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基于叶片光谱分析的玉米氮素营养诊断研究

2020-12-08阅读(955)

基于叶片光谱分析的玉米氮素营养诊断研究

论文摘要

利用光谱技术可以快速监测作物氮素营养,有助于管理者及时采取措施,既保证作物产量,又提高肥料效益、减少环境污染。本文以玉米为研究对象,以盆栽试验和大田试验相结合,探究玉米叶片生理生化指标的时空分布及其与叶片光谱反射率的相关关系、叶片SPAD值与氮素营养的关系、叶片光谱反射率与植株氮含量（PNC）、根区土壤无机氮的关系以及预测模型的构建和评价,以期建立高效的玉米氮素营养诊断技术。主要结论如下:1.叶片的生理生化指标呈现一定的时空差异性。叶绿素含量、可溶性蛋白质含量、叶片厚度和叶片净光合速率随氮肥的增施呈增加的趋势,与可见光波段的光谱反射率呈负相关关系,与近红外波段光谱反射率呈正相关关系。可溶性糖随着氮肥的增施呈递减趋势,与可见光波段的光谱反射率呈正相关关系,与近红外波段的光谱反射率呈负相关关系。2.随着生育期的推移,叶片氮含量呈减少趋势,在同一生育期,同一施肥水平下的叶片氮含量:上层>中层>下层,叶片氮含量随着氮肥的增施呈先增加后平稳的趋势。拔节期的下层叶片敏感性较强,其最佳比值光谱指数为RSI（1811,1842）;大喇叭口期和灌浆期的上层叶片的敏感性较强,选取的最佳比值光谱指数分别为RSI（720,557）、RSI（600,511）;开花吐丝期的中层叶片的敏感性较强,最佳光谱指数为RSI（688,644）。3.明确了叶片SPAD值的时空分布,前三个生育期上层叶片SPAD值与叶片氮含量相关性较强,灌浆期中层叶片相关性较强。四个生育期的下层叶片SPAD值与植株氮含量的相关性均达极显著水平,叶片平均SPAD值与植株氮含量的相关性均达极显著水平。4.拔节期的植株氮含量是最大的,随着玉米的生长呈递减的趋势,在同一生育期内,随着氮肥的增施,植株氮含量呈增加趋势。大喇叭口期和灌浆期的叶片光谱反射率与植株氮含量在可见光波段呈负相关关系,拔节期和开花吐丝期两者在近红外波段呈正相关关系。5.施氮能显著提高根区土壤无机氮含量,随着玉米的生长呈递减趋势。拔节期和开花吐丝期根区土壤无机氮含量与叶片光谱反射率在可见光波段呈负相关,在近红外波段呈正相关关系,大喇叭口期两者在可见光波段呈负相关关系。6.对于植株氮含量的预测,四个生育期的最佳光谱指数分别为RSI（816,835）、RSI（1030,738）、PPR和RVI-2,拔节期、大喇叭口期和灌浆期的偏最小二乘回归（PLSR）模型均能很好地预测植株氮含量,而开花吐丝期能粗略地预测。对于根区土壤无机氮含量的预测,四个生育期的最佳光谱指数分别为RVI-2、RVI-2、RSI（567,519）和RSI（802,816）。基于PLSR建立的预测模型,前三个生育时期均能很好地预测根区土壤无机氮含量。基于PLSR建立模型可以实现利用叶片光谱数据预测植株氮含量和根区土壤无机氮含量。

