高产条件下玉米氮营养光谱诊断

鉴于高产条件下玉米中后期氮营养实时诊断的重要性，而传统的基于红光和近红外波段的多光谱传感器进行玉米后期氮营养诊断容易发生饱和的问题，本项目提出了高光谱遥感和土壤植株测试相结合进行高产玉米中后期氮营养诊断的思路，利用高光谱信息量大的特点抽取对氮营养敏感的信息。基于上述思路，本项目以内蒙古平原灌区高投入、高产出集约化生产的高产玉米为研究对象，开展以下研究工作：（1）在高产玉米高生物量条件下，抽取氮敏感的光谱参数,解决基于红光和近红外波段的多光谱传感器进行玉米中后期氮营养诊断容易发生饱和的问题，实现高产条件下玉米中后期氮营养的实时诊断；（2）在农民田块上，用抽取的敏感参数进行氮营养诊断的试验验证；（3）影响光谱参数和氮营养指标关系的一些关键因素如冠层结构、品种的研究。通过本项目的研究，试图为我国高产玉米中后期氮营养的实时诊断和氮肥优化管理提供依据，为玉米生产的高产高效提供保障。

本项目以华北平原主要粮食作物玉米为研究对象，以玉米冠层光谱测试和植株测试相结合的研究手段，通过多年多点的不同氮水平试验，对玉米冠层光谱参数和植株全氮浓度、植株吸氮量等氮营养指标建立了定量化关系，从而确定了玉米最佳氮营养诊断的光谱植被指数。研究过程中首先评价了国际上已经发表的与氮营养相关的代表性光谱指数对玉米关键生育期植株氮浓度和吸氮量的预测，通过模拟主动作物冠层传感器Crop Circle的短波段以及卫星传感器WorldView-2宽波段来进一步研究波段宽度对不同光谱指数预测能力的影响；其次分别对两波段和三波段的光谱指数和波段宽度进行了优化，进一步显著提高了光谱指数的预测能力。结果表明，玉米12叶前光谱指数与植株吸氮量的相关性要高于氮浓度，且生育时期显著地影响光谱指数对植株氮浓度的预测，却对吸氮量预测没有影响。基于红边的光谱指数普遍有较好的预测能力，其中二维的冠层叶绿素指数（CCCI）具有最好的预测能力。通过波段的优化结合，优化的两波段光谱指数与植株吸氮量的决定系数比传统的基于红光的NDVI和RVI分别提高了41%和24%。优化的波段中心主要集中在红边（734-736 nm）和近红外（758-778 nm）区域。与优化的两波段光谱指数相比，优化的三波段光谱指数更能显著地提高玉米植株吸氮量的预测，波段中心主要集中在红边（730-746 nm）、绿光（530-566 nm）以及红边到近红外的过渡区域（756-776 nm）。新构建的光谱指数很好地克服了传统光谱指数高产条件下玉米氮形态指标预测的饱和问题，而且在区域尺度上的农民也得到了进一步有效的验证和评价。本项目的研究结果为设计作物施肥传感器的波段选取奠定了理论基础，同时为更好的利用现存的基于地面和基于卫星的传感器进行大面积获取华北平原农作物特别是玉米的氮含量具有重要的科学意义。