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多光谱成像和地面激光扫描探测干旱诱导的大豆日光性叶片运动

发布时间：

2025-03-12

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植物通过调整叶片的方向来响应环境压力，这一机制称为向日性。向日性是指植物通过叶片运动来避开过强的光照，避免光损伤，或者通过调整叶片朝向优化光合作用。这个机制对于植物适应变化的环境条件至关重要，尤其是在面对干旱、强光等胁迫时。叶片的方向（天顶角和方位角）是描述叶子朝向的重要参数。在遥感和植物学领域，叶片的方向性通常被忽视，因为在自然环境中测量这些参数相对复杂。尤其是，叶片运动是一个动态过程，受时间尺度、光照强度、气候变化等因素的影响，因此在野外条件下进行测量往往面临许多挑战。为了克服这一挑战，近年来，利用现代技术如无人机、多光谱成像和激光扫描（如地面激光扫描TLS）来捕捉叶片的运动和方向成为研究的热点。这些技术能够在高空间和时间分辨率下记录叶片的朝向，帮助我们更好地理解植物如何通过向日性调整响应环境压力。

在这项研究中，基于无人驾驶飞行器（UAV）的多光谱成像、地面激光扫描（TLS）和辐射传输模型（RTM）的协同使用，研究了两种大豆品种（Minngold 和 Eiko）在干旱胁迫下的向日性响应。研究重点是测量叶片方向（天顶角和方位角）及其与环境压力（如干旱）之间的关系。向日性差异：Eiko（野生品种）和Minngold（叶绿素缺乏突变体）在向日性反应上存在显著差异。Eiko的顶叶和侧叶在中午时分垂直直立（角度从54°变化至61°），而Minngold的叶片几乎保持不变（从52°到57°）。此外，在极度缺水的情况下，Eiko的叶子发生倒置，暴露出叶子的背面。光谱相关性：740 nm处的红边带与叶片倾角（ALIA）呈强相关（r² = 0.52–0.76）。同时，远红边和近红外波段（RE740/NIR842）植被指数的比率能够补偿上午和下午不同光照条件下的影响。当仅考虑阳光照射下的叶光谱时，与ALIA的相关性最强（r² = 0.72）。PROSAIL模型反演：使用PROSAIL模型对ALIA的反演效果较好，均方根误差（RMSE）在7.7°到12.9°之间。模型表现出的差异主要与叶片光谱和土壤背景有关，特别是在LAI（叶面积指数）非常低的情况下，光谱模拟受到挑战。

基于无人机的多光谱成像结合地面激光扫描和辐射传输模型，能够有效地捕捉大豆品种在干旱胁迫下的向日性响应。通过精确测量叶片的倾角和反射率，可以更好地理解植物如何通过调整叶片角度来应对环境压力。这项研究为农业遥感提供了新的方法，尤其是在监测植物胁迫和优化作物管理方面具有潜在应用。

表1.2022年夏季飞行时间，SZA-太阳天顶角，DAS-播种天数

图1.(A)大豆不同密度试验设计及测定地点；(B)无人机拍摄的两个大豆品种的RGB图像；(C)大豆的三维点云细节

表2.PROSAIL变量构建LUT

图2.2022年CKA研究1-10月土壤含水量（上地块）和气候图（4-10月）

图3.(L)6月15日、7月13日和8月10日上下午TLS测得的Minngold和Eiko品种的ALIA分布；

(R)上下午飞行时记录的大豆地块RGB图像示例；左侧RGB有30平方米，右侧RGB有60平方米

图4.左图：MicaSense双相机的PROSAIL模拟的反射光谱进行全局灵敏度分析（GSA）的结果。SI代表Sobol指数。sobol指数有助于识别输入变量（在本例中是作物参数）对模型输出的重要性。右图：PROSAIL模拟反射代表上午(SZA 60-70)和下午的数据采集(SZA 30-35)的MicaSense双红边（740 nm）和近红外（842 nm）光谱。SZA：太阳天顶角

图5.基于激光雷达的ALIA、Eiko和Minngold采集期的上下午无人机图像数据光谱波段的关系

图6.(l)上午去除ALIA、LAI和740、842 nm波段与6月测量值的相关性；(r) ALIA、LAI与波段的相关性下午740 nm和842 nm，去掉6月的测量值

图7.使用三种不同的图像处理方法，绘制ALIA （A-C）和LAI与红边(740 nm)-近红外（840 nm）比（D-F）之间的散点图方法。（A和D）图像数据中包含的土壤和阴影像素（B和E）去除的土壤像素但图像数据中包含的阴影像素；（C和F）土壤和阴影从图像数据中删除的像素

图8.使用不同方法检索ALIA

(a) ALIA不受限制，包括06.14的数据；(b)其他限制和取消06.14测量值；(c) ALIA较低限制和06.14数据；(d) ALIA的下限受到限制，06.14数据被删除。仅使用太阳光光谱进行验证。检索是基于全谱;A是下午测量，M是上午测量

图9.ALIA只在740和842 nm波段进行反演，没有限制ALIA的观测值

来源

Chakhvashvili, Erekle et al. “Multispectral imaging and terrestrial laser scanning for the detection of drought-induced paraheliotropic leaf movement in soybean.” Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinformation 135 (2024): 104250.

编辑

杨静静

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