基于光谱理论的作物营养诊断研究进展_大学生考试网
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基于光谱理论的作物营养诊断研究进展
植物营养与肥料学报 !&&% ， （%） ：(&! $ (’! ’! R&HC= 1:=G5=59C HC? T4G=5&5P4G *F54CF4# # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # #基于光谱理论的作物营养诊断研究进展王 磊，白由路 !（中国农业科学院农业资源与农业区划研究所， 北京 ’&&&&’） 摘要：随着光谱技术的发展及其自身的 优 点， 应 用 光 谱 技 术 在 作 物 营 养 诊 断 和 养 分 估 测 方 面 的 研 究 也 越 来 越 多。 本文概要地介绍了植物光谱诊断的原理和生理基础， 总结了高 光 谱 数 据 的 提 取 和 处 理 方 法；着 重 评 述 了 光 谱 技 术 在作物氮、 磷、 钾和其它营养元素的营养诊断和养分含量估测的国内外研究状 况 和 进 展。 文 章 指 出， 氮素营养的光 谱诊断研究较多， 提取出一些敏感波段， 建立了光谱指数， 并初步得到验证；磷钾营养的光谱诊断研究相对较少， 并 且结论也不统一；其它营养元素的光谱诊断只是略有涉及， 需 要 进 一 步 研 究。 本 文 还 就 当 前 作 物 营 养 光 谱 诊 断 研 究的重点以及光谱数据采集和建立养分预测模型中存在的问题进行了分析讨论， 并提出了今后的研究方向和应用 前景。 关键词：植物营养；高光谱技术；光谱诊断 中图分类号：*’!’ ；+%#) , 文献标识码：. 文章编号：’&&&$#&#/（!&&%） &%$&(&!$’’!&#&$%&’ $()$*&& +* ,-$*. */.%0.0+* (0$1*+#0# 2$#&( +* #,&&.%$- .’&+%30.12 345，6.7 89:;&:! （ !&#$%$&$’ () *+,%-&.$&,/. 0’#(&,-’# /&1 0’+%(&/. 2./&&%&+ ，3**4 ，5’%6%&+ 788897 ，3:%&/ ）42#.%$&.：05=& =&4 ?4@4&9AB4C= 9D EA4F=GH& =4F&C9&9IJ HC? 5=E 5C&4G4C= H?@HC=HI4，B9G4 HC? B9G4 G4E4HGF&4E K4G4 FHG; G54? 9:= =9 5C@4E=5IH=4 =&4 HAA&5FH=59C 9D EA4F=GH& =4F&C9&9IJ 9C A&HC= C:=G5=59C ?5HIC9E5E HC? C:=G54C=E F9C=4C=E AG4?5F=59C L 7C =&4 HG=5F&4，D5GE=&J，=&4 AG5CF5A&4 HC? A&JE59&9I5FH& MHE5E D9G A&HC= EA4F=GH& ?5HIC9E5E KHE MG54D&J 5C=G9?:F4? L N&4C =&4 B4=&9?E 9D &JA4GEA4F=GH& ?H=H 4O=GHF=59C HC? HCH&JE5E K4G4 E:BBHG5P4? D9F:E5CI 9C =&4 FG9AE C5=G9I4C，A&9EA&9G:E，A9=HE; E5:B HC? 9=&4G C:=G54C=E C:=G5=59C ?5HIC9E5E HC? C:=G54C=E F9C=4C=E AG4?5F=59C L . M5I G4E4HGF& AG9IG4EE &HE BH?4 5C =&4 G4; E4HGF& F9CF4GC5CI 1 C:=G5=59CH& EA4F=GH& ?5HIC9E5E，5C K&5F& E4CE5=5@4 KH@4 MHC?E K4G4 A:= D9GKHG? HC? EA4F=GH& 5C?5F4E K4G4 F9CE=G:F=4? HC? @H&5?H=4? L Q9K4@4G，=&4 G4E4HGF& F9CF4GC5CI R HC? S C:=G5=59CH& EA4F=GH& ?5HIC9E5E KHE B:F& &4EE F9BAG4&4CE5@4 HC? =&4 G4E:&= K4G4 5CF9CE5E=4C= ；9=&4G C:=G54C=E EA4F=GH& ?5HIC9E5E K4G4 =9:F&4? :A9C 5C E9B4 E9G= HC? B:F& G4E4HGF& E&9:&? M4 F9C=5C:4? D:G=&4G L 7C H??5=59C，H ?4=H5& HCH&JE5E D9G =&4 4O5E=5CI ?5DD5F:&=54E HM9:= EA4F=G:B ?H=H F9&&4F=59C HC? C:=G54C=E AG4?5F=59C B9?4&E KHE A4GD9GB4? L T5CH&&J，=&4 D:=:G4 H?@HCF4 =G4C?E HC? =&4 AG9EA4F= 9D HAA&5FH; =59C K4G4 MG9:I&= :A L 5&3 6+%(#：A&HC= C:=G5=59C ；&JA4GEA4F=GH& =4F&C9&9IJ；EA4F=GH& ?5HIC9E5E 随着现代科学技术的发展， 特别是计算机技术、 空间技术和信息 技 术 的 迅 猛 发 展， 人类社会已经步 入信息时代， 人们 也 越 来 越 借 助 于 现 代 高 新 技 术 来 解决农 业 生 产 中 的 问 题。 人 们 利 用 全 球 定 位 系 统 （ 2R*） 、 地理信息系 统 （ 27*） 在空间尺度上挖掘田间 信息的同时， 遥感技术 （ U* ） 的 发 展， 也日益深入到收稿日期：!&&#$&% $&& 修改稿收到日期：!&&# $’& $&&农业生产中。近 -& 多年来， 农业遥感在沿着 单一波 段 & 多 光 谱 & 高 光 谱 方 向 发 展 的 同 时， 遥感技术［’$!］ （ U*） 在作物长 势 监 测 与 估 产 、 农 情 宏 观 预 报、 环境监测、 灾害防治、 农业资源调查等方面作出了重要［-］ 贡献 。在农 作 物 生 产 中， 尤其是在当今越来越显现其基金项目：上海市科技兴农重点攻关项目 ［农科攻字 （ !&&’） 第 ! $& 号］ 资助。 作者简介：王磊 （ ’()& ―） ， 男， 河南原阳人， 博士研究生， 主要从事植物营养光谱诊断研究。 ! 通讯作者#期王磊， 等： 基于光谱理论的作物营养诊断研究进展+’,优势的精准农业 中， 养分管理是农业生产中的重要 环节之一。利用作物的光谱特性对其营养状况实时 监测和快速诊 断 一 直 是 精 准 农 业 中 的 研 究 热 点［!］化组分的含量等 发 生 不 同 的 变 化， 都会引起某些波 长处的光谱反射 和 吸 收 产 生 差 异， 从而产生了不同 的光谱反射率；在非成像光谱上 表现出 反射 率不同 的波形曲线， 在成像光谱上表现出图像亮度、 饱和度 等色阶的差别。然后利用光谱上产生显著差异的敏 感光谱或关键波 段 建 立 估 测 模 型， 反演作物体内生 化成分含量。植物化学组分光谱诊断的实现便是以 植物化学组分敏感光谱的反射率与该组分含量或浓［--］ 。 度的相关关系为基础的。植物叶片的光谱特征与叶片厚度、 叶片表面特性、 水［&］ 分含量和叶绿 素 等 色 素 含 量 有 关 ， 同时也与植物营养状况 密 切 相 关［#$%］。 早 在 &’ 世 纪 #’ 、 (’ 年 代，美国农业部的研究人员先后测定和分析了干燥和捣 碎的多种植物叶 片 光 谱， 获 得 了 !’’)* !&!’’)* 光 谱范围内大约 !& 处 对 应 一 定 生 物 化 学 成 分 的 吸 收 特征， 它们可以帮 助 我 们 理 解 光 谱 吸 收 特 征 的 生 物 学意义， 为运用遥 感 手 段 估 测 叶 片 生 化 组 成 及 含 量［+］ 提供了可能 。随 着 高 光 谱 遥 感 技 术 的 发 展， 高光&植物高光谱遥感信息提取和处理方 法鉴于高光谱 信 息 的 海 量 资 料， 根据研究对象和、 波段连 谱技术 以 它 的 光 谱 分 辨 率 高 （ ,)* !-’)*） 续性强 （在 !’’)* ! &&’’)* 范 围 内 有 几 百 个 波 段 ） 等优点和特点可以用来监测农作物长势和营养状况 并反演农作物的理化特性。 完成整个 -( 种必需营养元 素 是 作 物 形 态 建 成、 生育期所必需的， 它们在作物新陈代谢中起着不可 代 替 的 作 用。 因 此， 作 物 养 分 的 管 理 是 以 高 产、 优 质、 高效为目标的 作 物 生 产 中 最 为 重 要 的 管 理 内 容 之一。本文就光谱技术在植物营养中针对大、 中、 微 量营养元素的应用作一综述。内容的不 同， 所 要 求 的 精 度 不 同， 采用的方法也不 同。不同的方法 得 到 的 光 谱 信 息 不 同， 所能说明的 问题也不一样。下面将适用于植物光谱分析的方法 归纳如下：-） 光谱微分技术 研 究 表 明， 光谱微分 处理可减弱土壤背景和大气等环境因素对目标光谱 的影响， 提高信噪比， 达到增强光谱参数和生物化学［-,$-!］ 成分的相 关 性 。 &） 多元统计分析技术比如偏最小二乘回归， 主 成 分 分 析， 多 元 线 性 回 归、 多元 逐步线性回归和聚类分析等数据分析技术。这些技 术着眼于光谱反射 绝 对 值 或 其 变 换 形 式 （如 波 段 反 射率、 对数 变 换 以 及 各 种 植 被 指 数 ） 与不同生物物 理、 化学参数 （如 /01、 植 株 全 氮、 叶 绿 素 含 量、 蛋白 质等） 建立多元 回 归 估 计 （预 测） 模 型。 其 中 偏 最 小［-&$-+］ 二乘 回 归 在 实 际 应 用 中 得 到 了 较 好 的 效 果 。!植物光谱诊断原理地物漫反射光谱包含着反射物结构和组成的丰富信息， 是农田 生 物 环 境 信 息 获 得 的 重 要 手 段。 农 作物和自然界存 在 的 各 种 物 体 一 样， 其体温总在绝 对温度 ’ . 以上， 因此， 它们就随时随地都 在不 断 地 发射各种波长的 电 磁 波， 并对外界照射来的人工和 自然电磁 辐 射 发 生 一 定 的 吸 收 和 反 射［-’］基于光谱位置 （波长） 变量的分析技术 ,）它是 一种比较间接的方法， 考察光谱波长位置的变化量与生 物物理、 化学参数的关系， 如 “红边” 效应。 “红边” 是 反射光谱的一阶微 分 的 最 大 值 对 应 的 光 谱 位 置 （波 长） ， 通常位于 #%’)* 至 (&’)* 之间。这种红边位置 依据叶绿素含量、 生 物 量、 植 物 年 龄、 植物生长活力 和物候的变化而变化， 因而可以提取红边光学参数，［&’］ 进而估计 生 物 化 学 参 数。 例 如 23445) 等 用标准。每一种物体的内部结构 和 表 面 特 性 均 不 相 同， 因此对不同 波长的电磁波的吸收和反射都不同。物体的这种对 不同波段光谱的响应特性叫光谱特性。植物光谱诊 断的基础 便 是 植 物 的 光 谱 特 性［--］。