高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展及其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用

高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展及其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用(精)高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展及其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用(精)高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展及其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用(精)江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)2009,21(5:23~26ActaAgriculturaeJiangxi高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展及其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用王為收稿日期:2009-01-30作者簡介:王為(1980-,男,江蘇泗陽人,博士,主要從事作物分子育種與種質(zhì)資源創(chuàng)新以及信息農(nóng)業(yè)研究。(江蘇沿海地域農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所,江蘇鹽城224002大綱:概括了高光譜遙感技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展以及應(yīng)用現(xiàn)狀,并介紹了高光譜遙感在作物長勢監(jiān)測、生化參數(shù)預(yù)計(jì)以及作物估產(chǎn)等農(nóng)業(yè)領(lǐng)域上的應(yīng)用。要點(diǎn)詞:高光譜;遙感技術(shù);農(nóng)業(yè);應(yīng)用中圖分類號(hào):TP79文件表記碼:A文章編號(hào):1001-8581(200905-0023-04ReviewonDevelopmentandApplicationofHyperspectralRemoteSensinginAgricultureWANGWei(AgriculturalScienceInstituteofCoastalRegionofJiangsu,Yancheng224002,ChinaAbstract:Thepapergaveareviewonthedevelopmentandcurrentsituationofhyperspectralremotesensingtechnology,andintroduceditsmainapplicationsinagriculturesuchasdetectingthevegetationgrowthstate,estimatingbiochemicalcharacteristicparametersandtheproductivityofcropsandsoon.Keywords:Hyperspectra;lRemotesensingtechnology;Agriculture;Application遙感是20世紀(jì)60年月發(fā)展起來的對地觀察綜合性技術(shù),是指應(yīng)用探測儀器,不與探測目標(biāo)相接觸,從遠(yuǎn)處把目標(biāo)的電磁波特色記錄下來,經(jīng)過分析,揭示出物體的特色性質(zhì)及其變化的綜合性探測技術(shù)[1]。經(jīng)過幾十年的發(fā)展,不論在遙感平臺(tái)、遙感傳感器、仍是遙感信息辦理、遙感覺用等方面,都獲得了飛快的發(fā)展,目前遙感正進(jìn)入一個(gè)以高光譜遙感技術(shù)、微波遙感技術(shù)為主的時(shí)代[2~3]。高光譜遙感圖像因?yàn)槠涓吖庾V分辨率的特色正在遇到國內(nèi)外的寬泛關(guān)注。