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基于农田物联网设备CGMD-502的双季稻缺氮和干旱胁迫诊断研究

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通过3个氮肥水平和2个水分处理的田间小区试验,模拟双季稻遭遇不同逆境胁迫的情景,利用农田物联网设备CGMD-502采集早、晚稻归一化红边指数(NDRECGMD),并分析了NDRECGMD与农学参数(SPAD值、LAI)之间的相关关系以及该植被指数对双季稻不同程度缺氮和干旱胁迫的响应.结果发现:NDRECGMD与双季稻LAI之间具有较高的相关性,两者之间线性监测模型(LAI=32.25×NDRECGMD-2.34)的建模决定系数(R2)达到了0.72,检验均方根误差(RMSE)和偏差(bias)分别为1.25和0.80;NDRECGMD对双季稻缺氮和干旱胁迫具有较强的响应能力,在不同胁迫情景下的数值变化幅度略低于LAI,但与SPAD值相当.由此表明,农田物联网设备CGMD-502在生产中具有替代SPAD值和LAI诊断双季稻缺氮和干旱胁迫的实际应用潜力.研究结果对于促进农田物联网技术在双季稻生产中的应用及提高江西双季稻生产智慧管理水平具有重要意义.
Diagnosis of Nitrogen Deficiency and Drought Stress in Double-Cropping Rice Based on Farmland IoT Device CGMD-502

曹中盛、李艳大、黄俊宝、孙滨峰、潘玉霞、彭忻怡、田永超、何勇、冯旭萍

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江西省农业科学院 农业工程研究所,江西 南昌 330200

南京农业大学 国家信息农业工程技术中心,江苏 南京 210095

浙江大学 生物系统工程与食品科学学院,浙江 杭州 310029

双季稻 逆境胁迫 诊断 物联网 植被指数

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20202BBFL6304420212BBF61013JXXTCXQN202110

2023

10.19386/j.cnki.jxnyxb.2023.01.001

江西农业学报
江西省农业科学院 江西省农学会

江西农业学报

CSTPCD
影响因子：0.632
ISSN：1001-8581
年,卷(期)：2023.35(1)
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