农业是全球可持续发展的基础。作物长势及营养的实时监测和预测是精确可持续农业发展中十分重要的关键技术,利用高光谱遥感技术,可以快速精确地获取作物生长状态以及环境胁迫的各种信息,从而做出相应地管理决策,达到节本、增加、保护农业资源和环境质量的目的。基于高光谱遥感的作物长势和氮素营养状况估测,可以弥补传统作物监测方法的不足,为作物生产管理精确化和信息化提供有力的技术支持。目前利用光谱特征反演作物的生长特征(如叶面积指数LAI、生物量等)及作物体内的生化成分(如叶绿素、氮素、水分等)的研究已取得重要进展,但多集中在玉米、水稻、小麦等禾谷类作物上,而对油菜的研究较少。本研究正是基于以上想法,2007-2008年开展田间实验,测定了2个品种(宁油18号和宁油16号)、2个供氮水平(N180:纯氮180 kg·hm-2、P2O5120 kg·hm-2、K2O180 kg·hm-2和硼砂15kg·hm-2;No:CK)的油菜冠层光谱反射率、生长指标(LAI、角果皮面积指数PAI、生物量)、氮素营养指标以及叶片气孔导度和SPAD值。利用各波段光谱反射率组合产生的植被指数,分析了油菜生长指标(LAI、PAI、生物量)、氮素营养指标以及叶片气孔导度的变化规律及其与光谱植被指数的相关性,并建立了光谱植被指数对油菜生长指标(LAI、PAI、生物量)、氮素营养指标以及叶片气孔导度的估算模型。拟为遥感技术在油菜生长与营养监测上的应用提供理论和技术依据。结果表明:　　 1.在整个生育期油菜LAI和生物量呈“单峰”曲线(除角果干重外)；开花前光谱植被指数与油菜LAI和叶、茎生物量均呈极显著正相关,开花后光谱植被指数与油菜PAI、角果生物量呈显著或极显著正相关,且RVI在开花前可以较准确地反演油菜LAI和叶、茎生物量,开花后由红蓝光波段构成的RBNDVI和由绿红光波段构成的GRNDVI可以较准确地反演油菜PAI和角果生物量。　　 2.油菜叶片氮素状况和SPAD值均随不同处理水平呈显著变化,且整个生育时期功能叶片的SPAD值与叶片氮含量和氮累积量显著相关:开花前光谱植被指数与油菜叶片氮含量呈显著或极显著正相关,与油菜叶片氮累积量呈极显著正相关,其中由绿蓝光波段构成的GBNDVI与油菜叶片氮含量有密切的定量关系,决定系数为0.4863,由绿光波段构成的GNDV与油菜叶片氮累积量有密切的定量关系,决定系数为0.8867。这些研究结果是对已有文献中有关油菜叶片光谱特性与叶片氮素状况的补充和发展,为油菜植株氮素营养状况的无损监测、精确诊断及管理调控提供了便捷快速的技术途径。　　 3.在整个生育期油菜叶片气孔导度呈“双峰”变化；开花前光谱植被指数与油菜叶片气孔导度和油菜冠层叶片气孔导度均呈极显著正相关,且光谱植被指数对油菜冠层叶片气孔导度的拟合效果好于对油菜叶片气孔导度的,其中RVI对油菜冠层叶片气孔导度的拟合效果最好,决定系数为0.8074,可以较准确地反演油菜冠层叶片气孔导度。因此,光谱植被指数与冠层叶片气孔导度的量化关系为今后快速、无损、大面积的油菜作物气孔导度估算奠定了一定基础。　　 综合前人的研究成果,结合本研究的特色,利用多光谱遥感数据各波段光谱反射率组合,进而优选出对油菜各农学参数最为敏感的植被指数,构建了用于估测油菜LAI、PAI、生物量、氮素状况、叶片气孔导度的定量反演模型,实现了油菜关键生长指标和氮素营养指标的无损实时估测,为将来多光谱遥感技术在农业中的应用提供了技术途径,同时也为油菜生长与氮素营养光谱监测仪器的研究开发提供新的理论依据和技术支持。但,本研究中油菜各农学参数监测模型仅建立在2个施肥水平、2个品种的基础之上,实验数据来源有限,所有量化方程还有待进一步测试和完善。且,2008年初南方雪灾,这次连续低温雨雪冰冻天气给油菜正常生长发育造成不利影响,属特殊年份。因此,今后研究工作的重点是通过地面遥感与高空或卫星遥感相结合,获得大面积的航空成像或卫星影像高光谱资料,建立较大尺度的农业遥感应用技术,使结果具有较好的可靠性和普适性。