劉奕彤，宋玉柱，馬昕宇，郭思琪，馮 江,王樹文

(東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 電氣與信息學(xué)院，哈爾濱 150030)

基于多光譜成像技術(shù)的玉米氮素營養(yǎng)診斷方法研究

劉奕彤，宋玉柱，馬昕宇，郭思琪，馮 江,王樹文

(東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 電氣與信息學(xué)院，哈爾濱 150030)

為快速、無損地獲取寒地玉米作物養(yǎng)分信息，利用多光譜成像技術(shù)開展了大田玉米氮素營養(yǎng)診斷研究。采用美國ADC多光譜相機(jī)采集玉米拔節(jié)期冠層多光譜圖像，利用德國AA3連續(xù)流動(dòng)分析儀測(cè)定葉片氮含量。提取紅色通道灰度均值(AVSR)、綠色通道灰度均值(AVSG)和近紅外通道灰度均值(AVSNIR)等3個(gè)光譜參數(shù)，構(gòu)建歸一化植被指數(shù)(NDVI)、綠色歸一化植被指數(shù)(GNDVI)、紅色通道與綠色通道比值植被指數(shù)(RVIR/G)、紅色通道與近紅外通道比值植被指數(shù)(RVIR/NIR)、近紅外通道與紅色通道比值植被指數(shù)(RVINIR/R)、紅色歸一化比值(RNR)、綠色歸一化比值(GNR)、近紅外歸一化比值(NIRNR)等8個(gè)植被指數(shù)。將全部光譜參數(shù)及植被指數(shù)分別與氮素值進(jìn)行相關(guān)性分析，建立寒地玉米氮素一元線性回歸、多項(xiàng)式回歸及多元回歸模型。結(jié)果表明：一元回歸模型R2最高達(dá)0.854，多元回歸模型R2為0.870，所得模型可為寒地大田玉米精準(zhǔn)施肥和長勢(shì)監(jiān)測(cè)提供支持。

玉米；氮素；多光譜圖像；定量監(jiān)測(cè)

0 引言

農(nóng)作物養(yǎng)分信息是反映農(nóng)作物生長狀況的重要指標(biāo)，及時(shí)獲取農(nóng)作物養(yǎng)分信息可以為精準(zhǔn)施肥、灌溉等農(nóng)田管理提供支持，是提高糧食產(chǎn)量、促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要保障[1]。近年來，光譜成像技術(shù)以其快速、非破壞性、操作方便等優(yōu)點(diǎn)，被越來越多地應(yīng)用于作物營養(yǎng)檢測(cè)中[2]。特別是近地多光譜技術(shù)具有儀器成本低、圖像質(zhì)量高和分析方便的優(yōu)點(diǎn)，受到了許多學(xué)者的關(guān)注[3-5]。

Sun[6-7]等通過比較多種光譜圖像特征參數(shù)提取方法的優(yōu)劣，提出了一種新型光譜指數(shù)CNDVI。在中等和偏高施氮水平下，CNDVI與玉米葉綠素含量相關(guān)性較高，相關(guān)系數(shù)分別為0.60和0.63。王海華[8]等發(fā)現(xiàn)玉米冠層多光譜圖像的NIR/G比值特征參數(shù)與葉綠素含量的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.637。Li[9]等對(duì)比不同生育期玉米冠層氮素反演模型預(yù)測(cè)效果，得出葉綠素含量指數(shù)CCCI預(yù)測(cè)效果最好。以上研究均是建立的單個(gè)植被指數(shù)作物氮素營養(yǎng)監(jiān)測(cè)模型，預(yù)測(cè)精度偏低，有必要研究多個(gè)植被指數(shù)的作物氮素營養(yǎng)診斷方法，為精確定量施肥提供技術(shù)支撐。

本研究以寒地玉米為研究對(duì)象，采集拔節(jié)期玉米冠層多光譜圖像，提取3個(gè)圖像光譜參數(shù)，構(gòu)建8個(gè)植被參數(shù)，將全部光譜參數(shù)及植被指數(shù)分別與氮素含量進(jìn)行相關(guān)性分析，選擇相關(guān)性較高的光譜參數(shù)或植被指數(shù)與氮素值分別建立一元線性回歸、多項(xiàng)式回歸與多元回歸模型，為大田玉米氮素營養(yǎng)快速檢測(cè)和玉米生長信息的實(shí)時(shí)獲取提供技術(shù)支持。

