基于冠层光谱和BP神经网络的水稻叶片氮素浓度估算模型

摘要

[目的]快速、 准确地诊断水稻叶片氮素营养状况,为水稻氮肥精准管理提供依据.[方法]以江西省农科院8种不同施肥处理的晚稻为研究对象,于主要生育期同步测定了水稻冠层光谱反射率及叶片全氮浓度(Leaf Nitrogen Concentration,LNC),系统分析了原始光谱反射率、 一阶微分光谱、"三边"参数以及由350～1350nm两两波段组合的差值(SD(Rλ1,Rλ2))、 比值(SR(Rλ1,Rλ2))及归一化(ND(Rλ1,Rλ2))光谱指数与水稻LNC的相关关系,筛选出敏感参数,并以之为自变量构建了水稻LNC的传统预测模型,另外构建不同指标个数的多元线性与BP神经网络模型,并对模型进行验证.[结果](1)水稻LNC与一阶微分光谱在751nm处的相关性最高(r=0.822);(2)"三边"参数中的红边面积SDr与LNC的相关性较高(r=0.687);(3)750nm附近的红边波段与近红外波段差值组合、550nm附近的绿光波段与近红外波段的比值及归一化差值组合与水稻LNC的相关性较高,以SD(R752,R751)、SR(R534,R1350)和ND(R534,R1349)表现最好,相关系数分别为0.827、-0.790和0.788;(4)传统回归模型中以SD(R752,R751)构建的一元线性模型最佳(RC2=0.665、RV2=0.750、RMSEV=0.4％、RPD=2.034);(5)利用5个指标((R′751、SDr、SD(R752,R751)、SR(R534,R1350)、ND(R534,R1349))经逐步回归筛选出的2个指标SD((R752,R751)和SR(R534,R1350))构建预测水稻氮素的BP神经网络模型,预测效果最佳,其验证参数值分别为R2=0.859、RMSEV=0.302％和RPD=2.669.[结论]基于单指标构建的传统线性模型计算过程简单但精度略低,而基于2个指标(SD(R752,R751)、SR(R534,R1350))构建的BP神经网络模型预测精度高于该2指标构建的多元线性模型,表明在指标适合的情况下,BP神经网络对氮素具有较好的预测能力,是一种快速准确估算水稻叶片全氮浓度的方法.