一种基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法技术

本发明专利技术公开了一种基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法通过采集拔节期双季稻冠层光谱数据无损估算实时叶面积指数LAI，再结合双季稻目标产量下的最大叶面积指数LAImax、总需氮量TFDkg·hm‑2和单位叶面积指数需氮量LND△LAI，kg·hm‑2，按照公式计算得到双季稻穗肥追氮量FNR kg·hm‑2，可以快速、准确地估测出双季稻实时叶面积指数，进而计算出双季稻穗肥追氮量来精确指导双季稻氮肥投入。

A spectral based method for controlling nitrogen uptake in double cropping rice spike fertilizer

The present invention discloses a spectrum-based method for adjusting and controlling panicle fertilizer topdressing nitrogen in Double-cropping rice, which estimates the real-time leaf area index LAI by collecting the canopy spectral data of double-cropping rice at jointing stage, and then combines the maximum leaf area index LAImax, the total nitrogen requirement TFDkg hm_2 and the nitrogen requirement LND Delta LAI, kg LAI under the target yield of double-cropping rice. Hm_2. According to the formula, FNR kg hm8209

【技术实现步骤摘要】
一种基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法
本专利技术属于作物栽培精确管理
，涉及一种双季稻穗肥追氮调控方法。
技术介绍
优质、高产、高效、生态、安全是目前发展双季稻生产的重要目标，而对双季稻生长状况进行实时无损监测与精确诊断调控是实现这一目标的关键技术环节。传统的双季稻栽培调控模式具有一定的粗旷性和非定量化等特点，难以满足现代双季稻生产的科学化和精确化要求。目前生产上缺乏实时、准确、定量地无损监测与诊断调控双季稻生长状况的技术，主要依赖“目视看苗施肥”、叶色卡和基于单个叶片器官层次的叶绿素仪SPAD等经验性和半定量化的调控管理措施，结果常导致生产上较为普遍的施氮肥量大、利用率低、环境污染重等系列不良后果，从而影响双季稻生产的丰产提质增效。基于反射光谱监测诊断双季稻生长状况是实现双季稻长势实时、无损、快速诊断的有效工具和手段。与传统的监测诊断手段相比，该技术快速、无损、省时、省力，而且信息获取量大，是双季稻精确管理中实施变量投入不可或缺的关键支撑技术。因此，建立这种快速方便、准确有效的基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法，对于科学、实时、精确地指导双季稻生产管理具有十分重要的现实意义和应用价值。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述现有技术的不足，提出一种基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法，该方法可以快速、准确地估测出双季稻实时叶面积指数，进而计算出双季稻穗肥追氮量来精确指导双季稻氮肥投入。一种基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法，采集拔节期双季稻冠层光谱数据无损估算实时叶面积指数LAI，再结合双季稻目标产量下的最大叶面积指数LAImax、总需氮量TFDkg·hm-2和单位叶面积指数需氮量LND△LAI，kg·hm-2，按照如下公式(1)得到双季稻穗肥追氮量FNR，kg·hm-2；FNR＝(LAImax-LAI)×LND△LAI(1)。一种基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法，所述的双季稻目标产量下的最大叶面积指数LAImax是通过当地高产条件下的历史数据获得。一种基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法，所述的拔节期实时叶面积指数LAI是通过获得双季稻冠层的差值植被指数无损估算求得，计算公式如式(2)所示，拔节期双季稻冠层的差值植被指数DVI，可以通过公式(3)求得：LAI＝a×DVI+b(2)；DVI＝R810–R720(3)；式(2)中，a、b为方程系数，早稻a、b值分别为31.371、0.1239，晚稻a、b值分别为17.187、1.7342；式(3)中，R810和R720分别为拔节期双季稻冠层810nm和720nm的光谱反射率，光谱反射率测定采用作物生长监测诊断仪，测定时测量探头垂直向下，离冠层1m，每个小区测定3点取平均值作为该小区光谱反射率值。