基于高光谱遥感技术的变量施肥算法及机理研究

【摘要】：本研究于 2003-2004 年在北京市小汤山国家精准农业研究示范基地进行,主要以ASD FR2500 便携式地物光谱仪及 SPAD 叶绿素测定仪为光谱数据获取手段,以冬小麦为研究对象,提取冬小麦冠层及叶片光谱信息为目标,进行了基于遥感数据的冬小麦变量施肥技术研究。对冬小麦冠层氮素时空分布特征、利用遥感数据进行冬小麦变量施肥技术的施肥机理进行了分析。建立了基于不同遥感数据的变量施肥遥感诊断模型,并就不同施肥模式对冬小麦籽粒产量、品质以及经济生态效益的影响进行了探讨。最后讨论了不同施肥模式的优劣,建立了适合我国冬小麦农业生产条件的基于高光谱数据的冬小麦变量施肥模型。主要研究结论如下: 1.基于冠层光谱特征的冬小麦变量施肥技术:初步建立了基于遥感数据的变量施肥模型,对利用优化土壤调节植被指数(OSAVI)进行冬小麦变量施肥的可行性、变量施肥经济、生态效益进行了分析,结果显示:冬小麦起身和拔节期的冠层 OSAVI 参数与最终产量之间以及与作物拔节期氮素吸收量之间有极显著的相关性,可以用来指导变量施肥实践。变量施肥处理显著增加了冬小麦籽粒产量和生物量,其空间变异也有了明显的降低,同时其经济效益以及生态效益也有明显的提高,与对照区相比,20-40cm 土层的硝态氮含量明显较低,其氮肥利用率也有显著的提高。但是,对籽粒品质指标的含量却没有明显增加,而且增加了其空间变异。 2. 基于不同叶位 SPAD 值的变量施肥技术:提出了利用倒一叶与倒二叶 SPAD 归一化值进行变量施肥研究,分析了利用 SPAD 进行变量施肥的机理,其对冬小麦籽粒产量,品质,施肥效益以及这种变量施肥处理对冠层光谱及叶色值的影响。结果表明:可以利用倒三叶与倒二叶的比值来分析氮素的丰缺状况,主要以 1 为标准,小于 1,缺氮,大于 1,过量。其 SPAD 值与 OSAVI 之间有很好的相关性,这种施肥模式对籽粒产量和生物量及其空间变异也有明显的增加,平均每公顷可以增收 500 元,土壤中的硝态氮的含量也有明显的降低。对降低地下水污染起到了抑制的作用。籽粒品质指标的含量也没有明显增加,且加大了蛋白质含量的空间变异,这与基于 OSAVI 进行变量施肥的施肥结果相似。 3. 基于土壤养分数据的冬小麦变量施肥技术:这种变量施肥处理的籽粒产量和生物量也是明显高于对照区和传统施肥处理,其产量的最大值与最小值分别出现在传统施肥区和对照区。变量施肥的产投比最高,为 9.77,明显高于传统施肥区,变量施肥可以大幅度提高冬小麦的产出、投入比例,增加农作物经济效益。 4. 基于冠层及叶片光谱数据的冬小麦变量施肥技术施肥模型:建立了适合我国农业生产条件的基于 OSAVI 和 SPAD 测定值的冬小麦变量施肥模型,为我国精准农业