植物叶子中生物化学成分含量的变化在光谱维方向上表现在其吸 收波形的变化， 植物光谱的导数实质上反映了植物 内部物质 （叶绿素及其它生物化学成分） 的吸收波形 变化， 因而可通过 植 物 的 光 谱 特 性 监 测 植 物 的 营 养 状况［-&］一阶导数法 （ 678） 、 深度归一化吸收 深度法 （ 9:2） 和 吸收面积归一化的 吸 收 深 度 法 （ 9:0 ） , 种方法比较 系统地研究了用光谱参数估测干叶片中的生化成分 （叶绿素 5、 叶绿素 ; 、 总叶绿素、 纤维素、 木质素、 氮、 水、 磷、 蛋白质、 氨基酸、 糖、 淀粉的积累量） 含量；另 外还有人利用红边斜率、 红边振幅、 近红外平台及近 红外平台 振 幅 等 光 谱 参 数 研 究 与 农 学 参 数 的 相 关［&-］ 性 。 !） 光谱 匹 配 技 术。植物缺乏营养元素不仅会严重影响其生长速度 和产量， 而且还能 引 起 植 株 体 内 相 关 生 化 成 分 的 变 化， 外观表现在叶片、 叶色、 形态、 结构以及其他各种 不同 的 缺 素 症 状。 宏 观 上， 作 物 的 长 势、 冠 层 结 构、 叶片颜色和厚度 及 微 观 上 叶 片 色 素、 水分等某些理此方法用于实测地物光谱对参考光谱的匹配或地物光谱与光谱数据库的比A=,植 物 营 养 与 肥 料 学 报I( 卷较， 以 求 算 它 们 之 间 的 相 似 性 或 差 异 性。 !&&# $ %&’’&#［((］叶片在可见光区的光谱反射率比 米（ !&# $#%& & ? ）［(-@(7］ 正常玉米的光 谱 反 射 率 要 强 ；在 近 红 外 （ 634 ） ［(A］ 。 波段反射率比正常玉米的光谱反射率要弱 ［*=］ 发 现， 受氮素胁迫的玉米与正常处理 B&CD/#E 等建立了交叉相关光谱匹配技术考虑 了 目 研标光谱和参考光 谱 之 间 的 相 关 系 数、 偏度和相关显 小波变换技术 著性， 提高了光 谱 分 析 精 度。 ) ） 究表明， 小波变换在近红外光谱数据的预处理、 数据 压缩、 小波系数的模型传递等方面得到很好的应用， 是一 项 具 有 良 好 发 展 前 景 的 近 红 外 光 谱 分 析 技 术［(*］的玉米相比， 其冠层光谱反射率在红光波段增加， 而［*I］ 研 究 认 为， 野 在近红外 波 段 有 所 下 降。 :F&#GHH 等牛草（ ’()*+,& &-.&+$ 8J&K&&K& ） 在 不 施 氮 的 情 况 下， 在可 见 光 )==0& ! -)=0& 之 间 有 最 高 的 光 谱 反 射［*(］ 上， 研 率。在 小 麦 （ /0121)($ #&&213($ ） LG0M&&0 等。 +） 混合 光 谱 分 解 技 术这类模型包括分析光谱资料以确定在同一像元内不同成分 （目标物） 所 占的 比 例 或 者 识 别 在 已 知 成 分 分 析 中 外 加 的 成 分［(,］究表明， 氮肥处理 的 小 麦 冠 层 反 射 率 在 可 见 光 区 下 降， 在近红外区上升， 在中红外区下降。而我国学者［**］ 程一 松 等 在研究夏玉米的叶片光谱特征时进一。 -） 参数 成 图 技 术它采用统计模型或概念性模型预测生物参量并成图， 并分析这些生物物理、［()］ 化 学 参 量 在 空 间 上 的 分 布。 ./##&0 等 利用步指出， 在光谱 特 征 曲 线 上， 氮 素 反 映 的 最 为 显 著。 在近红外波段处 的 反 射 率， 随氮肥用量的增加而提 高， 在可见 光 波 段 处 正 好 相 反， 随着氮肥用量的增 加， 反射率降低， 这一现象在绿光波段最为突出。缺 氮会造成叶绿素含量的降低， 从而使反射增加， 表现 在光谱特征曲 线 上 就 是 反 射 峰 的 增 高。 由 此 可 见， 作物氮素的丰缺能显著影响其冠层或叶片的原始光 谱反射率， 当作物受氮肥胁迫时， 其叶片和冠层的光 谱反射率在可见 光 区 域 是 呈 增 加 趋 势， 而在近红外 区域是呈下降 趋 势。 因 此， 利用光谱反射率来估测 作物氮素的营养状况是可行的。 为 了 进 一 步 估 测 作 物 氮 素 含 量， 研究人员寻找 与氮素相关性较高的波段或波段组合建立光谱指数 或植被指数， 并试 图 与 植 株 或 叶 片 氮 含 量 建 立 数 学［*,］ 关 系。 早 在 IA-( 年 ;NJ&&O 等 利 用 ))=0& 和以估 123435 高光谱图像数据 编 制 生 物 化 学 参 数 图， 测叶绿素、 木 质 素 和 纤 维 素 含 量。 + ） 、 两种方 6、 -） 法用于研究成像光谱应用的较多。 7） 机理模型 反 演 技术［(+］。 这 里 包 括 叶 片 光 学 特 性 模 型 84958:.;和冠层 模 型 513&。 84958:.; 模 型 是 一 个 基 于 “平 板模型” 的辐射传输模型， 通过模拟叶片从 ,==0& 到 ()==0& 的上行 和 下 行 辐 射 通 量 从 而 得 到 叶 片 的 光 学特性， 叶片反 射 率 和 透 过 率。 该 模 型 考 虑 了 三 种 生化 组 分， 叶 绿 素、 水 分、 干 物 质。其 中 干 物 质 代 表 纤维素、 半纤维素、 木质素、 蛋白质、 淀粉等。冠层辐 射传输模型 513& 假设冠层均匀分布， 描述 了 在 这个 均匀冠层中上行 和 下 行 的 四 个 通 量， 其中参数包括 叶片反射率、 透过率、 叶面积指数、 平均叶倾角、 土壤 反射率以及水平能见度。这两种模型是基于生物物 理机制， 它 能 解 释 光 与 叶 物 质 的 作 用 机 制， 原理清 楚， 加之在模型的初始假设范围内， 不受限于时间地 点等因素。因此， 近年来该方法是植被生化组分参 数提取研究的又一个重要的方向。+-=0& 这两 波 段 定 量 估 算 甜 椒（ 4#5&1)($ #--(($ ）［*)］ 的氮素含量， 精度达 A) P ；Q&K’OJ0 等 分 析了 缺氮与正常 处 理 的 甘 蔗（ 6#))*#0($ ,771)1-#0($ ）4634 R （! T = U =I ） 。 5NGD&V&&& 44:S 比 值 达 极 显 著 差 异［*+］ 等 在不同品种间的 水稻（ 80%9# &#213# ）试 验 上 发!!&#作物氮磷钾的光谱诊断及其研究进 展作物氮的光谱诊断及其研究进展 氮素是作物生长发育周期中需要量最多的营养现， 单位土地 面 积 上 的 叶 片 氮 含 量 与 4+(= 和 4-+= 的线性组合以及 与 4,== 、 4+(= 和 477= 的 线 性 组 合 均有较好的回归 关 系， 且测量值与预测值有较好的［*-］ 线 性 关 系， 品 种 间 无 差 异； W&#0&0X&M 等 发现元素之一， 也是对作物生长、 产量和品质影响最为显 著的营养 元 素 之 一。 (= 世 纪 -= 年 代 以 来， 科学家 们就进行了大量 的 基 础 研 究， 研究利用光谱诊断氮 素的可能性， 寻找氮 素 的 关 键 波 段 （敏 感 波 段） 及其 反射率在不同氮 素 水 平 下 的 表 现， 试图在氮素和光 谱之间建立某种关系。 首先科学家们研究了不同氮营养条件下的作物 原始光谱的表 观 响 应。 研 究 表 明， 受氮素胁迫的玉++=0& 和 ),)0& 两波段的线形组合 可以 预估小 麦 的［(7 ， *7］ 氮含量， 且 不 受 氮 肥 处 理 的 影 响。 %C&K’&&# 等两次研究表 明， ))=0& 和 -I=0& 波 长 处 的 反 射 率 能 更好的诊断玉 米 氮 素 含 量， 并 且 指 出 4))=@+== R 47==@A==［*A］ 能敏感 地 反 映 出 氮 素 胁 迫。 5HJ0& 等 试 验 表 明，用红光 +-I0& 和近红外 -7=0& 波长处的光谱辐射值 可估计植物全氮含量；他们还认为 冬小 麦适时 补足［,=］ 氮素计算出植物 氮 的 光 谱 指 数。 30J/& 等 研究发%期王磊， 等： 基于光谱理论的作物营养诊断研究进展&#-现， （ !&&##$!%%# ） （ 与单位面积叶片氮累 & !&&## ’ !%%# ） 积量 （ ( )* & +, ） 有 密 切 关 系；而 且 !--# 、 !.)# 、 !&%-# 和 !,,##四 个 波 段 组 合 能 有 效 地 估 计 叶 片 氮 累 积 量。 /01234 和 53261［7&$7,］［-)］ 选 择 ,&,#8+ 和 &&,#8+ 处 物叶片氮 含 量。 牛 铮的叶片光谱反射率的一阶导数与鲜叶含氮量建立线 性回归方程， 预测 值 与 实 测 值 的 相 关 度 达 .# = 。 宫［7)］ 鹏等 利用巨杉的 高 光 谱 数 据 与 :;/ 含 量 相 关 分研 究 发 现， ,#-78+ 和 ,&9,8+ 这［7)］ 两个波段 与 氮 含 量 高 度 相 关；宫 鹏 等 在利用高析得出， 决定系数较好的光谱参数是 “蓝 边” 和 “黄［-7］ 研究 夏玉 米 光 谱 边” 的最大一阶导数。谭昌伟 等光谱数据分析 巨 杉（ !&#$% ）的 全 氮、 磷、 钾含量时得 出， 植被指数 （ !9%#$.-# $ !)-#$7## ） 和 （ !9%#$.-# $ !)-#$7## ） & （ !9%#$.-# ’ !)-#$7## ） 能 预 测 :、 置信度达 ;、 / 的 含 量， 相 && = ；在高光谱数据与 &:、 &;、 &/ 单变量分析中， 关性最差的为 &:；而在多变 量 回 归 分 析 （主 成 分 分 析） 中， 回归 性 最 好 的 为 &:。 浙 江 农 业 大 学 的 周 启 发等［77］特征时指出 !%-) 的 导 数 值 与 叶 片 全 氮 含 量 有 较 好 的相关性。因此， 寻求一种或多种的光谱数据处理 方法来消除干扰因素的影响也是提高高光谱反演精 度的重要任务之一。 研究人员也试图利用作物的光谱值来区分氮的 不同营养水平， 而这些光谱参数主要是用近红外和［)#］ 可见光波段 的 反 射 比。 研 究 表 明， !9%#$&## & !%)#$%&# ［).］ 和 !--#$%## & !.##$&## 都可用来区分玉米氮的不同营 ［%］ 养水平。我国学者王 人 潮、 周启发等 从 上 世 纪 .#的水稻光谱试验研究表 明， 水 稻叶 片 和 稻 穗的光化学反射指数 （ ;!?） 随着施氮量的增加 而 上升； 归一化色素总量 & 叶 绿 素 比 值 指 数 （ :;5?） 随着施氮 量的 增 加 而 下 降；叶 片 !:?! & !!@A 值 随 着 施 氮 量 的增 加 而 增 加；而 稻 穗 !:?! & !!@A 值 在 不 同 氮 处 理下基本 不 变。 王 纪 华 等［7-］年代中期就开始对水稻氮素营养水平与光谱特征的 关系作了大量系统深入的研究。诊断水稻氮素营养 水平的 叶 片 光 谱 敏 感 波 段 为 9%#8+ !&##8+、 %)#8+ ! %%#8+ 和 -)#8+ !-%#8+。 通 过 光 谱 测 定 及 其 变 量的运算， 也可 以 分 辩 出 不 同 的 氮 素 营 养 水 平。 唐［--］ 延林等 研究表明， 孕穗期的红 边位置 和红 边 斜 率在研究冬小麦田间冠层 光 谱 反 射 率 与 叶 片 含 氮 量 间 的 关 系 时 发 现， .,#8+ !&&##8+ 波段的光谱反射率 与 叶 片含 氮 量 极 显著正 相 关；&&-#8+ ! &)##8+ 波 段 的 光 谱 反 射 率 与叶片含氮量显著相关。也有人用光谱参数 （红边、 黄边、 蓝边等） 来 预 测 植 物 氮 含 量， 但在精度上有所［7) ， 7%］ 不一 。综上所述， 研究 者 们 在 建 立 光 谱 指 数 或与氮素水平都 呈 极 显 著 地 正 相 关。 通 过 这 些 研 究， 我们可以利用这些波段的光谱反射率及其衍生量来 判断作物的营养状况。 