不同氮素水平下甜菜的光譜響應(yīng)

張亮，馬黛，韓寶翠，安海波，李斐，史樹德*

不同氮素水平下甜菜的光譜響應(yīng)

張亮1，馬黛1，韓寶翠1，安海波2，李斐2，史樹德1*

（1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，內(nèi)蒙古呼和浩特010019；2.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)生態(tài)環(huán)境學(xué)院，內(nèi)蒙古呼和浩特010019）

為研究甜菜葉片冠層光譜反射率與甜菜植株生理參數(shù)之間的關(guān)系，測(cè)定不同施氮條件下甜菜冠層光譜反射率及對(duì)應(yīng)植株各部位干重、含氮量，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，以期揭示甜菜光譜與植株生物量之間相關(guān)關(guān)系，為甜菜氮肥精確施用奠定基礎(chǔ)。研究表明，生產(chǎn)中可以利用高光譜遙感技術(shù)對(duì)甜菜植株的氮含量及其他生理參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。1000nm、1020nm、1040nm三個(gè)波段的光譜反射率分別與甜菜葉叢干物質(zhì)積累量、塊根干物質(zhì)積累量、植株干物質(zhì)積累量的擬合程度最高，這3個(gè)波段可用于建立光譜反射率與甜菜吸氮量的擬合方程。采用分時(shí)期分析方法建立擬合方程擬合程度較高。

甜菜；氮素；高光譜遙感技術(shù)；干物質(zhì)積累量

甜菜是我國除甘蔗以外的另一重要糖料作物，主要分布于新疆、內(nèi)蒙古和黑龍江冷涼、干旱與半干旱地區(qū)[1-2]，發(fā)展甜菜生產(chǎn)對(duì)于這些地區(qū)貧困人口的脫貧致富具有重要意義。當(dāng)前制約我國甜菜生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展主要問題是單產(chǎn)和含糖率低[3-4]。施肥尤其是氮素肥料對(duì)甜菜單產(chǎn)及其含糖率的影響很大[5]。已有的研究表明，在一定施肥水平范圍內(nèi)，可提高甜菜塊根產(chǎn)量和產(chǎn)糖量，但過量施用氮肥，則會(huì)導(dǎo)致減產(chǎn)，降低甜菜的產(chǎn)糖量[6]，不僅如此，過量施肥帶來的水體和土壤的污染問題也日益凸顯。因此，在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件下，亟需對(duì)甜菜群體進(jìn)行精確氮素營養(yǎng)診斷，以達(dá)到精準(zhǔn)施肥、減少化肥污染的目的。傳統(tǒng)的植株全氮診斷，結(jié)果準(zhǔn)確可靠，但全氮分析操作繁瑣、工作量較大、在推廣應(yīng)用中有一定困難[7-8]。無損診斷方法中的SPAD快速診斷操作簡單，SPAD值與含氮量相關(guān)性較好，但工作量較大[9]。而高光譜遙感無損監(jiān)測(cè)，能獲取更大量的信息且更為快速和省時(shí)，且與植株氮素營養(yǎng)相關(guān)性較好[10]。近年來眾多學(xué)者利用高光譜遙感技術(shù)對(duì)小麥[11-12]、水稻[13-15]等作物氮素營養(yǎng)診斷的研究已取得較好的成果，這些研究成果為甜菜氮素營養(yǎng)研究中高光譜遙感技術(shù)的應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。

本研究以不同施氮條件下甜菜葉片冠層光譜變化為出發(fā)點(diǎn)，探討不同施氮條件下甜菜葉片冠層光譜反射率與甜菜植株生理參數(shù)之間的關(guān)系，建立符合甜菜需肥規(guī)律的擬合方程，為甜菜的氮營養(yǎng)實(shí)時(shí)診斷探索一種新的、快速有效的診斷方法。

1　材料與方法

1.1試驗(yàn)概況

本試驗(yàn)于2014年4月至2014年10月在內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)教學(xué)農(nóng)場(chǎng)進(jìn)行，農(nóng)場(chǎng)無霜期130～140d。試驗(yàn)地土壤基本理化性質(zhì)：全氮1.48g/kg、硝態(tài)氮64.4mg/kg、速效磷48mg/kg、速效鉀162mg/kg、有機(jī)質(zhì)24.6g/kg、pH6.8。

