基于便携式作物生长监测仪的水稻生长指标光谱监测研究

黄仨仨，金明焕，刘禹恒，李飞飞，吕尊富*

(1.杭州市临安区人民政府青山湖街道办事处区域发展与治理中心，浙江 杭州 311305；2.浙江农林大学 现代农学院，浙江 杭州 311300)

氮素是水稻生长过程中必需的大量元素，是影响水稻产量的关键因素。因此，氮素的科学调控和监测在水稻生长中至关重要[1-4]。获得作物生育进程中生长指标的实时信息是实行精确农业的重要依据[5-6]。近年来，基于光谱分析的遥感技术不断发展，在农田的管理、参数分析、作物预测等方面起到了重要的作用[7-9]。

基于光谱对作物生长的无损监测已在国内外研究中取得了一系列的进展。李映雪等[10-11]研究表明，稻麦作物叶片的氮含量与归一化植被指数(NDVI)有显著的相关性，可以选择810 nm的波段来反演稻麦叶面积指数。薛丽红等[12]提出使用近红外光和绿光的波段(R810/R560)反射率能够较为精准地反演水稻叶面积指数，起到预测和估算的作用。Borham等[13-15]利用多光谱成像系统对温室中马铃薯叶片的叶绿素含量和氮含量进行估测，估算叶片含氮量的准确度高达90%～92%。Min等[16]研究柑橘时研发出了一种传感器，对柑橘叶片可见光波段和近红外光波段进行实时的光谱监测，相关系数高达0.83。Reusch等[17]利用CropSpecTM传感器对不同大田作物的各个生育时期测试反射率，估计不同作物的氮营养指数相关系数达到了0.9。

随着遥感技术的发展，作物生长监测诊断设备也在不断进步，为实现作物生长过程中的无损监测，国内外的学者和公司研究了许多仪器，为光谱和作物研究提供了技术支持。基于农作物冠层群体监测的需要，美国NTech公司研发的Greenseeker系列光谱仪可以通过计算得到归一化植被指数和比值植被指数，监测作物的氮素营养状况，方便了解作物生长状况，以控制氮肥施加量。贾良良等[18-20]发现，可以利用高精度的卫星光谱影像和地面监测设备实时监测来控制作物氮肥施加量。

本实验使用的测量光谱参数仪器是浙江农林大学和南京农业大学研发的便携式作物生长监测仪(CGMD302)。该作物生长监测仪能够对水稻进行快速、准确、无损地监测，获取水稻的光谱参数，目前尚未针对该仪器建立水稻不同生育阶段叶面积指数、生物量、氮素积累量的光谱参数预估模型。本研究利用该仪器建立起的水稻生长参数的光谱预测模型，能够实时有效获取作物生长信息，推广该仪器的使用对智慧农业的发展具有重要的实践意义。

1 材料与方法

1.1 材料

本实验设在浙江杭州余杭区水稻实验田，选择甬优538和浙优18两种优秀杂交水稻品种，播种时间为2017年6月2日，采用直播的播种方式，播种量为18 kg·hm-2。

实验仪器。将CGMD302作物生长监测光谱仪上镜头对准太阳，在作物上方1 m左右使用，主要通过多光谱传感器上镜头筛选光源，接收长为720 nm和810 nm的太阳光，下镜头接收相应波段上作物的反射光辐射信息(图1)。然后通过处理器进行一系列的处理，最后在显示屏上显示出相应的NDVI和RVI值[21]。

图1 CGMD302作物生长监测光谱仪

1.2 处理设计

本实验采用裂区实验设计，主区为品种，副区为施氮量，根据施氮量不同分为0(N0)、60(N1)、120(N2)、180(N3)和240(N4)kg·hm-25个处理，3次重复，共计30个小区，其中N0为对照组。本实验采取独立小区，小区之间通过田埂相隔，田埂覆膜，独立排灌，保证各个小区的氮肥使用情况不会相互影响。小区东西长8.0 m，南北宽4.0 m，面积为32.0 m2。耕作层土壤有机质含量为19.2 g·kg-1，全氮含量为1.04 g·kg-1，碱解氮含量为94.4 mg·kg-1，速效磷含量为50.35 mg·kg-1，速效钾含量为72.09 mg·kg-1。基肥∶分蘖肥施肥量比例为2∶1，施用基肥和分蘖肥时，每个不同的实验小区氮素用量的比例为N4∶N3∶N2∶N1=4∶3∶2∶1。在施用基肥时，磷肥、钾肥作为基肥一次性用完，用过磷酸钙450 kg·hm-2；氯化钾基肥用300 kg·hm-2，所有小区水平一致。

1.3 样品处理与测定

基肥、分蘖肥、穗肥氮素施用量：N0，0；N1，分别为30、15和15 kg·hm-2；N2，分别为60、30和30 kg·hm-2；N3，分别为90、45和45 kg·hm-2；N4，分别为120、60和60 kg·hm-2。

在水稻分蘖前期、分蘖盛期、分蘖末期、拔节期、孕穗期、灌浆期分别从每个小区中选取具有代表性的5株样品，在实地获取该水稻样品的光谱参数。将取到的样品带回实验室后去除水稻根部的泥土并清洗干净，然后按茎、顶1叶、顶2叶、顶3叶、顶4叶、其他叶和穗等不同器官分样，在105 ℃下杀青30 min，80 ℃下烘干至恒重，测定其干物质重，粉碎后用凯式定氮法测定分器官的全氮浓度，根据分器官的干物质计算水稻单株氮素累积量，成熟后分小区收获、测定产量。