1 實(shí)驗(yàn)部分

實(shí)驗(yàn)于2013年在東北農(nóng)業(yè)大學(xué)香坊農(nóng)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)基地進(jìn)行，供試玉米品種為東農(nóng)253。實(shí)驗(yàn)田采用單因素(N)設(shè)計(jì)，設(shè)4個(gè)梯度(N1、N2、N3、N4)，目標(biāo)施肥量依次為(0,65、109、163kg/hm2)，表現(xiàn)為嚴(yán)重缺氮、缺氮、適量氮、過量氮。每個(gè)施氮水平重復(fù)4次，且隨機(jī)分布。其它管理均按高產(chǎn)要求進(jìn)行，以消除其它因素對(duì)作物生長的交互影響。玉米拔節(jié)期施用化肥基本信息如表1所示。播種于2013年5月2號(hào)進(jìn)行，同時(shí)進(jìn)行第1次施肥。

按照?qǐng)D像采集需選擇晴朗、微風(fēng)、少云的實(shí)驗(yàn)要求，于6月15日(拔節(jié)期)當(dāng)天10:00-14:00進(jìn)行多光譜圖像采集。采集時(shí)，設(shè)置多光譜相機(jī)鏡頭垂直距玉米植株冠層頂部70cm，在同一施氮水平下隨機(jī)選擇20株玉米植株為一組進(jìn)行圖像采集，采集圖像前進(jìn)行白板校正。氮素營養(yǎng)診斷模型的建立通過EXCEL及SPSS20.0等軟件實(shí)現(xiàn)。

表1 玉米拔節(jié)期施用化肥基本信息

利用德國AA3連續(xù)流動(dòng)分析儀測(cè)定玉米冠層葉片的氨態(tài)氮含量，表2給出了玉米葉片在拔節(jié)期氮含量情況。

表2 拔節(jié)期玉米葉片含氮量

2 結(jié)果與討論

2.1 玉米植株多光譜圖像獲取

使用美國Tetracam公司生產(chǎn)的ADC多光譜相機(jī)采集玉米植株的多光譜圖像，通過PixelWrench2軟件可以得到紅色(R)、綠色(G)、近紅外(NIR)通道的圖像，如圖1所示。

圖1 原始及紅色、綠色、近紅外圖像Fig.1 Original and R、G、NIR images

2.2 玉米植株光譜特征參數(shù)提取

基于處理過的圖像，提取紅色通道灰度均值(AVSR)、綠色通道灰度均值(AVSG)及近紅外通道灰度均值(AVSNIR)等3個(gè)光譜參數(shù)值。

均值計(jì)算公式為

將上述光譜參數(shù)代入歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)，綠色歸一化植被指數(shù)(Green Normalized Difference Vegetation Index，GNDVI)、紅色通道與綠色通道比值植被指數(shù)(R/G Ratio Vegetation Index, RVIR/G)、近紅外通道與紅色通道比值植被指數(shù)(NIR/R ratio vegetation index, RVINIR/R)、紅色通道與近紅外通道比值植被指數(shù)(R/NIR ratio vegetation index, RVIR/NIR)、紅色歸一化比值

(Red Normalized Ratio, RNR)、綠色歸一化比值(Green Normalized Ratio, GNR)、近紅外歸一化比值(Near Infrared Normalized Ratio, NIRNR)等8個(gè)植被指數(shù)公式中，計(jì)算各植被指數(shù)值。

