《小麥礦物粉塵脅迫的高光譜回響機理與診斷方法研究》是依託江蘇師範大學，由梁亮擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：小麥礦物粉塵脅迫的高光譜回響機理與診斷方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：梁亮
- 依託單位：江蘇師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
日益加劇的粉塵污染已對小麥等農作物造成嚴重危害，而傳統方法又難以在巨觀尺度上評估其對作物的影響。本項目以礦物粉塵為例，通過分析其污染脅迫下小麥葉片與冠層光譜的回響機理，以探索小麥等農作物粉塵脅迫的高光譜診斷方法。首先通過田間模擬脅迫試驗建立小麥光譜資料庫，分析礦物粉塵脅迫下小麥的生理變化與光譜回響特徵，以及小麥光譜回響所表征的生理學意義，從而明確礦物粉塵污染對小麥脅迫效應的高光譜回響機理；在此基礎上，探索可實現礦物粉塵脅迫特徵光譜高效提取的相關方法，構建可進行粉塵脅迫識別、脅迫強度分級以及脅迫類型分類鑑別的光譜指數，並通過敏感性分析，擇取其中既可敏感反映脅迫信息，又對干擾因素具有抗性的部分；最後利用優選的指數建立小麥礦物粉塵脅迫診斷模型，並對模型進行評估與最佳化。研究成果將揭示粉塵脅迫的高光譜回響機理，為小麥等農作物粉塵脅迫的監測提供新的思路與方法。
結題摘要
日益加劇的粉塵污染已對小麥等農作物造成嚴重危害，而傳統方法又難以在巨觀尺度上評估其對作物的影響，本項目通過分析粉塵脅迫下小麥葉片與冠層光譜的回響機理，初步建立了小麥等農作物粉塵脅迫的高光譜診斷方法體系。主要研究成果如下：（1）通過模擬與田間試驗相結合的方法，分別獲取了物理模型模擬光譜數據集與粉塵脅迫實驗真實光譜數據集，並建立了光譜數據處理與光譜指數最佳化的方法體系。（2）基於上述數據分析了粉塵脅迫強度、小麥光譜回響特徵以及小麥各理化參量之間內在聯繫：首先利用各類高光譜指數實現了小麥葉面積指數、葉綠素含量、氮含量以及含水量的高精度估測，為揭示粉塵脅迫對小麥生理狀況的影響過程及其光譜回響的機理奠定了基礎；隨後對粉塵脅迫下小麥葉片理化參量進行了分析，得知在相同生長期，粉塵脅迫下的小麥葉片氮含量、葉綠素含量與含水量等比正常小麥低；最後通過光譜波形分析得知小麥受脅迫時，其反射光譜曲線會出現藍光與紅光吸收減弱，綠峰被削平，紅邊斜率降低等現象。（3）在實驗條件下，建立了小麥粉塵脅迫強度的高光譜分級評價模型。通過田間試驗，利用不同脅迫水平下（嚴重脅迫、中等脅迫、輕度脅迫與正常生長）的小麥葉片光譜數據集建立了分級評價模型。結果表明，模型對不同脅迫強度下小麥樣本的預測精度可達87.5％，即在實驗條件下利用高光譜進行小麥粉塵脅迫強度的診斷是可行的。（4）在非實驗條件下，構建了不同植物粉塵脅迫識別光譜數據集。利用光譜特徵分析，光譜角匹配與綜合分析等方法對受到不同脅迫強度的樣本進行了匹配分析，結果表明各方法對不同脅迫等級樣本的識別率在70%以上，說明在非實驗條件下，利用高光譜進行植被脅迫強度的分級評價也是可行的。研究成果初步揭示粉塵脅迫的高光譜回響機理，可為小麥等植被粉塵脅迫的監測提供新的思路與方法。
