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0 引言

    成像技術(shù)和光譜技術(shù)是傳統(tǒng)的光學(xué)技術(shù)的兩個(gè)重要方向，成像技術(shù)能夠獲得物體的影像,，得到其空間信息,；光譜技術(shù)能夠得到物體的光學(xué)信息，進(jìn)而研究其物質(zhì)屬性,。20世紀(jì)70年代以前,，成像技術(shù)和光譜技術(shù)是相互獨(dú)立的學(xué)科，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,，成像光譜技術(shù)迅速發(fā)展起來,，它是一種快速、無損的檢測技術(shù),，具有光譜分辨率高,、多波段和圖譜合一的特點(diǎn)，能在大尺度范圍內(nèi)識(shí)別地表并深入研究其地表物質(zhì)的成分及結(jié)構(gòu),。目前成像光譜技術(shù)已經(jīng)成為遙感技術(shù)的發(fā)展趨勢之一,，并在軍事偵察、海洋遙感,、地質(zhì)勘探,、植被分析等領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。隨著成像光譜技術(shù)的發(fā)展以及成像設(shè)備軟硬件成本的不斷下降,，其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用更加廣泛和深入,，應(yīng)用尺度大到航空影像，小到實(shí)驗(yàn)室近距離采集的圖譜,。目前該技術(shù)已經(jīng)成為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的技術(shù)支撐,，能夠動(dòng)態(tài)、快速,、準(zhǔn)確,、及時(shí)地獲取農(nóng)作物的圖譜，并結(jié)合數(shù)據(jù)分析方法診斷作物長勢和病蟲害情況,，供決策和估產(chǎn)等使用,。

目前，國內(nèi)外獲取作物冠層光譜信息主要還是以航天航空,、機(jī)載平臺(tái)成像傳感器為主,，利用地面成像高光譜獲取作物冠層的研究甚少。Inoue et al. (2001) 運(yùn)用400-900 nm范圍的高光譜圖像的光譜信息建立多元回歸模型,，對水稻葉層氮含量和葉綠素含量進(jìn)行了預(yù)測,，預(yù)測結(jié)果為決定系數(shù)R2分別達(dá)到0.72和0.86。Ye et al. (2008) 基于近地面成像高光譜系統(tǒng)獲取柑橘樹的冠層光譜,，并進(jìn)行了分析研究,； Kim et al. (2011) 利用高光譜成像技術(shù)研究了蘋果樹在輕微到嚴(yán)重5個(gè)不同水脅迫程度下植株葉片的光譜特性變化,，指出在紅邊705和750 nm處的NDVI與水分脅迫之間的相關(guān)系數(shù)最高。張東彥等(2012)利用小麥,、玉米作為研究對象,，運(yùn)用成像高光譜儀獲取其冠層和葉片的高光譜圖像，并計(jì)算多種光譜植被指數(shù),，構(gòu)建玉米葉綠素含量的光譜預(yù)測模型,，并對模型進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,，基于光譜指數(shù)MCARI/OSAVI構(gòu)建的玉米植株葉綠素含量監(jiān)測模型精度較高,，驗(yàn)證樣本預(yù)測的預(yù)測均方根誤差RMSE為1.8。Vigneau et al. (2011) 驗(yàn)證了利用地面可移動(dòng)高光譜成像裝備對小麥葉片氮含量無損檢測的可行性,，通過建立小麥光譜信息與氮含量間PLS回歸模型,，對分離后的平整葉片進(jìn)行研究，得到的決定系數(shù)R2達(dá)到了0.90,；對溫室中單株盆栽的小麥植株進(jìn)行研究,，得到R2為0.89；在大田種植的植株上取得了R2 = 0.88的結(jié)果,，這充分說明高光譜成像技術(shù)在植物長勢的無損檢測中具有應(yīng)用前景,。

1 材料與分析

1.1 試驗(yàn)設(shè)備

高光譜成像儀為江蘇雙利合譜科技有限公司自主研發(fā)的GaiaField-V10便攜式高光譜成像儀，波段范圍為400 - 1000 nm,，共520個(gè)波段,，光譜分辨率為4 nm，圖像分辨率為1392*1040,。高光譜采集軟件為SpecView,，數(shù)據(jù)分析軟件為ENVI/IDL。圖1為成像高光譜儀的實(shí)景圖,。

 圖 1  搭載在三腳架上的成像高光譜儀GaiaField-V10

1.2 成像光譜儀數(shù)據(jù)評價(jià)

