從反射光譜估算光合特性：光譜指數(shù)、數(shù)值反演和偏最小二乘回歸的綜合

日期： 2020-05-28

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植被冠層的光合特性是基于地球系統(tǒng)模型進(jìn)程的重要參數(shù)，可用于理解全球碳循環(huán)。然而這些地球系統(tǒng)模型缺乏光合特性連續(xù)的時(shí)空信息，導(dǎo)致了很大的不確定性，無法解釋碳的源和匯以及大氣層與陸地生物圈的交換。此外，光合速率的準(zhǔn)確表征對于重設(shè)光合作用途徑以提高作物產(chǎn)量至關(guān)重要。選擇新品種需要在給定環(huán)境中將基因型與表型聯(lián)系起來，但尚未以高通量方式實(shí)現(xiàn)，這成為植物育種的主要瓶頸之一。為此，作為全球糧食安全問題解決方案的一部分，迫切需要光合特性高通量表征技術(shù)的進(jìn)步，這對于深刻理解全球環(huán)境變化至關(guān)重要。

基于此，作者研究了安裝在移動(dòng)平臺上的高光譜成像相機(jī)是否能解決這些問題，重點(diǎn)研究三種主要方法-基于偏最小二乘法回歸（PLSR）的反射光譜，光譜指數(shù)以及數(shù)值模型反演，以從11個(gè)煙草品種冠層高光譜反射率估算光合特性。結(jié)果表明，基于PLSR建立的反射光譜和光譜指數(shù)模型預(yù)測V_cmax和J_max的R²為~0.8，高于數(shù)值反演的預(yù)測結(jié)果（R²為~0.6）。與反射光譜的PLSR相比，光譜指數(shù)的PLSR預(yù)測V_cmax（R²?= 0.84 ± 0.02, RMSE = 33.8 ± 2.2 μmol m^?2?s^?1）的結(jié)果更好，預(yù)測J_max（R²?= 0.80 ± 0.03, RMSE = 22.6 ± 1.6 μmol m^?2?s^?1）的結(jié)果相似。光譜重采樣的進(jìn)一步分析表明，可以在約10個(gè)光譜帶中以小于14.7 nm的光譜分辨率預(yù)測V_cmax和J_max。這些結(jié)果對于改善光合作用途徑和跨尺度的光合作用制圖具有重要意義。

試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)選擇了包括野生和轉(zhuǎn)基因品系在內(nèi)的11個(gè)煙草品種，用于評估三種估計(jì)光合特性方法的性能。（a）基于地面的高通量表型平臺用于收集高光譜圖像。（b）2017年6月22、26、27日，7月6、7、12、31日，2017年8月18日和2018年7月24、25日測量的光合變量V_cmax和J_max值（用于構(gòu)建預(yù)測模型）的范圍。從上到下的線分別表示最小值，平均值和最大值。

從反射光譜估算光合特性：光譜指數(shù)、數(shù)值反演和偏最小二乘回歸的綜合

圖像預(yù)處理

圖3a顯示了2017年6月27日，從品種4上收集的原始圖像。圖像預(yù)處理包括3個(gè)步驟；（1）輻射定標(biāo)，在此期間，將原始圖像轉(zhuǎn)換為絕對光譜輻射度，（2）利用K均值聚類算法進(jìn)行圖像分類（圖3b）以及（3）反射率計(jì)算。該程序系統(tǒng)在地塊水平上的多個(gè)作物品種的高通量表型研究中非常重要。

從反射光譜估算光合特性：光譜指數(shù)、數(shù)值反演和偏最小二乘回歸的綜合

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