0引言

冬小麥晚霜凍害是指寒冷季節(jié)向溫暖季節(jié)過渡時，大幅度降溫使植株體溫降到冰點以下，冬小麥原生質受到破壞，導致植株受害或死亡的短時間低溫災害。多發(fā)生在春季３月-４月，冬小麥正值拔節(jié)期，幼穗分化則處于雌雄蕊分化到藥隔形成期，小花正在發(fā)育形成。遭受晚霜凍害時，葉綠素組織遭受破壞，光合作用減弱，細胞結構發(fā)生改變，水分吸收、運輸、轉化等機能衰退；外部形態(tài)特征未見明顯變化，幼穗分化受到影響，致使成熟時出現(xiàn)抽穗而無籽的“啞穗”、“白穗”等現(xiàn)象，導致產量受損。這種受凍后短期內外表不顯癥狀的現(xiàn)象給冬小麥晚霜凍害早期判別帶來困難。

冬小麥受晚霜凍影響的外部癥狀短期內不明顯的特點，為紅邊光譜的應用提供了契機。

1、什么是紅邊參數(shù)？

紅邊（red edge）是紅光波段葉綠素強吸收和近紅外波段葉片內部多次散射形成的強反射共同作用而引起的葉片反射光譜急劇變化區(qū)域，范圍在670-780nm之間。

當農作物受到各種脅迫時，紅邊位置（REP）向短波段方向移動，這一特征得到廣泛應用，并已拓展至冬小麥晚霜凍害脅迫研究領域。紅邊位置定義為最大一階導數(shù)光譜對應的波長。

如何提取紅邊位置？

由于受農作物一階導數(shù)光譜的“雙峰”或“多峰”現(xiàn)象影響，REP易出現(xiàn)斷續(xù)特征而對脅迫的敏感性降低。為克服這一問題，逐漸發(fā)展起一系列提取REP的方法。

目前，主要有兩類，一類是基于反射光譜，如線性4點插值方法和倒高斯擬合方法；一類是基于導數(shù)光譜，如最大一階導數(shù)方法、多項式擬合方法和線性外推方法。除 REP 外，其他紅邊參數(shù)如紅邊振幅（Dr）、紅邊面積（SDr）、最小振幅（Drmin）、紅邊振幅與最小振幅比值（Ｄr/Ｄrmin）以及紅邊振幅與紅邊面積比值 （Ｄr/SDr）等， 亦常用于農作物各類脅迫研究中。

紅邊位置（ERP）提取方法如下：

最大一階導數(shù)方法（maximum forst derivative spec-trum，F(xiàn)D）。REP定義為紅邊區(qū)域內反射光譜的最大一階導數(shù)對應的波長。一階導數(shù)可由反射光譜的一階差分轉換求得。

多項式擬合方法（polynomial fitting technique，POLY）。運用５次多項式函數(shù)對紅光區(qū)最小反射率與最大近紅外反射率（紅肩）對應的光譜區(qū)間進行擬合。將擬合曲線進行一階差分變換求得一階導數(shù)，REP即可由最大一階導數(shù)來確定。

倒高斯擬合方法（inverted Gaussian fotting technique，IG）。運用倒高斯（IG）模型擬合670~780nm波段范圍內的光譜反射率。REP可通過以下4個步驟求得。一是將670~685和780~795nm光譜區(qū)間的平均反射率分別作為R0和Rs的估計值；二是將IG擬 合曲線進行對數(shù)變換，得到

Ｂ（λ）是λ的線性函數(shù)；三是在685~780~nm光譜區(qū)間內對B（λ）和λ進行線性擬合，估算出斜率a1和截距a0 ，利用公式

和

，求得λ０和δ；最后計算REP：REP＝λ０＋δ。

紅邊參數(shù)在研究晚霜凍影響下的冬小麥冠層中的作用

在肉眼可觀察出農作物災害脅迫癥狀之前，便可探測到脅迫信息，從而實現(xiàn)早期診斷的目的，這是高光譜技術的一大優(yōu)勢。

由于高光譜遙感數(shù)據(jù)具有光譜波段劃分細、數(shù)量多等特點，有利于選擇各種單一地物光譜區(qū)分明顯的波段，將混合光譜反演成為單一光譜。通過紅邊參數(shù)及時檢測到冬小麥受凍癥狀，將有助于各項田間管理措施的有效實施。二是晚霜凍過程模擬。

紅色邊緣參數(shù)的比較

田間移動式霜箱霜凍試驗中一階導數(shù)光譜及其與霜凍溫度的相關性

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