滴灌棉田植株氮营养指数的高光谱诊断研究
发布时间：2021-09-29 12:59
【目的】通过研究滴灌棉田地上部植株的氮营养指数,探究建立基于氮营养指数的高光谱指数模型的可行性,为高光谱遥感在农田氮营养快速、准确诊断中的应用提供理论依据。【方法】2年试验,以新疆主栽的5个棉花品种为研究对象,在不同施肥处理条件下,探究氮营养指数和17种光谱指数之间的相关性,建立氮素营养诊断模型并进行验证。【结果】不同品种棉花滴灌条件下氮营养指数之间差异显著,杂交棉能更快地接近氮素营养水平的最佳状态;基于高光谱的氮营养指数多元回归模型中R2最高的为鲁棉研24,达到0.8的高水平;经2年数据验证,鲁棉研24号建立的模型精度最高,R2=0.868,均方根误差为0.059。【结论】建立基于氮营养指数的高光谱监测模型能够很好地监测植株氮素养分状况,大田模型精度R2能达到0.5以上,本试验结果能够为今后农业养分诊断提供理论依据。
【文章来源】：棉花学报. 2020,32(05)北大核心CSCD
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
不同棉花品种全生育期生物量动态
因天气等原因，无法做到两年采样天数一致，采用2017年6月29日、7月16日、7月26日、8月15日、8月22日5次和2018年数据采集生育天数相近的采样数据进行模型的验证。模型验证依旧采用各试验小区的平均值进行运算，其中新陆早45和62各有25条平均值数据带入模型进行运算，其余3个品种各有20条平均值数据。图3是试验数据验证的估算值与实测值之间1:1散点图。从图3模型验证的散点图中可以看出鲁棉研24号品种验证的结果是最好的，R2高达0.868,RMSE等于0.059。新陆早58品种，虽然其模型验证R2=0.702，但是RMSE值是5个品种中最大的，为0.319；新陆早62和新陆早58的验证结果R2均小于0.5，而在新陆早45、新陆早50两个品种中，虽然R2都是0.5以上，但是结合RMSE值来看，鲁棉研24的模型更加稳定。图3 模型验证预测值与实际值之间散点图
模型验证预测值与实际值之间散点图
【参考文献】：
期刊论文
[1]The current status of nitrogen fertiliser use efficiency and future research directions for the Australian cotton industry[J]. MACDONALD Ben C.T.,LATIMER James O.,SCHWENKE Graeme D.,NACHIMUTHU Gunasekhar,BAIRD Jonathan C.. Journal of Cotton Research. 2018(03)
[2]Identification and screening of nitrogenefficient cotton genotypes under low and normal nitrogen environments at the seedling stage[J]. ZHANG Hengheng,FU Xiaoqiong,WANG Xiangru,GUI Huiping,DONG Qiang,PANG Nianchang,WANG Zhun,ZHANG Xiling,SONG Meizhen. Journal of Cotton Research. 2018(02)
[3]叶面施氮对棉花根系吸收硝态氮的影响[J]. 郑苍松,李鹏程,孙淼,庞朝友,赵新华,贵会平,刘帅,秦宇坤,董合林,余学科. 棉花学报. 2018(04)
[4]基于临界氮浓度的滴灌棉花氮素营养诊断模型研究[J]. 马露露,吕新,张泽,马革新,海兴岩. 农业机械学报. 2018(02)
[5]9种胁迫条件下棉花叶片光谱特征及其识别研究[J]. 陈兵,王琼,肖春华,林海荣,邹楠. 西北农业学报. 2015(10)
[6]基于临界氮浓度的滴灌春小麦氮素营养诊断[J]. 彭新新,刘其,王江丽,刁明. 麦类作物学报. 2015(07)
[7]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)
[8]水肥优化管理对渭北旱塬冬小麦生长发育及产量的影响[J]. 王明英,翟丙年,金忠宇,冯梦龙,贾亮,赵粉萍,党松茂. 麦类作物学报. 2013(04)
