糜子叶片氮含量和籽粒蛋白质含量高光谱监测研究

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王君杰, 陈凌, 王海岗, 曹晓宁, 刘思辰, 田翔, 秦慧彬, 乔治军^,山西农业科学院农作物品种资源研究所/农业部黄土高原作物基因资源与种质创制重点实验室/杂粮种质资源发掘与遗传改良山西省重点实验室,太原 030031

Effects of Hyperspectral Prediction on Leaf Nitrogen Content and the Grain Protein Content of Broomcorn Millet

WANG JunJie, CHEN Ling, WANG HaiGang, CAO XiaoNing, LIU SiChen, TIAN Xiang, QIN HuiBin, QIAO ZhiJun^,Institute of Crop Germplasm Resources, Shanxi Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Crop Gene Resources and Germplasm Enhancement on Loess Plateau, Ministry of Agriculture/Shanxi Key Laboratory of Genetic Resources and Genetic Improvement of Minor Crops, Taiyuan 030031

通讯作者: 乔治军,E-mail：nkypzs@126.com

收稿日期:2019-03-18接受日期:2019-05-27网络出版日期:2019-08-01

基金资助:

农业部国家谷子高梁产业技术体系项目.CARS-06-13.5-A16

Received:2019-03-18Accepted:2019-05-27Online:2019-08-01
作者简介 About authors
王君杰,E-mail：xiaoleiwangjie@163.com。

摘要
【目的】本研究以叶片氮含量为切入点,探求糜子籽粒蛋白质含量的最佳光谱预测模型,为糜子优质生产的管理调控提供理论依据。【方法】结合2017年和2018年2年的氮肥运筹试验数据和光谱数据,通过“光谱特征信息—叶片氮含量—籽粒蛋白质含量”这一研究思路,以叶片氮含量为中间链接点将光谱模型和籽粒蛋白质含量链接,建立基于高光谱糜子籽粒蛋白质含量监测模型。【结果】利用支持向量机（SVM）构建的糜子全生育期叶片氮含量监测模型要优于逐步多元线性回归（SMLR）和偏最小二乘法（PLS）,并且原始光谱反射率（R）的SVM模型效果优于一阶导数（1ST）模型,建模集和验证集的R²分别为0.928、0.924;RMSE相对较小,分别为0.19、0.12;RPD都大于2,分别为3.71、6.07。开花期、灌浆期和成熟期的叶片氮含量和籽粒蛋白质含量均达到极显著正相关,相关系数分别为0.48、0.66和0.73。灌浆期R-SVM模型能准确的监测糜子籽粒蛋白质含量,决定系数R²为0.798,均方根误差RMSE为0.14,预测残差RPD为1.65。【结论】建立基于灌浆期糜子籽粒蛋白质含量的高光谱R-SVM监测模型,有助于指导糜子优化田间管理、种植业结构调整和籽粒品质分级,为高光谱技术在糜子优质高产栽培和精准农业发展提供技术基础。
关键词： 糜子;叶片氮含量;籽粒蛋白质含量;高光谱;模型

Abstract

【Objective】The objective of the study was to explore the best spectral prediction model of protein content in the grain of broomcorn millet based on leaf nitrogen content, which provided theoretical basis for the management and regulation of high-quality production of broomcorn millet.【Method】Using experimental data and spectral data of nitrogen application in 2017 and 2018, the predicting models on grain protein content were constructed based on hyperspectral by linking the spectral models and grain protein content with leaf nitrogen content as intersection in broomcorn millet. 【Result】The support vector machine (SVM) which constructed monitoring model of leaf nitrogen content at full growth period was superior to stepwise multiple linear regression (SMLR) and partial least square (PLS), and R-SVM was superior to 1ST-SVM, the R² of calibration set and validation set were 0.928 and 0.924, respectively, RMSE were 0.19 and 0.12, respectively, and RPD were 3.71 and 6.07, respectively. Leaf nitrogen content and grain protein content at heading, filling and maturing stages were significantly positively correlated, and their correlation coefficients were 0.48, 0.66 and 0.73, respectively. The R-SVM at filling stage could monitor the grain protein content accurately of broomcorn millet.【Conclusion】Establishing monitoring model of R-SVM based on grain protein content in broomcorn millet at filling stage, which could help to guide the field management, adjustment of planting structure and grain quality grading, and to provide technical basis for hyperspectral technology in the development of high quality and high yield cultivation and precision agriculture.

Keywords：broomcorn millet;leaf nitrogen content;grain protein content;hyperspectral;model

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王君杰, 陈凌, 王海岗, 曹晓宁, 刘思辰, 田翔, 秦慧彬, 乔治军. 糜子叶片氮含量和籽粒蛋白质含量高光谱监测研究[J]. 中国农业科学, 2019, 52(15): 2593-2603 doi:10.3864/j.issn.0578-1752.2019.15.004
WANG JunJie, CHEN Ling, WANG HaiGang, CAO XiaoNing, LIU SiChen, TIAN Xiang, QIN HuiBin, QIAO ZhiJun. Effects of Hyperspectral Prediction on Leaf Nitrogen Content and the Grain Protein Content of Broomcorn Millet[J]. Scientia Acricultura Sinica, 2019, 52(15): 2593-2603 doi:10.3864/j.issn.0578-1752.2019.15.004