各植被指數(shù)計(jì)算公式為

拔節(jié)期共提取了80組樣本信息，表3只給出了其中部分樣本光譜參數(shù)值及植被指數(shù)值(拔節(jié)期N3)。

表3 光譜參數(shù)值及植被指數(shù)值

續(xù)表3

2.3 玉米植株氮素檢測(cè)模型

將構(gòu)建的植被指數(shù)與實(shí)測(cè)值建立回歸模型是利用光譜技術(shù)反演植株葉綠素、氮素含量的主要方法之一[10-11]。Zou[12]等選擇了7種植被指數(shù)分別與葉綠素含量建立反演模型，決定系數(shù)均能達(dá)到0.6以上。張連蓬[13]等采用了18個(gè)植被指數(shù)對(duì)葉綠素含量進(jìn)行反演，結(jié)果顯示有5種的決定系數(shù)在0.75以上，且具有很好的普適性。王磊[14]等從19個(gè)光譜參數(shù)中發(fā)現(xiàn)，紅邊斜率、綠峰最大反射率、比值植被指數(shù)和歸一化差值植被指數(shù)與葉片氮含量均存在較好的相關(guān)性。本實(shí)驗(yàn)通過SPSS20.0軟件，將3個(gè)光譜參數(shù)及8個(gè)植被指數(shù)分別與玉米氮素值進(jìn)行相關(guān)性分析，其中NDVI、RVIR/NIR和RNR與玉米氮素相關(guān)性最高。

將NDVI、RVIR/NIR和RNR分別作為自變量(x)，氮素含量作為因變量(y)，通過回歸分析分別建立一元線性模型(y=a+bx)和二次多項(xiàng)式模型(y=a+bx+cx2)。其中，a、b、c為常數(shù)。

圖2～圖4分別為拔節(jié)期玉米植株葉片氮含量與NDVI、RVIR/NIR和RNR的線性和二次多項(xiàng)式回歸方程和曲線。由此可知，在拔節(jié)期采用RVIR/NIR和RNR的二次多項(xiàng)式模型反演氮素含量的效果較好，決定系數(shù)R2分別為0.854和0.848。

為提高回歸模型的預(yù)測(cè)精度，采用逐步回歸方法，將NDVI、RVIR/NIR和RNR共同與玉米氮素含量建立多元回歸模型，得到反演模型方程為

y=1.776+32.559RNR-15.512RVIR/NIR+

1.085NDVI

該模型的決定系數(shù)為0.870，優(yōu)于單一變量模型。多元回歸模型的預(yù)測(cè)效果如圖5所示。

圖2 NDVI與氮素值回歸方程Fig.2 Regression equations of nitrogen content and NDVI

圖3 RVIR/NIR與氮素值回歸方程Fig.3 Regression equations of nitrogen content and RVIR/NIR

圖4 RNR與氮素值回歸方程Fig.4 Regression equations of nitrogen content and RNR

圖5 多元回歸模型預(yù)測(cè)效果圖Fig.5 Precision results of multiple regression models

3 結(jié)論

為快速、無損地獲取寒地玉米作物養(yǎng)分信息，利用多光譜成像技術(shù)開展了大田玉米氮素營養(yǎng)診斷研究。將得到的11個(gè)光譜參數(shù)及植被指數(shù)分別與氮素值進(jìn)行相關(guān)性分析，建立寒地玉米氮素一元線性回歸、二次多項(xiàng)式回歸及多元回歸模型，得出以下結(jié)論：

1)在拔節(jié)期，歸一化植被指數(shù)(NDVI)、紅色通道與近紅外通道比值植被指數(shù)(RVIR/NIR)、紅色歸一化比值(RNR)與玉米氮素含量呈極顯著相關(guān)，可用來反演玉米植株氮素營養(yǎng)狀況。

2)利用RVIR/NIR建立的玉米氮素二次多項(xiàng)式模型精度較高，R2=0.854。

3)利用NDVI、RVIR/NIR和RNR建立的玉米氮素多元回歸模型決定系數(shù)為0.870，精度優(yōu)于一元線性及二次多項(xiàng)式回歸模型，所得模型能有效檢測(cè)寒地玉米氮素含量。

[1] 吳倩,孫紅,李民贊,等.玉米作物多光譜圖像精準(zhǔn)分割與葉綠素診斷方法研究[J].光譜學(xué)與光譜分析,2015,35(1):178-183.

[2] 韓文霆,李敏,陳微.作物數(shù)字圖像獲取與長勢(shì)診斷的方法研究[J].農(nóng)機(jī)化研究,2012,34(6):1-6.

