李睿 宗晨 婁運(yùn)生

摘要：通過田間試驗(yàn)研究了不同水分管理和遮陰處理對水稻株高、成熟期及冠層高光譜特征的影響，通過相關(guān)性分析、線性與非線性回歸等統(tǒng)計(jì)方法，構(gòu)建水稻株高和成熟期高光譜估算模型。水分管理設(shè)2個(gè)水平，節(jié)水灌溉（W，無水層）與常規(guī)灌溉（F，水深5 cm）;遮陰處理設(shè)3個(gè)水平，對照（CK，無遮光）、輕度遮陰（S1，單層遮光）和重度遮陰（S2，雙層遮光）。結(jié)果表明，遮陰處理下，節(jié)水灌溉對水稻株高有抑制作用。水稻株高與冠層光譜反射率在近紅外波段最為敏感，呈極顯著正相關(guān)關(guān)系（P<0.01），在可見光波段達(dá)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系（P<0.05）。8種植被指數(shù)與水稻不同生育期株高均達(dá)極顯著相關(guān)關(guān)系（P<0.01）。在拔節(jié)期至成熟期統(tǒng)一估算株高模型中，估算水稻株高效果較好的為歸一化植被指數(shù)（NDVI），準(zhǔn)確率為71.6%;在拔節(jié)期和抽穗期分段估算水稻株高模型中基于增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）模擬效果較好，成熟期基于重歸一化植被指數(shù)（RDVI）模擬效果較好，準(zhǔn)確率分別為72.9%、77.7%、73.6%，表明分生育期估算株高模型模擬準(zhǔn)確率較統(tǒng)一估算株高模型有所提高。在使用單變量和多變量模擬水稻成熟期模型中，三變量非線性回歸模型模擬準(zhǔn)確率最高，其中EVI、NDWI和LAI三變量建模的模擬準(zhǔn)確率為74.2%。以上結(jié)果為水稻株高及成熟期高光譜估算提供了試驗(yàn)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：水分管理;遮陰;株高;成熟期;高光譜

太陽輻射是維持地球生態(tài)系統(tǒng)與氣候系統(tǒng)能量平衡的重要因子，同時(shí)也是地球表層能量的根本來源[1]。中國近50年到達(dá)地面的太陽總輻射呈明顯下降趨勢，其中1961—2008年華東地區(qū)太陽總輻射下降速率為2.05 W/（m2·10年）[2-3]，下降速率明顯。江蘇淮河以南是長江流域稻—麥輪作區(qū)，在生育期間陰雨寡照天氣較多，給水稻分蘗、開花、灌漿和結(jié)實(shí)帶來危害[4-5]。目前，太陽輻射減弱對水稻影響的研究表明，拔節(jié)期光照減弱使水稻莖鞘物質(zhì)積累減少，株高、千粒質(zhì)量和每穗粒數(shù)下降，導(dǎo)致產(chǎn)量減少;始穗期弱光導(dǎo)致結(jié)實(shí)率及千粒質(zhì)量下降，總產(chǎn)量大幅下降[6-9]。因此，研究太陽輻射減弱對作物生長的影響已成為氣候變化研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之一。

近年來水資源與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之間的矛盾日益加深，因水分虧缺造成的作物減產(chǎn)損失超過了其他逆境損失的總和[10]。我國是水稻主要生產(chǎn)國之一，水稻需消耗大量的農(nóng)業(yè)生態(tài)用水，而農(nóng)業(yè)灌溉水利用效率僅為40%左右[11]。因此，提高水稻水分利用率，發(fā)展節(jié)水灌溉是水稻可持續(xù)生產(chǎn)的必由之路。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，節(jié)水灌溉可使根系活力增強(qiáng)，莖稈粗壯，葉綠素含量、葉面積指數(shù)、凈光合速率及干物質(zhì)積累量增加，并且可以改善水稻土壤通氣條件，抑制株高生長，從而提高抗倒伏性[12-18]。

