高光谱遥感技术在烟草中的应用综述

高光谱遥感技术在烟草中的应用

高光谱遥感技术在烟草中的应用主要集中在快速、精准地提取烟草生长的信息，烟草胁迫监测、烟叶成熟度监测、产量估算与品质监测，从而及时调整各类物资的投入量，以期达到减少浪费、增加产量、改善烟草品质的目的。

1.1烟草生长信息的提取

在作物生产中，快速、精准地判断作物氮素营养状况对实现作物的实时精准施肥具有重要意义。

植物的光合色素分为叶绿素(叶绿素a、叶绿素b)和类胡萝卜素(胡萝卜素、叶黄素)，前者是吸收光能的物质，直接影响植被对光能的利用，后者则能对叶绿素起到保护作用。与传统方法相比，利用高光谱仪测定叶片中色素的含量具有实时、快速、非损伤性等优点，因而成为近年来研究的热点。在烟草中，利用高光谱测定叶片中的叶绿素含量也取得了一定的研究成果。

在21个光谱参数中筛选出与叶绿素含量、类胡萝卜素含量相关性最好的光谱参数，即绿度归一化植被指数(G_NDVI)和转换叶绿素吸收反射指数(TCAＲI)，并分别建立了叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a+b以及类胡萝卜素含量的最佳估测模型，确定了光谱参数G_NDVI和TCAＲI为预测色素含量的特征参数。通过研究南江3号烟叶高光谱参数与叶绿素含量的关系表明，叶绿素a(Chla)与原始光谱反射率的最大相关系数以及光谱一阶微分的最大相关系数分别出现在700nm和623nm处;而叶绿素b(Chlb)的则出现在701nm和653nm处。与Chla、Chlb含量相关系数最大的高光谱参数分别是绿峰位置(λg)和红边面积与蓝边面积的比值(SDr/SDb)，运用逐步回归方法建立的基于光谱反射率一阶微分的模型对烟草叶片叶绿素a、叶绿素b含量的估测效果好，精度较高。

叶面积指数LAI(LeafAreaIndex)作为陆面过程中一个十分重要的结构参数，是表征植被冠层的最基本的参量之一，在遥感监测中通常是产量估测模型与土壤水分蒸发蒸腾量模型的输入参数。前人研究报道绿色作物光谱反射率与LAI密切相关，越来越多的学者利用高光谱遥感技术来反演叶面积指数。

1.2烟草生长信息的提取

不同水分处理对烟草高光谱特征的影响表明，在水分胁迫下(45%和65%水分处理)，烟草冠层高光谱的红边位置发生“红移”现象，而85%水分处理则因为水分过多导致叶片提前落黄，叶绿素含量减少造成红边位置发生“蓝移”现象。高光谱遥感亦可以用于监测重金属对烟草的胁迫。

在敏感波段(551、672、720nm)下建立了镉的归一化污染指数CNDPI，并确定当CNDPI值大于0.3时，烟株中即出现镉污染情况，实现了利用光谱数据区分烟叶是否被镉污染的定性目标。利用高光谱遥感技术监测烟草病虫害的研究主要集中在烟草花叶病方面，采用逐步回归方法建立烟草花叶病病害等级和病株高度的光谱反射率、光谱反射率一阶微分和光谱特征变量的回归方程，对模型进行检验发现，光谱反射率一阶微分回归模型的相关系数为0.999，估测效果最好，光谱反射率回归模型的估测效果次之，光谱特征变量回归模型最差。

1.3烟叶成熟度的监测

烟叶成熟采收对烤烟品质具有重要意义，目前我国仍以根据叶片颜色以及叶龄的主观方法判断烟叶成熟度，如何形成客观系统的方法判断烤烟成熟度成为了学者们研究的热点。学者们研究了不同成熟度鲜烟叶的高光谱特征，建立了量化判别烟叶成熟度的模型，经验证模型具有较好的稳定性。

2 研究展望

前人已经较为系统地研究了影响烟草光谱特征的因素，并且在利用高光谱遥感技术监测烟草长势与品质、估算产量、监测烟草胁迫等方面取得了一些研究成果。但是由于各类监测与估算模型是不同学者在不同试验条件下建立的，各模型不具有普遍适用性，与实现指导烟叶生产的目标还有一定差距。因此，如何将高光谱遥感技术在烟草中的应用从理论走向业务化操作并提取出具有普适性的监测与估算模型是我们今后的主要研究方向。同时，我们还应加强高光谱技术与GPS、GIS等信息技术的结合，推动烟草农业现代化进程。

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审核编辑 黄昊宇