基于冠層紅綠藍(lán)光值評估氮肥施用下小白菜的產(chǎn)量變化

柳開樓，熊 文*，李 涵，胡惠文，陳偉明，章彪雄

（1.江西省紅壤研究所，江西 南昌 331717；2.江西省水產(chǎn)科學(xué)研究所，江西 南昌 330046）

小白菜是設(shè)施農(nóng)業(yè)中最常見的蔬菜品種，目前普遍進(jìn)行的研究主要是基于蔬菜生長發(fā)育特性進(jìn)行模型模擬研究[1-2]，還鮮有直接通過圖像采集進(jìn)行蔬菜產(chǎn)量預(yù)測的報道。面對蔬菜生產(chǎn)日益嚴(yán)峻的競爭壓力，提前預(yù)測蔬菜產(chǎn)量對于菜農(nóng)調(diào)整水肥等管理措施具有十分重要的指導(dǎo)意義。由于較低的價格走勢和智能手機的大力推廣，手機拍照功能已成為目前智能手機的必要功能。根據(jù)前人研究，作物長勢照片的RGB值與水稻、玉米、小麥等作物的產(chǎn)量密切相關(guān)[3-6]；因此，本研究擬通過設(shè)置不同氮肥處理的田間小區(qū)試驗，結(jié)合智能手機在小白菜播種后第20天（D20）、第30天（D30）、第40天（D40）、第50天（D50）獲取群體冠層數(shù)字圖像，進(jìn)而采用Adobe photoshop獲得數(shù)字圖像的紅光值R、綠光值G和藍(lán)光值B，以期構(gòu)建RGB數(shù)值與小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）的量化關(guān)系，并進(jìn)一步結(jié)合模型驗證試驗檢驗量化關(guān)系的普適性，從而為合理評估小白菜產(chǎn)量提供技術(shù)參考。

1 材料和方法

1.1 試驗地概況

試驗設(shè)在江西省紅壤研究所（116°20＇24＂E，28°15＇30＂N）。該地屬中亞熱帶季風(fēng)氣候，年均降雨量1 537 mm，年蒸發(fā)量1 100～1 200 mm；年均氣溫17.7～18.5 ℃，最冷月（1月）平均氣溫為4.6 ℃，最熱月（7月）平均氣溫為28.0～29.8 ℃。海拔高度25～30 m，為典型的低丘紅壤地區(qū)。試驗操作環(huán)境為設(shè)施大棚內(nèi)，土壤類型為第四紀(jì)紅黏土發(fā)育的潴育型水稻土。試驗前耕層土壤pH值6.9，有機碳16.22 g/kg，全氮0.95 g/kg，全磷1.02 g/kg，全鉀15.41 g/kg，堿解氮143.70 mg/kg，速效磷10.30 mg/kg，速效鉀125.10 mg/kg。

1.2 試驗設(shè)計

研究于2014年和2015年進(jìn)行，分別設(shè)置3個氮肥施用量，各處理分別為N0（不施氮肥）、N17.5（667 m2施N 17.5 kg）、N25（667 m2施N 25.0 kg）。每個處理3次重復(fù)，隨機區(qū)組排列，每個小區(qū)200 m2。氮肥60%作基肥，40%在苗期（播種后15 d）追施。磷肥（P2O5）和鉀肥（K2O）667 m2用量分別為6 kg和9 kg，均作為基肥施用。蔬菜種類為小白菜，品種為上海青。其他操作方式同當(dāng)?shù)毓芾怼?/p>

1.3 測定指標(biāo)及方法

1.3.1 小白菜冠層紅綠藍(lán)光值獲取

于小白菜播種后D20、D30、D40、D50運用魅族（MEIZU）魅藍(lán)note2型智能手機拍攝群體冠層數(shù)字圖像。采用Adobe photoshop獲得數(shù)字圖像的紅光值R、綠光值G和藍(lán)光值B。

1.3.2 小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）測定

在用手機獲取紅綠藍(lán)光值的同時，每個小區(qū)隨機采集10棵小白菜，測定小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）。

1.3.3 紅綠藍(lán)光值與小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）的相互關(guān)系及驗證

用第1年的試驗數(shù)據(jù)建立小白菜紅綠藍(lán)光值與產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）的模型關(guān)系，為了檢驗?zāi)Ｐ偷目煽啃院推者m性，用第2年試驗的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，并采用國際上常用的統(tǒng)計方法RMSE（root mean square error）和RRMSE（relative root mean square error）對預(yù)測值和實測值之間的符合度進(jìn)行檢驗。

公式中X0和XS分別為實測值與預(yù)測值。RMSE為均方根差，RRMSE為相對均方根誤差，二者均可以用來衡量觀測值與實測值之間的偏差。當(dāng)RMSE＜10%時預(yù)測性強，10%＜RMSE＜20%時預(yù)測性較強，20%＜RMSE＜30%時預(yù)測性中等，RMSE＞30%時預(yù)測性弱；當(dāng)RRMSE≤25%時模型可用。

所有數(shù)據(jù)均采用Excel 2003進(jìn)行分析，采用SPSS 16.0進(jìn)行方差分析，不同處理的顯著差異采用LSD進(jìn)行檢驗（P＜0.05）。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同氮肥施用下小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）變化

