作物收获指数（HI）是评价作物产量和栽培效果的重要生物学参数，是进一步提高作物产量的重要决定因素。对作物育种、作物生长模拟、精准农业作物管理、作物产量估算及其它方面的应用研究具有重要意义。近年来，遥感凭借其在速度、精度和覆盖范围等方面的优势已逐渐成为获取大尺度作物HI的有效技术手段。而无人机（UAV）遥感技术也迅速发展，成为农业遥感监测的新手段。目前，UAV遥感传感器主要包括数码相机、多光谱相机和高光谱相机。其中，高光谱相机具有较多的波段，可以获取与作物生长状况密切相关的波段信息，可以为作物动态生长监测提供丰富的信息源，并可靠收集作物HI动态变化信息。然而，目前利用UAV高光谱遥感估算作物HI并无相关报道。基于此，在所附文章中，来自中国农业科学研究院的一组研究团队以冬小麦为研究对象，充分考虑其开花期至成熟期生物量和灌浆过程的变化以获取作物动态HI（D-HI）的空间信息。动态fG（D-fG）参数估算为开花期至成熟期期间不同生长期累积的地上生物量与对应时期地上生物量的比值。作者基于无人机高光谱遥感（DJI M600 Pro UAV+ Resonon Pika L 高光谱成像）数据进行了D-fG参数估算，提出了一种获取冬小麦D-HI空间信息的技术方法，并验证了所提出方法的精度。通过UAV高光谱数据计算的归一化差异光谱指数（NDSI）和D-fG测量值之间的相关关系筛选出D‑fG估算的敏感波...
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2022
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土壤是重要的自然资源，地球上95%的食物来源于土壤，土壤保存了至少四分之一的全球生物多样性，不仅是粮食安全、水安全和更广泛的生态系统安全的基础，更是为人类提供多种服务、帮助抵御和适应气候变化的重要因素。由土壤组成造成的胁迫，例如盐、重金属和养分亏缺是作物减产的主要原因。作物土壤耐逆性是一种复杂性状，涉及植物形态、代谢和基因调控网络等多种遗传和非遗传因素的调控。传统的作物表型研究通常在田间进行，费事费力、劳动密集、低通量、且受研究人员无法控制的自然环境因素的影响。在此情形下，难以获得高精度的表型数据以满足表型组学的研究需求。在过去几十年，已经开发了几种HTP（高通量表型）平台在现场或可控条件下使用，但其运维成本极高。此外，作物表型相关研究通常只关注植物地上部分，而对根系形态数据的获取有限。然而，根系是植物吸收水分和养分的主要途径，也是碳水化合物的储存器官和土壤胁迫的直接感知器官。因此，根系表型是土壤胁迫条件下植物表型研究的重要组成部分。就通量、环境可控性和根系表型获取而言，现有的植物表型平台无法完全满足植物对土壤胁迫响应的表型组学研究的特定需求。基于此，在本文中，来自山东大学生命科学学院和潍坊农科院的一组研究团队描述了其最近开发的高通量植物栽培和表型系统—WinRoots平台。以大豆植物为研究对象，将其暴露在盐胁迫中，证明了土壤盐胁迫条件的一致性和可控性以及WinRoots系统的高通...