0 引言

【研究意义】氮素是作物生长发育所必须的营养元素,是叶绿素的重要组成部分,氮素缺失会导致色素减少,光合性能减低,严重影响作物产量和品质的形成^[1,2]。叶片氮含量和籽粒蛋白质含量是评价作物长势和品质的主要指标之一,现阶段氮素测定主要通过全自动凯氏定氮仪进行测定,该方法优点是数据测定精确,缺点是费工费时,籽粒蛋白质含量只能籽粒成熟后才能测定,亟需一种在糜子生长发育期快速无损的监测技术。近红外光谱技术具有实时、快速、无损的监测冠层光谱信息的特点,现广泛应用于作物长势、品质等指标的监测。【前人研究进展】前人对基于高光谱技术监测叶片氮含量和籽粒蛋白质含量研究已有大量报道,对叶片氮含量预测主要是利用高光谱直接监测的模式。李金梦等^[3]利用SG平滑-Detrending-SPA-BPNN和Detrending-SPA-BPNN两种高光谱最优模型测定柑橘叶片氮含量是可行的。冯伟等^[4]利用REPIE、SDr-SDb、FD729 3个参数可以对小麦叶片氮含量进行可靠的监测。前人对籽粒蛋白质含量预测研究主要通过高光谱直接和间接2种监测模式,间接模式主要通过农学参数为链接点,建立籽粒蛋白质含量的高光谱预测模型,较直接模式能较早预测籽粒蛋白质含量。冯伟等^[5]利用“特征光谱参数—叶片氮素营养—籽粒蛋白质含量”这一技术路径,建立了基于开花期mND705参数的小麦籽粒蛋白质含量预测模型。张松等^[6]利用连续投影算法（SPA）+支持向量机（SVM）建立了冬小麦籽粒蛋白质的监测模型,验证均方根误差和R²分别为0.3587和0.9581。乔瑶瑶等^[7]以93份燕麦样品为研究对象,利用改进偏最小二乘法（MPLS）建立了近红外模型对燕麦中籽粒蛋白质的快速监测模型。顾志宏^[8]研究得出550—590 nm与670—710 nm是大麦植株氮含量的敏感波段区域,建立了基于GRVI的大麦籽粒蛋白质含量的预测模型,R²为0.6651。李振海^[9]利用灰色关联分析—偏最小二乘算法（GRA—PLS）方法构建了小麦籽粒蛋白质含量遥感预测模型,建模结果和验证结果的预测值和实测值的R²和RMSE分别为0.731、1.30%和0.609、1.19%,预测模型具有较高的精度和可靠性。贺佳等^[10]利用植株氮含量为链接点分别建立了基于MCARI1、NDCI、mNDCI、MCARI1、NDCI的拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期的冬小麦籽粒蛋白质含量的监测模型。陈鹏飞等^[11]利用氮素营养指数为中间变量,在冬小麦旗叶期,建立遥感模型,能准确预测冬小麦籽粒蛋白质含量,模型的决定系数为0.48,标准误差为0.38%,相对误差为2.32%。张新玉等^[12]利用了偏最小二乘法（PLSR）和支持向量机回归法（SVR）建立的模型能准确预测玉米单籽粒蛋白质含量。张浩等^[13]利用多元线性回归（MLR）、人工神经网络（ANN）和偏最小二乘回归（PLSR）对水稻叶片氮素和籽粒蛋白质含量进行建模,3种模型的决定系数都达到0.847以上,以PLSR的预测效果最好。前人主要利用可见光与近红外光建立的植被指数来预测植株叶片氮含量和籽粒蛋白质含量,李少昆等^[14]研究指出,小麦籽粒蛋白质含量的敏感波段主要集中在可见光（450—700 nm）和近红外波段（700—1 300 nm）,这两部分波段包含了植物90%的信息。随着光谱技术的不断发展,光谱分辨率不断提高,光谱信息和分析方法越来越丰富,如原始光谱的平滑等预处理,用连续投影法等方法进行挖掘和提取光谱数据,偏最小二乘法等方法的光谱全波段进行模型矫正优化。【本研究切入点】由于目前糜子主要种植在丘陵旱薄地区,没有相对统一的栽培技术规程,如施肥方式不同,从而造成籽粒蛋白质含量差异显著,所以急需高光谱监测技术来快速准确地预测籽粒品质。目前对籽粒蛋白质光谱监测主要集中在大宗作物上,而关于糜子的研究却较少^[15,16]。【拟解决的关键问题】本研究运用逐步多元线性回归（stepwise multiple linear regression,SMLR）、偏最小二乘回归（partial least square,PLS）和支持向量机（support vector machine,SVM）3种比较精准的模型矫正方法,构建不同氮素运筹下糜子全生育期叶片氮含量的光谱监测模型,以叶片氮含量为链接点,利用糜子叶片氮含量和籽粒蛋白质含量的密切关系,构建基于关键生育时期叶片氮含量的籽粒蛋白质含量预测模型。通过高光谱数据验证糜子叶片氮含量和籽粒蛋白质遥感预测模型的可行性,为高光谱技术在糜子生产应用中监测叶片氮含量和籽粒蛋白质含量提供理论基础。

