不同施肥长期定位试验地夏玉米冠层光谱特征研究

以黄淮海地区典型冬小麦-夏玉米轮作区的长期定位施肥试验为研究对象,筛选对氮、磷、钾三种营养元素及产量最敏感的波段和生育期,为监测不同时期作物营养胁迫情况和估产提供依据。系统分析了氮、磷、钾单一养分缺乏和两种或两种以上营养元素同时缺乏时典型生育期夏玉米冠层反射光谱特征、收获后秸秆和子粒氮、磷、钾及产量的变化规律。结果表明,缺素使冠层光谱反射率在可见光波段增加,在近红外波段降低。作物秸秆、子粒含氮量和含钾量及产量与可见光波段反射率呈负相关,与近红外区域7601~300 nm反射率呈正相关;秸秆含磷量与各反射率的相关性不明显,子粒含磷量与冠层光谱之间无明显规律。整体上,560和810 nm分别为收获期作物含氮量在可见光和近红外两个区域的敏感波段,开花期为夏玉米氮素诊断的敏感时期;夏玉米钾素在可见光和近红外区域的敏感波段分别为680和810 nm,拔节期为诊断钾素的敏感时期。整个生育期各单波段反射率与产量均呈极显著相关关系,拔节期关系最密切。说明在明确主导养分限制的前提下,利用作物冠层光谱来监测氮素和钾素的丰缺以及准确估产是可行的。     

利用光谱技术监测土壤主要养分含量潜力分析

土壤有机质、氮、磷、钾等养分信息是土壤肥力高低的主要体现者,传统的化学测定方法繁琐、费时费力,并且结果滞后不能满足生产管理的需要。光谱技术的发展为方便、快速、无污染地监测土壤中的主要养分含量提供了有力工具。本文首先介绍了土壤光谱特征及主要影响因子,然后分别针对土壤有机质、氮、磷和钾的光谱的研究现状进行了综述和分析,并提出了目前土壤养分定量光谱预测面临的主要问题,最后对基于光谱技术的土壤养分定量化预测的潜力和应用前景进行了分析并提出了今后的研究方向。     

高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展

高光谱技术的研究与应用是农业遥感领域重要前沿课题之一.该文回顾了高光谱技术在国内外农业遥感中的应用研究进展,概括和总结了作物叶片光谱特征、作物分类与识别、作物生态物理参数反演与提取、作物养分诊断与监测、作物长势监测与产量预测、农业遥感信息模型以及农业灾害监测7个主要研究方面.在此基础上,笔者指出了高光谱技术在农业遥感中尚需解决的关键问题,并提出了可能的解决途径.最后对高光谱技术在农业遥感中的应用前景作出了总结和展望.     

基于高光谱的番茄氮磷钾营养水平快速诊断

为了精确、快速和稳定的对番茄氮、磷、钾3种元素的营养水平进行诊断,该文提出利用反射光谱技术诊断方法,选用遗传算法优选波段;采用主成分分析方法提取敏感波长下的纹理特征;通过逐步回归、主成分回归、偏最小二乘法回归分别建立基于光谱和图像特征的番茄叶片氮、磷、钾素模型。针对单一技术不能全面反映叶片营养信息的问题,采用人工神经网络对光谱和图像技术进行特征层的信息融合,建立了多信息融合的诊断模型,求得氮、磷、钾的相关系数R分别为0.9651、0.9216、0.9353;均方根误差RMSE分别为0.19、0.33、0.29。结果表明采用光谱与图像的融合技术模型比单一光谱模型提高的精度分别为6.25%、3.97%、7.92%,比单一图像模型提高的精度为3.80%、5.43%、3.26%,有更好的诊断作用,能够实现对番茄作物氮、磷、钾素营养水平的高精度快速检测。     

DRIS在关中地区冬小麦施肥中的应用研究

1993～1995年在关中地区的兴平、杨凌、扶风等地,采用大田调查、田间试验(其中包括长期定位试验)与室内化学分析相结合的方法,按照营养诊断与推荐施肥综合法即DRIS,对其低、高产群体小麦叶片氮、磷、钾养分分析数据进行不同表示式计算,选出小麦叶片养分含量比值作为诊断参数。结果表明,DRIS适合关中中西部冬小麦氮、磷、钾营养诊断;DRIS诊断能指明冬小麦植株对氮、磷、钾各营养元素的需要次序和程度;DRIS诊断结果不受冬小麦植龄、叶位的限制。     

