1實(shí)驗(yàn)背景

葉綠素濃度往往是植物營(yíng)養(yǎng)脅迫、光合作用能力和發(fā)展衰老各階段的良好指示參數(shù)，地物光譜技術(shù)和遙感技術(shù)探測(cè)葉綠素濃度在農(nóng)業(yè)和自然植物群落等研究方向往往受到很大關(guān)注。大多數(shù)研究集中關(guān)注光譜反射率和葉綠素a或總?cè)~綠素濃度的關(guān)系，有些則研究葉綠素b或者葉綠素a跟葉綠素b濃度的比值，還有其他研究主要針對(duì)類胡蘿卜素的濃度或者類胡蘿卜素與葉綠素的比值。

許多研究表明，植被光譜“紅邊"對(duì)植被生長(zhǎng)狀況反映敏感，植被紅邊拐點(diǎn)是植物反射光譜曲線中斜率大的點(diǎn)，位于波長(zhǎng)690~720nm之間，實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)已證實(shí)了紅邊拐點(diǎn)的波長(zhǎng)位置和葉片樣品的葉綠素濃度存在正相關(guān)關(guān)系。

本文通過不同葉綠素濃度的水稻葉片的反射率以及反射率一階微分曲線的紅邊測(cè)量和計(jì)算，進(jìn)一步研究水稻葉片反射率與其葉綠素濃度之間的相關(guān)性以及水稻葉片的光譜紅邊波長(zhǎng)位置與其葉綠素濃度之間的關(guān)系。

2地物光譜儀基本工作原理

此外，?地物光譜儀的應(yīng)用廣泛，?包括礦產(chǎn)勘探中的礦物鑒定和資源估算，?以及遙感應(yīng)用中的地表分類和災(zāi)害監(jiān)測(cè)等。?例如，?礦產(chǎn)勘探中，?不同礦物具有獨(dú)特的光譜特征，?通過光譜分析可以識(shí)別礦物種類和分布情況。?在遙感應(yīng)用中，?地表分類通過衛(wèi)星或無人機(jī)搭載的光譜儀進(jìn)行，?對(duì)地表進(jìn)行分類和監(jiān)測(cè)，?如森林、?農(nóng)田、?城市等。?災(zāi)害監(jiān)測(cè)則通過光譜分析快速評(píng)估自然災(zāi)害的范圍和程度?。

3實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)

前期準(zhǔn)備

本次實(shí)驗(yàn)選擇品種為雜交梗稻常優(yōu)1號(hào)（常優(yōu)99-1）水稻為研究對(duì)象，對(duì)種植該水稻的9個(gè)區(qū)域分別進(jìn)行了不同點(diǎn)的施肥處理，其生長(zhǎng)優(yōu)劣狀況有明顯的不同。

對(duì)9個(gè)不同施肥處理的區(qū)域的常優(yōu)水稻分別選取10個(gè)有代表性的功能葉片，用葉綠素儀測(cè)量每個(gè)葉片的葉綠素濃度，每個(gè)葉片在不同的葉片位置測(cè)量葉綠素濃度4次，隨后將葉片摘下，以每個(gè)區(qū)域的10個(gè)葉片為一組通過ATP9100F手持式地物光譜儀在陽光下進(jìn)行光譜反射測(cè)量。10個(gè)葉片以不同順序上下疊加，利用25°視場(chǎng)探頭距離葉片高度大約5cm對(duì)每個(gè)葉片迅速進(jìn)行了光譜測(cè)量，其光譜測(cè)量范圍為300~1100nm，光譜分辨率在2nm之內(nèi)。

數(shù)據(jù)分析與處理

在400~500nm與600~700nm之間，由于藍(lán)、紅光波段的光輻射備葉綠素全吸收進(jìn)行光合作用二形成兩個(gè)底反射區(qū)，具有較低的反射比，一般低于10%；而從500nm起葉子的吸收減少，一般在550nm處為低，即綠色波段部分，在這里形成一個(gè)小的反射峰，反射率大約在20%左右，這也是植物葉子呈綠色的原因；然后在700nm處反射率突然上升，進(jìn)入近紅外波段后曲線平緩起來，成為高反射平臺(tái)區(qū)，一般達(dá)到50%~60%，有的則更高些。這里反射率從葉綠素的紅色波段吸收區(qū)的低點(diǎn)變化到近紅外由于葉片散射而反射率比較高的過渡地區(qū)即被稱為“紅邊"區(qū)，一般位于波長(zhǎng)690~720nm之間，“紅邊"在反射率的一階微分曲線里很重要，一些研究者已經(jīng)證實(shí)了葉片紅邊與葉綠素濃度之間的關(guān)系；而“紅邊"這是“紅邊"區(qū)植物反射光譜曲線中斜率大的點(diǎn)，即反射率變化快的點(diǎn)。

其中：R（λ_i）’為波長(zhǎng)i（λ_i）處的一階微分反射光譜，λ_i+1，λ_i，λ_i-1為相鄰波長(zhǎng)。

利用公式（1）對(duì)9個(gè)區(qū)域所選的不通風(fēng)葉綠素濃度的水稻葉片反射光譜分別取一階導(dǎo)數(shù)，從而得到其紅邊拐點(diǎn)的波長(zhǎng)位置

以葉綠素濃度為自變量x，水稻葉片的紅邊拐點(diǎn)波長(zhǎng)位置為因變量y，進(jìn)行線性回歸分析

水稻葉片反射紅邊拐點(diǎn)和葉綠素濃度之間具有很好的相關(guān)性，復(fù)相關(guān)系數(shù)（R²）達(dá)到0.88，這與實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)已經(jīng)證實(shí)了的紅邊拐點(diǎn)的波長(zhǎng)位置和葉片樣品的葉綠素濃度是正相關(guān)的理論是相符合的，由此可看出利用野外地物光譜儀數(shù)據(jù)定量估算和分析水稻葉片的葉綠素濃度的可行的。

4結(jié)論

本次實(shí)驗(yàn)在分析水稻葉片的反射光譜特征的基礎(chǔ)上，通過對(duì)其光譜反射率及其反射紅邊位置與葉片葉綠素濃度之間的相關(guān)性進(jìn)行了研究和分析。研究結(jié)果表明：

（1）水稻葉片反射率與葉綠素濃度之間的相關(guān)性與波長(zhǎng)譜段有著密切的關(guān)系，在420~726nm之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，在726~1000nm之間為正相關(guān)；在450~686nm和750~770nm之間兩者保持較高的相關(guān)性，且在686nm處兩者達(dá)到高的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)大于0.95，而在726nm處相關(guān)性為0。因此本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了地物高光譜技術(shù)進(jìn)行水稻葉綠素濃度的可探測(cè)性和進(jìn)行最1佳波段選擇的必要性。

（2）水稻葉片葉綠素含量與其反射光譜紅邊拐點(diǎn)位置之間有著良好的線性相關(guān)關(guān)系，從而提供了利用高光譜定量估算水稻葉片葉綠素濃度的技術(shù)方法和途徑。