基于高光谱的水稻氮素诊断和产量估测模型

发布时间：2017-12-30 06:32

本文关键词：基于高光谱的水稻氮素诊断和产量估测模型　出处：《沈阳农业大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：在农作物生产中,水肥是影响作物生长最主要的限制因子之一,是构成作物有机物(如叶绿素、核酸、蛋白质等)的主要成分。氮元素在植物的生长过程中起重要作用,是植物光合作用的重要参与者,也是植物生长发育过程中不可或缺的一种元素。长期以来,化学分析方法是检测水稻营养元素含量的重要手段,但由于其操作流程繁琐、破坏性较强,无法作为田间指导施肥的手段,而其他非破坏性的诊断氮素营养的方法如肥料窗口法、叶色卡法等又存在着难以定量施肥、精确度低的缺点。近年来,随着高光谱技术的迅猛发展,利用高光谱技术进行水稻营养元素诊断已经成为一种结论获得快、操作效率高、检测无损伤的新方法。本研究通过2015年的田间试验,获取不同水稻品种在不同的施氮水平下的各生育期高光谱数据并用不同的方式进行分析与总结,找出能敏感指示水稻氮素含量和水稻产量的高光谱参数,构建以高光谱变量为基础的水稻叶片氮素和产量的反演模型,并以2016年的试验数据验证其准确性。具体研究内容和所获成果如下:(1)通过2015、2016两年间的水稻田间试验,在四种施氮水平下培育了沈稻47、沈稻539两种水稻植株以作为本试验的研究样本。(2)利用机载高光谱成像系统获取了水稻植株在不同施氮水平、不同生长发育阶段冠层高光谱信息和生物理化参量的高光谱特征;利用光谱仪获取相对应的水稻叶片光谱信息,对比了沈稻47、沈稻539不同施氮水平、不同生育期的冠层光谱响应特征并分析了其中的差异,并以此构建水稻叶片氮素含量与产量高光谱估测模型。(3)通过对水稻冠层光谱特征参量的分析,发现水稻叶片氮素含量与成熟期红边面积Sr(R2=0.8559*)、抽穗期差值植被指数DVI(R2 = 0.7342*)和成熟期差值植被指数DVI(R2 = 0.8136*)具有较好的相关性,并建立了水稻叶片氮素含量的高光谱估测模型,其检验精度在90%以上。(4)通过对水稻冠层光谱特征参量的分析,发现水稻理论产量与抽穗期红边面积Sr(R2 = 0.932*)、成熟期红边面积r(R2=0.775*)、抽穗期差值植被指数DVI(R2 = 0.828*)和成熟期差值植被指数DVI(RR2 = 0.948*)均具有较好的相关性;水稻实际产量与抽穗期红边面积Sr(R2=0.874*)、成熟期红边面积Sr(R2 = 0.798*)、抽穗期差值植被指数DVI(R2=0.815*)和成熟期差值植被指数DVI(R2 = 0.917*)均具有较好的相关性,并建立了水稻产量的高光谱估测模型,其检验精度在85%以上。
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【学位授予单位】：沈阳农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：S511

【参考文献】