片由綠色向紅色轉(zhuǎn)變過程中，葉片葉綠素含量急劇下降，而花青素含量迅速增加，對玉米葉片進(jìn)行花青素含量定量分析或?qū)崟r監(jiān)測，是了解玉米缺肥或病菌感染程度，實(shí)施科學(xué)田間管理的又一種較好的方法。但是從所查文獻(xiàn)來看，目前沒有普通玉米葉片花青素含量高光譜遙感反演方面的研究報道。因此，本文利用SVCHR-1024i型便攜式光譜儀和植物多酚―葉綠素測量計分別獲取含花青素的玉米葉片的高光譜反射率及花青素相對含量，在分析玉米葉片光譜特征的基礎(chǔ)上，利用敏感波段光譜、已有的光譜指數(shù)、新光譜指數(shù)，結(jié)合簡單統(tǒng)計回歸模型探討它們之間的定量關(guān)系，并用獨(dú)立樣本驗(yàn)證，通過分析比較，得到穩(wěn)定性較好、精度較高的玉米葉片花青素相對含量高光譜遙感反演模型，為無損監(jiān)測玉米缺肥、病菌感染提供技術(shù)支持，也為冠層或區(qū)域尺度無損監(jiān)測植被花青素含量提供參考。
1材料與方法
1.1數(shù)據(jù)獲取
1)高光譜反射率數(shù)據(jù)獲取。于2015年在陜西省農(nóng)業(yè)示范區(qū)農(nóng)業(yè)試驗(yàn)基地———農(nóng)作一站(108°10′E，34°10′N)進(jìn)行夏玉米N、P缺肥脅迫小區(qū)試驗(yàn)，供試品種為沈玉26號，土壤類型為紅油土。氮肥和磷肥分別設(shè)置6個處理，一個重復(fù)，共24個小區(qū)。氮處理小區(qū)施純磷7.5kg·hm-2，施純氮分別為0、15kg·hm-2、30kg·hm-2、45kg·hm-2、60kg·hm-2、75kg·hm-2;磷處理小區(qū)施純氮15kg·hm-2，施純磷分別為0、3.75kg·hm-2、7.5kg·hm-2、11.25kg·hm-2、15kg·hm-2、18.75kg·hm-2，播種時1次施入，其他管理措施同當(dāng)?shù)卮筇锔弋a(chǎn)栽培。在氮、磷脅迫及玉米螟、氣溫劇烈變化等多種因素作用下，2015年9月觀察到部分玉米植株的葉片及莖桿部分或全部變紅，因此基于可視化特征分兩次在小區(qū)共采集植株上、中、下部位83個不同顏色的玉米葉片(為了拓寬模型的適應(yīng)范圍，采集的玉米葉片顏色從綠、微紅到紫紅)進(jìn)行花青素含量定量研究。
選用美國SpectraVista公司生產(chǎn)的SVCHR-1024i型便攜式光譜儀進(jìn)行葉片高光譜反射率測量。測量時采用自帶光源型手持葉片光譜探測器直接測定，光源為內(nèi)置鹵鎢燈。每次進(jìn)行光譜測定前，都要利用漫反射參考板進(jìn)行儀器的優(yōu)化，然后將待測葉片中間部位置于探測器直接接觸測量。為了得到具有代表性的光譜，每個葉片測量6個位置，每個位置測量1條光譜，取6條光譜平均值作為1個樣本光譜。
2)花青素相對含量測定。植物色素便攜式儀器測量不僅能輔助理解植物脅迫響應(yīng)，而且為農(nóng)業(yè)提供一種重要的測量工具[22]。植物多酚-葉綠素測量計(DUALEXSCIENTIFIC+TM)是法國Force-A公司開發(fā)的新型多功能葉片測量儀，可以同時測量葉綠素指數(shù)、花青素指數(shù)、類黃酮指數(shù)和氮平衡指數(shù)，儀器的測量面積為5mm2。花青素指數(shù)表示花青素的相對含量，可以反映花青素含量的微弱變化，因而本研究采用植物多酚-葉綠素測量計測量葉片的花青素相對含量。測定花青素含量的玉米葉片應(yīng)與采集光譜的葉片相同，并且測量位置也應(yīng)保持一致，玉米葉片的花青素相對含量變化范圍是0.104～1.282。
1.2數(shù)據(jù)處理與模型建立
