[发明专利]一种花椒树冠层氮浓度无损诊断方法

说明书

本发明公开了一种花椒树冠层氮浓度无损诊断方法，包括以下步骤：S1、采集花椒树样本的树体冠层高光谱图像和地上部点云数据，得到花椒旺长期和状果期归一化植被指数，点云特征参数；S2、采集花椒树样本的冠层叶片，测定得到冠层氮浓度；S3、根据花椒旺长期归一化植被指数、花椒状果期归一化植被指数和点云特征参数进行多元线性回归拟合，得到花椒树体冠层氮浓度的定量监测模型；S4、根据所述定量监测模型计算待测花椒树的冠层氮浓度，完成花椒树冠层氮浓度无损诊断。本发明方法使用光谱波段少，点云特征参数少，计算方法简便，可以快速、无损、准确地得到九叶青花椒状果期花椒树体冠层氮浓度。

技术领域

本发明属于农业技术领域，具体涉及一种花椒树冠层氮浓度无损诊断方法。

背景技术

九叶青花椒周年生长发育过程中，旺长期和状果期对氮素的需求较大，在整个生育期占比分别为46.6％和33.6％，且该时期冠层氮浓度与产量、品质之间均呈极显著正相关关系，且相关性系数整体高于其他时期，青花椒旺长和状果期是氮营养诊断和推荐施氮的最重要时期。在九叶青花椒和藤椒的旺长期和壮果期合理的施用氮肥，可以有效提升当年产量1.2-1.8倍，且挥发油、麻味物质、醇溶抽提物、乙醚抽提物含量等品质显著提升了16.0％-62.1％。氮营养诊断是合理施氮的前提，目前花椒氮营养诊断大多依据叶片全氮等化学分析判断花椒氮素养分状况，具有费时费力、操作繁杂、时效性差等缺点。随着遥感技术的发展，光谱信息也越来越多的运用到作物营养诊断方面，但传统的地物光谱仪由于平台的限制，存在采集叶片光谱工作量大，无法满足农林业大面积、快速、及时的诊断要求。另一方面，机载光谱技术可以获取多种不同时间和空间尺度的丰富光谱信息，但冠层高光谱数据易受冠层厚度、叶面积指数等影响，且空间分辨率相对较低。此外由于光谱穿透性较差，难以透过冠层得到林木垂直结构特征，同时光谱传感器易受作物冠层密度、太阳辐射等不确定因素影响，导致其在实际应用中存在一定的局限性。此外，雷达数据一般只能提供三维垂直结构信息，缺少植被冠层光谱信息。因此前人提出将高光谱和雷达数据各自的优势进行信息融合能进一步提高反演精度。近年来，利用高光谱和雷达数据融合的手段拟合多种植物生理生化信息已成为现实。其中，融合高光谱和雷达数据对森林地上部生物量、物种分类、小麦叶面积指数等估算模型的精度有显著提高。但是对旺长期和状果期九叶青花椒冠层氮浓度的高光谱和雷达信息融合估算模型还未见报道。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种花椒树冠层氮浓度无损诊断方法解决了在旺长期和状果期树体叶片氮含量不能快速测定的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种花椒树冠层氮浓度无损诊断方法，包括以下步骤：

S1、采集花椒树样本的树体冠层高光谱图像和地上部点云数据，得到花椒旺长期归一化植被指数、花椒状果期归一化植被指数和点云特征参数；

S2、根据花椒旺长期归一化植被指数、花椒状果期归一化植被指数和所述花椒时期对应的点云特征参数进行多元线性回归拟合，得到花椒树体冠层氮浓度的定量监测模型；

S3、根据所述定量监测模型计算待测花椒树的冠层氮浓度，完成花椒树冠层氮浓度无损诊断。

进一步地：所述步骤S1中，基于花椒树旺长期和状果期，选定不同施氮处理健康的花椒树作为花椒树样本，通过无人机载高光谱雷达在飞行高度范围下采集花椒树样本的树体冠层高光谱图像和地上部点云数据，所述飞行高度范围为80-100m。

进一步地：所述步骤S1中，计算花椒旺长期归一化植被指数和花椒状果期归一化植被指数的方法具体为：

通过相关性分析缩小树体冠层高光谱图像的敏感波段范围，根据缩小后的敏感波段范围的归一化植被指数等势图锁定最优敏感波段，得到花椒旺长期归一化植被指数和花椒状果期归一化植被指数；