一种利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法技术

本发明专利技术公开了一种利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法，所述利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法包括：S1：利用无人机多光谱版采集水稻植株冠层多光谱图像，其中，所述水稻植株冠层多光谱图像是根据处于拔节期的水稻植株样本采集到的；S2：对所述水稻植株冠层多光谱图像集进行处理，得到冠层光谱值；S3：利用所述冠层光谱值，得到近红外归一化植被指数；S4：对所述水稻植株样本进行氮营养测定，得到测定结果；S5：根据所述近红外归一化植被指数和所述测定结果，得到所述冠层光谱值和相对于所述测定结果的定量监测模型；S6：根据所述定量监测模型，得到水稻拔节期氮营养估算结果。结果。

【技术实现步骤摘要】
一种利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法


[0001]本专利技术涉及水稻种植
，具体涉及一种利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法。

技术介绍

[0002]氮素是水稻生长发育过程中所必需的元素，参与水稻体内重要化合物的合成，只有合理的氮肥用量才能确保水稻的正常生长发育。在水稻拔节期，氮素与光合作用以及干物质积累量密切相关。适量的氮素能够促光合作用和干物质积累，而氮素供应不足则会导致水稻生长发育不良，除此以外，过量的氮肥施用不仅会在一定程度降低产量、水稻倒伏、引起气候变暖、水体富营养化等一系列环境污染问题。
[0003]在水稻生育期内，基于两波段的植被指数在氮含量大于3时，光谱指数会出现严重的饱和现象，影响了在水稻氮营养诊断上的准确性。而拔节期水稻氮含量处于该范围。前人采用实验室近景高光谱技术能够准确的在水稻拔节期进行作物氮营养诊断，然而在基于田块尺度上的近景高光谱技术无法获取大面积的光谱信息，并且监测设备贵、无法进行大面积推广使用。卫星遥感在一定程度上能够进行对大尺度的地块的作物氮营养诊断，然而其精确度低、重访周期长、影像分辨率粗糙，无法达到实时和精准诊断的效果。
[0004]消费级无人机价格低廉、具有很高的时效性、空间分辨率高，作业成本以及损耗风险低、精准诊断等优点，可以高效、快速的获取较大面积农田的厘米级遥感影像，能够有效的辅助调控农业经营者进行作业管理与调控，适合在个体农户和合作社大面积推广使用。目前，基于植被指数的经验统计模型被广泛的应用于无人机载尺度作物营养生理的无损监测。但是基于消费级无人机在水稻拔节期氮营养诊断避免过饱和现象的高精度植被指数估算模型还未见报道。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法，以能够快速诊断水稻氮营养，从而能够合理使用氮肥。
[0006]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
[0007]本专利技术提供一种利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法，所述利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法包括：
[0008]S1：利用无人机多光谱版采集水稻植株冠层多光谱图像，其中，所述水稻植株冠层多光谱图像是根据处于拔节期的水稻植株样本采集到的；
[0009]S2：对所述水稻植株冠层多光谱图像集进行处理，得到冠层光谱值；
[0010]S3：利用所述冠层光谱值，得到近红外归一化植被指数；
[0011]S4：对所述水稻植株样本进行氮营养测定，得到测定结果；
[0012]S5：根据所述近红外归一化植被指数和所述测定结果，得到所述冠层光谱值和相对于所述测定结果的定量监测模型；
[0013]S6：根据所述定量监测模型，得到水稻拔节期氮营养估算结果。
[0014]可选择地，所述步骤S1中，设置所述无人机的飞行高度范围为80
‑
120m，航向重叠率为80％，旁向重叠率为70％。
[0015]可选择地，所述步骤S2中，所述冠层光谱值包括处于红光R
red
(650nm
±
20nm)波段的光谱值和处于近红外R
nir
(840nm
±
20nm)波段的光谱值；
[0016]所述步骤S3中，所述近红外归一化植被指数NNVI为：
[0017][0018]其中，R
nir
为处于近红外R
nir
(840nm
±
20nm)波段的光谱值，R
red
为处于红光R
red
(650nm
±
20nm)波段的光谱值。
[0019]可选择地，所述步骤S4包括：
[0020]S41：对所述水稻植株样本按照茎、叶、穗分类并进行标记，得到分类后的水稻植株样本；
[0021]S42：将所述分类后的水稻植株样本放入烘箱，设置烘箱温度小于105℃，以对所述分类后的水稻植株样本进行杀青操作，得到杀青后的水稻植株样本；