不 仅 在 营 养 差 别 上 作 物 有 不 同 的 光 谱 响 应， 而 且不同的作物生育 期， 其 光 谱 响 应 也 是 不 同 的。 M2［-%］ 等 研究表明， 用 光 谱 反 射 率 预 测 谷 物 产 量， 最好植被指数时， 大都选择了红光、 近红外或者绿光波段 的光谱反射率 与 氮 素 建 立 关 系。 由 此 可 见， 氮素在 这些波段的光谱响应较为显著。 然而， 田间条件下影响作物光谱数据采集的因 素是众多的， 如光 照 条 件， 非 目 标 物 光 的 辐 射， 以及 测量角度和其 它 环 境 因 素。 研 究 表 明， 导数光谱有 利于限制低频背景光谱 （通常是土壤、 凋落物及地物 光谱） 对目标 光 谱 的 影 响［79$-#］在玉米开花期前， 并且此时光谱反射率可以指示氮［,&］ 的丰缺程 度。 赵 春 江 等 用红边振幅和近红外平台振幅反映了冬小麦叶片全氮含量， 结果表明， 二者 与叶片全氮含量 在 整 个 生 育 期 内 均 呈 正 相 关 趋 势，［-9］ 且相关程度 随 生 育 进 展 而 不 断 增 强。 NKL068G 等。对 数 变 换 不 仅 趋 向于增强可见光区 的 光 谱 差 异， 而且趋向于减少因光 照条件变化引起的乘性因素影响。为了进一步消除 和淡化上述这些 因 素 的 负 作 用， 研究者们对原始光 谱数据进行导数 变 换 和 对 数 变 换， 然后再与氮素做 相关分析， 并得到准确度和精确度更高的结果。 A08 B C 526D 等［-&］研究用光谱诊断 玉 米 氮 磷 营 养 时 指 出， 植物体内氮 含量的预测应在 红 光 和 绿 光 波 段， 但具体波段随生［--］ 育期的不 同 而 改 变。 另 据 唐 延 林 等 在不同大麦（ +,*-$./ 0.12(*$ O C ） 品种上试验表明， 秀麦 ) 号 （大 麦品种） 在孕穗期 的 红 边 位 置 和 红 边 斜 率 与 氮 素 水 平的 相 关 系 数 分 别 为 # E ..7!! 、 # E &&.!! ；浙 农 大 ) 号 （大麦品种） 的红边位置和红边斜率与氮素水平的 相关系数分别为 # E &&&!! 和 # E &&7!! 。显然， 大 麦孕 穗期的光谱参量― ― ―红边位置和红边斜率与氮素水［-.］ 平都呈极 显 著 地 正 相 关。 薛 利 红 等 研究水稻冠分别对 %9#8+、 %,#8+、 %##8+ 的光谱反射率作了负对数 （ 30*& & ! ） ， 30*& & ! 的 一 阶 导 数、 30*& & 并 与 针 叶 松（ &#’()$($ ）叶 片 ! 的 二 阶 导 数 的 变 换， 氮含量相关分析， 结果预测值与实测值相关度分别 达 到 # E &- 、 # E &) 、 # E .. 。 同 样， F0DG6 和 ;GHHI*6GJ $ 560KL4［-,］得出了短波红外波段区域 30*& & ! 的一阶导数值最能反 映 枫 树（ !)$*()$($ ）叶 片 全 氮 含 量 的 结 果。可见， 30*& & ! 和 它 的 一 阶 导 数 能 较 好 的 估 计 植层光谱时发 现， -%#8+ 波 段 处 光 谱 反 射 率 与 叶 片 氮 含量呈负相关， 并且相关性在整个生育期发生变化；’#&植 物 营 养 与 肥 料 学 报-* 卷而 !&#$% 波段处光谱反射率与叶片氮累积量在整个 生育期存在幂函数的关系；叶片氮 累积 量 比 叶片 氮 含量在遥感系统中更能指示植株 冠 层氮 素 状 况；当 ， 单个波段光谱反 叶片 氮 累 积 量 较 高 时 （ & ’ ( ) %* ） 射率不能监测 植 株 冠 层 氮 素 状 况。 因 此， 比值指数 （+,-# ) +!&#） 与 叶 片 氮 含 量 有 较 好 的 正 相 关， 最好 在拔节期；比 值 指 数 （ +,-# ) +!&# ） 与叶片氮累积量 呈正相关关系， 且不同生育期间和不同氮处理间无 显著差异。我们的研究表 明［!’］呈现正相关趋势， 且相关程度随生育进展而不断增 强；叶绿素 6 A B 总量与红 边振幅 间， 在起身期至拔 节期为负相关， 在 抽 穗 期 至 乳 熟 期 为 正 相 关。 叶 绿 且相 素 6 A B 与近红外平台振幅间呈现正相关趋 势， 关程度随生育 进 展 而 不 断 增 强；据 此， 红边振幅和 近红外平台振幅两个指针可能用来监测小麦生育状 况并指导肥水调 控， 其中用近红外平台振幅推算叶 片全氮含量， 用 红 边 振 幅 推 算 叶 绿 素 总 量。 程 一 松［.C］ 等 在提取了氮素胁迫下的冬小麦其中重要的近， 玉米 氮 素 光 谱 营 养诊断的敏感时期是拔节期和喇叭 口 期；拔 节期 和 喇 叭口期采用可见 光 波 段 的 光 谱 反 射 率 可 靠 性 较 高， 而开花吐丝期采用近红外波段的光谱反射率可靠性 较高 （资料待发 表） 。 由 此 推 断， 作物的不同生育时 期， 其光谱响应的 敏 感 程 度 和 敏 感 波 段 也 是 存 在 变 异的。因此， 我们应根据作物的生育期， 选择相应的 敏感波段， 构建相 关 度 高 的 光 谱 参 数 来 诊 断 作 物 的 营养状况。 *# 世纪 .# 年 代 美 国 科 学 家 /$0120$( 就 发 现 叶 绿素控制 着 作 物 可 见 光 波 段 的 光 谱 反 射 率 影响着植物在可见光波 段的反射 率［&-］ ［&#］红外反射峰值、 绿峰和红端位移特征， 与冬小麦的叶 绿素密度、 叶绿素 含 量 等 生 物 物 理 参 数 进 行 相 关 分 析， 建立了线性 光 谱 模 拟 模 型。 其 中 叶 绿 素 含 量 与 近红外 反 射 峰 值 的 拟 合 度 （ +* ） 除 乳 熟 期 外， 都在 红 # ? ’ 以上；孕穗期反射峰值和绿峰差异最为显 著， 端位移最大， 同时根据上述模拟模型的分析， 孕穗期 的模拟模型也 有 显 著 的 相 关 关 系。 综 合 分 析， 孕穗 期是利用高光谱遥感进行作物长势和养分诊断研究［.!］ 的最佳时期。唐延林等 的研究 表明， 水稻叶面积。在指数 （ DEF） 与比值植被指数 （ +GF） 及归一化差值植被 指数 （ HIGF） 呈显著相 关， 不同氮素水平的水稻叶片 的叶绿素、 蛋白质及纤维素含量与 DEF 之 间的 +* 在 抽穗期均达 到 # ? .! 以 上， 其 中 叶 绿 素、 纤维素含量 与光谱变量的相关达显著水平；不 同时 期纤维 素与 光谱 变 量 及 DEF 之 间 相 关 达 显 著 水 平， 从而证明通 过光谱法可以推 算 水 稻 叶 片 的 叶 绿 素 含 量、 蛋白质 含量和纤维素含 量。 这 些 研 究 表 明， 用 “红 边” 参数 等光谱变量来反演作物叶绿素和其它生化组分是可 行的， 而这些生化 组 分 是 与 作 物 氮 素 营 养 状 况 分 不 开的， 从而可以简接评价作物氮素营养状况。 !&# 作物磷的光谱诊断及其研究进展 与氮 相 比， 植物中磷营养与光谱特性的关系研［*.］ ［..］ 究较少。据 E2 : EBB67 等 和 J02K5$ 等 研 究， 植345%67 和 8697%6$ 的研究结果中也表明叶绿素直接 ， 其显著差别［&*］ ［*,:*’］ 主要表现 在 !!#$% ! &##$% 波 段 上 ， 这些显著差别跟叶 片 中 叶 绿 素 含 量 是 紧 密 相 关 的 切相关 （尤 其 当 植 株 缺 氮 时）［&;:&,］。而植物叶片中的叶绿素的含量和植株体内的氮素含量密 ， 因 此， 可用叶绿 素的含量间接地指示植物的氮素含量。许多学者就 针对叶绿素及其衍生参数与光谱反射率的关系作了 大量的研究， 试图间接寻找氮素与光谱间的关系。 在研 究 叶 绿 素 和 植 被 光 谱 关 系 当 中， 用的较多 的是 “红边” 参数 （红边位置、 红边斜率、 红边振幅） 和 近红外光 谱 参 数 （近 红 外 反 射 峰 值、 近红外平台振 幅） 等。 &5=2&= 等 中的作用。 陈 斌［&’:.-］研究了植被光谱与叶绿素浓度的关系， 并提出了 “红 边” 在反映植被叶绿素浓度［.*］物磷营养元素的 多 少 对 光 谱 特 性 有 较 大 影 响， 但其 影响不像氮营养水平那样一致。这是因为植物轻度 缺磷时， 叶绿素 浓 度 有 可 能 提 高， 但 在 严 重 缺 磷 时， 叶片光谱分析才能用于水稻磷营养诊断。因为缺磷 的植物叶片的细胞其伸长受影响的程度超过叶绿素 所受的影响， 因此其单位叶面积中叶绿素含量较高， 较正常植株叶 片 呈 暗 绿 色；又 因 为 缺 磷 的 植 株， 体 内碳水化 合 物 代 谢 受 阻， 有 糖 分 积 累， 易形成花青［.&］ 。所以， 缺磷的植株的叶片的 光谱 反 射 率 受 叶 素利用反射光谱特性测定茶叶鲜叶的叶绿素含 量 时， 取 波 长 !&*$% 和 &.&$% 处 归 一 化值进行二元一次 回 归， 相 关 系 数 达 # ? ’.& ， 平均相 对误差小于 ! @ 。王秀珍等［.;］用红边参数来预测叶片的叶绿素含量， 研究表明红边位置与上层叶片的 叶绿素含量相关 性 最 大， 用它来定量上层叶片的叶 绿素含量是 可 行 的， 其中与上层叶片中的叶绿素 6 相关性达极显著， 说明可用红边参数去估计水稻冠［*-］ 层的叶绿 素 含 量。 赵 春 江 等 通过对冬小麦不同绿素和花青素这 两 个 色 素 的 影 响 较 大， 因而叶片光［*.］ 谱分析较为复杂。早在 -’.C 年 E2 :EBB67 等 就做生育时期红边参 数 变 化 规 律 的 研 究 表 明， 叶片全氮 含量与红边振幅及近红外平台振幅间在全生育期均了缺磷玉米的光谱 试 验， 结果发现缺 L 的玉米叶片6期王磊， 等： 基于光谱理论的作物营养诊断研究进展&#.在 !&#$%、 &’#$%、 ((##$% 处 的 光 谱 反 射 率 较 高。 )*+,-$ 等［..］较少， 结果也不 太 一 致。 钾 虽 对 叶 绿 素 的 形 成 有 影［!(］ 响 ， 但与氮 相 比， 不 起 主 导 作 用。 但 由 于 钾 的 营在大 豆（ !&#$%&’ ()* ）的 水 培 试 验 中 发现， 缺 / 植物在绿 光 和 黄 光 区 其 光 谱 反 射 率 有 所 增［.!］ 加， 并 不 表 现 出 红 边 位 移 特 征。 01%2*3*$4 等 用养状况与植物叶 片 的 结 构 和 水 分 状 况 关 系 密 切， 所 以钾的营养状况必然会对近中红外的光谱信息产生 影响， 因此可从近 中 红 外 波 段 来 寻 找 钾 营 养 的 光 谱［?.］ 信息。 A+ BA22C: 等 在他们的玉米叶子光谱研究’&5$% 处 的反射 率和 6&5 7 ’#5$% 比 值这 两 个光 谱 变 量作为判断狗牙根 （ +#&,-,& -)$.#&,& 8 9 /13: 9 ） 吸收［.&］ 研 究 了 缺 磷 桉 树 / 的 指 标。 /-$;-$* 等中指出， （ !&#$%， D 营养元素亏损导致近红外反射 率［&5］ 下降。 ECFG:-$ 等 分析了缺钾甘 蔗 &’#$%， ((##$%）（ /0$)&#1.02 ）苗 期 叶 子 光 谱 特 征 时 发 现， 积分球的 定向半球反射率与叶片含磷量呈正相关关系。程一 松等［&&］比不 缺 钾 处 理 的 HIJH 7 HHKL 比 值 在 &# M 置 信 水 平 有［!］ 较大差异。