【摘要】：本研究于2014年與2015年分別在內(nèi)蒙古赤峰試驗站和內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)場開展了甜菜田間試驗。以兩年的田間小區(qū)試驗為基礎(chǔ),在不同氮素水平下,開展基于高光譜技術(shù)的甜菜不同生育時期(幼苗期、葉叢生長期、塊根膨大期、糖分積累期)氮含量及SPAD值的監(jiān)測研究。本研究的主要工作和研究成果如下:1.采用ASD高光譜儀獲取甜菜不同生育時期的冠層光譜反射率,研究甜菜冠層高光譜響應(yīng)特征,發(fā)現(xiàn)不同生育時期的可見光波段(450-680nm)及近紅外波段(760-950nm)的光譜響應(yīng)存在明顯差異;分析經(jīng)平滑和一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理后的冠層光譜與氮含量、SPAD值的相關(guān)關(guān)系,結(jié)果表明:一階導(dǎo)數(shù)光譜對氮含量、SPAD值的敏感波段較多,且相關(guān)性得到很大提升。2.以優(yōu)選光譜參數(shù)作為輸入變量,研究不同算法(一元回歸、PCR、PLSR、SVM)建立的高光譜預(yù)測模型對甜菜各個生育時期氮素營養(yǎng)參數(shù)預(yù)測精度的影響,研究結(jié)果表明:在幼苗期,氮含量及SPAD值的最佳預(yù)測模型分別為PLSR模型和PCR 模型,其 R2 分別為 0.520、0.552,RMSE 分別為 2.70g/kg、1.99,RE 分別為6.6%、3.5%;在葉叢生長期,SVM模型對氮含量的預(yù)測效果最好(R2、RMSE及RE分別為0.443、3.17g/kg、10.1%),以SDr/SDy建立的二次函數(shù)模型對SPAD值的預(yù)測效果最佳(R2、RMSE及RE分別為0.212、1.85、3.3%);在塊根膨大期,氮含量及SPAD值的最佳預(yù)測模型均為PCR模型,其R2分別為0.447、0.536,RMSE分別為2.93g/kg、1.81,RE分別為9.7%、3.3%;在糖分積累期,PLSR模型對氮含量的預(yù)測性能最佳(R2、RMSE及RE分別為0.344、2.95g/kg、9.0%),以SDb為自變量建立的對數(shù)函數(shù)模型對SPAD值預(yù)測效果最好(R2、RMSE及RE分別為0.324、3.17、5.9%)。本研究通過建立甜菜不同生育時期更為精準(zhǔn)的氮含量及SPAD值的高光譜預(yù)測模型,從而為甜菜田間的施肥管理提供理論依據(jù),為甜菜氮素營養(yǎng)參數(shù)的快速無損監(jiān)測提供技術(shù)支持。
[Abstract]:In this study, sugarbeet field trials were carried out at Chifeng Experimental Station in Inner Mongolia and Farm in Inner Mongolia Agricultural University in 2014 and 2015 respectively. Based on two years field plot experiment, the monitoring of nitrogen content and SPAD value of sugarbeet at different growth stages (seedling stage, leaf growth stage, root swelling stage, sugar accumulation stage) based on hyperspectral technique was carried out under different nitrogen levels. The main work and results of this study are as follows: 1. The canopy spectral reflectance of sugarbeet at different growth stages was obtained by using ASD hyperspectral analyzer. The characteristics of hyperspectral response of sugarbeet canopy were studied. It was found that the spectral responses of visible light wave (450-680nm) and near infrared band (760-950nm) in different growth stages were significantly different. The correlation between the canopy spectrum and the nitrogen content (SPAR) after smooth and first derivative pretreatment is analyzed. The results show that the first derivative spectrum has more sensitive bands to the nitrogen content and the correlation has been greatly improved. The effects of hyperspectral prediction models established by different algorithms (single regression PCRX PLSR-SVM) on the prediction accuracy of nitrogen nutrition parameters in each growing period of sugarbeet were studied with the selected spectral parameters as input variables. The results showed that: 1. The best prediction models for nitrogen content and SPAD value are PLSR model and PCR model, respectively. The R2 of RMSE was 0.520 / 0.552g / kg respectively 2.70 g / kg ~ (1.9) RE was 6.6g / kg / kg ~ 1.9RE = 6.6and 3.55.The prediction effect of SDr/SDy model on nitrogen content was the best (R _ 2 / R _ (MSE) and RE = 0.443n ~ 3.17 g / kg _ (10.1%), respectively). The quadratic function model established by SDr/SDy had the best effect on predicting SPAD value (R2N RMSE and RE, respectively). It was 0.2121.85% (3. 3%). The best prediction model for nitrogen content and SPAD value is PCR model. The R2 of RMSE was 2.93 g / kg 路kg ~ (-1) 路L ~ (-1), respectively, and that of SDb model was the best (R _ (2) N _ (RMSE) and RE = 0.3442.95 g 路kg ~ (9.0%). The logarithmic function model with SDb as independent variable had the best effect on SPAD prediction (R2RMSE and RE were 0.3243.175.9%, respectively). In this study, a more accurate hyperspectral prediction model of nitrogen content and SPAD value in different growth stages of sugarbeet was established, which provided theoretical basis for fertilizer application management in sugarbeet field, and provided technical support for rapid non-destructive monitoring of nitrogen nutrition parameters in sugarbeet.
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S566.3

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本文編號：2196802