基于倾斜遥感观测的小麦白粉病胁迫下叶绿素含量监测

齐双丽，贺 利，段剑钊，谢迎新，冯 伟，李 晓，张振永，王 君

(1.河南农业大学国家小麦工程技术研究中心，河南郑州 450046；2.漯河市农科院，河南漯河 462000；3.河南农业大学生命科学学院，河南郑州 450002)

小麦白粉病由寄生子囊菌Blumeriagraminisf. sp.tritici引起，属于典型的气传性病害，是麦田主要病害之一，在整个小麦生育期均可发病。白粉菌侵染后，小麦叶片内部组织结构被破坏，叶绿素受损，导致植株生理代谢及途径发生较大变化，阻碍植株内部水分运输及光合作用[1]。叶绿素是植物主要光合色素之一，其含量是衡量作物光合、营养胁迫、环境胁迫、生长发育、衰老等状况的一个重要生理指标[2-3]。绿色植物有典型的光谱特征，可见光波段(400～680 nm)光谱主要受色素影响，色素含量越高，光吸收能力就越强，光谱的反射率就越低；近红外波段(780～1 350 nm)的光谱反射特征主要受叶面积、冠层结构等多种因素的影响，其中叶片内部结构、生物量和含水量等对近红外区域反射光谱产生的影响较大，色素信息对其影响较小[4-5]。而叶绿素含量在红光波段的强吸收区域以及在近红外波段多次散射形成的高反射平台过渡区域，形成了高斜率的“红边”(680～780 nm)，是光谱特征研究的重点。当植被的生物量增大、色素含量增高、生长旺盛时，反射光谱的红边向长波方向移动；反之，向短波方向移动[6]。这为利用冠层光谱信息分析白粉病胁迫下小麦叶绿素状况提供了理论基础。

具有无损、快速和高效特点的高光谱遥感、叶绿素荧光技术等物理诊断方法，可用于监测作物叶绿素含量的动态变化、了解作物的光合性能以及作物不同发育阶段的生长状况，成为实时评价作物健康状况、及时诊断调控作物生长发育的重要手段[7-8]。国内外学者利用高光谱遥感和叶绿素荧光技术在作物光合性能[9-10]及病虫害胁迫[11-13]等方面开展了很多研究工作，尤其是在非生物胁迫条件下对色素密度或色素含量的估测进行了大量探讨，且根据敏感波段蓝光(450 nm)、红光(680 nm)及红边波段(680～780 nm)构建了许多光谱指数，如LIC[2]、mND705[14]、REP[15]、RES[16]等。对生物胁迫后作物生理指标的高光谱遥感监测研究也取得了一定的进展。冯伟等[17]对白粉病胁迫下小麦冠层的叶绿素密度进行高光谱遥感监测；何汝艳等[18]对锈病胁迫下氮素含量进行高光谱遥感监测；蒋金豹等对锈病胁迫下冬小麦的叶片氮含量[19]和含水量[20]进行高光谱遥感监测。

以上的研究均是基于垂直冠层观测角度监测作物的生长状况，上层的冠层信息占据重要分量，中下层的冠层信息被遮挡而无法充分利用。多角度观测方式可以从不同的方位采集作物三维冠层信息，从而获得更加详实、精确的作物生长信息。目前，该技术在非生物胁迫下小麦叶面积测量[21]、小麦氮素监测[22-23]、大豆株形识别[24]、冬小麦叶绿素垂直分布[25]、大豆叶绿素密度反演[26]等方面已经得到良好的应用，而有关生物胁迫下利用多角度遥感对病虫危害后植被理化参数的监测研究报道较少。

本研究根据小麦白粉病自下而上的发病特征，借助多角度遥感立体观测的优势，以两种不同感白粉病类型的小麦品种(易感白粉病品种偃展4110，中感白粉病品种国麦301)为试验材料，综合分析三种不同生长环境(病圃田、接种田和自然感病田)下抽穗至灌浆期小麦冠层多角度反射光谱和叶绿素含量的变化特征，明确观测角度对冠层反射光谱的影响，探讨基于非生物胁迫条件下构建的植被指数是否仍然适用于白粉病胁迫下小麦叶绿素含量的监测，确立白粉病胁迫下适宜监测叶绿素含量的多角度遥感模型，以期为小麦病害监测评价提供理论依据和技术支持。