王珂等 研究了不同钾营养水平的水稻研究夏玉米磷的光谱特 征时 指 出， 在可见光波段范围内， 其光谱特征与氮相反， 光谱反射率随磷 肥用量的 增 加 而 提 高， 约 在 5!#$% !.(# $% 波 段 内 更为明显， 在近红外波段则与氮素变化趋势相似， 即 光谱反射率也随 磷 肥 用 量 的 增 加 而 提 高， 但其红边 位置更靠近可见 光 波 段， 在近红外区域光谱特征曲 线的区分不如氮 素 胁 迫 明 显， 这是因为作物轻度缺 磷时， 叶绿 素 浓 度 有 可 能 提 高。 )*$4 &=1$ 等［(5］冠层和叶片的光 谱 特 性。 结 果 表 明， 5!#$% !.(#$% 和 .5#$% !&5#$% 两 个波段 处的 不同钾 营 养 水 平 水 稻冠层光谱反射 率 的 差 异 均 达 显 著 水 平， 可把这两 个波段作为检测水稻钾营养水平的冠层光谱敏感波 段。在叶片 水 平 上， 在近红外波段区间 （ .!#$% ! 钾营养水平越低， 反射率越高， 这 与氮营 养的 (&##$%） 影响正好相反， 这可能是缺钾时叶片表皮细胞发生 变化， 叶面厚度增 加， 叶 片 栅 栏、 海绵组织的细胞收 缩和局部破裂的结果。在 (’5#$% 波段处， 随着钾营 养水平的降低， 吸收谷明显变浅， 这可能是因为水稻 缺 钾 后 叶 片 含 水 量 降 低 所 致。 在 中 红 外 波 段 （(65#$% !(!## $%） ， 钾 营 养 水 平 越 低， 光谱反射率［.&］ 越高。 /-$;-$* 等 研究发现， 缺钾桉树苗期 叶子症用近红外光谱 分 析 甘 蔗（ 3)$$4)50( ,66%$%&)50( ）叶 片 中的磷含 量， 最 大 拟 合 度 达 # & && ， 标准差与标准误 之比为 &? 。 说 明 近 红 外 光 谱 能 很 好 的 预 测 甘 蔗 叶［5.］ 片磷含量。 @:2-3$1 等 用光谱诊断玉米氮磷营养时指出， 在玉米 生 长 早 期， 并 且 在 缺 磷 较 为 严 重 时， 用蓝光区 （’’#$% !’’5$%） 和近红外波段 （.&#$% ! 可进行植物 体 内 磷 含 量 的 诊 断， 而在晚期和 &&#$%） 土壤 中 磷 浓 度 较 高 时， 不 适 合 磷 的 诊 断。 我 们 在 植株全磷含量与叶片 ?##& 年的玉米试验 研 究 表 明， 光谱反射率相关 关 系 曲 线 在 整 个 波 段 上 十 分 活 跃， 呈 “跳跃式” 向 长 波 方 向 前 进。 在 &55$% 左 右， 相关 系数达 # & 66 ， 在 近 红 外 ..#$% ! .&#$% 相 关 程 度 也 较高， 相关系 数 达 # & 6& 为相似。 综上 所 述， 植物磷营养的光谱诊断研究的还不 是十分深入， 其现在所得结果也不统一， 而且也需要 进一步验证。因为植物缺磷时， 体内易产生花青素， 同时叶绿素浓度 有 可 能 提 高， 其磷的光谱反射率受 它们的双重影响， 因此， 影响其光谱特征曲线变化的 因素较为复杂， 其不同磷营养水平下控制其光谱反 射率变化的内在 的 生 理 生 化 机 理、 农学参数和光谱 参数的关系、 以及 作 物 磷 营 养 诊 断 的 最 佳 光 谱 波 段 和最佳时期都没 有 研 究 清 楚， 所以有待于进一步深 入。 !&! 作物钾的光谱诊断及其研究进展 钾营养元素对植物光谱特性的影响介于氮营养 与磷营养之间。植物钾状况与光谱特性的关系研究［!#］状能 容 易 地 用 可 见 光 区 光 谱 检 测 出 来。 程 一 松［&&］ 等 研究钾肥处理下的夏玉米 的光谱 特性 指 出， 钾对其光谱特性的 影 响 更 有 其 特 点， 在低氮低磷水平 下， 它与氮素胁迫的变化基本一致， 即可见光波段处 随钾肥用量增加 而 反 射 率 提 高， 近红外波段区域随 钾肥用量增加而 降 低， 但是在高氮高磷水平下却正 好相反。另有研 究 表 明， 影响水稻叶片光谱特征的 因素相对较少。缺钾水稻叶片的光谱特征与缺氮时 的光谱特征相比， 在可见光区基本相似， 但在近红外 区却不同， 缺钾时 水 稻 叶 片 的 近 红 外 反 射 率 比 正 常 叶片高， 而缺氮时 水 稻 的 近 红 外 反 射 率 比 正 常 叶 片 低。另外， 钾的 光 谱 曲 线 在 (’5#$% 处 有 一 吸 收 谷， 在 (65# !(!##$% 处 有 一 反 射 平 台 这 一 特 征。 宫 鹏［’&］ 等 在研究巨杉高光谱数据与全氮磷钾含量相关。 这 与 @:2-3$1 的 结 果 较时， 除了建 立 植 被 指 数 来 预 测 钾 外， 在单变量分析 中， 全钾含量与 光 谱 参 数 相 关 性 最 大。 我 们 研 究 发 现， 玉米植株全钾 含 量 与 叶 片 光 谱 反 射 率 的 相 关 程 度在可见光和近 红 外 都 变 化 不 大， 且均呈正相关关 系， 但在紫光波段 ’##$% 处相关性较强， 相关系数达 # & .( 。因此可用紫光波段 ’##$% 处的光谱 反射 值来［!#］ 诊断植株体内钾含量 。)$(植 物 营 养 与 肥 料 学 报+! 卷总 的 来 讲， 植物钾的营养状况与其光谱特性研 究的还少， 就目前的研究结果来看也是仁者见仁， 智 者见智。无论是 在 可 见 光 波 段 还 是 在 近、 中红外波 段， 都没有完全揭 示 植 物 不 同 钾 营 养 状 况 时 的 光 谱 变化机理和规 律。 与 氮 相 比， 植物钾营养的光谱特 性还处于表观现 象 阶 段， 涉及其内在本质的研究还 很少。同磷一样， 影响其光谱特征曲线变化的内在 生理因素没有完 全 研 究 清 楚， 其不同钾营养水平下 控制其光谱反射 率 变 化 的 内 在 的 生 理 生 化 机 理、 农 学参数和光谱参 数 的 关 系、 以及作物钾营养诊断的 最佳光谱波段和 最 佳 时 期 都 没 有 研 究 清 楚， 所以有 待于进一步深入。 !&# 作物其它营养元素的光谱诊断及其研究进展 与大量营养元素一样， 植物体内中、 微量元素的 生理功能同等重要。它们在植物新陈代谢中起着重 要作用， 缺一不 可。 植 物 营 养 元 素 状 况 的 改 变 直 接 影响其光 谱 特 征 的 变 化［!& ， #$ ， &&］体内养分含量相关 $30#,(0, ）苗期光谱 试 验 中 发 现， 性高的， 在光 谱 维 上 同 样 也 表 现 较 高 的 相 关；并 且 根据不同营养元 素 在 光 谱 维 方 向 上 的 相 关 曲 线， 可 另一 把营养元素分为三 类： 一 类 是 4、 5、 &’、 &9、 78， 类是 6、 第 三 类 是 :, 。 类 似 这 样 的 试 验 很 ./、 ., ， 多， 但大多只是表 面 的 研 究， 不 是 很 深 入， 并没有真 正揭示营养元素的光谱响应机理。#结论与展望综上所述， 众 多 学 者 对 作 物 大、 中、 微量元素的营养与其光谱特 性 做 了 大 量 的 研 究， 并且利用不同 的光谱提取和分 析 方 法， 从不同角度说明了作物营 养与其光谱特性存在的密切相关关系。探明作物营 养光谱特性的最终目的在于对作物进行适时监测和 诊断， 及时调整田 间 管 理 措 施， 提 高 肥 料 利 用 率， 节 约成本， 最终保 证 作 物 的 优 质 高 产。 在 高 光 谱 技 术 的支持下， 经过 大 量 的 试 验 研 究， 在 氮 素 营 养 方 面， 已经基本确定了 敏 感 波 段 范 围， 但是在如何利用这 些敏感波段或敏感波段组合建立回归关系或估测模 型， 或者在更高精度上估测植物氮含量， 或给作物氮 营养水平分级 等 问 题 上 还 是 说 法 不 一。 而 在 磷、 钾 和其它中、 微量营养元素方面， 敏感波段和敏感时期 的选择以及作物不同生育时期的光谱敏感波段还未 探讨清楚， 因此在 这 个 问 题 基 础 上 的 其 它 深 入 研 究 仍是凤毛麟角。 通过不同营养元素的作物叶片或冠层光谱特征 可知， 在全光 谱 范 围 （ #%$,- ! !%$$,- ） 内获取的光 谱反射率实际上是植株体内代谢产物或其中间产物 （纤维素、 半纤维素、 淀粉、 糖类、 蛋白质、 氨基酸等） ， 或叶绿素、 水分， 或 细 胞 排 列 结 构， 细胞水化度以及 植物叶片表面物理特性， 冠层结构和裸露土壤、 凋落 物综合作用的 光 谱 特 征 值。 因 此， 营养元素的含量 与不同波 段 间 光 谱 值 的 相 关 性 不 是 它 们 的 直 接 关 系， 而是在该营养条件下， 作物本身与环境之间所形 成系统对光谱的响应值。因此， 挖掘高光谱信息， 寻 求影响作物营养 光 谱 形 成 的 主 导 因 素， 探明其内在 机理， 乃是完善作物营养光谱理论的重要任务之一。 另外， 单因素下作物的光谱特性的差异性比较、 作物 营养光谱图库的建立也是作物营养光谱理论的重要 内容之一。利用作物光谱模型反演体内生化成分的 含量， 根据作物体 内 参 与 品 质 形 成 的 生 化 成 分 的 合 成和运移规律对 品 质 进 行 诊 断 和 预 测 等 这 些 方 面， 还未见系统的报道。基于叶片或冠层垂直光谱反射 率的研究较多， 但不同观测角度的关于作物株高、 生， 中、 微量营养元素对植物光 谱 特 征 的 影 响 与 大 量 营 养 元 素 具 有 相 似［%］ 性， 但影响程度差异较大 。中、 微量营养元素在植物光谱中的响应， 国内外学者对此也进行了不少的 研究。 研究发现缺 &’ 的玉米叶子在近红 外 波 段 （ (#$ 、 的光 谱 吸 收 较 低 而 反 射 较 高；缺 ./ )*$ 和 ++$$,-） 和 0 的玉米叶子在这些波段的光谱吸收较高而反射 较低［!&］。 &1’23 等［(!］研究了近红外 反 射 光谱 与 冰 草（ !&#$%&#$’ (#)*+,+-. ） 、牛 毛 草 （ /0*+-(, ）和 三 叶 草 （ 1#)2$3)-. ）等 草 本 植 物 体 内 4’、 5、 6、 &’、 ./、 78、 的 关系， .,、 &9、 :, 以及 &’ ; 6、 5 ; ./ 和 5 （ ; &’ & ./） 结果 表 明， 适 宜 用 近 红 外 光 谱 分 析 的 元 素 有 5、 6、 &’、 ./。 .=1&?, 等［&& ， (#］在 紫 萼（ 4$*+, 50’+#)($*, ）和大豆 （ 63&()’0 .,7 ）的 光 谱 试 验 中 发 现， 作 物 缺 &?、 其 %$$,- !B%$,- 的 光 谱 反 射 率 4= 、 :, 、 @A 和 6 时，［(*］ 升高， 而且红 边 位 置 向 短 波 方 向 转 移。 @C’-A 等发现大豆叶片 ., 浓度下降， 其光谱反射率上升；其 红边位置 也 向 短 波 方 向 转 移。 .’A?,= 等［(%］研究玉米、 小麦、 大麦和向日葵（ 403),’+8-* ,’’--* ）叶 片光 谱发现， 导致玉米、 78、 0、 ./ 和 ., 营养元素的缺乏， 小麦、 大麦和向日葵叶片光谱吸收下降， 反射和透射 升高， 但 其 结 果 与 @1 D @EE’A 的 研 究 相 反。 马 超 飞 等［(B］在研究林灌木叶片内微量元素与光谱特征关系中发现， 微 量 元 素 在 整 个 波 长 范 围 内 均 有 响 应； 且 &? 的含量与 %B$,- 处 光 谱 反 射 率 存 在 强 的 负 相 关；., 、 F、 .? 和 :, 与 不 同 波 段 中 心 波 长 的 反 射 峰 值有 较 好 的 相 关 性。 