氮肥水平、铅镉污染对水稻冠层与米质高光谱特征的影响研究

摘要

水稻是我国主要的粮食作物之一，稻米质量与安全关系到人民的生活质量与健康。为了实时掌握水稻高产、优质、安全生长动态，利用高光谱技术无损测定的优势，探索氮肥水平与铅镉污染对水稻生长高光谱特征与指标，为水稻高产优质清洁生产提供依据。
　　 试验于2010、2011年在扬州大学农学院实验农场进行，通过田间与盆栽试验，研究不同品种水稻关键生育时期的冠层、米质对氮肥水平、重金属铅镉污染的高光谱响应曲线，探求高光谱特征及与相关生理生态指标的定量关系，期望明确用于监测的相关参数与指数。主要研究结果如下:
　　 (1)不同氮肥水平下的不同生育期水稻冠层光谱特征
　　 通过不同品种不同施肥水平田间试验，获得的水稻主要生育期的冠层反射光谱，结果表明:不同水稻品种在整个生育期的冠层反射光谱在不同施氮水平的整体变化规律趋于一致，高氮处理在近红外区反射率较高，低氮处理在可见光区反射率较高。不同水稻品种光谱植被指数RVI和NDVI均随着生育进程不断增大，在抽穗期达到最大值，而后不断减小，叶面积指数LAI与RVI、NDVI显著相关。水稻氮素营养水平明显影响叶片的光谱特性，水稻氮素积累量与冠层光谱810、870nm反射率相关性均较好。各个时期水稻植株含氮率与光谱指数RVI、NDVI均显著相关，均在抽穗期决定系数最大。表明以光谱指数RVI、NDVI构建的回归模型可以对相关参数指标进行估测，且具有较高准确性。
　　 (2)不同氮肥水平下的稻米品质估测模型的构建
　　 通过测试不同氮肥条件下稻米品质及其高光谱数据，分析了稻米淀粉、蛋白质和胶稠度与高光谱数据特征之间的相关关系。结果表明:在不同氮肥水平下，通过构建NDI(x)与稻米品质指标(y)的多种关系模型，比较了模型预测的显著性，得出二次多项式模型对稻米品质指标具有较高预测性，通用模型分别为y=Ax2+ Bx+C，模型方程的构成系数A、B、C因肥料水平差异取值不同;在不同品种条件下，通过比较RI与稻米品质指标的相关系数，得出最佳波段组合分别为RI直链淀粉=R783/R634、RI蛋白质=R829/R646和RI胶稠度=R900/R670，推算出预测稻米品质指标的线性回归方程通用模型为y=A×RI+B，模型方程的构成系数A、B因品种差异取值不同。表明运用高光谱方法估算稻米中的直链淀粉、蛋白质含量和胶稠度是切实可行的，进而为稻米品质遥感监测提供依据。
　　 (3)不同浓度铅胁迫下的水稻光谱识别模型的构建
　　 通过南粳44和两优培九的盆栽试验，研究了不同浓度铅污染下水稻地上部器官对铅的富集特征，以及冠层光谱特征和植株各器官铅含量的定量关系。结果表明，两水稻品种整株、茎、叶和穗各器官铅含量均随着铅污染处理浓度的增加而加大，且茎中含量最高;不同浓度铅污染胁迫下的水稻冠层反射光谱曲线在可见光红光波段也存在差异，随着铅处理浓度增大，光谱曲线反射值降低，去除包络线后归一化深度加大。通过构建NDVI(x)与水稻器官中铅含量的多种关系模型，比较了模型预测的显著性，分别构建了适用于两个水稻品种各器官的铅胁迫遥感监测的预测模型，南粳44分别为y整株=2270.4x2-2292.8x+577.35,y茎=4260.9x2-4294x+1077.8,y叶=2780.8x2-2777.9x+690.71以及y穗=309.31x2-306.07x+75.369;两优培九分别为y整株=524269e-25.557x，y茎=1E+07e-31.65x，y叶=2E+07e-34.056x，y穗=14320e-21.756x。进而说明，地面高光谱遥感对水稻重金属铅污染及其胁迫水平有较好的响应，可通过水稻冠层光谱的差异性分析，有望实现水稻铅污染高光谱探测。
　　 (4)不同浓度镉胁迫下的水稻光谱特征及其预测评价
　　 通过南粳44和两优培九盆栽试验，研究了不同浓度镉胁迫下水稻冠层光谱特征及植株各器官镉含量的定量关系。结果表明，两水稻品种整株、茎、叶和穗各器官镉含量均随着镉胁迫处理浓度的增加而加大，且茎中含量最高;不同浓度镉污染胁迫下的水稻冠层反射光谱曲线在可见光红光波段也存在差异，随着镉处理浓度增大，光谱曲线反射值降低，去除包络线后归一化深度加大，红边位置在两个品种中有不同程度的红移。通过构建NDVI(x)与水稻器官中镉含量的多种关系模型，比较了模型预测的显著性，分别构建了适用于两个水稻品种各器官的镉胁迫遥感监测的预测模型，南粳44分别为y整株=86.207x2-56.633x+9.7361，y茎=157.65x2-101.89x+17.317，y叶=21.619x2-14.192x+2.5283以及y穗=4.7011x2-1.4549x+0.1628;两优培九分别为y整株=41.495x2-29.34x+5.1829，y茎=53.364x2-36.778x+6.3612,y叶=22.981x2-15.768x+2.7588,y穗=36.347x2-25.477x+4.4473。进而说明，地面高光谱遥感对水稻重金属镉污染及其胁迫水平有较好的响应，可通过水稻冠层光谱的差异性分析，有望实现水稻镉污染高光谱探测。
　　 (5)不同浓度铅、镉复合胁迫下的水稻光谱特征分析
　　 通过南粳44和两优培九复合污染盆栽试验，采用包络线、一阶导数对冠层反射光谱进行了处理，分析了冠层光谱的反射差异;通过一阶导数，研究了红边位置的变化，显示随着重金属镉污染浓度处理水平的不同，红边位置逐渐向长波方向移动，出现了“红移”现象，且随着处理浓度的增大而移动程度不同;通过构建RVI、NDVI与水稻成熟期器官中重金属含量的通用线性关系模型y=Ax+B，比较了模型预测的显著性，分别提出适用于2个水稻品种成熟期各器官的有关重金属铅镉复合污染胁迫遥感监测的预测模型，为遥感预测重金属铅镉含量提供了可能。