株高是水稻重要生長指標(biāo)之一，在一定范圍內(nèi)，水稻的生物產(chǎn)量和籽粒產(chǎn)量均隨株高呈線性變化，株高較低會造成植株中下部通風(fēng)透光率差，冠層葉片堆積，影響灌漿，使產(chǎn)量下降[19]。曾勇軍等研究認(rèn)為，株高的增加能夠提高水稻產(chǎn)量[20]。但植物株高過高會出現(xiàn)倒伏現(xiàn)象，從而導(dǎo)致產(chǎn)量降低[21]。因此，高產(chǎn)水稻也需一定的株高保證[22]。在水稻生長期內(nèi)掌握株高狀況，不僅可以及時(shí)了解長勢，還可以根據(jù)株高提前估算產(chǎn)量。目前水稻株高測定多依靠傳統(tǒng)人工方法，工作量大、時(shí)間長且缺乏便捷性，而高光譜遙感監(jiān)測技術(shù)可以提供更加便捷的獲取方式。基于高光譜數(shù)據(jù)反演水稻等作物的生長指標(biāo)已有研究[23-29]，李燕強(qiáng)等分別通過高光譜和中分辨成像光譜儀（MODIS）數(shù)據(jù)提取光譜參數(shù)，建立較準(zhǔn)確的小麥株高估算模型[30-31]。研究認(rèn)為，使用近地高光譜數(shù)據(jù)估算水稻株高可以克服MODIS數(shù)據(jù)受空間分辨率及大氣的影響，提高株高估算模型精度[32]，因此，本研究采用近地高光譜數(shù)據(jù)的水稻株高進(jìn)行估算。

水稻的成熟收獲期是獲得優(yōu)質(zhì)稻米最重要的環(huán)節(jié)之一，水稻成熟度和收獲時(shí)期對籽粒品質(zhì)具有重要的影響，適期進(jìn)行收割有利于提高水稻產(chǎn)量及品質(zhì)。研究表明，稻穗含水率下降至20%～23%，穗后25 d左右為最佳收獲時(shí)間，此時(shí)蛋白質(zhì)含量較高，可獲得較好品質(zhì)[33-35]。目前對水稻成熟程度的判斷，主要依靠經(jīng)驗(yàn)觀測法，對葉片及稻穗顏色等作物特征進(jìn)行主觀判斷，誤差大且不適用于大范圍種植區(qū)[36]。已有研究采用植被指數(shù)對水稻等作物成熟度進(jìn)行建模估算[37]，但僅局限于使用光譜植被指數(shù)建模，未加入與生長相關(guān)的指標(biāo)。本研究結(jié)合稻穗含水率與生長指標(biāo)，通過線性與非線性方法建模，找出能夠指示水稻成熟度的高光譜植被指數(shù)，分析確定適宜收獲期，以期在全球氣候變化背景下，對水稻成熟期精確估算提供技術(shù)支撐，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供支持。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)田概況

本試驗(yàn)在江蘇農(nóng)業(yè)氣象重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站進(jìn)行。供試土壤是黏粒含量為26.1%的潴育型水稻土。供試水稻品種為南粳5055。水稻育苗完成日期為2017年5月7日，移栽日期為6月7日，行株距為20 cm×20 cm。移栽前每個(gè)小區(qū)撒播315 g復(fù)合肥。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

本試驗(yàn)在田間條件下進(jìn)行，使用2因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，水稻灌溉方式分2組水平，節(jié)水灌溉（W，無水層）與常規(guī)灌溉（F，水深5 cm）。遮陰處理分3組水平，對照（CK，自然光）、輕度遮陰（S1，單層遮陰）和重度遮陰（S2，雙層遮陰）。水稻從2017年7月（拔節(jié)期）至2017年10月（灌漿期）放置遮陽網(wǎng)。黑色遮陽網(wǎng)通過鋼管支架覆蓋在遮陰處理小區(qū)水稻冠層上方30 cm處，隨水稻生長定期調(diào)整其高度。試驗(yàn)設(shè)6個(gè)處理：（1）常規(guī)灌溉+無遮陰（FCK）;（2）淹水灌溉+輕遮陰（FS1）;（3）淹水灌溉+重遮陰（FS2）;（4）節(jié)水灌溉+無遮陰（WCK）;（5）節(jié)水灌溉+輕遮陰（WS1）;（6）節(jié)水灌溉+重遮陰（WS2）。每種處理均設(shè)3組重復(fù)，各處理隨機(jī)排列，共18個(gè)小區(qū)，每個(gè)小區(qū)面積為2 m×2 m=4 m2。