杨 俐 苹［(&］在 白 菜（ 9#,**)(,M期王磊， 等： 基于光谱理论的作物营养诊断研究进展)O)物量、 完全展开叶片数、 叶龄指数等农学参数的光谱 监测研究较少；养分间交互作用的 作物 光 谱 反应 很 少报道。作物营 养 光 谱 诊 断 精 度 的 提 高， 需要从传 感器、 传输模型以 及 目 标 物 的 精 确 描 述 等 多 方 面 挖 掘潜力。对于作物 体 内 再 利 用 程 度 高 （ !、 &、 #、 $% ） 的营养元素， 当作物受到营养胁迫时， 它们会向新生 组织转移， 形成不同叶位间垂直分布规律。因此， 对 作物进行分层光谱分析也是提高营养诊断精度的重［&&］ 要方法之一。这在王纪华 的报道中也有论述。参 考 文 献：［’］ 陈沈斌 ( 小麦、 玉米和水稻遥感估产技术试验研究文集 ［ $］ ( 北京： 中国科学技术出版社， ’))* + ,-./ 0 1 ( &234..56/%7 38 9-. 2.:39. 7./76/% 7;:&376=: 3/ .796:&96/% ［ $］ ( 1.6A6/%：,-6/& &2.77 38 B.4-C 9-. ;6.?5 832 @-.&9 ，432/ &/5 264. /3?3%;，’))* + ［ D］ 李建龙， 蒋平 ( 遥感技术在大面积天然草地 估 产 和 预 报 中 的 应 用探讨 ［ E］ （ D） ： ( 武汉测绘科技大学学报， ’))& ， D* ’F* G’F& + H6 E H，E6&/% & ( B-. 09=5; 3/ 9-. 2.:39. 7./76/% 9.4-/3?3%; 6/ .796C ［ E］ :&96/% &/5 832.4&796/% %2&77?&/5 86.?5 &&&?64&963/7 ( E ( 38 I=-&/ （ D） ：’F*G’F& + B.4-/64&? J/6K ( 38 0=2K.;6/% &/5 $&&&6/%，’))& ，D* ［*］ 陆登槐 ( 农业遥感的应用 效 益 及 在 我 国 的 发 展 战 略 ［ E］ ( 农业 工程学报， （ *） ： ’))& ， ’L ML GNO + H= P Q ( B-. &&&?64&963/ R./.869 &/5 5.K.?3&:./9 792&9.%; 38 &%264=?C ［ E］ ( B2&/7& 9-. ,-6/.7. =2&? 2.:39. 7./76/% 6/ ,-6/& （ *） ：ML GNO + 38 S%264=?9=2&? T/%6/..26/%，’))& ，’L ［L］ 金继运， 白由路 ( 精准农业与土壤养分管理 ［ $］ 中国大 ( 北 京： 地出版社， DOO’ + ’O G’F + ［ $］ ( 1.6C E6/ E U，1&6 U H ( &2.46763/ &/5 736? /=926./97 :&/&%.:./9 A6/%：,-6/& &2.77 38 H&/5，DOO’ + ’O G’F + ［ F］ 王珂， 沈掌泉， 王人潮 ( 植物 营 养 胁 迫 与 光 谱 特 性 ［ E］ ( 国土资 （ ’） ： 源遥感， ’))) ， *) ) G’L + I&/% #，0-./ V W，I&/% X , ( Y.%.9&963/ /=926./9 43/56963/ &/5 ［ E］ ( X.:39. 0./76/% 832 H&/5 &/5 X.73=24.7， 7&.492&? 4-&2&49.2679647 （ ’） ：) G’L + ’))) ，*) ［ M］ 周启发， 王人潮 ( 水稻氮素营养水平与光谱特征的关系 ［ E］ ( 浙 江农业大学学报， （ 增刊） ： ’))* ， ’) LO GLM + V-3= W Z，I&/% X , ( X.?&963/7-6& R.9@../ 264. ! /=926963/ ?.K.?7 ［ E］ （ 0=&C &/5 7&.492&? 8.&9=2. ( E ( 38 V-.A6&/% S%264 ( J/6K ( ，’))* ，’) ：LO GLM + &? ( ） ［N］ 王人潮， 陈 铭 臻， 蒋亨显 ( 水稻遥感估产的农学机理研究 ( [( 不同氮素水平的水稻光谱特征 及 其 敏 感 波 段 的 选 择 ［ E］ ( 浙江 （ 增刊） ： 农业大学学报， ’))* ， ’) N G’L + I&/% X ,，,-./ $ V，E6&/% Q \ ( S%23/3:64 :.4-&/67: 2.7.&24- 3/ .796:&96/% 9-. ;6.?5 832 264. [ ( X64. 7&.492&? 4-&2&49.2679647 &/5 7./76C ［ E］ 96K. @&K. R&/57 4-37./ =/5.2
/6923%./ ?.K.?7 ( E ( 38 V-.C （ 0=&&? ( ） ：N G’L + A6&/% S%264 ( J/6K ( ，’))* ，’) ［&］ 王珂， 沈掌泉， SR3= G[7:&6? ] 等 ( 不 同 钾 营 养 水 平 的 水 稻 冠 层 （ L） ： 和叶片 光 谱 特 征 研 究 初 报 ［ E］ ( 科 技 通 报， ’))N ， ’* D’’ G D’L + I&/% #， 0-./ V W， SR3= [7:&6? ] !& #$ % &2.?6:6/&2; 79=5; 3/ 4&/3&; &/5 ?.&8 2.8?.49&/4. 4-&2&49. 264. @69- K&263=7 &39&776C ［ E］ （ L） ：D’’GD’L + =: ?.K.?7 ( 1=??.96/ 38 046 ( &/5 B.4-/ ( ，’))N ，’* ［)］ 浦瑞良， 宫鹏 ( 高光谱遥感及其应用 ［ $］ 高等教育出版 ( 北京： 社， DOOO + ’&F GDD& + &= X H，^3/% & ( Q;&.27&.492&? 2.:39. 7./76/% &/5 697 &&&?64&963/7 ［ $］ ( 1.6A6/%：Q6%-.2 T5=4&963/ &2.77，DOOO + ’&F GDD& + ［ ’O］ 张宏名 ( 农 田 作 物 光 谱 特 征 及 其 应 用 ［ E］ ( 光谱学与光谱分 析， （ F） ： ’))L ， ’L DF G*O + V-&/% Q $ ( B-. 7&.492&? 4-&2&49. 423&7 6/ 86.?5 &/5 9-.62 ［ E］ （ F） ： &&&?64&963/ ( 0&.4923743&; &/5 0&.492&? S/&?;767，’))L ，’L DF G*O +但是 影 响 作 物 光 谱 数 据 采 集 的 因 素 很 多， 除了 光谱仪自身的信 噪 比 外， 在确定作物自身的物理化 学参数的时候就存在许多困难；另外 所 建 立的 光 谱 模型受作物类型、 品种、 生育阶段、 生长条件、 冠层形 态、 观测和辐射几何角度、 土壤背景和植物光谱特性 以及测量环境等 诸 多 因 素 的 影 响， 以上某些结论在 地域和年份间不 能 得 到 验 证 和 应 用， 只能适用于特 殊的条件。另外， 在建立模型过程中， 回归分析会出 现过度拟合现象 并 且 某 些 重 要 的 波 段 可 能 被 忽 略。 因此， 研究一种正 确 和 普 遍 的 监 测 和 预 测 作 物 营 养 状况的模型仍是一项艰巨的任务。 尽管 诸 如 此 类 的 不 确 定 影 响 因 素 的 存 在， 但鲜 叶光谱分析能克 服 常 规 化 学 分 析 的 弊 端， 它具有非 破坏性、 分析时间短、 不需要化学药品、 操作简单、 自 动化程度高等优点， 因此， 许多研究人员致力于鲜叶 和冠层光谱特性与养分含量或化学组成相互关系的 研究。寻求 高 准 确 度 和 精 确 度 的 光 谱 数 据 处 理 方 法， 充分挖掘高光谱信息， 遴选作物不同生育期的敏 感波段， 构建多波段组合的光谱植被指数， 提高作物 生化成分的预测 精 度， 这需要大量的试验去验证和 修正。但如何解 决 上 述 这 些 制 约 因 素， 是摆在科研 人员面前的一个 实 际 问 题， 一方面要通过控制和减 少测量时外界因 素 的 干 扰， 努力提高光谱资料测量 的精确度， 减 小 数 据 噪 声；另 一 方 面 选 择 合 适 的 作 物生物物理和生物化学参数 很重 要；再 者研 究 建立 适用于不同作物类型、 不同生育期的量化模型， 研制 出相应的作物营 养 光 谱 诊 断 仪， 实 现 快 速、 简 便、 非 损伤地评价作物 的 长 势 和 营 养 状 况， 是高光谱评价 作物营 养 状 况 和 品 质 的 发 展 趋 势。 随 着 研 究 的 深 入， 高光谱资料给我们提供更多连续的窄波段信息， 我们可以从中选 择 和 构 造 新 的 光 谱 测 量 值， 建立新 的植被指数， 以提 高 估 计 生 化 成 分 浓 度 或 含 量 的 精 度。因此基于植物营养的光谱理论有着广泛的研究 和应用前景。G!%植 物 营 养 与 肥 料 学 报!$ 卷［!!］ 薛利红， 罗卫 红， 曹 卫 星， 田永超 & 作物水分和氮素光谱诊断 （ !） ： 研究进展 ［ #］ & 遥感学报， $%%& ， ’ ’& ()% * +,- . /，.,0 1 /，230 1 +， & 8-9-3:;& =:0&:-99 06 ?&［ #］ & # & 0C 8-D @3?-: 36A 65?:0&-6 A-?-;?506 ,956& 9=-;?:3B :-CB-;?36;（ !） ：’& ()% * E0?- F-6956&，$%%& ，’ ［!$］ 申广荣， 王人潮 & 植被高光 谱 遥 感 的 应 用 研 究 综 述 ［ #］ & 上海 交通大学学报 （农业科学版） ， （ H） ： $%%! ， !G &!I (&$! * F&-6 J 8，136& 8 2 & 8-K5-@ 0C ?&- 3==B5;3?506 0C K-&-?3?506 &L=-:D ［ #］ 9=-;?:3B :-E0?- 9-6956& & # & 0C F&36&&35 #530?06& M65K （ & N&:5;, & ，$%%! ，!G （ H） ：&!I (&$! * F;5 & ） ［ !&］ O&5B=0? 1 P & 4&- A-:5K3?5K- :3?50 3B&0:5?&E：NK05A56& 3?E09=&-:5; ［ #］ -CC-;?9 56 :-E0?- 9-6956& & QRRR 4: J-09;5-6;- 36A （ &） ：&I% (&I’ * 8-E0?- F-6956&，!GG! ，$G ［ !H］ 2B0,?59 R N & /L=-:9=-;?:3B &-0B0&5;3B :-E0?- 9-6956&：-K3B,3?506 0C ［ #］ 363BL?5;3B ?-;&65S,-9 & Q6?-:63?5063B # & 0C 8-E0?- F-6956&，!GGT ， （ !$） ：$$!I ($$H$ * !’ ［!I］ 2&-6 U，JB3V W，J5B-:? 8 N !& #$ % X-3: (56C:3:-A :-CB-;?36;- 9=-;D ［ #］ ?:09;0=L 363BL959 0C =&09=&0:,9 56 9,&3:;36- B-3K-9 & N&:060EL # & ，$%%$ ，GH ：!&$H (!&&! * ［ !T］ Y:5A&-6 # .