不同磷钾肥施用水平下夏玉米花前叶片临界氮浓度稀释曲线与氮营养诊断研究

依托山东省东平县农业科学研究所自2010年设立的长期定位试验平台采取裂区试验设计(主区为磷肥,裂区钾肥,裂-裂区为氮肥,P_(2)O_(5)施入量为0、90、120和150 kg hm^(-2),分别用P_(0)、P_(1)、P_(2)和P_(3)表示;K_(2)O施入量为0、180、240和300 kg hm^(-2),分别用K0、K_(1)、K_(2)和K_(3)表示;纯氮施入量为0、180、240和300 kg hm^(-2),分别用N_(0)、N_(1)、N_(2)和N_(3)表示),于2020—2021年以登海605为试验材料,深入分析了养分施用量对夏玉米叶片干物质积累和氮浓度的影响,构建了夏玉米营养生长阶段叶片临界氮稀释曲线,探讨了不同养分投入量以氮营养指数模型诊断和评价夏玉米氮营养状况的可行性。结果表明:夏玉米花前叶片干物质积累量和氮浓度随氮、磷、钾素用量的增加呈上升趋势;叶片氮浓度随生育进程推进和叶片干物质积累呈下降趋势,表现出稀释现象。叶片干物质积累量和氮浓度变化可分为氮素限制和非氮素限制2组,据此分别构建了不同磷钾素用量下夏玉米叶片营养生长阶段临界氮浓度曲线模型:N_(LC0)=2.745 LDM^(–0.529),N_(LC1)=3.245 LDM^(–0.334),N_(LC2)=3.557 LDM^(–0.290),N_(LC3)=3.639 LDM^(–0.286)。相关分析表明基于临界氮浓度稀释曲线计算的氮营养指数与相对叶片干物质积累量、相对籽粒产量均呈极显著相关。结合相对叶片干物质积累量和相对籽粒产量与氮营养指数之间的线性加平台关系,可以很好地评价氮素限制和非氮素限制2种情况下的作物氮素营养状况。因此,利用夏玉米叶片营养生长阶段临界氮稀释曲线和氮营养指数可有效预测夏玉米营养生长阶段临界氮浓度,并表征夏玉米氮营养状况。

应用数码相机进行水稻氮营养诊断

传统的水稻氮营养诊断需要大量的破坏性取样和实验室分析,SPAD叶绿素仪虽然具有较高的精度,但只能测定叶片的很小一部分,需要进行多点的测试,在大面积应用费时费力,时效性和便捷性不足。该文利用田间不同氮水平试验,使用数码相机获取了水稻冠层图像并进行色彩分析,研究了利用可见光遥感技术手段进行水稻冠层的氮营养诊断的可行性,并对表征水稻氮营养状况的可见光光谱诊断指标进行了探索。研究结果表明,数字图像红光值(R)、绿光值(G)和红光标准化值(NRI)与水稻氮营养状况常规诊断指标植株全氮含量、生物量和地上部吸氮量等都呈显著的线性反相关关系,而绿光标准化值则与上述指标呈显著正相关关系。红光标准化值与叶绿素仪SPAD读数相比能更好地表征水稻幼穗期的氮素营养状况,与常规测试指标的相关系数介于0.541～0.780之间。数字图像色彩分析技术具有发展成为新一代作物氮营养诊断手段的潜力。

新疆棉花氮营养诊断及追肥推荐研究

应用反射仪测定棉株叶组织硝态氮含量 ,研究了硝态氮作为棉花氮营养诊断和追肥推荐指标的可行性。结果表明 ,棉花不同部位硝酸盐含量依次为叶柄 >主茎 >叶片 ,植株顶部 >植株底部 ;不同生育期棉花硝酸盐含量变化明显 ,盛花期最低 ,蕾期最高。棉花倒四叶叶柄硝酸盐含量比较稳定 ,可以灵敏的指示棉花氮素营养状况 ,可作为棉花追肥推荐的诊断部位。棉花蕾期倒四叶叶柄硝酸盐含量与产量显著相关 ,可以灵敏地指示棉花氮素营养状况 ,可作为棉花追肥推荐的诊断时期。盛花期由于灌溉和追肥的影响 ,倒四叶叶柄硝酸盐含量只与硝酸盐含量微弱相关。初步确定了棉花蕾期氮素营养诊断指标和追肥推荐量。用反射仪快速准确测定棉花蕾期硝酸盐含量并进行追肥推荐 ,速度快 ,诊断结果可靠 ,是一项前景很广的农业技术。