1 材料与方法

1.1 试验设计

2017年6月至2018年10月共进行3个田间试验,设在不同的2个生态区。

试验1：2017年在忻州市定襄县良种场进行,该区位于38°33′N,112°54′E,海拔780 m,年降雨量430 mm,年均气温8.7℃,无霜期158 d左右,年日照时数达2 734.6 h,温、光、热资源适宜糜子的生长发育。前茬作物为大豆,土壤全氮含量0.82 g·kg^-1,有效磷17.3 mg·kg^-1,速效钾93 mg·kg^-1,有机质12.5 g·kg^-1,pH 8.16。试验采用两因素随机区组设计,不同施氮量为A因素,不同基肥追肥比（底肥﹕拔节肥﹕开花肥）为B因素。A因素4个水平,A1为0、A2为75 kg·hm^-2、A3为150 kg·hm^-2和A4为225 kg·hm^-2,B因素3个水平,B1为10﹕0﹕0,B2为5﹕5﹕0,B3为2﹕4﹕4,试验共10个处理,3次重复,30个小区,小区面积30 m²（5 m×6 m）。供试品种为晋黍9号,种植密度为6×10⁵株/hm²,行距为30 cm,株距为30 cm,每穴3—5株。2017年6月22号播种,9月下旬收获。磷肥（120 kg·hm^-2）和钾肥（90 kg·hm^-2）作为基肥一次性施入土壤。分别在拔节期（7月22日）、抽穗期（8月14日）、开花期（8月20日）、灌浆期（9月8日）和成熟期（9月28日）测定糜子冠层光谱反射率,每个小区测定5个点,每个点的测量重复5次,剔除异常值然后取其平均值,同步取植株样测定叶片氮含量。本试验主要用于模型的建立及验证,3次重复分别获得150个光谱数据、150个叶片氮含量数据和30个籽粒蛋白质含量数据,剔除异常值获得122个光谱数据,23个籽粒蛋白质数据。随机筛选13个灌浆期光谱数据及其叶片氮含量数据用于模型的验证。

试验2：2018年在忻州市定襄县良种场继续进行试验,6月25号播种,前茬作物为谷子,土壤全氮含量0.58 g·kg^-1,有效磷9.8 mg·kg^-1,速效钾60 mg·kg^-1,有机质10.2 g·kg^-1,pH 8.48。试验设计跟试验1一样,测定指标主要是开花期（8月22日）、灌浆期（9月9日）和成熟期（9月28日）的冠层光谱数据、叶片氮含量和籽粒蛋白质含量。本试验主要用于模型的检验,1次重复共获得30个光谱数据、30个叶片氮含量数据和10个籽粒蛋白质含量数据,剔除异常值获得25个光谱数据,7个籽粒蛋白质数据,9个灌浆期叶片氮含量数据。

试验3：2018年在河曲县文笔镇邬家沙梁村进行试验,河曲县是糜子主产区。该地处于丘陵旱薄地区,年平均气温为7.8℃左右,年降雨量为350 mm,海拔1 036 m,无霜期150 d左右。6月10号播种,前茬作物为玉米,土壤全氮含量0.89 g·kg^-1,有效磷6.59 mg·kg^-1,速效钾85.5 mg·kg^-1,有机质14.1 g·kg^-1,pH 8.66。试验设计同试验1一样,本试验主要用于模型的检验,开花期（8月10日）和灌浆期（8月28日）1次重复共获得20个光谱数据和20个叶片氮含量数据,剔除异常值获得14个光谱数据,获得8个灌浆期叶片氮含量数据。

1.2 测定方法

1.2.1 光谱测定采用美国Analytical Spectral Device（ASD）公司生产的FieldSpec 4型背挂式野外高光谱辐射仪。波段范围为350—2 500 nm,视场角度为25°,其中350—1 000 nm光谱采样间隔1.4 nm,光谱分辨率3 nm;1 000—2 500 nm光谱采样间隔2 nm,光谱分辨率10 nm,所用的仪器在每季度用白色标准白版校准1次。糜子冠层光谱测定选择在10：00—14：00,天气晴朗、无风或风速很小的天气条件下进行,测量时传感器探头垂直向下,距冠层顶垂直高度约1.0 m。测量过程中,及时在每组目标观测前后进行标准白板校正。

1.2.2 叶片氮含量和籽粒蛋白质含量的测定与光谱测定同步,每小区取5株,按叶片、茎、籽粒、皮壳（含穗轴）进行分样,在105℃下杀青30 min后80℃下烘干,称重,粉碎。用全自动凯氏定氮仪测定成熟期籽粒氮含量和不同生育时期叶片氮含量（leaf nitrogen content,LNC,%）。籽粒蛋白质含量（grain protein content,GPC,%）=籽粒氮含量×6.25;氮素转运率（%）=（开花期叶片氮素含量-成熟期叶片氮素含量）/开花期叶片氮素含量。

1.3 模型构建及评价

运用逐步多元线性回归^[17]（SMLR）、偏最小二乘回归^[18]（PLS）和支持向量机^[19]（SVM）进行模型构建。运用决定系数（coefficient of determination,R²）、均方根误差（root mean squared error,RMSE）和预测残差（Residual prediction difference,RPD）等统计参数进行模型评价,其中R²越接近1,RMSE越小,表明模型具有较好的预测精度。当RPD>2时,模型具有较好的预测能力,1.4<RPD<2时,模型具有中等预测能力,RPD<1.4时,模型预测能力较差。

${{R}^{2}}=1-\frac{\sum\nolimits_{\text{i}=\text{1}}^{\text{n}}{\text{(}{{\text{Y}}_{\text{i}}}-{{{\text{{Y}'}}}_{\text{i}}}}\text{)/(n}-\text{p}-\text{1)}}{{{\sum\nolimits_{\text{i}=\text{1}}^{\text{n}}{\text{(}{{\text{Y}}_{\text{i}}}-{{{\text{{Y}'}}}_{\text{i}}}\text{)}}}^{\text{2}}}\text{/(n}-\text{1)}}$

$RMSE=\overline{\left){\frac{\text{1}}{\text{n}}\sum\limits_{\text{i}=\text{1}}^{\text{n}}{{{\text{(}{{\text{Y}}_{\text{i}}}-{{{\text{{Y}'}}}_{\text{i}}}\text{)}}^{\text{2}}}}}\right.}$