，Z3:;0 # # & P-=-6A-6;L 0C ;0??06 B-3C 65?:0&-6，;&B0:0D ［ #］ =&LBB，36A :-CB-;?36;- 06 65?:0&-6 36A =0?3995,E 3K35B3[5B5?L & ND &:060EL # & ，$%%H ，GT ：T& (TG * ［ !’］ 40[539 8 P & N6 56?:0A,;?506 ?0 =3:?53B B-39? 9S,3:-9 :-&:-99506 ［ U］ & 23::L，X2：FNF Q69?5?,?-，$%%% * ［ !)］ J3:?&@35?- O / & N6 56?-:=:-?3?506 0C =3:?53B B-39? 9S,3:-9 ［ #］ & # & 0C NE-:5;36 F?3?59?5;3B N990;53?506，!GGH ，)G ：!$$ (!$’ * ［!G］ F,AA,?& \ N，/,EE-B # 1 & RK3B,3?506 0C :-CB-;?36;- E-?&0A9 C0: ［ #］ 905B 0:&365; E3??-: 9-6956& & 4: 0C NE-:5;36 F0;5-?L 0C N&:5;,B?,:3B R6&56--:56&，!GG! ，&H ：!G%%(!G%G * ［$%］ 2,::36 O #，P,6&36 # .，O-?-:906 P . & R9?5E3?56& ?&- C0B53: [50D ［ #］ ;&-E5;3B ;06;-6?:3?506 0C B-3K-9 @5?& :-CB-;?36;- 9=-;?:0E-?:L & 8-E0?- F-6956& 0C R6K5:06E-6?，$%%! ，’T ：&HG (&IG * ［ $!］ 赵春江， 黄文江， 王纪华， 等 & 不同品 种、 肥水条件下冬小麦光 谱红边参数研究 ［ #］ （ )） ： & 中国农业科学， $%%$ ， &I G)% (G)’ * ]&30 2 #，/,36& 1 #，136& # / !& #$ % F?,A5-9 06 ?&- :-A -A&=3:3E-?-:9 0C 9=-;?:,E 56 @56?-: @&-3? ,6A-: A5CC-:-6? K3:5-?5-9，C-:D ［ #］ & F;5-6?53 N&:5;,B?,:3 F565;3，$%%$ ， &I ?5B5V-: 36A @3?-: ?:-3?E-6?9 （ )） ：G)%(G)’ * ［$$ ］ U--: Y K36 A-:，W3^^-: 1 & 2:099 ;0::-B0&:3E 9=-;?:3B E3?;&56&： N==B5;3?506 ?0 9,:C3;- E56-:3B0&5;3B E3==56& [L ,956& NZQ8QF A3?3 ［ #］ C:0E 2,=:5?-，X-K3A3 & 8-E0?- F-6956& 0C R6K5:06E-6? ，!GG’ ， T! ：&’!(&)$ * ［$&］ 田高友， 袁洪 福， 刘 慧 颖， 陆婉珍 & 小波变换在近红外光谱分 析中的应用进展 ［ #］ （ T） ： & 光 谱 学 与 光 谱 分 析， $%%& ， $& !!!! ( !!!H * 4536 J 7，7,36 / Y，.5, / 7，., 1 ] & 4&- 3==B5;3?506 0C @3K-B-? ［ #］ & F=-;?:09;0=L 36A F=-;?:3B ?:369C0:E 56 6-3: 56C:3:-A 9=-;?:09;0=L （ T） ：!!!! (!!!H * N63BL959，$%%& ，$& ［$H］ 浦瑞良， 宫鹏 & 高 光 谱 遥 感 及 其 应 用 ［ U］ 高等教育出 & 北 京： 版社， $%%% * I) (T! * O, 8 .，J06& O & /L=-:9=-;?:3B :-E0?- 9-?9 3==B5;3?5069 ［ U］ & W-5_56&：/5&&-: RA,;3?506 O:-99，$%%% * I) (T! *［ $I］ 2,::36 O #，\,=5-; # N，FE5?& J U & 8-E0?- 9-6956& ?&- [50;&-E5;3B ［ #］ ;0E=095?506 0C 3 9B39& =56- ;360=L & QRRR 4: 06 J-0D （ $） ：H!I (H$% * 9;5-6;- 36A 8-E0?- F-6956&，!GG’ ，&I ［$T］ 颜春燕， 刘强， 牛 铮， 王长耀 & 植被生化组分的遥感反演方法 （ H） ： 研究 ［ #］ & 遥感学报， $%%H ， ) &%% (&%) * 736 2 7，.5, ‘，X5, ]，136& 2 7 & Q6K-:9506 0C K-&-?3?506 [50D ［ #］ & # & 0C 8-E0?- F-6956&，$%%H ，) ;&-E5;3B9 [L :-E0?- 9-6956& （ H） ：&%% (&%) * ［ $’］ NB(N[[39 N /，W3:: 8，/3BB # P !& #$ % F=-;?:3 0C 60:E3B 36A 6,?:5D ［ #］ & N&:060EL # & ，!G’H ，TT ：!T ($% * -6? A-C5;5-6? 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P，W3,-: U R ，P3,&&?:L 2 F 4 & RCC-;?9 0C 65?:0&-6 C-:?5BD ［ #］ 5V3?506 06 &:0@?& 36A :-CB-;?36;- ;&3:3;?-:59?5;9 0C @56?-: @&-3? & 8-E0?- F-6956& 0C R6K5:06E-6?，!G)T ，!G ：H’ (T! * ［&&］ 程一松， 胡春 胜， 王 成， 于贵瑞 & 养分胁迫下的夏玉米生理反 （ T） ： 应与光谱特征 ［ #］ & 资源科学， $%%! ， $& IH (I) * 2&-6& 7 F，/, 2 F，136& 2，7, J 8 & O&L950B0&5;3B :-9=069- 36A 9=-;?:3B ;&3:3;?-:59?5;9 0C 9,EE-: ;0:6 ,6A-: 6,?:5-6? 9?:-99 ;06A5?506 ［ #］ （ T） ：IH (I) * & 8-90,:;-9 F;5 & ，$%%! ，$& ［ &H］ 4&0E39 # 8，a-:?&-: J Y & R9?5E3?56& 65?:0&-6 ;06?-6? 0C 9@--? =-=D ［ #］ & N&:060EL # & ， !G’$ ， TH ： =-: B-3K-9 [L :-CB-;?36;- E-39,:-E-6?9 !! (!& * ［ &I］ #3;^906 8 P，#06-9 2 N，M-&3:3 J，F36?0 . 4 & 8-E0?- A-?-;?506 0C 6,?:5-6? 36A @3?-: A-C5;5-6;5-9 56 9,&3:;36- ,6A-: K3:53[B- ;B0,A56-99 ［ #］ & 8-E0?- F-6956& 0C R6K5:06E-6? & !G)% ，!! ：&$’ (&&! * ［ &T］ F&5[3L3E3 U，N^5L3E3 4 & N 9=-;?:0:3A50E-?-: C0: C5-BA ,9- ZQ & 83D ［ #］ & A50E-?:5; -9?5E3?506 0C 65?:0&-6 B-K-B9 56 C5-BA :5;- ;360=L （ H） ：H&& (H&) * #3=36-9- # & 0C 2:0= F;5 & ，!G)T ，II ［ &’］ Y-:636A-V F，Z5A3B P，F5E06 R !& #$ % 83A50E-?:5; ;&3:3;?-:59?5;9 0C ［ #］ & Q6D &’(&()*+ #!,&(-*+ ;K & N9?:3B ,6A-: @3?-: 36A 65?:0&-6 9?:-99 （ G） ：!)T’ (!))H * ?-:63?5063B # & 0C 8-E0?- F-6956&，!GGH ，!I ［ &)］ WB3;^E-: 4 U，F;&-=-:9 # F，Z3:K-B J R，13B-:(F;&-3 R N & X5?:0D &-6 A-C5;5-6;L A-?-;?506 ,956& :-CB-;?-A 9&0:?@3K- :3A53?506 C:0E 5::5D ［ #］ &3?-A ;0:6 ;360=5-9 & N&:060EL # & ，!GGT ，)) ：! (I * ［ &G］ F?06- U .，F05B- # W，83,6 1 8 !& #$ % M9- 0C 9=-;?:3B :3A536;- C0: ;0::-;?56& 56D9-3906 C-:?5B5V-: 65?:0&-6 A-C5;5-6;5-9 56 @56?-: @&-3? ［ #］ & 4: 0C NE-:5;36 F0;5-?L 0C N&:5;,B?,:3B R6&56--:56&， !GGT ，&G ：!T$& (!T&! * ［ H%］ Q60,- 7，U0:36 U F，/0:5- 4 & N63BL959 0C 9=-;?:3B E-39,:-E-6?9 56 =3AAL C5-BA C0: =:-A5;?56& :5;- &:0@?& 36A L5-BA [39-A 06 3 95E=B- ;:0=6期王磊， 等： 基于光谱理论的作物营养诊断研究进展［ ,］ !&#$%&’&() #(*+% - .%&)’ ./(*$0’&() 10&+)0+，2334 ，2 ：563 7583 9322A&$ S，@E+) a P，1$& P S !& #$ % Y+0E&)&!# &)&%=!&! (C %+&C D&(F ［ ,］ 0E+#&0&% 0()0+)’/&’&() D= E&GE !B+0’/&% /+#(’+ !+)!&)G - , - (C &+F （ 5） ：25M 72NL 9 #(’+ 1+)!&)G，5LLL ，: ［ M:］ 谭昌伟， 王纪华， 黄文江， 等 - 夏玉米 叶 片 全 氮、 叶绿素及叶面 （ 6） ： 积指数的光谱响应研究 ［ ,］ - 西 北 植 物 学 报， 5LL: ， 5: 2L:2 72L:6 9 W&) @ U，U&)G , P，P$&)G U , !& #$ % 1’$*= () !B+0’/&% J&/&&’&() ［ ,］ (C VWA，@PV &)* VQK (C !$##+/ #&&b+ - Q0’& _(’&)&0& _(/+&%& （ 6） ：2L:2 72L:6 9 [00&*+)’&%&& 1&)0&，5LL: ，5: ［MM］ 唐延林， 王人 潮， 张 金 恒， 王珂 - 高光谱与叶绿素计快速测定 （ 2） ： 大麦氮素营养状况研究 ［ ,］ - 麦 类 作 物 学 报， 5LLN ， 5N 6N 7 66 9 W&)G a V，U&)G & @，SE&)G , P，U&)G ; - 1’$*= () *+’+/#&)&)G )&’/(G+)($! %+J+/! (C D&/%+= D= E=B+/!B+0’/&% &)* 0E%(/(BE=%% #+’+/ ［ ,］ （ 2） ：6N 766 9 - , - (C W/&’&0+&+ @/(B!，5LLN ，5N ［M6］ Y& _ V，Y(//&!() Y ,，XH=+/ V Y - @&)(B= %&GE’ /+C%+0’&)0+ &)* ［ ,］ C&+%* G/++))+!! ’( &!!+!! )&’/(G+) C+/’&%&b&’&() &)* =&+%* (C #&&b+ QG/()(#=，2336 ，44 ：32M 735L 9 ［ M8］ [!D(/)+ 1 V，10E+B+/! , 1，?/&)0&! X X，10E%+##+/ Y & - X+’+0’&() (C BE(!BE(/$! &)* )&’/(G+) *+C&0&+)0&+! &) 0(/) $!&)G !B+0’/&% /&*&&)0+ ［ ,］ - QG/()(#= , - ，5LL5 ，3: ：252M 72552 9 #+&!$/+#+)’! ［ M4］ ‘$+ V P，@&( U ‘，V$( U P !& #$ % Y()&’(/&)G %+&C )&’/(G+) !’&’$! ［ ,］ - QG/()(#= , - ， 5LL: ， 36 ： &) /&0+ H&’E 0&)(B= !B+0’/&% /+C%+0’&)0+ 2NM 72:5 9 ［ M3］ 王磊， 白由路 - 不 同 氮 处 理 春 玉 米 叶 片 光 谱 反 射 率 与 叶 片 全 氮和叶绿素含量的相关研究 ［ ,］ - 中 国 农 业 科 学， 5LLM ， N4 （ 22） ：
