植被葉綠素的光譜特征

健康綠色植物的光譜曲線可見(jiàn)光部分的低谷(450和670nm處的藍(lán)、紅光)主要由葉綠素強(qiáng)烈吸收引起，假如葉綠素等色素的濃度或含量因故下降，綠色視覺(jué)效果就會(huì)減弱151。可見(jiàn)光區(qū)的籃邊”(藍(lán)過(guò)渡到綠)、綠峰、賈邊”(綠過(guò)渡到紅)、紅光低谷及紅光過(guò)渡到近紅外的紅邊”是描述植被色素狀態(tài)和健康狀況的重要指示波段。紅邊”是植物曲線最明顯的特征。紅邊是植被反射率曲線的最大斜率點(diǎn)，發(fā)生在680～750nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)，這一范圍內(nèi)反射率從非常低的葉綠素紅光吸收變化到非常高的近紅外反射率，這種變化是由于葉片和冠層的散射作用121。典型葉片在近紅外高原區(qū)(700～1300mm)的反射率一般為40%～50%,這主要是由于葉片內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)多次反射散射之結(jié)果。光譜曲線的主要差異發(fā)生在葉綠素強(qiáng)烈吸收的藍(lán)、紅光區(qū)和水吸收的中紅外區(qū)。研究表明葉綠素吸收峰是藍(lán)光和紅光區(qū)域，在綠光區(qū)域是吸收低谷，并且在近紅外區(qū)域幾乎沒(méi)有吸收川，葉綠素吸收波段在670mm,紅光被葉綠素強(qiáng)烈吸收，導(dǎo)致反射率很小，在400～700mm的植物光譜反射主要被葉綠素和其它的色素控制161。圖1~4均來(lái)源于作者試驗(yàn)測(cè)量水稻光譜反射數(shù)據(jù)，使用美國(guó)ASD公司生產(chǎn)的FieldSpec FR(350～2500nm)光譜儀。

2 研究進(jìn)展

2.1 光譜植被指數(shù)評(píng)價(jià)植被葉綠素含量

傳統(tǒng)的寬波段遙感數(shù)據(jù)(如MSS、TM)研究植被是由于波段數(shù)少、光譜分辨率低，僅限于一般性的紅光吸收特征(由于葉綠素等色素的吸收)、近紅外反射特征(由于復(fù)雜的細(xì)胞結(jié)構(gòu)散射)及中紅外的水吸收特征的研究。并且利用其計(jì)算出的植被指數(shù)所能反演的信息量少，幾乎不可能提取與葉綠素含量密切相關(guān)的紅邊”光學(xué)參數(shù)。而高光譜遙感具有高分辨率、波段多、數(shù)據(jù)量豐富等特點(diǎn)，它的發(fā)展已經(jīng)開(kāi)辟了一條量化植被體內(nèi)單一光合色素的可能途徑l71。Chappelle等和Penuelas等提出了向窄波段反射指數(shù)研究轉(zhuǎn)變48|,來(lái)確定葉片絕對(duì)和相對(duì)的葉綠素a葉綠素b和類(lèi)胡蘿卜素濃度。

通常使用高光譜分辨率遙感數(shù)據(jù)估計(jì)植被農(nóng)學(xué)參數(shù)主要有兩類(lèi)方法：

19.ia1;二是通過(guò)植l

112-151,

研究表明葉綠素含量和葉片光譜特性之間存在強(qiáng)相關(guān)性I1,葉片光譜特性是葉片結(jié)構(gòu)、水分含量和生物化學(xué)物質(zhì)濃度的函數(shù)1151,色素比值指數(shù)(PSSR)和單位重量色素濃度的相關(guān)性在冠層尺度和葉片尺度是相似的，色素規(guī)一化差值指數(shù)PSND)和單位重量它們各自的色素濃度顯示出指數(shù)相關(guān)關(guān)系I?I。Broge等基于光譜反射的方法量化冬小麥冠層綠度的潛力l6)。

