基于光谱指数的冬小麦变量施肥效应研究样本.doc

资料内容仅供您学习参考，如有不当或者侵权，请联系改正或者删除。基于光谱指数的冬小麦变量施肥效应研究蒋阿宁1,2, 黄文江1, 赵春江1, 刘克礼2, 刘良云1, 王纪华1( 1国家农业信息化工程技术研究中心, 北京 100097; 2内蒙古农业大学农学院, 呼和浩特 010019) 摘要: 【目的】由适时获得的高光谱数据代替传统繁琐的实验室土壤养分测定数据来进行变量施肥, 实现冬小麦高产优质的目标。【方法】本研究利用冬小麦起身期和拔节期冠层光谱数据, 选用反映冬小麦长势信息的优化土壤调节植被指数( OSAVI, optimization of soil-adjusted vegetation index) 和变量施肥模型进行变量施肥管理( 变量区) , 以相邻地块常规非变量( 均一) 施肥区( 对照区) 为对照, 研究了不同氮肥处理冬小麦冠层光谱特征及其施肥效应。【结果】变量施肥之后两种氮肥处理在敏感波段670 nm和760900 nm处反射率差异明显, 而670nm和760900nm是氮素和冠层的敏感波段, 说明进行变量施肥时, 利用基于这两个波段组合的光谱指数OSAVI优于其它波段组合的光谱指数; OSAVI不同生育时期的变化情况, 反映了变量施肥在调控作物长势及群体结构上的优势; 与对照区相比变量区提高产量达378.72 kgha-1, 并降低了各小区产量之间的变异,变量区土壤硝态氮浓度降低, 氮肥利用率提高, 生态效益较为明显。【结论】该技术经过改进冬小麦群体质量, 延缓了植株衰老, 促进干物质和氮积累, 增加冬小麦产量和氮肥利用率。关键词: 冬小麦; 冠层光谱; 变量施肥; 产量Effects of Variable Nitrogen Application Based on Characteristics of Canopy Light Reflectance in Wheat JIANG A-ning1,2, HUANG Wen-jiang1, ZHAO Chun-jiang1, LIU Ke-li2, LIU Liang-yun1, WANG Ji-hua1(1National Engineering Research Center for Information Technology in Agricultural, Beijing 100097; 2Agricultural College, Inner Mongolia Agricultural University, Huhhot 010019)Abstract: 【Objective】The aim of this study was to develop the time-specific and time-critical method to overcome the limitations of traditional field sampling methods for variable rate of fertilization.【Method】Experiments with uniform (CK) and variable rate of nitrogen fertilization were carried out during - on an experimental farm in Beijing (4010N, 11626E). The relationship between the vegetation index (OSAVI, optimization of soil-adjusted vegetation index) and nitrogen content of wheat plant was used to determine the amount of nitrogen fertilizer recommended for variable rate management in precision agriculture. 【Result】 There was a big difference for canopy spectral reflectance between the two nitrogen application types in wavebands of 670 nm and 760-900 nm after variable-rate nitrogen fertilization. It was proved that the reliability of using OSAVI was preferable than other wavebands. OSAVI was used to estimate of the influence of variable rate nitrogen fertilization on winter wheat growth condition. Analysis based on the OSAVI variability of different growth states of winter wheat showed that variable rate nitrogen fertilization can improve the growth of wheat. Compared to the CK, the variable-rate nitrogen fertilization reduced the variability of wheat yield and increased wheat yield. It could also prevent under ground water pollution and environmental deterioration. 