夏莎莎, 張 聰, 李佳珍, 李紅軍, 張玉銘**, 胡春勝

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基于手機(jī)相機(jī)獲取玉米葉片數(shù)字圖像的氮素營(yíng)養(yǎng)診斷與推薦施肥研究*

夏莎莎1, 張 聰3, 李佳珍2, 李紅軍2, 張玉銘2**, 胡春勝2

(1. 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心 北京 100085; 2. 中國科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所農(nóng)業(yè)資源研究中心/中國科學(xué)院農(nóng)業(yè)水資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/河北省節(jié)水農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 石家莊 050022; 3. 華北制藥集團(tuán)愛諾有限公司 石家莊 050000)

本文利用手機(jī)相機(jī)獲取玉米6葉期和9葉期的冠層圖像, 對(duì)圖像進(jìn)行色彩參數(shù)的提取與處理, 分析了不同生長(zhǎng)時(shí)期、不同品種間色彩參數(shù)的差異性, 以及色彩參數(shù)與傳統(tǒng)玉米氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)的相關(guān)性, 選擇出適宜的敏感色彩參數(shù), 對(duì)色彩參數(shù)與氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)進(jìn)行擬合建模, 建立了玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷體系, 并推薦了不同產(chǎn)量目標(biāo)下的施肥量,為實(shí)現(xiàn)利用智能手機(jī)田間拍照進(jìn)行氮素營(yíng)養(yǎng)診斷和精準(zhǔn)推薦施肥提供參考。結(jié)果表明, 在玉米6葉期, 冠層圖像色彩參數(shù)與傳統(tǒng)氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)間的相關(guān)性優(yōu)于9葉期, 可作為應(yīng)用數(shù)字圖像分析技術(shù)進(jìn)行氮素營(yíng)養(yǎng)診斷的診斷時(shí)期; 不同品種玉米的冠層圖像色彩參數(shù)間無顯著差異。B/(R+G+B)和G/(R+G+B)與傳統(tǒng)氮素診斷指標(biāo)——葉片SPAD值、第1完全展開葉葉脈硝酸鹽濃度均顯著相關(guān), 且B/(R+G+B)更為敏感, 因此可作為玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷的色彩參數(shù)指標(biāo), 診斷方程為: 玉米葉脈硝酸鹽濃度=1.73×1010×[B/(R+G+B)]9.43。并依此給出了不同B/(R+G+B)值下的玉米營(yíng)養(yǎng)狀況以及不同目標(biāo)產(chǎn)量下的推薦施氮量。本研究結(jié)果可為基于手機(jī)相機(jī)開展玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷與推薦施肥技術(shù)的推廣與應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

手機(jī)相機(jī); 葉片數(shù)字圖像; 色彩參數(shù); 氮素營(yíng)養(yǎng)診斷; 精準(zhǔn)施肥; 夏玉米

營(yíng)養(yǎng)診斷在作物生長(zhǎng)過程中起著至關(guān)重要的作用, 通過便捷、快速的手段準(zhǔn)確獲取作物在不同或某一特定生育時(shí)期的營(yíng)養(yǎng)狀況, 以此為依據(jù)對(duì)作物進(jìn)行營(yíng)養(yǎng)診斷, 獲得作物的施肥推薦。這一技術(shù)可以幫助準(zhǔn)確掌握植株的營(yíng)養(yǎng)狀況, 從而能夠更加合理地調(diào)整肥料施用量, 防止過量施肥帶來的浪費(fèi)以及隨之而來的生態(tài)環(huán)境污染問題, 也可以很大程度上提高肥料的利用率[1-4]。在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中, 對(duì)作物營(yíng)養(yǎng)診斷這一技術(shù)的要求越來越高, 需要更精準(zhǔn)、更快捷、更簡(jiǎn)潔的診斷技術(shù)。近年來, 數(shù)字圖像技術(shù)的日益成熟為作物營(yíng)養(yǎng)診斷、精準(zhǔn)施肥提供了有力的技術(shù)支持, 在小麥()[5]、玉米()[6]、葡萄()[7]、草莓()[8]、棉花(sp.)[9]等多種作物上均進(jìn)行了研究和應(yīng)用, 已經(jīng)取得了一定成果, 充分證明這種方法的有效性和可應(yīng)用性。植株葉片顏色與葉綠素息息相關(guān), 而氮素營(yíng)養(yǎng)狀況會(huì)直接影響植株葉綠素的組成及含量[10-11], 因此, 可以利用獲取的植株葉片數(shù)字圖像來分析研究植株的氮素營(yíng)養(yǎng)狀況。然而, 已有的研究成果中, 對(duì)玉米的研究并不是很多, 尤其是對(duì)玉米不同品種間差異性的研究很少。在圖像獲取的手段上, 數(shù)碼相機(jī)已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用到對(duì)作物進(jìn)行營(yíng)養(yǎng)診斷的研究中[5-9], 無人機(jī)等航拍技術(shù)也有涉獵[12], 但手機(jī)相機(jī)的便攜性、普遍性、易操作性等優(yōu)勢(shì)并沒有廣泛地應(yīng)用到作物營(yíng)養(yǎng)診斷中。

