基于冠层可见光图像的水稻氮素营养诊断

摘要

作物氮素营养诊断不仅能在保证产量的前提下减少氮肥用量,而且可以有效降低因过量施用氮肥造成的环境污染.近年来,图像传感器和计算机视觉技术迅速发展,为利用数字图像进行氮素营养诊断提供了更为便捷的方式.在大田自然光条件下,数码相机拍摄的图像易受到光照变化和作物冠层结构的影响.为了研究自然光条件下利用可见光图像进行作物氮素营养诊断的可行性,本研究以不同施氮水平下大田试验为基础,在自然光条件下拍摄了水稻不同生育时期冠层图像,并同步测试了生物量、植株含氮量和SPAD值等指标.结果显示,自然光条件下拍摄的水稻冠层图像中提取的特征参数与产量和氮素指标均在0.01水平上显著相关,其中叶片含氮量(LNC)与色相(H)、红光标准化值(NRI)、蓝光标准化值(NBI)和深绿色指数(DGCI)间相关系数分别达到0.90**、-0.89**、0.81**和0.89**.图像特征参数与产量和氮素指标间均呈线性相关关系,其中H与LNC、SPAD值、叶绿素含量和产量间决定系数分别达到0.84**、0.82**、0.72**和0.73**.研究结果表明,相机自动曝光控制在一定程度上减轻了光照条件变化对图像特征参数的影响,普通商用数码相机可用于大田条件下的水稻氮素营养诊断,但其氮素诊断精度仍有提升空间,下一步研究需结合图像校正方法提高其氮素诊断的准确度.