基于无人机遥感影像的冬小麦氮素监测

精准氮素管理是一项提高作物氮肥利用效率的有效策略,利用无人机遥感技术精确估测小麦氮素状况是必要的。试验在山东省乐陵市科技小院实验基地进行,利用八旋翼无人机搭载Mini-MCA多光谱相机于2016年获取冬小麦4个关键生育时期(返青期、拔节期、孕穗期、扬花期)冠层多光谱数据,同步获取地上部植株样品并测定其生物量、吸氮量、氮营养指数,及成熟期籽粒产量,根据各关键生育期与全生育期分别构建植被指数与农学参数回归分析模型,评估基于无人机遥感影像的冬小麦氮素营养诊断潜力。结果表明:基于无人机遥感影像能够较好地估测冬小麦氮素指标(R2为0.45~0.96),决定系数随着生育期推移而逐渐增大。拔节期、孕穗期和扬花期估产效果接近且具有很好的估测能力,扬花期DATT幂函数模型对小麦氮营养指数的解释能力最强(R2=0.95)。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载多光谱相机对冬小麦有较好的氮素诊断潜力,可利用估测结果指导精准氮肥管理。     

ASD Field Spec3野外便携式高光谱仪诊断冬小麦氮营养

氮素营养诊断关键在于氮营养指数(nitrogen nutrient index,NNI)预测。对于冬小麦氮营养指数预测模型而言,如何选取预处理方法和建模方法不一而足,不同预处理和模型选取对预测结果精度的影响程度目前还不清楚。该研究以ASD Field Spec3野外便携式高光谱仪采集乐陵市冬小麦冠层高光谱数据,采用10种光谱预处理方法并结合3种模型(偏最小二乘回归、BP神经网络和随机森林算法)建立多种冬小麦氮营养指数高光谱预测模型。对比模型预测精度表明最佳的高光谱建模方法为随机森林算法结合SG卷积平滑预处理所建模型(预测集R2=0.795,RMSE=0.125,RE=11.7%)精度高、可靠性强,是筛选出最佳的冬小麦氮营养指数高光谱预测模型。该研究结果对冬小麦氮营养指数高光谱预测建模具有科学价值,为筛选最优高光谱预处理方法和预测模型提供技术参考。