2.3.2 水稻拔節(jié)期至成熟期株高統(tǒng)一估算模型的擬合與驗(yàn)證 本研究使用水稻數(shù)據(jù)的2/3進(jìn)行建模，1/3進(jìn)行驗(yàn)證。擬合方程為所選5種回歸模型中模擬效果最好的模型，其余省略。表3中所選植被指數(shù)擬合與驗(yàn)證的r2均達(dá)極顯著水平，說明8種植被指數(shù)均能用于水稻拔節(jié)期至成熟期株高的統(tǒng)一模擬模型，擬合模型的r范圍為0.412～0.520，最小值為ARVI的，最大值為NDVI的，擬合模型的均方根誤差（RMSE）范圍為0.065～0.075，MSAVI的最小，RVI的最大，驗(yàn)證模型中決定系數(shù)范圍為0362～0.513，最小值為RVI的，最大值為NDVI的，驗(yàn)證模型的均方根誤差范圍是0.093～0.110，最小值為NDVI的，最大值為RVI的。在8個(gè)模型中，基于NDVI建模的擬合與驗(yàn)證r2最大，均方根誤差值最小，所以NDVI可較好地模擬水稻拔節(jié)期至成熟期的株高。

2.4 不同生育期株高分段估算模型

2.4.1 不同生育期株高與植被指數(shù)的相關(guān)性 分析不同生育期（拔節(jié)期、抽穗期和成熟期，下同）的株高與8種植被指數(shù)的相關(guān)性可知，8種植被指數(shù)與拔節(jié)期、抽穗期和成熟期株高的相關(guān)系數(shù)范圍為0682≤r≤0.756，均達(dá)極顯著水平（P<0.01），與拔節(jié)期至成熟期株高植被指數(shù)的相關(guān)系數(shù)相比有所上升。其中抽穗期的相關(guān)系數(shù)均高于拔節(jié)期和成熟期，成熟期的相關(guān)系數(shù)均低于拔節(jié)期和抽穗期。綜上所述，所選8種植被指數(shù)均能用于模擬水稻拔節(jié)期、抽穗期和成熟期的株高。

2.4.2 不同生育期水稻株高估算模型的擬合與驗(yàn)證 表5為水稻不同生育期株高估算模型精度，擬合方程為5種回歸模型中擬合效果最好的模型，其余省略。拔節(jié)期所有擬合模型的決定系數(shù)（r2）均達(dá)極顯著水平（P<0.01），擬合模型的r2范圍為0513～0.573，均方根誤差的范圍為0.021～0026;驗(yàn)證模型的決定系數(shù)范圍為0277～0.531，僅RVI未通過顯著性檢驗(yàn)（P>0.05），均方根誤差的范圍為0.028～0037。從水稻拔節(jié)期的擬合與驗(yàn)證模型的決定系數(shù)及均方根誤差來看，EVI的擬合r2為0.573，擬合RMSE為0.021，并且驗(yàn)證r2達(dá)0.531，擬合與驗(yàn)證r2均為極顯著水平（P<0.01），驗(yàn)證RMSE為0029。因此，基于EVI建立的模型擬合度較好，可用于模擬水稻拔節(jié)期株高。

在抽穗期整體模擬效果較好，擬合r2范圍為0601～0.612，均達(dá)極顯著水平（P<0.01），均方根誤差的范圍為0.016～0.023;驗(yàn)證r2范圍為0.540～0.627，均通過極顯著檢驗(yàn)（P<0.01），均方根誤差的范圍為0.037～0.059。其中EVI建立的模型擬合r2為0.612，驗(yàn)證r2為0.603，RMSE分別為0019、0.039。因此，基于EVI建立的二次多項(xiàng)式模型可用于水稻抽穗期株高的模擬。

成熟期中擬合r2范圍為0.475～0.517，除ARVI外均達(dá)極顯著水平（P<0.01），均方根誤差的范圍為0.041～0.049;驗(yàn)證r2范圍為0.391～0542，均通過顯著性檢驗(yàn)（P<0.05），均方根誤差的范圍為0.044～0.053。其中RDVI建立的模型擬合r2為0.517，RMSE為0.041;驗(yàn)證r2為0.542，RMSE為0.041。因此，基于RDVI建立的模型可用于水稻成熟期株高模擬。綜合來看，不同生育時(shí)期分段模擬準(zhǔn)確率較統(tǒng)一估算模型有所提高，可更加準(zhǔn)確估算出水稻株高。