$RPD=\frac{SD}{RMSE}$

式中,n表示样本数,p为进入模型中的变量个数,Y_i′和Y_i分别是预测值和实测值,SD（standard deviation）为实测值的标准差。

1.4 数据处理

用ViewSpec Pro对采集到的数据进行平均处理,剔除异常值;采用SPSS 19.0对试验数据进行描述性统计分析;MATLAB7.0进行SMLR特征提取和PLS、SVM模型构建;Unscrambler9.7对光谱数据进行一阶微分处理和Savitzky-Golay平滑处理;Excel和Origin进行作图分析。

2 结果

2.1 描述性统计分析

由表1可以看出,叶片氮含量（LNC）的校正集和验证集最大值分别为3.990和3.930,最小值分别为1.090和1.270,全距较大,表明样本具有一定的差异性,校正集和验证集均值相近,标准差较小,为实现糜子叶片氮含量和籽粒蛋白质含量高光谱监测奠定了有效的数据基础。

Table 1
表1
表1糜子叶片氮含量（LNC）的描述性统计分析
Table 1Descriptive statistics analysis for leaf nitrogen content of broomcorn millet

样本类型 Type of sample	样本数 Number of sample	全距 Total distance	极小值 Mix	极大值 Max	均值 Mean	标准差 Standard deviation
建模集 Calibration set	122	2.900	1.090	3.990	2.974	0.724
验证集 Validation set	39	2.660	1.270	3.930	3.007	0.722

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2.2 光谱特性分析

由于空气水汽和环境等噪音的影响,剔除了1 800—1 950 nm的数据。以糜子开花期为例（图1-A）,不同氮素运筹下反射率趋势大致相同,550和670 nm处形成反射峰和吸收谷,700—1 300 nm处形成近红外高反射平台,不同处理在近红外波段（780—1 350 nm）的光谱反射率有明显的变化差异,以A3B3处理的反射率最高,对照A1的反射率最低,主要是由于合理的施氮量可以建立合理的糜子群体结构和叶片细胞内部结构,造成该区域波段的吸收率低,反射率高。

图1

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图1糜子冠层光谱特征

Fig. 1Spectral characteristics of broomcorn millet

由图1-B可以看出,不同生育时期的冠层光谱反射率的差异性主要集中在近红外光780—1 350 nm区域,以抽穗期的冠层反射率最高,成熟期的最低,主要是由于抽穗期糜子叶片叶绿素含量较高,群体长势良好,而成熟期糜子植株叶片发黄,其冠层光谱不具备绿色植被的光谱特征。表明利用冠层光谱对不同施氮量的敏感响应性进行叶片氮含量（LNC）定量分析是可行的。

2.3 叶片氮含量（LNC）与高光谱的相关性及敏感波段的确立

通过对糜子原始光谱（R）和一阶导数光谱反射率（1ST）与叶片氮含量（LNC）进行相关性分析（图2）,可以看出原始光谱叶片氮含量（LNC）的敏感区域主要集中在400—800 nm,一阶导数光谱叶片氮含量（LNC）的敏感区域主要集中在500—1 700 nm,根据逐步多元线性回归（SMLR）分析,将418、697和2 274 nm作为原始光谱的特征波段,将534、683和2 084 nm作为一阶导数光谱的特征波段。将这6个波段作为输入样本进行模型的构建（表2）。

图2

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图2糜子叶片氮含量（LNC）与冠层光谱反射率和一阶导数光谱数据的相关性

Fig. 2Correlation between leaf nitrogen content of broomcorn millet and canopy spectral reflectance and the first derivative spectral

Table 2
表2
表2基于SMLR方法的叶片氮含量（LNC）的光谱特征
Table 2Spectral characteristics of leaf nitrogen content based on SMLR

预处理 Pretreatment	光谱特征 Spectral characteristics (nm)
R	418	697	2274
1ST	534	683	2084

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2.4 糜子叶片氮含量（LNC）的高光谱模型

利用试验1的原始光谱反射率（R）和一阶导数（1ST）数据,通过SMLR、PLS和SVM 3种建模方法构建糜子全生育期叶片氮含量（LNC）的估算模型。根据建模集的决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）和预测残差（RPD）选取最佳模型,利用试验2和试验3数据对模型进行验证。由表3可以看出,除R-SMLR模型外,其他模型的拟合集和验证集的R²都达到0.8以上,RPD都达到2以上,对糜子叶片氮含量都有准确的预测能力。通过验证集的模型评价指标可以看出,SVM模型要优于SMLR和PLS模型,并且R-SVM模型效果优于1ST-SVM,建模集和验证集的R²分别为0.928、0.924;RMSE值相对较小,分别为0.19、0.12;RPD都大于2,分别为3.71、6.07。说明R-SVM模型可以更加准确地预测全生育期糜子叶片氮含量。

Table 3
表3
表3糜子叶片氮含量（LNC）的高光谱模型的拟合（n=122）及验证（n=39）
Table 3Fitting(n=122) and validation(n=39) models of hyperspectal in leaf nitrogen content

模型类型 Model type	建模集 Calibration set			验证集 Validation set			变量个数 Number of variable
模型类型 Model type	决定系数 R²	均方根误差 RMSE	预测残差 RPD	决定系数 R²	均方根误差 RMSE	预测残差 RPD	变量个数 Number of variable
R-SMLR	0.754	0.85	0.85	0.790	0.44	1.63	3
1ST-SMLR	0.858	0.27	2.65	0.882	0.15	4.65	3
R-PLS	0.829	0.30	2.42	0.894	0.14	5.05	4
1ST-PLS	0.957	0.15	4.80	0.885	0.14	5.09	4
R-SVM	0.928	0.19	3.71	0.924	0.12	6.07	3
1ST-SVM	0.900	0.23	3.14	0.911	0.12	5.87	2