9 U&)G V，_&& a V - @(//+%&’&() D+’H++) 0(/) %+&C !B+0’/&% /+C%+0’&)0+ &)* %+&C ’(’&% )&’/(G+) &)* 0E%(/(BE=%% 0()’+)’ $)*+/ *&CC+/+)’ )&’/(G+) ［ ,］ （ 22） ： 9 - 10&+)’&& QG/&0$%’$/& 1&)&0&，5LLM ，N4 %+J+%! ［ 6L］ ;)&B%&)G I _ - .E=!&0&% &)* BE=!&(%(G&0&% D&!&! C(/ ’E+ /+C%+0’&)0+ (C J&!&D%+ &)* )+&/ ［ ,］ &)C/&/+* /&*&&’&() C/(# J+G+’&’&() - &+#(’+ 1+)!&)G (C I)J&/()#+)’，238L ，2 ：2MM 72M3 9 ［ 62］ WE(#&! , &，O&$!#&) P U - V+&C /+C%+0’&)0+ J! - %+&C 0E%(/(BE=%% ［ ,］ &)* 0&/(’+)(&* 0()0+)’/&’&() C(/ +&GE’ 0/(B! - QG/()(#= , - ， 2388 ， 63 ：833 74L5 9 ［ 65］ P()G 1，&&# 1，V++ ,，;&# , - &+#(’+ !+)!&)G C(/ +!’&#&’&)G 0E%(/(F ［ Q］ BE=%% &#($)’ &) /&0+ 0&)(B&+! - K)’ - ./(0 O+(!0&+)0+ &)* &+#(’+ ［ @］ - 1&)G&B(/+，+)!&)G 1=#B(!&$# ［ 6N］ _%&0&#+/ W Y，10E+B+/! , 1，^&/J+% O I - V&GE’ /+C%+0’&)0+ 0(#F ［ ,］ B&/+* H&’E (’E+/ )&’/(G+) !’/+!! #+&!$/+#+)’! &) 0(/) %+&J+! - QF G/()(#= , - ，233: ，46 ：3N: 73N4 9 ［6:］ 勾玲， 闫洁， 韩 春 丽， 等 - 氮肥对新疆棉花产量形成期叶片光 （ M） ： 合特性的调 节 效 应 ［ ,］ - 植 物 营 养 与 肥 料 学 报， 5LL: ，2L :44 7:3N 9 O($ V，a&) ,，P&) @ V !& #$ % ICC+0’! (C )&’/(G+) /&’+! () BE(’(!=)F ’E+’&0 0E&/&0’+/&!’&0! &)* =&+%* (C E&GE 7 =&+%*&)G 0(’’() &) ‘&)\&&)G ［ ,］ （ M） ：:447:3N 9 .%&)’ A$’/&’&() &)* ?+/’&%&b+/ 10&+)0+ - 5LL: ，2L ［ 6M］ 10E+B+/! , 1，?/&)0&! X X，^&G&% Y ? - @(#B&/&!()! (C 0(/) %+&C )&F ［ ,］ ’/(G+) 0()0+)’/&’&() &)* 0E%(/(BE=%% #+’+/ /+&*&)G! - @(##$)&0&F ’&()! &) 1(&% 10&+)0+ &)* .%&)’ Q)&%=!&!，2335 ，5N ：528N 75248 9 ［ 66］ a&)G U P，.+)G 1 _，P$&)G , V !& #$ % ]!&)G %+&C 0(%(/ 0E&/’! ’( +!F［ :2］ ;(&&%= & ?，@%&/& & A - 1B+0’/(!0(B&0 *+’+/#&)&’&() (C %+&C D&(0E+#F &!’/= $!&)G D&)*F*+B’E &)&%=!&! (C &D!(/B’&() C+&’$/+! &)* !’+BH&!+ - &+#(’+ 1+)!&)G (C I)J&/()#+)’， #$%’&B%+ %&)+&/ /+G/+!!&()［ , ］ 2333 ，68 ：568 7548 9 ［ :5］ ;(&&%= & ? - K)J+!’&G&’&)G & BE=!&0&% D&!&! C(/ !B+0’/(!0(B&0 +!’&#&’+! ［ ,］ - &+#(’+ 1+)!&)G (C I)J&/()#+)’ ， (C %+&C )&’/(G+) 0()0+)’/&’&() 5LL2 ，8M ：2MN 7262 9 ［ :N］ O()G .，.$ &，P+&%* @ - Q)&%=!&! (C &) !&’$ E=B+/!B+0’/&% *&’& C(/ ［ ,］ - K)’+/)&’&()&% , - (C &+#(’+ )$’/&+)’ +!’&#&’&() (C G&&)’ !+R$(&& （ 3） ：ML 9 1+)!&)G，5LL5 ，5N ［ ::］ SE($ T ?，U&)G , P - V+&C &)* !B&&+ /+C%+0’&)0+ !B+0’/& (C /&0+ H&’E ［ ,］ 0()’/&!’&)G )&’/(G+) !$BB%+#+)’&% %+J+%! - K)’+/)&’&()&% , - (C &+F （ 8） ：2M #(’+ 1+)!&)G，5LLN ，5: ［:M］ 王纪华， 黄文 江， 赵 春 江， 等 - 利用光谱反射率估算叶片生化 组分和 籽 粒 品 质 指 标 研 究 ［ ,］ （ :） ： - 遥 感 学 报， 5LLN ， 8 588 7 54: 9 U&)G , P，P$&)G U ,，SE&( @ , !& #$ % WE+ &)J+/!&() (C %+&C D&(F 0E+#&0&% 0(#B()+)’! &)* G/&&) R$&%&’= &)*&0&’(/! (C H&)’+/ HE+&’ H&’E ［ ,］ （ :） ：588 7 - , - (C &+#(’+ 1+)!&)G，5LLN ，8 !B+0’/&% /+C%+0’&)0+ 54: 9 ［ :6］ V&#D X U，1’+=) &(!! Y，10E&&/+ . !& #$ % I!’&#&’&)G %+&C )&’/(F （ &’$()* !BB - ）B&’$/+ $!&)G ’E+ 0E%(/(F G+) 0()0+)’/&’&() &) /=+G/&!! BE=%% /+*F+*G+： WE+(/+’&0&% #(*+%&)G &)* +ZB+/&#+)’&% (D!+/J&’&()! ［,］ （ 24 ） ：N623 7 - K)’+/)&’&()&% , - (C &+#(’+ 1+)!&)G，5LL5 ，5N N6:4 9 ［ :8］ 浦瑞良， 宫鹏， Y&%%+/ , & - 应用 @Q1K 图像数据估计横跨美国俄 勒冈州针叶 林 叶 面 积 指 数 ［ ,］ - 南 京 林 业 大 学 学 报， 233N ， 28 （ 2） ：:27:4 9 .$ & V，O()G .，Y&%%+/ , & - I!’&#&’&() (C 0()&C+/($! C(/+!’ %+&C &/+& ［ ,］ &)*+Z &%()G ’E+ [/+G() ’/&)!+0’ $!&)G @Q1K *&’& - , - (C A&)\&)G （ 2） ：:2 7:4 9 ?(/+!’/= ])&J - ，233N ，28 ［:4］ QA@QV K)0 - @F1.I@ *&’& &0R$&!&’&() &)* #&)&B$%&’&() B/(G/&#： ［ 1］ ]!+/! G$&*+ &)* (B+/&’&)G &)!’/$0’&()! - 233M ，^+/!&() 2 9 M ［:3］ 宫鹏， 史培军， 浦 瑞 良， 郭华东 - 对地观测技术与地球系统科 学 ［ Y］ 科学出版社， - 北京：
75L4 9 O()G .，1E& . ,，.$ & V，O$( P X - I&/’E (D!+/J&’&() ’+0E)(%(G= ［ Y］ &)* !=!’+# !0&+)0+ - _+&\&)G：10&+)0+ ./+!!， 75L4 9 ［ML］ 张良培， 郑 兰 芬， 童庆禧 - 利用高光谱对生物变量进行估计 ［ ,］ （ 5） ： - 遥感学报， 2338 ， 2 222 722: 9 SE&)G V .，SE+)G V ?，W()G T ‘ - WE+ +!’&#&’&() (C J+G+’&’&() J&/&F ［ ,］ &D%+! D&!+* () E&GE /+!(%$’&() !B+0’/& - , - (C &+#(’+ 1+)!&)G， （ 5） ：222 722: 9 2338 ，2 ［M2］ X() P @，X&J&* V .，.&#+%& Q Y - ./+*&0’&() (C %+&C 0E+#&!’/= D= ［ ,］ ’E+ $!+ (C J&!&D%+ &)* )+&/ &)C/&/+* /+C%+0’&)0+ !B+0’/(!0(B= - &+F #(’+ 1+)!&)G (C I)J&/()#+)’ ，2344 ，56 ：25N 72:8 9 ［ M5］ a(*+/ _ ,，.+’’&G/+HF@/(!D= & I - ./+*&0’&)G )&’/(G+) &)* 0E%(/(BE=%% （ :LL ― 5MLL)#） 0()’+)’ &)* 0()0+)’/&’&()! C/(# /+C%+0’&)0+ !B+0’/& &’ ［ ,］ %+&C &)* 0&)(B= !0&%+! - &+#(’+ 1+)!&)G (C I)J&/()#+)’，233M （ N） ： ［ MN］ 牛铮， 陈永华， 随洪智，等 - 叶 片 化 学 组 分 成 像 光 谱 遥 感 探 测 机理分析 ［ ,］ （ 5） ：25M 7253 9 - 遥感学报， 5LLL ， :683植 物 营 养 与 肥 料 学 报83 卷［ /］ !&#$!% &%$’ (&!)*+%( ,!$!-, *’ )&.% 0 1+)*(*#2 /，3445 ，67 ：383 9 38: ; ［ &:］ =&$(, / ? 