近年來(lái),南京農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院智慧農(nóng)業(yè)團(tuán)隊(duì)對(duì)大尺度小麥葉面積指數(shù)衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)進(jìn)行了深入研究。研究結(jié)果以 “Improved generality of wheat green LAI models through mitigation of the effect of leaf chlorophyll content variation with red edge vegetation indices”為題,發(fā)表在國(guó)際著名頂級(jí)遙感期刊《Remote Sensing of Environment》。
葉面積指數(shù)(Leaf area index,LAI)是描述小麥長(zhǎng)勢(shì)的冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)之一。大尺度獲取LAI能夠指示不同地區(qū)植被物候的變化、生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的變化以及氣候變化。目前,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中氣候條件、肥水管理與耕作措施引起農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的空間異質(zhì)性以及年際間差異,降低了基于遙感的作物LAI反演模型的精度與普適性。本研究發(fā)現(xiàn)前人基于紅邊波段/植被指數(shù)(Vegetation index, VI)構(gòu)建的作物LAI模型,雖然能夠緩解包括土壤背景、葉片傾角等多種復(fù)雜因素的影響,但是受到葉片葉綠素含量(Leaf chlorophyll content, LCC)的影響,在大尺度推廣應(yīng)用方面仍舊穩(wěn)定性低。對(duì)此,如何緩解LCC影響,提高基于紅邊植被指數(shù)的作物LAI模型的普適性,是植被定量遙感領(lǐng)域的經(jīng)典問(wèn)題。
該研究首先闡明LCC變化的光譜效應(yīng)是導(dǎo)致紅邊VI-LAI模型推廣過(guò)程中普適性差的主要原因之一。隨后,提出光譜指數(shù)差值組合算法(Difference combination of spectral index, DCSI)來(lái)組合紅邊植被指數(shù),同時(shí)緩解LCC變化的光譜效應(yīng),并且優(yōu)選最佳的植被指數(shù)組合用于不同LCC條件下小麥LAI的估算。最后,衍生出一個(gè)適用于大尺度LAI估算的新紅邊植被指數(shù),命名為基于Sentinel-2的改良紅邊位置(Sentinel-2 modified red-edge position, S2MREP)。
結(jié)果表明,利用DCSI算法得到的植被指數(shù)組合,能夠有效地緩解LCC變化的影響,具有更高的穩(wěn)定性(圖1);相比于歐空局(European Space Agency, ESA)目前采用的Sentinel-2紅邊位置指數(shù)(Sentinel-2 red-edge position, S2REP),本研究新構(gòu)建的S2MREP指數(shù)模型預(yù)測(cè)小麥LAI的精度更高,并且在不同年份、不同生態(tài)點(diǎn)具有較高的普適性;本研究構(gòu)建的小麥LAI模型還具有較好的遷移性,適用于我國(guó)小麥主產(chǎn)區(qū)和法國(guó)等其他國(guó)家的大尺度LAI空間分布圖的生產(chǎn)(圖2)。
圖1. 不同植被指數(shù)對(duì)LCC變化的響應(yīng)。水平方向的顏色變化可以表示VI-LAI關(guān)系對(duì)LCC變化的響應(yīng)
圖2. 2019-2020年中國(guó)(a-h)與2020-2021法國(guó)(i-p)小麥主產(chǎn)區(qū)作物LAI的季節(jié)演變
該研究由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)家信息農(nóng)業(yè)工程技術(shù)中心完成,中心的鐘山青年研究員李偉為論文第一作者,朱艷教授和姚霞教授為通訊作者。曹衛(wèi)星教授、劉守陽(yáng)教授、Frederic Baret教授、Timothy A.Warner教授、程濤教授、李棟博士等在論文撰寫(xiě)方面提供了幫助。田永超教授、江沖亞教授、南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院楊沛琦教授及中山大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院江佳樂(lè)副教授在論文撰寫(xiě)方面提供了幫助。研究得到了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)專(zhuān)項(xiàng)、國(guó)家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目資助。
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