1、引言

前人已经对高光谱遥感技术在水稻、大豆、小麦等农作物中的应用有了较为深入的研究。近几年来，越来越多的烟草研究者们将目光转向了高光谱技术，他们利用高光谱技术得出了不同因素影响烟草光谱特征的变化规律，同时筛选出一些监测参数，并建立了相应的估算模型。烟草生化参数主要包括有：水分、色素、糖、N、P、K和微量元素等。在农业遥感信息模型研究、作物冠层光谱、叶片光谱、生物物理参数的提取与反演、作物长势监测等方面，高光谱技术都得到了较快发展。近年来，高光谱技术在烟草上的研究和应用也进入了快速发展的阶段，并且得到了较多的应用，其中也包括了在生化参数方面的研究。

本文着重展望未来高光谱遥感在烟草方面的发展趋势。

团棵期(A)、旺长期(B)和打顶期(C)不同氮肥施用量下烤烟叶片叶绿素含量

2、高光谱估测烟草色素状态的机理和研究进展

烟草的光合色素含量与其光合能力具有很好的相关性，可以用来评价烟草长势。植被色素（叶绿素和类胡萝卜素）直接影响植被和叶子在可见光范围内的反射光谱，可以利用植被冠层和叶片的反射光谱来估算其色素含量。绿色植被的光合色素在可见光波段的吸收峰主要在蓝光区和红光区，在蓝光区内，叶绿素和类胡萝卜素的吸收峰是相重叠的，所以一般不用蓝光区估测叶绿素状况；在红光区内，叶绿素的最大吸收峰在660~680nm，但是较低含量的叶绿素就会引起该吸收区光的饱和，会使估测的灵敏度有所下降，所以常用略偏于吸收峰的550nm和700nm来估测叶绿素的含量。付虎艳等测定了南江3号不同长势且无病虫害烤烟的叶片反射率光谱，发现：在波长700nm处Chla含量与叶片原始光谱反射率的相关系数达到最大，为-0.705，Chlb含量与原始光谱反射率的相关系数最大是在701nm波长处，为-0.654。

叶绿素含量与烤烟叶片光谱反射率的相关性

研究烟草的高光谱与色素特性，分析色素与高光谱参数之间的关系，并建立估测模型，可以及时、准确地获取烟草的生长状况信息，特别是烟草的光合能力，为烟田施肥和烟草长势监测提供便捷、有效的方法。付虎艳通过研究南江3号发现：在波长623nm处Chla含量与一阶光谱反射率的相关系数最大，相关系数为0.835，在波长653nm处Chlb含量与一阶光谱反射率的相关系数最大，相关系数为0.808；Chla含量与绿峰位置，Chlb含量与SDr/SDb的相关系数最大，分别为0.861和0.832，建立的烟草叶片叶绿素含量的多元逐步回归模型以及基于高光谱特征变量建立的单变量模型中，基于光谱一阶微分的逐步回归模型可以较好的估测Chla和Chlb含量，估测效果最好、检验精度也较高，是烟草叶片叶绿素含量的最优估测模型。黄智等研究了烤烟K326冠层4种色素指标与18种高光谱参数之间的相关性。Chla含量与Db、Ro、Rg、SDr、SDb存在显著的负相关关系，Chla、Chlb、Chla+b含量均与SDy的相关系数最高，并呈极显著的正相关关系，R2均达到0.75以上，与类胡萝卜素含量的相关性较差，R2为0.61，同时构建了函数模型，得出各时期色素含量的估测值，与其真实值进行差异性检验，其差异不显著，说明用这些高光谱参数建立的检测模型是可行的。

叶绿素含量与烤烟叶片一阶光谱反射率的相关性

3、高光谱估测烟草总氮状态的机理和研究进展

烟草作为一种需要适当施氮肥才能保证其产量和品质的经济作物，氮素的缺少或过多会引起烟草生长发育的变化，从而影响生长期内烟草光谱的吸收，反射和透射。

在烟草氮素营养光谱应用中，常运用烟草叶片的反射光谱来评价烟株氮状况，但是单波段光谱易受外界因素和烟草生长状况的影响会不稳定，为了获得普适性关系，需要用两个或多个波段的光谱指数对氮含量和反射率进行相关分析。张正杨等从25个冠层光谱参数建立的各种生理生化逐步回归方程中筛选出，总氮的自变量为λg、（SDr-SDy）/（SDr+SDy）和SDy，总氮的回归方程通过F检验达到了极显著水平。通过SPSS，对模拟值和实测值进行相关分析，建立的总氮的回归模型相关系数都达到了显著水平，从而得出结论：建立的基于叶片反射光谱的回归方程能够很好的预测烟草的生理生化指标。李佛林选取了一些在烟草各个测定时期（移栽后49d、61d、75d）中都稳定一致的与叶片氮含量达到显著相关的光谱参数，并建立了相应的回归模型，其中最适合估算氮含量模型的参数有：NRI、MCARI、P-Depth560、CAR1、RMAXFD、FD688、PRI、P-Area560、NDFDGR、GM1、GM2、NDVIG、D712、TCARI、NDVI，基于这些光谱参数，并建立了相应的方程，得出结论：与氮含量呈线性正显著相关的参数有：SD712、GM1、GM2，与氮含量呈线性负显著相关的参数有P-Area560、P-Depth560，而其它参数与氮含量呈非线性关系。

不同测定时间烤烟光谱反射曲线

4、高光谱技术估测烟草其他生化成分的机理和研究进展

烟草内部包含了多种生化成分，这些生化成分的含量加权以后吸收特性的总和表现为叶片的光谱，多元回归法可以找出相关性程度较高的光谱反射波段和波段组合，也可以确定其化学成分的组合，从而反演出其化学成分的含量。有些相关性波段是某些生化成分的特征吸收波段，或者是利用光谱一阶导数作为自变量的特征吸收波段的边缘，亦或是与该生化成分相关的另外组分的特征吸收波段，又或者该波段与特征吸收波段并无相关性。李向阳等对烤烟叶片的烟碱进行了分析，并且采用逐步回归的方法建立了叶片烟碱含量的光谱反射率，一阶导数光谱以及光谱特征变量的回归方程，分析了这些方程的R2和自变量回归系数的相伴概率，最后进行了检验，得出结论：一阶导数光谱回归方程的模拟效果最好，而特征变量回归方程的模拟效果最差，光谱反射率回归方程的模拟效果居中，这些回归方程的自变量回归系数的相伴概率都达到极显著水平。

鲜叶片光谱位置变量与化学品质指标的相关分析（n=96）

5、结语

利用高光谱技术可以对烟草主要生化成分进行很好的监测，而且具有广阔的应用前景。烟草学者们已经提出的一系列的烟草生化成分的监测和估算模型，每个模型都有特定的研究方法和适用条件，并不适用于所有品种的烟草，所以很难找到通用的模型。同时高光谱遥感数据有一些缺陷，比如景观异质性、大气噪音、太阳位置等的干扰都会影响高光谱遥感技术在实际的应用能力。所以要使烟草光谱资料更加完备，今后的研究方向：

一是烟草生化参数，要一步步地上升到较为精确的模型水平，进一步对其进行细化和确定。为了降低实际生产中烟草的品种类型、生态条件多样和栽培管理等方面的差异，需要建立更加全面和更具规模的样本参数，以便进行修正。

二是遥感数据的分析方法和遥感信息的信噪比要进一步提高，在今后的研究中，要注重于完善和扩充烟草的光谱数据库，加强烟草高光谱数据的采集和挖掘，结合3S技术的应用，进一步推动高光谱遥感技术在烟草生化成分诊断和监测中的应用。