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    南豐蜜桔葉片氮含量光譜監(jiān)測模型的構建

    2019-12-25 01:15:03舒時富李艷大葉春吳羅發(fā)黃俊寶陳立才王康軍陳盾
    農業(yè)與技術 2019年23期
    關鍵詞:氮素

    舒時富 李艷大 葉春 吳羅發(fā) 黃俊寶 陳立才 王康軍 陳盾

    摘要:為了快速無損地監(jiān)測南豐蜜桔葉片氮含量,于南豐蜜桔關鍵生長期取樣測定葉片氮含量和葉片光譜數據,篩選出南豐蜜桔葉片氮含量的敏感光譜波段和最佳植被指數,構建南豐蜜桔葉綠素含量光譜監(jiān)測模型。結果表明,基于南豐蜜桔葉片氮含量監(jiān)測敏感光譜波段552nm和817nm構建的光譜監(jiān)測模型(y= -0.285x2+2.854x +7.953, R2=0.835)的效果最佳??梢岳霉庾V技術進行南豐蜜桔葉片氮素水平的檢測和診斷,指導精量施肥。

    關鍵詞:光譜模型;氮素;南豐蜜桔

    中圖分類號:S-3

    文獻標識碼:A

    DOI:10.19754/j.nyyjs.20191215002

    南豐蜜桔有“貢桔”之美稱,種植面積達6.67萬hm2,產值超過100億元。營養(yǎng)條件影響南豐蜜桔的生長發(fā)育、產量形成及果實品質優(yōu)劣。營養(yǎng)肥料中,氮肥是南豐蜜桔需求最大、消耗最多、對生長影響最顯著的。南豐蜜桔對缺氮較為敏感,缺氮會致使新梢抽生不正常, 枝葉稀少而細小, 葉薄, 葉色呈淡綠色至黃色, 病葉提前脫落;而氮素過多,會使果實皮粗果大。葉片是診斷缺氮的最為有效的方法。近年來,關于果樹的養(yǎng)分監(jiān)測診斷已取得初步成效,這表明利用光譜技術監(jiān)測植物營養(yǎng)狀態(tài)是有效可行的。因此,構建基于光譜特征的南豐蜜桔氮素監(jiān)測診斷模型,實現南豐蜜桔氮肥的精確管理,可提高南豐蜜桔生產的科學化水平,改善南豐蜜桔品質,促進南豐蜜桔產業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

    1材料與方法

    1.1南豐蜜桔樹樣本管理

    試驗于2016—2018年在江西省南豐縣蜜桔產業(yè)局桔園進行,果園面積約1.667hm2,樹齡平均為10a,株行距約3m×3m。試驗設置4個施氮水平,氮肥分別為0kg/株、0.5kg/株、1.0kg/株、1.5kg/株,分別在春梢、夏梢和秋梢前分3次施入。磷肥和鉀肥的施入量均相同。

    1.2數據獲取

    光譜數據獲取儀器為美國ASD公司的Field Spec Hand Held2便攜式光譜儀,波段為350~1075nm,光譜獲取時間為10:00—14:00之間,光譜測定時光纖垂直向下。

    光譜測定的葉片選取南豐蜜桔果樹上、中、下3個位置的正常健康葉片,每個位置的葉片選5片。將采集的葉片,表面用酒精擦干凈后,用ASD光纖對準葉片的中部位置(避開葉脈)連續(xù)測定3次,取其平均值為葉片的光譜數據。

    葉片氮含量的測定,將采集的南豐蜜桔葉片用酒精擦洗,再用去蒸餾水漂洗干凈。放入烘箱中105℃殺青30min,再用80℃烘干48h以上。使用凱氏定氮法進行葉片氮含量的測定。

    1.3模型的構建

    提取每個樣本葉片的平均光譜反射曲線,分析所提取的光譜數據和每個樣本葉片氮含量之間的相關性。通過獲取雙波段植被指數(TBVI=(Rλ1-Rλ2)/(Rλ1+Rλ2)。確定光譜數據與葉片氮含量之間相關系數達到最高TBVI值,從而獲得計算該最優(yōu)TBVI值的波段,并利用敏感波段建立基于光譜數據的含氮量關系模型(Rλ表示波長λ處的光譜反射率)。

