高光譜遙感技術(shù)在煙草中的應(yīng)用綜述

高光譜遙感技術(shù)在煙草中的應(yīng)用

高光譜遙感技術(shù)在煙草中的應(yīng)用主要集中在快速、精準(zhǔn)地提取煙草生長的信息，煙草脅迫監(jiān)測、煙葉成熟度監(jiān)測、產(chǎn)量估算與品質(zhì)監(jiān)測，從而及時(shí)調(diào)整各類物資的投入量，以期達(dá)到減少浪費(fèi)、增加產(chǎn)量、改善煙草品質(zhì)的目的。

1.1煙草生長信息的提取

在作物生產(chǎn)中，快速、精準(zhǔn)地判斷作物氮素營養(yǎng)狀況對實(shí)現(xiàn)作物的實(shí)時(shí)精準(zhǔn)施肥具有重要意義。

植物的光合色素分為葉綠素(葉綠素a、葉綠素b)和類胡蘿卜素(胡蘿卜素、葉黃素)，前者是吸收光能的物質(zhì)，直接影響植被對光能的利用，后者則能對葉綠素起到保護(hù)作用。與傳統(tǒng)方法相比，利用高光譜儀測定葉片中色素的含量具有實(shí)時(shí)、快速、非損傷性等優(yōu)點(diǎn)，因而成為近年來研究的熱點(diǎn)。在煙草中，利用高光譜測定葉片中的葉綠素含量也取得了一定的研究成果。

在21個(gè)光譜參數(shù)中篩選出與葉綠素含量、類胡蘿卜素含量相關(guān)性最好的光譜參數(shù)，即綠度歸一化植被指數(shù)(G_NDVI)和轉(zhuǎn)換葉綠素吸收反射指數(shù)(TCAＲI)，并分別建立了葉綠素a、葉綠素b、葉綠素a+b以及類胡蘿卜素含量的最佳估測模型，確定了光譜參數(shù)G_NDVI和TCAＲI為預(yù)測色素含量的特征參數(shù)。通過研究南江3號煙葉高光譜參數(shù)與葉綠素含量的關(guān)系表明，葉綠素a(Chla)與原始光譜反射率的最大相關(guān)系數(shù)以及光譜一階微分的最大相關(guān)系數(shù)分別出現(xiàn)在700nm和623nm處;而葉綠素b(Chlb)的則出現(xiàn)在701nm和653nm處。與Chla、Chlb含量相關(guān)系數(shù)最大的高光譜參數(shù)分別是綠峰位置(λg)和紅邊面積與藍(lán)邊面積的比值(SDr/SDb)，運(yùn)用逐步回歸方法建立的基于光譜反射率一階微分的模型對煙草葉片葉綠素a、葉綠素b含量的估測效果好，精度較高。

葉面積指數(shù)LAI(LeafAreaIndex)作為陸面過程中一個(gè)十分重要的結(jié)構(gòu)參數(shù)，是表征植被冠層的最基本的參量之一，在遙感監(jiān)測中通常是產(chǎn)量估測模型與土壤水分蒸發(fā)蒸騰量模型的輸入?yún)?shù)。前人研究報(bào)道綠色作物光譜反射率與LAI密切相關(guān)，越來越多的學(xué)者利用高光譜遙感技術(shù)來反演葉面積指數(shù)。

1.2煙草生長信息的提取

不同水分處理對煙草高光譜特征的影響表明，在水分脅迫下(45%和65%水分處理)，煙草冠層高光譜的紅邊位置發(fā)生“紅移”現(xiàn)象，而85%水分處理則因?yàn)樗诌^多導(dǎo)致葉片提前落黃，葉綠素含量減少造成紅邊位置發(fā)生“藍(lán)移”現(xiàn)象。高光譜遙感亦可以用于監(jiān)測重金屬對煙草的脅迫。

在敏感波段(551、672、720nm)下建立了鎘的歸一化污染指數(shù)CNDPI，并確定當(dāng)CNDPI值大于0.3時(shí)，煙株中即出現(xiàn)鎘污染情況，實(shí)現(xiàn)了利用光譜數(shù)據(jù)區(qū)分煙葉是否被鎘污染的定性目標(biāo)。利用高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測煙草病蟲害的研究主要集中在煙草花葉病方面，采用逐步回歸方法建立煙草花葉病病害等級和病株高度的光譜反射率、光譜反射率一階微分和光譜特征變量的回歸方程，對模型進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，光譜反射率一階微分回歸模型的相關(guān)系數(shù)為0.999，估測效果最好，光譜反射率回歸模型的估測效果次之，光譜特征變量回歸模型最差。

1.3煙葉成熟度的監(jiān)測

煙葉成熟采收對烤煙品質(zhì)具有重要意義，目前我國仍以根據(jù)葉片顏色以及葉齡的主觀方法判斷煙葉成熟度，如何形成客觀系統(tǒng)的方法判斷烤煙成熟度成為了學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。學(xué)者們研究了不同成熟度鮮煙葉的高光譜特征，建立了量化判別煙葉成熟度的模型，經(jīng)驗(yàn)證模型具有較好的穩(wěn)定性。

2 研究展望

前人已經(jīng)較為系統(tǒng)地研究了影響煙草光譜特征的因素，并且在利用高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測煙草長勢與品質(zhì)、估算產(chǎn)量、監(jiān)測煙草脅迫等方面取得了一些研究成果。但是由于各類監(jiān)測與估算模型是不同學(xué)者在不同試驗(yàn)條件下建立的，各模型不具有普遍適用性，與實(shí)現(xiàn)指導(dǎo)煙葉生產(chǎn)的目標(biāo)還有一定差距。因此，如何將高光譜遙感技術(shù)在煙草中的應(yīng)用從理論走向業(yè)務(wù)化操作并提取出具有普適性的監(jiān)測與估算模型是我們今后的主要研究方向。同時(shí)，我們還應(yīng)加強(qiáng)高光譜技術(shù)與GPS、GIS等信息技術(shù)的結(jié)合，推動煙草農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。

萊森光學(xué)（深圳）有限公司是一家提供光機(jī)電一體化集成解決方案的高科技公司，我們專注于光譜傳感和光電應(yīng)用系統(tǒng)的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售。

審核編輯 黃昊宇