叶绿素仪在夏玉米氮营养诊断中的应用

叶绿素仪(SPAD-502)的出现使通过无损伤的田间速测对作物进行氮营养诊断成为可能。采用简单的试验和研究方法在田间条件下研究了叶绿素仪应用于夏玉米氮营养诊断的可行性。研究结果表明,应用叶绿素仪监测夏玉米氮营养状况的最佳测定部位为最上部完全展开叶的中部,该部位叶绿素仪测定值与作物全氮、施氮量及产量之间均有较好的相关性。由于作物品种对叶绿素测定影响很大,需要通过相对叶绿素仪读数的方法对其进行校正,校正后叶绿素仪对夏玉米追肥推荐中营养状况的预测精度为66.7%。

应用数字图像技术对有机肥施用后玉米氮营养诊断研究

目前常规的应用于玉米氮素营养诊断的方法需要大量的破坏性取样,并需要较长时间的室内测定,时效性和便捷性存在不足。该文设置了施用不同类型和用量的有机肥玉米盆栽试验,利用数码相机获取玉米十叶期冠层的数字图像,试图研究利用数码相机的可见光光谱进行施用有机肥后玉米氮营养诊断的可行性。研究结果表明,绿光值、红光值都与玉米叶片的SPAD值、地上部生物量和地上部吸氮量都有着显著或极显著的线性负相关关系;蓝光值则与上述玉米营养指标均没有达到显著相关。其中,绿光值与玉米叶片的SPAD值、地上部生物量和地上部吸氮量的相关系数在0.40~0.45之间;而红光值与玉米上述指标的相关系数则达到了0.45~0.53之间,高于绿光值与相应指标的相关系数。综合比较,利用可见光光谱形成的数字图像可以用来对施用有机肥后的玉米氮营养进行诊断,图像的红光值是较好的进行营养诊断的数字图像指标。

宁夏扬黄新灌区春小麦氮营养诊断及追肥推荐量

通过田间试验研究了反射仪法和 Nmin法在宁夏扬黄新灌区春小麦氮营养诊断中的应用。结果表明 ,拔节期可作为春小麦氮营养诊断时期 ;确定了春小麦用 2种方法进行氮素营养诊断的硝酸盐临界值分别为2 4 41 .1 5mg/ kg( NO3- ) (反射仪法 )和 50 .39kg/ hm2 ( NO3- ) (土壤 Nmin法 )。同时由土壤 Nmin、植株硝酸盐诊断 。

应用数字图像分析技术进行冬小麦拔节期氮营养诊断

传统的作物营养诊断如植株全氮、生物量和植株硝酸盐浓度测试等需要进行大量的田间取样和实验室分析,时效性不足,难以适应作物生长期间追肥诊断的需要。通过田间试验,应用数字图像技术对拔节期作物的氮营养状况进行了研究,发现冠层数字图像色彩参数可以用来表征冬小麦拔节期的氮营养状况。数字图像标准化红光值R/(R+G+B)与冬小麦常规营养诊断指标如叶绿素仪读数、茎基部硝酸盐浓度、植株全氮含量和地上部生物量之间的相关系数达到了0.809～0.946,是较好的表征作物氮营养状况的诊断指标。

遥感技术在植物氮营养诊断和推荐施肥中的应用之研究进展

通过对遥感技术在作物氮营养诊断方面的研究与最新进展进行了综述,系统评价了高光谱遥感技术、可见光数字图像技术和卫星遥感技术在作物氮营养诊断与氮肥推荐方面的原理、优缺点以及目前的研究现状。认为遥感技术在作物氮营养诊断方面仍然存在技术复杂与设备昂贵等方面的问题,但随着技术的发展,遥感技术在未来精确养分管理方面有广阔的应用前景。

