基于叶片和冠层尺度光谱特征的烤烟氮素营养诊断

作     者：王韦燕 

作者单位：中国农业科学院 

学位级别：硕士

导师姓名：张云贵

授予年度：2023年

学科分类：09[农学] 0901[农学-作物学] 

主      题：烤烟 光谱 植被指数 氮素营养 诊断模型 

摘      要：烤烟作为我国重要的经济作物,在生长过程中合理施用氮肥对于保障其产量和品质具有重要的意义。随着现代科技的发展,光谱诊断技术成为近年来作物氮素营养诊断的重要发展方向。本文基于2021年、2022年两年田间氮素梯度试验,围绕叶片和冠层两个尺度,获取烤烟叶片氮浓度(Leaf nitrogen concetration,LNC)、叶片SPAD值(SPAD)、叶片氮累积量(Leaf Nitrogen ac cumulation,LNA)、地上部生物量(Above Ground Biomass,AGB)、植株氮浓度(Plant Nitroge n Concentration,PNC)和植株氮累积量(Plant Nitrogen Accumulaiton,PNA)等反映烤烟氮素营养状况的指标,并同步采集了烤烟叶片高光谱数据和冠层植被指数,在此基础上构建了基于叶片和冠层光谱特征的烤烟氮素营养诊断体系。为后期田间氮素养分管理提供了理论依据。主要的研究结果如下:(1)田间试验结果表明:施氮量为120 kg/hm的烤烟在旺长期前氮素养分供应充足;干物质量累积和氮素养分吸收主要集中在移栽后30～80 d内,最大吸收速率分别出现在移栽后63 d和66 d;符合优质烟叶的生产要求(成熟期氮素吸收20.53%)。(2)通过探究烤烟移栽后的天数、氮肥用量和氮素营养诊断指标三者之间的关系,结合最高产量施氮量和最佳经济施氮量构建了叶片和冠层尺度的烤烟氮素营养诊断指标的标准。其中,施氮量和烟叶产量之间满足二次函数关系(=-0.103+25.515+1549.703),经肥料效应方程计算得到最高产量施氮量为123.9 kg/hm,最佳经济施氮量为87.3 kg/hm,对应烟叶产量分别为3129.9 kg/hm、2992.2 kg/hm。(3)在叶片水平上,光谱中存在的不相关信息会显著影响用于量化LNC、SPAD和LNA诊断模型的性能。经一阶导数(1-Der)处理后的模型预测精度有所提高;在选择特征波长变量进行构建模型方面,竞争自适应重加权采样(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)方法优于连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)方法;对于模型构建,随机森林(Ran dom Forest,RF)的预测性能优于偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR),但在建模过程中容易出现过拟合问题,PLSR模型的稳健性优于RF模型。通过综合评估,LNC、SP AD和LNA的最佳诊断模型分别为:1-Der/CARS-RF(R=0.68,RMSE=0.21%)、1-Der/SPA-RF(R=0.83,RMSE=2.81)和1-Der/SPA-PLSR(R=0.85,RMSE=0.44 g/plant)。(4)在冠层水平上,冠层光谱特征显示出良好的PNA预测能力,中等的AGB和较差的PNC预测能力。通过综合评估,PNA适用于植被指数构建的单一变量模型:PNA=6.938-44.424OSAVI+76.472OSAVI(R=0.76,RMSE=0.32%),AGB适用于宽波段光谱信息构建的多变量模型:AGB=0.287+1.043B-2.196G+0.406R+1.056RE-0.154NIR(R=0.64,RMSE=18.76 g/plant)。在实际应用中,可基于烤烟叶片/冠层光谱特征和诊断模型获取烤烟氮素营养诊断指标的具体值,并通过对比生育期内氮素营养诊断指标的最佳范围,指导烤烟田间氮肥管理。