1 材料与方法

1.1 试验设计

感病品种以及不良的生长环境(密闭通风差、高湿)等因素都会造成白粉病在麦田发生和流行。根据3种不同的生长环境和2种不同的感病品种共设置4个试验，其中试验1～3于2016-2017年小麦生长季进行，试验4于2017-2018年小麦生长季进行。测试土壤均为壤土，0～30 cm土层土壤中含全氮0.97～1.20 g·kg-1、速效磷 28.44～34.52 mg·kg-1、速效钾114.68～ 120.12 mg·kg-1和有机质10.2～15.7 g·kg-1。研究区基施纯氮135 kg·hm-2(比当地麦田高12.5%)、P2O5120 kg·hm-2和K2O 90 kg·hm-2，灌浆期结合灌水追施纯氮135 kg·hm-2，其他田间管理同当地小麦生产的标准。播期为10月18-20日，设3次重复。抽穗期、开花期和灌浆期进行冠层光谱采集、病害指数调查和生理数据的测定。

试验1：病圃田试验，供试材料为偃展4110，试验设置在国家小麦工程技术研究中心实验基地，每个小区面积为8.4 m2(4 m×2.1 m)。试验2：接种田试验，设置在河南农业大学科教园区试验田，供试材料为偃展4110，小区面积为20.3 m2(7 m×2.9 m)。试验3：自然感病田试验，供试材料为偃展4110和国麦301，试验设置在河南农业大学科教园区畜牧场附近，小区面积为43.5 m2(2.9 m×15 m)。试验4设计与试验2相同。

盆栽接种材料培养：供试材料为偃展4110，10月22日播种，将苗盆(直径约33 cm，高约27 cm，每盆装大田过筛壤土19 kg)埋于河南农业大学科教园区大田地头，盆面与大田地表持平，次年3月中旬将苗盆移至温室病圃田，通过高湿、高肥促进白粉病发生和传播。在小麦拔节期，对温室培养的盆栽小麦和病圃田小麦接种，根据接种量大小和频次，设定轻、中、重3个等级，并设对照(不接种)。为了创造适宜的接种环境，接种小区覆盖透明塑料棚(8:00-17:00开口通风)，接种10 d后植株上出现肉眼可见白色病孢，小麦拔节后期一旦感染明显，则立即拆除温棚。图1为供试小麦不同生育时期的田间感病状况。

图1 小麦品种4110和国麦301不同生育时期的田间感病状况

1.2 小麦冠层主平面多角度反射光谱测定

小麦冠层反射光谱的采集使用美国Analytical Spectral Device(ASD)公司生产的便携式地物光谱辐射仪FieldSpec Handheld Spectrometer，波段范围325～1 075 nm，高光谱采样间隔和光谱分辨率分别为1.5 nm和3.5 nm(Analytical Spectral Devices. Inc. FieldSpec Pro User’s guide.2002)。多角度冠层光谱信息的采集需要在晴朗少云无风或微风天气条件下于当地时间10:00-14:00进行测定，采用25°光谱仪视场角在太阳主平面内进行监测，垂直于小麦冠层的监测角度定义为0°，观测方向与太阳照射方向同侧时定义为后向(-)，观测方向在太阳照射方向异侧时定义为前向(+)，监测方向从后向到前向，包含13个观测角度(±60°、±50°、±40°、±30°、±20°、±10°、0°)。多角度数据的采集采用参考Field Goniometer(FIGOS)[27]设计的一个近地多角度高光谱辅助监测平台架装置(图2)进行，光谱仪探头离目标距离为50～100 cm，在每个样点冠层重复测量5次，取其平均值作为该点的光谱反射值。在每个监测点光谱数据采集之前，用 1 600 cm2(40 m×40 m)的BaSO4材质的参考板对反射光谱进行标准化优化。

图2 用自制多角度观测架进行冠层高光谱采集

1.3 病情指数的调查

在每个光谱采集点，随机选取20株小麦，记录小麦白粉病的发病情况。为了减少人为误差，所有的病情调查由同一人在植物保护专业人员的指导和监督下进行。用全展开叶片的严重程度来表示采样点的发病情况，并利用网格法(菌斑面积占完全展开叶面积百分比)来计算白粉病的严重程度。常规的白粉病严重程度分为9个等级[28]，分别为0、1%、10%、20%、30%、45%、60%、80%和100%。利用以下公式计算病情指数(DI)[29]。