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2022
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06
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随着人类社会工农业现代化、城市化的发展，人为因素造成土壤重金属污染是当今世界越来越不容忽视的环境问题。尽管煤矿资源的开发对社会经济至关重要，但其对自然环境产生的不利影响也是不可避免的。因此，我们有必要调查露天煤矿的土壤重金属分布，以发现受污染的农田，提供和制定土地复垦策略以及进一步的公共健康策略。原位土壤采样与实验室化学分析方法（利用高精度的原子吸收光谱法（AAS）和电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS））相结合，已广泛应用于土壤重金属浓度的调查和制图。然而，该方法难以获得连续的土壤重金属浓度制图、耗时费力、成本高、效率低，适用范围小，且可能会再次对环境产生不利影响。遥感技术的发展为快速、高效、大尺度监测重金属含量提供了新的视角。而部分所使用的高光谱传感器存在数据质量差、图像连续性受限、光谱范围窄、空间分辨率低、需要辅助环境变量、易受大气干扰等问题。与现有高光谱卫星传感器相比，GF-5 AHSI高光谱成像仪的空间分辨率、光谱分辨率、光谱范围、时间分辨率等明显增强。然而，关于使用GF-5 AHSI高光谱影像反演土壤重金属含量的相关研究报道较少。基于此，在本研究中，来自西安科技大学的张波（第一作者）、郭斌（通讯作者）课题组联合其它研究团队针对高分5号高光谱卫星影像反演中国北部某露天煤矿区（图1）土壤重金属含量问题进行了研究。旨在（1）利用直接校正（DS）算法在实验室测量的和GF-5 A...
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2022
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05
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追踪生长季和地理区域中叶片性状的变化是理解陆地生态系统功能的关键。野外光谱法是原位监测叶片功能性状的有力工具，在农业、林业和生态学中都有许多应用，例如，叶片光谱已用于表征许多叶片理化特性，预测倍体水平，估计叶龄，甚至可以预测入侵植物对凋落物分解的影响。但目前尚不清楚是否可以开发通用统计模型来根据光谱信息预测性状，或是否需要根据条件变化进行重新校准。特别是，生长季多个叶片性状同时变化，是否可以从高光谱数据成功预测这些时间变化是一个悬而未决的问题。基于此，为了填补研究空白，在本研究中，一组国际研究团队利用标准实验室方法（包括光捕获和生长：N（%），δ15N（‰），δ13C（‰），叶绿素，可溶性C（%）和叶片含水量（LWC）；防御和结构：每单位面积的叶片质量（LMA g m-2）、总C（%）、半纤维素（%）、纤维素（%）、木质素（%）、总酚类（mg g-1）和单宁（mg g-1）；岩石衍生营养素：P（%）、K（%）、Ca（%）、Mg（%）、Fe（μg g-1）、Mn（μg g-1）、Zn（μg g-1）和B（μg g-1））和叶片光谱（利用光谱范围为350-2500 nm的ASD FieldSpec 3进行测量，在350-1000 nm，采样间隔为1.4 nm，在1000-2500 nm，采样间隔为2 nm）追踪了整个生长季的变化，研究了温带落叶树木多种叶片性状和光谱特性之间的联系。旨在...
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2022
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姜黄素是一种天然化合物，具有良好的抗炎、降血脂、抗氧化和抗癌等特性。姜黄素是从姜科、天南星科中一些植物的根茎中提取的一种二酮类化合物。其中，姜黄中约含姜黄素3%～6%，是植物界很稀少的具有二酮结构的色素。了解栽培根茎中姜黄素的水平并确定高产品种非常重要。传统上测量姜黄素是通过从新鲜根茎或干粉中将其提取出来，并使用高效液相色谱（HPLC）或紫外-可见分光光度法进行分析。从植物材料中分离姜黄素费事、费力、成本高，且需要专门的实验室设备和有经验的操作人员。而高光谱成像（HSI）是一种快速且无损的技术，已成功用于土壤和农产品（坚果、水果和蔬菜）各种化学成分和质量指标的评估。然而，目前尚未探索使用新鲜姜黄根茎的HIS图像来预测姜黄素。基于此，为了填补研究空白，在本文中，来自澳大利亚的一组研究团队进行了相关研究，旨在(1) 比较澳大利亚东部不同采样点3个姜黄品种（黄色、橙色和红色）的总姜黄素浓度和不同类姜黄素的分布；（2）评估利用可见-近红外（Vis/NIR）光谱（400-1000 nm）建立的PLSR模型预测新鲜姜黄根茎中总姜黄素浓度的潜力。作者在2018年11月至2019年11月，从五个研究地点共收集了190个样本，以捕捉生长周期的变化。利用光谱范围为400-1000 nm，光谱采样间隔为1.3 nm，光谱分辨率为2.3 nm的Resonon Pika XC2高光谱相机获取样品的高光谱图像...
