基于GreenSeeker的棉花氮素营养诊断及Android施肥决策系统研究

摘要

新疆是我国最大的棉花生产基地，现今棉花产量占全国生产总量的60％以上。自1997年实施膜下滴灌技术以来，棉花施肥以多次追肥为主，且棉花的增产主要依赖于肥料的增施，尤其是氮肥在棉花的生长和籽棉产量形成过程中占有重要地位。目前棉花追肥以专家经验为主，不合理施入氮肥，既增加了生产成本又破坏了生态平衡，且对各生育时期不能精确定量推荐追肥。为了精准的进行施肥管理，提高氮素养分诊断的时效性和氮素利用效率，迫切需要一种便捷、精确的诊断技术依据氮素丰缺状况进行按需追肥。利用主动遥感光谱测试技术可以实现快速、实时和定量的监测棉花生长和养分状况，依据光谱氮素营养诊断可以实现精准定量追肥。如何建立棉花各生育时期的的追肥模型，便捷、及时的推荐施肥是研究的重点。因此，本研究使用主动遥感光谱GreenSeeker法在2011-2013年对新疆膜下滴灌棉田进行实时监测，快速获取棉花冠层NDVI值，通过氮肥梯度小区试验和大田验证试验相结合，主要分析不同条件下NDVI值的变化规律，建立NDVI值与棉花冠层群体参数、NDVI与产量、NDVI与施肥量的关系模型，结合氮素营养诊断指标进行氮素追肥推荐模型的建立，再以智能手机为载体搭建基于Android的棉花施肥决策专家系统，实现新疆膜下滴灌棉花高效、便捷施肥精准管理。本研究主要内容包括：
　　⑴不同条件下棉花冠层NDVI值特征参数分析。选用北疆棉花主栽品种新陆早48号作为试验材料，分别开展了氮素梯度试验和水氮两因素的小区试验。应用GreenSeeker获取了棉花从蕾期到吐絮期连续的冠层NDVI值，从不同氮营养、不同生育时期、不同水氮条件、与施氮量的定量关系对其进行了全面分析。结果表明，在不同氮营养条件下NDVI值变化呈“低-高-低”变化趋势，在棉花出苗后100d出现峰值，高氮处理条件下NDVI值高于低氮处理的NDVI值；在各生育时期随着施氮量的增加NDVI值呈现“低-高”的趋势；在W2和W3水分处理中出苗后89d到出苗后110d施氮对NDVI值影响大；NDVI值与施氮量为线性关系，在棉花关键生育时期决定系数均较高（R2>0.8000），其中花期的决定系数最高(R2=0.9147)，初絮期决定系数最低(R2=0.8066)。棉花生育期内NDVI值对氮素反应敏感，NDVI值单峰式变化与棉花生长状况及养分积累特征是同歩变化的，通过定性和定量分析NDVI不同条件下的变化规律，说明NDVI能够反应棉花养分状况和生长规律。使用GreenSeeker对棉花冠层的监测，可为棉花生长监测、氮素营养诊断及施肥推荐等一系列研究奠定了基础，且此法获取NDVI值快速、可靠。
　　⑵棉花冠层群体生物参数的动态监测。通过NDVI值与棉花冠层群体参数CH.D、LNA和LAI在相关分析的基础上进行了回归分析，并使用独立试验资料对模型进行了检验。结果表明，CH.D、LNA和LAI动态变化与NDVI值基本一致，LAI与NDVI的随生育期变化相似度最高，其峰值在出苗后100d左右，LNA在整个生育期最大值在出苗后75d左右，CH.D峰值出现较晚，在出苗后110d；CH.D、LNA和LAI与棉花冠层NDVI值均有正相关关系，在棉花盛花期、盛铃期、盛絮期都有极显著相关；通过R2、RMSE、RE检验表明冠层NDVI值对CH.D、LNA、LAI三个农学参数的监测在棉花盛花期和盛铃期可靠性较高。因此，使用GreenSeeker获取的棉花冠层NDVI值可以实现棉花群体生物参数进行动态监测。GreenSeeker对冠层的监测为氮素营养诊断指标选取，追肥推荐模型的建立奠定了基础。
　　⑶棉花产量估测模型。进行了产量在不同氮营养条件的特征变化的分析，在棉花盛蕾期、花期、盛铃期和初絮期等关键生育时期冠层NDVI值与棉花籽棉产量的相关分析基础上建立回归模型，并对模型的进行了验证。结果表明，棉花产量随着施氮量的增呈先增加后降低的趋势，施氮量的不同对产量影响很大，N2处理比N0处理产量两年平均增加60.9%。随着施氮量的增加，棉花产量不是线性升高，而是施氮量越高，产量反而有所下降；NDVI值与产量均表现出正相关关系，年际间的数据相关性优于单已年份的相关性，可用年际间数据建立回归模型；建立了NDVI值与产量之间的线性回归模型，通过检验表明NDVI值可以在关键生育时期估测产量，以棉花盛铃期可靠性最高（R2=0.9064，RMSE为301.67 kg·hm-2，RE为5.15%），使用GreenSeeker可以进行棉花产量的动态监测，NDVI与产量的定量分析为确定临界NDVI值，判断是否追肥奠定了基础。