式中x为各梯度的级值，n为最高梯度值 (n=9)，f是各梯度的总叶片数。

表1 光谱指数的计算公式及参考文献Table 1 Calculation method and source of selected spectrum indices

R是给出特定波段的反射率，例如R440是440 nm波段的光谱反射率。RS是红近外区域反射率最大值；R0是红光区域反射率最小值；λ0是指在红边区域最小反射率对应R0的波段；δ是指高斯函数的标准差系数。

Ris the reflectance at a given wavelength. For example,R440is the spectral reflectance value at 440 nm.RSis the maximum reflectivity in the near infrared region.R0is the minimum reflectivity of the red region.λ0is the corresponding minimum reflectance wavelength in the red-edge region.δis the Gaussian function deviation parameter.

1.4 叶绿素含量测定

与光谱采集同日，每个测试点取有代表性的小麦植株，根部带土置于保鲜袋中，带回实验室。取叶片，去叶脉并剪碎，称0.200 g置于50 mL的棕色容量瓶中避光一周，使用日立U-2800型紫外分光光度计测出叶绿素a和叶绿素b在665 nm和649 nm波段的吸光度值(OD),再根据Lichtenthaler法[30]公式算出叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a+b的色素浓度及其含量。

Ca=13.95×OD665-6.88×OD649

(1)

Cb=24.96×OD649-7.32×OD665

(2)

叶绿素含量=C×V×0.001/A

(3)

式中Ca、Cb分别为叶绿素a、叶绿素b的浓度 (C、V和A分别为叶绿素浓度、样液体积、样叶鲜重)。

1.5 数据分析与利用

对白粉病侵染后小麦的叶绿素含量与多角度测定的冠层反射光谱数据进行相关性分析。根据前人的研究成果自主编程基于MATLAB 7.0软件的计算机程序对光谱参数和农学参数进行综合分析，筛选出14个与叶绿素含量相关性较好的光谱参数(表1)，并对回归方程r2进行优化，提取适宜的观测角度。试验1～3的监测数据用于建模分析，试验4的监测数据用于模型测试与精度检验。模型精度用预测值与实测值之间的相关性(r2)和均方误差(RMSE)进行评价。

2 结果与分析

2.1 病情指数对小麦叶绿素含量的影响

白粉病菌侵染小麦后会破坏叶片内部结构，加速叶绿素降解，对小麦植株生长及生理代谢造成严重影响。随着生育时期的推进，病菌数量增多，田间侵染周期和胁迫程度增加，小麦抽穗期、开花期、灌浆前期和灌浆中期的平均病情指数分别达到57.13、60.76、64.93和74.35，叶片叶绿素含量持续降低。对试验1～3综合数据(n=114)相关分析表明，抽穗期至灌浆中期，小麦病情指数与叶绿素含量均呈显著负相关(图3)，且随生育时期的推进，相关性逐渐增强。抽穗期、开花期、灌浆前期和灌浆中期的病情指数与叶绿素含量间的决定系数分别为0.511、0.765、0.795和0.871。

图3 白粉病病情指数与小麦叶片叶绿素含量(Chl a+b)的关系(n=114)

2.2 小麦冠层反射光谱随生育进程的动态变化

从试验3的测定结果(图4)看，从抽穗期至灌浆中期，在400～900 nm波段范围，偃展4110的冠层光谱反射率稍高于国麦301，两个品种的光谱曲线变化特征基本一致。随着生育时期的推进，冠层光谱反射率在400～680 nm波段逐渐增大，680～780 nm的红边拐点发生左移，在近红外波段的高反射平台(780～900 nm)区趋稳。光谱反射曲线在不同的生育时期均在可见光波段 500～720 nm区域呈现出敏感且一致的变化规律。

图4 小麦冠层原始反射光谱随生育进程的变化

2.3 叶绿素含量和观测角度对小麦冠层反射率的影响

病菌侵染后小麦叶片乃至整个植株的形态结构、生理生化代谢发生了变化，进而引起冠层光谱反射率的改变。同时，各叶绿素含量水平的光谱响应曲线也因观测角度存在差异。从灌浆前期发病较重的病圃田偃展4110和自然感病田国麦301的测定结果(图5)看，在0°、-20°和+20°观测度下，随着叶绿素含量的降低，两个品种在可见光波段的光谱反射率均呈升高趋势，且在可见光波段的500～720 nm区域均呈现出较为明显的变化，红边位置左移，而近红外区域的光谱反射率则没有呈现出一致的变化规律。不同观测角度间，-20°的光谱反射率最高(图5A和图5D)，而+20°光谱反射率最低(图5C和图5F)，从-20°到+20°，光谱反射率呈现降低的趋势。经进一步分析，在+20°观测角度下，两个品种的光谱反射率变化范围在可见光和红边区域均最大(图5c和图5f)。