目录

第一章 文献综述

1 研究背景

2 高光谱遥感概述

2．1 高光谱遥感的概念

2．2 植物光谱特征

2．3 植被光谱指数

2．4 高光谱遥感在农业中的应用

3 国内外研究进展

3．1 作物氮素营养

3．2 作物品质遥感

3．3 重金属污染遥感

4 研究的目的与意义

5 研究的主要内容

6 研究思路与技术路线

参考文献

第二章 材料与方法

1 试验设计

1．1 不同氮肥水平试验设计

1．2 重金属铅镉污染试验设计

2 数据获取

2．1 冠层光谱测定

2．2 农学参数测定

3 数据处理

3．1 光谱数据的预处理

3．2 光谱数据的计算

3．3 数据统计与制图

参考文献

第三章 不同氮肥水平下的水稻光谱特征分析

0 引言

1 材料与方法

2 结果与分析

2．1 不同施氮水平下的水稻氮素积累量分析

2．2 不同施氮水平下的冠层反射光谱特征

2．3 不同氮素水平与水稻光谱植被指数的关系

2．4 叶面积指数LAI与光谱指数的相关性分析

2．5 水稻氮积累量与冠层光谱反射率的关系

2．6 水稻含氮率与光谱指数的相关性分析

3 讨论

4 结论

参考文献

第四章 不同氮肥水平下的稻米品质估测模型的构建

0 引言

1 材料与方法

2 结果与分析

2．1 不同施肥水平下的稻米品质估测

2．2 不同品种条件下的稻米品质估测

3 结论与讨论

参考文献

第五章 不同浓度铅胁迫下的水稻光谱识别模型的构建

0 引言

1 材料与方法

2 结果与分析

2．1 水稻地上部器官重金属铅含量差异性分析

2．2 重金属铅污染下水稻冠层光谱的差异性分析

2．3 不同浓度重金属铅胁迫的高光谱预测与评价

3 讨论

4 结论

参考文献

第六章 不同浓度镉胁迫下的水稻光谱特征及其预测评价

0 引言

1 材料与方法

2 结果与分析

2．1 水稻器官重金属含量差异性分析

2．2 水稻冠层光谱的差异性分析

2．3 不同镉胁迫的高光谱预测与评价

3 讨论

4 结论

参考文献

第七章 不同浓度铅、镉复合胁迫下的水稻光谱特征分析

0 引言

1 材料与方法

2 结果与分析

2．1 水稻器官重金属含量差异性分析

2．2 敏感光谱波段的选择

2．3 不同生育时期水稻冠层光谱的差异

2．4 冠层光谱红边位置的变化

2．5 不同器官成熟期重金属铅镉污染预测与评价

3 讨论

4 结论

参考文献

第八章 结论与讨论

1 结论

1．1 不同氮肥水平下的水稻光谱特征分析

1．2 不同氮肥水平下的稻米品质估测模型的构建

1．3 不同浓度铅胁迫下的水稻光谱识别模型的构建

1．4 不同浓度镉胁迫下的水稻光谱特征及其预测评价

1．5 不同浓度铅、镉复合胁迫下的水稻光谱特征分析

2 讨论

2．1 籽粒品质的高光谱特征

2．2 重金属含量的高光谱遥感

2．3 关于建模

3 创新点

4 值得进一步研究的内容

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文与软件著作权

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