水稻镉污染胁迫遥感诊断方法与试验

被引：16

作者：

关丽 ^{[1
]}

刘湘南 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京大学遥感与地理信息系统研究所

[2] 中国地质大学信息工程学院

来源：

农业工程学报 | 2009年 / 25卷 / 06期

关键词：

高光谱遥感; 光谱分析; 镉污染胁迫; 诊断光谱指数; 水稻;

D O I：

暂无

中图分类号：

S511 [稻];

学科分类号：

0901 ;

摘要：

农田重金属污染是当今世界面临的重大生态环境问题,是普遍关注的重要课题之一。该文通过研究受镉污染胁迫水稻生理生态参数变化的高光谱响应特征来揭示作物污染胁迫遥感信息机理,从而选择水稻镉污染胁迫诊断光谱指数。采用水稻生长季节多个时相的ASD实测高光谱数据和同步获取的作物参数与农田土壤镉含量数据,分析镉污染胁迫水稻生理生态参数如叶片色素含量、水分含量、细胞结构和叶面积指数等与潜在敏感光谱遥感指数的响应关系,确定MCARI、NDWI、RVSI和RVI为相应的诊断光谱指数。在此基础上建立多级诊断光谱指数空间,用于表达和判别水稻镉胁迫程度。试验结果表明,该方法能有效地诊断水稻镉污染胁迫,但定量估算精度还有待提高。

引用

页码：168 / 173

页数：6

共 14 条

[1] 高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展 [J].

姚云军 ;

秦其明 ;

张自力 ;

李百寿 .

农业工程学报, 2008, (07) :301-306

[2] 铜胁迫下玉米叶绿素质量比与光谱反射率关系 [J].

刘帅 ;

高永光 .

辽宁工程技术大学学报(自然科学版), 2008, (01) :125-128

[3] 水稻镉积累基因型差异及其对镉胁迫的反应 [J].

姚春馨 ;

隆四清 ;

和立忠 ;

许明辉 .

湖南农业大学学报(自然科学版), 2007, (S1) :37-41

[4] 用卫星高光谱数据提取德兴铜矿区植被污染信息 [J].

刘圣伟 ;

甘甫平 ;

王润生 .

国土资源遥感, 2004, (01) :6-10+31

[5] 水稻不同发育时期高光谱与叶绿素和类胡萝卜素的变化规律 [J].

唐延林 ;

黄敬峰 ;

王人潮 .

中国水稻科学, 2004, (01) :61-68

[6] 利用高光谱数据对作物群体叶绿素密度估算的研究 [J].

吴长山 ;

项月琴 ;

郑兰芬 ;

童庆禧 .

遥感学报, 2000, (03) :228-232

[7] Reflectance measurement of canopy biomass and nitrogen status in wheat crops using normalized difference vegetation indices and partial least squares regression [J].

Hansen, PM ;

Schjoerring, JK .

REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 2003, 86 (04) :542-553

[8] Derivation and validation of Canada-wide coarse-resolution leaf area index maps using high-resolution satellite imagery and ground measurements [J].

Chen, JM ;

Pavlic, G ;

Brown, L ;

Cihlar, J ;

Leblanc, SG ;

White, HP ;

Hall, RJ ;

Peddle, DR ;

King, DJ ;

Trofymow, JA ;

Swift, E ;

Van der Sanden, J ;

Pellikka, PKE .

REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 2002, 80 (01) :165-184

[9]

Relationship between spectroradiometric and chlorophyll measurements in green beans[J] . Ana Carla Madeira,Amarilis Mentions,Maria Elvira Ferreira,Maria de Lourdes Taborda.Communications in Soil Science and Plant Analysis . 2000 (5-6)

[10] Derivative analysis of hyperspectral data [J].

Tsai, F ;

Philpot, W .

REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 1998, 66 (01) :41-51

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