自从20世纪80年代高光谱遥感诞生以来,它以数据量大、分辨率高、连续性强的优点极大地推动了遥感技术的进步。目前已被广泛应用于资源调查、地质调查、大气监测、灾害环境监测、土壤调查、城市环境调查、水文观测等领域,取得了较好的应用结果和经济效益,并逐步应用于农作物长势监测与估产、农作物病虫害监测、作物品质监测等领域。鉴于高光谱的独特性能,特别是在地表物质的识别与分类、有用信息的提取等方面与其它技术相比有较大优势,使得这一技术在植被的精细分类、农作物的长势监测和农田水肥状况的分析方面展现出巨大的应用前景。烟草是我国重要的经济作物之一,全国年种植100万公顷。而且全国主产省份正在建立基本烟田保护制度,连片种植,规模经营,统一管理已是一种趋势。但是,目前我国的烟草种植,仍然处于感官判断、经验管理的“瓶颈”阶段,广大农业工作者无法准确、快速、无损地获取烟草生长信息和预测产量、品质,无法进行针对性的管理。所以想要突破这个阶段,利用高光谱遥感技术是一项很好的措施。目前这些研究主要集中在水稻、玉米、小麦、棉花等作物上,在烟草上很少涉及。而烤烟是以叶片为收获对象的阔叶型作物,这与以上几种以花和果实为最终产品的窄小叶型作物有本质的区别。因此,用高光谱技术研究烟草栽培生理指标、产量和品质的识别和信息的快速提取,其成果对提高烟草生产的监测与管理水平和我国烟草精准农业的实施有着重要意义。本试验通过设置不同类型烟草、不同烤烟品种、不同氮、磷、钾施用量处理,采用ASDField spec FR 2500光谱仪,系统分析不同处理烟草叶片、冠层的高光谱特性,运用相关分析的方法,研究了不同生长条件下、不同生育时期的烟草叶片、冠层的27种高光谱参数与烟叶生物理化指标和矿质元素指标之间的关系以及成熟期烟草冠层、鲜烟叶和烤后烟叶的光谱参数与烤后烟叶的化学品质、矿质元素、中性香气成分的关系。采用多元逐步回归方法对烟草上、中、下部位叶片和整株叶片的多种生物理化指标和矿质元素指标建立估测模型,同时也对烤后烟叶的多种化学品质、矿质元素、中性香气成分建立预测模型,通过对模型的复确定系数和自变量回归系数进行显著性测验,并随机选取单独检验样本进行预测值与实测值的检验,模型的估测和预测效果均较好。因此,主要研究结果如下:1、烟草的叶片、冠层光谱反射率曲线均与典型植被光谱曲线一致,其典型的红边光谱参数亦会随着生育期的变化,发生“蓝移”和“红移”现象。本试验将烤烟叶片的光谱红边参数与成熟度结合起来,结果表明,红边位置作为特征参数能够较好的估测烟叶成熟度,不同施氮水平下红边位置在693—695nm范围内的烟叶成熟度均较好,通过红边位置检测可以更为及时准确的提供采收信息。2、通过室内观测烤烟叶片的高光谱反射率,筛选出与总氮、叶绿素a总量、叶绿素b总量、类胡萝卜素总量、叶绿素a含量、叶绿素b含量、类胡萝卜素含量7种成分关系最密切的光谱特征变量是红边面积与蓝边面积比值,与鲜重关系最密切的特征变量是红边面积,与干重关系最密切的特征变量是红边面积与蓝边面积归一化值,与含水率关系最密切的特征变量是绿峰位置。3、由于烟碱是烟草所特有的,因此单独予以分析。采用逐步回归方法建立烤烟叶片烟碱含量的光谱反射率、一阶导数光谱和光谱特征变量回归方程,分析3个方程的确定系数R~2,自变量回归系数的相伴概率,通过估测值和实测值的相关分析进行检验,均得出:一阶导数光谱回归方程模拟效果最好,光谱反射率回归方程次之,特征变量回归方程模拟效果最差。检测样本估测值与实测值相关性依次为:0.998,达到极显著水平:0.806,达到极显著水平;0.256,未达到显著水平。