论文目录

  • 摘要
  • abstract
  • 英文缩略表
  • 第一章 引言
  •   1.1 研究目的和意义
  •   1.2 氮素常规诊断方法
  •     1.2.1 外观诊断方法
  •     1.2.2 化学诊断方法
  •   1.3 氮素无损诊断技术
  •     1.3.1 基于叶绿素仪的诊断方法
  •     1.3.2 基于高光谱遥感的诊断技术
  •   1.4 研究内容与技术路线
  •     1.4.1 研究内容
  •     1.4.2 技术路线
  • 第二章 材料与方法
  •   2.1 试验地概况
  •   2.2 试验材料
  •   2.3 试验设计
  •     2.3.1 盆栽试验
  •     2.3.2 大田试验
  •   2.4 样品的采集与测定
  •     2.4.1 样品采集
  •     2.4.2 叶片光谱数据的测定
  •     2.4.3 叶片生理生化指标的测定
  •     2.4.4 土壤样品的测定
  •   2.5 数据处理
  • 第三章 玉米叶片生理生化指标的时空变化及与叶片光谱反射率的关系
  •   3.1 玉米叶片生化组分的时空变化
  •     3.1.1 叶绿素含量的时空变化
  •     3.1.2 可溶性蛋白质含量的时空变化
  •     3.1.3 可溶性糖含量的时空变化
  •   3.2 玉米叶片生化组分与叶片光谱反射率的关系
  •     3.2.1 叶片叶绿素含量与光谱反射率的关系
  •     3.2.2 叶片可溶性蛋白质含量与光谱反射率的关系
  •     3.2.3 叶片可溶性糖含量与光谱反射率的关系
  •   3.3 玉米叶片生理指标的时空变化
  •     3.3.1 叶片厚度的时空变化
  •     3.3.2 叶片净光合速率的变化
  •   3.4 玉米叶片生理指标与叶片光谱反射率的关系
  •     3.4.1 叶片厚度与光谱反射率的关系
  •     3.4.2 叶片净光合速率与光谱反射率的关系
  •   3.5 讨论
  •   3.6 本章小结
  • 第四章 不同层位叶片氮含量与光谱反射率的关系
  •   4.1 比值光谱指数的构建
  •   4.2 不同生育时期不同层位叶片氮含量的变化
  •   4.3 拔节期不同层位叶片氮含量与光谱数据的关系
  •     4.3.1 拔节期不同层位叶片的光谱响应
  •     4.3.2 拔节期不同层位叶片氮含量与光谱反射率的相关分析
  •     4.3.3 拔节期不同层位叶片氮含量与比值光谱指数的回归分析
  •   4.4 大喇叭口期不同层位叶片氮含量与其光谱数据的关系
  •     4.4.1 大喇叭口期不同层位叶片的光谱响应
  •     4.4.2 大喇叭口期不同层位叶片氮含量与光谱反射率的相关分析
  •     4.4.3 大喇叭口期不同层位叶片氮含量与比值光谱指数的回归分析
  •   4.5 开花吐丝期不同层位叶片氮含量与其光谱数据的关系
  •     4.5.1 开花吐丝期不同层位叶片的光谱响应
  •     4.5.2 开花吐丝期不同层位叶片氮含量与光谱反射率的相关分析
  •     4.5.3 开花吐丝期不同层位叶片氮含量与比值光谱指数的回归分析
  •   4.6 灌浆期不同层位叶片氮含量与光谱数据的关系
  •     4.6.1 灌浆期不同层位叶片的光谱响应
  •     4.6.2 灌浆期不同层位叶片氮含量与光谱反射率的相关分析
  •     4.6.3 灌浆期叶片氮含量与比值光谱指数的回归分析
  •   4.7 不同生育期叶片氮含量预测模型的精度检验
  •   4.8 讨论
  •   4.9 本章小结
  • 第五章 玉米叶片SPAD值的空间分布及其与氮素营养的关系
  •   5.1 叶片SPAD值的时空分布变化
  •   5.2 叶片SPAD值与叶片氮含量的相关关系
  •   5.3 叶片SPAD值与植株氮含量的相关关系
  •   5.4 讨论
  •   5.5 本章小结
  • 第六章 基于高光谱的植株氮含量诊断模型
  •   6.1 植株氮含量的变化
  •   6.2 植株氮含量与叶片光谱反射率的相关分析
  •   6.3 基于光谱参数的植株氮含量的诊断模型
  •     6.3.1 光谱参数的选择和构建
  •     6.3.2 基于已研究光谱参数的植株氮含量的回归分析
  •     6.3.3 基于波段组合构建的比值光谱指数与植株氮含量的回归分析
  •     6.3.4 基于光谱参数诊断模型的精度检验
  •   6.4 基于偏最小二乘回归法的诊断模型
  •     6.4.1 偏最小二乘回归模型的构建
  •     6.4.2 最佳因子数的确定
  •     6.4.3 偏最小二乘法回归模型的构建与验证
  •   6.5 讨论
  •   6.6 本章小结
  • 第七章 基于高光谱的根区土壤无机氮含量诊断模型
  •   7.1 根区土壤无机氮含量的变化
  •   7.2 不同层位叶片氮含量与根区土壤无机氮含量的相关分析
  •   7.3 根区土壤无机氮含量与叶片光谱反射率的相关分析
  •   7.4 基于光谱参数根区土壤无机氮含量的诊断模型
  •     7.4.1 基于已研究光谱参数与根区土壤无机氮含量的回归分析
  •     7.4.2 基于波段组合比值光谱指数的根区土壤无机氮含量的回归分析
  •     7.4.3 基于光谱参数诊断模型的精度检验
  •   7.5 偏最小二乘法回归模型的构建与验证
  •   7.6 讨论
  •   7.7 本章小结
  • 第八章 全文结论和展望
  •   8.1 全文结论
  •   8.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 作者简介

    • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 张银杰

    导师: 王磊

    关键词: 玉米叶片,植株,土壤,氮含量,光谱指数,偏最小二乘回归

    来源: 中国农业科学院

    年度: 2019

    分类: 基础科学,农业科技

    专业: 物理学,农作物

    单位: 中国农业科学院

    基金: 国家自然科学基金(31572207),国家科技支撑计划课题(2015BAD23B02)

    分类号: O433.4;S513

    总页数: 81

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