2.4 不同观测角度下小麦植被指数与叶绿素含量间相关性

为进一步分析观测角度对叶绿素含量高光谱监测的影响，对利用试验1～3的13个角度观测数据计算得到的14个常规植被指数值与小麦叶绿素含量进行相关性分析，结果(表2)表明，叶绿素含量与植被指数的相关性因观测角度的变化而变化。整体而言，前向观测的相关性均高于后向观测；在-60°至+20°观测角度范围内，随角度的增大，相关性逐渐增强；不同光谱参数的最强相关性出现的角度不同，LIC-2为+30°(r=0.657)，REPig为+10°(r=0.770)，而其他植被指数与叶素素含量间最佳相关性的角度均为+20°(0.728

2.5 植被指数与叶绿素含量间模型建立

利用试验1～3所有数据(n=114)，选取表2中与叶绿素含量相关性较好的三个光谱参数(mND705、NDDA、RES)在0°和+20°观测角度下作散点图比较分析，以筛选最佳的植被指数和适宜角度。由图6可见，光谱参数mND705、NDDA和RES在0°观测角度下与叶绿素含量的决定系数r2分别为0.524、0.507和0.554，在+20°观测角度下r2分别为0.685、0.646和0.725，+20°观测角度的r2较0°分别提高了30.73%、27.42%和30.87%，进一步说明以+20°观测角度下的RES为参数建立的白粉病胁迫下小麦叶绿素含量监测模型的拟合性最佳。

A～C：偃展4110；D～F：国麦301；a～f分别是A～F的局部放大图。

A-C:Yanzhan 4110;D-F:Guomai 301; a-f are the partial magnification of A-F,respectively.

图5 三个观测角度下不同叶绿素含量水平的原始光谱变化规律

Fig.5 Change of the original spectra with different chlorophyll content(Chl a+b) from three observation angles

表2 不同观测角度下常规光谱指数与叶绿素含量的相关性Table 2 Correlation of spectral and leaf chlorophyll content of wheat at different observation angles

图6 0°和20°观测角度下叶绿素含量(Chl a+b)与光谱指数(mND705、NDDA、RES)之间的定量关系

2.6 模型精度检验

为了考察RES模型对白粉病胁迫下叶绿素含量监测的可靠性，利用独立的试验资料(试验4，n=31)对建立的回归方程进行测试，采用r2和RMSE进行检验，并作预测值与实测值1∶1关系图直观展示模型的预测效果。结果(图7)显示，RES估算模型在前向20°对叶绿素含量变化监测效果较为理想，r2和RMSE分别为0.695和0.027，总体上预测值与实测值吻合度较高，可实现常规光谱指数对白粉病胁迫下小麦冠层叶绿素含量的实时定量监测。

图7 小麦叶绿素含量预测值与实测值之间的比较

3 讨 论

3.1 病害条件下叶绿素敏感波段的选取

叶绿素在光谱上的强吸收峰值出现在蓝光和红光区域，但类胡萝卜素的强吸收峰值在蓝光区域，与叶绿素出现的峰值重叠，因而估算叶绿素含量一般不用蓝光波段[14]。叶绿素最大吸收峰值一般位于红边的660～680 nm波段，较低的叶绿素含量在此波段能够被充分吸收光能，因而对高含量叶绿素的检测敏感性降低。叶绿素含量估算的中心波段多位于550 nm或700 nm区域[2,36,39]，由于花青素的吸收峰值在550 nm左右，依据不同条件也可选用700 nm附近的区域作为估算叶绿素含量的中心波段。Sims等[14]研究表明，在叶片结构相对恒定条件下，705 nm波段对应的反射率与叶绿素含量呈强相关，并构建用于反演叶绿素信息的光谱指数mND705；Gitelson等[33]利用720 nm和790 nm波段的信息构建红边叶绿素指数Cire-edge3；JU等[16]利用675 nm、718 nm和755 nm波段的信息构建红边对称度RES。以上对植被叶绿素敏感波段的提取均在非生物胁迫条件下进行，虽然干旱和缺氮等非生物胁迫与病虫害胁迫都会造成作物叶绿素含量降低，但病虫害的危害主要是抑制作物叶绿素的合成，加速了植株内部色素的减少，导致植株早衰、黄叶增加、冠层结构破坏，使得病虫害独特的病征信息也会反映在植被冠层光谱上，这些因素综合影响冠层光谱曲线，导致生理参数的敏感波段很有可能发生一定的漂移。冯伟等[17]研究发现，680～760 nm波段是白粉病胁迫下小麦冠层叶绿素密度的敏感区域。伍楠等[41]认为，614～698 nm和724 ～772 nm是病害胁迫下叶绿素含量的敏感波段。本研究中，500～720 nm波段对白粉病胁迫下叶绿素含量变化反应较为敏感，随白粉病胁迫程度的加重，红边向左偏移。

