当前位置:主页 > 科技论文 > 农业技术论文 >

基于玉米叶片光谱特征的土壤无机氮含量估算模型的建立与验证

发布时间:2021-11-15 13:12
  【目的】作物叶片颜色反映土壤养分的供应状况。研究作物叶片氮素相关的特征光谱信息与土壤无机氮含量的关系,以建立基于叶片光谱信息的土壤无机氮含量诊断模型,实现利用高光谱技术对作物和土壤进行实时监测。【方法】在两年(2017—2018)的玉米(郑单958)田间试验中,设置6个施氮水平,施氮量分别为0、60、120、180、240、300 kg/hm2。在玉米的拔节期、大喇叭口期、开花吐丝期、灌浆期测定叶片高光谱反射率,对植株和土壤样品进行采集,分析土壤无机氮含量的变化,明确叶片光谱反射率与土壤无机氮含量的关系,利用光谱参数和偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)建立诊断模型并进行模型精度的评价。【结果】施氮处理土壤无机氮含量显著高于不施氮处理,随着生育期的推移,土壤无机氮含量呈递减趋势,追肥可显著提高土壤无机氮含量。拔节期和开花吐丝期叶片光谱反射率与土壤无机氮含量在可见光波段呈负相关关系,在近红外波段呈正相关关系;大喇叭口期两者在可见光波段呈负相关关系,灌浆期两者无明显相关关系。在光谱参数模型中,4个生育期土壤无机... 

【文章来源】:植物营养与肥料学报. 2020,26(07)北大核心CSCD

【文章页数】:10 页

【参考文献】:
期刊论文
[1]华北平原农田生态系统氮素过程及其环境效应研究[J]. 胡春胜,张玉铭,秦树平,王玉英,李晓欣,董文旭.  中国生态农业学报. 2018(10)
[2]冬小麦冠层光谱与土壤供氮状况相关性研究[J]. 李广信,王超,冯美臣,杨武德,李方舟,冯瑞云.  农业机械学报. 2017(05)
[3]基于角果期高光谱的冬油菜产量预测模型研究[J]. 李岚涛,任涛,汪善勤,明金,刘秋霞,鲁剑巍.  农业机械学报. 2017(03)
[4]不同光谱植被指数反演冬小麦叶氮含量的敏感性研究[J]. 张潇元,张立福,张霞,王树东,田静国,翟涌光.  中国农业科学. 2017(03)
[5]高光谱估算土壤有机质含量的波长变量筛选方法[J]. 于雷,洪永胜,周勇,朱强,徐良,李冀云,聂艳.  农业工程学报. 2016(13)
[6]利用高光谱技术估测小麦叶片氮量和土壤供氮水平[J]. 谢福来,史晓芳,史忠良,田玮玮,芦冬涛,张士昌.  农学学报. 2016(04)
[7]基于高光谱的冬油菜植株氮素积累量监测模型[J]. 李岚涛,马驿,魏全全,汪善勤,任涛,李小坤,丛日环,王振,王少华,鲁剑巍.  农业工程学报. 2015(20)
[8]施氮和豌豆/玉米间作对土壤无机氮时空分布的影响[J]. 吴科生,宋尚有,李隆,孙建好,包兴国,李伟绮.  中国生态农业学报. 2014(12)
[9]基于高光谱的冬小麦氮素营养指数估测[J]. 王仁红,宋晓宇,李振海,杨贵军,郭文善,谭昌伟,陈立平.  农业工程学报. 2014(19)
[10]基于最佳波段判别的湿地植物叶片全氮反演研究[J]. 郭超凡,段福洲,郭逍宇,赵文吉,刘克.  生态学报. 2014(17)



本文编号:3496847

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/nykj/3496847.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户e6bf3***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com