基于優(yōu)化光譜指數(shù)的小麥玉米冠層氮素含量預測

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1、分類號Ｓ３－３３學校代碼１０１２９ＵＤＣ６６１．５學號２０１３２０４０６５成義＾熏寺尖拳碩：ｔ學位論文＇．、？＇，＇、．＇，基于優(yōu)化光譜指數(shù)的小麥玉米冠層氮素含量預測ＯｐｔｉｍｉｚｅｄＳｐｅｃｔｒａｌＩｎｄｉｃｅｓＢａｓｅｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＣａｎｏｐｙＮｉｔｒｏｅｎｇＣｏｎｔｅｎｔｉｎＷｈｅａｔａｎｄＭａｉｚｅ申請人：李丹學位類別：農(nóng)業(yè)推廣碩±領(lǐng)域：農(nóng)業(yè)資源利用指導教師：李斐教授二〇－論文提交日期：五年六月

2、．內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學研究生學位論文獨創(chuàng)聲明本人申明所呈交的學位論文是我本人在導師指導下進行的巧究工作及取綜的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加Ｌ乂掠注和致謝的地方外，論文中不包插其他人邑經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包撞為獲得我?；蚱渌逃龣C構(gòu)的學位或證書而使用過的材料一，與我罔工作的同志對本研究所做的任何巧獻均臣在論文中作了明確的說明并表示謝意。申請學位論文與資料著有不實之處一，本人承捏巧相關(guān)責任。：日期：論文作者簽名？－１Ａ－…候始誠內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學硏究生學位論文版枚

3、使用授權(quán)書本人完全了解巧蒙古農(nóng)業(yè)大學有關(guān)保賽知巧產(chǎn)權(quán)的規(guī)定，巧：研．？，ｒ■’究生在攻讀學位期向論文工作的知識盧權(quán)單位屬巧蒙古教業(yè)大學，本人保證畢業(yè)寓棱后，發(fā)表論文或使用論義工作成果巧署葦單化為巧蒙古農(nóng)業(yè)大學，且導師或通訊作者，通訊作者單位亦署４為巧蒙古農(nóng)業(yè)大學Ｊ學狡卷權(quán)振窗莽筒智家脊關(guān)締口或祝構(gòu)邀凌論文衙義踩件雅電子文檔，允許論文被查閱和借閱。學校可臥公布學位論文的金鄭歲部分內(nèi)容（保密巧容除外），采巧影巧、縮印或其他手段保存論文。論文作者簽４：擔導教棘簽秦；Ｉｔ．＿＿

4、日巧：之Ｐ化，０《＞汾＊摘要作物關(guān)鍵生育時期冠層氮素含量的實時監(jiān)測對于化化氮肥用量和減少環(huán)境風險具有重要的意義，。為了實現(xiàn)作物氮素無損營養(yǎng)診斷尋求預測不同作物氮素含量的－最佳光譜參數(shù)，本研巧通過２００８２０１１年不同區(qū)域布置不同氮量的小麥玉米田間試驗，采用光譜波段優(yōu)化算法對小麥玉米冠層反射光譜進行光譜波段組合優(yōu)化，運用理論模型對不同冠層結(jié)構(gòu)條件下的小麥玉米氮素營養(yǎng)敏感波段進行反演驗證，最終實現(xiàn)小麥和玉米冠層含氮量的無損估測。本文選取不同的光譜波段模型進行優(yōu)化分析，首先，選用概念

5、模型進行光譜波段優(yōu)化分析，與傳統(tǒng)的光譜指數(shù)進行比較，確定預測作物氮素含量最佳的光譜波段組合；其次，運用基于經(jīng)驗模型的Ｈ波段優(yōu)化算法進行光譜波段組合優(yōu)化分析，與不同的Ｈ波段光譜指數(shù)進行比較，確定預測作，通過ＰＲＯＳＡ正理論模型反演光譜波段物氮素含量的最優(yōu)光譜參數(shù)最后，對優(yōu)；化后的最佳光譜指數(shù)進行比較驗證，確定小麥玉米冠層氮素含量無損預測的最優(yōu)光譜指數(shù)。結(jié)果表明與傳統(tǒng)的光譜指數(shù)相比，基于概念模型和經(jīng)驗模型優(yōu)化算法的兩種光譜指數(shù)顯著的提高了小麥玉米冠層氮素含量的預測能力，同時克服了傳統(tǒng)光譜指數(shù)預測

6、的飽和問題－。概念模型的最佳優(yōu)化結(jié)果顯示玉米最佳光譜指數(shù)為Ｒ７６６／Ｒ７３８１民化－－經(jīng)驗模型優(yōu)化結(jié)果顯不玉術(shù)１，小麥為７９６７６〇１，玉米和小麥結(jié)合為民８７６＾民７３〇；民／Ｒ／－／化－最優(yōu)光譜指數(shù)為（７６８７４（ｔ１）（（Ｒ７６８Ｒ５４８）（及７６８訊５４８）），小麥為化８７６７４〇－１）／（（民８７６民５５０）／（Ｒ８７６＋民５５０）），玉米小麥相結(jié)合優(yōu)化后的最佳光譜指數(shù)為反－－（８４８化７３２１）／（（民８４８民５３６）／（民８４＋民））。兩種優(yōu)化光譜指數(shù)的波段結(jié)合均

7、隨８５３６著作物品種及其冠層結(jié)構(gòu)的變化而變化５３０－５５０，其優(yōu)化波段范圍主要集中在綠邊（－－ｎｍ），紅邊（７３０７６０ｎｍ）和紅邊向近紅外的過渡區(qū)域６０８８０ｎｍ）優(yōu)化效果顯（７，示基于經(jīng)驗模型優(yōu)化的二位Ｈ波段光譜指數(shù)無論在玉米、小麥還是玉米小麥結(jié)合的氮素含量預測能力均高于概念模型。運用ＰＲＯＳＡ正理論模型的反演波段進行驗證結(jié)果進一步思示兩種優(yōu)化光譜指數(shù)對作物含氮量預測能力效果佳，實現(xiàn)了現(xiàn)有光譜指數(shù)中的最佳預測。優(yōu)化后的最佳光譜指數(shù)結(jié)合實地測定的光譜數(shù)據(jù)可實現(xiàn)對小麥和玉米冠層含氮量的最

8、佳估測和評價，期最終實時、準確迅速的掌握小麥和玉米氮素豐缺狀況，同時為設(shè)計作物冠層氮素傳感器和更好的利用現(xiàn)有基于衛(wèi)星的傳感器實施區(qū)域上的作物氮素營養(yǎng)監(jiān)測提供了理論基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：含氮量；光譜參數(shù)波段優(yōu)化；ＯｔｉｍｉｚｅｄＳｅｃｔｒａｌ虹ｄｉｃｅｓＢａｓｅｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＣａｎｏＮｉ杜ｏｅｎｐ