一种基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法，所述的双季稻目标产量下的单位叶面积指数需氮量LND△LAI，可以通过公式(4)求得：LND△LAI＝TFD/LAImax(4)；式(4)中，TFD为获得目标产量的总需氮量(kg·hm-2)，可以通过当地高产条件下的历史数据获得。其中最大叶面积指数LAImax与目标产量的总需氮量TFD见图一中数据。本专利技术的有益效果本专利技术采用的方法可以快速、准确地估测出双季稻实时叶面积指数，进而计算出双季稻穗肥追氮量来精确指导双季稻氮肥投入。附图说明图一为江西省南昌县、新干县主栽早、晚稻品种参数。具体实施方式实施例12015年在江西省南昌县和新干县试验基地开展了双季稻穗肥追氮调控试验，以测试基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法。南昌县供试早稻和晚稻品种分别为中嘉早17和五丰优T025，新干县供试早稻和晚稻品种分别为株两优1号和五丰优T025，每个试验点均设置4块田，基肥和分蘖肥按当地常规用量施用，在此基础上使用本专利技术涉及的双季稻追氮调控方法进行双季稻穗肥追氮量的定量估算和推荐，从而获得基于田块和长势差异的不同氮肥施用量。下面以南昌县早稻品种中嘉早17田块1的穗肥追氮量为例，说明本专利技术方法的计算过程如下：①于拔节期采用作物生长监测诊断仪测得早稻品种中嘉早17田块1冠层810nm(R810)和720nm(R720)的光谱反射率，每块田测3次取平均值，并计算出差值植被指数值DVI＝R810-R720＝0.36-0.21＝0.14。②将计算得到的差值植被指数值DVI代入早稻叶面积指数光谱监测模型(LAI＝31.371×DVI+0.1239)计算出拔节期实时叶面积指数值LAI为4.52。③咨询当地水稻栽培专家或通过当地高产条件下的历史数据获得早稻品种中嘉早17获得目标产量的最大叶面积指数值LAImax和总需氮量值TFD，分别取值6.2和142.5kg·hm-2，进而计算得出获得单位叶面积指数需氮量LND△LAI＝TFD/LAImax＝142.5/6.2＝22.98kg·hm-2。④将上述值代入穗肥追氮量调控模型[FNR＝(LAImax–LAI)×LND△LAI]中，即可计算得出早稻品种中嘉早17田块1的穗肥追氮量FNR＝(6.2–4.52)×22.98＝38.61kg·hm-2。同理，利用本专利技术方法可以计算得到南昌县早稻品种中嘉早17和晚稻五丰优T025，以及新干县早稻品种株两优1号和晚稻品种五丰优T025示范田块的穗肥追氮量，具体结果见表1。表1基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方案实施例22015年和2016年在江西省南昌县和新干县试验基地设置2个不同栽培方案的田间氮肥试验，分别为调控方案和农户方案，两个方案的基肥和分蘖肥按当地常规用量施用。调控方案的穗肥追氮量由本专利技术方法计算生成，农户方案的穗肥追氮量按当地农户常规用量施用，从而比较评价本专利技术与农户常规种植的产量和经济效益。南昌县供试早稻和晚稻品种分别为中嘉早17和五丰优T025，新干县供试早稻和晚稻品种分别为株两优1号和五丰优T025。结果见表2，与农户方案相比，通过本专利技术方法生成的调控方案表现出明显的增产和节氮优势，提高了氮肥利用率和经济效益，较农户方案平均增产6.26％、节氮5.3％。说明本专利技术方法可快速方便、准确的生成双季稻穗肥追氮量，实现了双季稻生产管理的精确化和数字化，切实提高了双季稻生产管理的信息化水平和综合效益。表2不同栽培方案的增产与节氮效应比较本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法，其特征在于：采集拔节期双季稻冠层光谱数据无损估算实时叶面积指数LAI，再结合双季稻目标产量下的最大叶面积指数LAImax、总需氮量TFDkg·hm‑2和单位叶面积指数需氮量LND△LAI，kg·hm‑2，按照如下公式(1)得到双季稻穗肥追氮量FNR，kg·hm‑2；FNR＝(LAImax‑LAI)×LND△LAI    (1)。

【技术特征摘要】
1.一种基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法，其特征在于：采集拔节期双季稻冠层光谱数据无损估算实时叶面积指数LAI，再结合双季稻目标产量下的最大叶面积指数LAImax、总需氮量TFDkg·hm-2和单位叶面积指数需氮量LND△LAI，kg·hm-2，按照如下公式(1)得到双季稻穗肥追氮量FNR，kg·hm-2；FNR＝(LAImax-LAI)×LND△LAI(1)。2.根据权利要求1所述的一种基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法，其特征在于：所述的双季稻目标产量下的最大叶面积指数LAImax是通过当地高产条件下的历史数据获得。3.根据权利要求1所述的一种基于光谱的双季稻穗肥追氮调控方法，其特征在于：所述的拔节期实时叶面积指数LAI是通过获得双季稻冠层的差值植被指数无损估算求得，计算公式如式(2)所示，拔节期双季稻冠层的差值植被指...

【专利技术属性】
技术研发人员：李艳大，舒时富，陈立才，叶春，孙滨峰，王康军，黄俊宝，谢晟，
申请(专利权)人：江西省农业科学院农业工程研究所，
类型：发明
国别省市：江西,36