[0022]S43：调整所述烘箱的温度为70℃，并对所述杀青后的水稻植株样本进行烘干操作，得到烘干后的水稻植株样本；
[0023]S44：对所述烘干后的水稻植株样本进行称重，分别得到所述茎、叶、穗的干重重量；
[0024]S45：研磨所述烘干后的水稻植株样本至粉碎，得到粉碎后的水稻植株样本；
[0025]S46：根据所述粉碎后的水稻植株样本和所述干重重量，利用杜马仕燃烧法和/或凯氏定氮法，得到所述水稻植株样本拔节期的氮营养测定结果。
[0026]可选择地，所述氮营养包括全氮含量和全氮累积量，所述全氮含量包括冠层全氮含量，所述全氮累积量包括冠层全氮累积量和地上部全氮累积量，所述全氮含量和所述全氮累积量的计算公式为：
[0027]冠层全氮含量＝叶片全氮含量
[0028]冠层全氮累积量＝叶片全氮含量*叶片干物质量
[0029]地上部全氮累积量＝叶片全氮含量*叶片干物质量+茎秆全氮含量*茎秆干物质量。
[0030]可选择地，所述步骤S5包括：
[0031]对所述近红外归一化植被指数和所述氮营养做氮营养相关函数的指数函数拟合，得到拟合函数；
[0032]将所述拟合函数作为所述定量监测模型输出。
[0033]可选择地，所述氮营养相关函数为：
[0034]y＝ae
bx
[0035]所述拟合函数包括冠层全氮含量的拟合函数、冠层全氮累积量的拟合函数和地上部全氮累积量的拟合函数；
[0036]所述冠层全氮含量的拟合函数y1为：
[0037]y1＝1.4741e
1.4775x
[0038]所述冠层全氮累积量的拟合函数y2为：
[0039]y2＝1.3271e
73395x
[0040]所述地上部全氮累积量的拟合函数y3为：
[0041]y3＝2.1307e
7.404x
[0042]其中，x表示近红外归一化植被指数，a、b为常数。
[0043]本专利技术具有以下有益效果：
[0044]本专利技术方法可以快速、无损、简便地得到水稻拔节期氮营养，为水稻拔节期氮营养快速诊断和合理施用氮肥提供依据，本专利技术方法不需要化学试剂、光谱波段获取数量少和算法简单。
附图说明
[0045]图1为本专利技术所提供的利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法的流程图；
[0046]图2为水稻冠层NNVI值与水稻氮营养拟合结果示意图，其中样本量为54；
[0047]图3为外部验证集待测水稻氮营养结果示意图，其中样本量为27。
具体实施方式
[0048]以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。
[0049]实施例
[0050]本专利技术提供一种利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法，参考图1所示，所述利用植被指数估算水稻本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法，其特征在于，所述利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法包括：S1：利用无人机多光谱版采集水稻植株冠层多光谱图像，其中，所述水稻植株冠层多光谱图像是根据处于拔节期的水稻植株样本采集到的；S2：对所述水稻植株冠层多光谱图像集进行处理，得到冠层光谱值；S3：利用所述冠层光谱值，得到近红外归一化植被指数；S4：对所述水稻植株样本进行氮营养测定，得到测定结果；S5：根据所述近红外归一化植被指数和所述测定结果，得到所述冠层光谱值和相对于所述测定结果的定量监测模型；S6：根据所述定量监测模型，得到水稻拔节期氮营养估算结果。2.根据权利要求1所述的利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法，其特征在于，所述步骤S1中，设置所述无人机的飞行高度范围为80
‑
120m，航向重叠率为80％，旁向重叠率为70％。3.根据权利要求2所述的利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述冠层光谱值包括处于红光R
red
(650nm
±
20nm)波段的光谱值和处于近红外R
nir
(840nm
±
20nm)波段的光谱值；所述步骤S3中，所述近红外归一化植被指数NNVI为：其中，R
nir
为处于近红外R
nir
(840nm
±
20nm)波段的光谱值，R
red
为处于红光R
red
(650nm
±
20nm)波段的光谱值。4.根据权利要求1所述的利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法，其特征在于，所述步骤S4包括：S41：对所述水稻植株样本按照茎、叶、穗分类并进行标记，得到分类后的水稻植株样本；S42：将所述分类后的水稻植株样本放入烘箱，设置烘箱温...

【专利技术属性】
技术研发人员：王洁，凌琪涵，石孝均，魏勇，宁强，
申请(专利权)人：西南大学，
类型：发明
国别省市：