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2.5 糜子叶片氮含量（LNC）与籽粒蛋白质含量（GPC）的相关性及定量关系

由图3可以看出,不同处理糜子叶片氮含量都以拔节期最高,开花期以后,随着生育进程的推进叶片氮含量逐渐减小,其中对照A1的叶片氮素转运率最高,为60.40%,A3B3处理的转运率最低,为38.86%,这主要是因为糜子耐低氮、氮素利用效率较其他作物高和自身调节能力强。

图3

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图3不同处理对糜子叶片氮含量的影响

Fig. 3Effects of different treatments on leaf nitrogen content of broomcorn millet (n=30)

利用试验1和试验2数据分别对不同生育时期的叶片氮含量（LNC）和成熟期籽粒蛋白含量进行相关性分析（表4）。可以看出,开花期、灌浆期和成熟期叶片氮含量（LNC）与籽粒蛋白质含量（GPC）达到极显著正相关,分别为0.48、0.66和0.73,拔节期和抽穗期与籽粒蛋白含量达到正相关,但差异不显著,主要是由于拔节期和抽穗期主要以营养生长和生长发育并进为主,从开花期以后,植株由营养生长转为生殖生长,氮素营养逐渐向籽粒转运,所以叶片氮含量和籽粒蛋白质含量拟合程度越来越高。

Table 4
表4
表4不同生育时期叶片氮含量间及与成熟期籽粒蛋白质含量的相关性
Table 4Correlation coefficient between leaf nitrogen content at different growth stages and grain protein content of maturity

生育时期 Growth stage	拔节期 Jointing	抽穗期 Booting	开花期 Heading	灌浆期 Filling	成熟期 Maturity	籽粒蛋白质含量 GPC
拔节期Jointing	1.00
抽穗期Booting	0.55**	1.00
开花期Heading	0.40*	0.31	1.00
灌浆期Filling	0.45**	0.35*	0.58**	1.00
成熟期Maturity	0.26	0.07	0.63**	0.61**	1.00
籽粒蛋白质含量 GPC	0.10	0.22	0.48**	0.66**	0.73**	1.00

* and ** indicate significant correlations at 0.05 and 0.01 levels, respectively
**和* 分别表示1%和5%水平上差异显著

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2.6 基于糜子叶片氮含量（LNC）的籽粒蛋白质含量（GPC）光谱模型的构建

利用开花期、灌浆期和成熟期的叶片氮含量（LNC）与籽粒蛋白质含量（GPC）建立线性关系（表5）,该方程能较好的反应叶片氮含量（LNC）和籽粒蛋白质含量（GPC）的定量关系,其决定系数分别为0.631、0.872和0.900。

Table 5
表5
表5开花期、灌浆期和成熟期叶片氮含量（LNC）与籽粒蛋白质含量（GPC）的模型
Table 5Monitoring models of grain protein content based on leaf nitrogen content at heading, filling and maturity (n=30)

生育时期 Growth stage	拟合方程 Equation	决定系数 R²
开花期 Heading	y=2.5509x+5.1857	0.631
灌浆期 Filling	y=1.8327x+8.8819	0.872
成熟期 Maturity	y=1.1921x+11.789	0.900

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由于开花期糜子叶片氮含量和籽粒蛋白质含量决定系数（R²=0.631）较灌浆期和成熟期差,并且灌浆期较成熟期更能较早预测糜子叶片氮含量,所以利用灌浆期的糜子叶片氮含量为链接点来建立籽粒蛋白质的高光谱预测模型。为了考察模型的可靠性和普适性,利用试验1、试验2和试验3的灌浆期光谱数据和叶片氮含量数据对模型进行验证,预测值和实测值1﹕1关系见图4,可以看出R-SVM模型的RPD值最大,为1.65,RMSE为0.14,R²为0.7476,所以能在灌浆期较好预测糜子叶片氮含量。该模型同试验1建立的糜子全生育期叶片氮含量预测模型一致,都以R-SVM模型最优。说明R-SVM模型可以较好预测灌浆期糜子叶片氮含量,进而间接预测籽粒蛋白质含量。

图4

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图4基于高光谱参数的糜子灌浆期叶片氮含量预测值和实测值比较

Fig. 4Comparison of predicted with observed at leaf nitrogen content at filling stage in broomcorn millet based on hyperspectral parameters (n=30)

3 讨论

3.1 糜子叶片氮含量的高光谱监测

氮素是植物生长发育必需的大量元素之一,是植物体内叶绿素、蛋白质、核酸、激素等大量功能物质的重要组成元素。氮素缺乏,叶片色素含量减少,光合作用减弱,导致叶片提前衰老和死亡,严重影响植物产量和品质的提高。氮素对产量的贡献率高达40%—50%^[20,21],是评价植物光合作用效率和营养水平的重要指标^[22]。前人对不同作物叶片氮含量的光谱监测研究已有大量报道,冯伟^[4]和薛利红^[23]等主要是通过可见光和近红外光建立的植被指数来预测作物的叶片氮含量,并且后者研究得出全生育时期红波段（660 nm）和蓝波段（460 nm）组成的比值指数和归一化指数能较好预测小麦叶片含氮量,红波段（660 nm）与本试验得出的原始光谱和一阶导数特征光谱波段697 nm和683 nm基本一致。由于多数植被指数是由可见光和近红外光组成的,与具有2 000多个波段的高光谱数据相比,很难代表所有光谱信息,导致一些重要光谱信息丢失,并且归一化植被指数（NDVI）和相关植被指数与一些农学参数存在“饱和”现象,从而减低了预测模型的精度^[24]。所以本试验主要运用了逐步多元线性回归（SMLR）、偏最小二乘回归（PLS）和支持向量机（SVM）模型来预测糜子叶片氮含量,以支持向量机（SVM）的预测模型最优,这与张松等^[6]研究得出最优的监测模型一致。

