文献类型： 中文期刊

作者： 魏全全 ¹ ; 芶久兰 ¹ ; 李飞 ² ; 郭松 ³ ; 张萌 ¹ ; 顾小凤 ¹ ; 尹旺 ² ; 陈明俊 ² ;

作者机构： 1.贵州省土壤肥料研究所

2.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

3.贵州省农业科学院农业科技信息研究所

关键词： 无人机;可见光遥感;马铃薯;氮素;估测

期刊名称： 核农学报

ISSN： 1000-8551

年卷期： 2024 年 38 卷 010 期

页码： 2003-2010

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为探究无人机可见光遥感技术快速、无损监测马铃薯氮素营养的可能性,于2020-2022年在贵州省威宁县开展马铃薯不同氮肥梯度大田试验,设置7个氮素水平(0、60、120、180、240、300和360 kg·hm-2),利用无人机搭载可见光传感器获取不同年份马铃薯块茎形成期冠层RGB高清影像,并同步测定马铃薯地上部氮素含量、生物量和氮素累积量等氮素营养指标,以2020-2021年数据作为建模数据,以2022年数据作为验证数据,建立氮素营养指标估测方程模型并绘制实测值和预测值的1∶1线性关系图.结果表明,与其他冠层光谱参数相比,红光和蓝光比值(R/B)能更好地表征马铃薯氮素营养指标,其与地上部氮素含量、生物量、氮素累积量的相关性均达到极显著水平(P<0.01),其中二次函数模型相关性均优于其他函数模型.利用2022年相同独立试验验证该模型准确性,地上部氮素含量、生物量、氮素累积量实测值与预测值的决定系数(R2)分别为0.949、0.977、0.977,均方根误差(RMSE)和相对误差(MRE)分别为0.368、0.149、0.073和10.42%、6.05%、8.85%,表明模型预测精度较好.综上,无人机可见光遥感可用于马铃薯氮素营养的评估预测,块茎形成期最佳预测参数为R/B,二次函数模型为最佳预测模型.本研究为马铃薯氮素营养无损评估预测提供了理论与实践依据.