基于优化光谱指数的小麦玉米冠层氮素含量预测

摘要

作物关键生育时期冠层氮素含量的实时监测对于优化氮肥用量和减少环境风险具有重要的意义。为了实现作物氮素无损营养诊断，寻求预测不同作物氮素含量的最佳光谱参数，本文通过2008-2011年不同区域布置不同氮量的小麦玉米田间试验，采用光谱波段优化算法对小麦玉米冠层反射光谱进行光谱波段组合优化，运用理论模型对不同冠层结构条件下的小麦玉米氮素营养敏感波段进行反演验证，最终实现小麦和玉米冠层含氮量的无损估测。
　　本研究选取不同的光谱波段模型进行优化分析，首先，选用概念模型进行光谱波段优化分析，与传统的光谱指数进行比较，确定预测作物氮素含量最佳的光谱波段组合；其次，运用基于经验模型的三波段优化算法进行光谱波段组合优化分析，与不同的三波段光谱指数进行比较，确定预测作物氮素含量的最优光谱参数；最后，通过 PROSAIL理论模型反演光谱波段，对优化后的最佳光谱指数进行比较验证，确定小麦玉米冠层氮素含量无损预测的最优光谱指数。结果表明与传统的光谱指数相比，基于概念模型和经验模型优化算法的两种光谱指数显著的提高了小麦玉米冠层氮素含量的预测能力，同时克服了传统光谱指数预测的饱和问题。概念模型的最佳优化结果显示玉米最佳光谱指数为 R766/R738-1，小麦为 R796/R760-1，玉米和小麦结合为 R876/R730-1；经验模型优化结果显示玉米最优光谱指数为（R768/R740-1）/（（R768-R548）/（R768+R548）），小麦为（R876/R740-1）/（（ R876-R550）/（R876+R550）），玉米小麦相结合优化后的最佳光谱指数为（R848/R732-1）/（（R848-R536）/（R848+R536））。两种优化光谱指数的波段结合均随着作物品种及其冠层结构的变化而变化，其优化波段范围主要集中在绿边（530-550 nm），红边（730-760nm）和红边向近红外的过渡区域（760-880nm），优化效果显示基于经验模型优化的二位三波段光谱指数无论在玉米、小麦还是玉米小麦结合的氮素含量预测能力均高于概念模型。运用 PROSAIL理论模型的反演波段进行验证结果进一步显示两种优化光谱指数对作物含氮量预测能力效果佳，实现了现有光谱指数中的最佳预测。优化后的最佳光谱指数结合实地测定的光谱数据可实现对小麦和玉米冠层含氮量的最佳估测和评价，以期最终实时、准确迅速的掌握小麦和玉米氮素丰缺状况，同时为设计作物冠层氮素传感器和更好的利用现有基于卫星的传感器实施区域上的作物氮素营养监测提供了理论基础。

目录

1 引言

1.1 研究的目的及意义

1.2 作物氮素营养诊断的发展历程

1.3 PROSAIL模型的研究现状和进展

1.4 研究问题的提出

1.5 研究思路

2 材料与方法

2.1 试验区概况

2.2 试验设计

2.3 测定项目与方法

2.4 数据分析

3 基于概念模型的波段优化

3.1 作物含氮量及其冠层光谱反射变化分析

3.2 概念模型光谱指数的波段优化过程

3.3 概念模型优化光谱指数的比较

3.4 优化光谱指数的评价

3.5 讨论

4 基于经验模型的三波段优化

4.1 NPDI模型的波段优化过程

4.2 NPDI优化光谱指数的比较

4.3 优化光谱指数的评价

4.4 讨论

5 PROSAIL理论模型的反演验证

5.1 利用PROSSAIL模型反演光谱波段

5.2 通过建立的光谱数量集对光谱指数进行验证

5.3 讨论

6 结论

7 展望

致谢

参考文献

作 者 简 介