[发明专利]一种利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法

说明书

本发明公开了一种利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法，所述利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法包括：S1：利用无人机多光谱版采集水稻植株冠层多光谱图像，其中，所述水稻植株冠层多光谱图像是根据处于拔节期的水稻植株样本采集到的；S2：对所述水稻植株冠层多光谱图像集进行处理，得到冠层光谱值；S3：利用所述冠层光谱值，得到近红外归一化植被指数；S4：对所述水稻植株样本进行氮营养测定，得到测定结果；S5：根据所述近红外归一化植被指数和所述测定结果，得到所述冠层光谱值和相对于所述测定结果的定量监测模型；S6：根据所述定量监测模型，得到水稻拔节期氮营养估算结果。

技术领域

本发明涉及水稻种植技术领域，具体涉及一种利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法。

背景技术

氮素是水稻生长发育过程中所必需的元素，参与水稻体内重要化合物的合成，只有合理的氮肥用量才能确保水稻的正常生长发育。在水稻拔节期，氮素与光合作用以及干物质积累量密切相关。适量的氮素能够促光合作用和干物质积累，而氮素供应不足则会导致水稻生长发育不良，除此以外，过量的氮肥施用不仅会在一定程度降低产量、水稻倒伏、引起气候变暖、水体富营养化等一系列环境污染问题。

在水稻生育期内，基于两波段的植被指数在氮含量大于3时，光谱指数会出现严重的饱和现象，影响了在水稻氮营养诊断上的准确性。而拔节期水稻氮含量处于该范围。前人采用实验室近景高光谱技术能够准确的在水稻拔节期进行作物氮营养诊断，然而在基于田块尺度上的近景高光谱技术无法获取大面积的光谱信息，并且监测设备贵、无法进行大面积推广使用。卫星遥感在一定程度上能够进行对大尺度的地块的作物氮营养诊断，然而其精确度低、重访周期长、影像分辨率粗糙，无法达到实时和精准诊断的效果。

消费级无人机价格低廉、具有很高的时效性、空间分辨率高，作业成本以及损耗风险低、精准诊断等优点，可以高效、快速的获取较大面积农田的厘米级遥感影像，能够有效的辅助调控农业经营者进行作业管理与调控，适合在个体农户和合作社大面积推广使用。目前，基于植被指数的经验统计模型被广泛的应用于无人机载尺度作物营养生理的无损监测。但是基于消费级无人机在水稻拔节期氮营养诊断避免过饱和现象的高精度植被指数估算模型还未见报道。

发明内容

本发明的目的在于提供一种利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法，以能够快速诊断水稻氮营养，从而能够合理使用氮肥。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

本发明提供一种利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法，所述利用植被指数估算水稻拔节期氮营养的方法包括：

S1：利用无人机多光谱版采集水稻植株冠层多光谱图像，其中，所述水稻植株冠层多光谱图像是根据处于拔节期的水稻植株样本采集到的；

S2：对所述水稻植株冠层多光谱图像集进行处理，得到冠层光谱值；

S3：利用所述冠层光谱值，得到近红外归一化植被指数；

S4：对所述水稻植株样本进行氮营养测定，得到测定结果；

S5：根据所述近红外归一化植被指数和所述测定结果，得到所述冠层光谱值和相对于所述测定结果的定量监测模型；

S6：根据所述定量监测模型，得到水稻拔节期氮营养估算结果。

可选择地，所述步骤S1中，设置所述无人机的飞行高度范围为80-120m，航向重叠率为80％，旁向重叠率为70％。

可选择地，所述步骤S2中，所述冠层光谱值包括处于红光R_red(650nm±20nm)波段的光谱值和处于近红外R_nir(840nm±20nm)波段的光谱值；

所述步骤S3中，所述近红外归一化植被指数NNVI为：