從地面遙感傳感器到測視雷達(dá),從田間養(yǎng)分速測儀到星載的成像光譜儀,遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用已有了很大進(jìn)展,同時(shí)獲得了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。本文就高光譜遙感技術(shù)的產(chǎn)生、發(fā)展及其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用進(jìn)行一個(gè)介紹和論述,以期給有關(guān)科研人員供給一點(diǎn)參照。高光譜遙感技術(shù)的產(chǎn)生與發(fā)展1.1高光譜遙感技術(shù)的產(chǎn)生高光譜遙感即高光譜分辨率遙感(HyperspectralRemoteSensing,是指利用很多很窄的電磁波波段從感興趣的物體獲得有關(guān)數(shù)據(jù),它的基礎(chǔ)是測譜學(xué)(Spectroscopy[4]。高光譜遙感技術(shù)主要特色是波段多、光譜分辨率高、空間分辨率較高、鄰波段的有關(guān)性高,數(shù)據(jù)冗余大。經(jīng)國際遙感界的共鳴,光譜分辨率在10-1數(shù)目級(jí)范圍的稱為多光譜(Multispectral,這樣的遙感器在可見光和近紅外光譜區(qū)只有幾個(gè)波段;而光譜分辨率在10-2的遙感信息稱之為高光譜遙感[5]。高光譜遙感與常例遙感數(shù)據(jù)的主要差別在于它能獲得觀察各樣地物的連續(xù)光譜信息,并借此定義特別的光譜特色,而且有些在寬波段遙感中不能夠探測的物質(zhì),在高光譜遙感中能被探測。所以在地物探測和環(huán)境監(jiān)測研究中,利用高光譜遙感數(shù)據(jù),可采納確定性方法(模型,而不像寬波段遙感采納的統(tǒng)計(jì)方法[4]。高光譜遙感技術(shù)是連結(jié)遙感數(shù)據(jù)辦理、地面丈量、光譜模型和應(yīng)用的強(qiáng)有力工具,其顯著特色是在特定光譜地域以高光譜分辨率同時(shí)獲得連續(xù)的地物光譜圖像,其超多波段信息使得依據(jù)混淆光譜模型進(jìn)行混淆象元分解獲得子象元或最后光譜單元信息的能力獲得提升,從而使得遙感覺用重視于在光譜維進(jìn)步行空間信息張開,定量分析地球表層生物物理化學(xué)過程和參數(shù)[6]。1.2高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展1983年,第一幅由航空成像光譜儀(AIS-1獲得的高光譜分辨率圖像以嶄新的容貌表此刻科學(xué)界眼前,它的正式出現(xiàn)標(biāo)記住第一代高光譜分辨率傳感器面世。第一代成像光譜儀以AIS-1和AIS-2為代表。在此后幾年中,AIS數(shù)據(jù)被成功地應(yīng)用在多個(gè)地學(xué)研究鄰域,這種高光譜分辨率數(shù)據(jù)因?yàn)槎S固體陣列探測器寬度(每行像元數(shù)特別有限,但它的確開創(chuàng)了高光譜和高空間分辨率兼有、光譜和圖像合一的高光譜遙感技術(shù)的新時(shí)代[4]。第二代高光譜成像儀于1987年問世,美國宇航局從1983年開始研制一種叫做航空可見光/成像光譜儀(AVIRIS,它是第二代成像光譜儀的代表。與AIS傳感器比較,AVIRIS在傳感器自己、定標(biāo)、數(shù)據(jù)系統(tǒng)及遨游高度等方面都有很大的改進(jìn)[4]。1999年關(guān)反射成功的EO-1衛(wèi)星是NASA戈達(dá)得遨游中心、麻省理工林肯實(shí)驗(yàn)室和TRW公司合作研制的高光譜衛(wèi)星,它由先進(jìn)陸地成像儀、高光譜成像儀和大氣校訂儀三個(gè)基本遙感系統(tǒng)構(gòu)成。美國軌道圖像公司研制的新一代Orbview-4是國際上完滿以商業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)為目標(biāo)的高光譜衛(wèi)星,它是高光譜和高空間分辨率相聯(lián)合的衛(wèi)星,除了保存Orbview-3型的全色1m、多光譜4m的空間分辨率外,還將在0.4~2.5m光譜范圍內(nèi)獲得200多個(gè)波段的高光譜遙感圖像[6]。