探讨草地群落光谱特征与养分含量的关系， 可为采用高光谱技术诊断草地群落营养状况， 对推进快速无损检测技术应用于草地施肥管理具有重要意义。 以黄土丘陵区典型草地群落， 白羊草（Bothriochloa ischaemum）群落为研究对象， 设置4个氮添加（0、 25、 50和100 kg N·ha-1·yr-1）和4个磷添加(0、 20、 40和80 kg P2O5·ha-1·yr-1)处理。 基于群落冠层光谱和群落氮磷养分含量测定， 结合红边区域内一阶导数处理， 在植被指数、 特征波段和红边参数组成的18个光谱特征参数中， 采用逐步回归方法（SWR）筛选出对白羊草群落氮磷含量及氮磷比敏感的光谱特征参数， 并建立反演模型对草地群落地上部分全氮含量和地上部分全磷含量及其比值进行估测。 结果表明: 白羊草群落氮磷含量随施氮量增加而增加， 氮磷比随施磷量增加而减少; 氮磷添加下光谱反射率在可见光波段与施肥量成反比， 近红外波段与施肥量成正比， 红边区域内一阶导数的“双峰现象”受氮磷添加影响显著; 一些对草地群落氮磷含量较敏感的光谱特征对氮磷含量及氮磷比估测起重要作用， 其中三波段光谱指数(TBSI), R910和红边幅值(AMP)对氮含量的估测模型有极大贡献（R2=0.87, F=18.8***）， 而磷含量估测中差值植被指数(DVI), 修正红边简比率指数(mSR705), R430, R660和AMP对模型贡献明显（R2=0.91, F=20.51***）， Slope725对氮磷比的估测模型贡献最大（R2=0.54, F=5.14***）。 该研究运用高光谱技术实现对白羊草群落养分含量的快速精准估测， 在氮磷含量及其比值与光谱特征参数存在显著相关性的基础上， 成功筛选出建立模型精度最高的参数组合， 为大面积监测氮磷添加后草地养分含量方法和参数选择奠定了基础。

番茄植株在生长过程中受病虫害的侵染, 将导致番茄减产和种植户的经济效益降低, 该研究用高光谱技术结合化学计量学方法, 实现了番茄叶片斑潜蝇虫害的快速识别。 搭建了简易的高光谱成像系统, 包括光源单元、 高光谱图像采集单元和数据处理单元, 用该系统获取番茄叶片的高光谱图像, 对高光谱图像进行校准, 并从每一幅图像中提取光谱信息。 分别采用了光谱角匹配(SAM)分析方法和光谱红边参数判别分析(DA)方法识别番茄叶片斑潜蝇虫害。 在SAM分析中, 对高光谱数据进行了归一化预处理, 以消除多余信息, 增加样品之间的差异。 比较了以不同番茄叶片样品的反射光谱作为测试光谱时, 虫害识别效果的差异, 当以受到斑潜蝇侵染的番茄叶片的平均反射光谱作为测试光谱时, 虫害识别的正确率较高, 达到96.5%。 在光谱红边参数判别分析中, 从光谱数据中提取了红边位置、 红边振幅、 最小振幅、 红边面积、 红谷位置和红边振幅/最小振幅6组红边信息, 利用判别分析方法建立番茄叶片斑潜蝇虫害的判别模型, 比较了距离判别、 Fisher判别、 Bayes判别分析方法的判别效果, 使用距离判别分析建模的判别正确率最低, 判别正确率为88.0%, 使用Fisher判别分析建模的效果最佳, 判别正确率为96.0%。 研究结果表明, 采用高光谱技术识别番茄叶片斑潜蝇虫害具有可行性。

以长白山牡丹岭典型阔叶木本植被为研究对象, 通过冠层高光谱和微分光谱数据确定叶变色期, 利用红边参数建立光谱与叶变色期的反演模型.研究结果表明：冠层高光谱反射比曲线可以准确反映植被秋季叶变色期的变化, 并表现为三种基本类型：叶开始变色期——叶全部变色期——干枯但不落叶, 叶开始变色期——部分变黄并开始落叶——未完全变黄但落叶结束, 叶开始变色期——叶全部变色期——落叶; 一阶微分光谱曲线与高光谱曲线线能够更清晰的显示出叶开始变色期和叶完全变色期的具体日期; 建立红边参数—叶变色期的反演模型, R2均在0.9以上, 且不同植被适合不同形式的拟合方程.对利用遥感方法定量监测山地秋季物候具有重要理论意义和广泛应用前景.

以油菜叶片为研究对象, 利用高光谱成像技术, 成功建立了叶绿素相对值SPAD值的预测模型。共采集了160个油菜叶片样本在380～1030 nm范围内的高光谱图像。选择500～900 nm之间的平均光谱作为油菜叶片样本的光谱。利用蒙特卡罗最小二乘法(monte carlo partial least squares, MC-PLS)剔除了13个异常样本, 基于剩余的147个样本光谱数据与SPAD测量值进行分析, 采用了不同的方法建立了多种预测模型, 包括: 全光谱的偏最小二乘法(partial least squares, PLS)模型, 连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择特征波长的PLS预测模型, “红边”位置(λred)的简单经验估测模型, 三种植被指数R710/R760, (R750－R705)/(R750－R705)和R860/(R550*R708)分别建立的简单经验估测模型, 以及基于这三种植被指数的PLS预测模型。建模结果显示, 全光谱的PLS模型预测效果最为精确, 其预测相关系数rp为0.833 9, 预测均方根误差RMSEP为1.52。而使用SPA算法选出的8个特征波长所建立的PLS模型其预测结果可达到与全光谱的PLS模型非常接近的水平, 而且在保证一定精度的条件下减少了大量运算, 节省了运算时间, 大幅提高了建模的速度。而基于红边位置和选择的三种植被指数而建立的简单经验估计模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS预测模型有一定差距, 但模型简单、运算量小, 适合用于对精度要求不高的场合, 对后续的便携仪器设备开发有一定的指导作用。