本試驗(yàn)選用的甜菜品種為KWS6167。采用穴播播種，株距25cm，行距45cm。小區(qū)隨機(jī)排列，每小區(qū)6行，每行留20株苗，每小區(qū)120株，小區(qū)面積13.5m2，甜菜田間管理同大田管理。

1.2施肥設(shè)計(jì)

施用氮肥為尿素，5個(gè)處理，4次重復(fù)。施氮量分別為：105 kg/hm2，120 kg/hm2，160 kg/hm2，220kg/hm2，0 kg/hm2（為對(duì)照處理）。

1.3測(cè)定方法

共取樣5次，葉叢形成期取樣2次，塊根增長期取樣2次，糖分積累期取樣1次，取樣時(shí)間分別為：6月27日、7月16日、8月5日、8月23日、9月10日。取樣時(shí)，在每小區(qū)隨機(jī)選取3株大小一致的植株，裝袋帶回實(shí)驗(yàn)室待測(cè)。

1.3.1植株冠層光譜的測(cè)定甜菜植株冠層光譜值測(cè)定與田間取樣在同一天進(jìn)行。測(cè)定日期均為晴朗、無風(fēng)（微風(fēng)）天氣，測(cè)定時(shí)間為上午10：00—12：00。采用Handy-Spec田間光譜儀測(cè)定。光譜檢測(cè)范圍300nm～1150nm，帶寬2nm。測(cè)量時(shí)，傳感器探頭垂直向下，在距甜菜冠層高度0.8～1m處測(cè)定其光譜值，每小區(qū)測(cè)定兩個(gè)點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)記錄3個(gè)采樣光譜數(shù)據(jù)，計(jì)算平均值，即為該觀測(cè)點(diǎn)的光譜反射率，每個(gè)施氮處理最終得到6個(gè)測(cè)量點(diǎn)的光譜值。測(cè)量過程中，在每組目標(biāo)觀測(cè)前后都需及時(shí)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)白板校正。

1.3.2植株生物量測(cè)定將甜菜植株整體清理干凈，稱鮮重，即為植株全株鮮重。再取其塊根稱鮮重，全株鮮重與塊根鮮重的差值即為植株葉叢的鮮重。鮮重稱量結(jié)束后，每一植株葉片、塊根各留100g，105℃殺青30min，75℃烘干至恒重，測(cè)其干重，按比例計(jì)算植株各部分干物質(zhì)的積累量，取其平均值。

1.3.3植株全氮測(cè)定甜菜植株全氮含量測(cè)定采用凱氏定氮法。將稱完干重的甜菜樣品磨粉，過篩，消煮，用凱氏定氮儀測(cè)定植株全氮含量。

2　結(jié)果與分析

2.1甜菜冠層反射光譜曲線特點(diǎn)

從圖1a、圖1b中可知，甜菜冠層光譜響應(yīng)曲線波形變化基本一致，在302nm～356nm，光譜反射率逐漸下降，而后在356nm～680nm，其反射率先緩慢上升后緩慢下降，在550nm附近出現(xiàn)峰值，為葉綠素的綠色強(qiáng)反射峰（綠峰）；在680nm附近有一個(gè)吸收谷，稱為紅谷[16-17]；680nm～750nm光譜反射率迅速增加，即甜菜的“紅邊”[16，18]；750～920nm波段光譜反射率的上升速率又緩慢增加，在920nm處出現(xiàn)了一個(gè)反射峰；隨后緩慢下降，直到965nm處出現(xiàn)吸收谷，965～1040nm波段光譜反射率又逐漸增加，至1040nm處出現(xiàn)第二個(gè)反射峰。超過1040nm以后又迅速下降。兩圖中，在550nm的“綠峰”左右略有差異；在600～740nm各施氮處理對(duì)其冠層光譜反射率影響的差異很?。辉?50～1040nm有明顯差異。