2.5 水稻成熟期高光譜估算

2.5.1 建模方法 研究表明，稻穗含水率下降至20%～23%時(shí)，可認(rèn)為水稻進(jìn)入完熟期[33-35]。在成熟期時(shí)水稻葉綠素含量呈明顯下降趨勢，且相關(guān)研究表明，作物葉綠素含量的變化可通過增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）或歸一化植被指數(shù)（NDVI）進(jìn)行監(jiān)測[36，39]，其中EVI能與生物量、葉面積指數(shù)等生理參數(shù)建立更好的線性關(guān)系，并能更好地避免高濃度氣溶膠與大氣背景噪聲等對模型準(zhǔn)確率的影響，是研究植被覆蓋的最佳指數(shù)之一[40]。稻穗含水率的變化可通過歸一化水指數(shù)（NDWI）進(jìn)行監(jiān)測[41-42]。EVI與NDWI的計(jì)算公式見表7。本研究把稻穗含水率作為因變量，通過高光譜提取出的EVI、NDWI與生長指標(biāo)作為自變量，通過線性和非線性方法建模從而模擬稻穗含水率，當(dāng)穗含水率下降至20%～23%時(shí)，認(rèn)為水稻達(dá)最佳成熟收獲期。

2.5.2 水稻成熟期估算模型參數(shù)的相關(guān)性 由表6可知，稻穗含水率與NDWI、EVI、株高和LAI均呈極顯著相關(guān)關(guān)系（P<0.01），相關(guān)系數(shù)范圍為 0.550～0.931，其中最大的是NDWI的，為0.931，最小的是株高的，為0.550。有許多學(xué)者已成功運(yùn)用高光譜反演LAI[24，43]，并且LAI與稻穗含水率極顯著相關(guān)。成熟期的株高在“2.4.2”節(jié)已證明可用RDVI進(jìn)行估算，并且株高與稻穗含水率的相關(guān)性達(dá)顯著水平。因此，所選4種參數(shù)均可用于估算水稻成熟期。

2.5.3 水稻成熟期估算模型的擬合與驗(yàn)證 由表7可知，單變量模型的擬合r2均達(dá)顯著水平（P<005），范圍為0.371～0.423，擬合RMSE為 0.050～0.053，驗(yàn)證r2范圍為0.309～0.359，驗(yàn)證RMSE為0.085～0.088，其中歸一化水指數(shù)（NDWI）建立的非線性指數(shù)函數(shù)模型擬合r2為0423，驗(yàn)證r2為0.359，均通過顯著性檢驗(yàn)（P<005），擬合RMSE為0.050，驗(yàn)證RMSE為0.085，該模型模擬效果相較于其他單變量模型較好;雙變量模型擬合R2范圍為0.390～0.532，擬合RMSE為0.030～0.062，驗(yàn)證R2范圍為0.362～0.516，驗(yàn)證RMSE為0.051～0.079，整體模擬效果相比于單變量模型有所提高，其中基于EVI、NDWI建立的非線性模型擬合R2達(dá)0.532，驗(yàn)證R2為0.516，均達(dá)極顯著水平（P<0.01），擬合RMSE為0.030，驗(yàn)證RMSE為0.072，模擬效果相比于其他雙變量模型精度更高;在三變量模型中，擬合R2范圍為0.521～0.560，擬合RMSE范圍為0.032～0.069，驗(yàn)證R2范圍為0.503～0.551，驗(yàn)證RMSE范圍為0.051～0087，可明顯看出三變量模型的模擬效果相比單變量與雙變量模型模擬精度更高，其中基于EVI、NDWI和LAI參數(shù)建立的非線性三元二次模型擬合R2為0.560，驗(yàn)證R2為0.551，均通過極顯著水平檢驗(yàn)（P<0.01），擬合RMSE為0.032，驗(yàn)證RMSE為0.051，模擬效果為最佳。綜上所述，使用三變量模型進(jìn)行建模精度較高，并且非線性模型精度比線性模型更高。

圖3為水稻成熟期最佳模擬模型模擬值與實(shí)測值的散點(diǎn)圖，從圖中可以直觀地看出該模型的模擬效果。EVI、NDWI和LAI建立的非線性模型模擬準(zhǔn)確率為74.2%，擬合R2為0.551，均方根誤差RMSE為0.051。因此，基于EVI、NDWI和LAI建立的非線性模型可較好地模擬水稻成熟期。