高光譜遙感技術(shù)的流行是遙感技術(shù)在20世紀(jì)最大成就之一。跟著計(jì)算機(jī)軟件、數(shù)據(jù)分析方法、特別是傳感器技術(shù)水平的提升,高光譜遙感技術(shù)將會(huì)獲得更為踴躍的發(fā)展和應(yīng)用。高光譜遙感在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用高光譜遙感在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用,主要表此刻快速、精確地進(jìn)行作物生長信息的提取、作物長勢監(jiān)測、作物威迫監(jiān)測、預(yù)計(jì)植被(作物初級(jí)生產(chǎn)力與生物量、預(yù)計(jì)光能利用率和蒸散量以及作物質(zhì)量遙感監(jiān)測預(yù)告。從而相應(yīng)調(diào)整投入物質(zhì)的投入量,達(dá)到減少浪費(fèi),增添產(chǎn)量,改良質(zhì)量,保護(hù)農(nóng)業(yè)資源和環(huán)境質(zhì)量的目的。高光譜遙感憑借其極高的光譜分辨率為精良農(nóng)業(yè)的發(fā)展供給了技術(shù)保障和數(shù)據(jù)根源。2.1作物生長信息的提取作物生產(chǎn)中,正確、快速、經(jīng)濟(jì)地判斷作物氮營養(yǎng)情況,從而確定氮肥需要量,對提升作物的及時(shí)精確施肥擁有重要意義。近來幾年來,跟著有關(guān)領(lǐng)域科技水平的不停提升,氮素營養(yǎng)診療的測試技術(shù)正由傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室常例測試向田間直接無損測試方向發(fā)展;同時(shí)測試水公正由定性或半定量的手工測試向精確定量的智能化方向發(fā)展。目前,針對作物氮素診療的智能化無損測試技術(shù)已成為國內(nèi)外研究的熱門,此中較成熟的技術(shù)方法主要有便攜式葉綠素儀法和遙感系統(tǒng)中應(yīng)用的高分辨率多光譜近地丈量技術(shù)。這兩項(xiàng)技術(shù)都是鑒于看作物氮素發(fā)生變化時(shí),其光譜反射特色發(fā)生改變的基礎(chǔ)上,但在詳細(xì)的應(yīng)用中二者又有所不相同。有關(guān)于傳統(tǒng)的低光譜分辨率遙感(平常指光譜分辨率在0.1m以上而言,高光譜分辨率遙感(光譜分辨率在0.1m以下數(shù)據(jù)最主要的特色就是成像通道數(shù)目的增添和成像波段的變窄。從而使植被遙感的監(jiān)測目標(biāo)發(fā)生了很大的變化,獲得子像元(最后光譜單元信息的能力獲得提升,使得遙感覺用重視于在光譜維進(jìn)步行空間信息張開,定量分析地球表層生物物理化學(xué)過程和參數(shù)[6~7]。經(jīng)過高光譜遙感植被指數(shù)技術(shù)能夠提取植被冠層構(gòu)造定量信息。蒲瑞良等[8]用小型機(jī)載成像光譜儀(CASI測得的航空高光譜分辨率數(shù)據(jù)(光譜范圍約417~800nm預(yù)計(jì)叢林族葉化學(xué)成分濃度,最后用導(dǎo)數(shù)光譜的多項(xiàng)式逐漸回歸方程進(jìn)行分析。關(guān)于總?cè)~綠素,最正確的R2值來自二階微分光譜的三項(xiàng)式回歸方程(R2=0.944,此方程包括的中心波長分別為748、507和735nm,而關(guān)于全氮的最正確R2值來自一階微分光譜的三項(xiàng)式方程(R2=0.933,中心波長分別為780、764和566nm。結(jié)果表示:使用光譜方式的CASI數(shù)據(jù)及NDVI值提取植被信息,結(jié)合光譜微分技術(shù)能顯然地改良叢林族葉化學(xué)成分的預(yù)計(jì)精度。吳長山等[9,10]分析了水稻、玉米多時(shí)相的集體以及葉片光譜特色與葉綠素密度(單位面積農(nóng)作物的葉綠素含量,等于葉綠素含量與鮮葉生物量的乘積的關(guān)系,得出這幾種農(nóng)作物的導(dǎo)數(shù)光譜在近紅外波段762nm處與葉綠素密度擁有高度有關(guān)性。