摘要：遙感技術因快速、無損監測等優點而被廣泛應用于農業領域。通過開展不同脅迫下棉花冠層光譜室外測試試驗，分析不同脅迫冠層光譜特征差異，再分別建立不同的光譜特征參數判別式對其進行識別，可為棉花所受脅迫類型的快速識別提供參考。結果表明，無論哪種脅迫，棉花冠層光譜反射率形狀和大小均在近紅外波段變化相同，可見光波段和短波紅外波段差異明顯;不同脅迫下棉花冠層紅邊均具有“雙峰”現象，紅邊峰值減小，紅邊位置均發生“藍移”;黃萎病、枯萎病、干旱、紅蜘蛛、角斑病、紅葉莖枯病和蚜蟲脅迫下冠層的吸收波段位置(Lo)、吸收深度(Depth672)和吸收面積(Area672)均明顯減小，吸收寬度(Lwidth)均明顯增加，而缺氮和鹽害的Lo、Depth672和Area672基本不變，Lwidth均略微增加;不同脅迫下棉花冠層10個光譜特征參數表現出一定的規律，可建立相應的判別式實現對棉田所受脅迫類型的快速識別。
關鍵詞：棉花;冠層;脅迫;高光譜;識別
引言
各種脅迫會導致作物產量和品質的下降，影響農業生產的可持續性[1-3]。棉花是新疆農業的支柱性產業，近年來新疆棉花總、單產一直位居全國第一。然而，由于新疆棉花連年種植，不合理使用化肥農藥等，造成棉田干旱和缺素時常發生，各種病蟲為害頻繁，次生土壤鹽堿化也逐年加重，嚴重影響棉花產業的穩定性和可持續性[4-7]。
利用遙感技術對植被干旱、凍害、病蟲害等脅迫進行監測的研究較多，為農作物脅迫遙感監測奠定了研究基礎[8-10]。林海榮等利用ETM影像，結合農業災害和農作物生長發育情況，對新疆沙灣地區棉花結鈴期發生冷害情況進行遙感監測，認為植被指數降低越多，冷害程度越重[11];Tilling A K等研究表明利用冬小麥冠層光譜反射率在近紅外光區的變化能夠監測到氮素和水分脅迫[12];Yang C M等發現，426nm的冠層光譜反射率能夠有效地監測到水稻受褐飛虱和稻縱卷葉螟等蟲害脅迫[13];Chen B等對不同品種、不同生育期棉花黃萎病的冠層光譜研究表明，隨病害嚴重度的增加棉花冠層光譜反射率在可見光(620～700nm)和短波紅外波段呈現上升趨勢，近紅外波段則表現出相反的趨勢[14]。Steddom K等利用歸一化植被指數、花青素反射指數對甜菜病害進行監測，分類精度達87.9%[15]。艾效夷等采用偏最小二乘回歸方法綜合冠層光譜和葉片生理參數，建立綜合模型對小麥條銹病進行監測，比單獨光譜參數建立的模型精度提高21%[16]。黃雙萍等提出一種光譜詞袋模型的分析方法，通過分析正常和穗瘟病稻穗的高光譜圖像，實現了穗瘟病害程度的自動評判，提高了穗瘟病分級的自動化程度和準確率，預測分類識別精度達94.72%[17]。袁建清等利用高光譜成像儀獲取健康、缺氮、感病水稻葉片的反射率光譜，采用六個判別模型構建水稻瘟病和缺氮識別模型，預測準確率達97.5%[18]。本文針對北疆綠洲區棉田開展棉花不同脅迫下冠層光譜的識別研究，為棉田脅迫的光譜識別提供研究基礎。
1 材料與方法
1.1 試驗設計
