基于冠層數(shù)字圖像、熒光發(fā)射信息及SPAD值分布的水稻氮營養(yǎng)診斷.pdf

1、農(nóng)田氮肥的過量施用是造成面源污染的重要原因。通過判斷作物的氮營養(yǎng)狀態(tài)，進行精準的定量化施肥，是在保證產(chǎn)量的前提下，從源頭削減氮肥向農(nóng)田投入的重要手段。本研究通過利用水稻冠層的圖像以及激發(fā)熒光信息來建立若干指標，判斷水稻的氮營養(yǎng)狀態(tài);同時，通過探討水稻冠層SPAD（葉綠素計）值的分布與水稻氮營養(yǎng)狀態(tài)的關(guān)系，嘗試利用數(shù)值模型解釋SPAD值分布與氮營養(yǎng)指數(shù)(nitrogen nutrition index，NNI)之間的關(guān)系，為利用SPAD值

2、分布判斷水稻的氮營養(yǎng)狀態(tài)提供科學(xué)依據(jù)。主要結(jié)論如下:
　　 (1)水稻冠層氮營養(yǎng)狀態(tài)可以在冠層的水平利用Multiplex(R)進行精確的診斷。Multiplex(R)通過測定在激發(fā)光下水稻葉片發(fā)射的激發(fā)熒光，無損的測定葉綠素和類黃酮的含量。2011年開展了一個田間的研究，試驗設(shè)計為2因素的完全隨機裂區(qū)設(shè)計，主處理為6個不同的施氮水平，副處理為2個不同的種植密度。葉綠素含量利用在紅光激發(fā)下，遠紅外熒光強度除以紅色熒光強度(簡單熒

3、光比，simple fluorescence ratio，SFR_R)來無損估算(R2=0.35，P＜0.01)，類黃酮的含量用在紅光激發(fā)下紅色熒光強度除以UV熒光強度的對數(shù)(FLAV)來估算(R2=0.30，P＜0.01)。SPAD讀數(shù)以及熒光參數(shù)，包括FLAV，NBI_R，SFR_R等可以被用作估計氮含量的高低，并且均與冠層SPAD平均值顯著相關(guān)(R2＞0.7，P＜0.01)
　　 (2)研究利用價格較低廉的數(shù)碼相機拍攝的數(shù)

4、字圖像，來無損估計水稻的氮營養(yǎng)狀態(tài)。利用數(shù)字圖像計算的顏色特征值估計冠層SPAD讀數(shù)時，需要注意到光照環(huán)境的差異帶來的影響。在光照較弱的情況下，藍光所占的比例較多，易于發(fā)生色偏，導(dǎo)致圖像偏青，從而給氮營養(yǎng)的無損診斷帶來影響，因此本研究中所選取的照片都是在照度大于300001x時拍攝的照片。通過在田間四次拍攝水稻冠層的數(shù)字照片，并測定拍攝區(qū)域的SPAD讀數(shù)。本研究首先利用OTSU閾值法對圖像進行分割，從而有效的去處背景土壤，計算分割后圖像

5、的DGCV值。研究發(fā)現(xiàn)四次拍攝的冠層數(shù)字圖像的DGCV值均與冠層SPAD平均讀數(shù)顯著正相關(guān)(P＜0.01)，但四次測定的DGCV與SPAD讀數(shù)的回歸方程斜率和截距差異較大，這可能受到光照環(huán)境、拍攝角度、相機自身的性能的影響。在以后的研究當(dāng)中，可以基于計算機視覺的理論，嘗試一些新的算法來部分消除光照差異帶來的影響。
　　 (3)水稻氮營養(yǎng)指數(shù)(Nitrogen nutrition index，NNI)是判斷水稻氮營養(yǎng)狀態(tài)的最直接指

6、標，但其田間的測定較為困難，限制了其廣泛應(yīng)用。申請人前期研究發(fā)現(xiàn)冠層SPAD值垂直分布可以反映NNI大小，NNI越大，SPAD分布越均勻，但它們之間的內(nèi)在關(guān)系缺乏深入研究。本研究通過研究水稻冠層SPAD值垂直分布與NNI的動態(tài)關(guān)系，利用SPAD的垂直分布來精確診斷水稻的氮營養(yǎng)狀態(tài)，建立一個穩(wěn)健的氮營養(yǎng)診斷指標。從單張葉片SPAD值動態(tài)變化的角度，考察葉片年齡、作物發(fā)育以及氮營養(yǎng)狀態(tài)對葉片SPAD值動態(tài)變化的影響，在此基礎(chǔ)上建立描述不同施