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2022
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土壤水分是直接影响蒸发、入渗和径流等多种环境过程的重要因素。而且，土壤水分在农业蒸散与粮食安全、湿地退化、干旱、陆气界面的能量交换等相关研究领域发挥着重要的作用。地面测量能够提供易于校准和长时间连续获取的数据，但该种方法仅针对单个小区域，难以支持空间变化研究或实地研究。基于水和土壤介电特性的巨大差异，微波遥感被广泛应用于大空间尺度的土壤水分监测，但不适用于精准农业等多种研究。热遥感可以根据地表温度来估算土壤水分，但热遥感信号不单受到土壤含水量（SMC）的影响，湿度、风速、大气条件等其他参数也会影响估计结果。而光学遥感由于其精细的空间分辨率和利用诸如MODIS、Landsat系列和Sentinel任务等卫星数据进行大尺度监测潜力之间的平衡而引起了诸多关注。目前已经提出了许多指标和模型来阐明反射率特征随SMC的变化，并利用实验室、实地、机载和卫星数据从窄带和宽带的反射率来估计SMC。这些方法/指标主要针对从饱和到风干的各级SMC；然而，作者发现饱和到风干的单一关系映射会导致准确估计的错误印象。在整个干燥过程中，光谱反射率特征和SMCs之间的回归关系不一致导致对相对较低的SMCs估计的精度较低。基于此，在本研究中， 来自南京大学、康奈尔大学和河南农业大学的研究团队提出了一种分割方法以更准确的估计SWC。作者监测了代表不同土壤特性的三种土壤样品的整个干燥过程，并通过蒸发速率变化确定其过渡点...
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2022
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PROSDM：PROSPECT模型与光谱导数和相似性度量相结合从双向反射率中提取叶片生化性状的适用性叶片生化性状为理解植物光合功能、动态生长、养分循环和初级生产提供了有价值的信息。叶片叶绿素含量（Cab）、类胡萝卜素含量（Cxc）、含水量（Cw）和干物质含量（Cm）是四个重要的叶片生化性状，与植物光合作用、氮素、胁迫和衰老等健康和生长状态密切相关。能够对这些叶片生化性状进行高通量测量的方法对于表征植物生理状态和关键功能过程至关重要。PROSPECT模型是目前最常用的叶片辐射传输模型之一，可从叶片定向半球反射因子（DHRF）光谱来提取叶片生化性状，然而，在应用于叶片双向反射因子（BRF）光谱提取叶片生化性状方面尚待探索。叶片表面反射率和各向异性性状的存在可能是限制PROSPECT从叶片BRF光谱评估叶片生化性状的主要问题。基于此，在本研究中，研究者们提出了一个方法，整合了PROSPECT模型、光谱导数和相似性度量（SDM），称为PROSDM，去除了叶片BRF和DHRF光谱的差异，并从叶片BRF光谱提取了叶片生化性状。具体目标是：（1）通过PROSPECT反演调查叶片BRF和DHRF光谱差异随波长的变化以及对Cab、Cxc、Cw和Cm提取的影响，（2）开发PROSDM消除BRF和DHRF光谱差异，从叶片BRF光谱与PROSPECT和PROCOSINE以及PROCWT的比较来提取Cab、...
