小麦色素及其比值垂直分布多角度遥感反演研究

Monitoring the vertical distribution of leaf carotenoid, chlorophyll and pigment ratio within crop canopies has practical application values for reflecting the real nutritional status of crops effectively, indicating the utilization of fertilizer and pesticide precisely and reducing the non-point source pollution of agriculture. Multi-angle hyperspectral remote sensing technology provides an effective avenue for the rapid monitoring of vertical distribution of crop pigments and pigment ratio on a large scale. However, the fundamental studies on remote estimation of the vertical distribution of leaf carotenoid, chlorophyll and pigment ratio are relatively weak at present, adequate information on the spectral detection mechanism of the three indices is not yet available. In this project, leaf carotenoid, chlorophyll and pigment ratio are used to comprehensively reflect the nutritional status of winter wheat, the methods of field experiments and vegetation multiple-layer canopy radiative transfer model simulation are explored, to study radiative transfer mechanism of the two pigments and pigment ratio and to evaluate the influence of viewing angles acquired from different observation planes changes on three indices vertical distribution retrieval; finally, to develop the quantitative estimation models precisely for leaf carotenoid, chlorophyll and pigment ratio, by reducing the effects of vertical distribution of canopy structural parameters. Our results will not only provide theoretical, modeling, and methodological supports on monitoring the vertical distribution of leaf carotenoid, chlorophyll and pigment ratio within crop canopies, but also meet the needs of intelligent agriculture.

及时准确地监测作物类胡萝卜素、叶绿素及二者比值垂直分布对于有效反映作物真实营养状况、精准指导化肥农药使用、减少农业面源污染具有实际应用价值。多角度高光谱遥感技术为大范围快速监测作物色素含量及其比值垂直分布提供了有用途径。目前综合两类色素及其比值垂直分布进行遥感反演的基础研究较为薄弱，缺乏其光谱探测机理性研究。本项目拟联合类胡萝卜素、叶绿素及二者比值综合表征小麦色素营养状况，将植被多层辐射传输物理模型和田间多观测平面内不同天顶角下光谱观测试验相结合，阐明色素垂直分布辐射传输机理，研究色素及其比值垂直分布光谱探测物理机制，明确不同观测平面内观测天顶角变化对三者垂直分布对应光谱敏感性的影响；构建小麦色素及其比值垂直分布机理性定量反演模型，减弱冠层结构参数垂直分布对模型精度的影响。研究成果可为作物色素及其比值垂直分布的高精度反演提供理论、模型和方法支持，同时服务于智慧农业需求。

利用遥感技术开展作物色素及其比值垂直分布综合监测对于及时捕捉作物中、下层叶片的长势信息，有效地反映作物真实营养状况和精准地指导田间化肥农药使用具有重要意义。本项目以小麦为研究对象，通过开展田间小区控制和星地同步观测试验，联合叶绿素、类胡萝卜素及色素比值的垂直分布精准表征色素营养状况，对小麦色素及其比值垂直分布遥感反演方法进行了深入研究。取得的主要研究成果包括：（1）针对作物色素及其比值垂直分布反演的基础研究较为薄弱，敏感探测波段和观测天顶角的选取缺乏机理性支撑等问题，利用多层植被辐射传输模型，定量化探究了叶片色素、含水量和叶面积指数等参数对光谱反射率的影响，充分考虑光在冠层内部的多次散射，阐明了参数垂直分布光谱探测机制和敏感光谱特征；（2）为了不断提升参数垂直分布遥感反演精度，采用植被指数法和神经网络算法分别对小麦上层、中层和下层的色素比值垂直分布进行反演，明确了用于不同垂直层色素比值监测的敏感观测天顶角；（3）结合野外实测数据集和物理模型模拟数据集，提出了关联贡献度的多角度组合色素垂直分布反演算法；为丰富垂直观测方式获取的光谱数据在养分参数垂直分布的反演方法，提出了垂直迭代推导的反演算法，构建参数垂直分布遥感反演模型；最后基于星地同步观测试验，使用卫星数据开展了区域尺度小麦色素遥感监测与制图。本项目研究成果为作物参数垂直分布的高精度反演提供理论、模型和方法支持，同时对指导精准施肥、减轻环境污染和稳定粮食产量具有实际应用价值。项目资助下共发表学术论文和专著11篇/部，其中SCI/EI收录论文9篇，出版专著《作物长势与土壤养分遥感定量监测及应用》；授权国家发明专利1项；获软件著作权登记2项。