通过对大田稻纵卷叶螟为害情况进行系统观测,测定不同生育期稻纵卷叶螟不同危害程度下的水稻叶绿素相对含量(Soil and Plant Analyzer Development,SPAD),并对水稻SPAD与冠层原始光谱反射率、冠层一阶光谱率以及植被指数进行相关性分析,利用相关性高的光谱特征波段的植被指数建立SPAD估算模型。建立水稻拔节期植被指数与SPAD的关系模型,利用高分二号遥感数据反演地面水稻生长的SPAD值,并使用地面实测点数据对反演数据进行精度验证。主要研究结果如下:(1)不同生育期不同稻纵卷叶螟危害程度下的水稻SPAD与水稻冠层一阶光谱反射率的相关性高于与原始冠层光谱反射率的相关性,光谱敏感波段主要位于红光和近红外波段,SPAD与各种植被指数之间存在显著的相关性。(2)不同生育期不同稻纵卷叶螟危害程度下的SPAD多元逐步回归估算模型的拟合效果好于单因子估算模型,且2种模型均在拔节期拟合效果最好。(3)根据高分二号遥感的波段范围计算出的7个宽波段植被指数与SPAD的相关性比较好,多元逐步线性回归模型的拟合效果优于单变量模型。(4)基于高分二号数据建立的R2最高的模型反演出的SPAD与地面实测的SPAD具有显著的线性相关关系,这表明利用高分二号数据进行地面SPAD遥感反演是可行的,为准确评估稻纵卷叶螟危害程度提供了新的思路和方法。
为了准确监测和客观评估稻纵卷叶螟对水稻生长发育和产量形成的危害,利用ASD Field Spec3地物波谱仪和SPAD-502叶绿素仪分别采集控制大田试验(2015年和2019年)和自然大田试验(2020年)在各生育期(拔节期、孕穗期、灌浆期、成熟期)水稻的冠层高光谱数据和SPAD值,调查采集样点的虫量和水稻卷叶率,对比分析两种试验中稻纵卷叶螟的虫害发生特征、水稻冠层光谱特征和水稻生理生态参数特征,建立基于高光谱参数的水稻受稻纵卷叶螟危害的生理生态参数估算模型。结果表明,(1)两种试验的水稻SPAD值和冠层的红边至近红外波段的反射率均随着稻纵卷叶螟虫害程度的加重而降低,而可见光波段的反射率则相反;(2)自然大田试验的SPAD值和红光至近红外波段的冠层反射率在水稻生长发育前期要显著低于控制大田试验,而到了后期则反而要略高于控制大田试验;(3)综合分析筛选出自然大田试验和控制大田试验中的多个虫害特征参数和植被指数分别构建出了SPAD的单因子和多因子估算模型,各模型均达到了较好的估算效果,在单因子模型中EVI的二项式函数模拟效果最好,而多因子线性回归估测模型的模拟效果优于所有的单因子模型;(4)通过2021年对这些模型的应用检验发现:这些模型中基于虫量、卷叶率、OSAVI、EVI和DVI的单因子估算模型的SPAD估算值与实测值拟合度很高,其Rv 2均超过了0.8,达到了比较理想的估算效果,这为稻纵卷叶螟危害下的水稻SPAD值估测提供了一种精度较高且可行的估算方法。