    選擇任意80%的數據進行建模,剩余20%的數據用以驗證模型的效果。使用數據分別建立不同光譜模型,選取出效果最好的函數模型,最后驗證所建模型的預測效果。

    2結果與分析

    2.1葉片的光譜特性

    將獲取的光譜數據進行預處理,進行一階導數、二階導數處理,以及進行平滑處理,然后分析南豐蜜桔葉片不同含氮水平下的光譜特征(圖1)。從圖1中可知,不同氮含量的樣本其光譜曲線走勢一致,其中在560nm處有1個強反射峰,在690~720nm范圍內反射率迅速增大,在720~1075nm范圍內反射率處于高位,且隨著波長增加呈先降低又升高的趨勢。不同葉片氮水平樣本之間,在325~1075nm范圍內,光譜反射率隨葉片含氮量的增加而顯著增加,表明南豐蜜桔的光譜特征可以作為監(jiān)測葉片氮含量的有效方法。

    2.2模型的構建及驗證

    在葉片高光譜數據所有波段中選取任意的2個波段λ1和λ2,把它們的光譜反射率值代入TVBI公式,采用Matlab軟件將TVBI數值與葉片氮含量進行相關性分析。結果表明,由525nm、817nm 2個波段計算得到的TVBI值與葉片氮含量的相關性最高(R2=0.835)。確定了南豐蜜桔葉片氮水平的敏感雙波段為552nm和817nm。根據敏感波段建立南豐蜜桔葉片氮含量的預測模型,分別構建了差值植被指數(DVI)模型方程(y=-0.285x2+2.854x+7.953,R2=0.835)、比值植被指數(RVI) 模型方程(y= -0.106x2 + 1.485x + 3.519,R2=0.621)和歸一化植被指數(NDVI)模型方程(y= -0.114x2+4.737x+3.716,R2=0.514)。從結果中可知,不同光譜植被指數與葉片氮含量之間的相關性有顯著差異。葉片氮含量與差值植被指數相關性較高,葉片氮含量與差值植被指數構建的回歸模型的相關性最高(R2=0.835)。

    為了驗證雙波段模型的預測效果,采用根均方差(RMSE)的方法對模型的模擬值與實際觀測值進行分析統(tǒng)計,繪制出模擬值與觀測值之間的1∶1關系圖,可以直觀展示觀測值與模擬值之間的擬合度及可靠性。從圖2中可以看出,采用敏感雙波段552nm、817nm差值植被指數構建的葉片氮素監(jiān)測模型具有良好的預測效果(R2=0.88,RMSE=0.19),表明基于雙波段552nm、817nm差值植被指數的葉片氮素監(jiān)測模型對南豐蜜桔葉片氮含量具有較好的監(jiān)測性。

    3小結

    近年來,基于地物光譜特性的光譜技術快速發(fā)展,實時、快速、無損、定量地獲取植株營養(yǎng)狀況成為可能,為植物生長的無損監(jiān)測和快速診斷調控提供了新的方法。本研究通過SAD光譜儀,獲取南豐蜜桔葉片光譜特征,篩選出了552nm、817nm的敏感雙波段,并與葉片氮含量進行相關性分析,構建出了基于差值植被指數的葉片氮含量光譜監(jiān)測模型(y=-0.285x2+2.854x +7.953),通過驗證表明光譜模型具有較好的預測效果。研究結果為南豐蜜桔的氮肥精確管理提供了理論依據與技術途徑。本次研究只針對單葉片進行,對南豐蜜桔整體的監(jiān)測具有一定的局限性。南豐蜜桔為多年生果樹,其整個冠層氮素的變化更為復雜,需要開展更多深入的試驗研究。

    參考文獻

    [1] 刁莉華.柑橘葉片營養(yǎng)元素含量的季節(jié)變化[D].重慶:西南大學,2013.

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    [3]周冬琴.基于冠層反射光譜的水稻氮素營養(yǎng)與籽粒品質監(jiān)測[D].南京:南京農業(yè)大學,2007.

    [4]葉春,李艷大,舒時富,等. 基于高光譜的柑橘葉片氮素營養(yǎng)監(jiān)測模型[J].江蘇農業(yè)科學,2018,46(7): 223-226.

    [5]岳學軍,全東平,洪添勝,等. 柑橘葉片葉綠素含量高光譜無損檢測模型[J].農業(yè)工程學報,2015,31(1):294-302.

    [6]李艷大,舒時富,陳立才,等. 基于便攜式作物生長監(jiān)測診斷儀的江西雙季稻氮肥調控研究[J].農業(yè)工程學報, 2019,35(2) :100-106.

    作者簡介:

    舒時富(1986-),男,碩士,助理研究員。研究方向:農業(yè)工程等。

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