本文關鍵詞：基于高光譜的水稻氮素診斷和產量估測模型　出處：《沈陽農業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：在農作物生產中,水肥是影響作物生長最主要的限制因子之一,是構成作物有機物(如葉綠素、核酸、蛋白質等)的主要成分。氮元素在植物的生長過程中起重要作用,是植物光合作用的重要參與者,也是植物生長發(fā)育過程中不可或缺的一種元素。長期以來,化學分析方法是檢測水稻營養(yǎng)元素含量的重要手段,但由于其操作流程繁瑣、破壞性較強,無法作為田間指導施肥的手段,而其他非破壞性的診斷氮素營養(yǎng)的方法如肥料窗口法、葉色卡法等又存在著難以定量施肥、精確度低的缺點。近年來,隨著高光譜技術的迅猛發(fā)展,利用高光譜技術進行水稻營養(yǎng)元素診斷已經成為一種結論獲得快、操作效率高、檢測無損傷的新方法。本研究通過2015年的田間試驗,獲取不同水稻品種在不同的施氮水平下的各生育期高光譜數(shù)據(jù)并用不同的方式進行分析與總結,找出能敏感指示水稻氮素含量和水稻產量的高光譜參數(shù),構建以高光譜變量為基礎的水稻葉片氮素和產量的反演模型,并以2016年的試驗數(shù)據(jù)驗證其準確性。具體研究內容和所獲成果如下:(1)通過2015、2016兩年間的水稻田間試驗,在四種施氮水平下培育了沈稻47、沈稻539兩種水稻植株以作為本試驗的研究樣本。(2)利用機載高光譜成像系統(tǒng)獲取了水稻植株在不同施氮水平、不同生長發(fā)育階段冠層高光譜信息和生物理化參量的高光譜特征;利用光譜儀獲取相對應的水稻葉片光譜信息,對比了沈稻47、沈稻539不同施氮水平、不同生育期的冠層光譜響應特征并分析了其中的差異,并以此構建水稻葉片氮素含量與產量高光譜估測模型。(3)通過對水稻冠層光譜特征參量的分析,發(fā)現(xiàn)水稻葉片氮素含量與成熟期紅邊面積Sr(R2=0.8559*)、抽穗期差值植被指數(shù)DVI(R2 = 0.7342*)和成熟期差值植被指數(shù)DVI(R2 = 0.8136*)具有較好的相關性,并建立了水稻葉片氮素含量的高光譜估測模型,其檢驗精度在90%以上。(4)通過對水稻冠層光譜特征參量的分析,發(fā)現(xiàn)水稻理論產量與抽穗期紅邊面積Sr(R2 = 0.932*)、成熟期紅邊面積r(R2=0.775*)、抽穗期差值植被指數(shù)DVI(R2 = 0.828*)和成熟期差值植被指數(shù)DVI(RR2 = 0.948*)均具有較好的相關性;水稻實際產量與抽穗期紅邊面積Sr(R2=0.874*)、成熟期紅邊面積Sr(R2 = 0.798*)、抽穗期差值植被指數(shù)DVI(R2=0.815*)和成熟期差值植被指數(shù)DVI(R2 = 0.917*)均具有較好的相關性,并建立了水稻產量的高光譜估測模型,其檢驗精度在85%以上。
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【學位授予單位】：沈陽農業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S511

【參考文獻】

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