一种花椰菜光谱氮素营养诊断模型的构建方法技术

本发明专利技术涉及一种花椰菜光谱氮素营养诊断模型的构建方法，基于植株吸氮量利用归一化植被指数NDVI值建立施氮数学模型N＝[83.079ln(x1)

【技术实现步骤摘要】
一种花椰菜光谱氮素营养诊断模型的构建方法


[0001]本专利技术属于植物营养诊断领域，涉及植物氮素营养诊断施肥技术，尤其涉及一种花椰菜光谱氮素营养诊断模型的构建领域。

技术介绍

[0002]光谱营养诊断是现代氮素营养诊断技术的主要方法，能够解决作物施肥过量，不及时等问题。不同的诊断方式有着不同的特点，传统的作物形态诊断虽然很简便，但受诊断者自身的因素影响较大，不同的诊断者有着不同诊断标准，因此导致诊断误差较大。实验室诊断是公认度最高的诊断方法，精确的氮素营养诊断结果被大众所接受，但破坏性较大会影响作物产量，同时时效性较差，作物缺素往往又是不可逆的，当作物出现缺素时如果不能及时诊断出来并对所缺元素进行及时的补充就会造成很严重的损失。
[0003]光谱营养诊断已经成为植物营养诊断发展的主流趋势，目前SPAD-502、GreenSeeKer光谱仪和高像素智能手机、相机都是新型营养诊断的主要硬件设施，而高像素智能手机、相机在植物营养诊断方面兴起时间较短目前还未被广大人群所接受。SPAD-502、GreenSeeKer光谱仪作为现代最为认可的两种光学仪器，大量的研究证明这两种光学仪器都能很好的反应植株氮素丰缺程度进行作物产量预测。虽然目前有很多研究案例，但大多都只停留在实验室阶段，小麦、水稻、棉花这几种作物有少量运用，对于大量用肥的蔬菜却很少研究。
[0004]花椰菜是一种需氮量很高的作物，在其生长过程中常常存在氮肥施用过量，或者施用不及时的情况，从而导致肥料浪费，土壤盐渍化酸化，引起耕地质量下降，不但没有促进作物增产反而使农作物减产，因此科学施肥就显得尤为重要。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对
技术介绍
中存在的技术问题，提出了一种花椰菜光谱氮素营养诊断模型的构建方法，通过运用GreenSeeKer光谱仪对花椰菜进行光谱数据采集，并基于植株吸氮量利用归一化植被指数NDVI值建立施氮数学模型进行花椰菜的施氮指导。本专利技术方法可用于指导花椰菜的最佳氮肥施用量，不会造成氮肥的施用过量或者施用不及时，提高了花椰菜氮肥的利用率，减少化学肥量料的施用，有效解决当下农业发展与环境之间的问题。
[0006]本专利技术提出的一种花椰菜光谱氮素营养诊断模型的构建方法，该方法基于植株吸氮量利用归一化植被指数NDVI值建立施氮数学模型N＝[83.079ln(x1)-203.27-0.172e
8.2176x2
]/b，其中N为花椰菜施氮肥量，x1为定值天数，x2为NDVI实测值，b为肥料利用率。
[0007]进一步地，所述定值天数x1范围为：11天≤x1≤80天。
[0008]进一步地，所述NDVI实测值x2范围为：0≤x2≤1。
[0009]进一步地，所述肥料利用率b＝(常规施肥区吸氮量-无肥区吸氮量)/(施肥量
×
养分含量)，其中，所述施肥量为种植过程中的肥料施用量，所述养分含量为施用的肥料纯量
养分。
[0010]进一步地，通过花椰菜的施氮水平试验找到花椰菜的吸氮规律与最佳施氮量。
[0011]进一步地，对最佳施氮量试验处理的吸氮量与定植天数进行线性分析。
[0012]进一步地，所述吸氮量(kg/hm2)＝植株全氮含量(％)
×
植株生物量(kg/hm2)
×
11％。
[0013]进一步地，所述植株全氮含量可通过凯氏定氮法测定。
[0014]进一步地，通过在整个试验过程中得到的花椰菜冠层光谱数据NDVI值与花椰菜的吸氮量进行线性拟合。
[0015]进一步地，所述运用GreenSeeKer光谱仪获取花椰菜整个生育期的冠层光谱数据的步骤包括：获取时间为花椰菜第一次追肥后，在早上9:00-12：00之间进行光谱数据的采集，并每三天采集一次，直到花椰菜收获为止；随机选取同一处理的花椰菜，将GreenSeeKer光谱仪自带的侧量仪器平行放置在距离花椰菜冠层80cm处，长按开关并匀速走动，当匀速走过距离为1米时松开开关；重复上述操作3次；所测值会自动记录在GreenSeeKer光谱仪中，测量完后将数据导出即可。