當(dāng)葉片單位組成成分中干物質(zhì)重量的光合色素濃度相等，不同冠層色素濃度可能有很大的差異171,而利用群體光譜數(shù)據(jù)估算植被

■一定程度上克服了上述缺點(diǎn)：

(1)克服了葉面積指數(shù)主要反映葉面積多少而忽略了植株?duì)顩r的缺點(diǎn)；

(2)彌補(bǔ)了葉片葉綠素濃度只能反映單個(gè)植株的長(zhǎng)勢(shì)，而不能表達(dá)植被群體的長(zhǎng)勢(shì)的不足；

(3)群體光譜特征在可見(jiàn)光-近紅外波段主要受葉綠素吸收的影響，而葉綠素密度恰恰反映了群體所含葉綠素的總量，因而l

121。

為了使得植被反射信息最大、外部因素影響最小化，人們提出并研究了一些植被指數(shù)[6l。植被指數(shù)是基于植被光譜行為和植被獨(dú)特的生物物理作用和生物物理特性相關(guān)這一假設(shè)。不同光譜區(qū)域的多光譜信號(hào)以比例形式或者線性變化形式的組合，可能對(duì)植被參數(shù)的估計(jì)更為精確，并且減少了外界因素的影響。早期的植被指數(shù)普遍被分為比值植被指數(shù)和正交植被指數(shù)，最近出現(xiàn)的植被指數(shù)都可以認(rèn)為是這兩種植被指數(shù)的變化116]。最常用的植被指數(shù)是基于不連續(xù)的紅光和近紅外波段計(jì)算得出的，因?yàn)樵谀切┎ǘ沃脖槐憩F(xiàn)了特有的反射特性。Broge和Lebianc比較子一些植被指數(shù)預(yù)測(cè)綠葉面積和冠層葉綠素濃度一結(jié)果表ⅢSVAI2頭測(cè)定綠度的最好選擇[16]。光譜植被指數(shù)經(jīng)常用手平價(jià)活綠色—

冠縣物質(zhì)的量。Broge對(duì)冬小妻的研突表明其手空波段紅邊反射率濱形分析的植被指數(shù)可能改進(jìn)預(yù)測(cè)冠層

葉綠素濃度的能力6。

2.2 導(dǎo)數(shù)光譜評(píng)價(jià)植被葉綠素含量

利用導(dǎo)數(shù)監(jiān)測(cè)植被葉綠素，試驗(yàn)結(jié)果表明。分析化學(xué)中減少干擾項(xiàng)引起誤差的傳統(tǒng)方法是兩個(gè)波長(zhǎng)的比值和差值，這樣可以消除兩個(gè)波長(zhǎng)中任何相似的背景信號(hào)。遙感中波段比和相關(guān)的光譜指數(shù)比單獨(dú)的波段更加有用，然而僅僅當(dāng)這些信號(hào)是常數(shù)項(xiàng)出現(xiàn)時(shí)或者從一個(gè)信號(hào)到另一個(gè)信號(hào)有一個(gè)常量斜率),不同波段的比值和差值才能完全矯正背景信號(hào)1m]。導(dǎo)數(shù)技術(shù)以比差值和比值更加有效的方法量化分析這些問(wèn)題，最近一階導(dǎo)數(shù)方便的確定標(biāo)準(zhǔn)波長(zhǎng)例如紅邊”。然而在分析化學(xué)中，使用三階導(dǎo)數(shù)和高階導(dǎo)數(shù)已經(jīng)成為減少低頻背景噪聲和提高重桑光譜分辨率的既定技本。工秀珍等通過(guò)不同氨素營(yíng)養(yǎng)水平的水腰田間試驗(yàn)，解析子水辭冠層導(dǎo)數(shù)光譜對(duì)消除背景信息的影響，證實(shí)子導(dǎo)數(shù)光譜在消除背景信息的影響方面取起到子很好的作用21。