【Conclusion】 The results suggested that accumulation rate of dry matter and N makes wheat yield and N use efficiency increase because of improving wheat population and leaving Senescence after variable rate nitrogen fertilization.Key words: Winter wheat; Canopy spectral reflectance; Variable nitrogen application; Yield0 引言【研究意义】施用氮肥是小麦生产中的重要措施, 适量施氮能提高小麦籽粒产量、 蛋白质含量并改进加工品质13, 但过量或不合理施氮不但不能达到高产优质的目的, 还会降低氮肥利用率, 增加氮肥损失, 污染环境4。本研究经过高光谱分析技术监测植株营养水平动态, 在冬小麦氮肥响应敏感的作业单元内, 根据作物的生长状况( 冠层光谱数据) 进行变量施肥, 提高氮肥利用率, 为施肥决策与适时观测数据相结合进行田间施肥管理奠定理论基础。【前人研究进展】对变量施肥的效果, 国内外学者们做了一些研究。英国国家土壤资源所的Wood等5,6在英国小麦高产栽培经验的基础上, 用冠层绿色面积指数( green areage index, GAI) 或群体密度( population, P) 来指导变量施肥。若作物GAI或P数值大于标准值, 则施肥量低于标准用量; 若其数值小于标准值, 则施肥量高于标准量。其中增减肥料的用量等于单位GAI需要的氮量与GAI的增减值的乘积。Wittry等7对比了玉米和大豆轮作种植情况下变量施磷与传统施磷的试验结果, 认为施肥方法不影响作物对磷的反应, 变量施磷减少了12%41%磷肥用量。美国科罗拉多州大学Koch等8研究了变量施氮的经济可行性, 研究表明变量施肥比传统施肥有更大的经济可行性。Mamo等9研究了空间和时间上最经济的玉米施肥量, 结果表明变量施氮比统一施氮肥料用量少, 经济收益高。在中国, 薛绪掌等10对冬小麦变量施氮的效果进行研究, 结果表明, 变量施氮区产量略低于均匀施肥, 且产量变异系数增加; 变量区的经济效益略低于对照区, 但变量施氮降低了土壤硝态氮浓度, 减少了污染地下水的可能, 生态效果明显。宋晓宇等11经过变量施肥前后作物光谱信息的变化, 建立了冬小麦拔节期与灌浆初期光谱特征值的变化量与变量施肥量之间的关系, 对变量施肥的效果进行了初步的评价, 结果表明变量施肥能够改进冬小麦长势状况。梁红霞等12,13对冬小麦变量施肥效益也做了研究, 结果显示经过变量施肥能够改进冬小麦的长势差异状况, 显著提高了冬小麦籽粒产量。张书慧等14研究发现变量施肥能够在一定程度上提高玉米的产量, 并具有均衡土壤养分的作用。【本研究切入点】可是将施肥决策与适时观测数据相结合进行田间施肥管理方面的报道并不多, 特别是根据冠层光谱指数OSAVI( optimization of soil-adjusted vegetation index) 的变量施肥的资料更少。【拟解决的关键问题】本研究根据作物的生长状况( 冠层光谱数据) 进行变量施肥, 满足作物生长时期的养分需求, 从而降低各生化参数之间的差异, 并就变量施肥对作物长势、 产量及生态效益进行了评价。1 材料与方法1.1 试验设计与处理试验于 在国家农业信息化工程技术研究中心精准农业试验基地进行。国家精准农业示范基地位于北京市昌平区小汤山镇, 地处北纬4010, 东经11626。试验选用主栽品种京冬8作为供试材料。播种时间为 9月28日, 播种量330345 kgha-1, 不施基肥。在冬小麦起身、 拔节期测定其光谱指数值提取OSAVI, 根据冬小麦追肥计算公式( 1-6) , 获得每个小区的施肥量作为变量施肥区( 共10个小区, 分别记做: Y-01、 Y-02、 Y-03、 Y-10, 以下简称变量区) , 1个对照( 10个重复, 分别记为: CK-01、 CK-02、 CK-03、 CK-10, 各个重复施肥量为变量施肥区的平均施肥量, 以下简称对照区) , 随机区组排列, 其它条件完全相同。小区面积为3 m3 m, 变量施肥于 4月14日进行, 按各小区所用肥量, 分别称量装袋, 人工撒施。