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基于数字图像技术的马铃薯氮素营养估测及验证

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于2018-2019年在贵州省毕节市威宁县,以马铃薯为试验材料,连续2年开展不同氮素水平(0、120、240、300和360 kg· hm-2)田间试验.2018年采用数码相机分别在块茎形成期和块茎膨大期获取冠层图像数据,并同步采集植株,测定其氮素营养指标,分析冠层数码参数与氮素营养指标的相关性,筛选氮素营养指标估测的最优冠层数码参数,构建氮素营养指标的估测模型.利用2019年相同独立氮素水平试验,对上述方程模型精度进行验证并绘制1:1线性关系图.结果 表明:块茎形成期,冠层数码参数R/B(红光和蓝光比值)较其他冠层数码参数能更好地表征马铃薯氮素营养状况;块茎膨大期,冠层数码参数R/B、G/B(绿光和蓝光比值)和NBI(红光标准化值)均可表征马铃薯氮素营养状况,其中以R/B较好;利用2019年独立试验验证方程模型的准确性,结果表明,生物量和氮素累积量预测值和实测值的R2分别为0.911和0.888,均方根误差RMSE分别为0.685和25.115,相对误差RE分别为12.92%和23.41%,模型预测精度较好.数字图像技术可以进行马铃薯氮素营养的评估预测,评估时期为块茎形成期和块茎膨大期均可,最佳的预测参数为R/B,参数预测的最佳方程模型为直线方程.
Estimation and validation of nitrogen nutrition of potato based on digital image processing technology

魏全全、李飞、张萌、陈龙、苟久兰

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贵州省农业科学院土壤肥料研究所/农业部贵州耕地保育与农业环境科学观测实验站,贵阳550006

贵州省农业科学院马铃薯研究所/贵州马铃薯工程技术研究中心,贵阳550006

马铃薯 数字图像 氮素 估测 方程模型 验证

黔科合基础[2020]1Y123黔农科院青年基金[2018]63号

2021

生态学杂志
中国生态学学会

生态学杂志

CSTPCDCSCD
影响因子:1.439
ISSN:1000-4890
年,卷(期):2021.40(9)
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