氮素是玉米所需的三大主要营养元素之一,与籽粒产量和品质密切相关,氮营养亏缺会对玉米正常的光合作用、光合产物的转运以及氨基酸、叶绿素、酶、蛋白质等物质的合成产生不利影响。而氮营养过剩不仅无益于玉米产量的提高和品质的改善,还会降低对氮肥的有效利用率,多施的氮肥对环境也造成严重的污染。准确的氮肥管理决策取决于对作物氮营养状况或土壤供氮能力的精确评价,在当今精确农业的发展要求下,建立实时、快速和准确的玉米氮营养状况诊断技术对指导大田氮肥的合理施用有着重要的科学意义和实际应用价值。本研究以不同施氮处理下不同生育时期大田生长玉米为试验材料,对不同叶位叶片含氮量与植株含氮量进行相关性分析,得出不同生育期氮营养指示叶位,分析了不同施氮处理的玉米各叶位反射光谱差异,建立了玉米氮营养指示叶位叶片光谱参数的植株含氮量诊断模型。结合植株氮营养状况诊断和肥料效应函数的肥料推荐技术,对利用光谱参数进行玉米拔节期氮肥推荐作了初步研究。尝试将叶片数字图像颜色特征和光谱参数经信息融合技术处理后建立植株氮营养状况诊断技术,以期获得较单一诊断技术更精确的植株含氮量预测。主要研究结果如下：1、玉米拔节期、大口期、抽雄期不同叶位叶片含氮量均存在较大的差异,因此确定各生育期最能代表植株氮营养状况的叶位,是利用叶片反射光谱进行玉米氮营养状况精确诊断的前提。试验结果表明,拔节期以第6叶(最上部完全展开叶),大口期、抽雄期以第12叶位(穗位叶)叶片含氮量与植株含氮量的相关性最好,因此可以将这3个叶位分别作为上述生育期的植株氮营养指示叶位。指示叶位叶片的R550、NIR/G、mRN705、 SR、PRI共5个光谱参数与各生育期植株含氮量的相关系数均至少达到了显著水平,其中R550对拔节期、大口期植株含氮量,以及mND705对抽雄期植株含氮量建立的线性模型R2最大。随施氮水平的提高,各生育期相同叶位叶片含氮量也相应增加,而且氮营养指示叶位叶片的含氮量受增施氮肥的影响较低叶位更大,增施氮肥能够增大指示叶位与其他叶位叶片的含氮量差异,即叶位差距越大,含氮量差异也越大。比较各生育期指示叶位叶片与其他叶位叶片的R550值差异,其中拔节期、大口期、抽雄期的氮营养指示叶位L6、L12、L12分别与非指示叶位L4、L6、L9的R550差值差异、比值差异和植株含氮量之间的相关系数最大,并且要大于各生育期指示叶位叶片R550值与植株含氮量的相关系数,表明氮营养指示叶位与其他叶位叶片的光谱差异能更准确地对玉米植株氮营养状况进行诊断分析。2、不同施肥水平对各生育期土壤硝态氮、碱解氮和全氮含量影响明显,所以合理的氮肥施用管理措施可以提高土壤的供氮能力。各生育期土壤硝态氮、碱解氮含量与玉米植株含氮量的相关系数在0.73～0.82之间,而土壤全氮含量与玉米植株含氮量的相关性相对较差,各生育期相关系数都在0.5以下,所以土壤全氮含量能否作为土壤供氮能力的评价指标还有待做进一步考量。土壤硝态氮、碱解氮含量与各生育期指示叶位叶片光谱参数R550、NIR/G、mND705的相关性较好,均达到了极显著水平,而与光谱参数SR、PRI的相关性相对较差,且不显著。土壤全氮含量与这5个光谱参数的相关性均未达到显著水平。3、对氮肥施量与玉米籽粒产量进行回归分析,二者呈典型的一元二次函数效应递减曲线,函数决定系数R2=0.9258,能较好的模拟产量与氮肥施用量关系,由该函数可得最高产量和经济产量时的氮肥施用量,结合玉米拔节期氮营养指示叶位叶片(L6)光谱参数R550建立的植株含氮量实时诊断模型,进而构建了基于近红外光谱参数的拔节期追氮调控模型,实现追氮用量的精确估算。4、为了提高对玉米植株氮营养状况诊断的准确性,建立利用数字图像颜色特征和光谱参数的植株氮营养状况诊断信息融合技术。首先,采集了各生育期玉米氮营养指示叶位叶片的扫描数字图像,并从中提取了R、G、B、r、g、b共6个颜色特征参数,将这6个参数为人工神经网络的输变入量,创建了结构为3层BP神经网络模型预测植株含氮量。其次,利用R550、NIR/G、mND705、SR、PRI共5个光谱参数,作为BP人工神经网络的输入变量,创建3层BP神经网络模型预测植株含氮量。最后,用BP人工神经网络对以上11个颜色特征和光谱参数做信息融合对植株含氮量诊断。结果表明：单独利用颜色特征和光谱参数对植株氮营养诊断的RMSE值分别为2.33～3.11和1.84～3.37。而将2种不同传感器所获得的植株氮营养信息进行信息融合后,对植株氮营养诊断的RMSE值为1.34～2.12,优于单一技术,利用逐步回归方法对两组参数所做的信息融合也有相同表现,但该方法的RMSE值为2.05～2.84,较BP人工神经网络信息融合方法的RMSE值要大。所以,信息融合技术能够发挥数字图像和近红外光谱检测技术的各自优势,但不同信息融合方法对信息提取的有效程度不同,这也会对模型的预测精度产生较大影响。5、以叶面尘对国道旁栽培玉米叶片反射光谱的影响为研究内容,分析了除尘前后叶片反射率及一阶导数光谱的差异,进而考察了叶面尘干扰下的氮营养光谱监测模型预测精度。结果表明：相对于无尘叶片,叶面尘使得叶片在可见光和短波红外光区的反射率增加,而在近红外光区的反射率减少；三边位置、蓝边斜率和黄边斜率在除尘前后无变化,而有尘叶片的红边斜率和三边面积均较无尘叶片减小；叶面尘干扰下的全氮含量光谱监测模型R2减小,预测精度降低。试验对叶面尘作为光谱检测干扰条件作了初步探讨,为今后叶面尘影响评价及建立修正模型提供理论依据。