日光诱导荧光(SIF)和光化学反射指数(PRI)的遥感探测对于宏观尺度监测植物生理状态特别是光合能力和胁迫状况具有重要意义。本研究针对前人SIF和PRI反映水分胁迫的能力不甚明晰的科学问题,设计棉花不同梯度水分胁迫控制试验,采用高光谱数据与光合、荧光等生理参数相结合的分析方法,重点研究(1)基于单叶和冠层尺度的棉花日光诱导荧光的可靠提取,验证FLD算法的稳健性并提出可能的改进方法;(2)SIF、PRI与光合生理参数和传统植被指数间的联系。研究不同水分胁迫条件下、不同尺度SIF、PRI、水势、光合参数、荧光动力学参数、叶黄素组分、叶绿素含量、NDVI等指标的表现及影响因素;(3)构建基于SIF、PRI的棉花水分胁迫探测模型,得出SIF、PRI反演棉花水分状况的能力,特别是早期胁迫的反映能力。研究结果将丰富SIF和PRI遥感探测机理解释,并有可能为棉花水分胁迫探测提供新途径。
Solar induced fluorescence;PRI;Water stress;Cotton;Remote sensing
反射光谱中的日光诱导荧光被认为是目前植被遥感领域的一个新兴方向,有助于在空间尺度估测植物光合能力、碳循环。缺水是目前困扰华北平原作物生产的现实问题,快速监测作物水分状况对于指导灌溉具有重要意义。本项目以水分试验为基础,设置了不同水分梯度试验、干旱与复水进程试验、日变化试验等,在不同年份、不同生育时期,重复测定了叶片、冠层水平高光谱反射数据,从中按照弗朗和费线FLD算法提取687nm和761nm处日光诱导荧光(F687、F761)、光化学反射指数(PRI)及其它植被指数,同时测定了叶片气体交换参数(Pn、Gs、Tr等)、叶绿素荧光参数(Fv/Fm、NPQ等)、叶绿素含量、叶片水势和其它生理生化指标,比较了不同处理间指标的表现,筛选到与棉花含水量关系密切的指标,明确了SIF、PRI比传统植被指数NDVI、WI和WBI等更能准确反映棉花水分状况,构建了基于SIF和PRI的棉花水分预测模型。研究结果证实了SIF、PRI在反映植被光合状况方面优于其它植被指数的能力,在区域尺度光合能力估测方面具有很高的应用潜力。项目资助发表论文5篇,其中SCI 1篇(International Journal of Remote Sensing),核心以上期刊4篇(中国农业科学、棉花学报)。培养硕士生3名,其中2名已经取得硕士学位,1名在读。参加学术会议8人次。项目投入经费25万元,支出23.26万元,各项支出基本与预算相符。剩余经费1.74万元,剩余经费计划用于本项目研究后续支出。