圖1　不同施氮量（a）及各取樣時(shí)期（b）甜菜冠層光譜響應(yīng)曲線

圖2　甜菜生理指標(biāo)與其冠層原始光譜反射率決定系數(shù)變化曲線

由圖1a不同施氮量甜菜冠層光譜反射曲線可知，105kg/hm2處理光譜反射率最高，120 kg/hm2處理次之，160 kg/hm2和220 kg/hm2兩處理差別不大，對(duì)照0 kg/hm2處理反射率最低。

對(duì)圖1b甜菜生長各時(shí)期光譜反射曲線比較可知，8月5日光譜反射率最高，9月10日光譜反射率最低。

2.2甜菜生物量與其冠層光譜反射率的相關(guān)性分析

以302nm～1080nm波段光譜反射率為自變量，以整個(gè)取樣時(shí)期的甜菜葉叢干物質(zhì)積累量、塊根干物質(zhì)積累量、植株生物量為因變量，通過多項(xiàng)式擬合建立三者與該波段的光譜反射率關(guān)系模型。圖2a、圖2b、圖2c即為不同施氮水平甜菜葉叢干物質(zhì)積累量、塊根干物質(zhì)積累量、植株生物量與甜菜冠層原始光譜反射率的決定系數(shù)變化曲線。由圖可知，在一定波長范圍內(nèi)，隨著波長的增大，各生理參數(shù)與光譜反射率的決定系數(shù)均逐漸增加；隨后超出波長范圍時(shí)，各生理參數(shù)與光譜反射率的決定系數(shù)又逐漸降低。但不同的生理參數(shù)對(duì)應(yīng)的波長范圍不同，其中甜菜葉叢干物質(zhì)積累量與其冠層光譜反射率在1000nm波段處擬合程度最高，決定系數(shù)為R2=0.5489；塊根干物質(zhì)積累量與其冠層光譜反射率在1020nm波段擬合程度最高，決定系數(shù)為R2=0.3930；植株生物量與其冠層光譜反射率在1040nm波段擬合程度最高，決定系數(shù)為R2=0.5726。因此選取1000nm、1020nm、1040nm三個(gè)波段，與甜菜葉叢吸氮量、塊根吸氮量、植株吸氮量對(duì)應(yīng)作相關(guān)性分析。

圖3　1 0 0 0 nm波段光譜反射率與甜菜葉叢吸氮量相關(guān)性

圖4　1 0 2 0 n m波段光譜反射率與甜菜塊根吸氮量相關(guān)性

圖5　1 0 4 0 nm波段光譜反射率與甜菜植株吸氮量相關(guān)性

2.3甜菜吸氮量與光譜反射率相關(guān)性分析

由圖3、4、5可知，利用1000nm波長處的關(guān)系模型對(duì)甜菜葉叢吸氮量進(jìn)行估測(cè)、利用1020nm波長處的關(guān)系模型對(duì)甜菜塊根吸氮量進(jìn)行估測(cè)、利用1040nm波長處的關(guān)系模型對(duì)植株吸氮量進(jìn)行估測(cè)是可行的。

2.4光譜反射率與甜菜吸氮量的擬合方程

2.4.1按整個(gè)取樣時(shí)期建立擬合方程表1為按整個(gè)取樣時(shí)期計(jì)算光譜反射率與吸氮量擬合方程，由表中可知，各波段對(duì)應(yīng)的整個(gè)取樣時(shí)期吸氮量與其光譜反射率建立的多項(xiàng)式擬合方程的決定系數(shù)均較低，故采用按甜菜生育時(shí)期分段分析方法，提高精度。

表1　光譜反射率與整個(gè)取樣時(shí)期吸氮量多項(xiàng)式擬合方程

表2　1 0 4 0 n m光譜反射率與甜菜植株吸氮量擬合方程

表3　1000nm光譜反射率與甜菜葉叢吸氮量擬合方程

表4　1 0 2 0 nm光譜反射率與甜菜塊根吸氮量擬合方程

2.4.2按甜菜生育時(shí)期分段建立擬合方程運(yùn)用多項(xiàng)式回歸分析法，得出1040nm波段光譜反射率與各取樣時(shí)期甜菜植株吸氮量（表2）、1000nm波段光譜反射率與各取樣時(shí)期甜菜葉叢吸氮量（表3）、1020nm波段光譜反射率與各取樣時(shí)期甜菜塊根吸氮量（表4）具有較好的擬合度。

