目录

1 氮素和盐碱胁迫下作物与土壤的光谱特征研究进展
1．1 氮素胁迫下作物光谱特征研究进展
1．1．1 作物氮素营养的重要性及存在问题
1．1．2 精准农业与精准变量施肥
1．1．3 作物氮素营养诊断的常规方法及存在问题
1．1．4 基于作物光谱特征的氮素营养遥感诊断方法
1．1．5 作物氮素诊断存在的主要问题
1．2 盐碱胁迫下作物与土壤光谱特征研究进展
1．2．1 土壤盐渍化程度预测研究背景
1．2．2 土壤盐渍化程度预测国内外研究现状及分析
1．3 本研究的目的与意义

2 研究思路与研究方法
2．1 氮素胁迫下作物光谱特征及氮素诊断研究
2．1．1 研究内容
2．1．2 技术路线
2．1．3 试验设计
2．1．4 试验期间当地气温和降雨量变化情况
2．1．5 测定方法
2．2 盐碱胁迫下土壤与作物光谱特征及龟裂碱土盐渍化程度预测研究
2．2．1 研究内容
2．2．2 研究目标
2．2．3 研究方案
2．2．4 技术路线
2．2．5 试验设计
2．2．6 光谱测量仪器
2．2．7 土壤样品采集与处理
2．2．8 光谱数据处理与方法

3 基于冠层反射光谱的作物氮素营养和叶绿素诊断
3．1 作物地上部分氮素含量和叶片色素含量的变化
3．1．1 作物全氮含量在各生育期的变化
3．1．2 作物硝态氮含量变化及其与全氮含量之间的相关性
3．1．3 作物叶片色素在各生育期的变化
3．1．4 作物全氮含量与叶片色素之间的相关性
3．2 氮素胁迫下作物冠层光谱特征曲线
3．2．1 不同生育期不同氮素水平下冬小麦光谱特征曲线
3．2．2 不同生育期不同氮素水平下夏玉米光谱特征曲线
3．3 从作物光谱中提取作物含氮量和叶绿素含量的可行』生分析
3．3．1 氮素和叶绿素敏感波段的确定
3．3．2 冠层NDVI和RVI与植株全氮和叶片叶绿素含量的关系
3．3．3 常见光谱指数与冬小麦含氮量和叶绿素含量的关系
3．4 基于作物光谱特征的氮素和叶绿素含量估算模型

4 基于作物光谱特征的长势及产量估测
4．1 基于作物光谱特征的生物量估测
4．1．1 作物地上部分生物量的变化趋势
4．1．2 作物冠层单波段反射率与植株地上部分生物量的相关分析
4．1．3 作物冠层植被指数与植株地上部分生物量的相关分析
4．1．4 建立基于作物光谱特征的生物量估算模型
4．2 基于作物光谱特征的夏玉米LAI估测
4．2．1 夏玉米地上部分IAI的变化趋势
4．2．2 夏玉米LAI与地上部分全氮含量的相关分析
4．2．3 夏玉米LAI与单波段反射率的关系
4．2．4 夏玉米LAI与常见植被指数的关系
4．2．5 夏玉米LAI与冠层NDVI的回归分析
4．3 基于作物光谱特征的产量估测
4．3．1 作物产量组成成分与产量的关系
4．3．2 作物冠层单波段反射率与产量组成及产量的相关分析
4．3．3 常见植被指数与作物产量组成及产量的相关分析
4．3．4 基于作物冠层NDVI的产量预测

5 不同品种夏玉米光谱特征及其与农学参量相关性的研究
5．1 不同品种夏玉米农学参量的变化
5．2 不同品种夏玉米光谱反射率的差异
5．2．1 利用DUNCAN法分析不同品种单波段反射率的差异
5．2．2 利用DUNCAN法分析不同品种在整个光谱波段反射率的差异
5．2．3 利用F检验分析不同品种单波段反射率的差异
5．3 作物冠层光谱与作物农学参量的相关性
5．3．1 作物冠层单波段反射率与植株地上部分农学参量的相关分析
5．3．2 作物冠层植被指数与植株地上部分农学参量的相关分析
5．3．3 冠层GRVI对植株地上部分农学参量的估测

