铜胁迫下玉米叶片光谱谐波振幅特征与胁迫程度判别

郭 辉 杨可明 张 超

(1.安徽理工大学测绘学院， 淮南 232001; 2.中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院， 北京 100083)

0 引言

玉米在我国广泛栽种，在矿区也是一种重要的农作物，其栽种区域主要分布在东北、华北和西南地区，大致形成一个从东北到西南的斜长形玉米栽培带。矿山高强度持续开采所产生的矸石山、尾矿与废水对矿区及周边生态环境与农业生产带来严重的威胁，其中，重金属污染是一类重要的环境问题[1-3],此外，农药化肥的大量使用、大气沉降等因素也使得土壤重金属污染愈加严重[4]。高光谱遥感具有细微识别和无损探测等优势，具备区分地物诊断性光谱特征的能力[5-6],利用高光谱遥感对农作物重金属污染胁迫等弱信息进行提取与判别是高光谱遥感的研究热点。文献[7]结合欧氏距离(Euclidean distance, ED)与光谱微分梯度角(Differential spectral gradient angle, DSAG)的正切，构建了一种基于光谱相似性测度的ED-T-DSGA光谱分析模型，并利用该模型分析了不同铜胁迫梯度下玉米叶片光谱间差异与污染程度。文献[8]选取与叶绿素含量、叶面积及水分相对含量等3个关键参数有关的红边位置(Red edge position, REP)、红边位置一阶微分(The first derivative at the red edge, dRE)与短波红外水胁迫指数(Shortwave infrared water stress index, SIWSI)，分析了玉米受干旱、铜胁迫及其混合胁迫，借助决策树分析可判别玉米受3种胁迫的类型。文献[9]定义了绿波近红外植被指数(Vegetation index considering greenness and shortwave infrared, VIGS)探测植被受土壤重金属胁迫程度，并在实验室内用该指数探测Cu、Pb、Zn与Cd 4种重金属富集引起的光谱变化，结果表明，在探测植被受胁迫程度方面，VIGS指数比NDVI指数更加敏感，且能放大胁迫差异。文献[10]分析了Cu、Zn胁迫下小麦冠层光谱特征，研究发现，小麦在分蘖期与拔节期对重金属耐受力存在较大差异。文献[11]利用离散小波对冠层光谱进行分解后，基于第4层细节小波系数重构波长605～720 nm反射光谱，构建了小波面积参数SWT(605～720)，以分析苔属植物中铜污染弱信息。铜污染胁迫下，植被光谱弱畸变也使植被光谱信号相应波段的谐波子信号特征发生变化，植被光谱因重金属铜污染胁迫引起的光谱弱畸变在谐波特征空间中更容易被探测与判别，因此，开展谐波分析在高光谱植被重金属污染监测方面的研究具有重要的理论及现实意义。铜污染胁迫下，玉米叶片光谱对铜胁迫的响应在不同生长阶段也应存在较大的差异，因此，研究确定利用叶片光谱判别玉米铜胁迫程度的最佳生长阶段也具有重要意义。

本文在地面设置11个梯度铜胁迫玉米盆栽实验，在玉米出苗期、拔节期与出穗期采集玉米老叶光谱、叶绿素含量以及出穗期叶片铜含量等数据；阐述利用前3次谐波振幅C1、C2与C3探测铜污染胁迫下玉米叶片光谱弱畸变的机理；解析前3次谐波子信号振幅C1、C2、C3与铜胁迫梯度间的规律，并进行玉米植株受铜胁迫程度的判别，研究确定利用谐波子信号振幅特征进行玉米植株铜污染胁迫程度判别与分析的最佳生长阶段。

1 实验设计与数据获取

1.1 实验设计

地面盆栽实验在中国矿业大学(北京)温室实验室进行。植物培养选取“密糯8号”玉米种子，实验选用含有Cu2+的CuSO4·5H2O2作为重金属污染源，实验中设置0、50、100、150、200、300、400、600、800、1 000、1 200 μg/g等11个铜胁迫梯度(分别标记为CK、Cu(50)、Cu(100)、Cu(150)、Cu(200)、Cu(300)、Cu(400)、Cu(600)、Cu(800)、Cu(1 000)、Cu(1 200))，每个梯度均设置3组平行样，共计33盆玉米盆栽。实验中采用周围防渗水、底漏的花盆以及无污染的自然土壤作为玉米的培养基质。此外，实验中，各梯度盆栽土壤除铜含量不同外，土壤中N、P、K含量以及pH值、土壤含水率、土壤颗粒大小等均相同。

