基于無人機遙感的水稻氮素營養(yǎng)診斷研究.pdf

1、氮(N)是世界上作物生產(chǎn)最重要的營養(yǎng)之一，也是大多數(shù)農(nóng)作物中含量最大的營養(yǎng)元素。對于水稻的生長發(fā)育來說，氮素是其不可缺少的重要營養(yǎng)元素之一。合理的施用氮肥不僅能提高水稻的優(yōu)質(zhì)與高產(chǎn)，還能緩解由農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的資源環(huán)境壓力。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有很強的時效性，所以農(nóng)情基本信息的獲取要快速準確。本文利用無人機技術(shù)實時、快速監(jiān)測水稻冠層氮素、葉綠素的營養(yǎng)狀況，進一步指導其田間氮素的精細化管理，從而達到降低生產(chǎn)成本，提高氮肥利用率，減小環(huán)境污染的目的。

2、本文以兩個品種的水稻田間氮素梯度試驗(N0-N5)為基礎(chǔ)，以固定翼無人機獲取水稻冠層圖像為基本研究對象，從可見光遙感圖像與多光譜圖像中提取與地面取樣點對應的圖像特征值入手，分析圖像特征值與地面測定值的關(guān)系，探尋水稻冠層的光譜響應特性，明確水稻冠層光譜響應的光譜參數(shù)，構(gòu)建水稻冠層生理參數(shù)反演模型，由此來探究利用無人機影像對大尺度大田水稻氮素營養(yǎng)狀況進行監(jiān)測的可行性。本研究的主要結(jié)論如下:
　　由于水稻品種對航拍水稻冠層數(shù)碼影像的特征

3、值影響較大，此次無人機拍攝的數(shù)碼影像不適用于本次大田多品種水稻冠層氮素的分類與反演。相比之下，機載多光譜影像較適合大田水稻冠層氮素的分類與反演。從對不同施氮水平的單個品種水稻冠層氮素的識別結(jié)果來看，氮梯度為嚴重缺氮與嚴重施氮即N0和N5的總體分類識別結(jié)果最高，其識別率達到了95％以上，并且水稻品種與分類方法對N0與N5的總體識別精度基本沒有什么較大影響。對于大田的多品種水稻氮素水平識別來說，多光譜影像經(jīng)波段變換后得到的綠色歸一化植被指數(shù)

4、(GNDVI)影像識別嚴重缺氮與嚴重施氮即N0和N5的總體識別精度最高，達到93.83％，對于N0-N5所劃分出的嚴重缺氮、微量缺氮、微量施氮、嚴重施氮的4個氮素等級的總體識別精度較差，最高只達到了57.47％，這也說明水稻植株氮素的微量變化在水稻冠層圖像分類上表現(xiàn)不明顯。
　　試驗結(jié)果表明，水稻冠層的光譜指數(shù)與水稻生理參數(shù)的擬合精度較高。對于兩個水稻品種來說，GNDVI與水稻SPAD的相關(guān)性最大（R2分別達到0.9478與0.8