基于高光谱信息的冬小麦干热风响应模型研究.pdf

摘要

干热风是冬小麦灌浆期主要的气象灾害，严重干热风发生时，会对小麦生理结构

造成破坏，导致小麦减产，而短时干热风，很难对其进行监测，若未及时发现，也将

造成严重减产。因此，本文以冬小麦为研究对象，在灌浆期进行短时干热风模拟试验，

试验设置不同时长干热风处理，通过测定不同处理和恢复期3天、5天、7天的小麦

叶片生理指标及光谱信息得到小麦短时干热风的响应，利用主成分分析筛选短时干热

风敏感生理指标，并构建冬小麦短时干热风响应指数，利用相关性分析法提取敏感生

理指标的光谱特征波段，并通过对比不同机器学习方法构建的高光谱敏感生理指标估

算模型得到最优估算模型，最终利用模型融合方法构建基于高光谱的冬小麦短时干热

风响应指数模型。主要研究结论如下：

（1）短时干热风处理后，冬小麦叶片含水率（FMC）、过氧化氢酶（CAT）活

性、过氧化物酶（POD）活性、超氧化物歧化酶（SOD）活性以及丙二醛（MDA）

SPADFMC

含量均发生显著响应变化，而叶绿素相对含量（）变化不显著。其中，叶片

呈下降趋势，且时间越长下降幅度越大，在干热风2、4、6h处理后下降幅度分别为

3.5%、8.7%、13.8%，第二、三片叶FMC能恢复到正常水平；叶片CAT活性呈下降

趋势，旗叶和第二片叶降幅范围在8.76%-18.41%，之后逐渐恢复到正常水平；叶片

POD活性在干热风4、6h处理后变化幅度均超过16%，叶片SOD活性在4、6h处理

后变化幅度均超过18%，在恢复期均能达到正常水平；叶片MDA含量呈下降趋势，

下降幅度在10%-50%之间，在恢复期MDA会先上升，上升幅度均超过100%，最高

达到283%，然后逐渐恢复到正常水平；叶片SPAD变化范围普遍在1个单位之内，

波动幅度不足2%，均在正常范围之内。利用主成分分析法筛选响应变化敏感的生理

SDRI6h

指标，并构建冬小麦短时干热风响应指数（），干热风处理后指数响应变化

最明显。

（2）不同方法处理得到的光谱信息对不同时长干热风的响应特征不同。在无干

G02hG24hG46hG6

热风（）和干热风（）、（）、（）处理后，原始光谱叶片反射

率大小表现为G6G2G0G4，而一阶和二阶微分光谱反射率大小在不同的波段对干

热风的响应变化有较大的差异，对于不同的敏感生理指标利用相关系数法筛选得到正

负相关性高的光谱特征波段。

（3）利用筛选后的敏感生理指标及其对应的光谱特征波段，结合机器学习算法

构建了小麦叶片敏感生理指标的光谱估算模型。其中，二阶微分光谱的正相关特征波

GRNNFMC

段结合广义回归神经网络（）算法构建的叶片估算模型精度最高（训练

II

22

组R0.883，RMSE0.632，测试组R0.702，RMSE1.231）；二阶微分光谱的负

ELMCAT

相关特征波段结合极限学习机（）算法构建的叶片估算模型精度最高（训

22

练组R0.813，RMSE0.540，测试组R0.762，RMSE0.903）；一阶微分光谱的

正相关特征波段结合随机森林（RF）算法构建的叶片POD估算模型精度最高（训练

22

R0.885RMSE0.896R0.658RMSE1.637

组，