基于高光谱技术的冬小麦晚霜冻害早期诊断研究

综合运用田间测定试验、高光谱技术、统计分析、熵权法、灰色聚类分析等多种技术和方法，对晚霜冻害前、后冬小麦植株体顶部高光谱特征及其与顶部叶片冻害情况的相关性进行分析，揭示晚霜冻害影响下冬小麦冠层光谱的响应特点，明确对晚霜冻害敏感的冬小麦冠层光谱波段位置、宽度、特征参量、品种间差异以及随时间的推移特性，从高光谱变化的角度阐明冬小麦晚霜冻害发生规律，建立基于高光谱技术的冬小麦晚霜冻害早期诊断指标体系与诊断模型，定量评估冬小麦晚霜冻害程度大小，为基于卫星数据的冬小麦晚霜冻害诊断提供先验知识，为冬小麦晚霜冻害损失评估和减灾决策提供依据，从而推动现代精准农业的发展。

冬小麦晚霜冻害是一种全球范围内的农业气象灾害，也是我国黄淮麦区的主要灾害。随着对晚霜冻害早期诊断和评估精度要求的日益提高，高光谱遥感技术在空间区域内的实时性、非破坏性估测优势越来越受到重视。本项目在大田自然霜冻、田间可移动式霜箱和低温室控温等多种试验条件支持下，对高光谱技术诊断药隔期冬小麦晚霜冻害的早期性、敏感性和稳定性等进行了深入研究。不同霜冻温度试验结果表明，近红外区（760-920 nm）反射率先是随着温度降低而升高，当温度降低至-3～-5℃以下时，反射率开始降低；红边位置（REP）呈明显蓝移趋势。在对6个冠层红边参数、58个窄波段光谱指数分别和晚霜冻害进行相关性分析的基础上，筛选出显著相关的2个红边参数和30个窄波段光谱指数。进一步研究表明，利用最大一阶导数方法计算的红边区最小振幅（Drmin）和霜冻温度之间呈显著（P < 0.01）线性函数关系，检测降温幅度的效果良好（RMSE ≤ 0.0002）；反射率差值比值指数（RRDI）和株高降低率之间呈极显著（P < 0.001）线性函数关系，检测株高变化幅度的效果令人满意（RMSE < 0.006）。产量要素对减产率贡献的多元线性逐步回归分析结果表明，穗数是导致产量变化的最主要因子，冻后再生分蘖的补偿作用也主要体现在穗数的增加方面。药隔期后冬小麦主要表现为小穗受冻，导致穗粒数降低，受冻部位与其发育进程密切相关。