    考慮到 ASD光譜輻射儀在農(nóng)業(yè)遙感中廣泛使用,，其光譜信息往往作為作物長勢及病蟲害監(jiān)測的重要依據(jù)，為此本研究以 ASD 光譜數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn),，從2個(gè)角度依次對比 ASD 與GaiaField-V10的光譜反射率（其中GaiaField-V10成像光譜數(shù)據(jù)為純小麥葉片光譜,，即去除背景土壤、麥穗等的影響）,。

    第一,，將ASD采集的冬小麥冠層高光譜數(shù)據(jù)重采樣為GaiaField-V10波段，并計(jì)算每個(gè)生育期重采樣后的平均反射率,，對比重采樣的ASD,、GaiaField-V10的生育期平均反射率。如圖 2 所示,，整體上,，兩種冬小麥冠層光譜信息在可見光-紅邊區(qū)域的變化趨勢高度一致：GaiaField-V10光譜曲線在550nm附近出現(xiàn)“綠峰”特征,，與ASD光譜曲線相符，且因抽穗期間冬小麥冠層出現(xiàn)小麥穗子且葉片發(fā)黃萎縮,，導(dǎo)致2種光譜反射率在近紅外區(qū)間差距較大,；拔節(jié)期由于小麥葉面積較小,，ASD獲取的小麥冠層光譜含有較多的土壤信息,，因此其在可見光區(qū)間與GaiaField-V10的光譜反射率存在大小差異，但峰值位置不變,；整體而言無論是綠峰,、紅谷或者紅邊，GaiaField-V10和地物光譜儀ASD的光譜反射率曲線幾乎吻合,，在近紅外區(qū)域存在差異主要是受土壤,、麥穗、黃葉等原因的響,。

圖 2 不同生育期GaiaField-V10光譜曲線與重采樣的 ASD光譜曲線對比

第二,，研究對比分析了成像光譜儀V10E和重采樣的 ASD在400～1000nm 范圍冬小麥冠層光譜反射率的相關(guān)性，如圖3 所示,，結(jié)果顯示兩者高度相關(guān)R2均在 0.995以上,。拔節(jié)期由于小麥的覆蓋度較低，因而ASD的光譜混合了較多的土壤信息,，因此地物光譜儀ASD和成像光譜儀V10的反射率并不均勻地分布在1:1擬合線兩側(cè),，而孕穗期和抽穗期則均勻地分布在擬合線的兩側(cè)。

圖3不同生育期的成像光譜儀V10和重采樣的ASD 光譜反射率的相關(guān)性

1.3 成像光譜儀GaiaField-V10反射率光譜

    以小麥拔節(jié)期的數(shù)據(jù)為例,，成像光譜儀GaiaField-V10獲取小麥拔節(jié)期的高光譜數(shù)據(jù)時(shí)間為3月13日中午10時(shí)-下午14時(shí),，天氣為晴、無風(fēng),。圖4為小麥高光譜影像未去背景小麥葉片,、去背景小麥葉片（包括陰影葉片和光照葉片）、光照葉片和陰影葉片的均值反射率,。從圖中可知,，在可見光區(qū)域，去背景之后,，小麥葉片的“綠峰”,、“紅谷”更為顯著，去背景小麥葉片的“綠峰”光譜反射率高于未去背景小麥葉片的光譜反射率,，“紅谷”的反射率則低于未去背景小麥的光譜反射率,。由于背景等因素的影響，小麥葉片的紅邊位置發(fā)生了“紅移”,，在近紅外區(qū)域,，去背景小麥葉片的光譜反射率值高于未去背景小麥的光譜反射率值,。有太陽光照射的小麥葉片，無論是可見光還是近紅外區(qū)域,，其反射率值都高于無太陽光照射的小麥葉片,，且有太陽照射時(shí)，其紅邊位置發(fā)生了“藍(lán)移”,。

圖 4 小麥不同狀態(tài)下的光譜反射率曲線

1.4 關(guān)于作物長勢的反演

由于北京林科院采集的數(shù)據(jù)缺少農(nóng)學(xué)參數(shù)（如葉綠素,、氮素、SPAD值等）,，故無法根據(jù)小麥光譜反射率與農(nóng)學(xué)參數(shù)構(gòu)建相關(guān)模型,。因此學(xué)者黃宇（2015）構(gòu)建的相關(guān)模型對在北京林科院采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行SPAD值和冠層葉綠素的反演。

圖5 北京林科院試驗(yàn)田作物SPAD值反演分布圖

 圖6 北京林科院試驗(yàn)田作物冠層葉綠素值反演分布圖