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大气CO2浓度升高背景下冬小麦冠层光谱特征和地上生物量估算
黄宏胜, 张馨月, 居辉, 韩雪
作物学报    2024, 50 (4): 991-1003.   DOI: 10.3724/SP.J.1006.2024.31041
摘要   (135 HTML8 PDF(pc) (871KB)(274)  

本研究旨在探究大气CO2浓度升高对冬小麦全生育时期冠层光谱特征的影响, 并基于筛选的敏感波段建立地上生物量(AGB)与光谱参数的定量关系。为此, 在2021—2022年的冬小麦生长季, 利用开放式CO2富集系统(Mini-FACE), 设定大气CO2浓度(ACO2, (420±20) μL L-1)和高CO2浓度(ECO2, (550±20) μL L-1)两个处理水平, 分析了高CO2浓度下光谱特征变化, 基于连续投影算法(SPA)、逐步多元线性回归(SMLR)和偏最小二乘法回归(PLSR)筛选AGB敏感波段并构建估算模型。结果表明: CO2浓度升高使冬小麦拔节期和开花期AGB显著增加。红边和近红边反射率及红边面积在拔节期增加, 在开花期和灌浆期降低, 蓝边、黄边和红边位置在不同生育时期均发生移动; AGB的敏感光谱波段主要分布在红边和近红边区域, CO2浓度升高缩小了AGB敏感波段范围, 但不影响AGB的估算; AGB的SMLR和PLSR模型均取得了较高的估算精度(R2>0.8), 其中SMLR模型中的R799′、Dy、SDy和PRI等特征参数与AGB显著相关, R2为0.866。PLSR模型(R2>0.9)在估算精度和稳定性上优于SMLR模型。本研究可为未来高CO2浓度下冬小麦生长发育的遥感监测提供理论基础和技术方法。



Group
CO2 样品数
Sample number
敏感光谱波段
Sensitive spectral bands
R2 Adj R2 RMSE Max VIF P
训练组Train ACO2 24 R682, R727, R771, R985, R1078, R1083, R1100 0.967 0.953 175.8 20.755 <0.01
ECO2 24 R678, R711, R757, R972, R1060 0.855 0.815 302.8 12.958 <0.01
测试组
Test
ACO2 12 0.932 0.925 174.0 <0.01
ECO2 12 0.806 0.787 243.3 <0.01
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表5 冬小麦地上生物量连续投影算法+逐步多元线性回归描述统计分析
正文中引用本图/表的段落
现有的研究表明, 光谱遥感技术能够很好地对地面植被生物量进行监测和估算。如Gwen等[5]利用行星多光谱技术对沿海湿地生物量进行估算, Li等[4]利用高光谱成像技术对马铃薯地上生物量进行预测取得不错效果, Tian等[6]通过高光谱冠层反射率的带深优化估算甜菜地上生物量。大部分估算模型基于光谱敏感波段和光谱特征参数, 但植物生长环境的变化会改变预测指标光谱波段的敏感性, 使得现有情况下的敏感波段和最优光谱参数发生改变。如“三边”参数(位置、幅值、面积)可以反映植物生长和健康状况[7?-9], 但随着生长环境改变这些参数也会随之改变, 如CO2浓度升高影响冬小麦和高羊茅光谱反射率大小, 并使冬小麦和高羊茅的红边位置发生移动[10-11]。Sun等[12]表明在不同程度淹水胁迫下水稻红边位置发生移动, 红边面积发生改变。Ren等[13]表明在低温胁迫下冬小麦的红边位置出现蓝移现象, 红边面积和红边幅值增加, Xu等[14]研究发现通过红边波长修正NDVI指数能够很好的预测水淹下棉花的叶绿素含量。因此探究CO2浓度升高条件下冠层光谱和光谱特征参数的变化能够很好的了解冬小麦在高CO2浓度下的生理生化状况。
如表5所示, 对平滑后的光谱数据通过连续投影算法先进行敏感波段的选择, 利用逐步线性多元回归对所选的敏感波段与冬小麦地上生物量进行回归拟合, 发现ACO2和ECO2下SMLR的R2分别为0.967和0.855, RMSE分别为175.8 g m-2和302.8 g m-2,最大方差膨胀因子分别为20.755和12.958, 可见预测模型的稳定性较好, 但是所选的敏感波段之间仍然存在中等共线性。利用已构建的模型进行预测测试, 测试组的R2分别为0.932和0.806, RMSE分别为174.0 g m-2和243.8 g m-2, 由此可以看出SPA+SMLR的回归模型较为稳定, 精确度较高。由SPA+ SMLR回归模型可以看出在ACO2浓度下地上生物量的敏感波段为R682、R727、R771、R985、R1078、R1083和R1100, ECO2浓度下地上生物量的敏感波段为R678、R711、R757、R972和R1060。可以看出2个CO2浓度水平下冬小麦地上生物量敏感波段所在的光谱区间均为黄边、红边和近红外区间内, 并没有改变冬小麦地上生物量敏感波段所在的光谱区间位置。
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