王柯[11]等的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明540、680和740~1070nm的光譜數(shù)據(jù)在水稻全部的生長階段都與葉片氮濃度有關(guān)顯然。2.2作物長勢監(jiān)測作物的反射光譜特色主要由葉片中的葉肉細(xì)胞、葉綠素、水分含量和其余生物化學(xué)組分對光芒的汲取和反射形成的,受葉色、葉片構(gòu)造及水分情況、葉片的生理生化性質(zhì)、植株形態(tài)及長勢長相等因素的影響[12]。可見光波段反射率主要受葉綠素等各樣色素的影響,近紅外波段反射率則由葉片水分情況起決定作用,不相同的植物、同一作物的不相同生育時(shí)期,以及同一作物的不相同健康情況,其光譜反射特色均不相同。所以研究作物不相同生長條件下的光譜特色與這些生理指標(biāo)的關(guān)系,就能夠及時(shí)的監(jiān)測作物的長勢和進(jìn)行苗情診療,從而科學(xué)地指導(dǎo)農(nóng)事活動(dòng)。高光譜遙感以其超多波段、光譜分辨率高等特色被用來反演葉子各組分含量,監(jiān)測作物的生長情況[13]。王延頤[14]用美制的EXOTECH100A四通道光譜儀在試驗(yàn)田分析了水稻各生育期(分蘗盛期、穗分化期、齊穗期、灌漿期及乳熟期在一些特色太陽光譜波段(400、500、670、800、900nm反射波譜特色,結(jié)論是:稻田光譜與水稻長勢的有關(guān)性較好,在水稻灌漿期,稻田光譜與水稻理論產(chǎn)量的有關(guān)性也較好,特別是800nm的反射光譜值。實(shí)驗(yàn)也已經(jīng)證明用高光譜分辨率數(shù)據(jù)能夠預(yù)計(jì)葉子化學(xué)成分[15]。浦瑞良和宮鵬使用多元統(tǒng)計(jì)和光譜導(dǎo)數(shù)技術(shù)談?wù)撔⌒蜋C(jī)載成像光譜儀(CASl數(shù)據(jù)用于估計(jì)冠層生化濃度(總?cè)~綠索、全氮和全磷的潛力和效率[8]。Peterson等運(yùn)用航空成像光譜儀(AIS對叢林冠層中氮和木質(zhì)素含量進(jìn)行了監(jiān)測[16]。為了研究植物葉片氮素遙感診療的可能性,20世紀(jì)70年月以來有關(guān)科學(xué)家就進(jìn)行了大批的基礎(chǔ)研究,找尋氮素的敏感波段及其反射率在不相同氮素水平下的表現(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn)很多植物在缺氮時(shí)不論是葉片仍是植物冠層水平的可見光波段反射率都有增添,對氮含量變化最敏感的波段在530~560nm地域[16~19]。馮偉[20]經(jīng)過分析小麥葉片糖氮比與冠層高光譜參數(shù)的定量關(guān)系,確定小麥葉片糖氮比的定量監(jiān)測模型,與傳統(tǒng)的損壞性取樣及實(shí)驗(yàn)室化學(xué)分析方法比較,該研究為小麥葉片糖氮比的定量分析供給了一種無損、快速的技術(shù)門路,同時(shí)也拓展了作物生理參數(shù)遙感監(jiān)測的研究領(lǐng)域。研究結(jié)果關(guān)于小麥植株生長特色及碳氮代謝參數(shù)的及時(shí)監(jiān)測和精確診療擁有重要意義,為遙感技術(shù)24江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)21卷在精確農(nóng)業(yè)中的可能應(yīng)用確定了技術(shù)基礎(chǔ)。2.3作物威迫監(jiān)測李德成等[21]模擬酸雨對水稻葉片反射光譜特色的影響,結(jié)果表示:酸雨會(huì)惹起水稻葉片反射光譜可見光區(qū)和中紅外區(qū)的反射率高升,近紅外區(qū)的反射率降低,相應(yīng)的反射率比值也隨之變化,一階和二階導(dǎo)數(shù)光譜藍(lán)移,且上述變化的程度與酸雨的酸度、水稻的品種和生育期有關(guān)。這一結(jié)果也表示遙感技術(shù)監(jiān)測酸雨污染作物是可行的。其余,高光譜遙感亦可用于監(jiān)測重金屬對作物的威迫,在某些植被種類中,藍(lán)移還與重金屬含量偏高有關(guān)。水稻受重金屬鉻和銅污染損害后,不論在生理上仍是在反射光譜方面變化都比較顯然,特別是鉻和銅拌土生長的水稻在分蘗期遇到的影響最顯然。