基于数码图像识别的棉花氮营养诊断研究

研究田间试验条件下不同施肥处理棉花不同叶位图像色彩参数(G、NRI、NGI、NBI、G/R和G/B)与硝态氮含量、叶绿素测量值(SPAD)、叶绿素含量等营养指标间的相关性,确立棉花氮素营养诊断的最佳色彩参数和曲线方程,以期为新型数码图像技术在棉花氮素营养诊断的应用研究提供理论基础。于2012—2013年在安徽省农业科学院棉花研究所安庆试验基地进行不同施肥处理的田间试验,供试品种为‘湘杂棉8号’F_1。设置8个施肥处理。分别在棉花蕾期、花铃期用Nikon D80数码相机获取棉花不同叶位图像并取样分析,研究数码相机进行棉花氮素营养诊断的最佳色彩参数,确定棉花氮素营养诊断的曲线方程。结果表明:(1)倒3叶硝态氮含量与红光标准化值NRI的相关性最好,R^2=0.8754。功能叶倒4叶次之,R^2=0.8013。(2)除倒1叶外,各叶位的SPAD值与数字化指标之间均有着良好的相关性。倒2叶与绿光标准化值NGI的相关性最好,相关系数为0.9591。(3)对于叶绿素含量,倒1叶与蓝光值B值相关性最好,为曲线正相关,R^2=0.9444。其次为倒3叶、倒4叶,相关系数分别为0.9294、0.931。因此,在进行棉花不同叶位氮素营养诊断时,应选择上部叶位倒1叶、倒2叶、倒3叶、倒4叶,并选择色彩参数B值、蓝光标准化值NBI、NRI进行相关性分析与诊断。

使用叶绿素仪进行棉花氮营养诊断应注意的几个问题

传统的推荐施肥技术，如肥料效应函数法和测土施肥方法，具有一定的专业性，既耗时又费工，不能实时实地解决氮肥管理问题。棉叶叶绿素仪读数和棉叶氮含量及叶柄硝态氮含量一样可靠，可以预测棉花氮肥需要量。

叶绿素仪(CL01)在甘蔗氮营养诊断中的初步应用研究

测定叶片氮素含量是甘蔗氮素营养诊断的一项重要方法。本研究利用桶栽试验,通过设置不同的供氮水平,研究了叶绿素仪用于甘蔗氮素营养快速诊断的适用性。结果表明:甘蔗叶片SPAD值、叶片氮含量及蔗茎产量在一定范围内随施氮量的增加而稳定增加;当施氮量超过一定水平后,随着施氮量的增加,甘蔗叶片的SPAD值、叶片氮含量和蔗茎产量的增幅趋缓,甚至下降;叶片SPAD值在不同甘蔗品种间具有差异。结果还表明:甘蔗叶片的SPAD值与叶片含氮量、蔗茎产量呈显著正相关,可在一定程度上预测甘蔗氮素丰缺,并用于指导甘蔗施氮。

地面数字图像技术在棉花氮素营养诊断中的初步研究

为了探讨利用图像处理技术进行棉花氮素营养诊断的可行性,通过多水平的氮肥田间试验,采用数码相机获取棉花冠层图像,分析了不同氮水平下棉花冠层图像色彩参数与施氮量、产量及多个氮素营养诊断指标之间的关系。研究表明:南疆畦灌条件下,氮素营养水平直接影响到棉花冠层光谱反射特性。红、蓝光标准化值与铃期施氮量、产量之间有极显著的线性负相关关系,采用R/(R+G+B)、B/(R+G+B)值可以直接用来诊断棉花铃期的氮素营养状况,或间接估测产量;铃期绿光值G和绿光与红光比值G/R与叶柄硝酸盐浓度、植株全氮和地上部生物量之间都有较大的相关性,可以较为灵敏地反映棉花氮素营养水平,适宜作为氮素营养诊断指标。因此,应用数字图像技术进行棉花氮素营养诊断是可行的。

数字图像技术在草莓氮素营养诊断中的应用研究

为了探讨利用数字图像处理技术进行草莓氮素营养诊断的可行性,通过6个水平的氮肥田间试验,采用数码相机获取草莓冠层图像,分析了不同供氮水平下草莓冠层图像色彩参数与施氮量、土壤无机氮和植株氮素营养指标之间的关系.研究表明:数字图像技术应用于监测草莓的氮素供应状况是可行的.其中,不同氮素处理下G/B值与G/(R+G+B)值的决定系数较高,G/(R+G+B)值与土壤无机氮、叶片硝酸盐及植株全氮之间的决定系数最高,利用G/(R+G+B)值的范围得出草莓开花期与结果期的氮肥推荐用量,从而反馈草莓氮素营养状况,进行氮素营养诊断.

