植被葉綠素的光譜特征

健康綠色植物的光譜曲線可見光部分的低谷(450和670nm處的藍、紅光)主要由葉綠素強烈吸收引起，假如葉綠素等色素的濃度或含量因故下降，綠色視覺效果就會減弱151?？梢姽鈪^(qū)的籃邊”(藍過渡到綠)、綠峰、賈邊”(綠過渡到紅)、紅光低谷及紅光過渡到近紅外的紅邊”是描述植被色素狀態(tài)和健康狀況的重要指示波段。紅邊”是植物曲線最明顯的特征。紅邊是植被反射率曲線的最大斜率點，發(fā)生在680～750nm波長范圍內，這一范圍內反射率從非常低的葉綠素紅光吸收變化到非常高的近紅外反射率，這種變化是由于葉片和冠層的散射作用121。典型葉片在近紅外高原區(qū)(700～1300mm)的反射率一般為40%～50%,這主要是由于葉片內部組織結構多次反射散射之結果。光譜曲線的主要差異發(fā)生在葉綠素強烈吸收的藍、紅光區(qū)和水吸收的中紅外區(qū)。研究表明葉綠素吸收峰是藍光和紅光區(qū)域，在綠光區(qū)域是吸收低谷，并且在近紅外區(qū)域幾乎沒有吸收川，葉綠素吸收波段在670mm,紅光被葉綠素強烈吸收，導致反射率很小，在400～700mm的植物光譜反射主要被葉綠素和其它的色素控制161。圖1~4均來源于作者試驗測量水稻光譜反射數據，使用美國ASD公司生產的FieldSpec FR(350～2500nm)光譜儀。

2 研究進展

2.1 光譜植被指數評價植被葉綠素含量

傳統(tǒng)的寬波段遙感數據(如MSS、TM)研究植被是由于波段數少、光譜分辨率低，僅限于一般性的紅光吸收特征(由于葉綠素等色素的吸收)、近紅外反射特征(由于復雜的細胞結構散射)及中紅外的水吸收特征的研究。并且利用其計算出的植被指數所能反演的信息量少，幾乎不可能提取與葉綠素含量密切相關的紅邊”光學參數。而高光譜遙感具有高分辨率、波段多、數據量豐富等特點，它的發(fā)展已經開辟了一條量化植被體內單一光合色素的可能途徑l71。Chappelle等和Penuelas等提出了向窄波段反射指數研究轉變48|,來確定葉片絕對和相對的葉綠素a葉綠素b和類胡蘿卜素濃度。

通常使用高光譜分辨率遙感數據估計植被農學參數主要有兩類方法：

19.ia1;二是通過植l

112-151,

研究表明葉綠素含量和葉片光譜特性之間存在強相關性I1,葉片光譜特性是葉片結構、水分含量和生物化學物質濃度的函數1151,色素比值指數(PSSR)和單位重量色素濃度的相關性在冠層尺度和葉片尺度是相似的，色素規(guī)一化差值指數PSND)和單位重量它們各自的色素濃度顯示出指數相關關系I?I。Broge等基于光譜反射的方法量化冬小麥冠層綠度的潛力l6)。

當葉片單位組成成分中干物質重量的光合色素濃度相等，不同冠層色素濃度可能有很大的差異171,而利用群體光譜數據估算植被

■一定程度上克服了上述缺點：

(1)克服了葉面積指數主要反映葉面積多少而忽略了植株狀況的缺點；

(2)彌補了葉片葉綠素濃度只能反映單個植株的長勢，而不能表達植被群體的長勢的不足；

(3)群體光譜特征在可見光-近紅外波段主要受葉綠素吸收的影響，而葉綠素密度恰恰反映了群體所含葉綠素的總量，因而l

121。

為了使得植被反射信息最大、外部因素影響最小化，人們提出并研究了一些植被指數[6l。植被指數是基于植被光譜行為和植被獨特的生物物理作用和生物物理特性相關這一假設。不同光譜區(qū)域的多光譜信號以比例形式或者線性變化形式的組合，可能對植被參數的估計更為精確，并且減少了外界因素的影響。早期的植被指數普遍被分為比值植被指數和正交植被指數，最近出現的植被指數都可以認為是這兩種植被指數的變化116]。最常用的植被指數是基于不連續(xù)的紅光和近紅外波段計算得出的，因為在那些波段植被表現了特有的反射特性。Broge和Lebianc比較子一些植被指數預測綠葉面積和冠層葉綠素濃度一結果表ⅢSVAI2頭測定綠度的最好選擇[16]。光譜植被指數經常用手平價活綠色—