二階導(dǎo)數(shù)冠層光譜反射率是冠層葉綠素較好的指示器。事實(shí)上冠層可見(jiàn)光一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)和冠層葉綠素相關(guān)。由于獨(dú)立于土壤背景，導(dǎo)數(shù)指數(shù)能監(jiān)測(cè)冠層葉綠素含量。也由于微分提高重疊光譜的分辨率，它可能用丁分別評(píng)價(jià)不同葉片色素?！凹t邊的邊”這一光譜指數(shù)似乎比一階導(dǎo)數(shù)獲得的紅邊更加有利于監(jiān)測(cè)葉綠素。葉綠素含量高，紅光區(qū)域吸收增加，導(dǎo)致紅邊向長(zhǎng)波移動(dòng)。然而隨著葉面積指數(shù)增加和葉片重疊，近紅外反射肩的散射和反射增加，導(dǎo)致紅邊向短波方向移動(dòng)124]。近紅外散射和紅光吸收使得紅邊相向移動(dòng)。高光譜分辨率導(dǎo)數(shù)能獲得很多信息監(jiān)測(cè)葉綠素),而這些信息是不能從傳統(tǒng)的寬波段光譜指數(shù)或者比值指數(shù)中獲得的。山于土壤背異反射光譜都是波長(zhǎng)的近似線性函數(shù)，因此二階導(dǎo)數(shù)在消除土壤背景方

面作用顯著。

可見(jiàn)近紅外光譜的植物葉綠素含量無(wú)損檢測(cè)研究

本研究應(yīng)用400-1000nm的可見(jiàn)近紅外高光譜相機(jī)，可采用廣東賽斯拜克技術(shù)有限公司產(chǎn)品SINESPECSP130M進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm，波長(zhǎng)分辨率優(yōu)于2.5nm，可達(dá)1200個(gè)光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

葉綠素在植物光合作用過(guò)程中起著重要作用，其含量是植物營(yíng)養(yǎng)脅迫、光合作用能力和生長(zhǎng)狀況的重要指示因子。對(duì)植物葉綠素含量進(jìn)行檢測(cè)，可以用來(lái)監(jiān)測(cè)植物生長(zhǎng)發(fā)育狀況，從而科學(xué)指導(dǎo)栽培、施肥管理工作，確保作物長(zhǎng)勢(shì)良好，提高作物品質(zhì)和產(chǎn)量，對(duì)實(shí)踐精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和林業(yè)具有重要的意義.傳統(tǒng)的葉綠素含量檢測(cè)方法是分析化學(xué)方法，即將葉片采集到實(shí)驗(yàn)室，經(jīng)過(guò)化學(xué)溶劑提取，再在分光光度計(jì)上測(cè)定其提取液在兩個(gè)特定波長(zhǎng)處的吸光度，根據(jù)公式計(jì)算出葉綠素的含量。該方法測(cè)量精度高，但操作繁瑣、費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且取樣時(shí)對(duì)植株有損傷，無(wú)法滿足現(xiàn)場(chǎng)快速無(wú)損的檢測(cè)要求。

可見(jiàn)-近紅外光譜法是近年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)的分析檢測(cè)方法，可充分利用全譜段或多波長(zhǎng)下的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行定性或定量分析。與傳統(tǒng)的分析化學(xué)方法相比，可見(jiàn)-近紅外光譜法具有分析速度快、效率高、成本低、無(wú)損傷、無(wú)污染等特點(diǎn)，已廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域.本文采用透反射采樣方式獲取植物葉片的可見(jiàn)-近紅外光譜信號(hào)，采用平滑、一階微分以及小波變換的方法對(duì)所獲得的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，應(yīng)用偏最小二乘法（PLS）建立了植物葉片葉綠素含量與葉片吸收光譜

本文提出了一種應(yīng)用可見(jiàn)-近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)植物葉綠素含量的方法。采用透反射采樣方式采集葉片的光譜，運(yùn)用平滑、微分和小波變換的方法預(yù)處理光譜數(shù)據(jù)，減少了非目標(biāo)因素的影響，提高了信噪比；而后利用偏最小二乘法建立了葉片葉綠素含量與葉片吸收光譜的定量分析模型，經(jīng)分組驗(yàn)證該模型的預(yù)測(cè)精度滿足實(shí)際測(cè)量應(yīng)用的要求。本文研究表明，應(yīng)用可見(jiàn)-近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)葉片葉綠素含量是可行的，為快速尤損檢測(cè)葉片葉綠素含量提供了依據(jù)，也為今后開(kāi)發(fā)相應(yīng)的無(wú)損檢測(cè)儀器奠定了基礎(chǔ)。