基于高光谱指数估测马铃薯植株氮素浓度的敏感波段提取

  【目的】  基于光谱指数的氮素营养诊断是快速获取作物氮素营养状况的方式之一。其中，利用可见光和近红外波段光谱反射率构建的比率和归一化光谱指数对估测作物氮素营养状况具有重要意义。解决氮素营养诊断过程中存在的指数饱和及数据离散问题，以评价已有比率和归一化光谱指数对马铃薯关键生育时期植株氮素浓度诊断的可行性。  【方法】  2014—2016年在内蒙古武川县和四子王旗，设置了4个不同氮肥梯度的多点田间试验。在马铃薯块茎形成期、块茎膨大期和淀粉积累期，采集试验地和邻近农田马铃薯地上部和块茎样品，分析其氮素含量。并在马铃薯冠层以上50～80 cm采集光谱数据。用试验田数据建立了12个已发表的比率、归一化光谱指数和波段优化光谱指数与马铃薯关键生育时期植株氮素浓度的相关性与估测模型，并用农田马铃薯数据验证模型的精度。  【结果】  马铃薯植株氮素浓度分布范围在1.89%～4.69%，平均氮素浓度为3.30%，变异系数为18.75%；验证集数据来源于农民田块，马铃薯植株氮素浓度分布范围在2.00%～4.92%，平均氮素浓度为3.34%，变异系数为19.27%。蓝紫光400～450 nm和红边690～720 nm波段是马铃薯植株氮素浓度估测的敏感波段，部分已有光谱指数虽然可以用于马铃薯植株氮素浓度的估测，但是蓝紫光波段的缺失大大降低了估测的准确性。通过波段优化算法确定的优化光谱指数RSI、NDSI最佳波段位置分别为430、694和426、694 nm。基于优化光谱指数NDSI (426 nm、694 nm) 建立的马铃薯植株氮素浓度线性估测模型为y=?6.87x+6.08，决定系数R2最高，为0.68；RSI光谱指数与马铃薯植株氮素浓度的线性估测模型为y=?1.11x+5.92，R2为0.65，与已有比率和归一化光谱指数相比，优化光谱指数RSI和NDSI克服了高氮浓度条件下光谱指数饱和现象，显著提高了马铃薯植株氮素浓度的线性建模效果。农民田块验证数据显示，估测模型的估测值与实测值接近1∶1线，其中NDSI光谱指数估测模型的验证效果最佳，平均相对误差RE 和均方根误差RMSE分别为10.58%和0.42%。  【结论】  本研究通过波段优化算法确定了比率和归一化光谱指数的马铃薯植株氮素浓度敏感波段，采用蓝紫光400～450 nm和红边690～720 nm波段进行马铃薯植株氮素浓度估测，可以改善诊断高氮浓度时的指数灵敏度和数据离散问题，提高马铃薯植株氮素营养诊断的精度。     

长期定位施肥条件下作物光谱特征及养分吸收量预测

为了明确不同施肥条件下典型生育期冬小麦和夏玉米冠层光谱特征差异,该研究以长期定位施肥试验为研究对象,在确定典型生育期作物冠层光谱反射率与收获期作物地上部分主要养分吸收量相关性的基础上,建立收获期作物主要养分吸收量预测模型。结果表明,可见光波段相似生育期夏玉米冠层光谱反射率与冬小麦相近,但在近红外区域平均高于冬小麦8.42%。生育中期2种作物秸秆、籽粒及地上部分氮(N)、磷(P)、钾(K)吸收量与冠层光谱反射率在可见光波段普遍呈极显著负相关关系,在近红外波段呈极显著正相关关系。全生育期夏玉米冠层光谱反射率与作物吸氮量的相关系数在可见光波段基本持平,但在近红外波段平均高于冬小麦0.4152。全生育期夏玉米冠层反射率与地上部分吸磷量的相关系数在可见光波段和近红外区域较冬小麦平均分别低0.3621和0.2072。全生育期夏玉米冠层光谱反射率与地上部分吸钾量相关系数在可见光波段平均低于冬小麦0.1270,在近红外波段高于冬小麦0.0341。除夏玉米吸磷量外,基于冬小麦和夏玉米典型生育期冠层光谱反射率建立的模型均可准确预测收获期作物主要养分吸收量,且对冬小麦养分吸收量的预测精度略高于夏玉米,该结论可以为黄淮海地区冬小麦和夏玉米的长势监测和肥料管理提供科学依据。     

