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利用便携式光谱仪进行植物营养诊断主要是针对氮素营养。这主要是因为氮素是植物施用量最大的营养元素,是影响作物叶片叶绿素含量和作物长势比较敏感的元素。同时,在作物生育期内,氮素是以追肥的形式对作物进行补充的。由此可见,对作物氮素进行诊断具有实际应用价值。尽管化学诊断相对更加准确,但分析操作繁琐,工作量大,田间破坏性大,测定结果滞后。 相似文献
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为了实现苎麻氮素营养快速诊断,通过盆栽培养3个施氮水平的苎麻,使用信息技术和常规方法,分别获取了不同生育时期两个苎麻品种叶片的图像和氮营养元素含量。通过自主开发的苎麻叶片数字图像处理系统软件对叶片图像进行处理,并提取颜色特征值,分析叶片颜色特征值与叶片全氮营养含量之间的关系。结果表明,大部分颜色特征都与叶片全氮含量呈极显著相关。根据筛选的能有效预测苎麻叶片全氮营养的颜色特征,建立预测苎麻叶片全氮含量的6个模型,预测精度在75.95%～91.50%之间。说明应用数字图像技术诊断苎麻氮素营养是可行的。 相似文献
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基于无人机高光谱的冬小麦氮素营养监测 总被引：11，自引：10，他引：1
为了实现小区域尺度上的作物氮素营养状况遥感监测，该研究利用无人机搭载Cubert UHD185成像光谱仪对2016 -2017年关中地区的冬小麦进行遥感监测，通过分析冠层光谱参数与植株氮含量、地上部生物量和氮素营养指数的相关性，筛选出对三者均敏感的光谱参数，结合多元线性逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林回归建立抽穗期冬小麦氮素营养指数（Nitrogen Nutrition Index，NNI）估测模型，并与单个光谱参数建立的冬小麦氮素营养指数模型进行比较。结果表明，任意两波段光谱指数对氮素营养指数更为敏感，与氮素营养指数均达到了极显著性相关；基于差值光谱指数和红边归一化指数的单个光谱参数构建的模型具有粗略估算氮素营养指数的能力，相对预测偏差分别为1.53和1.56；基于随机森林回归构建的多变量冬小麦氮素营养指数估算模型具有极好的预测能力，模型决定系数为0.79，均方根误差为0.13，相对预测偏差为2.25，可以用来进行小区域范围内的冬小麦氮素营养指数遥感填图，为冬小麦氮素营养诊断、产量和品质监测及后期田间管理提供科学依据。 相似文献
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确定棉花的氮素营养水平是实施精准施肥的先决条件和基础。近年来,深度学习逐渐应用于氮素营养水平诊断中,但该方法对高性能设备的依赖性较高,限制了其在资源受限边缘设备上的部署应用。针对这一问题,该研究提出一种基于树莓派4B的棉花氮素营养水平诊断方法。研究采用ResNet101网络构建诊断模型,并通过网络瘦身算法对模型进行剪枝优化,最终将剪枝比例为87%的模型部署在资源受限的树莓派4B上。试验结果表明：当剪枝比例达到87%时,模型精度损失2.55个百分点,同时剪枝后模型参数量、计算量和存储体积分别为4.37 M、1.05 G和16.65 MB,明显提高模型在计算能力有限设备上的推理速度,有助于快速、准确地评估田间棉花的氮素营养状况,从而实现对棉花的精准施肥,提高产量和质量。该研究不仅为实现棉花氮素营养水平的大面积快速诊断提供了技术参考,同时对于作物营养水平诊断的智能终端装备研发具有参考价值。 相似文献
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基于BP神经网络和概率神经网络的水稻图像氮素营养诊断 总被引：3，自引：1，他引：2
【目的】实现图像氮素营养诊断需要关键指标的确定和建立快速处理海量图像数据的模型。本研究筛选了水稻氮素营养诊断的敏感时期和部位,优化了图像处理技术参数,并比较了BP神经网络和概率神经网络两种建模方法对养分诊断的可靠性,为利用计算机视觉虚拟技术快速精准判断作物生长营养状况、反演生长过程提供思路和方法。【方法】本研究以超级杂交稻‘两优培九’为试验对象进行了田间试验。设置4个施氮(N)水平:0、210、300、390 kg/hm^2。在水稻幼穗分化期及齐穗期,扫描获取水稻顶一叶、顶二叶、顶三叶叶片、叶鞘图像数据,共1920组。通过图像处理技术,获取19项水稻特征指标。分别应用BP神经网络和概率神经网络对19项水稻特征指标进行水稻氮素营养诊断识别,并对诊断指标进行了优化和标准化。比较了两个建模方法的灵敏性。【结果】1)幼穗分化期水稻的整体识别准确率均高于齐穗期水稻的整体识别准确率;三个部位叶片的图像数据,以顶三叶最为可靠;2) BP神经网络对幼穗分化期及齐穗期水稻19项特征指标进行氮素营养诊断的整体识别准确率均高于概率神经网络。其中BP神经网络对幼穗分化期顶三叶特征指标进行水稻氮素营养诊断识别的准确率最高达90%。概率神经网络对幼穗分化期顶二叶、顶三叶特征指标进行水稻氮素营养诊断识别的准确率最高达82%。【结论】幼穗分化期水稻顶3叶叶片特征最具区分度,易于进行氮素营养诊断识别,可作为氮素营养诊断的有效时期和部位。叶片的6项RGB、HSI颜色空间分量组合最能体现其氮素营养状况。识别效果以BP神经网络好于概率神经网络方法,其整体识别准确率达90%。 相似文献
