.11北京_小麥會議楊武德教授

1、基于基于3S3S技術(shù)的冬小麥氮素調(diào)控技術(shù)的冬小麥氮素調(diào)控模型及管理系統(tǒng)研究模型及管理系統(tǒng)研究 1. 1.精準(zhǔn)變量施肥精準(zhǔn)變量施肥是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的趨勢是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的趨勢肥料利用率低肥料利用率低過量施肥過量施肥增加成本增加成本食品安全食品安全一、選題的背景資源浪費(fèi)資源浪費(fèi)污染環(huán)境污染環(huán)境施肥不足施肥不足不能發(fā)揮作物生產(chǎn)潛力不能發(fā)揮作物生產(chǎn)潛力2. 2.傳統(tǒng)推薦施肥方法有一定的局限性傳統(tǒng)推薦施肥方法有一定的局限性人力物力投入大人力物力投入大周期長周期長時效性差時效性差3. 3.利用利用3S3S技術(shù)指導(dǎo)精準(zhǔn)施肥發(fā)展迅速技術(shù)指導(dǎo)精準(zhǔn)施肥發(fā)展迅速快速無損快速無損 省時省力省時省力 觀測范圍大觀測范圍大

2、作物生物理化參數(shù)遙感監(jiān)測研究作物生物理化參數(shù)遙感監(jiān)測研究 氮素遙感監(jiān)測長勢遙感監(jiān)測 色素遙感監(jiān)測 遙感數(shù)據(jù)支持下的作物氮肥調(diào)控研究遙感數(shù)據(jù)支持下的作物氮肥調(diào)控研究 精確農(nóng)業(yè)管理分區(qū)劃分研究精確農(nóng)業(yè)管理分區(qū)劃分研究 作物施肥管理系統(tǒng)研究作物施肥管理系統(tǒng)研究 4. 4.利用遙感信息指導(dǎo)精準(zhǔn)施肥有一定進(jìn)展利用遙感信息指導(dǎo)精準(zhǔn)施肥有一定進(jìn)展綜上所述：綜上所述：學(xué)者對提取作物光譜反射吸收特征參數(shù)進(jìn)行了許多研學(xué)者對提取作物光譜反射吸收特征參數(shù)進(jìn)行了許多研究，取得較大進(jìn)展。究，取得較大進(jìn)展。遙感監(jiān)測模型不能用于建模外的時空條件；建立一定遙感監(jiān)測模型不能用于建模外的時空條件；建立一定區(qū)域的通用肥料遙感監(jiān)測模型

3、，用于指導(dǎo)氮肥管理的區(qū)域的通用肥料遙感監(jiān)測模型，用于指導(dǎo)氮肥管理的實(shí)踐卻很少。實(shí)踐卻很少。施肥管理分區(qū)的方法還在探索中。施肥管理分區(qū)的方法還在探索中。綜合運(yùn)用綜合運(yùn)用3S技術(shù)、專家系統(tǒng)，并結(jié)合作物氮素調(diào)控模技術(shù)、專家系統(tǒng)，并結(jié)合作物氮素調(diào)控模型及精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理分區(qū)劃分等技術(shù)尚未見報(bào)道。型及精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理分區(qū)劃分等技術(shù)尚未見報(bào)道。 5. 5.研究內(nèi)容研究內(nèi)容 明確冬小麥生理參數(shù)及品質(zhì)指標(biāo)的敏感波段范明確冬小麥生理參數(shù)及品質(zhì)指標(biāo)的敏感波段范 圍及特征光譜參數(shù)；圍及特征光譜參數(shù)； 利用肥料運(yùn)籌知識模型確定施肥初值；建立冬利用肥料運(yùn)籌知識模型確定施肥初值；建立冬 小麥臨界氮濃度稀釋模型和異速生長模型；利小

4、麥臨界氮濃度稀釋模型和異速生長模型；利 用用SPOT-5SPOT-5遙感信息，建立冬小麥地上部生物量遙感信息，建立冬小麥地上部生物量 及氮積累量遙感估算模型。及氮積累量遙感估算模型。 建立科學(xué)合理的縣級冬小麥氮肥調(diào)控管理分區(qū)建立科學(xué)合理的縣級冬小麥氮肥調(diào)控管理分區(qū) 體系。體系。二、研究方法二、研究方法1. 1.研究區(qū)概況研究區(qū)概況 河南省安陽縣地處東經(jīng)河南省安陽縣地處東經(jīng)1135311445，北緯北緯35573621之間，屬之間，屬北暖溫帶大陸性北暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候季風(fēng)氣候。多年平均降雨量。多年平均降雨量570毫米，降雨分布極毫米，降雨分布極不均勻，多集中在秋季，降雨量占全年降雨量的不均勻，