3.2 糜子籽粒蛋白质含量的高光谱监测

籽粒蛋白质含量是评价作物品质的重要指标之一,由于常规室内分析化学法测定籽粒蛋白质含量费工费时等缺点^[25],而高光谱监测技术能够大范围内实时监测籽粒蛋白质相关指标的动态变化,因此国内外****利用高光谱监测技术对籽粒蛋白质含量进行了大量研究。目前监测籽粒蛋白质的研究方法主要有直接方法（遥感信息—籽粒蛋白质含量）和间接方法（遥感信息—农学参数—籽粒蛋白质含量）^[26],其中直接监测籽粒蛋白质含量的主要方法有近红外光谱仪快速监测^[7]和全波段人工神经网络（ANN）、偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机（SVM）等模型监测^[6,9,12-13]。间接方法主要是通过利用与籽粒蛋白质含量密切相关的农学参数为链接点来建立基于光谱信息（植被指数、红边面积等）的籽粒蛋白质含量监测模型。由于叶片氮素含量和籽粒蛋白质含量密切相关,所以许多****通过监测植株叶片氮含量来预测籽粒蛋白质含量^{[5,8,10-11,27-28]}。本试验以糜子叶片氮含量为链接点,建立了基于糜子籽粒蛋白质含量的高光谱监测模型,得出以灌浆期R-SVM的监测模型最优。李映雪等^[29]研究RVI（1220,710）能够较好地预测小麦灌浆期的叶片氮含量,进而间接预测籽粒蛋白质含量;贺佳等^[10]研究得出在抽穗期和灌浆期监测冬小麦籽粒蛋白质含量效果较好,这与本试验灌浆期的监测模型最优相一致,这主要是由于籽粒蛋白质的形成是呈动态变化的,籽粒灌浆前主要以营养生长或营养生长和生殖生长并进为主,叶片氮素同化较慢,籽粒灌浆后,以生殖生长为主,氮素营养快速同化储存于籽粒,所以灌浆期监测模型优于其他生育时期。屈莎等^[30]研究得出以冬小麦开花期植株氮素含量为中间变量的模型建模及反演精度最好,这与本试验的研究结果有一定差异,可能是由于不同作物品种在不同生育时期对氮素营养的敏感度不同造成的。

另外,本试验还有一些不足之处,在建立糜子叶片氮含量和籽粒蛋白质含量模型过程中,河曲试验地糜子在开花期受到大风雨水袭击,造成植株出现部分倒伏,从而对试验数据准确性产生了一定影响。试验只考虑了氮素和不同生态区这2个因子,而没有考虑不同品种和密度等因子的变化,因此,下一步对其他因子进行分析,综合建立一套多因子的籽粒蛋白质监测模型。

4 结论

本文通过“遥感信息—农学参数—籽粒蛋白质含量”这一研究思路,初步建立了糜子叶片氮含量和籽粒蛋白质含量的高光谱监测模型,全生育期以R-SVM监测糜子叶片氮含量的模型最优,并且灌浆期R-SVM监测糜子叶片氮含量模型要优于拔节期、抽穗期和开花期,进而间接预测籽粒蛋白质含量。通过这一研究将有助于指导糜子优化田间管理、种植业结构调整和籽粒品质分级,为遥感技术在糜子优质高产栽培和精准农业发展提供技术基础。

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采用去穗和疏花方法调节稻穗氮需求量 ,研究了水稻氮素供需差 (NSDB)对不同叶位叶片氮转运和衰老的影响。结果表明 ,在NSDB <0的条件下 (对照 ) ,植株上部 4张叶输出氮素 ,叶片正常衰老 ;随NSDB提高 ,顶部叶片尤其是顶 4叶的氮素输出显著减少 ,叶片MDA含量下降 ,SOD和CAT酶活力提高 ,上位叶与下位叶之间的叶色差缩小 ;当NSDB >0以后 (去穗 ) ,上部 4叶的氮积累量不仅未减少 ,相反还有显著的增加 ,叶片的衰老进程被延缓。研究证实顶 4叶叶色受氮素供需差的影响最大 ,当土壤供氮不能满足库需氮时 ,顶 4叶叶色浅于顶 3叶

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【目的】研究分析水稻氮素和SPAD值的叶位分布特点，并试图提出SPAD计诊断氮素营养状况的最佳测定叶位。【方法】在95-38、武育粳3号、镇稻5394、9915等4个粳型品种和1个籼型品种R161-10的盆播氮肥试验和宁粳2号大田氮肥试验的基础上，研究水稻氮素和叶绿素含量（SPAD值）随叶位的空间分布特征，并对不同叶位叶片的含氮率、叶绿素含量、SPAD值之间及其与总叶片含氮率和植株含氮率之间的相关性进行分析，比较不同叶位叶片SPAD测定值的变异系数。【结果】水稻不同叶位叶片含氮率、叶绿素含量、SPAD值均存在差异，增加施氮量能提高叶片含氮率、叶绿素含量和SPAD值，同时减少叶位间的差异；SPAD值对氮素的敏感性顺序为顶4叶、顶3叶和顶2叶，而顶1叶的敏感性排序因品种不同而不同；穗分化期、齐穗期和成熟期均以顶3叶与总叶片及植株含氮率相关系数最高；且适宜氮素水平下，穗分化期顶3叶SPAD值的变异系数最小。【结论】以某一特定叶片的SPAD值或以叶色差的大小来诊断水稻氮素营养状况和推荐水稻穗肥施用时，顶3叶是较为理想的指示叶或参照叶。