基于以上研究基礎(chǔ)和切實(shí)需求, 本研究通過手機(jī)相機(jī)獲取夏玉米第一完全展開葉葉片數(shù)字圖像, 分析玉米不同生育期的葉片數(shù)字圖像色彩參數(shù)的變化, 以及不同品種間色彩參數(shù)的差異, 結(jié)合與傳統(tǒng)氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)的相關(guān)分析, 篩選出適宜的敏感色彩參數(shù), 建立反演玉米氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)的擬合模型, 確立營(yíng)養(yǎng)診斷指標(biāo)并提出施肥推薦, 據(jù)此研發(fā)一款針對(duì)玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷與推薦施肥的軟件[13], 實(shí)現(xiàn)通過智能手機(jī)田間拍照實(shí)時(shí)進(jìn)行作物氮素營(yíng)養(yǎng)診斷和精準(zhǔn)推薦施肥。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

本研究依托中國科學(xué)院欒城農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)試驗(yàn)站(37.88°N, 114.68°E)的長(zhǎng)期肥料定位試驗(yàn), 此試驗(yàn)可以監(jiān)測(cè)不同程度氮素短缺對(duì)作物的影響[6]。該站屬于暖溫帶半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候, 代表土壤為潮褐土, 種植制度以冬小麥-夏玉米輪作制為主。長(zhǎng)期定位試驗(yàn)設(shè)置4個(gè)氮肥水平: 0 kg(N)·hm-2·a?1、200 kg(N)·hm?2·a?1、400 kg(N)·hm?2·a?1和600 kg(N)·hm?2·a?1; 3個(gè)磷肥水平: 0 kg(P)·hm?2·a?1、32.5 kg(P)·hm?2·a?1和64 kg(P)·hm?2·a?1; 2個(gè)鉀肥水平: 0 kg(K)·hm-2·a?1和150 kg(K)·hm-2·a?1。試驗(yàn)采用正交不完全設(shè)計(jì)共選出16個(gè)處理方式, 每個(gè)處理方式進(jìn)行3次重復(fù), 共計(jì)48個(gè)樣區(qū)?？紤]到磷肥嚴(yán)重短缺給作物帶來的影響, 本研究只選擇磷肥施用樣區(qū)作為研究對(duì)象, 共計(jì)11個(gè)處理, 33個(gè)樣區(qū)。在品種間葉片數(shù)字圖像色彩參數(shù)差異方面, 以當(dāng)?shù)仄毡榉N植的‘鄭單958’、‘浚單20’、‘先玉335’和‘京單20’夏玉米品種為供試對(duì)象開展研究。

1.2 作物常規(guī)測(cè)試項(xiàng)目

單一品種的測(cè)試項(xiàng)目選擇在玉米的6葉期(2016年7月)和9葉期(2016年8月)進(jìn)行, 不同品種的測(cè)試選在玉米的6葉期進(jìn)行。觀測(cè)項(xiàng)目包括葉片葉綠素含量(SPAD數(shù)值)和植株硝酸鹽濃度。每個(gè)樣區(qū)隨機(jī)選定30株玉米, 利用SPAD-502葉綠素儀測(cè)定玉米第1片完全展開葉的中部數(shù)值, 取其平均值作為該樣區(qū)的SPAD數(shù)值。同樣取夏玉米第1完全展開葉中部葉脈, 擠壓汁液, 采用反射儀和硝酸鹽試紙測(cè)定植株葉脈硝酸鹽濃度。

