小麦抽穗后功能叶片衰老的高光谱监测机理及估算模型研究

Fast detection of the senescence status of the functional leaves in wheat is one of the important approaches for promoting the leaf senescence regulation and predicting grain yield formation. With aiming at the scientific issue and the urgent need for monitoring the senescence of the functional leaves after heading, by integrating the quantitative hyperspectral sensing and biological principle of leaf senescence, this project will undertake several investigations on the basis of time-course observations and analyses of the biological parameters and hyperspectral information of the upper four leaves after heading in wheat. Under different leaf senescing conditions created with experimentation, the temporal and spatial change patterns of the biological parameters and their spectral responding characteristics will be clarified at the levels of single leaves and canopy. The mechanistic relationships between the biological parameters and the spectral properties will be elucidated during the senescence of the upper leaves.The key biological parameters or their combinations and thresholds will be identified for effective indication of leaf senescence.The sensitive wavebands and spectral parameters will be extracted with explanation and wide adaptation.Then,the quantitative monitoring models will be constructed on the characteristic spectrum parameters of the functional leaves for wheat.The expected results will provide a theoretical and technological foundation for monitoring and regulating the leaf senescence and predicting the grain yield in wheat, thus facilitating intelligent growth diagnosis and enhancing grain production capacity.

快速探测小麦功能叶片的衰老状况，是促进叶片衰老调控及预测籽粒产量的重要途径之一。本研究针对小麦抽穗后功能叶片衰老实时监测的技术难题，将高光谱定量遥感技术与小麦叶片衰老的生物学规律相结合，通过对不同衰老条件模式下小麦抽穗后冠层及单叶（旗叶、倒二叶、倒三叶和倒四叶）的生物学参数和高光谱信息的系统测试和深入分析，着重阐明不同条件下小麦叶片衰老相关生物学参数的时空变化模式及光谱响应规律，解析小麦叶片衰老生物学参数与高光谱特征之间的机理性关系，明确有效指示小麦叶片衰老的关键生物学参数（组合）及其阈值，提取解释性和普适性兼备的小麦叶片衰老敏感波段和特征光谱参数（组合），构建基于特征光谱参数的小麦叶片衰老定量监测模型。预期结果可为小麦生长后期叶片衰老的实时无损监测及延衰调控和产量预测提供理论与技术基础，对于实现作物生长智能诊断和提升我国粮食生产能力具有重要意义。

快速探测小麦功能叶片的衰老状况，是促进叶片衰老调控及预测籽粒产量形成的重要途径。高光谱定量遥感技术是快速无损获取作物生长状况的有效手段。当前研究中，关于小麦功能叶片衰老状况的高光谱实时监测研究较少。本研究以3年温度处理小麦试验和2年水分处理小麦试验为基础，将高光谱定量遥感技术与小麦叶片衰老的生物学规律相结合，通过对不同衰老模式下小麦抽穗后功能叶片（旗叶、顶二叶和顶三叶）的生物学参数和高光谱信息进行系统测试和深入分析，阐明小麦叶片衰老相关生物学参数的时空变化模式及光谱响应规律，解析相关生物学参数与高光谱特征之间的机理性关系，确定能有效指示小麦叶片衰老的关键生物学参数（组合），提取解释性和普适性兼备的小麦叶片衰老敏感波段和光谱参数（组合），构建基于特征光谱参数的小麦叶片衰老定量监测模型。结果表明，随着叶片衰老，小麦叶片净光合速率 (Pn)、叶片叶绿素含量 (Chl)、叶片最大光量子产量 (Fv/Fm)、叶片丙二醛 (MDA) 含量和叶片等效说厚度 (LEWT) 均表现为下降趋势。在下降过程中，下部叶位叶片下降速率大于上部叶位。温度处理和水分胁迫对上述参数的下降过程具有促进作用，具体表现为随处理温度升高和处理时间加长，下降速率不断增大。渍水胁迫和干旱胁迫下，下降速率较正常处理大。叶片黄化程度和叶片比叶重在衰老过程中表现为上升趋势，温度处理对这些参数的上升具有促进作用。通过系统评价上诉参数在衰老过程中对温度处理和水分处理的敏感度发现，叶片净光合速率和叶片叶绿素含量对衰老的过程最敏感，可被视作为叶片衰老的指示性参数。叶片反射光谱在衰老过程中具有显著性的变化，其中变化最明显的区域集中在可见光和红边区域，利用高光谱遥感技术提取出对衰老敏感的波长为550 nm、675 nm和705 nm，对衰老不敏感的波长为800 nm。利用提取到的特征波段构建植被指数对能够预测叶片衰老的参数净光合速率和叶绿素含量估算发现，新建植被指数NDSI(R800, R705)在对叶片净光合速率和叶片叶绿素含量的估算中具有最高的精度，在模型的建立中R2达到0.48和0.68。利用独立数据进行检验时RRMSE分别为0.43和0.26。上述结果表明，以叶绿素含量为桥梁构建的植被指数NDSI(R800, R705)在小麦叶片衰老状态监测时具有较高的精度和灵敏度，可用作小麦叶片功能叶片的衰老监测。