3.2 病害条件下叶绿素监测模型的构建

叶绿素含量会随着作物叶片的生长和衰老以及病虫害侵染周期与程度而变化[42]。随着白粉病病菌的快速扩散以及侵染周期增加，叶片中叶绿素含量下降(图3)，阻碍植株正常代谢，破坏叶片内部结构及外部形态，加速植株衰老进程，影响冠层结构，降低冠层的光合作用。Sims等[14]研究表明，由红边区域波段构建的光谱参数mND705对作物品种类型和冠层结构不敏感，在冠层尺度上对预测叶片叶绿素含量有较高精度。前人利用红边波段构建大量的红边参数[36,16,39,43-44]或不同算法的红边位置[15,31,25]来估算叶绿素含量。在本研究中，在白粉病胁迫下，筛选出了14个对叶绿素变化较为敏感的植被指数，这些参数大多含有红边区域的光谱信息，其中RES、mND705和NDDA对白粉病胁迫下叶绿素含量表现出较好的监测效果，研究结果可为白粉病胁迫下的小麦光合性能评估提供参考。

3.3 病害条件下光谱监测的角度效应

冠层二项反射特性表明，观测角度和光入射方向的变化会影响植被的冠层反射率。近年来，国内外学者提出了遥感监测中观测角度对生理指标与冠层光谱之间关系的影响。因此，包含丰富冠层结构信息的多角度测定光谱成为遥感监测研究的热点。多角度观测遥感技术提高了已有光谱参数在作物生产中的适用性[45]，适宜的观测角度更有利于作物特征的提取，提高对生理指标的监测精度。Galvão等[46]提出光照强度和阴影面积等因素会影响光谱参数的反演性能，后向观测方向更有利于作物生理指标的监测。不同观测视角的反射光谱数据能够反映出视场内目标物构成成分主要信息的差异。赵春江等[25]和黄文江等[47]研究表明，垂直观测角度主要反映植被的覆盖度以及较多的土壤背景信息，而20°和30°的观测天顶角主要反映中下层植被信息，40°观测天顶角主要反映中层植被信息，50°和60°观测天顶角则主要反映上层植被光谱信息。He等[22]采用多角度遥感对小麦氮素含量监测时，提出与光入射方向相同的观测方向最佳。张东彦等[26]采用多角度遥感监测大豆叶绿素密度，-40°是反演叶绿素密度的最佳角度。本研究为白粉病侵染试验，分析了观测角度对冠层光谱与叶绿素含量之间关系的影响，结果表明，前向观测比后向更好，最佳角度以+20°居多，这与水肥等非生物胁迫下叶绿素含量观测的敏感角度有明显差异，这可能是因为叶片正面菌斑多，白色菌斑覆盖在叶片正面改变了叶片对光的反射，进而影响光在冠层的分布。

4 结 论

随着生长时期的推进，病菌危害加重，小麦叶绿素含量降低。随着叶绿素含量降低冠层光谱反射率在可见光波段呈现上升趋势，红边左移，而在近红外波段则没有表现一致规律。在不同的观测角度下，可见光波区域的500～720 nm波段反射率均随着叶绿素含量的变化呈现出敏感响应，此波段可作为白粉病胁迫下叶绿素监测的敏感区域。对常规植被指数与叶片叶绿素含量间关系进行综合分析，前向相关性优于后向，最佳观测角度为+20°；植被指数RES最适宜，可用于白粉病胁迫下小麦叶绿素含量监测。