由圖1可知，施用氮肥可以顯著影響小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）。不同采收時間內(nèi)各處理的產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）變化基本一致，均表現(xiàn)出施用氮肥處理（N17.5和N20）高于不施氮肥處理（N0），其中D20、D30、D50存在顯著差異。在整個測定周期內(nèi)，N17.5的產(chǎn)量分別比N0增加了52.85%、27.82%、33.33%和31.95%，N20的增幅分別為14.02%、23.53%、2.34%和27.04%。同時可以看出，過多的氮肥用量不能持續(xù)提高小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量），與N17.5相比，N20處理的產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）沒有顯著增加。

2.2 不同氮肥施用下小白菜冠層紅綠藍(lán)光變化

表1顯示，氮肥用量可以顯著影響小白菜冠層的紅光（R）、綠光（G）和藍(lán)光（B）值。尤其是在D30、D40和D50，均呈現(xiàn)出N17.5和N20處理的R和G顯著高于N0處理，且N17.5和N20處理間不存在顯著差異；而B值則對氮肥響應(yīng)不明顯。

2.3 冠層紅綠藍(lán)光與小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）的相關(guān)關(guān)系

對蔬菜生長各時期的冠層數(shù)字圖像色彩參數(shù)與產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）進(jìn)行相關(guān)分析，表2結(jié)果顯示蔬菜冠層數(shù)字圖像中紅光值R、綠光值G與產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）的關(guān)系可以用二次曲線進(jìn)行擬合，方程分別為y= -0.092 6x2＋ 23.365x- 242.53（R2= 0.581 8），y= -0.044x2＋ 15.843x＋50.495（R2=0.724 9）；但藍(lán)光值B與蔬菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）不存在顯著關(guān)系。

圖1 不同氮肥用量對小白菜鮮質(zhì)量的影響

表1 不同氮肥用量對小白菜冠層紅綠藍(lán)光的影響

表2 冠層紅綠藍(lán)光與小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）的擬合方程

2.4 模型驗證

通過驗證試驗發(fā)現(xiàn)，用冠層紅光值R和綠光值G與產(chǎn)量的擬合方程對不同田塊的小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明，模擬值與實測值之間符合度較高，估計的RMSE分別為0.182 7和0.203 8（均小于30%），且RRMSE也均小于25%，說明紅光值R和綠光值G均能夠較好地預(yù)測蔬菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量），而紅光值的效果優(yōu)于綠光值。

圖2 小白菜預(yù)測產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）與模擬產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）的相互關(guān)系

3 討論

綠色優(yōu)質(zhì)蔬菜種植一直是江西省重點發(fā)展的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，但受技術(shù)水平和經(jīng)濟因素的影響，江西省的蔬菜種植普遍存在施肥不合理、產(chǎn)量穩(wěn)定性不強和品質(zhì)不高等問題，從而嚴(yán)重限制了該地區(qū)的蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展[7-8]。很多研究表明，在設(shè)施蔬菜種植中，合理施用氮肥可以顯著提升蔬菜產(chǎn)量和品質(zhì)[9-10]；但是，不同地區(qū)的土壤類型、蔬菜品種和設(shè)施建設(shè)水平等存在較大差異[11-12]，所以不同地區(qū)的蔬菜種植中所需的合理氮肥用量還有待進(jìn)一步研究。在本研究中，設(shè)施小白菜667 m2氮肥的合理用量為17.5 kg，特別是在移栽后40 d，其產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）比不施氮肥增加33.33%，但過多的氮肥用量不能持續(xù)提高小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量），與667 m2施用17.5 kg相比，N20處理的產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）沒有顯著增加，這與很多人的研究結(jié)果相似[13-14]，但具體用量不同，原因可能是由于品種和種植模式不同，從而使得合理的氮肥用量不盡相同。

植株冠層的RGB數(shù)值可以在一定程度上反映植物的養(yǎng)分吸收能力，尤其是氮素吸收。有研究表明，在水稻、小麥、玉米和棉花等大宗作物上，通過相機獲取的RGB數(shù)值能夠在一定程度上反映植物的氮素吸收能力，且可以進(jìn)一步診斷植物的缺氮信息以及評估生物量和籽粒產(chǎn)量[3-6]；然而，在這些糧食和經(jīng)濟作物生產(chǎn)上，由于關(guān)注的主要是籽粒產(chǎn)量，對與RGB密切相關(guān)的葉片品質(zhì)和生物量則關(guān)注較少，而目前大量的研究認(rèn)為RGB與葉片或生物量的相關(guān)性明顯高于籽粒產(chǎn)量[4]；因此，本試驗選擇以收獲葉片為主的小白菜為材料，在設(shè)施大棚的種植條件下，研究小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）與RGB的量化關(guān)系，結(jié)果表明，小白菜生長各時期的冠層數(shù)字圖像色彩參數(shù)（RGB）與產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）的關(guān)系均可以用二次曲線方程進(jìn)行擬合，但藍(lán)光值（B）與小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）不存在顯著關(guān)系。進(jìn)一步通過模型驗證試驗表明，用冠層的紅光值R和綠光值G能夠較好地預(yù)測小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）；然而在小白菜的生長環(huán)境中，品種特性、水分管理等均可以影響小白菜的產(chǎn)量[15-16]；因此，基于紅光值R和綠光值G預(yù)測產(chǎn)量的模型還有待進(jìn)一步優(yōu)化。

4 結(jié)論

667 m2施用17.5 kg氮肥可以使小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）增加27.82%～52.85%，但氮肥用量不是越多越好。同時，采用手機獲取的小白菜冠層數(shù)字圖像中紅光值R、綠光值G與產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）的關(guān)系可以用二次曲線進(jìn)行擬合，通過驗證試驗表明R和G的測定值均能夠較好地預(yù)測小白菜產(chǎn)量（鮮質(zhì)量）。