0 @&!)*+%( $(A BC*!*,2(!C%,&, &( !C% ’&$+ &%$’ *’ DC%$! ［ /］ 0 E&$(! EC2,&*&*+2，86F5 ，:3 ：36: 9543 ; ［ &F］ G&$.C#%) H I 0 J.C%B%), / J 0 H%.C(&K-%, ’*) #*(&!*)&(+ .)*B (&!)*+%( ［ /］ ,!$!-, &( .*)( 0 L*##-(&.$!&*(, &( J*&& J.&%(.% $(A E&$(! 1($&2M ,&,，866N ，37 ：8:68 98F44 ; ［ &6］ O*)&%) P @ O，G$)Q%) / E，R%)(, P L !& #$ % 1BB)*$.C%, !* A%!%.!&*( ［ /］ 0 1A&$(.%A JB$.% ?%,%$).C， *’ +%*.C%#&.$& ,!)%,, &( &%+%!$!&*( 86F5 ，5 ：8:7 98:6 ; ［:4］ O*)A%) P @ O，P*.S)$2 I，G$)Q%) / E !& #$ % ?%A %A+% #%$,-)%M ［ /］ #%(!, ’*) )%#*!% ,%(,&(+ B&$(! .C&*)*BC2&& .*(!%(! 0 1A&$(.%A JB$.% ?%,%$).C，86F5 ，5 ：3:5 93:: ; ［ :8］ O*)A%) P @ O，P*.S)$2 I，G$)Q%) / 0 HC% )%A %A+% *’ B&$(! &%$’ )%M ［ /］ 0 T(!%)($!&*($& / 0 *’ ?%#*!% J%(,&(+，86F5 ，N ：3:5 9 ’&%.!$(.% 3FF ; ［ :3］ 陈斌 0 利用光谱反射特性测定茶鲜叶的叶绿素含量 ［ /］ 0 江苏 （ N） ： 理工大学学报， 866& ， 8: 84 987 ; ［ /］ LC%( G 0 P%!%)#&($!&*( *’ .C&*)*BC2&& *’ !%$ &%$&%, )%’&%.!$(.% 0 /0 （ N） ：84 987 ; *’ /&$(+,- U(&& 0 *’ J.& 0 $(A H%.C( 0 ，866& ，8: ［:5］ 王秀珍， 王人 潮， 李 云 梅， 等 0 不同氮素营养水平的水稻冠层 光谱红边参数及其应用研究 ［ /］ （ 5） ： 0 浙江 大 学 学 报， 3448 ， 3: 548954& ; V$(+ W X，V$(+ ? 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(-!)&!&*(（ 8,!） 0 G%&[&(+：LC&(%,% 1+)&. 0 U(&& 0 E)%,,，866N ; 57 ; ［ ::］ I&&!*( @ I，=&,D%)!C G 1，1+%) L I 0 =’’%.! *’ BC*,BC*)-, A%’&.&%(M ［ /］ .2 *( ,B%.!)$& )%’&%.!$(.% $(A #*)BC*&*+2 *’ ,*2Q%$( B&$(!, 0 ?%M #*!% J%(,&(+ *’ =(&&)*(#%(! ，8668 ，5& ：838 983: ; ［ :F］ J%#Q&)&(+ O，?$-( V ?，/*C(,*( ] ^ !& #$ % P%!%.!&*( *’ (&!)*+%( $(A BC*,BC*)-, (-!)&%(! ,!$!-, &( Q%)#-A$+)$,, -,&(+ ,B%.!)$& )$A&$(.% ［ /］ 0 / 0 E&$(! @-!)&!&*(，866F ，38 ：88F6 9834& ;［:6］ E*(_*(& R /，A% ]*(.$&&%, / Y I 0 JB%.!)$& ’%$!-)%, $,,*.&$!%A D&!C (&!)*+%(， BC*,BC*)-,， $(A B*!$,,&-# A%’&.&%(.&%, &( =-.$&2B!-, ［ /］ ,$&&+($ ,%%A&&(+ &%$&%, 0 T(!%)($!&*($& / 0 *’ ?%#*!% J%(,&(+， （ 88） ：33N6 933&N ; 8666 ，34 ［F4］ 王磊， 白由路， 陈 仲 新， 王兵 0 低温胁迫下的夏玉米苗期高光 谱特征 ［ /］ ： 0 农业网络信息， 344N（ N） 3: 955 ; V$(+ Y，G$& Z Y，LC%( X W，V$(+ G 0 O2B%),B%.!)$& .C$)$.!%)&,!&. ［ /］ *’ ,-##%) .*)( ,%%A&&(+ -(A%) &*D !%#B%)$!-)% ,!)%,, 0 1+)&.-&!-)% ：3: 955 ; @%!D*)S T(’*)#$!&*(，344N（ N） ［F8］ 赵平， 林克惠， 郑毅 0 氮 钾 营 养 对 烟 叶 衰 老 过 程 中 内 源 激 素 与 叶绿素含量 的 影 响 ［ /］ （ 5） ： 0 植 物 营 养 与 肥 料 学 报， 3447 ， 88 5:6 95FN ; XC$* E，Y&( ‘ O，XC%(+ Z 0 =’’%.! *’ @ $(A ‘ (-!)&!&*( *( .C&*)*M BC2&& .*(!%(! $(A %(A*+%(*-, C*)#*(%, &( !C% B)*.%,, *’ !*Q$..* ［ /］ （ 5） ： ,%(%,.%(.% 0 E&$(! @-!)&!&*( $(A R%)!&&&_%) J.&%(.%， 3447 ， 88 5:6 95FN ; ［F3］ L&$)S P O，I$2&$(A O R，Y$#Q ? L 0 I&(%)$& $($&2,&, *’ ’*)$+%, ［ /］ D&!C (%$) &(’)$)%A )%’&%.!$(.% ,B%.!)*,.*B2 0 1+)*(*#2 / 0 ，86F: ， :6 ：NF7 9N6 ; ［ F5］ I&&!*( @ I，1+%) L I，=&,D%)!C G 1，E*D%) I J 0 1),%(&. $(A ,%M &%(&-# &(A-.%A .C$(+%, &( ,B%.!)$& )%’&%.!$(.% $(A #*)BC*&*+2 *’ ,*2M ［ /］ Q%$( B&$(!, 0 ?%#*!% J%(,&(+ *’ =(&&)*(#%(! ，86F6 ，54 ：3&5 9 3&6 ; ［ FN］ 1A$#, I Y，@*)&%&& V 1，E%&%)&2 / O，EC&&B*! V P 0 R&-*)%,.%(.% $(A )%’&%.!$(.% .C$)$.!%)&,!&., *’ #$(+$(%,% A%’&.&%(! ,*2Q%$( &%$&%,： ［ /］ =’’%.! *’ &%$’ $+% $(A .C*&.% *’ &%$’&%! 0 E&$(! $(A J*&&，8665 ， 877 a 87& ：357 935F ; ［F7］ I$,*(& 1，=).*&& Y，I$)&*!!& I 0 JB%.!)$& B)*B%)!&%, *’ &%$&%, A%’&M ［ /］ .&%(! &( &)*(，,-&’-)，#$+(%,&-#，$(A #$(+$(%,% 0 1+)*(*#2 / 0 ， 866& ，FF ： 65: 96N5 ; ［ F&］ 马超飞， 马建文， 韩秀珍 0 微量元素在 植 物 光 谱 中 的 响 应 机 理 研究 ［ /］ （ 7） ： 0 遥感学报， 3448 ， 7 55N 9556 ; I$ L R，I$ / V，O$( W X 0 I%.C$(&,# $($&2,&, *’ &%$’ ,B%.!)-# )%M ［ /］ ,B*(,% )%,-&!%A ’)*# #&.)*(-!)&%(!, 0 / 0 *’ ?%#*!% J%(,&(+， 3448 ， （ 7） ：55N 9556 ; 7 ［F:］ 杨俐苹， 白由 路， 王 磊， 陈仲新 0 白菜苗期对不同硫处理的光 谱反应 ［ /］ ：38 93& ; 0 农业网络信息， 344N（ N） Z$(+ Y E，G$& Z Y，V$(+ Y，LC%( X W 0 J!-A2 *( ,B%.!)-# )%M ,B*(,%, *’ .C&(%,% .$QQ$+% ,%%A&&(+ -(A%) A&’’%)%(! ,-&BC-) !)%$!#%(!, ［ /］ ：38 93& ; 0 1+)&.-&!-)% @%!D*)S T(’*)#$!&*(，344N（ N） ［ FF］ 王纪华， 王之杰， 黄文江，等 0 冬 小 麦 冠 层 氮 素 的 垂 直 分 布 及 光谱响应 ［ /］ （ N） ： 0 遥感学报， 344N ， F 546 958& ; V$(+ / O，V$(+ X /，O-$(+ V / !& #$ % HC% &%)!&.$& A&,!)&Q-!&*( .C$)$.!%)&,!&. $(A ,B%.!)$& )%,B*(,% *’ .$(*B2 (&!)*+%( &( A&’’%)%(! &$2M ［ /］ （ N） ：546 9 %) *’ D&(!%) DC%$! 0 / 0 *’ ?%#*!% J%(,&(+，344N ，F 58& ;基于光谱理论的作物营养诊断研究进展作者： 作者单位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数： 王磊， 白由路， WANG Lei， BAI You-lu 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京,100081 植物营养与肥料学报 PLANT NUTRITION AND FERTILIZER SCIENCE ) 4次参考文献(88条) 1.陈沈斌 小麦、玉米和水稻遥感估产技术试验研究文集 1993 2.李建龙.蒋平 遥感技术在大面积天然草地估产和预报中的应用探讨 .陆登槐 农业遥感的应用效益及在我国的发展战略[期刊论文]-农业工程学报 .金继运.白由路 精准农业与土壤养分管理 2001 5.王珂.沈掌泉.王人潮 植物营养写胁迫与光谱特性[期刊论文]-国土资源遥感 .周启发.王人潮 水稻氮素营养水平与光谱特征的关系[期刊论文]-浙江农业大学学报 1993(zk) 7.王人潮.陈铭臻.蒋亨显 水稻遥感估产的农学机理研究.I.不同氮素水平的水稻光谱特征及其敏感波段的选择[期 刊论文]-浙江农业大学学报 1993(zk) 8.王珂.沈掌泉.Abou-Ismail O 不同钾营养水平的水稻冠层和叶片光谱特征研究初报[期刊论文]-科技通报 .浦瑞良.宫鹏 高光谱遥感及其应用 2000 10.张宏名 农田作物光谱特征及其应用 .薛利红.罗卫红.曹卫星.田永超 作物水分和氮素光谱诊断研究进展[期刊论文]-遥感学报 .申广荣.王人潮 植被高光谱遥感的应用研究综述[期刊论文]-上海交通大学学报(农业科学版) .Philpot W D The derivative ratio algorithm:Avoiding atmospheric effects in remote sensing .Cloutis E A Hyperspectral geological remote sensing:evaluation of analytical 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