基于冠层红绿蓝光值评估氮肥施用下小白菜的产量变化

柳开楼，熊 文*，李 涵，胡惠文，陈伟明，章彪雄

（1.江西省红壤研究所，江西 南昌 331717；2.江西省水产科学研究所，江西 南昌 330046）

小白菜是设施农业中最常见的蔬菜品种，目前普遍进行的研究主要是基于蔬菜生长发育特性进行模型模拟研究[1-2]，还鲜有直接通过图像采集进行蔬菜产量预测的报道。面对蔬菜生产日益严峻的竞争压力，提前预测蔬菜产量对于菜农调整水肥等管理措施具有十分重要的指导意义。由于较低的价格走势和智能手机的大力推广，手机拍照功能已成为目前智能手机的必要功能。根据前人研究，作物长势照片的RGB值与水稻、玉米、小麦等作物的产量密切相关[3-6]；因此，本研究拟通过设置不同氮肥处理的田间小区试验，结合智能手机在小白菜播种后第20天（D20）、第30天（D30）、第40天（D40）、第50天（D50）获取群体冠层数字图像，进而采用Adobe photoshop获得数字图像的红光值R、绿光值G和蓝光值B，以期构建RGB数值与小白菜产量（鲜质量）的量化关系，并进一步结合模型验证试验检验量化关系的普适性，从而为合理评估小白菜产量提供技术参考。

1 材料和方法

1.1 试验地概况

试验设在江西省红壤研究所（116°20＇24＂E，28°15＇30＂N）。该地属中亚热带季风气候，年均降雨量1 537 mm，年蒸发量1 100～1 200 mm；年均气温17.7～18.5 ℃，最冷月（1月）平均气温为4.6 ℃，最热月（7月）平均气温为28.0～29.8 ℃。海拔高度25～30 m，为典型的低丘红壤地区。试验操作环境为设施大棚内，土壤类型为第四纪红黏土发育的潴育型水稻土。试验前耕层土壤pH值6.9，有机碳16.22 g/kg，全氮0.95 g/kg，全磷1.02 g/kg，全钾15.41 g/kg，碱解氮143.70 mg/kg，速效磷10.30 mg/kg，速效钾125.10 mg/kg。

1.2 试验设计

研究于2014年和2015年进行，分别设置3个氮肥施用量，各处理分别为N0（不施氮肥）、N17.5（667 m2施N 17.5 kg）、N25（667 m2施N 25.0 kg）。每个处理3次重复，随机区组排列，每个小区200 m2。氮肥60%作基肥，40%在苗期（播种后15 d）追施。磷肥（P2O5）和钾肥（K2O）667 m2用量分别为6 kg和9 kg，均作为基肥施用。蔬菜种类为小白菜，品种为上海青。其他操作方式同当地管理。

1.3 测定指标及方法

1.3.1 小白菜冠层红绿蓝光值获取

于小白菜播种后D20、D30、D40、D50运用魅族（MEIZU）魅蓝note2型智能手机拍摄群体冠层数字图像。采用Adobe photoshop获得数字图像的红光值R、绿光值G和蓝光值B。

1.3.2 小白菜产量（鲜质量）测定

在用手机获取红绿蓝光值的同时，每个小区随机采集10棵小白菜，测定小白菜产量（鲜质量）。

1.3.3 红绿蓝光值与小白菜产量（鲜质量）的相互关系及验证

用第1年的试验数据建立小白菜红绿蓝光值与产量（鲜质量）的模型关系，为了检验模型的可靠性和普适性，用第2年试验的数据进行验证，并采用国际上常用的统计方法RMSE（root mean square error）和RRMSE（relative root mean square error）对预测值和实测值之间的符合度进行检验。

公式中X0和XS分别为实测值与预测值。RMSE为均方根差，RRMSE为相对均方根误差，二者均可以用来衡量观测值与实测值之间的偏差。当RMSE＜10%时预测性强，10%＜RMSE＜20%时预测性较强，20%＜RMSE＜30%时预测性中等，RMSE＞30%时预测性弱；当RRMSE≤25%时模型可用。

所有数据均采用Excel 2003进行分析，采用SPSS 16.0进行方差分析，不同处理的显著差异采用LSD进行检验（P＜0.05）。

2 结果与分析

2.1 不同氮肥施用下小白菜产量（鲜质量）变化

由图1可知，施用氮肥可以显著影响小白菜产量（鲜质量）。不同采收时间内各处理的产量（鲜质量）变化基本一致，均表现出施用氮肥处理（N17.5和N20）高于不施氮肥处理（N0），其中D20、D30、D50存在显著差异。在整个测定周期内，N17.5的产量分别比N0增加了52.85%、27.82%、33.33%和31.95%，N20的增幅分别为14.02%、23.53%、2.34%和27.04%。同时可以看出，过多的氮肥用量不能持续提高小白菜产量（鲜质量），与N17.5相比，N20处理的产量（鲜质量）没有显著增加。

