无人机搭载数码相机航拍进行小麦、玉米氮素营养诊断研究

• 作者: 张玉铭 李佳珍 李红军 雷玉平
• 来源期刊: 中国生态农业学报(中英文)
• 关键词: 精准施肥 无人机 数码相机 色彩参数 航拍高度 硝酸盐浓度 氮素营养诊断 冬小麦 夏玉米
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 作物栽培与生理生态
• 页码范围: 1832-1841
• 页数: 10页
• 分类号: S363
• 语种: 中文
• DOI: 10.13930/j.cnki.cjea.170996

摘要

精准施肥是减少农业面源污染的重要技术之一, 而土壤养分测试与作物营养诊断是其实施的技术保障, 特别是在农业规模化经营方式下, 急需发展快速、经济、无损的作物氮素营养诊断技术.本文在应用数字图像进行冬小麦、夏玉米氮素营养诊断研究的基础上, 将数码相机搭载到无人机上, 利用无人机航拍技术采集作物冠层数字图像, 研究不同航拍高度下冠层图像相关色彩参数反演冬小麦和夏玉米氮素营养状态的差异, 以确定适宜的航拍高度与敏感的色彩参数, 建立利用无人机航拍数字图像诊断冬小麦和夏玉米氮素营养状态模型.研究结果表明: 在冬小麦拔节期适宜的航拍高度是16 m, 敏感的色彩参数是可见光大气阻抗植被指数(VARI), 诊断模型为: 冬小麦茎基部硝酸盐浓度=2.1034e18.874VARI; 夏玉米大喇叭口期适宜的航拍高度是50 m, 敏感色彩参数是蓝光标准化值[B/(R+G+B)], 诊断模型为: 夏玉米第1完全展开叶叶脉硝酸盐浓度=1.526×1032×[B/(R+G+B)]50.445.依据建立的航拍方法与诊断模型, 分别对冬小麦、夏玉米进行了氮素状态监测的验证, 结果表明诊断结果与冬小麦、夏玉米实测数据的决定系数分别为0.80和0.85, 且均在P<0.01水平显著相关.最后将研究结果进行应用, 生成了冬小麦、夏玉米氮肥追肥作业图.利用无人机搭载数码相机对冬小麦、夏玉米进行氮素营养诊断简单、可行, 但仍有一些技术细节需要完善, 以提高该技术的实用性.