1.3 葉片圖像獲取方法

利用三星手機(jī)相機(jī)拍照獲取玉米第1片完全展開葉數(shù)字圖像。拍照前在上述每個(gè)樣區(qū)已測(cè)定過SPAD值的葉片中選擇長(zhǎng)勢(shì)均勻、具有代表性的6株玉米, 將其第1片完全展開葉自葉基部摘下, 并盡快將6片葉子依次排開平鋪于平坦的地面上, 用手機(jī)相機(jī)采用距離葉片1 m、垂直向下姿態(tài)拍照獲取玉米葉片數(shù)字圖像。拍照后的葉片取其中部葉脈榨取汁液測(cè)定其硝酸鹽含量。

1.4 作物數(shù)字圖像處理與色彩參數(shù)分析

獲取的玉米葉片圖像中, 有紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)3個(gè)色彩通道, 能夠反映不同條件下玉米葉片對(duì)光的反射差異, 從而可以作為診斷指標(biāo)對(duì)作物的營(yíng)養(yǎng)狀況進(jìn)行分析。手機(jī)相機(jī)拍攝中, 光線的強(qiáng)弱、土壤背景等都會(huì)影響敏感色彩參數(shù)的選擇, 因此為了提高獲取圖像的色彩參數(shù)的精準(zhǔn)度, 這些非作物葉片的因素要被剔除。首先針對(duì)光線強(qiáng)弱因素的干擾, 對(duì)R、G、B 3色光進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理, 得到紅光標(biāo)準(zhǔn)化值[R/(R+G+B)]、綠光標(biāo)準(zhǔn)化值[G/(R+G+B)]和藍(lán)光標(biāo)準(zhǔn)化值[B/(R+G+B)]。其次對(duì)非作物圖像干擾因素的剔除, 通過對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)分析, 選擇R、R/(R+G+B)和G/(R+G+B)3個(gè)參數(shù)作為剔除的指標(biāo), 過濾的標(biāo)準(zhǔn)是: G/(R+G+B)>0.37 AND R/(R+G+B)<0.42 AND R>20, R>20用于過濾陰影部分。最后通過遙感圖像的分析功能, 利用建模的方法對(duì)圖像的色彩參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)化處理。

處理后得到玉米葉片圖像的色彩參數(shù)R/(R+G+B)、G/(R+G+B)和B/(R+G+B)及綠光與紅光比值(G/R)和可見光大氣阻抗植被指數(shù)[(G-R)/(G+R-B), VARI], 最后與試驗(yàn)獲得的作物氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)分析。

為了研究玉米不同生長(zhǎng)時(shí)期、不同品種的冠層圖像色彩參數(shù)的差異、色彩參數(shù)對(duì)地力差異反應(yīng)的敏感程度及其與玉米葉片傳統(tǒng)氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)的相關(guān)性, 設(shè)計(jì)了兩組試驗(yàn): 第1組以玉米品種‘鄭單958’為研究對(duì)象, 在6葉期和9葉期分別獲取第一完全展開葉葉片數(shù)字圖像并提取色彩參數(shù), 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)分析; 第2組在6葉期, 對(duì)4個(gè)種玉米品種‘鄭單958’、‘浚單20’、‘先玉335’和‘京單20’均進(jìn)行第1完全展開葉葉片圖像采集, 之后對(duì)獲取的色彩參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 玉米不同生育時(shí)期、不同品種葉片數(shù)字圖像的色彩參數(shù)