收获时间为 6月18日。1.2 供试土壤试验地土壤类型为潮土, 土壤中00.3 m土层中硝态氮含量为3.0015.04 mgkg-1, 全氮含量为0.094%0.098%, 有机质含量为1.53%1.58%, 有效磷含量为2.2021.18 mgkg-1, 速效钾的含量分别为106.96132.77 mgkg-1。1.3 测定项目与方法1.3.1 小麦冠层光谱反射率的测定 小麦冠层光谱测量使用的仪器为ASD Fieldspec FR2500光谱仪, 该光谱仪的采样间隔为1.4 nm( 3501 000 nm区间) 和2 nm( 在1 0002 500 nm区间) 。所有光谱测量是在天气晴朗、 无风或风速很小时, 时间10001400测定。视场角25距地表1.30 m处垂直测定, 在视场范围内重复20次, 取平均值作为该小区的光谱反射值, 各小区测定前后, 进行参考板校正。1.3.2 产量的测定 6月17号在各小区内选择面积为2 m2的小麦, 收获至网袋中, 风干后脱粒测产。1.3.3 土壤硝态氮测定 冬小麦收获后在各个小区内分00.3 m、 0.30.6 m两层取土, 每个小区取多点混合样, 采用酚二磺酸比色法, 对土样进行NO3-N的测定15。1.3.4 茎、 叶、 壳及籽粒全氮含量的测定 成熟期在各小区分别取0.5 m样段内的冬小麦植株, 按器官分开后, 烘干粉碎, 采用凯氏定氮法进行测定16。1.3.5 小麦追氮量计算方法 以Lukina等17的算法为基础来建立, 参考国家农业信息化工程技术研究中心 小汤山精准农业试验基地试验数据确定方程系数, 具体计算公式如下( 单位为kg) : A. 基于地物光谱数据计算优化土壤调节植被指数( OSAVI) , 所用波长为670 nm和800 nm, 计算公式为: ( 1) 式中, R800和R670分别为800 nm和670 nm的光谱反射率值。B. 将OSAVI除以从起身期拔节期的日平均温度稳定高于0 的天数( growing degree days, GDD) , 得到当季估产系数INSEY( in-season estimate of yield) : INSEY=( OSAVIF4+OSAVIF5) /GDD ( 2) 式中, F4和F5分别为: 起身期和拔节期; GDD=( Tmin +Tmax) /2-4.4Tmin和Tmax分别为起身期至拔节期的日最低温和最高温。C. 目标产量( PGY, predict potential grain yield) : PGY=24701INSEY+890.47( R2=0.618*) ( 3) D. 总需求量的确定( kgha-1) : N=0.0576PGY-131.08 ( 4) E. 用Feekes 5 OSAVI计算作物已吸收量PFNU( predicted grain N uptake, kgha-1) : PFNU=206.89OSAVIF5-120.49( R2=0.7915*) ( 5) F. 确定最终施肥量( 尿素kg) : 化肥需要量=( 总需求量-PFNU) /0.46/0.5 ( 6) 2 结果与分析2.1 变量施肥后不同氮处理的冬小麦冠层敏感波段反射率的变化共选5个冠层敏感波段, 其中550 nm和670 nm是叶绿素吸收和氮素的敏感波段18,19, 1 450 nm和1 6501 850 nm是水分的敏感波段20,21, 760900 nm位于近红外高台区, 包括了丰富的植物细胞结构信息, 是冠层重要的敏感波段21。表1列出了变量区和对照区在不同波段冠层光谱的反射率及其变异度。表1 变量施肥之后变量区与对照区的冬小麦不同波段冠层光谱反射率及变异度Table 1 Changes in canopy spectral reflectance and its coefficient of variability at different wave bands in two nitrogen application处理Treatment反射率 Reflectance(%)550 nm670 nm760900 nm1 450nm1 6501 850 nm变量区Variable-rate9.3079.44623.59317.36922.902对照区CK9.67010.89130.22316.55124.433变异系数CV( %) 2.70110.05117.4233.4114.573从表1中能够看出, 两种氮肥处理的反射率在各个波段均有差异, 550 nm和670 nm两个波段, 冠层光谱反射率表现为, 变量区大于对照区, 这2个波段的吸收与叶绿素密切相关, 说明变量区冬小麦充分吸收了氮素, 冠层叶绿素密度( 单位土地面积上叶绿素的含量) 相对较高, 导致对冠层光谱吸收增强, 反射减小。在760900 nm、 1 450 nm和1 6501 850 nm波段冠层光谱反射率对照区高于变量区。