典型黑土区田块尺度氮肥精准管理遥感分区研究

Site-specific Management Zones (SSMZ) is a prerequisite for variable rate fertilization technology. While revealing the spatial variation of soil nitrogen (total and available) at the field scale is the key scientific problem for nitrogen fertilizer SSMZ delineation. Preliminary experiment and related studies proved that there was significant correlation between soil organic matter and nitrogen of Blacksoil, and the determination of organic matter could indicate nitrogen content in the Black soil. This project takes the different slope positions of autumn prepared plots in the typical Black soil zone as study area. Grid soil sampling and geostatistical spatial interpolation method will be used to reveal the spatial variation and its influencing factors of the Blacksoil organic matter and nitrogen within fields at different slope position. Field hyperspectral reflectance measurement and spectral analysis will be conducted to identify spectral response bands of SOM, nitrogen and moisture, and build spectral index. Multi-phases bare soil remote sensing images are used to construct Blacksoil organic matter remote sensing inversion model that combines SAR image and optical image and considers the changes of soil moisture. Then establish the spatial prediction model of nitrogen of Blacksoil based on the results of organic matter remote sensing inversion and terrain factors. Robust SSMZ method at the field scale based on the prediction results of nitrogen and multi-source data will be built. Study results will reveal the spatial variation of Blacksoil organic matter and nitrogen and remote sensing mechanism of SSMZ, and will accelerate the promotion of variable rate fertilization technology.

精准管理分区（SSMZ）是变量施肥技术是的前提，而田块尺度土壤氮素（全量与速效）空间变异规律的揭示，是划分氮肥SSMZ的关键科学问题。本研究基于黑土氮素与有机质之间的极显著相关关系，田块尺度有机质遥感反演与氮素空间预测，构建鲁棒的SSMZ方法。具体包括：以典型黑土区不同坡位的秋整地田块为研究区，基于土壤格网采样与高精度地形因子提取，揭示不同坡位田块黑土有机质与氮素空间变异规律及其影响因素；基于田间反射率测试与光谱分析，提取土壤有机质、氮素、含水量的反射光谱响应波段，构建光谱指数；利用多期裸土遥感影像，建立融合光学与雷达影像、考虑含水量变化的田块尺度黑土有机质遥感反演模型；建立基于有机质遥感反演结果、地形因子的黑土氮素空间预测模型；构建基于氮素空间预测结果、多源数据融合的SSMZ分区方法。研究成果将揭示田块尺度黑土有机质与氮素空间变异规律、SSMZ的遥感机理，加快变量施肥技术推广。

精准管理分区（SSMZ）是变量施肥技术的前提，而田块尺度土壤理化性质空间变异规律的揭示，是划分SSMZ的关键科学问题。本研究基于黑土氮素与有机质之间的极显著相关关系、田块尺度有机质遥感反演与氮素空间预测结果，构建鲁棒的SSMZ方法。具体包括：以典型黑土区不同坡位的秋整地田块为研究区，基于土壤格网采样与高精度地形因子提取和分析，表明在同一田块内，由于地形的起伏，在作物生长期不同阶段，不同坡位土壤氮素、有机质、生物量以及产量均表现出不同变化的趋势；基于田间反射率测试与光谱分析，分别提取土壤有机质、氮素、含水量的反射光谱响应波段，构建光谱指数，揭示了SOM是影响黑土反射光谱特征的决定因素；利用多期裸土遥感影像，建立融合光学与雷达影像、考虑含水量变化的田块尺度黑土有机质遥感反演模型；建立基于有机质遥感反演结果、地形因子的黑土氮素空间预测模型，证明裸土时期遥感影像反射率与土壤主要养分存在显著相关性，基于高分辨率遥感影像的氮素空间预测模型精度较好，结果合理；构建基于氮素空间预测结果、多源数据融合的SSMZ分区方法，为黑土区农田精准管理分区输入量的选择与多尺度分区提供了思路，为实施田间精准追肥提供科学依据。研究成果解决了精准农业领域的诸多问题，为友谊农场、赵光农场、红卫农场等多个国营农场与海伦合作社提供精准施肥和变量管理解决方案。本项目执行过程中，共培养硕士研究生4名；发表25篇论文，包括SCI8篇，其中一区4篇，二区4篇，EI 10篇，核心6篇，超预期目标完成。研究成果揭示了田块尺度黑土有机质与氮素空间变异规律、SSMZ的遥感机理，有利于推动精准农业在东北黑土区发展，对于实现黑土地高效利用与有效保护、可持续发展具有重要意义。