選擇了玉米品種‘鄭單958’ 6葉期和9葉期進(jìn)行不同生長(zhǎng)期葉片數(shù)字圖像色彩參數(shù)的對(duì)比分析, 結(jié)果見表1。從表中可以看出, R、G、B、B/(R+G+B)、G/R和VARI在6葉期平均值均小于9葉期, 而R/(R+G+B)與G/(R+G+B)的平均值則是9葉期更高。從變異系數(shù)來看, R、G和R/(R+G+B)在6葉期的離散度小于9葉期, 其他的5種色彩參數(shù)的離散度均為6葉期更高, 說明大部分色彩參數(shù)受氮素水平影響在6葉期的數(shù)據(jù)變幅更寬, 離散度更高, 出現(xiàn)異常值的幾率要更低, 不確定性低于9葉期, 即6葉期色彩參數(shù)對(duì)土壤肥力差異的反應(yīng)較為敏感。通過統(tǒng)計(jì)學(xué)分析可以得出, 6葉期與9葉期相比, 所有的色彩參數(shù)中只有G/(R+G+B) 不存在顯著差異(<0.05), 說明玉米不同生長(zhǎng)時(shí)期葉片圖像的色彩參數(shù)差異較大。在選擇診斷時(shí)期時(shí), 應(yīng)以色彩參數(shù)對(duì)肥力反應(yīng)的敏感期作為診斷時(shí)期, 基于大部分色彩參數(shù)的離散度、規(guī)律性分析, 可以初步考慮以6葉期作為玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷的時(shí)期。

不同玉米品種間葉色和葉型等特征存在差異, 是否對(duì)葉片數(shù)字圖像色彩參數(shù)產(chǎn)生影響, 從而影響基于數(shù)字圖像分析技術(shù)的氮素營(yíng)養(yǎng)診斷結(jié)果值得探討, 這關(guān)乎該方法是否有必要針對(duì)不同的玉米品種建立不同的診斷模型以及該方法是否具有廣泛的適用性。為此, 本研究分析了‘鄭單958’、‘浚單20’、‘先玉335’和‘京單20’ 4個(gè)玉米品種6葉期葉片圖像色彩參數(shù)的差異?？紤]到比值色彩參數(shù)可一定程度上減少單色彩通道變化的影響[13], 選擇了R/(R+G+B)、G/(R+G+B)、B/(R+G+B)、G/R和VARI進(jìn)行分析。圖1顯示, 所選參數(shù)不同品種間均未表現(xiàn)出顯著性差異(<0.05), 表明不同玉米品種葉片特征差異對(duì)色彩參數(shù)無顯著影響, 即在基于數(shù)字圖像分析技術(shù)開展氮素營(yíng)養(yǎng)診斷與推薦施肥時(shí), 上述5種色彩參數(shù)均可作為備選診斷參數(shù), 且不必對(duì)每個(gè)品種逐一建立診斷模型, 這為該方法在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用帶來了很大的方便性和可行性。

表1 玉米品種‘鄭單958’不同生育期的葉片數(shù)字圖像的色彩參數(shù)的比較

不同小寫字母表示兩個(gè)生育期間差異顯著(<0.05)。Different small letters mean significant differences among two growth stages (< 0.05).

圖1 不同玉米品種的葉片數(shù)字圖像色彩參數(shù)的比較

相同小寫字母表示不同品種間差異不顯著(>0.05)。Same small letters mean not significant difference among different varieties (> 0.05)