基于图像处理技术对现蕾期紫花苜蓿氮素营养的诊断研究

利用图像处理技术分析不同外源氮素添加下紫花苜蓿(Medicago sativa L.)现蕾期的冠层图像,并测定不同外源氮素添加试验下其叶片SPAD值、地上植株生物量和植株全氮量,初步研究了可见光遥感技术对苜蓿冠层氮营养诊断的可行性,对表征苜蓿氮营养状况的可见光光谱诊断指标进行了统计分析。结果表明:绿光值、红光值都与苜蓿叶片SPAD值、地上生物量和植株全氮量存在显著或极显著的线性负相关关系;而与蓝光值没有达到显著相关。其中,绿光值与苜蓿叶片的SPAD值极显著相关且相关系数最高(r=-0.817,P<0.01)。结果比较分析认为,数字图像的绿光值(GI)能够对现蕾期紫花苜蓿进行较好的营养诊断,因此利用可见光光谱形成的数字图像指导大田生产紫花苜蓿对其现蕾期氮营养诊断成为可能。

叶绿素仪在草莓氮素营养诊断中的应用研究

通过6个水平的氮肥田间试验,利用叶绿素仪测定草莓不同生育时期叶片的SPAD值,分析了在不同施氮水平下草莓叶片SPAD值与土壤无机氮(Nmin)、植株全氮、硝酸盐及产量之间的关系。结果表明:叶绿素仪读数与土壤无机氮、植株全氮、硝酸盐含量之间呈显著线性相关关系,表明SPAD值可以反映草莓氮素营养状况。通过回归分析,确定出草莓开花期和结果期SPAD的最适值和临界值分别为47.53、43.29和46.82、44.15。草莓施肥量分别为189.3kg/hm22、26.4 kg/hm2。

基于无人机可见光遥感的夏玉米氮素营养动态诊断参数研究

【目的】近年来应用无人机进行作物生长、营养和植保信息的快速提取受到广泛关注,但其对作物全生育期营养状况的动态诊断需要明确适宜的色彩参数。本研究通过田间氮水平试验,以无人机为平台利用可见光光谱对夏玉米不同生育期的冠层氮素营养进行监测,对基于可见光RGB图像的色彩参数与传统氮素诊断指标的相关性进行分析,并比较色彩参数的变异系数以探明夏玉米不同生育时期氮素营养诊断的最佳色彩参数。【方法】于2015年6—10月,在河北省中国农业大学曲周试验基地设置不同氮水平田间试验,以夏玉米郑单958为供试作物,设5个施氮水平:0、102、145、189和250 kg/hm^2(分别以CK、70%Opt N、Opt N、130%Opt N、Con N表示),4次重复。分别在夏玉米六叶期(V6)、十叶期(V10)、吐丝期(VT)、籽粒建成期(R2)、乳熟期(R4)应用无人机可见光遥感技术获取夏玉米冠层图像,采用Adobe Photoshop软件经过一些图像处理后选用直方图程序提取图像的红光值R、绿光值G、蓝光值B、亮度值L,研究由此计算的12个色彩参数与传统氮素诊断指标(植株氮浓度、生物量和吸氮量)的相关性,结合相关系数和变异系数的大小综合分析筛选夏玉米不同生育时期氮素营养诊断的最佳色彩参数。【结果】红光值(R)、绿光值(G)、亮度值(L)、绿光标准化值[G/(R+G+B)]、蓝光标准化值[B/(R+G+B)]、绿光与红光的比值(G/R)、绿光与蓝光的比值(G/B)、绿光与亮度的比值(G/L)、红绿蓝植被指数(RGBVI)等在不同生育时期均与夏玉米的植株氮浓度、生物量和吸氮量有很好且一致的相关性,结合图像色彩参数的变异系数综合分析后,G/(R+G+B)、G/L在各生育时期与夏玉米常规的氮营养诊断指标有极显著的相关性(P<0.01),相关系数介于0.641~0.944之间,且变异系数小而稳定,介于0.93%~4.30%之间,优于其他光谱参数,可作为基于无人机可见光技术用于各时期氮素营养动态诊断的最佳色彩参数。【结论】应用无人机可见光遥感进行夏玉米氮素营养动态诊断具有结果可靠、便捷、高效、非破坏性的优点,本研究结果对应用该技术进行较大区域的作物氮素营养动态诊断提供了科学依据。