肥料-土壤-作物系统镁-磷营养互作研究进展

镁和磷是植物生长所必需的营养元素,当前镁营养缺乏和磷利用效率低已成为限制我国种植业绿色发展的关键养分管理问题。镁、磷养分供应不能满足作物生育期的养分需求,导致作物产量下降和品质降低,在南方酸性土壤中表现尤为明显。镁-磷营养间存在着复杂的交互作用,在肥料中,镁-磷互作影响镁、磷养分在肥料中的生物有效性;在土壤中,镁-磷互作影响镁、磷养分的固定与释放;在作物生长过程中,镁-磷互作促进了作物对镁、磷养分高效吸收和利用,提高作物产量并改善作物品质。综上所述,镁和磷在肥料-土壤-作物系统中存在着不同类型的交互作用,需要系统地认知和理解二者在肥料、土壤和作物中的交互过程及作用机制,为绿色高效肥料产品创新设计和农田养分高效管理与利用提供科学依据。     

离子交换树脂膜埋置法测定土壤中的有效养分

离子交换树脂在农业上的应用已有近50年的历史,早期的研究主要集中在用阴离子交换树脂提取土壤中的磷;然后用阳离子交换树脂研究了土壤中钾的有效性及缓效钾的释放,后来开始用离子交换树脂测定土壤中营养元素。离子交换树脂在测定土壤养分的研究方面经历了树脂颗粒、树脂袋和树脂膜三个阶段。     

基于光谱反射信息的作物单产估测模型研究进展

及时准确地估测区域作物单产信息,对于粮食安全预警、粮食贸易流通,以及农业可持续发展都具有非常重要的意义。基于光谱反射信息的遥感技术,能够实时获取作物和土壤在不同时间和空间尺度下的分布信息,为区域作物单产估测研究提供了新的机遇和挑战。在简单介绍作物反射光谱特性和作物单产影响因素的基础上,分经验模型、半经验半机理模型和机理模型三部分,详细论述了基于光谱反射信息的作物单产遥感估测模型的国内外研究进展,并指出基于作物生长机理模型与多时相遥感信息同化技术的研究,应该是未来区域作物单产估测的重要发展方向之一。今后应该重点加强作物冠层关键参数(如叶面积指数、叶绿素浓度、作物吸收光合有效辐射系数、植被覆盖率等)的定量反演研究,同时加强多源遥感数据替代和整合技术研究,以及作物模型与遥感信息同化关键技术研究,以进一步改善单产估测精度和提高系统可运行性。     

基于无人机高光谱的冬小麦氮素营养监测

为了实现小区域尺度上的作物氮素营养状况遥感监测，该研究利用无人机搭载Cubert UHD185成像光谱仪对2016 -2017年关中地区的冬小麦进行遥感监测，通过分析冠层光谱参数与植株氮含量、地上部生物量和氮素营养指数的相关性，筛选出对三者均敏感的光谱参数，结合多元线性逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林回归建立抽穗期冬小麦氮素营养指数（Nitrogen Nutrition Index，NNI）估测模型，并与单个光谱参数建立的冬小麦氮素营养指数模型进行比较。结果表明，任意两波段光谱指数对氮素营养指数更为敏感，与氮素营养指数均达到了极显著性相关；基于差值光谱指数和红边归一化指数的单个光谱参数构建的模型具有粗略估算氮素营养指数的能力，相对预测偏差分别为1.53和1.56；基于随机森林回归构建的多变量冬小麦氮素营养指数估算模型具有极好的预测能力，模型决定系数为0.79，均方根误差为0.13，相对预测偏差为2.25，可以用来进行小区域范围内的冬小麦氮素营养指数遥感填图，为冬小麦氮素营养诊断、产量和品质监测及后期田间管理提供科学依据。     