2.2 玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷敏感色彩參數(shù)選擇

用于診斷指標(biāo)的色彩參數(shù)選擇上, 應(yīng)以色彩參數(shù)具有較高的穩(wěn)定性、與傳統(tǒng)營(yíng)養(yǎng)診斷指標(biāo)具有較好的相關(guān)性為原則。玉米葉片圖像色采參數(shù)與6葉期、9葉期傳統(tǒng)氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)的相關(guān)性分析(表2)表明, 6葉期, B、G/(R+G+B)、B/(R+G+B)、G/R和VARI均與SPAD顯著相關(guān), 其中G/(R+G+B)與B/(R+G+B)的相關(guān)性更為顯著, 而R、G和R/(R+G+B)與SPAD相關(guān)不顯著。9葉期, B與SPAD相關(guān)不顯著, 其余7個(gè)色彩參數(shù)均與SPAD呈極顯著相關(guān)。R、G和R/(R+G+B)在9葉期與SPAD的相關(guān)性強(qiáng)于6葉期, 兩個(gè)時(shí)期與SPAD的相關(guān)性差異大, 不穩(wěn)定, 鑒于此, R、G、B和R/(R+G+B)不適宜作為不同生長(zhǎng)時(shí)期玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷的診斷參數(shù); 而G/(R+G+B)、B/(R+G+B)、G/R和VARI表現(xiàn)比較穩(wěn)定。色彩參數(shù)與葉脈硝酸鹽濃度的相關(guān)性與SPAD相似, R、G和R/(R+G+B)3個(gè)色彩參數(shù)在9葉期與植株硝酸鹽均顯著相關(guān), 并且相關(guān)性優(yōu)于6葉期; 其他5個(gè)色彩參數(shù)6葉期與硝酸鹽的相關(guān)性要優(yōu)于9葉期, 均為顯著相關(guān)。縱觀色彩參數(shù)與兩種氮素傳統(tǒng)營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)的相關(guān)性, G/(R+G+B)、B/(R+G+B)和VARI 無論是6葉期還是9葉期, 均與氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)存在顯著的相關(guān)性, 且6葉期相關(guān)性高于9葉期, 其中G/(R+G+B)和B/(R+G+B)要明顯優(yōu)于VARI。綜上分析, G/(R+G+B)和B/(R+G+B)可作為敏感色彩參數(shù)的候選指標(biāo), 6葉期為基于數(shù)字圖像分析的氮素營(yíng)養(yǎng)診斷適宜診斷時(shí)期。

在建立營(yíng)養(yǎng)診斷體系時(shí), 傳統(tǒng)診斷指標(biāo)是不可或缺的參照指標(biāo), 通過將色彩參數(shù)與之建立擬合關(guān)系, 反演建立基于數(shù)字圖像分析技術(shù)的作物氮素營(yíng)養(yǎng)診斷體系。其中最為常用的傳統(tǒng)氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)包括葉片SPAD和植株硝酸鹽濃度。葉片SPAD值可快速、無損、簡(jiǎn)潔地對(duì)植物葉綠素相對(duì)含量進(jìn)行測(cè)定, 有著廣泛的應(yīng)用范圍[14-16]。但SPAD值的讀取易受眾多因素的干擾, 并需要通過多次多點(diǎn)測(cè)試取其平均值, 因此數(shù)據(jù)變異性和偶然誤差出現(xiàn)的概率較高[17-18]。而植株的硝酸鹽濃度是通過選取玉米多片葉片葉脈獲取汁液測(cè)得的數(shù)據(jù), 具有較好的代表性和穩(wěn)定性。因此, 本研究選擇玉米葉脈硝酸鹽濃度作為參照傳統(tǒng)指標(biāo)參與營(yíng)養(yǎng)診斷體系的建立。

從表2可以看出, 6葉期G/(R+G+B)和B/(R+G+B)與硝酸鹽濃度的相關(guān)性較高, B/(R+G+B)的決定系數(shù)為0.608, 高于G/(R+G+B), 表明B/(R+G+B)較G/(R+G+B)更適宜于作為診斷參數(shù)。從圖2可以看出, 不論是不同生長(zhǎng)時(shí)期, 還是不同品種間, G/(R+G+B)和B/(R+G+B)均呈現(xiàn)極顯著的線性相關(guān)關(guān)系, 同一品種的6葉期兩個(gè)參數(shù)的線性相關(guān)最為顯著。表1中亦可看出, B/(R+G+B)在6葉期的變異系數(shù)為0.136, 大于G/(R+G+B)的0.047, 表明B/(R+G+B)具有相對(duì)較高的離散度和較低的不確定性, 隨施肥水平的變化具有較敏感的響應(yīng)性?；诖? 本研究選擇B/(R+G+B)作為營(yíng)養(yǎng)診斷的敏感色彩參數(shù)。

表2 玉米不同生育期葉片圖像色彩參數(shù)與傳統(tǒng)氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系

*和**分別表示<0.05和<0.01水平顯著相關(guān)。* and ** mean significant correlations at< 0.05 and< 0.01, respectively.