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基于氮素营养指数的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感反演 总被引：4，自引：0，他引：4
基于遥感实现小麦籽粒蛋白质含量提早估测对农业生产具有重要意义。为提高预测小麦籽粒蛋白质含量的准确度,该研究引入能更好反映作物氮素营养状况的农学参数－氮素营养指数,作为衔接遥感信息与产终籽粒蛋白质含量的桥梁。在田间试验的基础上,探讨氮素营养指数与其他农学参数在诊断籽粒蛋白质含量上的优劣,并基于“遥感参数－氮素营养指数－籽粒蛋白质含量”间关系,利用主成分回归算法构建估测籽粒蛋白质含量的遥感反演模型。结果表明,相比于其他参数,冬小麦旗叶期氮素营养指数能更好的反映产终籽粒蛋白质含量;以氮素营养指数为中间变量,所建遥感反演模型能准确预测小麦籽粒蛋白质含量,模型的预测决定系数为0.48,预测标准误差为0.38%,相对误差为2.32%。 相似文献
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无人机搭载数码相机航拍进行小麦、玉米氮素营养诊断研究 总被引：5，自引：2，他引：3
精准施肥是减少农业面源污染的重要技术之一,而土壤养分测试与作物营养诊断是其实施的技术保障,特别是在农业规模化经营方式下,急需发展快速、经济、无损的作物氮素营养诊断技术。本文在应用数字图像进行冬小麦、夏玉米氮素营养诊断研究的基础上,将数码相机搭载到无人机上,利用无人机航拍技术采集作物冠层数字图像,研究不同航拍高度下冠层图像相关色彩参数反演冬小麦和夏玉米氮素营养状态的差异,以确定适宜的航拍高度与敏感的色彩参数,建立利用无人机航拍数字图像诊断冬小麦和夏玉米氮素营养状态模型。研究结果表明:在冬小麦拔节期适宜的航拍高度是16 m,敏感的色彩参数是可见光大气阻抗植被指数(VARI),诊断模型为:冬小麦茎基部硝酸盐浓度=2.103 4e18.874VARI;夏玉米大喇叭口期适宜的航拍高度是50 m,敏感色彩参数是蓝光标准化值[B/(R+G+B)],诊断模型为:夏玉米第1完全展开叶叶脉硝酸盐浓度=1.526?1032?[B/(R+G+B)]50.445。依据建立的航拍方法与诊断模型,分别对冬小麦、夏玉米进行了氮素状态监测的验证,结果表明诊断结果与冬小麦、夏玉米实测数据的决定系数分别为0.80和0.85,且均在P0.01水平显著相关。最后将研究结果进行应用,生成了冬小麦、夏玉米氮肥追肥作业图。利用无人机搭载数码相机对冬小麦、夏玉米进行氮素营养诊断简单、可行,但仍有一些技术细节需要完善,以提高该技术的实用性。 相似文献
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基于手机相机获取玉米叶片数字图像的氮素营养诊断与推荐施肥研究 总被引：2，自引：1，他引：1
本文利用手机相机获取玉米6叶期和9叶期的冠层图像,对图像进行色彩参数的提取与处理,分析了不同生长时期、不同品种间色彩参数的差异性,以及色彩参数与传统玉米氮素营养指标的相关性,选择出适宜的敏感色彩参数,对色彩参数与氮素营养指标进行拟合建模,建立了玉米氮素营养诊断体系,并推荐了不同产量目标下的施肥量,为实现利用智能手机田间拍照进行氮素营养诊断和精准推荐施肥提供参考。结果表明,在玉米6叶期,冠层图像色彩参数与传统氮素营养指标间的相关性优于9叶期,可作为应用数字图像分析技术进行氮素营养诊断的诊断时期;不同品种玉米的冠层图像色彩参数间无显著差异。B/(R+G+B)和G/(R+G+B)与传统氮素诊断指标——叶片SPAD值、第1完全展开叶叶脉硝酸盐浓度均显著相关,且B/(R+G+B)更为敏感,因此可作为玉米氮素营养诊断的色彩参数指标,诊断方程为:玉米叶脉硝酸盐浓度=1.73×10~(10)×[B/(R+G+B)]~(9.43)。并依此给出了不同B/(R+G+B)值下的玉米营养状况以及不同目标产量下的推荐施氮量。本研究结果可为基于手机相机开展玉米氮素营养诊断与推荐施肥技术的推广与应用提供技术支撑。 相似文献
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上海市郊旱作农田土壤养分资源状况 总被引：8，自引：1，他引：8
