基于高光谱成像的寒地玉米叶片氮素营养诊断的研究

摘要

玉米是我国主要的粮食作物，其在国民经济中占有重要的地位。氮素是植物生长所必需的大量元素之一，合理的施用氮肥既能保证植物所需的基本养分，又能达到增加产量、降低生长成本、保护环境的目的。与传统的氮素化学诊断方法相比，高光谱技术因具有高效、无损、环保的特点，正成为获取营养元素、检测作物长势的重要手段。利用高光谱成像技术建立玉米叶片氮素含量的预测模型，可以为玉米植株精确施氮提供指导意见，达到精准施肥的目的。
　　本研究的试验区域位于黑龙江省哈尔滨市方正县德善乡，设置六个氮素梯度，研究对象为合玉20玉米品种，选取苗期、拔节期、大喇叭口期和灌浆期四个重要的生育期进行光谱图像采集。利用ENVI软件提取高光谱图像的原始光谱反射率数据R，对原始光谱数据进行一阶导数R'、二阶导数R

目录

声明

摘要

1 引言

1．1 研究目的及意义

1．2 作物氮素含量的传统诊断方法研究现状

1．3 作物营养成分的高光谱诊断方法研究现状

1．4 玉米氮含量的高光谱诊断方法研究现状

1．4．1 玉米冠层氮含量的高光谱诊断方法研究现状

1．4．2 玉米叶片氮含量的高光谱诊断方法研究现状

1．5 本章小结

2 研究内容与技术路线

2．1 高光谱技术

2．1．1 高光谱成像技术概念

2．1．2 高光谱图像特点

2．2 高光谱成像系统

2．2．1 高光谱成像系统硬件组成

2．2．2 高光谱成像仪软件平台

2．3 试验材料

2．3．1 试验区概况

2．3．2 试验设计

2．4 技术路线

2．5 本章小结

3 数据获取

3．1 光谱数据获取

3．1．1 试验样本

3．1．2 光谱数据测定

3．2 玉米叶片氮素含量数据获取

3．3 数据变换处理

3．4 本章小结

4 玉米叶片氮素含量及高光谱特征变化规律

4．1 不同生育期的玉米叶片氮素含量变化规律

4．2 玉米叶片光谱特征变化规律

4．2．1 玉米叶片原始光谱特征分析

4．2．2 玉米叶片光谱反射率变换处理数据特征分析

4．3 玉米叶片高光谱特征参量选取

4．4 本章小结

5 不同生育期的玉米叶片氮素含量的高光谱敏感波长及特征参量筛选

5．1 苗期叶片氮素含量敏感波长及特征参量筛选

5．1．1 氮素含量与苗期叶片光谱反射率数据的相关性分析

5．1．2 多元逐步回归法筛选苗期敏感波长

5．1．3 苗期高光谱特征参量选取

5．2 拔节期叶片氮素含量敏感波长及光谱参量筛选

5．2．1 氮素含量与拔节期叶片光谱反射率的相关性分析

5．2．2 多元逐步回归法筛选拔节期敏感波长

5．2．3 拔节期高光谱参量选取

5．3 大喇叭口期叶片氮素含量敏感波长及光谱参量筛选

5．3．1 氮素含量与大喇叭口期叶片光谱反射率的相关性分析

5．3．2 多元逐步回归法筛选大喇叭口期敏感波长

5．3．3 大喇叭口期高光谱参量选取

5．4 灌浆期叶片氮素含量敏感波长及光谱参量筛选

5．4．1 氮素含量与灌浆期叶片光谱反射率的相关性分析

5．4．2 多元逐步回归法筛选敏感波长

5．4．3 灌浆期高光谱参量选取

5．5 本章小结

6 不同生育期的玉米叶片氮素含量的高光谱预测模型

6．1 苗期叶片氮素含量高光谱预测模型的建立与验证

6．1．1 基于敏感波长的多元线性回归预测模型

6．1．2 基于高光谱参量的回归模型

6．2 拔节期叶片氮素含量高光谱预测模型的建立与验证

6．2．1 基于敏感波长的多元线性回归预测模型

6．2．2 基于高光谱参量的回归模型

6．3 大喇叭口期叶片氮素含量高光谱预测模型的建立与验证

6．3．1 基于敏感波长的多元线性回归预测模型

6．3．2 基于高光谱参量的回归模型

6．4 灌浆期叶片氮素含量高光谱预测模型的建立与验证

6．4．1 基于敏感波长的多元线性回归预测模型

6．4．2 基于高光谱参量的回归模型

6．5 本章小结

7 结论

7．1 结论

7．2 展望

致谢

参考文献

附录

攻读硕士学位期间发表的学术论文