不同施氮水平下棉花叶片最大羧化速率的高光谱估测

张鑫磊; 刘连涛; 孙红春; 张科; 白志英; 董合忠; 李存东; 张永江; 《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD

摘要：植物叶片最大羧化速率(Maximum Carboxylation Rate,V_(cmax))是表征植被光合能力的重要参数之一,研究叶片V_(cmax)对氮素的响应对预测植被光合作用和未来植被生产力具有重要意义。该研究以国欣棉9号为试验材料,设置4个施氮水平,测定棉花不同生育时期叶片生理参数和叶片反射光谱,探究V_(cmax)与生理参数及光谱指数的关系,建立叶片V_(cmax)最优反演模型。结果显示,棉花叶片V_(cmax)在苗期至蕾期不受施氮水平的影响,随着生育进程的推进,氮素逐渐成为影响叶片V_(cmax)高低的主要因素之一。此外,叶片V_(cmax)与含氮量的相关程度最高,远高于叶片V_(cmax)与叶绿素、比叶重的关系。对叶片V_(cmax)与光谱指数进行回归分析发现,由蓝光和红边波段组合的光谱指数能较好的预测叶片V_(cmax),其中表现最好的为归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI697,445)和比值植被指数(Ratio Vegetation Index,RVI445,694),决定系数(R~2)均大于0.75。最后,以生理参数和光谱指数为基础,采用一般线性回归和多元逐步回归构建棉花叶片V_(cmax)估算模型,结果表明,由RVI445,694、光化学植被指数(Photochemical Vegetation Index,PRI)、修正型归一化差值植被指数(Modified Normalized Difference Vegetation Index,m ND705)所构建的多元逐步回归模型精度最高(R~2=0.809, RMSE=16.93μmol/(m~2·s)),叶片含氮量和叶绿素所构建的多元逐步回归模型次之(R~2=0.801,RMSE=17.01μmol/(m~2·s)),高于其他单变量线性回归模型。研究表明,利用高光谱指数可以有效地估测棉花叶片最大羧化速率,结果可为叶片V_(cmax)准确反演和评估光合能力提供支撑。

关键词： 棉花 模型 最大羧化速率 高光谱 植被指数