2013—2016年在石河子大學試驗站進行棉花不同脅迫小區試驗，試驗小區按隨機區組設計，每小區約43m2，品種為新陸早7號(XLZ-7)、新陸早13號(XLZ-13)、新陸早33號(XLZ-33)和新陸早45號(XLZ-45)等。試驗設3個重復，種植密度24萬株·ha-1。每年4月中下旬播種，膜下滴灌，膜上點播，灌水量約3300m3·ha-1，施純氮300kg·ha-1，P2O5 150kg·ha-1和K2O 75kg·ha-1。2013—2018年在新疆農墾科學院棉花所試驗田進一步開展試驗，品種為新陸早8號(XLZ-8)和XLZ-33，設計和管理與石河子大學試驗站相同。2016—2019年分別在第八師122團、143團、147團、149團和148團選擇不同脅迫棉田同步開展大田試驗，試驗品種包括XLZ-33、XLZ-42、XLZ-45和XLZ-60等，田間管理同當地生產一致。
1.2 冠層脅迫調查及等級劃分
田間調查各種脅迫發生期棉花冠層的受害情況，選擇合適冠層確定脅迫等級并進行光譜測試。各脅迫等級按冠層受害程度和癥狀不同進行分級。每種脅迫冠層被分成5級并分別用不同的符號表示。例如：黃萎病為b0、b1、b2、b3和b4;枯萎病為kb0、kb1、kb2、kb3和kb4;干旱為w0、w1、w2、w3和w4;缺氮為n0、n1、n2、n3和n4;紅蜘蛛為h0、h1、h2、h3和h4;角斑病為j0、j1、j2、j3和j4;紅葉莖枯為hb0、hb1、hb2、hb3和hb4;蚜蟲為y0、y1、y2、y3和y4;鹽害為s0、s1、s2、s3和s4。具體分級方法可參考相關文獻[19]。
1.3 光譜測試方法
采用Field Spec Pro FR 2500型背掛式野外高光譜輻射儀(美國ASD公司，光譜波段范圍350～2500nm)每年于棉花不同脅迫期進行冠層光譜測定。選擇在晴朗無云，風速小于3m·s-1，北京時間11﹕30—14﹕00時進行測定，傳感器探頭垂直向下距冠頂約1.0m，視場角為25°，以2條光譜為一采樣光譜，每小區不同位置測定5次，平均值為該小區反射值，每次光譜測量前后均以參考板標定。
1.4 數據分析
用軟件Viewspec pro Version 4.05對遙感數據進行預處理，用軟件Excel 2007和Matlab 12.01提取高光譜特征參數，并進行相關統計分析(本文篩選的光譜特征參數和定義見表1所列)。
2 結果與分析
2.1 不同脅迫棉花冠層光譜反射率特征比較
如圖1所示可知，棉花冠層受到不同脅迫后反射率形狀和大小均發生變化，其中近紅外波段(700～1300nm)反射率形狀和值的大小變化規律均相同，可見光波段(400～700nm)和短波紅外波段(1300～2500nm)存在較大差異。可見光波段，黃萎病、枯萎病、干旱和蚜蟲等脅迫的光譜反射率形狀和大小變化均較大，趨勢基本一致，反射率值均隨脅迫嚴重程度的增加而增加;紅蜘蛛、角斑病和紅葉莖枯病的冠層光譜在650nm(紅光)附近有一個獨特的反射峰，且紅蜘蛛和角斑病受害冠層反射率在550nm(綠峰)附近低于正常冠層，紅葉莖枯病受害冠層反射率高于正常冠層。缺氮和鹽害的光譜形狀和大小基本無變化。短波紅外波段，隨嚴重程度增加，枯萎病和紅葉莖枯病的冠層光譜反射率均增加;紅蜘蛛的冠層反射率減小;角斑病和缺氮的冠層反射率在1450nm吸收峰附近增加，在1600nm和2200nm附近減小;黃萎病和蚜蟲的冠層反射率在1600～1850nm波段低于正常冠層，其他波段范圍高于正常冠層;鹽害的冠層反射率在1600～1850nm波段低于正常冠層，其他波段基本不變;干旱的冠層反射率呈現先低于、后高于正常冠層的特征。
