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基于数字图像技术的冬油菜氮素营养诊断
基于数字图像技术的冬油菜氮素营养诊断
作者:
丛日环
任涛
李小坤
李岚涛
王少华
王振
魏全全
鲁剑巍
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
冬油菜
数字图像
氮素
营养诊断
方程模型
摘要:
【目的】利用田间氮肥梯度试验探讨数字图像技术对冬油菜氮素营养无损评估预测的可行性,明确该技术的最佳数码参数和方程模型,为数字图像技术进行冬油菜氮素无损诊断提供依据。【方法】2013—2014年在湖北省武穴市开展不同施氮处理田间试验,以冬油菜为试验材料,设置不同氮素水平(0、90、180、270和360 kg·hm-2),分别于六叶期、十叶期、蕾薹期和开花期,利用数码相机获取冠层数字图像数据,同时采集植株样品分析其生长特征值,研究其相关性并建立氮素营养参数的方程模型。利用2014—2015年独立氮肥水平试验,对上述方程模型拟合精度进行验证并绘制1﹕1线性关系图。【结果】数字图像红光值(R)、红光标准化值(NRI)和绿光与蓝光比值(G/B)与冬油菜氮营养状况常规诊断指标地上部生物量、叶片氮浓度和叶绿素浓度等呈负相关关系,而绿光值(G)、蓝光值(B)、绿光与红光比值(G/R)、蓝光与红光比值(B/R)、绿光标准化值(NGI)和蓝光标准化值(NBI)则与上述指标呈正相关关系,红光标准化值(NRI)与其他数码参数相比能更好地表征冬油菜的氮素营养状况,蕾薹期红光标准化值NRI与氮肥用量、地上部生物量、叶片氮浓度、叶绿素浓度、氮素吸收量和氮营养指数之间的关系可分别用线性方程y(t·hm-2)=-8.003x+2.706、y(t·hm-2)=-106.072x+38.200、y(g·kg-1)=-692.99x+261.84、y(mg·g-1)=-12.750x+5.665、y(kg·hm-2)=-4087.416x+1414.274和y=-27.198x+9.812来表达,其相关性达到极显著水平。2014—2015年独立试验模型检验结果表明,叶片氮浓度、叶绿素浓度和氮营养指数实测值与预测值的决定系数R2分别为0.917**、0.746**和0.953**;均方根误差RMSE分别为0.821、0.330和0.228;相对误差RE%分别为26.32%、28.57%和28.39%,模型预测精度较好。【结论】数字图像技术可以用于冬油菜氮素营养的评估预测,评估时期为蕾薹期(包括)之前均可,最佳预测参数为红光标准化值 NRI,参数的最佳方程模型为直线方程函数。
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文献信息
篇名
基于数字图像技术的冬油菜氮素营养诊断
来源期刊
中国农业科学
学科
关键词
冬油菜
数字图像
氮素
营养诊断
方程模型
年,卷(期)
2015,(19)
所属期刊栏目
土壤肥料?节水灌溉?农业生态环境
研究方向
页码范围
3877-3886
页数
10页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.3864/j.issn.0578-1752.2015.19.010
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数字图像
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营养诊断
方程模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国农业科学
主办单位:
中国农业科学院
出版周期:
半月刊
ISSN:
0578-1752
CN:
11-1328/S
开本:
大16开
出版地:
北京中关村南大街12号
邮发代号:
2-138
创刊时间:
1960
语种:
chi
出版文献量(篇)
9193
总下载数(次)
12
总被引数(次)
254208
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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