【摘 要】
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棉花作为我国主要经济作物,广泛应用于精细化工和纺织,在国民经济中占有重要地位。在棉花的生长过程中,氮素和叶绿素是衡量棉花长势状况的重要农学参数,但实际测量程序复杂,时效性差。通过无人机遥感平台实现棉花氮素和叶绿素快速、无损的动态监测,对棉花的配方施肥与营养诊断具有重要的指导作用。本研究于2020年6月到8月在山东棉花研究中心试验站展开,设计不同品种、覆膜处理和氮肥梯度的棉花大田试验,利用Phant
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棉花作为我国主要经济作物,广泛应用于精细化工和纺织,在国民经济中占有重要地位。在棉花的生长过程中,氮素和叶绿素是衡量棉花长势状况的重要农学参数,但实际测量程序复杂,时效性差。通过无人机遥感平台实现棉花氮素和叶绿素快速、无损的动态监测,对棉花的配方施肥与营养诊断具有重要的指导作用。本研究于2020年6月到8月在山东棉花研究中心试验站展开,设计不同品种、覆膜处理和氮肥梯度的棉花大田试验,利用Phantom 4 RTK型无人机获取棉花主要生育期的可见光影像,并同步测定棉花冠层的氮素和叶绿素。对无人机可见光影像进行预处理,提取22种可见光植被指数和24种纹理特征,综合分析植被指数、纹理特征与氮素、叶绿素的相关性,建立基于植被指数的5种单变量回归（UR）模型,基于植被指数、纹理特征和植被指数+纹理特征的多变量逐步回归（SR）、偏最小二乘回归（PLSR）模型,定量估算氮素和叶绿素。主要得到以下研究结果:（1）棉花氮素含量为先上升后下降的趋势,即从蕾期到初花期上升,从初花期、花铃期到盛铃期下降;与氮素相关性高的纹理特征相关系数绝对值在0.6～0.69之间,植被指数相关系数绝对值在0.6～0.84之间,植被指数整体相关性更高。在氮素UR模型中,以植被指数GBDI为自变量的对数回归模型反演效果最好（R2为0.7864,RMSE为0.2525,RPD为2.19）;在氮素SR、PLSR模型中,植被指数+纹理特征模型均优于单一的植被指数模型或纹理特征模型,且氮素PLSR植被指数+纹理特征模型反演效果优于氮素SR植被指数+纹理特征模型。综合分析采用PLSR植被指数+纹理特征模型（R2为0.9503,RMSE为0.1308,RPD为4.23）可以快速、准确反演棉花氮素,生成氮素等级分布图,为棉花田间配方施肥提供指导。（2）棉花叶绿素含量为先下降后上升的趋势,即从蕾期到初花期下降,从初花期、花铃期到盛铃期上升;与叶绿素相关性高的纹理特征相关系数绝对值在0.6～0.78之间,植被指数相关系数绝对值在0.6～0.92之间,植被指数整体相关性更高。在叶绿素UR模型中,以植被指数NGBDI为自变量的多项式回归模型反演效果最好（R2为0.8620,RMSE为2.4550,RPD为2.72）;在叶绿素SR、PLSR模型中,植被指数+纹理特征模型均优于单一的植被指数模型或纹理特征模型,且叶绿素PLSR植被指数+纹理特征模型反演效果优于叶绿素SR植被指数+纹理特征模型。综合分析采用PLSR植被指数+纹理特征模型（R2为0.8976,RMSE为2.1198,RPD为3.14）可以快速、准确反演棉花叶绿素,生成叶绿素等级分布图,为棉花田间营养诊断提供指导。
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