冠縣物質的量。Broge對冬小妻的研突表明其手空波段紅邊反射率濱形分析的植被指數可能改進預測冠層

葉綠素濃度的能力6。

2.2 導數光譜評價植被葉綠素含量

利用導數監(jiān)測植被葉綠素，試驗結果表明。分析化學中減少干擾項引起誤差的傳統(tǒng)方法是兩個波長的比值和差值，這樣可以消除兩個波長中任何相似的背景信號。遙感中波段比和相關的光譜指數比單獨的波段更加有用，然而僅僅當這些信號是常數項出現時或者從一個信號到另一個信號有一個常量斜率),不同波段的比值和差值才能完全矯正背景信號1m]。導數技術以比差值和比值更加有效的方法量化分析這些問題，最近一階導數方便的確定標準波長例如紅邊”。然而在分析化學中，使用三階導數和高階導數已經成為減少低頻背景噪聲和提高重桑光譜分辨率的既定技本。工秀珍等通過不同氨素營養(yǎng)水平的水腰田間試驗，解析子水辭冠層導數光譜對消除背景信息的影響，證實子導數光譜在消除背景信息的影響方面取起到子很好的作用21。

二階導數冠層光譜反射率是冠層葉綠素較好的指示器。事實上冠層可見光一階導數和二階導數和冠層葉綠素相關。由于獨立于土壤背景，導數指數能監(jiān)測冠層葉綠素含量。也由于微分提高重疊光譜的分辨率，它可能用丁分別評價不同葉片色素?！凹t邊的邊”這一光譜指數似乎比一階導數獲得的紅邊更加有利于監(jiān)測葉綠素。葉綠素含量高，紅光區(qū)域吸收增加，導致紅邊向長波移動。然而隨著葉面積指數增加和葉片重疊，近紅外反射肩的散射和反射增加，導致紅邊向短波方向移動124]。近紅外散射和紅光吸收使得紅邊相向移動。高光譜分辨率導數能獲得很多信息監(jiān)測葉綠素),而這些信息是不能從傳統(tǒng)的寬波段光譜指數或者比值指數中獲得的。山于土壤背異反射光譜都是波長的近似線性函數，因此二階導數在消除土壤背景方

面作用顯著。

可見近紅外光譜的植物葉綠素含量無損檢測研究

本研究應用400-1000nm的可見近紅外高光譜相機，可采用廣東賽斯拜克技術有限公司產品SINESPECSP130M進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

葉綠素在植物光合作用過程中起著重要作用，其含量是植物營養(yǎng)脅迫、光合作用能力和生長狀況的重要指示因子。對植物葉綠素含量進行檢測，可以用來監(jiān)測植物生長發(fā)育狀況，從而科學指導栽培、施肥管理工作，確保作物長勢良好，提高作物品質和產量，對實踐精準農業(yè)和林業(yè)具有重要的意義.傳統(tǒng)的葉綠素含量檢測方法是分析化學方法，即將葉片采集到實驗室，經過化學溶劑提取，再在分光光度計上測定其提取液在兩個特定波長處的吸光度，根據公式計算出葉綠素的含量。該方法測量精度高，但操作繁瑣、費時費力，且取樣時對植株有損傷，無法滿足現場快速無損的檢測要求。

可見-近紅外光譜法是近年來迅速發(fā)展起來的分析檢測方法，可充分利用全譜段或多波長下的光譜數據進行定性或定量分析。與傳統(tǒng)的分析化學方法相比，可見-近紅外光譜法具有分析速度快、效率高、成本低、無損傷、無污染等特點，已廣泛應用于眾多領域.本文采用透反射采樣方式獲取植物葉片的可見-近紅外光譜信號，采用平滑、一階微分以及小波變換的方法對所獲得的光譜數據進行預處理，應用偏最小二乘法（PLS）建立了植物葉片葉綠素含量與葉片吸收光譜

本文提出了一種應用可見-近紅外光譜技術檢測植物葉綠素含量的方法。采用透反射采樣方式采集葉片的光譜，運用平滑、微分和小波變換的方法預處理光譜數據，減少了非目標因素的影響，提高了信噪比；而后利用偏最小二乘法建立了葉片葉綠素含量與葉片吸收光譜的定量分析模型，經分組驗證該模型的預測精度滿足實際測量應用的要求。本文研究表明，應用可見-近紅外光譜技術檢測葉片葉綠素含量是可行的，為快速尤損檢測葉片葉綠素含量提供了依據，也為今后開發(fā)相應的無損檢測儀器奠定了基礎。