冬小麦氮营养指数遥感模型的构建与应用研究

发布时间：2024-02-17 18:50

　　随着遥感技术的飞速发展,高光谱遥感在高效获取农田信息方面具有无可比拟的优势。氮素对作物的生长发育起着至关重要的作用,足够的氮素营养是作物获得高产的保障。生产过程中,农民往往施入过量的氮肥以保证产量,而施用过量的氮肥不仅损害了农民的收益,还带来了的严重环境问题。因此,精确诊断作物氮素营养状况,在作物生长的关键时期施以适量的氮肥变得尤为重要。研究表明氮素营养指数(Nitrogen nutrition index,NNI)能够精确地诊断作物氮营养状况。但目前经验模型直接反演NNI的方法(Direct NNI,NNId)缺乏机理性,间接反演的NNI模型(indirect NNI,NNIid)经历了多次反演,累积误差较大。本研究致力于提出更优的修正累积误差的遥感估测NNI的方法,为产量的预估和精确推荐施肥提供技术支持。本研究围绕NNI农学机理遥感模型构建这一关键问题,分析了利用ASD高光谱数据构建的潜在预测植株地上部生物量(Above ground biomass,AGB)和植株氮浓度(Plant nitrogen concentration,PNC)的15个光谱指数;通过光谱指数直接替代用于构...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．２技术路线示意图??Ｆｉｇ．?１．２?Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ?ｃｈａｒｔ??

先反演氮浓度和生物量，然后间接获得ＮＮＩ的方法具有一定的机理性，但该方??法过程较多，容易造成误差的传递和累积，造成模型的估算精度下降。间接方法??获取ＮＮＩ的误差传递过程如图１－１。??氮素箱?生物Ｍ相生物呈相?Ｍ素相?光谱??关指数?关指数关指数?关指数?指数??＼?／?１?....

图２．２?２０１２／２０１３年冬小麦试验设计图??Ｆｉｇ．?２．２?ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ?ｄｅｓｉｇｎ?ｏｆ?ｗｉｎｔｅｒ?ｗｈｅａｔ?ｇｒｏｗｉｎｇ?ｓｅａｓｏｎ?ｉｎ?２０１２／２０１３??

氮肥水平设为?４?个：Ｎ１?（０ｋｇ）、Ｎ２?（ｌｌＯｋｇＮｈａ－】）、Ｎ３?ＱｌＯｋｇＮｈａ－１），Ｎ４??（４４０?ｋｇ?Ｎ?ｈａ－１）；冬小麦品种分别为农大２１１、京９８４３、中优２０６和中麦??１７５，共四个；小区重复实验２个，共有３２个试验小区（图２－２）。小麦播种日?....

图２．３?２０１３／２０１４年冬小麦试验设计图??Ｆｉｇ．?２．３?ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ?ｄｅｓｉｇｎ?ｏｆ?ｗｉｎｔｅｒ?ｗｈｅａｔ?ｇｒｏｗｉｎｇ?ｓｅａｓｏｎ?ｉｎ?２０１２／２０１３??

氮肥水平设为?４?个：Ｎ１?（０ｋｇ）、Ｎ２?（ｌｌＯｋｇＮｈａ－】）、Ｎ３?ＱｌＯｋｇＮｈａ－１），Ｎ４??（４４０?ｋｇ?Ｎ?ｈａ－１）；冬小麦品种分别为农大２１１、京９８４３、中优２０６和中麦??１７５，共四个；小区重复实验２个，共有３２个试验小区（图２－２）。小麦播种日?....

图２．４?２０１４／２０１５年冬小麦试验设计图??Ｆｉｇ．?２．４?ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ?ｄｅｓｉｇｎ?ｏｆ?ｗｉｎｔｅｒ?ｗｈｅａｔ?ｇｒｏｗｉｎｇ?ｓｅａｓｏｎ?ｉｎ?２０１４／２０１５??

氮肥水平设为?４?个：Ｎｌ?（０ｋｇ）、Ｎ２?（１１０ｋｇＮｈａ－ｌ）、Ｎ３?（２２０ｋｇ??Ｎｈａ－１），?Ｎ４?（４４０ｋｇＮｈａ－ｌ）；冬小麦品种２个，分别为轮选］６７、京东??１８；小区重复试验３个；共２４个小区（图２－５）。基本苗４．７５?Ｘ?１０６株??ｈａ＇１，?２....

本文编号：3901234