【摘 要】
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氮素实时和精准管理是以作物高产、养分高效为目标的作物生产实际中最为关键的养分管理措施之一;利用作物高光谱特异性对其氮营养状况进行快速监测和精确诊断是近年来精准农业管理与应用中的研究热点。基于此,本研究开展了冬小麦大田试验,设置三种灌水水平和三种施肥水平。基于高光谱技术,分别使用偏最小二乘法、一元线性回归法构建了光谱与植株氮素含量及叶绿素含量之间、植株氮素含量与土壤氮素含量之间的数学模型,并在此基础
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氮素实时和精准管理是以作物高产、养分高效为目标的作物生产实际中最为关键的养分管理措施之一;利用作物高光谱特异性对其氮营养状况进行快速监测和精确诊断是近年来精准农业管理与应用中的研究热点。基于此,本研究开展了冬小麦大田试验,设置三种灌水水平和三种施肥水平。基于高光谱技术,分别使用偏最小二乘法、一元线性回归法构建了光谱与植株氮素含量及叶绿素含量之间、植株氮素含量与土壤氮素含量之间的数学模型,并在此基础上,进一步探索了光谱与土壤氮素之间关系,建立了冬小麦高光谱氮素诊断模型,为冬小麦精准施肥提供一定的理论指导。得出的主要结论如下:（1）通过对冬小麦植株叶绿素含量及植株氮素含量的变化规律的分析,可以得出:在各个处理下冬小麦叶绿素含量的变化趋势完全一致,叶绿素含量随着生育期的推进呈现先上升后下降的趋势,最大值出现在灌浆期,最小值出现在成熟期。在灌水处理相同时,冬小麦叶绿素含量与施肥量成正比;在施肥处理相同时,冬小麦叶绿素含量与灌水量成正比。各处理下植株全氮含量的变化趋势均一致,叶绿素含量随着生育期的推进呈现先上升后下降的趋势,最大值出现在抽穗期,最小值出现在成熟期。（2）通过对冬小麦植株叶绿素含量及植株氮素含量的光谱图像分析,可以得出:不同叶绿素含量、不同植株氮素含量的光谱反射率总体变化趋势大致一致,叶绿素含量或植株氮素含量越高,反射率也始终是越大的。在可见光480～650nm范围内,反射率变化幅度不大,但峰谷特征明显,出现了“绿峰”和“红谷”。在680～770nm范围内,有明显的“红边”现象,叶绿素含量或植株氮素含量越高,“红边幅值”也越大。（3）通过对土壤硝态氮含量及铵态氮含量的变化规律的分析,可以得出:土中硝态氮含量随土层深度的增加而逐渐减少,表土层硝态氮含量最高;土壤中铵态氮含量在0～20 cm 土层变化明显,30～80 cm 土层的铵态氮含量变化规律基本一致,随时间先增加再减小,90～100 cm 土层的铵态氮含量呈现随时间先增加再减小的规律。（4）通过对植株氮素与土壤氮素之间的相关性分析,确定出每个生育期的关键土层,可以得出:拔节期时的关键土层为30～40cm 土层;在抽穗期时的关键土层为30～40cm 土层;灌浆期时的关键土层为60～70cm 土层;在成熟期时的关键土层为80～90cm 土层。（5）对植株叶绿素含量、氮素含量与光谱植被指数、“三边”参数分别做相关性分析,结果表明:植株叶绿素含量、氮素含量与植被指数相关性较好,在冬小麦的四个生育时期,植株叶绿素含量与NDVI植被指数相关性最好,相关系数分别是0.922、0.917、0.921、0.941,相关性系数均在0.9以上,呈极显著相关。植株氮素含量也与NDVI植被指数相关性最好,相关系数分别是0.930、0.864、0.861、0.968,相关性系数均在0.9左右,呈极显著相关。（6）由于植株叶绿素含量、氮素含量与光谱植被指数相关性较好,分别建立偏最小二乘法模型,通过比较两种模型的决定系数和均方根误差可以得出:植株氮素含量与光谱指数之间的函数模型精度更高,优于植株叶绿素含量与光谱指数之间的函数模型,于是采用植株氮素含量作为自变量与土壤氮素含量进行模型构建。
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