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基于主动冠层光谱仪的莴苣生物量及氮素营养状况估测

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[目的]研究冠层光谱技术在蔬菜氮素营养诊断中应用的可行性和提高其准确性的方法,为推进蔬菜氮素营养管理与施肥推荐提供快速无损检测技术.[方法]以茎菜类蔬菜—莴苣(Lactuca sativa L.)为研究对象进行田间试验.设置5个化肥年施用梯度:0、108、162、216、270kg/hm2,在莴苣幼苗期、莲座期、茎形成期和收获期,利用GreenSeeker冠层光谱仪获取冠层光谱特征值—植被归一化指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),并测定植株生物量和含氮量.评估用生育期NDVI和RVI值预测蔬菜生物量和氮素营养的可行性与准确性,并验证用移栽天数校正提高全生育期光谱值预测精度的可行性.[结果]NDVI和RVI与莴苣地上部生物量(AGB)、根冠比(RTS)、植株吸氮量(PNU)和植株氮浓度(PNC)等指标间均存在显著相关关系,尤其以NDVI相关性更高.相关性分析结果表明,NDVI与AGB和PNU呈正相关,相关系数分别介于0.779～0.945和0.819～0.938;与RTS和PNC呈负相关,相关性系数介于-0.367～-0.844和-0.328～-0.732.对比不同时期,莲座期和茎形成期的NDVI值对莴苣生物量和氮素营养指标预测的准确性较高,对AGB、RTS、PNU和PNC预测准确性分别为0.76～0.92、0.37～0.71、0.77～0.88和0.34～0.54.利用两年NDVI值建立各时期莴苣生物量和氮素营养状况统一预测方程,莲座期方程最为准确,对AGB、RTS、PNU、PNC预测准确性分别为73％、48％、52％、31％.综合全生育预测方程,冠层光谱仪测定的NDVI值对莴苣生物量和氮素营养预测指标的准确性较高,基于NDVI值的AGB、RTS、PNU和PNC预测方程准确度分别为54％、43％、57％和26％.引入移栽天数(DAT)对该预测方程进行校正后,AGB、PNU和PNC预测方程的准确度分别提高至62％、71％和34％.[结论]基于冠层光谱仪测定的各生育期的植被归一化指数(NDVI)可准确预测莴苣的生物量和氮素营养状况,尤以莲座期的预测结果最为准确.经移栽天数(DAT)校正后,基于全生育期的NDVI值建立的预测方程对AGB、PNU的预测准确度可分别提高到62％和71％,基本满足莴苣类低覆盖度蔬菜作物的氮素营养管理.
Estimating lettuce(Lactuca sativa L.)biomass and nitrogen status using an active canopy sensor

纪荣婷、闵炬、王远、陆志新、路广、施卫明

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生态环境部南京环境科学研究所,江苏南京210042

中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室,江苏南京210008

宜兴市蔬菜办公室,江苏宜兴214206

莴苣 冠层光谱仪 NDVI值 RVI值 氮素营养预测

国家重点研发计划项目江苏省农业科技自主创新资金项目山东省重大科技创新工程项目

2017YFD0800404CX1810052019JZZY010701

2021

10.11674/zwyf.20262

植物营养与肥料学报
中国植物营养与肥料学会

植物营养与肥料学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.331
ISSN：1008-505X
年,卷(期)：2021.27(1)
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