1.2 玉米叶片光谱采集

采用美国SVC公司生产的SVC HR-1024I型地物光谱仪测定玉米叶片光谱。光谱采集中，使用功率为50 W的卤素灯光源，光纤探头垂直于叶片表面，每盆玉米叶片光谱测量3次，输出结果由原始扫描光谱自动平均所得，光谱反射系数经专用平面白板标准化处理，由此得到不同梯度铜污染胁迫下的玉米老叶光谱。实验中，各设置梯度胁迫下出苗期、拔节期与出穗期玉米叶片光谱如图1所示。

图1 各梯度玉米老叶光谱Fig.1 Spectral reflectance of maize old leaves under copper stress

2 谐波分析

谐波分析最早被应用到电力系统谐波污染监测与控制中[12]。目前，谐波分析在遥感分析与处理中，也有着广泛的应用，例如在土地覆被分类[13-15]、高光谱小目标探测[16]、植被指数时间序列重建[17]等方面已取得了较好的效果。谐波分析对信号具有较强的分析能力，通过对光谱进行谐波分解，可将玉米叶片光谱中蕴含铜污染的光谱弱畸变分解到低次谐波上，而将高频噪声分解到高次谐波上，从而更加有利于对信号中有用信号的分析[18]。谐波分析的计算式[19]为

(1)

式中V(x)——待分析信号

N——波段总数

A0/2——谐波余项

Ah、Bh、Ch——第h次谐波分解余弦振幅、正弦振幅与谐波子信号振幅

φh——h次谐波初始相位

原始光谱信号经过h次谐波后，谐波余项与各子信号特征成分计算式为

(2)

(3)

(4)

(5)

φh=arctan(Ah/Bh)

(6)

式中vk——反射光谱第k波段的反射率

3 谐波子信号振幅特征变化机理

铜胁迫下，叶片内部结构、含水率、叶绿素含量等微观粒子与超微结构会发生变化，玉米叶片光谱为叶片中铜离子对其他微观粒子及超微结构综合影响的结果。在480～670 nm波段，由于主要受叶片中叶绿素等色素的影响，在550 nm绿峰附近，吸收减弱，绿峰有抬升的趋势；在670～750 nm波段，由于在680 nm红谷附近吸收减弱，在该波段附近反射率增大，红谷变浅，另外，受近红外反射坪的反射率升高影响，在670～750 nm红边波段范围内，光谱有蓝移或向短波方向移动的现象[20-21]。本文构造了正常生长玉米、低浓度胁迫玉米与高浓度胁迫玉米叶片光谱在480～670 nm、670～750 nm两波段上的光谱反射率。叶片反射光谱的变化或弱畸变，表明叶片光谱所承载的电磁波能量在铜污染胁迫下发生了变化，3种污染胁迫程度下玉米叶片光谱曲线如图2所示。

图2 3种污染胁迫程度下玉米叶片光谱Fig.2 Maize leaves reflectance for three different copper stress levels

利用谐波分析对480～670 nm与670～750 nm两波段上模拟光谱曲线进行分解，提取前3次谐波子信号振幅，其振幅特征见表1。由表1分析得出：3种污染胁迫条件下，光谱在480～670 nm与670～750 nm波段上反射率的变化也造成了两波段光谱对应的能量发生了变化，并在谐波前3次子信号振幅C1、C2、C3上明显呈现出来。480～670 nm与670～750 nm波段的前3次谐波振幅见表1，对于480～670 nm波段，振幅C1与振幅C2随着胁迫程度增强而逐渐增大；对于670～750 nm波段，振幅C1、C2、C3随着污染胁迫增加逐渐增大。此外，光谱信号的谐波子信号前3次振幅都随着分解次数的增加而衰减，这也表明谐波分解后所获取的低次谐波振幅蕴含的辐射能量信息较高次谐波要大。基于480～670 nm波段与670～750 nm波段模型数据的谐波分析，验证了在480～670 nm与670～750 nm两波段上，谐波子信号振幅特征参量具有判别与区分光谱弱畸变的能力。因此，可利用480～670 nm与670～750 nm波段的前3次谐波子信号振幅C1、C2、C3对玉米植株铜胁迫程度进行分析与判别。

表1 3种污染胁迫程度下叶片光谱的谐波振幅特征Tab.1 Harmonic amplitude characteristics of leaves reflectance for three different copper stress levels

4 各生育期谐波子信号振幅特征及胁迫程度判别

4.1 出苗期

对玉米出苗期老叶光谱480～670 nm与670～750 nm两波段进行谐波分析，提取前3次谐波子信号振幅分析出苗期玉米植株铜污染胁迫程度，其前3次谐波子信号振幅如图3所示。