植物光譜的導(dǎo)數(shù)實(shí)質(zhì)上反應(yīng)了植物內(nèi)部物質(zhì)(葉綠素及其余生物化學(xué)成分的汲取波形變化。能夠經(jīng)過植物的光譜特色監(jiān)測植物(作物的各樣缺素癥和病蟲害[22]。2.4預(yù)計(jì)植被(作物初級(jí)生產(chǎn)力NPP與生物量冠層的理化特色在必定程度上控制著叢林的初級(jí)生產(chǎn)力(NPP。比方葉面積和氮含量經(jīng)過控制光合作用和傳輸速率來影響NPP。已經(jīng)證明在不相同的溫帶叢林區(qū),礦物氮的含量有助于預(yù)計(jì)年NPP。張良培[23]利用樣本NDVI和丈量所得的生物量數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,有關(guān)系數(shù)在0.7以上,黃熟期葉綠素的損失會(huì)在可見光波段表現(xiàn)出來,在出穗期的R1100和R1200可用于生物量預(yù)計(jì)。Hame[24]等聯(lián)合地面檢查和高分辨率圖像用有關(guān)分析的方法成立了展望生物量的模型,此后再直策應(yīng)用到低分辨率的AVHRR圖像上,成功地預(yù)計(jì)了面積達(dá)幾百萬平方公里的歐洲以針葉樹占優(yōu)勢的北目標(biāo)葉林的生物量,而且預(yù)計(jì)的精度高出了開初的希望。相同,在農(nóng)作物上也能夠利用這種技術(shù)方法,測定作物的初級(jí)生產(chǎn)力NPP與生物量。高光譜遙感相同能夠用于預(yù)計(jì)農(nóng)作物產(chǎn)量,能夠綜合上述各樣功能以及有關(guān)的數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行農(nóng)作物產(chǎn)量的預(yù)計(jì),跟著新的傳感器和數(shù)據(jù)分析方法的出現(xiàn),遙感估產(chǎn)的精確性也獲得了提升[4]。楊慶鋒等[25]分析了小麥光譜特色與干物質(zhì)累積量的有關(guān)關(guān)系,說明經(jīng)過遙感手段監(jiān)測冬小麥的集體質(zhì)量是可行的,該研究為高光譜遙感技術(shù)在監(jiān)測小麥的集體質(zhì)量的應(yīng)用供給參照依據(jù)。樊科研等[26]以ASDFieldSpec光譜儀實(shí)測大田中不相同生育期加工番茄的冠層高光譜及其產(chǎn)量,采納單時(shí)相線性逐漸回歸和復(fù)合回歸,初次成立了加工番茄高光譜與產(chǎn)量的預(yù)計(jì)模型,對加工番茄的產(chǎn)量進(jìn)行了遙感估測。2.5預(yù)計(jì)光能利用率和蒸散量理論和實(shí)驗(yàn)都證明植物冠層的光合有效輻射與反射率有聯(lián)系[4]。高光譜遙感所得的APAR(光合有效輻射比LAI(葉面積指數(shù)能更靠譜地預(yù)計(jì)作物生物量,因?yàn)樽魑锏墓夂献饔眠^程直接把APAR能量變換成干物質(zhì),所以APAR是作物初級(jí)生產(chǎn)力的一個(gè)較好的指標(biāo)。張良培等[23]經(jīng)過分析光合背景物質(zhì)土壤光譜信號(hào)的特色,以為利用對光譜信號(hào)一階導(dǎo)數(shù)的運(yùn)算就能對混淆光譜中的土壤信號(hào)進(jìn)行壓縮,由此計(jì)算APAR(在波長726.3nm處能更客觀地反應(yīng)實(shí)質(zhì)。Hall等[27]鑒于反射率曲線的二階導(dǎo)數(shù)與光合有效輻射APAR的有關(guān)關(guān)系,對陸地植被的APAR進(jìn)行了預(yù)計(jì)。研究表示,可直接反演二向反射模型,用衛(wèi)星和地面丈量的光譜數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)葉子的生物物理參數(shù)LAI和FAPAR(Kuusk,Patrice&Bicheron。2.6作物質(zhì)量遙感監(jiān)測預(yù)告中國對優(yōu)異農(nóng)作物有巨大需求,部分優(yōu)異農(nóng)作物產(chǎn)品求過于供或依靠入口。經(jīng)過監(jiān)測作物生長過程而進(jìn)行調(diào)優(yōu)種植,優(yōu)化作物分類收獲、分級(jí)收買加工系統(tǒng),提升作物質(zhì)量監(jiān)控水平是保證作物質(zhì)量的重要構(gòu)成部分。