Индекс красной границы растительности на основе гиперспектральных данных: расшифровка «спектрального кода» здоровья сельскохозяйственных культур.

В области дистанционного зондирования сельского хозяйства гиперспектральные технологии позволяют оценить состояние растительности, получая подробную спектральную информацию об отражательной способности растений. Красный край спектра (680-750 нм) представляет собой область быстрого перехода в спектре растительности от низкой отражательной способности красного света к высокой отражательной способности ближнего инфракрасного излучения и чрезвычайно чувствителен к содержанию хлорофилла, стрессовым условиям и стадиям роста. В данной статье будут представлены шесть индексов красного края спектра (REP, NDVIre, RedEdgeSlope, RedEdgeArea, mSRre и RedEdgeCurvature), основанных на спектральных кривых гиперспектральных данных, включая методы их расчета, сценарии применения и сравнение с традиционными индексами растительности (такими как NDVI и SAVI), что позволит выявить уникальные преимущества гиперспектральных индексов.

I. Метод расчета и применение индекса красной границы спектра

Индекс красного края спектра использует высококачественные спектральные данные, полученные с гиперспектральных спутников, для выявления тонких изменений в области красного края спектра. Ниже приведено подробное описание шести индексов красного края спектра:

1. REP (положение на красном краю)

Метод расчета:

REP — это длина волны, соответствующая максимальному значению первой производной (наклона) спектра в области красного края (680–750 нм), отражающая положение точки перегиба спектра.

шаг:

1) Вычислите первую производную спектральной отражательной способности.

2) Найдите длину волны, соответствующую максимальному значению производной в области красного края спектра.

3) Используйте линейную интерполяцию для повышения точности определения длины волны.

Сценарии применения:

Мониторинг состояния растений: обычно рефлектометрия проводится в диапазоне 710-720 нм (здоровая растительность). Смещение в сторону более коротких длин волн (

Классификация видов: Различные культуры (например, пшеница и кукуруза) имеют разные позиции в базе данных REP, которые можно использовать для различения типов культур.

Прогнозирование урожайности: показатель REP связан с эффективностью фотосинтеза и может использоваться для косвенной оценки урожайности сельскохозяйственных культур.

Пример: На пшеничном поле изменение REP с 715 нм до 700 нм может указывать на засуху, требующую увеличения полива.

2. NDVIre (нормализованный разностный индекс растительности с красной каймой)

Метод расчета:

Нормализованный индекс рассчитывается с использованием коэффициента отражения на длине волны 705 нм (начальная точка красного края спектра) и 750 нм (ближний инфракрасный диапазон): NDVIre = (R750 - R705) / (R750 + R705)

Сценарии применения:

Оценка растительного покрова: высокое значение NDVIre (близкое к 1) указывает на густую растительность, тогда как низкое значение (

Раннее обнаружение стресса: чувствителен к недостатку воды или питательных веществ, подходит для раннего предупреждения.

Пример: Снижение показателя NDVIre с 0,8 до 0,4 может указывать на недостаток азотных удобрений, требующий подкормки.

3. RedEdgeSlope

Метод расчета:

Вычислите максимальное значение первой производной спектра в области красного края (680-750 нм), которое представляет собой скорость перехода спектра от красного света к ближнему инфракрасному диапазону.

Сценарии применения:

Диагностика стресса: уменьшение наклона графика указывает на снижение содержания хлорофилла или повреждение структуры листа (например, вредителями или болезнями).

Мониторинг стадий роста: Наклон кривой меняется в зависимости от стадии роста культуры, что подходит для поэтапного управления (например, на стадии рассады и стадии цветения).

Пример: Значительное снижение наклона красной каймы кривой роста пшеницы в период цветения может указывать на заболевание и требовать мер по борьбе с вредителями и болезнями.

4. RedEdgeArea

Метод расчета:

Интегральную площадь спектрального отражения в области красного края (680-750 нм) можно рассчитать с помощью таких методов, как трапециевидный интеграл.

Сценарии применения:

Оценка биомассы: Площадь положительно коррелирует с растительным покровом и биомассой.

Мониторинг стресса: Сокращение площади может свидетельствовать о засухе или болезни.

Экологические исследования: оценка фотосинтетической способности растительности и потенциала поглощения углерода.

Пример: Участки с уменьшенной красной каймой могут представлять собой засушливые сельскохозяйственные угодья, требующие приоритетного орошения.