基于无人机可见光谱平台的烤烟氮素营养诊断

利用不同氮肥用量田间试验,分析基于无人机平台的可见光谱诊断技术对烟草氮素营养进行无损评估预测的可行性,明确该技术的最佳颜色参数和方程模型。2018年在江西省安福县开展田间试验,设置不同氮肥用量,分别为0,45,90,135,180和300 kg N·ha^-1,于移栽后47 d(团棵期)、移栽后83 d(旺长后期)和移栽后116 d(下部叶成熟期),利用无人机获取冠层RGB色彩数字图像,同时采集植株样品分析地上部生物量、叶片生物量、地上部氮浓度、叶片氮浓度、叶片SPAD值等氮营养状况指标,对冠层数字图像进行数字化分析,获得颜色指标值,通过颜色指标与烟草氮营养状况指标的相关性分析,筛选适宜的颜色指标并建立氮营养诊断方程。利用不同地块的氮肥用量试验,对氮营养诊断方程拟合精度进行验证。试验结果表明,旺长后期各处理间冠层图像的颜色标准值存在显著差异,团棵期与下部叶成熟期不存在显著差异。在10个颜色指标中,NRI,NGI,G/R,G/(R+B),(G-R)/(R+G+B)和ExG与5个烤烟氮素营养指标均达到极显著相关(p<0.01)。在归一化颜色指标体系、比颜色指标体系和归一化差分颜色指标体系中选择潜在的最佳颜色参数指标分别为NGI,G/R和ExG。根据不同类型的回归分析结果,确定指数回归作为地上部生物量和叶片生物量的预测模型,线性回归作为地上部氮浓度、叶片氮浓度及叶片SPAD值的预测模型。对潜在的最佳指标进行验证性筛选,G/R对地上部氮浓度和叶片氮浓度的RMSE值分别为0.3751%和0.2491%,明显低于NGI和ExG,预测精度最高。用G/R值表示的地上部生物量、叶片生物量、地上部氮浓度、叶片氮浓度、SPAD值预测方程分别为Y=21.785e 1.3502G/R,Y=4.0579e 1.9373G/R,Y=5.0399G/R-3.3332,Y=4.2814G/R-3.8029,Y=40.168G/R-28.188。因此,基于无人机平台的可见光谱诊断技术在烤烟氮素营养诊断方面具有应用潜力,评估最佳时期为旺长后期,最佳预测参数为G/R值。

甜菜氮素营养及诊断技术研究进展

综述了目前国内甜菜生产中增施氮肥的积极作用及过量施氮存在的问题,同时介绍了国际国内作物氮素营养诊断的各种方法,重点介绍了当前较为先进的高光谱技术在农作物氮含量监测中的应用。提出借鉴其他作物生产栽培中运用高光谱技术对其氮含量进行监测的方法,为甜菜植株氮含量实时监测提供一种新的快速、有效的方法,为实现甜菜丰产高糖奠定基础。

水培生菜临界氮浓度曲线模型构建和氮营养诊断

以生菜为试材,采用营养液培养法,研究了4种不同施氮水平(T10mmol·L^(-1)、T2 3.25mmol·L^(-1)、T3 6.50mmol·L^(-1)、T4 9.25mmol·L^(-1))对水培生菜的地上部干质量及氮浓度的影响,构建了水培生菜的临界氮浓度曲线模型,并得出氮素吸收模型、氮素亏缺模型和氮营养指数模型,以期为水培生菜的氮营养诊断提供参考依据。结果表明:水培生菜的地上部干质量和氮浓度满足幂函数关系,临界氮浓度稀释曲线模型为%N_c=3.769DW^(-0)_(max).^(343),决定系数R^(2)=0.903,同时得出最高和最低氮浓度稀释曲线,决定系数分别为R^(2)=0.891、R^(2)=0.906;水培生菜的氮吸收模型、氮亏缺模型和氮营养指数模型较好地实现了氮营养诊断。3种模型诊断结果基本一致,生育前期以6.50mmol·L^(-1)处理为宜,后期最适施氮水平应处于3.25~6.50mmol·L^(-1)。