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氮素是果树生长发育的一种大量必需元素, 及时准确地监控果树的氮营养状况, 对果树的合理施肥、增产、优化果实品质以及减缓过量施氮引起的水资源污染具有重要意义。利用高光谱成像技术结合多变量统计学方法, 建立了柑橘植株叶片的含氮量预测模型。研究步骤为: 高光谱扫描、提取平均光谱曲线、预处理原始光谱数据、采用连续投影法提取特征波段和建立含氮量预测模型。从SG平滑、 SNV、 MSC、 1-Der等11种预处理方法中筛选出的较优预处理方法是SG平滑、 Detrending和SG平滑-Detrending。对应这三种最优预处理方法, 先采用连续投影法挑选出各自的特征波长, 然后将各特征波段下的光谱反射率作为偏最小二乘、多元线性回归和反向传播人工神经网络模型的输入, 各自建立三个预测模型。从以上获得的9个预测模型中, 得出两个最优模型SG平滑-Detrending-SPA-BPNN（Rp: 0.851 3, RMSEP: 0.188 1）和Detrending-SPA-BPNN（Rp: 0.8609, RMSEP: 0.159 5）。结果表明, 利用高光谱数据测定柑橘叶片含氮量具有可行性。这为实时、准确地监控柑橘植株生长过程中叶片含氮量的变化以及合理科学的氮肥施加提供了一定的理论基础。

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为定量分析小麦籽粒蛋白质含量、叶片氮素营养指标、冠层高光谱参数的相互关系，确立能够准确预测小麦籽粒蛋白质含量的敏感光谱参数和定量模型，2003—2006年在连续3个生长季不同小麦品种和不同施氮水平的4个大田试验条件下，于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定植株氮素含量和籽粒蛋白质含量。试验1以低蛋白质含量的宁麦9号和高蛋白质含量的豫麦34为材料，试验2以低、中、高蛋白质含量的宁麦9号、扬麦12和豫麦34为材料，试验3以低蛋白质含量的宁麦9号、中蛋白质含量的扬麦10号和淮麦20以及高蛋白质含量的徐州26为材料，试验4以低蛋白质含量的宁麦9号和中蛋白质含量的扬麦10号为材料。结果显示，不同品种小麦的籽粒蛋白质含量随施氮水平的提高而增加，可以通过开花期叶片氮含量和氮积累量进行可靠的估测。而不同试验条件下的叶片氮含量和氮积累量可以基于统一的光谱参数进行定量反演，其中基于REPle和mND705的叶片氮含量监测模型及基于SDr/SDb和FD742的叶片氮积累量监测模型，具有可靠的预测性和适用性。根据特征光谱参数—叶片氮素营养—籽粒蛋白质含量这一技术路径，以叶片氮素营养为交接点将两部分模型链接，建立了基于开花期高光谱参数的小麦籽粒蛋白质含量预测模型，经独立资料检验表明，以参数mND705、REPle、SDr/SDb和FD742为变量建立成熟期籽粒蛋白质含量预报模型均给出较好的检验结果。因此，利用开花期关键特征光谱指数可以直接评价小麦成熟期籽粒蛋白质含量状况，其中基于mND705参数的预测模型更为准确可靠。

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【目的】及时、有效地预测籽粒蛋白质含量，能够为优质小麦品种的收购和加工提供科学合理的决策支持信息。本研究从籽粒蛋白质形成的氮素运转规律出发，研究冬小麦籽粒蛋白质遥感预测的可行性及在区域与年际间的扩展性，为高分辨率遥感卫星进行大面积蛋白质预测提供理论依据。【方法】利用2012—2013年4个冬小麦品种×4个氮肥梯度的试验数据和地面高光谱数据进行建模；基于小麦籽粒蛋白质形成的氮素运转机理，通过分析籽粒氮素累积量的两个主要来源及其之间的比例关系，重点抓住开花前的植株氮素累积量再运转这一主要来源，而灌浆期根际的氮素直接吸收则通过其与前者的比例关系来确定，通过相关农学参数模型的耦合，同时加入温度影响因子对籽粒氮素运转的影响，初步阐明了利用开花期小麦叶片氮含量可以预测籽粒蛋白质含量的应用机理；然后选择与叶片氮含量相关的植被指数，利用灰色关联分析-偏最小二乘算法（GRA-PLS）选择与叶片氮含量关联度较高的植被指数并进行小麦叶片氮含量的估算，通过与氮素运转模型的耦合构建了基于氮素运转原理的籽粒蛋白质含量遥感预测模型；最后利用2009—2010年的品种×播期×肥料试验和2012—2013年的其他品种氮肥处理试验进行验证。【结果】（1）通过GRA方法对叶片氮含量和植被指数间的关联度进行计算，选择关联度较大的前5个植被指数进行叶片氮含量建模，其植被指数分别为mND705、NDVIcanste、Readone、DCNI和NDCI；（2）通过PLS方法构建的叶片氮含量模型，建模结果的预测值与实测值的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）分别为0.859和0.257%，验证结果的R2和RMSE分别为0.726和0.063%，利用GRA-PLS方法估算叶片氮素含量具有较好的稳定性；（3）构建的蛋白质预测模型，建模结果和验证结果的预测值与实测值的R2和RMSE分别为0.713、1.30%和0.609、1.19%，预测模型具有较高的精度与可靠性。【结论】基于氮素运转规律构建的小麦籽粒蛋白质含量遥感预测模型，可以作为应用开花期遥感信息来预测籽粒蛋白质含量的机理性解释，初步实现了本研究区域和年际间的籽粒蛋白质含量预测，具有一定的应用前景。