圖2 玉米不同生育期/不同品種葉片數(shù)字圖像綠光標(biāo)準(zhǔn)化值[G/(R+G+B)]與藍(lán)光標(biāo)準(zhǔn)化值[B/(R+G+B)]的線性相關(guān)性

2.3 氮素營(yíng)養(yǎng)診斷模型及推薦施肥指標(biāo)

將6葉期的B/(R+G+B)數(shù)值與同步檢測(cè)的玉米葉脈硝酸鹽濃度進(jìn)行回歸建模, 獲取基于手機(jī)相機(jī)拍攝玉米葉片數(shù)字圖像進(jìn)行氮素營(yíng)養(yǎng)診斷的數(shù)學(xué)模型, 如圖3所示。B/(R+G+B)與葉脈硝酸鹽濃度呈現(xiàn)較好的冪函數(shù)相關(guān)性, 通過擬合得到的玉米手機(jī)相機(jī)拍照的氮素營(yíng)養(yǎng)診斷方程: 葉脈硝酸鹽濃度= 1.73×1010×[B/(R+G+B)]9.43。以此方程為基礎(chǔ), 利用玉米葉片數(shù)字圖像的B/(R+G+B)值計(jì)算玉米葉脈硝酸鹽濃度, 以判斷玉米的氮素營(yíng)養(yǎng)狀況; 并結(jié)合玉米的目標(biāo)產(chǎn)量, 以基于玉米葉脈硝酸鹽濃度推薦施肥的指標(biāo)體系為依據(jù)[19], 反演推算以B/(R+G+B)為診斷指標(biāo)的推薦施肥量, 建立推薦施肥指標(biāo)體系, 從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)施肥。表3為基于B/(R+G+B)的氮素營(yíng)養(yǎng)診斷指標(biāo)體系和依此給出的不同目標(biāo)產(chǎn)量下玉米氮肥追肥量的推薦值。從表中可以看出, 當(dāng)B/(R+G+B)<0.158 7時(shí), 玉米處于供氮嚴(yán)重不足的狀態(tài), 需施用氮肥, 保證作物正常生長(zhǎng); 當(dāng)B/(R+G+B)>0.181 2時(shí), 玉米氮素營(yíng)養(yǎng)過剩, 不必再追肥, 以避免過多氮素流失進(jìn)入環(huán)境, 造成肥料損失并危害環(huán)境。

圖3 玉米葉片圖像藍(lán)光標(biāo)準(zhǔn)化值[B/(R+G+B)]與葉脈硝酸鹽濃度的擬合曲線

表3 基于玉米葉片圖像藍(lán)光標(biāo)準(zhǔn)化值[B/(R+G+B)]的玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷與推薦施肥指標(biāo)體系

3 討論與結(jié)論

對(duì)作物進(jìn)行準(zhǔn)確、簡(jiǎn)便的養(yǎng)分實(shí)時(shí)診斷, 并推薦與之相適應(yīng)的施肥量, 是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)施肥的重要保障。隨著數(shù)碼相機(jī)、手機(jī)相機(jī)的廣泛使用, 應(yīng)用數(shù)字圖像技術(shù)進(jìn)行作物光譜分析, 追蹤作物營(yíng)養(yǎng)狀態(tài), 實(shí)現(xiàn)無損診斷已成為研究熱點(diǎn)[20]。目前已有不少通過數(shù)碼相機(jī)、無人機(jī)搭載相機(jī)航拍等手段進(jìn)行氮素營(yíng)養(yǎng)分析、建模、建立推薦施肥體系等的研究, 但是利用手機(jī)相機(jī)在農(nóng)田內(nèi)拍照、獲取作物營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)和施肥推薦指標(biāo)等的研究尚不多見。

