【摘 要】
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马铃薯是我国主要粮食作物,具有高产、适应性强、生育周期短的特点。合理施氮是保证马铃薯高产优质的重要措施之一,快速准确地进行氮素营养诊断是合理施氮的前提。氮含量是指示田间作物氮素营养生长状况的常用农学参数,地上部氮素积累量既涵盖了氮含量信息也涵盖了植株地上部生物量信息,是比氮含量更为准确的重要氮素营养诊断指标,但因需要破坏性取样,且工作量巨大,直接用于指导生产应用有一定局限性。基于无人机多光谱遥感的
【基金项目】
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国家现代农业产业技术体系专项(CARS-09);
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马铃薯是我国主要粮食作物,具有高产、适应性强、生育周期短的特点。合理施氮是保证马铃薯高产优质的重要措施之一,快速准确地进行氮素营养诊断是合理施氮的前提。氮含量是指示田间作物氮素营养生长状况的常用农学参数,地上部氮素积累量既涵盖了氮含量信息也涵盖了植株地上部生物量信息,是比氮含量更为准确的重要氮素营养诊断指标,但因需要破坏性取样,且工作量巨大,直接用于指导生产应用有一定局限性。基于无人机多光谱遥感的方式获得作物植株氮素营养信息,是近些年在大田粮食作物研究与生产中应用较多、便捷无损的智慧监测方法,但在马铃薯作物上的研究还较少。本研究以2个马铃薯品种东农310和东农317为试验材料,于关键生育期进行无人机多光谱影像数据获取,同时采集田间株高、冠高、SPAD值、叶绿素荧光参数、植株地上部氮积累量等实测数据。处理多光谱图像获得7种植被指数NDVI、RVI、DVI、EVI、GNDVI、RDVI和MSAVI,以植被指数及实测数据利用多元线性回归(MLR)和支持向量机回归(SVR)的方法构建马铃薯叶片和地上部氮素积累量模型,分析比较模型精度,筛选最优模型,以期为旱作条件下马铃薯关键生育时期的营养诊断提供参考。主要研究结果如下:(1)关键生育时期与马铃薯株高、冠高、叶片SPAD值均与马铃薯叶片、地上部氮积累量呈极显著正相关;NPQt值与叶片、地上氮积累量呈极显著负相关,Phi2值与Fv/Fm值与叶片、地上部氮积累量呈正相关,小区产量与叶片、地上部氮积累量呈极显著正相关。(2)构建了基于田间实测农学参数的叶片和地上部氮积累量估算模型。叶片氮积累量MLR估算模型精度最高,东农310品种的R~2和RMSE分别是0.78和0.032,东农317品种的R~2和RMSE分别是0.73和0.048;地上部氮积累量模型为MLR精度最高,R~2分别为0.84和0.82,RMSE分别为0.07和0.09。(3)构建了基于无人机多光谱数据的氮积累量估算模型。东农310和东农317两个品种的叶片氮积累量估算模型精度均为SVR模型最佳,R~2分别0.92和0.88;RMSE分别为0.021和0.04,明显优于MLR模型;两个品种地上部氮积累量估算模型均为SVR模型最佳,R~2分别为0.90和0.89;RMSE分别为0.09和0.12。(4)结合两个不同品种两种不同自变量的叶片和地上部氮积累量估算模型评价指标,SVR模型均优于MLR模型,两个品种的叶片氮积累量估算模型R~2和RMSE分别为0.92、0.88和0.021、0.04;地上部氮积累量估算模型R~2分别为0.90和0.89,RMSE分别为0.09和0.12。(5)全生育期两个品种结合无人机多光谱数据的SVR模型均优于MLR模型,使用机器学习中支持向量机回归的方法构建马铃薯地上部氮积累量估算经验模型效果最佳。马铃薯地上部氮积累量与产量显著相关,模型具有一定的适用性。
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