6 基于GreenSeeker的冬小麦植被指数的氮素诊断研究
6．1 GreenSeeker光谱仪测定的植被指数
6．2 两种光谱仪测定的植被指数与植被农学参量间的异同
6．2．1 两种光谱仪测定的植被指数差异
6．2．2 不同生育期冬小麦植被指数(NDvI和RVI)与相应时期农学参量的关系

7 基于作物光谱特征的施氮模型研究
7．1 原始施氮模型简介
7．1．1 原始模型1
7．1．2 原始模型2
7．2 建立基于作物光谱特征的施氮模型
7．2．1 作物地上部分吸氮量与冠层光谱的关系
7．2．2 应用GreenSeeker光谱仪对原始模型1的验证
7．2．3 冬小麦施氮模型的建立
7．2．4 夏玉米施氮模型的建立

8 长期试验地不同养分胁迫条件下作物光谱特征研究
8．1 长期施肥试验地情况介绍
8．1．1 试验设计
8．1．2 光谱数据及其他指标的测定
8．2 长期试验地夏玉米光谱特征及对叶绿素和LAI的估测
8．2．1 不同生育期玉米叶片叶绿素含量和LAI的变化
8．2．2 不同生育期玉米冠层光谱反射率的变化
8．2．3 不同波段反射率与植株叶片叶绿素和LAI的关系
8．2．4 不同组合波段的NDVI与叶片叶绿素和IAI的关系
8．3 长期定位试验地作物冠层光谱特征及养分预测研究
8．3．1 收获期玉米秸秆氮、磷、钾含量差异
8．3．2 不同波段反射率与玉米氮、磷、钾及产量的关系
8．4 长期试验作物光谱特征对主要养分吸收量的预测
8．4．1 收获期作物地上部分养分吸收情况
8．4．2 不同作物典型生育期冠层光谱特征差异
8．4．3 不同施肥处理间作物光谱特征差异
8．4．4 作物冠层光谱反射率与主要养分吸收量的相关性
8．4．5 作物养分吸收量预测模型的建立
8．4．6 作物养分吸收量预测模型的验证

9 典型龟裂碱土光谱特征分析及盐渍化程度预测研究
9．1 龟裂碱土表层盐渍化信息指标和光谱特征变化规律
9．1．1 龟裂碱土表层盐渍化信息指标变化规律
9．1．2 碱化土壤pH与ESP的关系
9．1．3 龟裂碱土表层光谱特征变化规律
9．2 龟裂碱土表层碱化程度预测
9．2．1 龟裂碱土表层土壤光谱与pH的相关性
9．2．2 龟裂碱土表层土壤光谱与ESP的相关性
9．2．3 土壤碱化指标的预测模型
9．3 龟裂碱土表层盐化信息预测
9．3．1 表层土壤光谱与全盐含量的相关性
9．3．2 表层土壤光谱与土壤阴离子含量的相关性
9．3．3 表层土壤光谱与土壤阳离子含量的相关性
9．3．4 土壤盐分指标预测模型的建立
9．3．5 土壤盐分预测模型的验证