在全球范围内, 低温冻害已经成为了冬小麦减产的主要灾害之一, 而高光谱遥感技术已成为一种有效的监测与预防手段。 为了探究拔节期冬小麦冠层高光谱对低温胁迫的响应规律, 通过低温胁迫试验, 对同一品种拔节期冬小麦在-2, -4和-6 ℃等3个温度梯度下处理12 h, 并测定其冠层光谱反射率, 提取红边参数, 从而研究低温胁迫对冬小麦冠层光谱特征的影响。 结果表明, 冬小麦在遭受低温胁迫后, 在近红外波段冠层光谱反射率随着低温胁迫程度的加大而升高, 而在可见光波段则降低, 并出现“绿峰”减弱, “红谷”抬升的现象。 另外, 对原始光谱进行一阶微分处理后, 其一阶微分光谱随低温胁迫程度的加剧, 出现向短波方向移动, 红边位置也出现“蓝移”现象, 红边面积与红边幅值也出现逐渐增大的趋势。 研究表明冬小麦在拔节期遭受低温胁迫以后, 其冠层光谱对其响应敏感, 利用高光谱技术可以实现冬小麦冻害的有效监测。

冬小麦受晚霜冻影响的外部症状短期内不明显的特点, 为红边光谱的应用提供了契机。利用田间移动式霜箱和低温室系统分别开展不同温度梯度的霜冻试验, 基于冻后第1天测定的冬小麦冠层光谱数据, 使用最大一阶导数(FD)、 四点线性插值(FPI)、 多项式拟合(POLY)、 倒高斯拟合(IG)和线性外推(LE)等方法分别提取红边参数。通过相关分析、 线性回归建模以及波动分析, 从早期性、 敏感性和稳定性方面对红边参数检测冬小麦晚霜冻的能力进行定量研究。结果表明, LE方法提取的红边位置(REP)与霜冻温度的相关性为极显著(显著性水平达到0.01), 二者相关系数高于其他方法; REP随霜冻温度的降低而呈蓝移现象, 温度越低, 蓝移趋势越明显。FD方法提取的最小振幅(Drmin)和红边振幅与最小振幅比值(Dr/Drmin)对霜冻敏感性的表现最佳, 其次是FD和IG方法提取的红边振幅与红边面积比值(Dr／SDr), 敏感性最差的是LE方法提取的REP。总的来看, FD方法提取的Drmin和Dr／Drmin检测冬小麦晚霜冻的综合能力最强。以上结论可为基于冠层红边特征的冬小麦晚霜冻害早期诊断研究提供依据。

通过实地光谱测量, 研究了不同碱化程度土壤上向日葵在不同生育期冠层光谱反射率、 红边参数及与对应的土壤碱化度和pH之间的关系。 结果表明, 不同碱化程度土壤上向日葵生育期冠层反射光谱具有绿色植物的光谱反射特征, 随着向日葵生育期的推进, 向日葵冠层光谱反射率逐渐增大, 到开花期在809 nm处形成一个高的反射峰。 在近红外短波范围, 向日葵光谱反射率随碱化程度的减轻而增大。 用红边一阶微分光谱特征参数分析, 向日葵冠层反射光谱红边位置在整个生育期处于702～720 nm之间, 并随着碱化程度的加重, 红边位置和红边斜率呈“蓝移”现象; 而在同一碱化程度水平上, 随向日葵生育期的推进, 红边位置和红边斜率均出现先“红移”后“蓝移”的现象。 相关分析和回归分析显示, 土壤碱化度、 pH与红边位置均呈极显著正相关和二次多项式关系, R2值分别为0745 6和0615 3。

在不同的水分胁迫梯度下, 利用实验区小麦不同生长期光谱反射率观测数据, 研究水分胁迫对小麦光谱反射率、 红边参数及小麦产量的影响。 首先分析水分胁迫对小麦光谱反射率的影响, 然后利用小麦光谱反射率的一阶微分得到小麦光谱反射率的红边位置和红边幅度参数, 分析了水分胁迫对小麦光谱红边参数的影响, 最后利用水分胁迫下的红边幅度和小麦产量的关系, 阐述了小麦水分胁迫下的光谱反射率特征与小麦产量的关系。 研究结果表明, 水分胁迫下小麦的红边位置在生长期前期出现红边位置红移现象, 生长期后期出现红边位置蓝移现象。 水分胁迫下的小麦的红边幅度在不同的生长期表现出不同的变化特征: 生长期初期随着水分胁迫的增加而红边幅度增大, 生长期后期随着水分胁迫的增加而红边幅度减小。 小麦的红边幅度在拔节生长期前与小麦产量呈负相关而拔节生长期之后呈正相关, 且不同生长期小麦的红边幅度与小麦的产量的相关系数不同。

以佛坪自然保护区为研究区域, 选取不同开花状态的大熊猫主食竹种巴山木竹、 秦岭箭竹和龙头竹进行高光谱遥感测定, 用原始光谱分析法和红边参数法分析开花对大熊猫主食竹光谱特征的影响。 结果表明: (1)开花改变了各种竹子叶片反射光谱, 龙头竹三种状态之间的光谱差异最大, 其次为秦岭箭竹; (2)开花后, 巴山木竹红边位置未发生明显移动, 而秦岭箭竹和龙头竹则发生“蓝移”。 研究发现原始光谱特征和红边位置在不同开花状态下都发生了变化, 可以为大熊猫主食竹开花的遥感预测提供一定的实验基础及理论依据。