4、本试验通过多种统计方法筛选出的叶面积指数、地上鲜生物重、地上干生物重特征变量均为Rg/Rr。Rg/Rr不仅与叶面积指数、地上鲜生物重、地上干生物重均呈线性相关,相关系数均达到极显著水平,以Rg/Rr为第一自变量的逐步回归方程估测效果亦好,为采用多种遥感手段分析烟草生物特性提供新的参数。5、通过分析冠层光谱参数与不同部位的叶片内部的生理指标、矿质元素指标的关系,建立和检验其估测模型说明通过光谱参数对不同部位的生理指标、矿质元素指标估测均是可行的,虽然冠层光谱参数值不变,而不同部位生理指标、矿质元素指标值是不同的,因此得出的相关系数和回归方程都有较大的差异,但通过回归方程确定系数的显著性检验以及随机选取的检验样本的检验,不同部位的生理指标、矿质元素指标的估测值和实测值相关均达到显著水平,说明估测值较为准确,同时人们也可根据需要选择不同估测模型。6、通过分析冠层、鲜烟叶和烤后烟叶光谱参数与烤后叶片内部的化学品质指标、矿质元素指标以及中性致香物之间的关系,建立其逐步回归预测模型,并通过检验样本检验,说明不同水平的光谱参数与烤后叶片的化学品质指标、矿质元素指标以及中性致香物均有一定的关系,而且可以通过建立逐步回归模型对其进行较为准确的预测。虽然烟草品质是一个相对复杂的概念,除了烟草的生长状态还有烘烤过程等多种因素对其有较大影响,但通过高光谱参数对其进行粗略的预测还是可行的,这将为广大烟草工作者提供一种新方法,可以简单、快速预测不同生长状态下的烟草品质,从而为烟田管理和针对性烘烤提供参考。本研究的主要创新点如下:1、高光谱遥感技术(RS)与GIS和GPS结合代表现代农业的发展方向,近年来国内外对作物光谱的研究逐步增多,但这些研究很少涉及烟草。目前对烟草的高光谱特征没有做出定性和定量描绘,对其多种理化指标和矿质元素指标没有建立系统的估测模型,这严重阻碍了遥感技术在烟草长势监测、估产和品质监测等方面的应用。本试验对烟草高光谱特性从叶片水平到冠层水平、从传统的单一方向到多角度观测进行全面分析,分上、中、下部位和整株叶片建立烟草主要生物理化特性和多种矿质元素指标的估测模型,使研究更为系统并为人们提供更大地选择空间。2、对于农作物的遥感应用,目前主要是针对某一生育时期和单一生长状态,通过数学分析,挑选最佳光谱特征来反演对应的生化组分,所建立的模型难以适用到其它生育期和生长状态,因此,一旦生长条件的改变,统计模型的适用性将受到考验。因而,本试验设置不同烟草类型、烤烟品种和不同氮、磷、钾施肥量处理,在烟草不同生长条件和主要生育期进行光谱观测和生物理化指标、矿质元素指标测定,在建模过程中利用所有数据进行分析,有效的消除了生育时期和不同处理的影响,使模型适用性更强。3、本试验在前人研究光谱遥感技术与多种农学性状,尤其是与叶绿素有密切关系的基础上,将光谱参数与烤烟叶片的成熟度结合起来,通过运用相关分析和逐步回归模型,确定红边位置参数为烟叶成熟度的鉴定指标。在分析烟叶成熟过程中不同部位叶片光谱反射率变化规律和红边位置变化与成熟度关系后,初步确定成熟叶片和过熟叶片的红边位置,根据回归方程反推出叶绿素含量,对其合理性进行检验。4、本研究首次将高光谱参数与烤后烟叶化学品质、矿质元素和香气成分结合起来,分析它们之间的关系,并有较好的预测效果。虽然在此方面的研究还处于起步阶段,得出的结果也受多方面因素限制,但是仍然为广大烟草工作者提供一种可行的预测方法,从而为进行针对性的管理提供参考。