10 龟裂碱土对其上覆植被冠层光谱特征及长势预测的影响
10．1 试验基本情况
10．1．1 试验地基本情况
10．1．2 不同生育期土壤指标
10．1．3 光谱数据及其他指标的测定
10．1．4 部分光谱数据处理方法
10．1．5 预测模型的建立与验证
10．2 龟裂碱土上覆植被冠层光谱特征
10．2．1 向日葵冠层光谱特征
10．2．2 土壤背景对龟裂碱土上覆植被冠层光谱特征的影响
10．2．3 不同碱化程度下向日葵不同生育期光谱特征
10．2．4 不同碱化程度下向日葵不同生育期红边光谱特征
10．2．5 不同碱化程度土壤与向日葵红边参数的相关性分析
10．3 基于作物冠层光谱特征对其叶片叶绿素和LAI的预测
10．3．1 不同生育期向日葵生理参数的变化
10．3．2 不同生育期冠层光谱与向日葵叶片叶绿素和LAI的关系
10．3．3 上覆植被叶片叶绿素和LAI的反演模型
10．3．4 上覆植被叶片叶绿素和LAI模型的验证

11 典型龟裂碱土光谱特征主要影响因素研究
11．1 典型龟裂碱土光谱特征主要影响因素研究实验介绍
11．1．1 试验地基本情况
11．1．2 土壤样品采集与处理
11．1．3 光谱数据的测定
11．1．4 光谱数据的处理
11．2 典型龟裂碱土土壤水分光谱特征及预测研究
11．2．1 不同水分条件下龟裂碱土光谱特征分析
11．2．2 土壤光谱反射率变换与土壤水分相关分析
11．2．3 龟裂碱土水分含量的光谱反射率反演模型建立
11．2．4 龟裂碱土水分含量模型验证
11．3 典型龟裂碱土土壤光谱特征主要影响因素研究
11．3．1 不同碱化程度龟裂碱土野外光谱特征
11．3．2 不同碱化程度龟裂碱土室内光谱特征
11．3．3 不同粒径条件下龟裂碱土光谱特征
11．3．4 不同表面粗糙度条件下龟裂碱土光谱特征

12 基于水稻冠层植被指数的龟裂碱土盐渍化信息预测研究
12．1 试验介绍
12．1．1 试验材料
12．1．2 试验设计
12．1．3 光谱数据的测量及其他指标的测定
12．2 基于水稻光谱特征的龟裂碱土碱化程度预测
12．2．1 水稻不同生育期植被指数的变化规律
12．2．2 植被指数与土壤pH的关系
12．2．3 植被指数对土壤pH和ESP的估算
12．3 基于水稻光谱特征的龟裂碱土盐化程度预测
12．3．1 水稻不同生育期NDVI和土壤盐分的变化
12．3．2 不同生育期水稻冠层NDVI与土壤盐分指标之间的关系

13 讨论与结论
13．1 氮素胁迫下作物光谱特征与其生理指标的关系
13．2 不同营养元素胁迫下作物光谱特征异同点
13．3 盐碱胁迫下作物土壤光谱特征及对土壤盐渍化信息的预测
13．4 存在问题及研究展望
13．4．1 存在问题
13．4．2 研究展望
参考文献
后记

内容摘要

　　遥感的优势在于频繁、持久地提供地表特征的面状信息。《氮素和盐碱胁迫下作物与土壤光谱特征研究》是我们多年来从事精准农业研究工作的一个阶段性总结。对该领域的国内外研究现状进行了综述，系统分析了氮素胁迫下冬小麦和夏玉米不同生育期光谱特征及其与作物氮素、叶绿素、生物量、LAI和产量的相关性，在此基础上建立了作物氮素诊断模型和施氮模型；比较了长期施肥试验地冬小麦和夏玉米在氮磷钾不同胁迫条件下作物光谱特征异同点；不同碱化程度龟裂碱土表层土壤及其上覆植被光谱特征、主要影响因素，终建立了基于土壤和作物光谱特征预测龟裂碱土盐碱化信息的模型。一方面为作物快速氮素诊断、生长监测和精准氮肥管理提供理论基础和关键技术，另一方面为盐碱土盐碱化信息的快速、低成本、定量监测与预报提供理论依据。
　　《氮素和盐碱胁迫下作物与土壤光谱特征研究》供土壤学、遥感技术、植物营养学、环境科学等领域的科研人员以及高校师生提供参考，也可对遥感信息提取技术应用研究的有关学者阅读。