研究了上海市郊旱作农田土壤养分特征,结果表明：自80年代以来经过近20年的土壤耕作演替,上海市郊蔬菜、瓜果旱作土壤总体养分状况表现为有机质、氮素、磷素和钾素含量均很丰富。土壤氮、磷养分积累明显,较80年代第二次土壤普查有大幅度增加,一方面施用过多肥料造成浪费,另一方面带来潜在的非点源污染,对周围的环境造成威胁。各区域由于受土壤质地、土壤类型、气候条件、作物种类、耕作方式等不同土壤养分有所差异。不同耕作方式对农田土壤养分的含量影响较大,其水平高低依次为：大棚土壤、露天菜地土壤、传统自留地土壤。大棚瓜、菜地土壤有酸化趋势,菜园土壤有效磷含量远高于稻麦田土壤,这主要和施肥水平有关。 相似文献
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Rongping Wang Xinrong Liao Weimin Yu Shuyi Li Zhenshou Zhan Jiawei Liang 《Journal of plant nutrition》2017,40(18):2571-2586
Here, we established abundance and deficiency indices of soil nutrients and fertilization to generate a reference for the optimum fertilization dosage of the main vegetable crops in southern China under current production conditions. We consolidated 3414 field datasets about the main vegetable crops (leafy vegetables, gourds, legumes) in this region between 2010 and 2013. The nutrient abundance and deficiency index method was used to separate soil alkali-hydrolyzable nitrogen, available phosphorus, and available potassium levels into five groups based on relative vegetable yields (range: 50%–95%). Recommended fertilizer dosages were determined by obtaining values for nitrogen, phosphorus, and potassium by fitting optimum dosage against available nutrient content. Required fertilization levels were dependent on soil conditions and crop type. Comparison of the study results showed that available phosphorus and available potassium had significantly improved, whereas alkali-hydrolysable nitrogen in each level was similar. 相似文献
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L. Z. Liang X. Q. Zhao X. Y. Yi Z. C. Chen X. Y. Dong R. F. Chen R. F. Shen 《Soil Use and Management》2013,29(2):161-168
Intensive vegetable cultivation has developed very rapidly in China, and investigation of current soil nutrient problems in vegetable fields and their potential environmental risk is important for local soil nutrient management strategies. Three hundred and sixty‐six soil samples were collected from greenhouse vegetable fields, open vegetable fields and rice/wheat rotation fields in southern Jiangsu Province, the most intensive vegetable‐producing