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Green Seeker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。主要研究结果如下:1.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Green Seeker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Green Seeker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。2.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Green Seeker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。Green Seeker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。3.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Green Seeker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。4.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6812.7kg·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。5.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。上述结果表明:使用Green Seeker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。