2.2 不同氮肥施用下小白菜冠层红绿蓝光变化

表1显示，氮肥用量可以显著影响小白菜冠层的红光（R）、绿光（G）和蓝光（B）值。尤其是在D30、D40和D50，均呈现出N17.5和N20处理的R和G显著高于N0处理，且N17.5和N20处理间不存在显著差异；而B值则对氮肥响应不明显。

2.3 冠层红绿蓝光与小白菜产量（鲜质量）的相关关系

对蔬菜生长各时期的冠层数字图像色彩参数与产量（鲜质量）进行相关分析，表2结果显示蔬菜冠层数字图像中红光值R、绿光值G与产量（鲜质量）的关系可以用二次曲线进行拟合，方程分别为y= -0.092 6x2＋ 23.365x- 242.53（R2= 0.581 8），y= -0.044x2＋ 15.843x＋50.495（R2=0.724 9）；但蓝光值B与蔬菜产量（鲜质量）不存在显著关系。

图1 不同氮肥用量对小白菜鲜质量的影响

表1 不同氮肥用量对小白菜冠层红绿蓝光的影响

表2 冠层红绿蓝光与小白菜产量（鲜质量）的拟合方程

2.4 模型验证

通过验证试验发现，用冠层红光值R和绿光值G与产量的拟合方程对不同田块的小白菜产量（鲜质量）进行预测，结果表明，模拟值与实测值之间符合度较高，估计的RMSE分别为0.182 7和0.203 8（均小于30%），且RRMSE也均小于25%，说明红光值R和绿光值G均能够较好地预测蔬菜产量（鲜质量），而红光值的效果优于绿光值。

图2 小白菜预测产量（鲜质量）与模拟产量（鲜质量）的相互关系

3 讨论

绿色优质蔬菜种植一直是江西省重点发展的农业产业，但受技术水平和经济因素的影响，江西省的蔬菜种植普遍存在施肥不合理、产量稳定性不强和品质不高等问题，从而严重限制了该地区的蔬菜产业发展[7-8]。很多研究表明，在设施蔬菜种植中，合理施用氮肥可以显著提升蔬菜产量和品质[9-10]；但是，不同地区的土壤类型、蔬菜品种和设施建设水平等存在较大差异[11-12]，所以不同地区的蔬菜种植中所需的合理氮肥用量还有待进一步研究。在本研究中，设施小白菜667 m2氮肥的合理用量为17.5 kg，特别是在移栽后40 d，其产量（鲜质量）比不施氮肥增加33.33%，但过多的氮肥用量不能持续提高小白菜产量（鲜质量），与667 m2施用17.5 kg相比，N20处理的产量（鲜质量）没有显著增加，这与很多人的研究结果相似[13-14]，但具体用量不同，原因可能是由于品种和种植模式不同，从而使得合理的氮肥用量不尽相同。

植株冠层的RGB数值可以在一定程度上反映植物的养分吸收能力，尤其是氮素吸收。有研究表明，在水稻、小麦、玉米和棉花等大宗作物上，通过相机获取的RGB数值能够在一定程度上反映植物的氮素吸收能力，且可以进一步诊断植物的缺氮信息以及评估生物量和籽粒产量[3-6]；然而，在这些粮食和经济作物生产上，由于关注的主要是籽粒产量，对与RGB密切相关的叶片品质和生物量则关注较少，而目前大量的研究认为RGB与叶片或生物量的相关性明显高于籽粒产量[4]；因此，本试验选择以收获叶片为主的小白菜为材料，在设施大棚的种植条件下，研究小白菜产量（鲜质量）与RGB的量化关系，结果表明，小白菜生长各时期的冠层数字图像色彩参数（RGB）与产量（鲜质量）的关系均可以用二次曲线方程进行拟合，但蓝光值（B）与小白菜产量（鲜质量）不存在显著关系。进一步通过模型验证试验表明，用冠层的红光值R和绿光值G能够较好地预测小白菜产量（鲜质量）；然而在小白菜的生长环境中，品种特性、水分管理等均可以影响小白菜的产量[15-16]；因此，基于红光值R和绿光值G预测产量的模型还有待进一步优化。

4 结论

667 m2施用17.5 kg氮肥可以使小白菜产量（鲜质量）增加27.82%～52.85%，但氮肥用量不是越多越好。同时，采用手机获取的小白菜冠层数字图像中红光值R、绿光值G与产量（鲜质量）的关系可以用二次曲线进行拟合，通过验证试验表明R和G的测定值均能够较好地预测小白菜产量（鲜质量）。