從表2可看出，1040nm波段的光譜反射率與甜菜植株吸氮量的擬合方程決定系數(shù)R2均高于0.6，擬合效果較好。在表3中，1000nm波段的光譜反射率與甜菜葉叢吸氮量的擬合方程的決定系數(shù)R2在葉叢形成期和塊根增長期均高于0.6，但到了糖分積累期，其決定系數(shù)R2值較低。同樣，在表4中，可以看出1020nm波段的光譜值與甜菜塊根吸氮量的擬合方程在糖分積累期時(shí)決定系數(shù)R2也較低。與表1中擬合方程的決定系數(shù)相比，按甜菜不同生育時(shí)期分段建立吸氮量與光譜反射率的擬合方程，其精度高于按整個(gè)取樣時(shí)期建立吸氮量與光譜反射率的擬合方程。

3　結(jié)論

3.1不同氮素水平甜菜冠層光譜反射率存在差異，而且其光譜反射率隨生育時(shí)期發(fā)生變化。

3.2通過對(duì)光譜反射率對(duì)甜菜各部位生物量的擬合方程的決定系數(shù)比較分析，可以得出，1000nm、1020nm、1040nm三個(gè)波段的光譜反射率分別與甜菜各生育時(shí)期的葉叢干物質(zhì)積累量、塊根干物質(zhì)積累量、植株生物量擬合程度最高，這3個(gè)波段可用于甜菜各部位吸氮量與光譜反射率擬合方程的建立。

3.3甜菜冠層光譜反射率與吸氮量具有相關(guān)性。通過對(duì)整個(gè)取樣時(shí)期分析和生育時(shí)期分段分析兩種方法比較可知，按生育時(shí)期分段分析的甜菜冠層光譜反射率與吸氮量的擬合程度較高，因此，本試驗(yàn)中適宜采用按甜菜生育時(shí)期分段分析的方法。

目前，高光譜遙感技術(shù)在甜菜生產(chǎn)中的應(yīng)用多集中在對(duì)甜菜病害診斷方面的研究[19]，對(duì)甜菜氮素營養(yǎng)診斷方面的研究較少。本試驗(yàn)只是對(duì)光譜反射率與甜菜吸氮量相關(guān)性做初步研究，為高光譜遙感技術(shù)在甜菜氮素營養(yǎng)診斷方面提供數(shù)據(jù)參考。由于糖分積累期的甜菜葉叢、塊根吸氮量與相應(yīng)波段的擬合方程決定系數(shù)較低，需進(jìn)一步進(jìn)行試驗(yàn)提高其精度，且本試驗(yàn)只有1年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，供試甜菜品種只有1個(gè)，因此，需要進(jìn)一步的試驗(yàn)收集數(shù)據(jù)，優(yōu)化計(jì)算來提高預(yù)測(cè)精度，使高光譜遙感技術(shù)在甜菜氮素營養(yǎng)診斷中精確度更高，在甜菜氮素營養(yǎng)診斷中應(yīng)用更加廣泛。

[1]張翼飛，張曉旭，劉洋，等.中國甜菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)[J].黑龍江農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013（8）：156-160.

[2]王亞平，李世光，趙金慶，等.入世后中國甜菜糖產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及其應(yīng)對(duì)[J].新疆農(nóng)墾經(jīng)濟(jì)，2013（11）：13-17.

[3]段娜，劉雪，于超，等.影響甜菜塊根產(chǎn)量及含糖率因素的研究進(jìn)展[J].內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)科技，2014（5）：49-50.

[4]王申瑩，胡志超，張會(huì)娟，等.國內(nèi)外甜菜生產(chǎn)與機(jī)械化收獲分析[J].中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2013（34）：20-25.

[5]馬黛，李斐，孟顯元，等.甜菜氮素營養(yǎng)及診斷技術(shù)研究進(jìn)展[J].中國糖料，2015，37（4）：56-58.

[6]曲文章，崔廣臣，陳連江，等.中國甜菜學(xué)[M].哈爾濱：黑龍江人民出版社，2003.