本研究利用手機(jī)相機(jī)采集玉米不同生長(zhǎng)時(shí)期(6葉期和9葉期)以及不同玉米品種(‘鄭單958’、‘浚單20’、‘先玉335’和‘京單20’)的第1完全展開葉葉片數(shù)字圖像, 針對(duì)玉米的葉片數(shù)字圖像進(jìn)行色彩參數(shù)提取, 對(duì)色彩參數(shù)穩(wěn)定性及其與傳統(tǒng)氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)的相關(guān)性進(jìn)行分析, 確定了適宜的玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷時(shí)期和色彩參數(shù), 并建立了色彩參數(shù)與傳統(tǒng)營(yíng)養(yǎng)診斷指標(biāo)的擬合模型, 建立了基于數(shù)字圖像分析技術(shù)的玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷指標(biāo)體系和推薦施肥指標(biāo)體系。具體結(jié)論: 玉米的6葉期是應(yīng)用數(shù)字圖像進(jìn)行氮素營(yíng)養(yǎng)診斷的適宜時(shí)期, B/(R+G+B)適宜作為玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷的敏感色彩參數(shù), 當(dāng)B/(R+G+B)<0.158 7時(shí), 玉米處于供氮嚴(yán)重不足狀態(tài), 當(dāng)B/(R+G+B)>0.181 2時(shí), 玉米處于供氮過量狀態(tài)。不同玉米品種第1完全展開葉數(shù)字圖像色彩參數(shù)無顯著差異, 是基于數(shù)字圖像進(jìn)行氮素營(yíng)養(yǎng)診斷與推薦施肥技術(shù)廣泛應(yīng)用的前提條件。以此研究結(jié)果為基礎(chǔ), 設(shè)計(jì)開發(fā)了一套適用于安卓系統(tǒng)手機(jī)的軟件系統(tǒng)[13], 軟件的操作較為簡(jiǎn)單, 利用了用戶智能手機(jī)自帶的照相功能, 便于農(nóng)戶在零成本條件下使用, 在河北省部分地區(qū)進(jìn)行了推廣和應(yīng)用, 受到用戶的好評(píng)。

縱觀以往有關(guān)基于數(shù)字圖像分析技術(shù)的作物營(yíng)養(yǎng)診斷與推薦施肥研究[8-9,21-23], 可以看出不同作物適宜的營(yíng)養(yǎng)診斷色彩參數(shù)并不一致, 其中G/(R+G+B)的應(yīng)用更為普遍, 適宜用于營(yíng)養(yǎng)診斷的色彩參數(shù), 主要與色彩參數(shù)的穩(wěn)定性、對(duì)土壤供肥能力反應(yīng)的敏感性及其與傳統(tǒng)營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)的擬合程度有關(guān)。本研究結(jié)果表明, 玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷的敏感色彩參數(shù)為B/(R+G+B), 與張立周等[6]和李紅軍等[12]對(duì)玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷的研究中得出的適宜作診斷指標(biāo)的色彩參數(shù)一致。這兩個(gè)研究中前者通過數(shù)碼相機(jī)獲取玉米冠層數(shù)字圖像, 后者利用無人機(jī)搭載數(shù)碼相機(jī)進(jìn)行航拍獲取冠層圖像。結(jié)合本研究使用手機(jī)相機(jī)獲取玉米葉片圖像的研究, 對(duì)于同一作物, 不同數(shù)字圖像獲取方式對(duì)診斷指標(biāo)的色彩參數(shù)選擇不會(huì)產(chǎn)生太大影響。在后續(xù)的研究工作中, 可以對(duì)這一現(xiàn)象進(jìn)行深入研究, 探明是否同樣適用于其他作物。在最佳診斷時(shí)期選擇上, 可針對(duì)更多的玉米關(guān)鍵生育期進(jìn)行研究, 以進(jìn)一步確認(rèn)6葉期是否是最優(yōu)的營(yíng)養(yǎng)診斷時(shí)期。本研究將在應(yīng)用數(shù)字圖像技術(shù)進(jìn)行作物氮素營(yíng)養(yǎng)診斷的研究方面繼續(xù)深入, 為精準(zhǔn)施肥的開展提供有力的科學(xué)支持。

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Diagnosis of nitrogen nutrient and recommended fertilization in summer corn using leaf digital images of cellphone camera*

XIA Shasha1, ZHANG Cong3, LI Jiazhen2, LI Hongjun2, ZHANG Yuming2**, HU Chunsheng2

(1. Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China; 2. Center for Agricultural Resources Research, Institute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of Sciences / Key Laboratory of Agricultural Water Resources, Chinese Academy of Sciences / Hebei Key Laboratory of Water-saving Agriculture, Shijiazhuang 050022, China; 3. North China Pharmaceutical Group Aino CO., LTD, Shijiazhuang 050000, China)