不同形式的光谱参量对春玉米氮素营养诊断的比较

选择适宜的光谱参量,对利用光谱技术进行作物营养诊断精确度的提高是至关重要的。该文对单因素氮处理下春玉米（Zea may L.）不同层位叶片光谱反射率与氮含量作了相关分析,探讨了叶片水平上单波段光谱反射率（R）、单波段光谱反射率的对数（LgR）、双波段组合光谱反射率（R1+R2）、以及对数形式的双波段组合光谱反射率（LgR1+ LgR2）4种形式光谱参量对氮素营养诊断的可靠性。结果表明,第6片完全展开叶叶片光谱反射率与氮含量在可见光波段存在较高的负相关关系,以550和720 nm两波段组合的光谱参量（LgR550+LgR720和Lg(R550+R720)）建立的线性回归方程的拟合度最好;不同生育期应选择对养分盈亏敏感的叶片作为营养诊断的光谱监测目标,不同生育期叶片氮素营养的光谱敏感波段不同,应选择二者相关性高的波段,较为适宜的光谱参量形式与营养成分建立估算模型。研究表明,经对数处理后的光谱参量,无论是单波段还是双波段,拟合方程的精度都有不同程度的提高,且方程的稳定性也增强,说明对数形式的光谱参量提高了对氮素营养诊断的精确度。     

固沙技术中控释肥与吸水剂联用技术研究

 为解决固沙技术中水与肥的“瓶颈”问题,在模拟沙地中研究添加控释肥与吸水剂对固沙植物甘草生长发育的影响。结果表明:不同的控释肥对吸水剂的吸水率影响不同,各种控释肥料在沙土中分解释放速度远小于尿素;添加一定量的控释肥均可促进甘草的生长发育,表现在株高、根长、侧根数、叶片发育、生物量(干质量)和对营养元素(N、P、K)的吸收等方面。因此,在固沙植物栽培中添加控释肥与吸水剂的技术是可行的,为解决固沙植物的水肥问题提供了新的思路。     

现代光谱技术在植物营养品质分析中的应用

目前,我国的粮食安全由总量保障优先迈入到总量保障和营养品质安全并重的发展阶段,因此植物营养品质分析是迫切的社会需求。常规的植物营养品质分析主要是基于实验室的化学分析,成本高、耗时长和人力密集,与海量快速的植物营养品质信息需求不相适应,而现代光谱技术 (spectroscopic technology) 为海量植物营养品质信息的需求提供新的技术支撑。目前广泛应用的光谱技术主要是分子光谱 (molecular spectroscopy),包括紫外可见光谱、红外光谱、荧光光谱和拉曼光谱,这些光谱在粮食作物、蔬菜、水果以及中药材等经济作物的营养品质分析中开始发挥越来越大的作用,并能将传统的主观性较强的感观品质常数客观化。随着光谱技术的发展,以光声效应 (photoacoustic effect) 为理论基础的红外光声光谱,以及以激光诱导击穿 (laser induced breakdown) 为技术基础的现代原子光谱 (atomic spectroscopy) 开始应用于植物营养品质分析,并展现了广阔的应用潜力。以上光谱分析应用依赖于现代多元校正的化学计量学方法 (chemometrics) 和计算机技术,结合植物营养专业知识,利用现代的互联网和云技术平台以及智能终端,植物营养品质信息的适时快速常规化获取将成为现代农业的重要发展方向。     

利用相关矩阵法优化光谱指数的冬油菜氮素营养诊断

近年来高光谱技术由于无损和高效等优点成为了现代精准农业发展的必要手段方法。为实现冬油菜无损、快速的氮素盈亏诊断，该研究以连续两年(2022—2023年)不同覆盖及施氮处理下冬油菜蕾薹期采集的90份植物样品(地上部生物量和植株氮浓度)和高光谱实测数据为数据源，根据原始光谱和一阶微分(first-order differential,FD)光谱与氮营养指数(nitrogen nutrition index,NNI)的相关系数计算了8种(共16个)典型的光谱指数，随后利用相关矩阵法提取最佳光谱组合，并根据与NNI相关系数的计算结果筛选最优光谱指数，最后将最优光谱指数分为3组模型输入变量，分别采用支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)和反向神经网络(back propagation neural network,BPNN)构建冬油菜蕾薹期NNI估算模型。结果表明一阶微分光谱指数与NNI的相关系数均大于原始光谱指数，3个组合选择的光谱指数与NNI的相关...     

主要粮食作物基于SPAD的氮素营养诊断方法研究进展

基于叶绿素计测定的SPAD值与植物叶片叶绿素和氮浓度的关系,详细综述了用叶绿素计在玉米、小麦、水稻以及其他作物上进行氮素营养诊断的研究进展.第一,"相对SPAD值"、"氮饱和指数"或"归一化SPAD"等指标能够消除或减小品种、生育期及区域年际间的误差;第二,不同生育期应选择理想指示叶作为诊断目标;第三,不同叶位间的SP...     