[0016]在其中一个优选实施例中，将所述模型在花椰菜的氮肥施用中进行应用，当所述花椰菜施氮肥量N为负值时，此时的花椰菜不用施肥。
[0017]GreenSeeKer光谱仪普遍应用在作物营养诊断方面，在玉米，水稻，小麦，棉花等长期作物方面应用较广，但在蔬菜营养诊断方面基本没有，原因在于蔬菜的生长周期较短，种植面积分布较分散，冠层长势不均一，在测定NDVI值时容易饱和，导致测量值不具有代表性。
[0018]本专利技术提出的一种花椰菜光谱氮素营养诊断模型的构建方法，通过氮水平试验得到最佳施氮量，在此基础上，先对最佳施氮量试验处理的吸氮量与定植天数进行线性分析，得到回归方程：
[0019]y＝83.0790ln(x1)-203.2700
[0020]R2＝0.9182
①
，
[0021]其中，11d≤x1≤80d，方程中x1为定值天数，y为最佳吸氮量，当花椰菜定植后将任意一天带入方程
①
中即可知道当天花椰菜的最佳产量的吸氮量。
[0022]再通过在整个试验过程中得到的花椰菜冠层光谱数据NDVI值与花椰菜的吸氮量进行线性拟合，得到回归方程：
[0023]y＝0.1720e
8.2176x
[0024]R2＝0.8638
②
，
[0025]最后，将以上方程结合即可得出
③
即花椰菜的施氮量，也就是本专利技术的施氮模型，施氮量＝
①-②
/肥料利用率，即施氮量＝[83.0790ln(x1)-203.2700-0.1720e
8.2176x2
]/b。x1为定植天数且11d≤x1≤80d，x2为NDVI实测值0≤x2≤1。
[0026]同时本专利技术对所述施氮模型进行了验证，与常规施肥相比，在保证产量和品质不变的情况下，氮肥施用减少了69.9％，能够做到精准施肥，效果显著。
[0027]运用本专利技术的施氮模型指导施肥，能够精确、快速的预测花椰菜氮肥需要量，同时能够有效地减少化肥的施用量，且保证产质量不变，从而达到保护环境的目的，同时我们也可以运用本专利技术的施氮模型构建的方法去构建其他的蔬菜施肥模型，达到化肥减量、作物
不减产的目的。
[0028]针对蔬菜的生长周期较短，种植面积分布较分散，冠层长势不均一，在测定NDVI值时容易饱和的问题，我们通过大田小区试验，统一管理，增加光谱数据NDVI值的测量次数，减少误差，最后通过组合得到施氮模型。
[0029]本专利技术原理在于，利用花椰菜体内对400nm-760nm的可见光波段、760nm-1100nm的短波近红外波段和1100nm-2526nm的长波近红外波段具有集中的吸收和反射特性进行氮素分析的诊断技术，来诊断花椰菜生长状况。研究发现，花椰菜用于光合作用的叶绿素本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种花椰菜光谱氮素营养诊断模型的构建方法，其特征在于，该方法基于植株吸氮量利用归一化植被指数NDVI值建立施氮数学模型N＝[83.079ln(x1)-203.27-0.172e
8.2176x2
]/b，其中N为花椰菜施氮肥量，x1为定值天数，x2为NDVI实测值，b为肥料利用率。2.根据权利要求1所述的一种花椰菜光谱氮素营养诊断模型的构建方法，其特征在于，所述定值天数x1范围为：11天≤x1≤80天。3.根据权利要求1所述的一种花椰菜光谱氮素营养诊断模型的构建方法，其特征在于，所述NDVI实测值x2范围为：0≤x2≤1。4.根据权利要求1所述的一种花椰菜光谱氮素营养诊断模型的构建方法，其特征在于，所述肥料利用率b＝(常规施肥区吸氮量-无肥区吸氮量)/(施肥量
×
养分含量)，其中，所述施肥量为种植过程中的肥料施用量，所述养分含量为施用的肥料纯量养分。5.根据权利要求1所述的一种花椰菜光谱氮素营养诊断模型的构建方法，其特征在于，通过花椰菜的施氮水平试验找到花椰菜的吸氮规律与最佳施氮量。6.根据权利要求5所述的一种花椰菜光谱氮素营养诊断模型的构建方法，其特征在于，对最佳施氮量试验处理的吸氮量与定植...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭银，张仁礼，达布希拉图，
申请(专利权)人：云南农业大学，
类型：发明
国别省市：