利用SVCHR-1024i儀器自帶的軟件進(jìn)行玉米葉片光譜反射率(簡稱SVC光譜)預(yù)處理，主要進(jìn)行重疊數(shù)據(jù)剔除及不同探測器的匹配算法、SIG文件合并，然后將光譜反射率重采樣到3nm間隔(350～1000nm傳感器光譜分辨率≤3.5nm)。由于葉片花青素主要在紫外和可見光波段對光譜具有響應(yīng)，因此，本文主要選擇350～1000nm波段范圍光譜反射率進(jìn)行研究。
數(shù)據(jù)測量過程中難免存在系統(tǒng)誤差和人為操作誤差，因此，首先利用拉依達(dá)準(zhǔn)則法(3δ)進(jìn)行花青素異常值剔除，剔除與平均值的偏差超過兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的測定值，共剔除5組樣本數(shù)據(jù)，余下78組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。按照花青素相對含量值排序，間隔取1/3作為預(yù)測集，2/3作為建模集。用R2、RMSE對模型的建模及驗(yàn)?zāi)ＰЧM(jìn)行評價，R2越大，RMSE越小，建模和驗(yàn)?zāi)ＰЧ胶茫⑶医＜膀?yàn)?zāi)?shù)越接近，模型越穩(wěn)定[15，23]。
1.3光譜指數(shù)
采用表1列出的其他學(xué)者已經(jīng)報道的光譜指數(shù)進(jìn)行玉米葉片花青素相對含量反演研究。通過比較可知，依據(jù)分段相關(guān)系數(shù)的大小設(shè)置波段取值，精度略高于參考其他文獻(xiàn)所提供的波段值，因此，表1中各波段的取值依據(jù)分段相關(guān)系數(shù)的大小取平均值確定，僅花青素含量指數(shù)(ACI)的波長參照文獻(xiàn)進(jìn)行選取(λgree和λNIR分別為530nm、940nm)，因?yàn)槠湫Ч麅?yōu)于參照相關(guān)系數(shù)選取的結(jié)果。
已有光譜指數(shù)均是針對特定植物構(gòu)建的，并由特定波段或波段范圍的光譜組成，為了尋找預(yù)測玉米葉片花青素相對含量的最優(yōu)光譜指數(shù)，本研究充分利用高光譜數(shù)據(jù)波段多而窄的特點(diǎn)，結(jié)合R語言編程計算350～1000nm波段范圍內(nèi)任意兩波段組合的4類光譜指數(shù)(包括差值指數(shù)(RI(Ri-Rj))、比值指數(shù)(DI(Ri/Rj))、歸一化指數(shù)(NI(Ri-Rj)/(Ri+Rj))及倒數(shù)差值指數(shù)(RDI(1/Ri-1/Rj))，并計算4類光譜指數(shù)與葉片花青素相對含量的相關(guān)系數(shù)(R2)，同時采用R語言編程制作4類指數(shù)的相關(guān)等勢圖，根據(jù)R2最大的原則，選取新光譜指數(shù)進(jìn)行花青素相對含量反演研究。
2結(jié)果與分析
2.1含花青素的玉米葉片光譜特征
圖1展示了350～1000nm具有代表性的不同花青素相對含量玉米葉片的光譜反射率。從圖中可以看出不同花青素相對含量的玉米葉片光譜反射率變化趨勢基本一致，400～680nm波段范圍，光譜反射率差異較大，其次為715～1000nm。在400～680nm波段范圍，550nm附近的光譜反射率差異最大。隨葉片花青素相對含量增加，玉米葉片對綠光的吸收增大，550nm附近的光譜反射率急劇減小，當(dāng)花青素相對含量大于0.66時，可見光波段的光譜反射率幾乎成直線，并且550nm附近的峰值朝長波方向偏移，從而可以利用綠光波段光譜反射特征進(jìn)行玉米植株健康狀況診斷。在715～1000nm波段范圍，隨著葉片花青素相對含量增加，光譜反射率有減小的趨勢;當(dāng)花青素相對含量較少時，光譜反射率差異變小。