磷营养胁迫对冬小麦冠层光谱的影响

因为磷素重要的营养作用,其胁迫的存在影响冬小麦的正常生长。借助地面遥感仪器获取冬小麦在磷营养胁迫下的多个生育期里的冠层光谱数据并对其影响特征进行了分析。利用因子分析方法提取主因子与含有丰富信息的光谱变量,并结合极显著水平(0.01)的均值比较与检验过程考察了冬小麦冠层光谱,确定了对磷营养胁迫敏感的光谱波段:760nm,810nm和870nm与950nm,并在此基础上结合冬小麦对磷素的吸收利用特征选定了运用冠层光谱敏感波段反射率探测和区分磷营养胁迫的关键生育期:拔节期。结果同时表明,对冬小麦磷营养胁迫而言,近红外区间(760nm~1100nm)光谱反射特征的区分能力要强于可见光区。本文同时指出了研究与发展利用遥感技术进行营养胁迫监测的方法和着重点。     

植物营养生物学研究方向探讨

植物营养生物学是重点研究植物活化、吸收、转运与利用养分的生理、分子及遗传机制的科学。在过去的30年,我国植物营养生物学研究取得了长足的发展,但从国家自然科学基金资助情况分析,与相关学科相比,近10多年来植物营养生物学总体研究力量相对薄弱,缺乏新一代领军人才。一些研究更接近于“纯”植物生物学,与植物营养应用研究出现脱节,对农业绿色发展及化肥产业升级的支撑不够。植物营养生物学研究者应该重视与作物育种、耕作栽培、生态环境、植物保护及化肥产业的合作,跟踪这些领域的研究现状及生产中面临的技术需求,围绕这些领域的技术“瓶颈”开展植物营养基础研究,在提供解决途径的同时创新植物营养生物学机理,从而丰富植物营养学理论。在研究内容上,建议重视控制养分响应度的生理与遗传机制,养分信号与环境信号互作,养分×土壤×管理互作及其对根系生长的影响,养分供应与抗生物胁迫,高产高效的植物营养生理学基础,特种作物的营养机理,化肥产品升级的生物学途径等方向的研究。     

我国作物硼营养与硼肥施用的研究进展

硼是作物生长发育和产量形成所必需的微量营养元素。我国自上世纪六、七十年代发现棉花“蕾而不花”和油菜“花而不实”为缺硼症后，开启了作物硼营养与硼肥施用技术的研究，此后50年的研究取得了一系列瞩目的进展和成果。本文从作物硼营养诊断与硼肥施用、作物硼的吸收转运和分配、作物硼的营养生理、作物硼营养遗传与分子机理等四个方面综述我国科技工作者的研究工作。研究确定了我国不同作物生长发育对硼的营养需求及缺硼反应的差异，明确了棉花和油菜等作物的硼营养特征、植物体与土壤硼丰缺指标和诊断方法、硼肥施用技术与规范，揭示了油菜、棉花等作物硼高效利用的基因型差异与遗传规律，克隆解析了硼高效吸收转运基因。在未来发展中，一方面要进一步加强作物硼营养的精准诊断与早期诊断、硼与其他必需元素的协同增效研究，为现代农业产业服务；另一方面要进一步加强作物硼营养高效的生物学机制研究，以培育作物硼高效高产优质抗逆的品种为目标，为实现我国农业可持续发展作贡献。     

利用高光谱微分指数反演油茶炭疽病病情指数的研究

通过实地调查油茶炭疽病病情指数,并使用美国ASD公司生产的手持式野外光谱辐射仪测定相应的油茶冠层光谱反射率,然后将光谱数据进行一阶微分与滑动平均滤波相结合的预处理,经相关分析,选取与病情指数极显著相关的微分指数,采用单变量线性和非线性回归方法,选取部分样本建立油茶炭疽病病情指数的反演模型,并利用其余样本对模型进行精度检验。结果表明,随着病情指数的增大,油茶冠层光谱的一阶微分值在可见光区域的反射峰和吸收谷逐渐消失,红边斜率逐渐减小;病情指数与冠层光谱一阶微分值在480～513 nm、526～569 nm、583～607 nm和669～727 nm 4个波段达到极显著相关;以SDr′为自变量的对数模型反演病情指数的精度最高,其计算出的预测值与实测值之间的相关系数r和均方根误差分别为0.869和0.067,预测精度较高。该研究结果表明利用高光谱微分指数反演油茶炭疽病病情指数是可行的,并为油茶林的健康评价提供了新的方法。