不同施氮水平下棉花叶片最大羧化速率的高光谱估测

来源：农业工程学报杂志2020年第11期北京时间：

作者：张鑫磊,刘连涛,孙红春,张科,白志英,董合忠,李存东,张永江,

摘要：植物叶片最大羧化速率（Maximum Carboxylation Rate，Vcmax）是表征植被光合能力的重要参数之一，研究叶片Vcmax对氮素的响应对预测植被光合作用和未来植被生产力具有重要意义。该研究以国欣棉9号为试验材料，设置4个施氮水平，测定棉花不同生育时期叶片生理参数和叶片反射光谱，探究Vcmax与生理参数及光谱指数的关系，建立叶片Vcmax最优反演模型。结果显示，棉花叶片Vcmax在苗期至蕾期不受施氮水平的影响，随着生育进程的推进，氮素逐渐成为影响叶片Vcmax高低的主要因素之一。此外，叶片Vcmax与含氮量的相关程度最高，远高于叶片Vcmax与叶绿素、比叶重的关系。对叶片Vcmax与光谱指数进行回归分析发现，由蓝光和红边波段组合的光谱指数能较好的预测叶片Vcmax，其中表现最好的为归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI697,445）和比值植被指数（Ratio Vegetation Index，RVI445,694），决定系数（R2）均大于0.75。最后，以生理参数和光谱指数为基础，采用一般线性回归和多元逐步回归构建棉花叶片Vcmax估算模型，结果表明，由RVI445,694、光化学植被指数（Photochemical Vegetation Index，PRI）、修正型归一化差值植被指数（Modified Normalized Difference Vegetation Index，mND705）所构建的多元逐步回归模型精度最高（R2=0.809，RMSE=16.93 μmol/(m2?s)），叶片含氮量和叶绿素所构建的多元逐步回归模型次之（R2=0.801，RMSE=17.01 μmol/(m2?s)），高于其他单变量线性回归模型。研究表明，利用高光谱指数可以有效地估测棉花叶片最大羧化速率，结果可为叶片Vcmax准确反演和评估光合能力提供支撑。

关键词：棉花, 模型, 最大羧化速率, 高光谱, 植被指数