在5个敏感波段中, 以670 nm和760900 nm波段的变异系数最大( CV分别为10.051%和17.423%) , 而670 nm和760900 nm是氮素和冠层的敏感波段, OSAVI正是670 nm与800 nm组合而成的, 这就提高了OSAVI估测氮素的精度, 为基于光谱指数的变量施肥提供了科学的基础。2.2 变量施肥对冠层光谱指数( OSAVI) 的影响光谱指数是作物生长中重要的冠层结构参数之一, 与产量、 生物量、 叶面积指数、 叶绿素含量等密切相关18,22, 可定量地表明植被活力。表2是变量区与对照区不同生育时期冠层OSAVI的变化情况, 从表中可知变量施肥之前, 变量区OSAVI的平均值为0.3904小于对照区( 0.4038) , 变异系数( 18.20%) 大于对照区( 14.62%) , OSAVI作为一个综合表明植被覆盖度和氮素吸收量的参数, 其空间变异也间接表明了小麦植被本身生物量积累和氮素吸收总量的空间表2 变量区与对照区不同生育时期冠层OSAVI的变化Table 2 The OSAVI variability of different growth states among variable-rate and uniform fertilization treatments 编号Number日期 Date (m/d)4/134/265/105/29变量区Variable-rate对照区CK变量区Variable-rate对照区CK变量区Variable-rate对照区CK变量区Variable-rate对照区CK10.45640.41960.85140.81040.93410.86620.83760.774220.45580.41460.83820.81950.80960.87670.84990.775130.28830.39370.78260.83890.90880.84080.85170.782740.33790.27590.75600.60100.82820.62550.89100.680350.30620.34350.74580.78490.78280.80330.84520.818560.49440.42190.86550.89340.98140.91890.91500.831270.37110.40630.74670.78810.89490.88480.88290.819480.45580.48000.91980.78430.94190.83820.88370.805090.37910.47270.77040.80250.86430.84080.89760.8557100.35950.40950.69770.66970.83960.87380.84490.8095平均值 Average0.39040.40380.79740.77930.87850.83690.86990.7952标准差 SD0.07110.05900.06840.08410.06410.08070.02710.0478变异系数CV (%)18.2014.628.5710.797.309.653.126.01变异性, 如果我们忽略这种小尺度的变异, 则这种小尺度的变异会随考虑尺度的增加而中和淹没。变量施肥之后, 随着生育时期的推进, OSAVI值逐渐升高, 各小区OSAVI之间的变异系数逐渐降低, 4月26日变量区OSAVI的值( 0.7974) 高于对照区( 0.7793) , 变异系数( 8.57%) 低于对照( 10.79%) ; 5月10日, 冬小麦到达开花期, 植株形态已经完全建成, OSAVI的值达到最大, 变量区OSAVI的值( 0.8785) 高于对照区( 0.8369) , 变异系数( 7.30%) 低于对照区( 9.65%) ; 5月29日, 冬小麦到达灌浆期, OSAVI的值开始下降, 但变量区( 0.8699) 仍高于对照区( 0.7952) , 变异系数( 3.12%) 低于对照区( 6.01%) 。以上说明变量施氮, 提高了缺氮小区冬小麦对氮营养的吸收, 使变量区的小麦群体长势趋于一致, 特别到生育后期( 5月29日) , 变量区仍能保持较高的OSAVI的值, 为冬小麦的灌浆提供充分的源支持。 2.3 变量施肥对冬小麦产量的影响由表3表明, 变量施肥的平均产量高于对照区, 变异系数低于对照区。也就是说, 变量施肥使冬小麦更好的吸收了氮素, 建立了一个较为合理的群体, 为光合作用提供了一个良好的基础, 使更多干物质的积累成为可能, 最终导致产量高于对照区。而变异系数的降低, 则充分说明在变量施肥之后, 各小区均得到合适的氮肥供应量, 各自在良好的肥力水平下, 达到较为一致的群体长势, 为取得高产搭建了良好的框架。对照区由于施肥量均一, 并没有把各个小区的长势差异充分考虑进去, 导致最终产量未得到提高, 而且各小区差异仍比较明显。