3 結(jié)論

（1）在不同水分管理和遮陰處理的耦合作用下，節(jié)水灌溉對遮陰處理下水稻株高有抑制作用。

（2）水稻冠層光譜在近紅外光波段下與株高呈顯著正相關(guān)關(guān)系（P<0.01），在可見光波段下與株高呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系（P<0.05）?？梢姽馀c近紅外光波段均為株高的敏感波段。

（3）水稻拔節(jié)期至成熟期株高可用NDVI建立的二次多項(xiàng)式模型進(jìn)行估算，準(zhǔn)確率為71.6%。

（4）在分不同生育期建模估算水稻株高的模型中，使用EVI建立的模型能較好地估算水稻拔節(jié)期和抽穗期株高，估算準(zhǔn)確率分別為72.9%、77.7%，使用RDVI估算成熟期水稻株高準(zhǔn)確率為736%。表明分生育期估算株高模型模擬準(zhǔn)確率較統(tǒng)一估算株高模型有所提高。

（5）使用EVI、NDWI和LAI三變量建立的估算模型能較準(zhǔn)確地模擬稻穗含水率，從而模擬水稻成熟期，準(zhǔn)確率為74.2%。

4 討論

本試驗(yàn)在前人研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)波段相關(guān)性選取8種不同植被指數(shù)（ARVI、SAVI、EVI、MSAVI、NDVI、OSAVI、RDVI、RVI）分析水稻拔節(jié)期至成熟期株高與植被指數(shù)的相關(guān)性，結(jié)果說明株高與所選植被指數(shù)均達(dá)極顯著相關(guān)關(guān)系（P<0.01），此結(jié)論與前人研究結(jié)果[30-31，44]一致，但統(tǒng)一估算模型的決定系數(shù)不高，平均值為0.48，且驗(yàn)證的決定系數(shù)下降，均方根誤差增大，這主要是因?yàn)榻y(tǒng)一估算模型中，含不同的生育期，而不同生育時(shí)期水稻植株的發(fā)育程度和生理狀態(tài)有較大差異，導(dǎo)致水稻冠層光譜反射率對株高的敏感程度不同。

在不同生育期（拔節(jié)期、抽穗期和成熟期），水稻株高與8種不同植被指數(shù)均達(dá)極顯著相關(guān)（P<001），比拔節(jié)期至成熟期統(tǒng)一估算模型平均提高0.04、0.07、0.01，其中抽穗期相關(guān)性最高，說明水稻冠層光譜反射率對株高最為敏感的階段為抽穗時(shí)期。3個(gè)不同生育期分段估算模型的擬合決定系數(shù)分別較統(tǒng)一估算模型平均提高0.06、0.13、0.03，驗(yàn)證決定系數(shù)分別提高0.04、0.16、0.06，均方根誤差減小，說明分生育期模擬株高能克服不同遮陰處理和灌溉條件下對水稻株高的影響。因此，把不同生育時(shí)期分開研究，選擇不同生育期的最優(yōu)植被指數(shù)與方程，能更加精確地估算水稻株高，估算結(jié)果可以有效防止水稻生長后期因株高過高倒伏進(jìn)而提高作物產(chǎn)量。

本研究通過高光譜數(shù)據(jù)提取EVI與NDWI指數(shù)和生長指標(biāo)進(jìn)行建模，模擬水稻成熟期。通過對比單變量和三變量建模發(fā)現(xiàn)，三變量建模能有效提高模擬精度，相比于單變量、雙變量分別提高014、0.10。采用線性與非線性法進(jìn)行建模，通過對比發(fā)現(xiàn)非線性建模模擬精度比線性建模有所提升。利用光譜植被指數(shù)及生長指標(biāo)進(jìn)行建模估算水稻稻穗含水率從而判斷水稻成熟期，為準(zhǔn)確、及時(shí)收割水稻以獲得最佳稻米品質(zhì)提供參考依據(jù)。但本研究的不足之處在于監(jiān)測結(jié)果具有不確定性，水稻成熟時(shí)期易受天氣影響，在成熟時(shí)期連續(xù)的陰雨天氣或者連續(xù)晴天都會使水稻成熟期推遲或者提前，對模擬結(jié)果造成一定誤差。

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