[7]焦雯珺，閔慶文，林焜，等.植物氮素營養(yǎng)診斷的進(jìn)展與展望[J].中國農(nóng)學(xué)通報(bào)，2006，22（12）：351-355.

[8]唐菁，楊承棟，康紅梅.植物營養(yǎng)診斷方法研究進(jìn)展[J].世界林業(yè)研究，2005，18（6）：45-48.

[9]郭建華，趙春江，王秀，等.作物氮素營養(yǎng)診斷方法的研究現(xiàn)狀及進(jìn)展[J].中國土壤與肥料，2008，（4）：10-14.

[10]陳楊，樊明壽，李斐，等.氮素營養(yǎng)診斷技術(shù)的發(fā)展及其在馬鈴薯生產(chǎn)中的應(yīng)用[J].中國農(nóng)學(xué)通報(bào)，2009，25（03）：66-71.

[11]黃文江，王紀(jì)華，劉良云等.冬小麥紅邊參數(shù)變化規(guī)律及其營養(yǎng)診斷[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2008，18（4）：206-211.

[12]姚霞，朱艷，馮偉等.監(jiān)測(cè)小麥葉片氮積累量的新高光譜特征波段及比值植被指數(shù)[J].光譜學(xué)與光譜分析，2009，29（8）：2191-2195.

[13]周冬琴，田永超，姚霞，等.水稻葉片全氮濃度與冠層反射光譜的定量關(guān)系[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2008，19（2）：337-344.

[14]唐延林，王人潮，黃敬峰，等.不同供氮水平下水稻高光譜及其紅邊特征研究[J].遙感學(xué)報(bào)，2004，8（2）：185-192.

[15]田永超，楊杰，姚霞，等.水稻高光譜紅邊位置與葉層氮濃度的關(guān)系[J].作物學(xué)報(bào)，2009，35（9）：1681-1690.

[16]楊可明，郭達(dá)志，陳云浩.高光譜植被遙感數(shù)據(jù)光譜特征分析[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2006（31）：213-215.

[17]姚付啟.冬小麥高光譜特征及其生理生態(tài)參數(shù)估算模型研究[D].陜西：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2012：1-116.

[18]鄒紅玉，鄭紅平.淺述植被“紅邊”效應(yīng)及其定量分析方法[J].遙感信息，2010，（4）：112-116.

[19]Mahlein A K，steiner U，Dehne HW，et al.Spectral signatures of sugar beet leaves for the detection and differentiation of diseases[J]. Precision Agriculture，2010（11）：413-431.

Spectral Response of Beet under Different Nitrogen Levels

ZHANG Liang1,MA Dai1,HAN Bao-cui1,AN Hai-bo2,LIFei2,SHIShu-de1*
(1.College of Agriculture,Inner Mongolia Agricultural University,Hohhot 010019; 2.College of Ecology and Environmental Sciences,Inner Mongolia Agricultural University,Hohhot 010019)

In order to study the relationships between canopy's spectral reflectance and physiological parameters of sugar beet,we measured the canopy's spectral reflectance,the dry weight and nitrogen content of sugar beet (leaves,rootand petiole,separately)under different N-application conditions,andmade an integrated analysis of these data.The results showed that the nitrogen content and other physiological parameters of sugar beet plant could be monitored by using hyperspectral remote sensing technology in field condition.Three wave bands' spectral reflectance 1000 nm,1020 nm and 1040 nm related to drymatter accumulation of leaf,root and plant, respectively,in which relationship of them reach to the highest fitting degree.Hence,these three bands could be used to establish the fitting equation between spectral reflectance and beet nitrogen uptake,furthermore,in each growth period of sugar beet using abovementioned methods,we can establish a higher regression fitting equation of canopy's spectral reflectance of sugar beet.

sugar beet;nitrogen;hyperspectral remote sensing technology;drymatter accumulation

S566.3

A

1007－2624（2016）03－0014－04

10.13570/j.cnki.scc.2016.03.004

2016-01-14

國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項(xiàng)資金（CARS-210402）。

張亮（1987-），男，碩士研究生，從事甜菜栽培生理學(xué)研究，E-mail：948007182@qq.com

史樹德（1973-），男，副教授，從事植物（作物）發(fā)育生理研究，E-mail：lycoris@imau.edu.cn