2.2任意兩波段組合光譜指數(shù)與玉米葉片花青素相對含量的相關(guān)分析
采用R語言編程計算350～1000nm波段范圍內(nèi)的玉米葉片光譜反射率任意兩波段組合的4類光譜指數(shù)，然后編程計算4類光譜指數(shù)與玉米葉片花青素相對含量的相關(guān)系數(shù)(R2)，作出相關(guān)系數(shù)等勢圖(圖2)。分析圖2可知差值指數(shù)(圖2(b))、歸一化植被指數(shù)(圖2(c))、倒數(shù)差值指數(shù)(圖2(d))的相關(guān)系數(shù)均沿對角線對稱，而比值指數(shù)的相關(guān)系數(shù)沿對角線不對稱(圖2(a))。4類光譜指數(shù)與花青素相對含量之間相關(guān)系數(shù)較大的波段區(qū)域基本一致，大于或等于0.7的相關(guān)系數(shù)約位于500～720nm波段范圍。其中，698和521nm光譜反射率組成的比值指數(shù)(RI(R521，R698))與玉米葉片花青素相對含量相關(guān)性最強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)(R2)為0.771;557和701nm組成的歸一化差值指數(shù)(NI(R557，R701))與玉米葉片花青素相對含量的相關(guān)性次之，相關(guān)系數(shù)為0.769;此外，554和704nm波段反射率組成的差值指數(shù)(DI(R554，R704))、593和596nm的波段反射率組成的倒數(shù)差值指數(shù)(RDI(R593，R596))與玉米葉片花青素相對含量的相關(guān)系數(shù)分別為0.758和0.738。由于RDI(R593，R596)僅由間隔3nm的黃光區(qū)2個相鄰波段組成，而目前航空和航天遙感器的分辨率一般在5nm，所以RDI(R593，R596)的實(shí)用性較差，不再進(jìn)行進(jìn)一步研究，因而選擇另外3個新光譜指數(shù)進(jìn)行玉米葉片花青素相對含量反演研究。
2.3玉米葉片花青素相對含量反演模型
1)基于敏感波段的玉米葉片花青素相對含量反演模型。通過相關(guān)分析可以確定相關(guān)系數(shù)較大的波段為敏感波段[21]。對玉米葉片光譜反射率與花青素相對含量進(jìn)行相關(guān)分析，其相關(guān)系數(shù)曲線見圖3。分析圖3可知，除620～650nm、716～734nm波段光譜反射率與葉片花青素相對含量的相關(guān)性未達(dá)到0.01極顯著相關(guān)外，其余波段二者的相關(guān)性都達(dá)到了0.01極顯著相關(guān)，且最大相關(guān)系數(shù)為-0.761，位于548nm，結(jié)合上文玉米葉片高光譜特征分析可知花青素的主要吸收波段位于550nm附近，因而可以確定548nm為玉米葉片花青素含量的敏感吸收波段。利用548nm處的光譜反射率進(jìn)行玉米葉片花青素相對含量反演研究，其結(jié)果見表2。通過比較可以發(fā)現(xiàn)一元二次方程的擬合決定系數(shù)R2為0.681，經(jīng)獨(dú)立樣本驗(yàn)證，驗(yàn)證R2為0.572，預(yù)測值與實(shí)測值之間的總均方根誤差RMSE為0.144，R2和RMSE分別是最高和最低的，說明該模型預(yù)測效果相對較好。其次，效果較好的為對數(shù)及冪函數(shù)模型，擬合及驗(yàn)證R2均大于0.5，RMSE相對較小。由于使用敏感波段光譜擬合的模型較簡單，僅使用了最敏感的吸收波段信息，因而在精度許可的情況下，該方法不失為監(jiān)測葉片花青素相對含量的一種快速、無損方法。
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