遙感技術(shù)的發(fā)展為作物質(zhì)量信息的監(jiān)測和預(yù)告供給了快捷、低價(jià)、無損檢測的手段。近期研究要點(diǎn)是地域性的遙感模型與農(nóng)學(xué)模型鏈接,農(nóng)作物質(zhì)量遙感-農(nóng)學(xué)監(jiān)測復(fù)合模型研制。綜合考慮土壤因子、氣象因子等,經(jīng)過監(jiān)測作物干旱、過分施氮、病蟲害、倒伏等作物質(zhì)量的限制性因子,監(jiān)測作物的生長和營養(yǎng)情況,鏈接遙感數(shù)據(jù)和作物模型,利用光學(xué)、熱紅外、雷達(dá)數(shù)據(jù)互相增補(bǔ),充分考慮遙感數(shù)據(jù)和非遙感數(shù)據(jù)聯(lián)合,有望建成適用化和商業(yè)化的作物質(zhì)量監(jiān)測預(yù)告系統(tǒng),以指導(dǎo)作物分類收獲,分級(jí)收買、加工或積蓄;對農(nóng)作物產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)優(yōu)異優(yōu)價(jià),為糧食期貨和參加國際糧食貿(mào)易供給決議信息,大大縮短糧食加工公司的檢測化驗(yàn)時(shí)間并降低成本。在現(xiàn)階段采納遙感粗分級(jí)優(yōu)選+實(shí)驗(yàn)室精測試可能成為定單農(nóng)業(yè)中質(zhì)量控制和降低成本的重要模式,遇到糧食收買、加工等部門和公司用戶的重視和希望[28]。高光譜遙感覺用展望目前中美等國將陸續(xù)發(fā)射一系列的對地觀察衛(wèi)星,構(gòu)成傳感器網(wǎng),從可見光、近紅外、熱紅外到微波等波段對地球進(jìn)行全節(jié)氣、全天候觀察。不久的未來,遙感數(shù)據(jù)源將更豐富。遙感定量化研究近來幾年來發(fā)展快速,從傳感器的校訂、標(biāo)定到大氣校正,從植被的二向反射至多角度遙感,提升了數(shù)據(jù)源精度。跟著定量遙感的發(fā)展、遙感數(shù)據(jù)源的豐富,在已有的研究基礎(chǔ)上,增強(qiáng)機(jī)理研究是必定趨向[28]。作為對地觀察高新技術(shù)發(fā)展起來的高光譜遙感,已經(jīng)成為3S技術(shù)的重要構(gòu)成部分,能夠應(yīng)用于土地資源檢查、農(nóng)作物生長監(jiān)測、土壤等環(huán)境條件對農(nóng)作物生長影響的監(jiān)控、病蟲害監(jiān)測與評估、估產(chǎn)等很多方面。但對高光譜遙感數(shù)據(jù)的分析方法限制了其在某些方面的應(yīng)用,所以高光譜遙感信息的提取及解譯還需要進(jìn)一步提升,為應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展供給理論基礎(chǔ)。目前,在農(nóng)業(yè)方面地面遙感已經(jīng)獲得了比較全面的進(jìn)展,但由地面光譜向高空的反演仍處于研究階段。高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展為多平臺(tái)遙感相聯(lián)合的實(shí)現(xiàn)供給可255期王為:高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展及其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用能,跟著星-機(jī)-地一體化技術(shù)的發(fā)展,能夠經(jīng)過衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)更為正確地獲得田間作物高光譜信息,聯(lián)合GPS、GIS等信息技術(shù)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐。高光譜遙感在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用是遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)上研究發(fā)展進(jìn)度的重要階段,我國應(yīng)當(dāng)加速研究步伐,從而縮短與世界先進(jìn)國家的差距,利用新的科學(xué)技術(shù)特別是高光譜遙感這種技術(shù)更好的發(fā)展我國農(nóng)業(yè)。