第36卷，第1期 2016年1月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol.36,No. 1.pp231-236 January，2016
运用光谱参数冠层覆盖度建立作物长势及氮营养状态模型
陶志强，ShamimAraBagum，马玮，周宝元，付金东，崔日鲜，孙雪芳，赵明
中国农业科学院作物科学研究所，农业部作物生理生态与裁培重点开放实验室，北京100081
摘要为了探索运用数码照片中光谱(红、绿、蓝)的像素计算得到的冠层覆盖度（canopycover，CC)对玉米长势及氮素营养状态进行非破坏性监测的技术。通过获取玉米冠层的数码照片图像，定量化数码照片色彩参数与作物叶面积指数（leafareaindex，LAI)、冠层干重（shootdrymatterweight，DM）、叶片氮素含量(leaf nitrogencontentpercentage，N%）之间的关系。试验于2012年和2013年在中国农业科学院试验田进行，运用基于VisualBasicVersion6.0研发的玉米冠层图像分析系统，分析了玉米品种中单909在3个氮素水平条件下分别于9叶展时期、抽雄期和灌浆期的CC、11种色彩指数与植株LAI，DM，N%及产量之间的相关性，并对相关性显著的指标进行了拟合与建模。结果表明，CC与LAI（r=0.93，p<0.01），DM（r-0.94，p<0.01），N%（r=0.82，p<0.01)之间均达到了极显著水平；用CC估算LAI，DM和N%的模型均
为幕函数，方程式分别是y3.2812x°769
, y=283. 658 1x
6，y=3.0645.932”；用与建模相独立的数
据对模型验证，结果表明，CC估算LAI模型的实测值与模拟值基于1：1直线的R，RMSE和RE分别是 0.996，0.035和1.46%；CC估算DM模型的R，RMSE和RE分别是0.978，5.408g和2.43%；CC估算 N%模型的R，RMSE和RE分别是0.990，0.054和2.62%。综上所述，模型能够较准确的通过CC估算不同氮肥水平条件下玉米9叶展时期、抽雄期和灌浆期的LAI，DM与N%，表明应用数码相机的光谱信息可
实现对玉米生长过程中的生长状况及氮素营养状态进行实时无损快速监测与预测。关键词光谱；玉米；冠层覆盖度；色彩指数；叶面积指数；冠层干重；氮素含量
中图分类号：S513：
文献标识码：A
引言
DOI: 10. 3964/j. issn, 1000-0593 (2016 )01-0231-06
分析仪LAI-2000(Li-CorInc，，USA)等。SPAD-502叶绿素仪通过测量叶片在两种波长光学浓度差的光谱信息（650和 940nm)来确定作物叶片当前叶绿素的相对数量，进而分析
叶面积指数（leaf areaindex，LAI）、冠层干重（shootdry matterweight，DM)和叶片氮素含量是作物生长与氮素营养状态的良好指标，是作物生育期的氨肥精确管理与产量预测的重要评判依据。然而，获取这些指标常常需要消耗大量的人力与时间，在采样过程中对植株造成的破坏还会影响小区中其他植株的正常生长，增加了后期指标测定结果的误差3]。近年来，光谱分析技术已经被广泛证明能够快速、非破坏性、有效的判断作物的LAI、DM与氮素营养状态[3.4]。
目前，广泛应用的便携式光谱设备有，SPAD-502叶绿素仪（KonicaMinoltaInc，，Tokyo，Japan）和叶面积指数冠层收稿日期：2014-08-19，修订日期：2014-12-06
植株冠层的氨系营养状况。然而，SPAD值常常因为试验人员对叶片的主观选择、叶片厚度、处理时间不一致等因素的干扰而对光谱信息结果的精确度造成了影响，行。叶面积指数冠层分析仪LAI-2000，通过测量叶片或冠层对光吸收和反射的光谱信息来获取作物的LAI与光合有效辐射（pho-tosyntheticallyactiveradiation，PAR），虽然能够快速获取 LAI与PAR值，但是对于光照强度的反应很敏感，时常出现低于人工测量值40%以上的结果
最近的一些研究已经证实了可以用数码照片的光谱信息，例如红（red，R）、绿（green，G）、蓝（blue，B）光谱波段的
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(CRRS-02)资助
作者简介：陶志强，1983年生，中国农业科学院作物科学研究所博士
e-mail : tao-zhiqiang@ qq, com
ShamimAraBagum，1980年生，中国农业科学院作物科学研究所博士研究生e-mail：shalimuddin@yahoo.com
马玮，1982年生，中国农业科学院作物科学研究所副研究员
陶志强，ShamimAraBagum，马玮：并列第一作者
e-mail : weiwei_8200a126.com
“通讯联系人
e-mail : zhaomingcau@ 163. net