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2022
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【摘要】最近研究发现，在混合落叶阔叶林中，相比于叶片氮含量，叶绿素含量可以更好地指示叶片的光合能力。叶片光合能力与叶绿素含量之间关系的一个关键概念就是光合成分（即光收集，光化学和生化成分）的协调调节。为了检验该假设，作者在生长季测量了水稻地叶片氮含量（NLeaf），叶片光合色素（即叶绿素（ChlLeaf），类胡萝卜素（CarLeaf）和叶黄素（XanLeaf））以及叶片光合能力（即1,5-二磷酸核酮糖（RuBP）在25℃被羧化（Vcmax25）和再生（Jmax25）的最大速率）的季节性变化。同时还调查了NLeaf，叶片光合色素，晴天中午的叶片光化学植被指数（PRILeaf,noon）的有效性及其可能的组合，以估算水稻地的叶片光合能力（即Vcmax25和Jmax25）。ChlLeaf与Vcmax25和Jmax25高度相关（R2分别为0.89和0.87），优于NLeaf（R2分别为0.80和0.85）。PRILeaf,noon与叶片色素的产物也与Vcmax25高度相关（R2=0.95-0.96）。而且叶绿素a和CarLeaf的产物可以很好地替代Vcmax25。总而言之，该研究支持了以前的发现，即叶绿素含量与Vcmax25的相关性比叶氮含量更好。而且，将PRILeaf,noon与叶片色素（即ChlLeaf，CarLeaf和XanLeaf）结合起来，为估算叶片光合能力（即Vcmax25）提...
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2020
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有害蓝藻（cyanoHABs）通常生长在世界各地的水生环境中，包括北美五大湖的淡水湖。营养物质丰富或过量（例如N和P）的水体可以支持蓝藻的快速生长。除此之外，水温，风，浪和水流都会影响水华的形成和垂直分布。一些蓝藻会产生有毒化合物从而危害动物和人类健康。因此对有害藻华的预先监测显得尤为重要。【摘要】利用美国航空航天局（NASA）格伦研究中心开发的高光谱成像系统于2015年至2017年在伊利湖和俄亥俄河采集高空间分辨率数据。配合密歇根理工学院实施的替代校正方法，将HSI系统采集的辐亮度数据转换为高质量的反射率数据，并使用现有算法实时监测有害藻华。替代校正方法依赖于成像光谱恒定的目标以归一化大气和仪器校准信号的高光谱数据。对伊利湖西部盆地附近的一个大型沥青停车场进行光谱特征分析，确定为一个合适的校正目标。机载HIS可以提供对水质状况的独特见解。飞机可以在云层下运行，并且可以根据需要选择和更改飞行路线，这比基于空间平台的灵活性更大。HIS能以较高的空间分辨率（~1 m）采集数据，从而可以监测小型水体，检测小块的表面浮渣，以及监测水华与感兴趣目标（例如进水口）的接近程度。借助这种新的快速周转时间，机载数据可以作为现有卫星平台的补充监测工具，针对关键区域并按需响应水华事件。2015年NASA GRC HIS停车场反射率。粗红线表示ASD FieldSpec III的原位反射率。校正前，HIS...
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2020
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雪反照率可用于估算雪崩，美国国家航空航天局机载降雪观测台将其与激光雷达联合用于测量雪深。反照率（或“白度”）是单位时间，单位面积上各方向出射的总辐射能量与入射的总辐射能量之比，其测量范围从0（对应于吸收所有入射辐射的黑体）到1（对应于反射所有入射辐射体）。根据Wikipedia的说法“雪反照率变化很大，可以从0.9（刚落下的雪）到0.4（融化的雪）到0.2（脏雪）。南极洲平均雪反照率略高于0.8。如果积雪区域边缘变暖，雪易于融化，会降低反照率，因此积雪吸收了更多的辐射导致了更多的融雪。”在所附的文章中“The Airborne Snow Observatory: Fusion of scanning lidar, imaging spectrometer, and physically-based modeling for mapping snow water equivalent and snow albedo”特别提到了ITRES CASI在测量雪反照率上的重要性。【摘要】在世界许多山区，积雪覆盖和融化主导着区域气候和水资源。山区的融雪时间和量级主要受太阳辐射的吸收和雪水当量（SWE）的分布控制，但是即使在全球仪器设备最完善的山区，对其了解和认识仍不充分。本研究中我们描述并介绍了机载降雪观测台（ASO）的结果，它耦合了成像光谱仪，扫描激光雷达以及积雪分布模型以测定积雪光谱反照率...
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2020
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07
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