參照文件:梅安新,彭望琭.遙感導(dǎo)論[M].北京:高等教育第一版社,2001.楊哲海,韓建峰,宮大鵬,等.高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用[J].大海測繪,2003,23(6:55~58.袁迎輝,林子瑜.高光譜遙感技術(shù)綜述[J].中國水運(yùn),2007,7(8:156~157.浦瑞良,宮鵬.高光譜遙感及其應(yīng)用[M].北京:高等教育第一版社,2000.2~9.王人潮,史舟等.農(nóng)業(yè)信息科學(xué)與農(nóng)業(yè)信息技術(shù)[M].北京:中國農(nóng)業(yè)第一版社,2003.26~30.童慶禧,鄭蘭芬.濕地植被成像光譜遙感研究[J].遙感學(xué)報(bào),1997,1(1:50~57.劉海啟.美國農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀簡介[J].領(lǐng)土資源遙感,1997,19(4:62~65.蒲瑞良,宮鵬.叢林生物化學(xué)與CASI高光譜分辨率遙感數(shù)據(jù)的有關(guān)分析[J].遙感學(xué)報(bào),1997,1(2:115~123.吳長山,項(xiàng)月琴,鄭蘭芬,等.利用高光譜數(shù)據(jù)對作物集體葉綠素密度預(yù)計(jì)的研究[J].遙感學(xué)報(bào),2000,4(3:228~232.[10]吳長山,童慶禧,鄭蘭芬,等.水稻、玉米的光譜數(shù)據(jù)與葉綠素的有關(guān)分析[J].應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報(bào),2000,8(1:31~36.王珂,沈掌泉.不相同鉀素營養(yǎng)水平的水稻冠層和葉片光譜特征研究初報(bào)[J].科技通知,1997,13(4:211~214.[12]ComptonJ.Tucker.RemoteSensingofLeafWaterContentintheNearInfrared[J].RemoteSensingofEnvironmen,t1980,10:23~32.牛錚.葉片化學(xué)組分紅像光譜遙感探測機(jī)理分析[J].遙感學(xué)報(bào),2000,4(2:125~129.王延頤,高慶芳.稻田光譜與水稻長勢及產(chǎn)量構(gòu)造因素關(guān)系的研究[J].領(lǐng)土資源學(xué)報(bào),1996,(1:51~55.[15]Al_Abbas,BarrRAH,Ha11SD,etal.SpectraofNormalandNu-trientdeficientMaizeLeaves[J].AgronomyJourna,l1974,66:16~20.[16]TracyMBlackmer,James-SS,Gary-Ev,eta.lNitrogenDeficiencyDetectionUsingReflectedShort-waveRadiationfromIrrigatedCornCanopies[J].AgronomyJourna,l1996,88:1~5.[17]TracyMBlackmer,JamesS.Schepers,GaryE.Uarve.lLightRe-flectanceComparedwithOtherNitrogenStressMeasurementsinCornLeaves[J].AgronomyJourna,l1994,86:934~938.[18]Fernandez-S,Vidal-D,Simon-E,eta.lRadiometricCharacteristicsofTriticumaestivumcv.AstralunderWaterandNitrogenStress[J].InternationalJournalofRemoteSensing,1994,16(9:1867~1884.[19]JohnsonLF,HlavakaCA,PetersonDL,eta.lMultivariateAnalysisofAVIRISDataforCanopyBioch