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基于图像特征及衍生参数的水稻氮素营养监测研究

叶春  李艳大  孙滨峰  曹中盛  黄俊宝  舒时富  吴罗发  
【摘要】:为快速、准确的监测水稻氮素营养状况,本研究于2018-2019年开展了不同品种与氮素水平的小区试验,采用数码相机(Canon EOS 100D,分辨率为72DPI)于拔节期和孕穗期获取水稻冠层图像和氮素营养指标数据,构建基于图像特征及衍生参数的氮素营养监测模型,并采用独立的田间试验数据对模型进行检验。结果表明:冠层覆盖率(canopy cover,CC)及其特征衍生与叶面积指数(leaf area index, LAI)、地上部干物质量(above ground biomass, AGB)和植株氮积累量(plant nitrogen accumulation, PNA)间的相关性较高,且拔节期的模型预测效果比孕穗期好。进一步分析发现,基于CC的多项式函数和幂函数可分别较好地预测LAI、AGB和PNA,模型决定系数(R2)分别为0.86、0.76和0.83(P0.01),模型检验的RMSE分别为1.37、107.95 g·m~(-2)和11.69 g·m~(-2),RRMSE分别为35.58%、36.83%和121.78%(均大于30%,模型不稳定);而基于CC衍生的高阶指数函数可较好地预测LAI、AGB和PNA,模型决定系数(R2)分别为0.91、0.77和0.87(P0.01),模型检验的RMSE分别为0.26、20.73g·m~(-2)和2.20 g·m~(-2),RRMSE分别为2.35%、7.07%(均小于20%,模型稳定)和21.05%(小于30%,模型大致稳定)。综合来看,特征衍生策略有效提高了模型的预测精度和普适性,在水稻氮素营养监测中具有应用价值。

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