5、多集中在秋季，降雨量占全年降雨量的70%左右左右 。土質(zhì)多為。土質(zhì)多為粘壤土粘壤土，適宜耕作。，適宜耕作。不同年份和施氮水平下冬小麥大田試驗(yàn)不同年份和施氮水平下冬小麥大田試驗(yàn)明確冬小麥生理參數(shù)及明確冬小麥生理參數(shù)及品質(zhì)指標(biāo)的敏感波段范品質(zhì)指標(biāo)的敏感波段范圍及特征光譜參數(shù)圍及特征光譜參數(shù)SPOT5遙感數(shù)據(jù)遙感數(shù)據(jù)地面冠層光譜地面冠層光譜冬小麥生理參數(shù)冬小麥生理參數(shù)及品質(zhì)指標(biāo)及品質(zhì)指標(biāo)冬小麥的臨界冬小麥的臨界氮濃度模型及氮濃度模型及異速生長模型異速生長模型冬小麥氮肥冬小麥氮肥調(diào)控模型調(diào)控模型樣點(diǎn)試驗(yàn)樣點(diǎn)試驗(yàn)冬小麥地上部生物量及冬小麥地上部生物量及氮積累遙感估算模型氮積累遙感估算模型檢驗(yàn)檢驗(yàn)安陽縣土

6、壤等調(diào)查安陽縣土壤等調(diào)查縣域冬小麥氮肥縣域冬小麥氮肥調(diào)控分區(qū)技術(shù)體調(diào)控分區(qū)技術(shù)體系系基于基于3S技術(shù)的冬小麥氮技術(shù)的冬小麥氮肥管理信息系統(tǒng)肥管理信息系統(tǒng)2. 2. 技術(shù)路線技術(shù)路線 3. 3.試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)地于試驗(yàn)地于2008-2010年連續(xù)兩年在安陽縣農(nóng)年連續(xù)兩年在安陽縣農(nóng)科所試驗(yàn)田科所試驗(yàn)田(11878 E, 3204 N)進(jìn)行。進(jìn)行。供試品種為周麥供試品種為周麥16。設(shè)設(shè)2種氮肥運(yùn)籌方式種氮肥運(yùn)籌方式10和和32（基肥：拔（基肥：拔節(jié)期追肥）；節(jié)期追肥）；3個氮素水平，分別為個氮素水平，分別為100、200和和300kghm-2，另設(shè)不施，另設(shè)不施N肥處理為肥處理為0對照，對照，隨

7、機(jī)區(qū)組排列。小區(qū)面積隨機(jī)區(qū)組排列。小區(qū)面積60*60=3600平方米。平方米。采樣時期分別為采樣時期分別為6個生育期（返青期、拔節(jié)個生育期（返青期、拔節(jié)初期、孕穗期、揚(yáng)花期、灌漿期和成熟期）。初期、孕穗期、揚(yáng)花期、灌漿期和成熟期）。 （1 1）大田試驗(yàn)）大田試驗(yàn)表表1 冬小麥?zhǔn)┓史桨付←準(zhǔn)┓史桨窽able 1 Fertilization schedule of winter wheat 在河南省安陽縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)選擇分布分散、有在河南省安陽縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)選擇分布分散、有代表性、小麥長勢比較均勻樣點(diǎn)代表性、小麥長勢比較均勻樣點(diǎn)37個，面積不個，面積不小于小于90 m90 m，小麥品種為：周麥，小麥品種為：

8、周麥16、矮抗、矮抗58、鄭麥、鄭麥366。采樣時期與獲取遙感信息同步。采樣時期與獲取遙感信息同步。（2 2）樣點(diǎn)試驗(yàn)）樣點(diǎn)試驗(yàn)圖圖1 1 取樣點(diǎn)分布圖取樣點(diǎn)分布圖 采用美國采用美國Trimble公司產(chǎn)品公司產(chǎn)品GeoXT便攜式全便攜式全球衛(wèi)星導(dǎo)航定位儀。在安陽縣范圍內(nèi)確定球衛(wèi)星導(dǎo)航定位儀。在安陽縣范圍內(nèi)確定393個個土壤取樣點(diǎn)。采樣深度為土壤取樣點(diǎn)。采樣深度為020 cm的冬小麥生長的冬小麥生長關(guān)系最密切的耕作層，每個取樣點(diǎn)取關(guān)系最密切的耕作層，每個取樣點(diǎn)取5個土壤樣個土壤樣品的混合土樣。獲取的土壤樣品經(jīng)自然風(fēng)干，過品的混合土樣。獲取的土壤樣品經(jīng)自然風(fēng)干，過篩后利用常規(guī)方法進(jìn)行了篩后利用常規(guī)

