许昌地区冬小麦长势空间变异研究(2)

　　2.1.2 试验时间野外数据采集时间为2013年3～5月，即以冬小麦拔节期、抽穗期及乳熟期为重要时间节点，分别进行野外光谱采集、株苗采集和土壤样本采集。

　　2.1.3 技术路线为了指导试验进行，本研究技术路线见图1。

　　2.2 数据获取、处理与分析

　　2.2.1 农田土壤养分数据获取在每个试验单元内，采用5点取样法，混合后代表该试验单元采样点土壤样本，取样时先掠去表层浮土，取样深度为30 cm左右，所取样本均装入纸袋，贴上标签。土壤样本取回后，置于室内自然晾干并碾碎，以备养分数据测取使用。

　　采用豫农2 000型微电脑土肥速测仪对土壤养分数据进行测定，主要测定土壤中铵态氮、速效磷、速效钾及pH等数据。测定方法是先配制待测液、空白液和标准液，测定铵态氮时依次加入掩蔽剂、助色剂、显示剂和强色剂，上机测定即可；测定速效磷时依次加入掩蔽剂、显色剂和还原剂，上机测定即可；测定速效钾时依次加入掩蔽剂、助掩剂和浊度剂，上机测定即可。pH利用校准好的电极，以去离子水冲净探头并吸干水分后，放入待测液中测定。

　　2.2.2 冠层光谱数据获取试验光谱数据在冬小麦生长各时期利用光谱辐射计以实测的方式获取，使用仪器为美国ASD公司生产的ISI921VF型便携式光谱辐射计，波谱范围为380～1 050 μm，光谱采样间隔为1.4 μm，光谱分辨率为4～700 nm，光谱通道为256，可存储容量为1 000条光谱曲线。考虑到在采集光谱过程中会受到如光照条件、风、探头与采集地物的距离及探测角度等因素的干扰，所有光谱测量均在天气晴朗、无风或风速很小时进行，测量时间段为10：00～13：00，视场角为25°，距地表高度约为1.70 m处垂直测定，并对每个采样点进行多次测量，取平均值作为该区光谱反射值，各小区测定前后均进行参考版校正。

　　2.2.3 叶面积指数获取叶面积指数利用照相法间接获取，运用数字相机采集影像数据，若设取样面积为S1，植株数为m，从中抽取植株数为n作为样本（每次选取的植株数均相同），将样本叶茎分开，平铺于一张A4纸上（面积为S2），叶片间无重叠，利用数字相机垂直摄影，摄影高度约距纸上为30 cm，然后在ENVI中对影像进行分类，并统计叶面像素PL与白纸的像素数PZ，计算数字相片上叶面积与实际面积参考物的像素比，结合株苗生长密度求取叶面积指数[10，11]，计算公式为：

　　LAI=×

　　2.2.4 光谱指数的计算作物的光谱指数和生物量具有很大的相关性，可以定量地表示植被活力，常被用来研究和监测植物的生长状态和空间分布。常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、优化土壤调节植被指数（OSAVI）等，但NDVI对土壤背景的变化较为敏感，易受土壤背景的影响[12]，因此选用OSAVI作为光谱指数进行研究，其定义为：

　　OSAVI=

　　上述公式中，BN表示近红外波段（760～900 nm），BR表示红光波段（630～690 nm）。利用实测的冠层光谱数据，按上式可计算出各试验小区在各时间段的光谱指数，然后对每个试验区域内的试验小区数据取均值，即可得到每个试验区域的光谱指数。

　　3 结果与分析

　　3.1 土壤养分空间差异程度分析

　　在气象条件相似的情况下，土壤养分在很大程度上成为决定小麦品质的重要因素，为了研究小麦品质的空间变异规律，首先对研究区域的土壤养分空间变异情况进行研究。取小麦生长旺盛的拔节期和乳熟期的土壤养分数据进行分析，统计出每个试验区的最小值、最大值和均值，比较其在空间上的差异水平，为土壤养分与光谱相关性研究做好准备，统计数据见表1。根据全国第二次土壤普查结果的分级标准[13]，对比表1数据，3个试验区的铵态氮含量在拔节期均属中等水平（四级：60～90 mg/kg），但在乳熟期Ⅰ区和Ⅲ区变异较为严重，铵态氮含量为五级水平（30～60 mg/kg）；Ⅱ区的速效磷含量在两个时期均处于缺失水平，其他试验区含量较高；所有试验区的速效钾含量均处于较高水平。从土壤养分的变异情况看，三个试验区的土壤养分在两个生长期的变异均属中等强度的变异，说明试验区的土壤养分在空间上存在较为明显的差异，可以进行明确的变量施肥管理，从客观上改善作物的生长条件，为实现高产打下基础。

　　3.2 基于叶面积指数的作物长势空间变异分析

　　以上述叶面积指数计算公式为基础，计算出每个试验小区的叶面积指数，然后对每一个试验区数据取均值，计算对应的标准差，最终得到每个时期各试验区的叶面积指数及其变异系数结果如表2所示。由表2可知，在拔节期3个试验区的叶面积指数比较接近，因为在此期间地表土壤裸露较多，作物刚开始生长，统一地区的不同区域之间不会形成较大差距，但就变异系数而言，Ⅱ区明显大于Ⅰ区和Ⅲ区，主要因为Ⅱ区位于城市近郊，作物的生长环境与其他两个区域相比较为恶劣；抽穗期3个试验区的均值相差不大，但Ⅱ区依然明显较低，同时其变异系数较小，说明Ⅱ区的作物整体长势接近，其次是Ⅲ区，而Ⅰ区的变异系数明显高于其他两个区，主要受到水、肥的影响，导致该区局部生长差异；乳熟期3个试验区的变异系数与抽穗期相比均无较大变化，说明此时作物整体长势较稳定，不同试验区之间存在差异，Ⅰ区的长势最为稳定。总体来看，通过对不同时期叶面积指数进行测定，作物在整体上表现出的差异不大，但局部区域有一定的差异；Ⅱ区由于周围环境及灌溉和施肥的影响，作物长势不如其他两个试验区。

　　3.3 基于光谱指数的作物长势空间变异分析

　　以实测的光谱数据为基础，利用优化土壤调节植被指数（OSAVI）公式计算优化土壤调节植被指数，统计各试验区的均值和标准差，最终得到不同生长期内各区域OSAVI值及其变异系数结果如表3所示。由表3可知，拔节期Ⅱ区的光谱指数变异系数为17.70%，远高于Ⅰ区和Ⅲ区的6.12%和9.80%，说明Ⅱ区麦田光谱差异较大，其原因是该区处于城市边缘近郊，受环境影响较大，特别是拔节期地面裸露较多，易受周边环境影响；抽穗期Ⅱ区的光谱指数差异也较为明显，原因同上，但该时期的变异系数与其他两个试验区的差别缩小，因为地表的覆盖率增加，周围环境对土壤的影响变小，光谱指数主要受作物冠层叶绿素含量的影响；乳熟期3个试验区的光谱变异系数差值进一步缩小，充分证明了环境对土壤的影响较为明显，说明在种植时通过施肥等措施调整了作物的长势，降低了作物长势在空间上的变异程度。

　　4 结论与展望

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