[00243696]基于高光谱遥感技术的水稻氮素诊断与监测研究
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类型：
非专利
技术成熟度：
正在研发
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宁夏科易网科技有限公司
所在地：宁夏回族自治区石嘴山市
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技术详细介绍
课题来源于宁夏自然科学基金项目（项目编号：NZ14188）和宁夏农林科学院科技创新先导资金项目（项目编号：NKYJ-14-16）。
水稻在我区优质粮食生产中占有极其重要的地位，目前正在加快有机水稻现代示范区建设，然而在其栽培生产中存在"高氮施肥、施肥不及时"等问题，不仅造成经济浪费，而且引起生态环境污染。氮肥已成为我区主要的农业污染源，严重影响我区水稻产量及品质。课题针对宁夏水稻生产中存在的高氮施肥导致浪费及环境污染问题，以及水稻快速无损诊断需求，开展水稻氮素高光谱遥感诊断与监测研究。
高光谱遥感技术可以将光谱波段进行细分，获取地物精确而连续的光谱信息。它是通过植株对光的吸收和反射来分析植株氮素营养状况的。植株常会降低或增加叶片中的叶绿素浓度来抵御氮素养分丰缺带来的影响,而植株叶片中叶绿素是吸收和反射光的主要物质,因此可以通过分析光谱反射变化特征来诊断作物氮素营养情况。本课题完成性能指标：（1）完成了水稻LAI和SPAD动态变化特征分析。（2）探讨出水稻冠层及叶片高光谱反射率随生育时期的变化特征。（3）明确了水稻冠层及叶片光谱对氮素的响应规律。（4）筛选出水稻氮素监测敏感波段及最优波段组合。（5）确定了各生育期水稻氮素诊断最优模型。（6）构建了基于高光谱植被指数及农学参数的水稻氮素监测量化模型。（7）撰写科技论文3篇，2篇中文核心。（8）完成了研究成果自评价报告撰写。（9）完成了研究工作总结撰写。（10）完成了技术研究报告撰写。
前人对水稻氮素的光谱诊断研究主要集中在江浙一带。目前宁夏还未见有利用高光谱遥感技术监测作物营养的相关报道。项目创新之处在于结合宁夏气候条件、地貌特点、土壤类型、水源条件、水稻品种及水稻生育特征，引入高光谱遥感技术探讨宁夏水稻光谱变化规律并构建适宜于当地水稻氮素诊断与监测的遥感模型，同时采用BP神经网络构建模型，探讨人工智能建模的潜力，为宁夏水稻氮素快速无损诊断提供新技术手段，为利用卫星遥感进行大尺度作物氮素监测奠定理论基础。
氮肥已经成为我区主要的农业污染源，严重影响我区农作物的产量及品质。随着对生态环境安全问题认识的不断深化，如何在提高氮素利用效率的同时，减少对农业生态环境的影响，已成为我区现代农业迫切需要研究的重大问题。项目研究成果可以快速诊断与监测水稻氮素营养水平，为我区水稻实时科学施肥提供科学依据。在生态环境、安全绿色食品备受重视的今天，在农业现代化及信息化发展的新趋势下，本项目研究成果在我区北部引黄灌区现代农业示范区建设以及高产优质水稻种植中具有广阔的应用前景。
基于高光谱遥感技术监测作物营养状况具有广阔应用前景，符合现代农业发展的要求，有利于节约资源和成本，促进农业可持续发展。今后在完善氮素遥感监测技术的同时，结合水稻产量和品质，进一步研究水稻生长过程中的氮素营养动态诊断指标，提出不同生育时期适宜氮素营养指标及光谱参数值，并建立基于实时植株氮素营养信息的氮肥追施调控模型方面仍需进一步深入研究。
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