5. mSRre (улучшенное упрощенное соотношение красного края спектра)

Метод расчета:

Сочетание 445 нм (синий свет), 705 нм (красный край) и 750 нм (ближний инфракрасный диапазон): mSRre = (R750 - R445) / (R705 - R445)

Сценарии применения:

Определение содержания хлорофилла: чувствителен к поглощению хлорофилла, подходит для мониторинга состояния питания.

Выявление стресса: снижение mSRre может указывать на дефицит азота или заболевание.

Классификация культур: Значения mSRre для разных культур значительно различаются.

6. Красная кривизна края

Метод расчета:

Вычислите среднее абсолютное значение второй производной в области красного края спектра. Вторая производная отражает изменение формы спектральной кривой.

Сценарии применения:

Ранняя диагностика стресса: кривизна чувствительна к незначительным физиологическим изменениям, таким как ранние стадии заболевания.

Оценка состояния растительности: в связи с содержанием хлорофилла и структурой листьев.

Динамический мониторинг: отслеживание изменений в посевах в течение вегетационного периода.

Пример: аномальные колебания кривизны могут указывать на раннюю стадию грибковой инфекции, требующую обследования грунта.

II. Сравнение с традиционными индексами растительности

Традиционные индексы растительности (такие как NDVI и SAVI) широко используются в многоспектральном дистанционном зондировании, однако индексы красного края спектра, основанные на спектральных кривых гиперспектральных данных, обладают значительными преимуществами. Индексы растительности, рассчитанные на основе широкополосных многоспектральных данных, часто не учитывают тонкие изменения в области красного края спектра, в то время как узкополосные гиперспектральные данные позволяют точно зафиксировать спектральные характеристики этой области. Например, REP определяет точки перегиба с помощью первой производной, а NDVIre, использующий узкие полосы на 705 нм и 750 нм, обладает более высокой чувствительностью. Он также более чувствителен к тонким изменениям содержания хлорофилла и ранним стрессовым факторам (таким как засуха и болезни).

Между тем, индексы красного края спектра, основанные на спектральных кривых, также обладают более высокими возможностями обнаружения стресса. Такие индексы, как NDVI, как правило, насыщаются при густой растительности и не чувствительны к ранним стрессовым воздействиям. Хотя SAVI улучшает влияние на почву, он по-прежнему опирается на широкий диапазон длин волн. NDVIre и mSRre, с другой стороны, напрямую используют диапазон красного края спектра и чувствительны к изменениям хлорофилла. REP и RedEdgeCurvature могут обнаруживать изменения формы спектра, что делает их подходящими для раннего предупреждения о стрессе и позволяет раньше обнаруживать засуху или дефицит питательных веществ (например, REP смещается в сторону более коротких длин волн), тем самым выигрывая время для сельскохозяйственного управления. Комбинируя различные типы индексов растительности, можно более комплексно оценить состояние урожая, повышая точность классификации стресса.

Ниже представлен индекс красной границы растительности, рассчитанный с использованием гиперспектрального спутника XIGUNAG-002. Данные были получены 5 апреля 2025 года в городе Юньчэн, провинция Шаньси. Спутник имеет ширину полосы обзора 80 км, диапазон длин волн 430-850 нм, 150 диапазонов и разрешение на поверхности Земли 40 метров.

Красная рамка (5 апреля 2025 г., город Юньчэн, провинция Шаньси)

Нормализованный индекс растительности с красной каймой (5 апреля 2025 г., город Юньчэн, провинция Шаньси)

Улучшенное упрощенное соотношение красного края (5 апреля 2025 г., город Юньчэн, провинция Шаньси)

Гиперспектральный индекс красного края спектра представляет собой мощный инструмент для мониторинга состояния сельскохозяйственных культур, позволяющий получать детальную спектральную информацию в диапазоне красного края спектра. По сравнению с традиционными вегетационными индексами, индекс красного края спектра обладает более высоким спектральным разрешением, более мощными возможностями обнаружения стрессовых факторов и более богатой физиологической информацией, что делает его подходящим для раннего предупреждения о стрессе и точного управления в точном земледелии. В будущем, с широким распространением гиперспектральных спутников, индекс красного края спектра станет незаменимым инструментом в интеллектуальном сельском хозяйстве, предоставляя фермерам более точную поддержку в принятии решений.