29、高光谱遥感技术在农业、林业和草地领域的应用

高光谱遥感技术在农业、林业和草地领域的应用

1. 高光谱遥感在农业中的应用

1.1 水稻研究

近年来，国内对水稻的高光谱研究众多，主要以水稻冠层、叶片和穗为研究对象，探究不同品种、氮水平和生长期等条件下的叶面积指数（LAI）和植被指数（VI）。植物叶片在可见光红光波段有强吸收特性，在近红外波段有强反射特性，这是植被遥感监测的物理基础。通过两个波段测量值的不同组合，可以得到不同的植被指数和叶绿素密度（CH.D），以此来研究蛋白质含量、色素与高光谱或高光谱与各种元素之间的关系。这些研究使得高光谱技术在水稻应用中成为可能。例如，已有研究报道了氮胁迫、土壤铅污染或虫害后白穗等异常情况下水稻的高光谱特征，这些研究能在短时间内观察氮是否过量、稻田是否受污染以及水稻是否受虫害，对生产具有重要的实际意义。

1.2 大豆研究

在研究植物与高光谱的关系时，叶绿素常被提及。叶绿素能间接反映植被的健康状况、光合能力以及环境中多种因素胁迫后的生理状态。2006 年，宋开山等人测量了大豆冠层的高光谱反射率和叶绿素含量数据并进行相关分析，利用对叶绿素敏感的波段建立植被指数叶绿素估算模型，最后将相关性较大的波段作为神经网络模型的输入变量来估算叶绿素含量。常见的植被指数包括比值植被指数（RVI）、修正二次比值植被指数（MSRI）、修正二次土壤调节植被指数（MSAVI2）等。叶面积指数（LAI）与叶绿素含量有良好的相关性，因此 LAI 的大小可以间接反映叶绿素含量。2008 年，黄春燕等人利用 RVI 构建的幂函数 (y = a \cdot x^b)、MSAVI 构建的指数函数 (y = a \cdot exp(b/x)) 和对数函数 (y = a + b \cdot ln(x)) 建立