图3 出苗期前3次谐波子信号振幅Fig.3 The first three harmonic amplitudes at seedling stage

对于出苗期玉米老叶，在480～670 nm波段，随着土壤中铜离子浓度增大，振幅C1有逐渐变大的趋势，从Cu(100)对应的3.378增加到Cu(1200)对应的5.391；随着铜离子浓度增大，振幅C2从Cu(100)梯度对应的1.198增加到Cu(800)梯度对应的1.772，而从Cu(800)梯度到Cu(1200)梯度，其值有变小的趋势；而振幅C3有随着铜离子浓度增大的趋势，但其值变化规律不明显。在670～750 nm波段，在Cu(100)到Cu(1200)梯度内，振幅C1随着铜胁迫梯度的增加而增大，从Cu(100)对应的18.193增加到Cu(1200)对应的24.495；在Cu(100)到Cu(1200)梯度内，振幅C2、C3随着胁迫梯度增加有增大的趋势。

4.2 拔节期

对玉米拔节期老叶光谱480～670 nm与670～750 nm两波段进行谐波分析，提取前3次谐波子信号振幅分析拔节期玉米植株铜污染胁迫程度，其前3次谐波子信号振幅如图4所示。

图4 拔节期前3次谐波子信号振幅Fig.4 The first three harmonic amplitudes at jointing stage

在玉米拔节期，对玉米老叶光谱，在480～670 nm波段，随着铜胁迫程度增大，第1谐波子信号振幅C1有增大的趋势，在Cu(400)到Cu(1200)梯度内，除Cu(1000)梯度外，振幅C1随胁迫程度的增大而逐渐增加，即从Cu(400)对应的3.228增加到Cu(1200)对应的4.728，但在CK到Cu(300)梯度内，随胁迫梯度增加，振幅C1逐渐增大趋势不明显；振幅C2在Cu(400)到Cu(1200)梯度内，其值与胁迫程度变化一致；振幅C3在Cu(400)到Cu(1200)梯度内，其值与胁迫浓度变化相反。在670～750 nm波段，随土壤中铜离子浓度增大，前3次谐波子信号振幅C1、C2、C3均值无规律。

4.3 出穗期

对玉米出穗期老叶光谱480～670 nm与670～750 nm两波段进行谐波分析，提取前3次谐波子信号振幅分析出穗期玉米植株铜污染胁迫程度，其前3次谐波子信号振幅如图5所示。

图5 出穗期前3次谐波子信号振幅Fig.5 The first three harmonic amplitudes at heading stage

对于玉米出穗期老叶，在480～670 nm波段，随着铜离子胁迫强度增大，振幅C1有变大的趋势，从Cu(50)到Cu(1200)梯度，除Cu(1000)梯度外，振幅C1从Cu(50)梯度对应的3.337增加到Cu(1200)梯度对应的7.206，在该梯度内，振幅C1可较好地判别与区分玉米叶片受铜污染胁迫梯度；振幅C2随着铜离子浓度增加也有增大的趋势，但不能区分与判别胁迫梯度；随着铜浓度增加，振幅C3变化无明显规律。在670～750 nm波段，随土壤中铜离子浓度增大，前3次谐波子信号振幅均值无规律。

5 结论

(1)玉米出苗期，在480～670 nm波段，随着铜胁迫梯度的增加，振幅C1有逐渐变大的趋势，从Cu(100)对应的3.378增加到Cu(1200)对应的5.391；在670～750 nm波段，在Cu(100)到Cu(1200)梯度内，振幅C1随着铜胁迫梯度的增加而增大，从Cu(100)对应的18.193增加到Cu(1200)对应的24.495。在Cu(100)到Cu(1200)梯度范围内，利用出苗期在480～670 nm与670～750 nm波段的谐波振幅C1可有效判别玉米植株受铜污染胁迫程度。

(2)对于玉米出穗期老叶，在480～670 nm波段，在Cu(50)到Cu(1200)梯度范围内，除Cu(1000)梯度外，振幅C1从Cu(50)梯度对应的3.337增加到Cu(1200)梯度对应的7.206，此波段振幅C1能有效地判别玉米植株受铜污染胁迫程度。

(3)玉米出苗期与出穗期是利用谐波子信号振幅特征监测、分析与判别玉米植株受铜污染胁迫程度的最佳生长阶段，其中，在出穂期，480～670 nm波段的谐波子信号振幅C1的铜胁迫程度判别能力优于670～750 nm波段。