To meet requirements of food supplies and the accompanying pollution problem on environment, precision fertilization is one of the most important technologies. Soil nutrient test and crop nutrition diagnosis are essential work for precision fertilization. With the current situation of the increasing agriculture scale management, it is urgent to develop fast, nondestructive and economic techniques for the nitrogen nutrition diagnosis of crops. Digital images technology has been widely applied in nutrition diagnosis of crops. In majority of such researches, digital cameras have already been successfully used. However, few researches were reported to use cellphone cameras to study nutrition diagnosis and precision fertilization of crops. Thinking of the advantages that cellphone cameras have, such as portability, universality and handleability, the application of cellphone cameras should be detailly studied in nutrition diagnosis. In this study, we used smart cellphones to photograph corn leaves at 6-leaf and 9-leaf stages. The color parameters of corn leaves images were extracted and processed. The differences in color parameters of leaves photographs during two growth stages and for four varieties of corn were evaluated. The correlations of parameters with traditional nitrogen nutrient indexes were determined. Appropriate color parameters were selected based on statistical analysis and nutrient diagnosis model established for the color parameters and nitrogen nutrition index. Then the model was fitted to establish indicator systems of diagnosis of nitrogen nutrient and recommendations for fertilization of corns. The results showed that correlations of color parameters and nitrogen nutrient indexes at 6-leaf stage were more significant than those at 9-leaf stage, suggesting that 6-leaf stage was suitable time for diagnosis of corn nitrogen nutrient using digital image processing technique. From the analysis of leaves photographs of four corn varieties, there was no statistically significant difference among the images. Furthermore, the consequences supported two color parameters, B/(R+G+B) and G/(R+G+B) as candidates for sensitive color parameters. These two color parameters both had strong correlations with leaf SPAD and vein nitrate concentration. Also based on multivariate analysis,B/(R+G+B) was the best and was selected as sensitive color parameter for diagnosis of corn nitrogen nutrient. The diagnosis model of vein nitrate concentration was 1.73×1010×[B/(R+G+B)]9.43. Based on the equation, nitrogen application rates under different B/(R+G+B) values were calculated for certain yield targets of corn. The results were applied to nitrogen nutrient diagnosis and recommendation of fertilization of corn. In summary, it was possible and applicable to take photographs of corn leaves at 6-leaf stage with smart cellphone, extract B/(R+G+B) color parameter and use it to diagnose nitrogen nutrition status.

Cellphone camera; Leaf digital photography; Color parameter; Diagnosis of nitrogen nutrient; Precision fertilization; Summer corn

, E-mail: ymzhang@sjziam.ac.cn

Dec.15, 2017;

Feb. 1, 2018

10.13930/j.cnki.cjea.180304

S126; S512

A

1671-3990(2018)05-0703-07

張玉銘, 研究方向?yàn)檗r(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)養(yǎng)分循環(huán)。E-mail: ymzhang@sjziam.ac.cn 夏莎莎, 研究方向?yàn)榉治龌瘜W(xué)。E-mail: ssxia@rcees.ac.cn

2017-12-15

2018-02-01

* This study was supported by the National Key Research and Development Plan of China (2016YFD0200307), the Science and Technology Plan Project of Hebei Province (14227423D) and the Science and Technology Demonstration of Modern Agriculture in Bohai Granary Region (KFJ-STS-ZDTP-001).

* 國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFD0200307)、河北省科技計(jì)劃項(xiàng)目(14227423D)和渤海糧倉現(xiàn)代農(nóng)業(yè)區(qū)域科技示范(KFJ-STS-ZDTP-001)資助

夏莎莎, 張聰, 李佳珍, 李紅軍, 張玉銘, 胡春勝. 基于手機(jī)相機(jī)獲取玉米葉片數(shù)字圖像的氮素營(yíng)養(yǎng)診斷與推薦施肥研究[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2018, 26(5): 703-709

XIA S S, ZHANG C, LI J Z, LI H J, ZHANG Y M, HU C S. Diagnosis of nitrogen nutrient and recommended fertilization in summer corn using leaf digital images of cellphone camera[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2018, 26(5): 703-709