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氮素是植被进行生命活动的必需元素, 它在蛋白质、核酸、叶绿素和酶等物质的生物合成中起重要作用, 并在植被的光合作用中起到关键作用。植被氮素浓度高光谱遥感反演技术是自20世纪70年代以来的研究热点。近年来随着高光谱遥感技术的发展, 可将光谱波段在某一光谱区域进行细分的优势, 为与植被氮素相关的光谱特性研究提供了有力的技术手段。结合近几年主要地理科学文献上发表的植被氮素浓度高光谱遥感监测的最新研究成果, 介绍了植被氮素浓度高光谱遥感监测的原理及相关问题。从植被氮光谱指数、叶绿素指数的植被氮含量反演、回归模型和反演植被氮浓度影响因素的消除方面, 详细介绍了植被氮素浓度高光谱遥感反演这四个方面的主要技术方法, 总结分析了研究结论, 并讨论了研究发展趋势。

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薛利红, 曹卫星, 罗卫红, 张宪 . 小麦叶片氮素状况与光谱特性的相关性研究
植物生态学报, 2004,28(2):172-177.

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系统分析了不同时相下两个小麦(Triticum aestivium)品种叶片含氮量及叶片氮积累量与冠层光谱反射特征的关系。结果表明，随施氮水平的增加，小麦冠层在可见光区的反射率逐渐降低，而近红外波段的反射率逐渐升高。小麦叶片氮素状况与比值指数或归一化指数显著相关，两个品种表现极为一致，可以用一个指数方程来拟合。分阶段建模并没有提高模型的精度，因此可以建立一个适用于整个生育时期的通用氮素诊断方程。叶片含氮量同光谱指数在整个生育期内的关系要优于叶片氮积累量的，其中，与叶片含氮量关系最佳的指数为红波段(660 nm)和蓝波段(460 nm)的组合(R2>0.80)；与叶片氮积累量关系最佳的光谱指数为中红外波段(1 220 nm)与红波段(660 nm)的组合(R2>0.62)。

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李映雪, 朱艳, 田永超, 姚霞, 秦晓东, 曹卫星 . 小麦叶片氮含量与冠层反射光谱指数的定量关系
作物学报, 2006,32(3):358-362.

URL Magsci [本文引用: 1]

本文以3种蛋白质类型的小麦品种在不同施氮水平下的3年田间试验为基础，研究了小麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系。结果显示，不同试验中拔节后叶片氮含量均随施氮水平呈上升趋势，同时冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异。对于低、中、高籽粒蛋白质含量的品种，叶片氮含量与冠层反射光谱的归一化植被指数NDVI (1 220, 710)和红边位置均有密切的定量关系，决定系数在0.80左右。对于不同品质类型小麦品种，均可利用统一的回归方程描述其叶片氮含量随反射光谱参数的变化，对于低蛋白类型品种，采用单独的回归系数即可提高叶片氮含量估测的准确性。本研究确立的小麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系可用于不同的小麦品种、生育时期和施氮水平，为小麦氮素营养的监测诊断与精确施肥等提供理论依据和技术途径。

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王纪华, 黄文江, 赵春江, 杨敏华, 王之杰 . 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, 2003,7(4):277-284.

DOI:10.11834/jrs.20030408 URL Magsci [本文引用: 1]

对可见光至短波红外波段(350―2500nm)冬小麦田间冠层光谱反射率与叶片含氮量间的关系进行了相关分析。结果表明，820―1100nm波段的光谱反射率与叶片含氮量极显著正相关；1150―1300hm波段的光谱反射率与叶片含氮量显著正相关，以上两波段为叶片全氮的敏感波段。对各生育时期叶片全氮与其他生化组分的关系进行了回归分析，并建立了相关的回归方程，显著性检验结果表明，方程具有较高的可靠性。小麦的叶片含氮量可以估算其它生化组分及干物质指标含量，开花期叶片含氮量可用来估测籽粒蛋白质和干面筋等品质指标含量。

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DOI:10.11834/jrs.20030408 URL Magsci [本文引用: 1]

李映雪, 朱艳, 田永超, 尤小涛, 周冬琴, 曹卫星 . 小麦冠层反射光谱与籽粒蛋白质含量及相关品质指标的定量关系
中国农业科学, 2005,38(7):1332-1338.

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研究了不同施氮水平下小麦籽粒蛋白质含量及相关品质性状与冠层反射光谱、植株氮素状况之间的定量关系。结果表明，小麦灌浆期冠层反射光谱可以用来直接预测籽粒蛋白质含量、沉降值和降落值，成熟期冠层反射光谱对籽粒醇溶蛋白和谷蛋白含量的监测具有较高的可靠性；籽粒蛋白质含量与花后14 d叶片含氮量的相关性较好，并且花后14 d比值指数RVI (1220, 710)能准确反演叶片含氮量，进而可以间接地预测籽粒蛋白质含量。据此提出了小麦籽粒蛋白质含量及相关品质指标的两种监测技术途径：基于灌浆期反射光谱的直接预测和基于花后14 d（灌浆中期）叶片含氮量的间接估测。

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屈莎, 李振海, 邱春霞, 杨贵军, 宋晓宇, 陈召霞, 刘畅 . 基于开花期氮素营养指标的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感监测
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