[发明专利]基于高光谱的水稻穗期氮营养监测与诊断方法及应用

权利要求书

1.基于高光谱的水稻穗期氮营养监测与诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：测量水稻冠层光谱、地上部干物质量和氮浓度

利用地物光谱仪器测量生态点水稻冠层光谱；然后进行区域采样，计算单位面积下水稻地上部干物质量；将水稻地上部干物质烘干至恒重，测定并计算水稻氮浓度；

S2：构建水稻地上部干物质量模型与临界氮浓度稀释模型

通过分析对比不同施氮水平对不同生长阶段的水稻地上部干物质量与氮浓度的动态变化构建水稻的临界氮浓度稀释模型；对冠层土壤调节优化植被指数OSAVI与水稻地上部干物质量进行相关性分析，通过估计标准误差和拟合决定系数优化方程，建立水稻地上部干物质量模型；

S3：构建水稻氮浓度模型

利用减量精细采样法，分析植株氮浓度与植被指数之间的相关性，筛选出敏感波段，建立水稻氮浓度模型，利用水稻地上部干物质量模型与氮浓度模型对水稻穗期氮素营养状况进行估算；

S4：计算并决定氮肥追施策略

通过光谱遥感数据，结合临界氮浓度稀释模型和实际氮浓度对水稻氮肥需求规律的直观表现，计算出氮亏缺量；并根据水稻穗期氮肥利用效率，决定氮肥追施策略。

2.根据权利要求1所述的基于高光谱的水稻穗期氮营养监测与诊断方法，其特征在于：在所述步骤S1中，利用地物光谱仪器测量水稻冠层光谱时，地物光谱仪器的探头垂直于冠层，距离冠层指定高度，每种样本选择多个均匀分布且不同行的采样点，每点连续记录多次，对测量结果取平均值。

3.根据权利要求1所述的基于高光谱的水稻穗期氮营养监测与诊断方法，其特征在于：在所述步骤S1中，进行水稻地上部干物质量测量时，根据各区域平均茎蘖数，从各小区内选取代表性水稻植株3～5穴，连根拔起，带回实验室，分离水稻各器官，然后高温杀青后烘干至恒重，称量地上部干物质量，折算单位面积下水稻地上部干物质量。

4.根据权利要求1所述的基于高光谱的水稻穗期氮营养监测与诊断方法，其特征在于：在所述步骤S1中，测量水稻植株氮浓度时，将水稻地上部干物质烘干至恒重，粉碎后过筛，通过瑞士FOSS全自动凯氏凯式定氮仪对样品氮浓度进行测定，根据水稻地上部干物质量计算植株氮浓度N_t。

5.根据权利要求1所述的基于高光谱的水稻穗期氮营养监测与诊断方法，其特征在于：在所述步骤S2中，包括以下步骤：

S21水稻地上部干物质量模型如下：

W＝0.04e^6.56OSAVI

其中，W表示水稻地上部干物质量，OSAVI为水稻冠层土壤调节优化植被指数；

S22临界氮浓度稀释模型如下：

Nc＝3.62W^-0.29

其中，3.46为作物地上部生物量为1t ha^-1时的水稻临界氮浓度值，W为水稻地上部生物量。

6.根据权利要求5所述的基于高光谱的水稻穗期氮营养监测与诊断方法，其特征在于：在所述地上部干物质量模型与临界氮浓度稀释模型构建完毕后，采用均方根误差RMSE和标准化均方根误差n-RMSE对所述临界氮浓度稀释模型的可行性进行检验。

7.根据权利要求1所述的基于高光谱的水稻穗期氮营养监测与诊断方法，其特征在于：在所述步骤S3中，氮浓度模型如下：

N_t＝6.50NDSI_{(1136，1587)}+4.70

其中，N_t为水稻实际氮浓度，NDSI_{(1136，1587)}为1136nm和1587nm的光谱反射值的归一化植被指数。

8.根据权利要求1所述的基于高光谱的水稻穗期氮营养监测与诊断方法，其特征在于：在所述步骤S4中，计算出水稻穗期氮亏缺量过程包括以下步骤：

S41：根据临界氮浓度稀释模型和氮浓度模型，计算得到临界氮浓度下水稻氮积累量和实际氮浓度下水稻氮积累量；

S42：计算临界氮浓度下水稻氮积累量与实际氮浓度下水稻氮积累量的差值，得到氮亏缺量。