9、方法進(jìn)行了全氮、堿解氮、有機(jī)質(zhì)、全氮、堿解氮、有機(jī)質(zhì)、含水量含水量的測定。安陽縣土壤調(diào)查試驗(yàn)用于建立縣的測定。安陽縣土壤調(diào)查試驗(yàn)用于建立縣級冬小麥級冬小麥氮肥調(diào)控管理分區(qū)體系氮肥調(diào)控管理分區(qū)體系。 3. 3.安陽縣土壤調(diào)查安陽縣土壤調(diào)查表表2 2 多光譜指數(shù)計(jì)算方法及出處多光譜指數(shù)計(jì)算方法及出處12RR12RR1212RRRRDVINDVI5 . 0.51ReRedNIRdNIRRRRR5 . 0Re2)( 8) 12 (12 ( 5 . 0dNIRNIRNIRRRRR三、結(jié)果與分析三、結(jié)果與分析1. 冬小麥氮素營養(yǎng)冠層反射光譜監(jiān)測冬小麥氮素營養(yǎng)冠層反射光譜監(jiān)測 2. 光譜參數(shù)與長勢指標(biāo)及土壤

10、氮素的關(guān)系光譜參數(shù)與長勢指標(biāo)及土壤氮素的關(guān)系 3. 冬小麥氮肥調(diào)控模型冬小麥氮肥調(diào)控模型 4. 基于基于3S技術(shù)的縣域冬小麥氮肥調(diào)控分區(qū)管理研究技術(shù)的縣域冬小麥氮肥調(diào)控分區(qū)管理研究 圖圖2 不同生育期冬小麥冠層光譜反射率不同生育期冬小麥冠層光譜反射率 在可見光范圍內(nèi)（在可見光范圍內(nèi)（460-670nm460-670nm），各處理的反射值均較小，在近紅外），各處理的反射值均較小，在近紅外區(qū)（區(qū)（780-1260nm780-1260nm）呈強(qiáng)烈反射，從圖中的反射曲線可以看出在孕穗期和）呈強(qiáng)烈反射，從圖中的反射曲線可以看出在孕穗期和揚(yáng)花期冬小麥冠層的反射率較其它生育時期有明顯提高。揚(yáng)花期冬小麥冠層的

11、反射率較其它生育時期有明顯提高。 圖圖3 冬小麥冠層單波段反射率與氮積累量的相關(guān)性冬小麥冠層單波段反射率與氮積累量的相關(guān)性 通過對全生育期單波段與植株氮積累量的相關(guān)分析表明，氮積累量通過對全生育期單波段與植株氮積累量的相關(guān)分析表明，氮積累量與可見光波段（與可見光波段（460-730nm460-730nm）呈）呈負(fù)相關(guān)負(fù)相關(guān)，與近紅外波段，與近紅外波段780-1260nm780-1260nm呈正相呈正相關(guān)關(guān)，其中返青期與近紅外波段和灌漿期與可見光波段的相關(guān)性較差。，其中返青期與近紅外波段和灌漿期與可見光波段的相關(guān)性較差。 對不同處理分析發(fā)現(xiàn)，未施氮處理的對不同處理分析發(fā)現(xiàn)，未施氮處理的NDVIN

12、DVI（歸一化植被指數(shù)）和（歸一化植被指數(shù)）和RVIRVI（比值植被指數(shù)）的數(shù)值均低于施氮處理，并隨著施氮量的增加而（比值植被指數(shù)）的數(shù)值均低于施氮處理，并隨著施氮量的增加而加大。加大。 從組合波段來看，由可見光從組合波段來看，由可見光550550、650650和近紅外波段組成的和近紅外波段組成的NDVINDVI與葉綠素和全氮的相關(guān)性均較好。近紅外波段中與葉綠素和全氮的相關(guān)性均較好。近紅外波段中11001100和可見和可見光組合的指數(shù)與各指標(biāo)的相關(guān)性均較好。光組合的指數(shù)與各指標(biāo)的相關(guān)性均較好。表表4 4 不同生育期冬小麥不同生育期冬小麥RVIRVI與葉綠素和植株氮積累量的相關(guān)系數(shù)與葉綠素和植株

