基于光谱技术的滴灌马铃薯植株氮素营养诊断

Recently, the area of drip irrigation potato in Inner Mongolia was invreasing gradually with the development of technology for economically using water resources. However, tridational techniques based on soil-plant testing is difficult to estimate nitrogen status of potato plants timely and frequently under drip irrigation. Based on this fact, we propose a new idea that using soil-plant testing combining spectral diagnosis to detect nitrogen status of potato. Thus, we can remotely estimate the nitrogen status of potato timely and transfer the technology from experimental fields to regional farmers' fields. In present study, the objective is to establish the relationships between spectral parameters and traditional soil-plant testing indicators and identify the N sensitive spectral parameters using relative algorithms. The results will be validated at on-farm farmers' fields. Simultaneously, we will evaluate the effects of growth stages and canopy structure of potato plants on the relationships between spectral parameters and N related indicators of potato. Through the study of the present project, we attempt to resolve the difficulty in using traditional soil-plant testing to estimate nitrogen status of potato plants timely and frequently under drip irrigation and establish new method of N nutient diagosis for fertigation potato.

近年来，随着水资源经济利用的发展，内蒙古滴灌马铃薯种植面积日益扩大。然而，传统的基于土壤植株测试的氮素营养诊断很难满足滴灌条件下马铃薯氮素营养多次诊断多次追肥的实时性要求，容易造成氮肥的过量施用。针对这一问题，本项目提出了光谱快速无损测试手段与土壤植株测试相结合进行马铃薯氮素营养诊断的新思路，利用遥感将试验田块上基于土壤植株测试的氮素营养诊断技术体系转达到区域上的农民田块。基于以上思路，本项目以内蒙古滴灌马铃薯为研究对象，建立马铃薯氮素营养敏感的光谱参数与土壤植株测试参数的相关模型，确定马铃薯追氮关键时期敏感诊断指标及其算法，同时进行生育期、冠层结构等一些关键因素影响的研究，最终实现农民田块上的实验验证。通过本项目的研究，试图解决常规的土壤植株测试技术时效性差、难以进行大面积推广应用，而单独应用遥感这一间接的氮营养诊断技术缺乏依据的问题，为区域大面积水肥一体化马铃薯氮营养诊断建立新的方法。

本项目以第四主粮作物马铃薯为研究对象，通过多年多点的不同氮水平、不同品种马铃薯田间试验，对马铃薯冠层光谱参数和植株氮浓度、总吸氮量、叶片SPAD值等氮营养指标之间建立了定量化关系，从而确定了马铃薯最佳氮营养诊断的光谱指数及其相应的优化波段组合。本研究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马铃薯关键生育期植株氮浓度、总吸氮量、叶片SPAD值的预测；其次分别对基于比率和归一化光谱指数、基于叶绿素吸收面积的光谱指数和融合光谱指数进行了优化，进一步提高了光谱指数的预测能力。结果表明，总体上比率和归一化光谱指数对马铃薯各生育时期植株氮素养分诊断表现优于其它两类光谱指数。且生育时期显著地影响光谱指数对植株氮营养的预测。氮素营养诊断指标SPAD与比率和归一化光谱指数之间的相关性高于植株氮浓度和总吸氮量指标。其中mNDVIblue指数与幼苗期和块茎期形成期SPAD之间的相关系数最高，达0.85。块茎形成期SPAD指标与融合光谱指数WRNI1的相关系数达0.82，与NPDIred edge的相关系数达0.81。两波段优化光谱指数NDSI（602 nm，416 nm）与SPAD值的拟合优度R2最高，为0.74。NDSI（706 nm，358 nm）与植株的氮素浓度的拟合优度R2为0.57，与传统国际上已发表的光谱指数相比，决定系数显著提高到0.70以上。NDSI（1014 nm，994 nm）与总吸氮量线性关系模型的决定系数为0.52，与传统国际上已发表的光谱指数相比估测模型的拟合优度明显提高。从波段位置来看，红边和绿光组合对马铃薯植株氮素浓度比较敏感。三波段优化光谱指数（ONPDI）能够显著提高模型的拟合优度， ONPDI（1056 nm，738 nm，500 nm）与马铃薯苗期植株氮素浓度拟合优化后决定系数可以达到0.7以上，而且红边位置很窄，在760nm左右，近红外却表现出更宽泛的普适性。波段优化后基于叶绿素吸收面积的光谱指数（OTVI）的决定系数R2可以达到0.7，而且基于面积优化的光谱指数敏感波段出现在红光和红边附近，与两波段优化后的波段区域相近。新构建的光谱指数很好地克服了传统光谱指数高生物量条件下马铃薯氮形态指标预测的饱和问题，研究结果为设计马铃薯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马铃薯的氮