areas in Yangtze River Delta, China, for the analysis of their soil fertility status. Soil acidification and P enrichment were the main problems identified in this area of vegetable production, with about 20 and 17% of the open and greenhouse vegetable field soils, respectively, being extremely acid with soil pH values below 5.0. In contrast, no soils under rice/wheat rotation fields were as acidic. Percentages of sites with Olsen‐P concentrations < 90 mg/kg were 61, 85 and 0% for soils growing greenhouse vegetable, field vegetable and rice/wheat, respectively. The nitrogen (N) surplus for vegetable fields exceeded 170 kg/ha/crop, and the phosphorus (P) surplus exceeded 40 kg/ha/crop. Thus, current vegetable production leads to potential environmental risks of N and P pollution of nearby aquatic bodies. Insufficient supplementation with potassium fertilizers was found in some vegetable fields. Several ameliorative measures are proposed. 相似文献
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利用叶绿素计(SPAD-502)诊断水稻氮素营养和推荐追肥的研究进展 总被引：55，自引：8，他引：55
叶绿素计(SPAD-502)在监测水稻氮素营养水平和及时提供追肥所需的信息方面有快速、简便、无损的特点,但其精度常受多种因素的影响。本文分析了影响利用SPAD-502叶绿素计诊断水稻氮素营养和推荐追肥精度的水稻品种、生育时期、测定叶位、测定叶片的位点、生态环境等因素。并综述了通过量化SPAD读数与氮的关系,提高诊断水稻氮素营养精度;通过量化SPAD读数与追肥关系,提高SPAD-502叶绿素计诊断法推荐施肥精度的研究现状;提出进一步提高利用SPAD-502叶绿素计诊断水稻氮素营养状况与推荐追肥精度尚需解决的几个问题。 相似文献
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中高分辨率遥感影像在农业中的应用现状 总被引：3，自引：2，他引：1
为了更加透彻地了解中高分辨率遥感影像技术在农业中的应用研究现状,该文通过对其应用研究现状进行了提炼和总结,并给以简洁的展望。明确了物种识别和分类、农作物面积估算与监测、作物养分和水分状况监测、农作物的叶面积指数、生物量和叶绿素含量监测、病虫害监测和预报、农业自然灾害的监测、农用地土地资源动态变化和监测、作物产量预测8个方面是中高分辨率遥感影像在农业工作中的应用重点,指出农业工作将更加精细、多种技术和方法的融合使用、统一的农业遥感影像数据库的完善、对当前遥感影像技术不足之处的弥补、标准农业植被光谱库的完善和健全的植被解译体系的完善6个方面将是未来一段时期内应用发展的重点和热点。本文可对遥感农业应用和研究工作提供一定参考。 相似文献
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应用从高精度卫星影像获取的光谱植被指数和单波段光谱反射值与冬小麦拔节期氮素营养状况进行了相关分析,结果发现:高精度卫星光谱归一化植被指数、绿植被指数、比值植被指数、优化土壤调节植被指数和单波段光谱反射值红外波段与拔节期小麦叶片叶绿素仪读数、茎基部硝酸盐含量、地上部生物量和地上部吸氮量等都有显著的线性正相关关系,相关系数范围在0.651~0.860之间。而红光波段、绿光波段则与拔节期小麦氮营养诊断指标呈显著线性负相关关系,相关系数范围在-0.803~-0.574之间。且上述光谱植被指数和单波段反射值均与小麦拔节期优化施氮量有很好的相关关系。因此,可以应用高精度卫星影像结合地面土壤植株测试进行冬小麦拔节期的冠层氮营养诊断和氮肥推荐。 相似文献