13、氮積累量的相關(guān)系數(shù) 從表從表4 4可見，由可見光可見，由可見光550550、600600和和730nm730nm和近紅外波段組成的和近紅外波段組成的RVIRVI與葉綠素和全氮的相關(guān)性較好。近紅外波段中與葉綠素和全氮的相關(guān)性較好。近紅外波段中11001100、12001200和和1260nm1260nm與可見光組合的指數(shù)與各指標(biāo)的相關(guān)性較好。與可見光組合的指數(shù)與各指標(biāo)的相關(guān)性較好。 在冬小麥拔節(jié)期、揚(yáng)花期和灌漿期各植被指數(shù)與生物量的相在冬小麥拔節(jié)期、揚(yáng)花期和灌漿期各植被指數(shù)與生物量的相關(guān)性顯著，關(guān)性顯著，呈正相關(guān)。呈正相關(guān)。而孕穗期各植被指數(shù)與生物量的相關(guān)性均而孕穗期各植被指數(shù)與生物量的相關(guān)性均

14、不顯著。不顯著。 葉面積指數(shù)與常見冠層植被指數(shù)之間均葉面積指數(shù)與常見冠層植被指數(shù)之間均呈正相關(guān)呈正相關(guān)，其中除，其中除RDVIRDVI和和SAVISAVI在冬小麥的孕穗期和揚(yáng)花期與葉面積指數(shù)的相關(guān)性在冬小麥的孕穗期和揚(yáng)花期與葉面積指數(shù)的相關(guān)性不顯著外不顯著外，在其它生育時期各植被指數(shù)與冬小麥的葉面積指數(shù)的相關(guān)性均達(dá)到在其它生育時期各植被指數(shù)與冬小麥的葉面積指數(shù)的相關(guān)性均達(dá)到顯顯著水平著水平。 各植被指數(shù)與土壤速效氮含量在孕穗期表現(xiàn)出極顯著的相關(guān)性。各植被指數(shù)與土壤速效氮含量在孕穗期表現(xiàn)出極顯著的相關(guān)性。 不同植被指數(shù)對植株氮積累量的線性方程均以灌漿期和成熟期的擬合度較高，決定系數(shù)R2均大于0.

15、83，達(dá)到極顯著水平。361. 027.51WNc639. 027.51WNuptc冬小麥臨界氮濃度模型冬小麥臨界氮濃度模型 按照按照J(rèn)ustesJustes等關(guān)于臨界氮濃等關(guān)于臨界氮濃度值的計(jì)算方法，建立了冬度值的計(jì)算方法，建立了冬小麥臨界氮濃度的稀釋曲線小麥臨界氮濃度的稀釋曲線模型（冪函數(shù)關(guān)系）。模型（冪函數(shù)關(guān)系）。 圖圖5 冬小麥臨界氮濃度稀釋曲線冬小麥臨界氮濃度稀釋曲線表表9 拔節(jié)期地上生物量和氮積累量與光譜參數(shù)間的相關(guān)性拔節(jié)期地上生物量和氮積累量與光譜參數(shù)間的相關(guān)性13R/RBB21R/RBB13RRBB21RRBB從上表分析，篩選從上表分析，篩選RVIRVI和和NDVINDVI預(yù)測

16、拔節(jié)期冬小麥地上部生物量，預(yù)測拔節(jié)期冬小麥地上部生物量，篩選篩選RB3/RB1RB3/RB1和和GNDVIGNDVI預(yù)測拔節(jié)期冬小麥地上部氮積累量。預(yù)測拔節(jié)期冬小麥地上部氮積累量。表表10 拔節(jié)期地上部生物量與光譜參數(shù)的定量關(guān)系拔節(jié)期地上部生物量與光譜參數(shù)的定量關(guān)系 從表從表1010中看出，利用中看出，利用NDVINDVI為變量建立的指數(shù)函數(shù)和利用為變量建立的指數(shù)函數(shù)和利用RVIRVI為為變量建立的冪函數(shù)監(jiān)測模型與拔節(jié)期冬小麥地上部生物量的擬合效變量建立的冪函數(shù)監(jiān)測模型與拔節(jié)期冬小麥地上部生物量的擬合效果最好，決定系數(shù)分別達(dá)到果最好，決定系數(shù)分別達(dá)到0.6960.696和和0.6880.688