2.4 变量施肥氮肥利用率及生态效益分析表3 变量区与对照区的产量、 标准差和变异系数( 产量) Table 3 Mean, standard deviation and coefficient of variable-rate and uniform fertilization treatments (Yield in )处理Treatment平均产量Yield (kgha-1)标准差SD变异系数CV (%)最大值Maximum(kgha-1)最小值Minimum(kgha-1)变量区Variable-rate3 929.90348.808.884 500.823 553.51对照区CK3 551.18493.1613.894 506.112 971.62变量施肥技术的生态效益是人们普遍承认的, 主要因为, 精准农业使生产投入更合理, 避免了氮素在某一地块的过渡积累, 降低了化肥对农产品的污染, 减少了地下水的污染。变量区与对照区土壤硝态氮含量及氮肥利用情况如表4所示, 虽然变量区与对照区的肥料投入相同, 但变量区作物的总吸收量增加, 氮肥利用率提高, 降低了化肥的浪费, 这表明基于冠层光谱指数和作物氮素需求的变量施氮处理, 具有良好的生态效益。收获期变量区00.3 m土层和0.30.6 m土层硝态氮浓度平均值分别为5.07 mgkg-1和8.45 mgkg-1, 均低于对照区( 8.75 mgkg-1和11.27 mgkg-1) , 变量区两层土壤硝态氮浓度的变异系数均低于对照区。从播种前后土壤00.3 m土层的硝态氮含量结果来看, 变量区的平均硝态氮残留量略低于播种前的, 而对照区略有增加, 而且变量区收获后土壤硝态氮的变异系数较对照明显下降, 说明变量施肥有一定均衡土壤养分的作用。表4 变量区与对照区土壤硝态氮浓度、 空间变异系数以及氮肥利用率Table 4 Influence of variable-rate and uniform fertilization on soil nitrate concentration and its coefficient of variance and nitrogen use efficiency处理Treatment土层Soil layer(m)播种前土壤NO3-N浓度Before seeding soil NO3-N(mgkg-1)收获后土壤NO3-N含量After harvest soil NO3-N(mgkg-1)标准差SD变异系数CV(%)总施氮量Total N application(kgha-1)总吸收量N uptake(kgha-1)不施氮区吸氮量No-N N uptake(kgha-1)N肥利用率Nitrogen use efficiency(%)变量区Variable-rate0.00.37.185.072.3045.33224.86217.56118.6244.000.30.68.453.5341.80对照区CK0.00.37.188.756.8878.65224.86192.16118.6232.700.30.611.276.0453.543 讨论地球信息科学的发展为利用遥感技术监测农田作物长势提供了可能, 并展现了广阔的前景。本研究探讨了利用冠层光谱指数指导冬小麦进行变量施肥的可行性, 同时对变量施肥的结果作了分析和评价, 为进一步的深入研究奠定了基础。虽然遥感检测的绝对精度尚有待提高, 但由于遥感检测能够大面积快速进行, 能在很大程度上克服常规方法”以点带面”的取样误差。而且, 遥感检测还具有非破坏性取样, 数据传送快捷及便于信息转化等优点, 更易被农业生产经营者和管理者所接受。在利用遥感技术进行变量施肥的研究方面, 国外研究大多采用NDVI( normalized difference vegetation index) 进行变量施肥2325, 有关利用OSAVI进行变量施肥的研究较少, 本研究中基于OSAVI进行建模指导变量施肥技术, 消除了土壤背景对植被指数测定结果的影响, 建立了适合中国农业生产条件冬小麦的变量施肥体系, 可是从建立的冬小麦变量施肥模型来看, 预测的精度仍需要提高。本研究所采用的Lukina17的模型是基于美国俄克拉荷马州的数据提出的, 文中结合北京的气候和生产条件进行了试用, 并得到了较好的效果。可是为了在不同地区使用该模型, 应该对INSEY系数进行校正, 在计算INSEY系数时, 采用的是从播种到光谱测定时稳定经过0的天数, 进一步研究能够采用积温天数对该参数进行校正25。由于变量施肥的效果是一个时间的函数, 只有经过数年的连续试验才能对变量施肥长期的经济效益和生态效益进行评价。同时, 不同品种小麦叶色值也有一定的变化, 如何建立适合不同品种, 适合中国南北不同气候条件的基于遥感技术的冬小麦变量施肥技术体系是今后需解决的问题。精准农业是为适应集约化、 规模化程度高的作物生产系统可持续发展而提出的, 其经济效益与经营规模成正相关, 中国在现有农业生产条件下, 以提高氮素利用效率和籽粒蛋白质品质为目标, 应建立作物长势、 营养状况与施肥决策之间的机理联系与模型, 建立基于遥感数据的变量施肥优化决策算法、 模型和软件, 最终建成适合中国农田分布特征和田间肥料管理规律的无损的变量施肥基础理论和技术体系。4 结论本研究是基于光谱指数和作物氮素需求的变量施肥, 在施肥总量相同的情况下, 从各小区冠层OSAVI的变化情况看, 变量施肥保证冬小麦一生对氮素的需求, 促使冬小麦适时建立一个合理的群体结构, 并一直维持到生育后期, 延缓了作物的衰老, 为籽粒灌浆提供充分的保障。