[3] 李曉麗,何勇.基于多光譜圖像及組合特征分析的茶葉等級(jí)區(qū)分[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2009,40(S1):113-118.

[4] 張曉東,毛罕平,左志宇,等.油菜氮素的多光譜圖像估算模型研究[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,44(16):3323-3332.

[5] 郭威,張彥娥,朱景福,等.玉米冠層葉片氮素營養(yǎng)估測(cè)研究[J].農(nóng)機(jī)化研究,2011,33(10):31-34.

[6] Sun Hong,Li Minzan, Zheng Lihua,et al. Evaluation of maize growth by ground based multi-spectral image[C]//IEEE/SICE International Symposium on System Integration(SII).Kyoto:Kyoto University,2011:207-211.

[7] Sun Hong,Li Minzan, Zheng Lihua,et al. Monitoring of maize chlorophyll content based on multispectral vegetation indices[C]//Multispectral,Hyperspectral，and Ultraspectral Remote Sensing Technology，Techniques and Applications IV.San Diego:SPIE,2012.

[8] 王海華,趙彥娥,郭威.基于多光譜圖像的玉米營養(yǎng)監(jiān)測(cè)技術(shù)研究[J].農(nóng)機(jī)化研究,2012,34(11):178-181.

[9] Li F，Miao Y X，F(xiàn)eng G H，et al.Improving estimation of summer maize nitrogen status with red edge-based spectral vegetation indices[J].Field Crops Research，2014，157:111-123.

[10] 丁希斌,劉飛,張初,等.基于高光譜成像技術(shù)的油菜葉片SPAD值檢測(cè)[J].光譜學(xué)與光譜分析,2015,35(2):486-491.

[11] 金梁,胡克林,田明明,等.夏玉米葉片分層氮素營養(yǎng)的高光譜診斷[J].光譜學(xué)與光譜分析,2013,33(4):1032-1037.

[12] 石吉勇，鄒小波,趙杰文，等. 高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)黃瓜葉片的葉綠素葉面分布[J].分析化學(xué)，2011，39(2)：243-247.

[13] 張連蓬,柳欽火,王德高,等.高光譜遙感植被指數(shù)的普適性分析[J].測(cè)繪通報(bào),2010(9):1-4.

[14] 王磊，自由路，盧艷麗，等.基于光譜分析的玉米氮素營養(yǎng)診斷[J].植物營養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào),2011,17(2):333-340.

Research on Nutrition Diagnosis Method of Maize Nitrogen Based on Multispectral Imaging Technique

Liu Yitong, Song Yuzhu, Ma Xinyu, Guo Siqi, Feng Jiang, Wang Shuwen

(College of Electric and Information, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China)

In order to rapidly acquire maize nutrient information in the field, a non-destructive method of maize nitrogen content index measurement was conducted based on multispectral imaging technique. Firstly, American ADC multi-spectral image monitoring system was available to acquire the canopy images of maize in jointing stage. At the same time, each sample was measured to show the nitrogen content index by AA3 continuous flow analyzer. Secondly, eleven vegetation indices were calculated including AVSR, AVSG, AVSNIR, NDVI, GNDVI, RVIR/G, RVIR/NIR, RVINIR/R, RNR, GNR and NIRNR. And then the method of correlation analysis was used to reduce the dimension of data so as to acquire three sensitive spectral characteristic parameters. Lastly, the nitrogen index detecting model based on simple linear regression method, polynomial regression method and multiple regression method by stepwise regression. The results indicated that, the maximal R2of simple regression models is 0.854 and the R2of multiple regression model is 0.870. It was feasible to diagnose nitrogen content of maize based on multi-spectral images.

maize; nitrogen; multi-spectral image; quantitative monitoring

2016-12-01

國家“863計(jì)劃”項(xiàng)目(AA2013102303)；黑龍江省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(C2015006)；哈爾濱市科技創(chuàng)新人才項(xiàng)目(2015RQQXJ020)

劉奕彤(1996-)，女，哈爾濱人，本科學(xué)生，(E-mail)1198430784@qq.com。

王樹文(1975-)，男，哈爾濱人，副教授，碩士生導(dǎo)師，(E-mail)wswtr@163.com。

S123

A

1003-188X(2018)02-0148-06