[9]桉树叶片光合色素含量高光谱估算模型[J]. 张永贺,陈文惠,郭乔影,张清林. 生态学报. 2013(03)
[10]基于临界氮浓度的小麦地上部氮亏缺模型[J]. 赵犇,姚霞,田永超,刘小军,曹卫星,朱艳. 应用生态学报. 2012(11)
博士论文
[1]棉花临界氮浓度稀释模型确定及其应用研究[D]. 薛晓萍.南京农业大学 2007
本文编号：3413747
【文章来源】：棉花学报. 2020,32(05)北大核心CSCD
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
不同棉花品种全生育期生物量动态
因天气等原因，无法做到两年采样天数一致，采用2017年6月29日、7月16日、7月26日、8月15日、8月22日5次和2018年数据采集生育天数相近的采样数据进行模型的验证。模型验证依旧采用各试验小区的平均值进行运算，其中新陆早45和62各有25条平均值数据带入模型进行运算，其余3个品种各有20条平均值数据。图3是试验数据验证的估算值与实测值之间1:1散点图。从图3模型验证的散点图中可以看出鲁棉研24号品种验证的结果是最好的，R2高达0.868,RMSE等于0.059。新陆早58品种，虽然其模型验证R2=0.702，但是RMSE值是5个品种中最大的，为0.319；新陆早62和新陆早58的验证结果R2均小于0.5，而在新陆早45、新陆早50两个品种中，虽然R2都是0.5以上，但是结合RMSE值来看，鲁棉研24的模型更加稳定。图3 模型验证预测值与实际值之间散点图
模型验证预测值与实际值之间散点图
【参考文献】：
期刊论文
[1]The current status of nitrogen fertiliser use efficiency and future research directions for the Australian cotton industry[J]. MACDONALD Ben C.T.,LATIMER James O.,SCHWENKE Graeme D.,NACHIMUTHU Gunasekhar,BAIRD Jonathan C.. Journal of Cotton Research. 2018(03)
[2]Identification and screening of nitrogenefficient cotton genotypes under low and normal nitrogen environments at the seedling stage[J]. ZHANG Hengheng,FU Xiaoqiong,WANG Xiangru,GUI Huiping,DONG Qiang,PANG Nianchang,WANG Zhun,ZHANG Xiling,SONG Meizhen. Journal of Cotton Research. 2018(02)
[3]叶面施氮对棉花根系吸收硝态氮的影响[J]. 郑苍松,李鹏程,孙淼,庞朝友,赵新华,贵会平,刘帅,秦宇坤,董合林,余学科. 棉花学报. 2018(04)
[4]基于临界氮浓度的滴灌棉花氮素营养诊断模型研究[J]. 马露露,吕新,张泽,马革新,海兴岩. 农业机械学报. 2018(02)
[5]9种胁迫条件下棉花叶片光谱特征及其识别研究[J]. 陈兵,王琼,肖春华,林海荣,邹楠. 西北农业学报. 2015(10)
[6]基于临界氮浓度的滴灌春小麦氮素营养诊断[J]. 彭新新,刘其,王江丽,刁明. 麦类作物学报. 2015(07)
[7]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)
[8]水肥优化管理对渭北旱塬冬小麦生长发育及产量的影响[J]. 王明英,翟丙年,金忠宇,冯梦龙,贾亮,赵粉萍,党松茂. 麦类作物学报. 2013(04)
[9]桉树叶片光合色素含量高光谱估算模型[J]. 张永贺,陈文惠,郭乔影,张清林. 生态学报. 2013(03)
[10]基于临界氮浓度的小麦地上部氮亏缺模型[J]. 赵犇,姚霞,田永超,刘小军,曹卫星,朱艳. 应用生态学报. 2012(11)
博士论文
[1]棉花临界氮浓度稀释模型确定及其应用研究[D]. 薛晓萍.南京农业大学 2007
本文编号：3413747
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