变量区产量高于对照, 变异系数低于对照, 变量施肥虽然未减少氮肥的使用量, 可是提高了氮肥利用率, 减少硝态氮在土壤中的残留, 同时对土壤中氮素的均衡起到一定作用。由此可见, 基于冠层光谱的变量施肥技术是可行的, 应在广大冬麦种植区进一步开展应用性的试验。References1霍中洋, 葛 鑫, 张洪程, 戴其根, 许 轲, 龚振恺. 施氮方式对不同专用小麦氮素吸收及氮肥利用率的影响. 作物学报, , 30: 449-454.Huo Z Y, Ge X, Zhang H C, Dai Q G, Xu K, Long Z K. 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(in Chinese)5Wood G A, Welsh J P, Godwin R J, Taylor J C, Earl R, Knight S M. Real-time measures of canopy size as a basis for spatially varying nitrogen applications to winter wheat sown at different seed rates. Biosystems Engineering, , 84: 513-531.6Welsh J P, Wood G A, Godwin R J, Taylor J C, Earl R, Blackmore S, Knight S M. Developing strategies for spatially variable nitrogen application in cereals. Part : Wheat. Biosystems Engineering, , 84: 495-511.7Wittry D J, Mallarino A P. Comparison of uniform- and variable-rate phosphorus fertilization for corn-soybean rotations. Agronomy Journal, , 96: 26-33.8Koch B, Khosla R, Frasier W M, Westfall D G, Inman D. Economic feasibility of variable-rate nitrogen application utilizing site-specific management zones. Agronomy Journal, , 96: 1572-1580.9Mamo M, Malzer G l, Mulla D J,Huggins D R, Strock J. Spatial and temporal variation in economically optimum nitrogen rate for corn. Agronomy Journal, , 95: 958-964.10薛绪掌, 陈立平, 孙治贵, 赵春江. 基于土壤肥力与目标产量的冬小麦变量施氮及其效果. 农业工程学报, , 20(3): 59-62.Xue X Z, Chen L P, Sun Z G, Zhao C J. Results of variable-rate nitrogen fertilization of winter wheat based on soil fertility and yield map. Transactions of the Chinese society of Agricultural Engineering, , 20(3): 59-62. (in Chinese)11宋晓宇, 王纪华, 薛绪掌, 刘良云, 陈立平, 赵春江. 利用航空成像光谱数据研究土壤供氮量及变量施肥对冬小麦长势影响. 农业工程学报, , 20(4): 45-49.Song X Y, Wang J H, Xue X Z, Liu L Y, Chen L P, Zhao C J. Assessment of the influence of soil nitrogen supplies and variable fertilization on winter wheat growth condition using airborne hyperspectral image. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, , 20(4): 45-49. (in Chinese)12梁红霞, 赵春江, 黄文江, 马友华, 刘良云, 王纪华, 薛绪掌. 利用光谱指数进行冬小麦变量施肥的可行性及其效益评价. 遥感技术与应用, , 20: 469-473.Liang H X, Zhao C J, Huang W J, Ma Y H, Liu L Y, Wang J H, Xue X Z. The feasibility and benefit evaluate of variab