17、。 基于篩選的基于篩選的RB3/RB1RB3/RB1和和GNDVIGNDVI采用采用4 4種曲線估計(jì)。從表中可以看種曲線估計(jì)。從表中可以看出，除了利用出，除了利用GNDVIGNDVI建立的冪函數(shù)和對數(shù)函數(shù)監(jiān)測模型外，其它監(jiān)建立的冪函數(shù)和對數(shù)函數(shù)監(jiān)測模型外，其它監(jiān)測模型決定系數(shù)均較高。測模型決定系數(shù)均較高。表表11 拔節(jié)期地上部拔節(jié)期地上部氮積累量氮積累量與光譜參數(shù)的定量關(guān)系與光譜參數(shù)的定量關(guān)系 13R/RBB 圖圖6 6 預(yù)測值與實(shí)測值的比較預(yù)測值與實(shí)測值的比較檢驗(yàn)結(jié)果表明，利用檢驗(yàn)結(jié)果表明，利用NDVINDVI指數(shù)函數(shù)建立的地上部生物量遙感監(jiān)測模型指數(shù)函數(shù)建立的地上部生物量遙感監(jiān)測模型(y

18、(y = 2905.6e1.552x)= 2905.6e1.552x)以及利用線性函數(shù)建立的地上部氮積累量遙感監(jiān)測模型以及利用線性函數(shù)建立的地上部氮積累量遙感監(jiān)測模型（y = 84.566x + 28.898y = 84.566x + 28.898）檢驗(yàn)效果最好。表明，建立的模型監(jiān)測冬小麥拔）檢驗(yàn)效果最好。表明，建立的模型監(jiān)測冬小麥拔節(jié)期地上部生物量及氮積累量是可行的。節(jié)期地上部生物量及氮積累量是可行的。1iuptcGuptcNNFN 首先根據(jù)首先根據(jù)地形地形的區(qū)域差異，利用的區(qū)域差異，利用DEMDEM數(shù)據(jù)將研究區(qū)域劃分為山地、丘數(shù)據(jù)將研究區(qū)域劃分為山地、丘陵和平原陵和平原3 3個一級分區(qū)。在

19、此基礎(chǔ)上，將一級分區(qū)結(jié)果與個一級分區(qū)。在此基礎(chǔ)上，將一級分區(qū)結(jié)果與土壤類型圖土壤類型圖進(jìn)行空進(jìn)行空間疊加，生成二級分區(qū)結(jié)果。最后二級分區(qū)結(jié)果為間疊加，生成二級分區(qū)結(jié)果。最后二級分區(qū)結(jié)果為7 7個分區(qū)。三級分區(qū)是綜個分區(qū)。三級分區(qū)是綜合土壤養(yǎng)分和光譜信息進(jìn)行管理分區(qū)劃分，將合土壤養(yǎng)分和光譜信息進(jìn)行管理分區(qū)劃分，將土壤有機(jī)質(zhì)、堿解氮和光譜土壤有機(jī)質(zhì)、堿解氮和光譜信息信息作為輸入因子進(jìn)行模糊作為輸入因子進(jìn)行模糊c- c-均值聚類法劃分管理分區(qū)，同時去除大量的均值聚類法劃分管理分區(qū)，同時去除大量的碎片和孤立的像元，兼顧管理分區(qū)的連續(xù)性，以便管理作業(yè)分區(qū)，劃分為碎片和孤立的像元，兼顧管理分區(qū)的連續(xù)性，以

20、便管理作業(yè)分區(qū)，劃分為2121個區(qū)。個區(qū)。a.一級管理分區(qū)一級管理分區(qū)b.二級管理分區(qū)二級管理分區(qū)c.三級管理分區(qū)三級管理分區(qū)圖7 各級管理分區(qū)圖Fig.7 Map of management zone in each class圖8 各級分區(qū)冬小麥NDVI直方圖Fig.8 NDVI histogram of winter wheat in each level zone可以看出各級分區(qū)相比全可以看出各級分區(qū)相比全縣縣NDVINDVI都更為集中，其都更為集中，其中三級分區(qū)表現(xiàn)更為明顯。中三級分區(qū)表現(xiàn)更為明顯。從而反映出通過管理分區(qū)從而反映出通過管理分區(qū)能夠提高能夠提高NDVINDVI的相對一的相對一致性，即管理分區(qū)的一致致性，即管理分區(qū)的一致性。性。1.葉綠素和植株全氮含量在可見光范圍內(nèi)（葉綠素和植株全氮含量在可見光范圍內(nèi)（460730nm）的與單波段反射率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且葉綠素含量與的與單波段反射率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且葉綠素含量與780-1200nm近紅外波段，植株全氮含量與近紅外波段，植株全氮含量與780-1260nm近紅外近紅外波段呈正相關(guān)關(guān)系。