　　⑷基于氮素营养诊断的棉花追肥模型。利用NDVI与施氮量、产量的关系，产量与施氮量的关系，在氮素营养诊断的前提下建立棉花氮素追肥推荐模型。结果表明，通过NDVI与产量的二次函数关系确定了盛蕾期、花期、盛铃期和初絮期最高产量对应的NDVI诊断的最适值，分别为0.704、0.856、0.921和0.838；依据最佳经济产量确定了临界NDVI值，分别为0.695、0.833、0.881和0.809；通过氮肥效应函数得到最高籽棉产量为6812.7 kg·hm-2,对应的追肥总量为294.7 kg·hm-2。通过建立的追肥模型进一步了得到盛蕾期、花期、盛铃期和初絮期NDVI每变化0.001单位所需的施肥量分别为0.24、0.91、1.11和0.16 kg·hm-2。运用本研究结果可判断是否追肥，可依据获取的NDVI值精确计算追肥推荐量；经田间验证，在保证产量的前提下，光谱推荐可保证目标产量时减少施肥量，缩小地力之间的差异，达到按需施肥的目的。光谱推荐施肥推荐模型为施肥决策系统的建立提供了重要的支撑。
　　⑸基于智能手机的棉花追肥决策系统。集成了农业数学模型、信息技术、Java编程语言、SQLite数据库，利用Android手机系统的Linux平台的开源性，建立了棉花施肥决策专家系统。该系统包括冠层养分监测、追肥总量推荐、各生育时期追肥推荐及决策信息管理等功能，并能实现GPS定位、决策信息以手机短信息形式发送等。本系统实现了养分实时监测，追肥实时推荐的功能，摆脱了决策者在有固定PC设备才能进行工作的问题，能够实时、便捷和人性化的进行决策，大大提高了工作效率。结果表明：使用GreenSeeker获取的NDVI值能够较准确的反应棉花各生育阶段的生长状况，对于棉花各生育时期的氮素营养状况能够实时诊断，在棉花关键生育时期能够较精确的估测棉花产量。建立的追肥模型能够计算出每变化0.001单位所需的追肥量，结合临界NDVI值能够较精确的估算出各生育时期的追肥量，解决了多次追肥推荐的难题。依据群体养分估测模型、追肥模型，以安卓智能手机为载体建立的棉花施肥决策专家系统能够实现便捷、实时、可靠的大田施肥管理。本研究的应用为新疆棉花精准技术的深化提供了重要的参考依据。

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符号列表

第一章 绪论

1.1 研究目的及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究问题的提出

1.4 研究目标与思路

第二章 研究内容与方法

2.1 研究内容

2.2 试验设计

2.3 测试项目与方法

2.4 数据分析与模型检验

第三章 不同条件下棉花冠层GreenSeeker光谱特征参数分析

3.1 结果与分析

3.2 讨论

3.3 小结

第四章 基于GreenSeeker的棉花群体生物参数的动态监测

4.1 结果与分析

4.2讨论

4.3小结

第五章 基于GreenSeeker的棉花产量估测模型建立

5.1 结果与分析

5.2 讨论

5.3 小结

第六章 基于GreenSeeker棉花氮素营养诊断的追肥模型建立

6.1结果与分析

6.2讨论

6.3小结

第七章 基于Android智能手机的施肥决策系统的构建

7.1系统设计目的及意义

7.2.系统设计

7.3 系统开发环境

7.4 系统功能的实现

7.5核心功能代码简介

7.6讨论

第八章 主要结论、技术创新与研究展望

8.1主要结论

8.2特色与创新

8.3研究展望

参考文献

作者简介

致谢

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