农学参数测定指标：叶面积指数、生物量、氮积累量。本实验中利用凯氏定氮法，将样品粉碎后，测定水稻单株各器官的氮含量。植株氮积累量=各器官氮含量×各器官干物重。

光谱参数测定：使用便携式作物生长监测仪来采集水稻冠层反射光谱。在水稻生育的关键时期，即分蘖前期、分蘖盛期、分蘖末期、拔节期、抽穗期、灌浆期选择晴朗少云、无风或微风的天气进行测量，测量时间在9：00—15：00。在每个小区测量时重复测量3次，最终取3次测量的平均值作为光谱测量数据(NDVI、RVI)。叶面积指数、生物量、氮积累量监测选取的2个核心波段分别为810、720 nm。

NDVI：归一化植被指数是反映农作物生长状况和营养吸收的重要参考数据之一。根据该参数，可以知道不同时期、不同季节的作物对氮元素的需求量，可以科学地调控氮素肥料的施用。计算公式如下：NDVI=(R1-R2)/(R1+R2)，R1和R2分别代表2个不同波段。

RVI：比值植被指数，是绿色植物的灵敏指数参数，与植物的叶面积指数、叶绿素含量等相关性很高，可以用来估算和检测植物的生物量。

2 结果与分析

2.1 叶面积指数随生育期的变化

对不同氮素水平下不同品种水稻进行叶面积指数分析的结果如图2所示，甬优538和浙优18两个品种的叶面积指数随着移栽后天数的增加先变大后略微减小。甬优538和浙优18两个品种均在孕穗期叶面积指数达到峰值，然后在灌浆期减少，随着施氮量的提高，水稻的叶面积指数也在增加，依次为N4>N3>N2>N1>N0。

图2 叶面积指数随移栽后天数的变化

2.2 生物量随生育期的变化

对不同氮素水平下不同品种水稻进行分析(图3)，甬优538、浙优18两个水稻品种地上部干物质重随着移栽后天数的增加逐渐变大。生物量在分蘖前期至分蘖盛期快速增长，是因为这个时期水稻幼苗快速生长，干物质快速积累；分蘖盛期至分蘖末期增长缓慢，是因为水稻此时出现了大量无效分蘖死亡的现象，而这些死亡的分蘖与水稻的正常生长干物质积累相互抵消，所以这一时间段内水稻干物质重积累缓慢。拔节期到孕穗期，水稻在这个时间段开始结穗，干物质重快速增加，在灌浆期达到最高值。甬优538和浙优18随着施氮量的提高，生物量也相应增大，依次为N4>N3>N2>N1>N0。

图3 生物量随移栽后天数的变化

2.3 氮积累量随生育期的变化

对不同氮素水平下不同品种水稻进行分析(图4)，甬优538、浙优18两个水稻品种地上部氮积累量随着移栽后天数的增加而逐渐变大。生物量在分蘖前期至分蘖盛期快速增长，是因为这个时期水稻幼苗快速生长，植株氮含量较高，氮素快速积累；分蘖盛期至分蘖末期增长缓慢，大量无效分蘖死亡的现象，水稻干物质积累缓慢，进而氮积累变缓。拔节期到孕穗期，水稻在这个时间段开始结穗，氮积累量快速增加，在灌浆期植株氮积累速率变缓，达到最高值。甬优538和浙优18随着施氮量的提高，氮积累量也相应增大，依次为N4>N3>N2>N1>N0。

2.4 叶面积指数光谱分析

图4 氮积累量随移栽后天数的变化

对甬优538和浙优18两个水稻品种各个生育时期所测得叶面积指数与用作物生长监测仪测得的光谱参数进行分析，叶面积指数与NDVI值和RVI值分别呈正相关(表1、2)。

表1 不同品种间NDVI与叶面积指数的比较

表2 不同品种间RVI与叶面积指数的比较

本实验采用决定系数(S-R2)的线性函数对叶面积指数进行分析，通过表1和表2互相比较可以分析得到甬优538和浙优18两个水稻品种在各个生育时期NDVI、RVI的R2值基本在0.7以上，达到了极显著相关。甬优538在分蘖前期NDVI和RVI的R2分别达到了0.849 8和0.807 2，分蘖末期相对于其他时期R2值都相对较低，为0.740 4和0.707 1。除了孕穗期外其余各时期R2值都相对较高。浙优18品种在分蘖末期NDVI达到最高值0.967 2，而在拔节期达到最低值0.711 5，其余各时期R2值也相对较高。

综合图表分析，作物生长监测仪对于不同品种的水稻之间差异并不大，2个水稻品种的拟合关系都比较好。NDVI的R2值在各个生育时期几乎都大于RVI的R2值，说明NDVI比RVI在叶面积指数上拟合关系更好，更加精确。RVI的R2值在各个时期差别较大，NDVI的R2值波动幅度较小，更加稳定。从全生育期的图5来看，NDVI、RVI与叶面积指数呈指数相关，R2值基本稳定在0.80左右，拟合关系良好，叶面积指数与RVI的拟合关系要略优于其与NDVI的拟合关系。

图5 全生育期光谱指数与叶面积指数的相关关系

2.5 生物量光谱分析

对甬优538和浙优18两个水稻品种各个生育时期所测得生物量与用作物生长监测仪测得的光谱参数进行分析，生物量与NDVI值和RVI值分别呈正相关。

本实验采用决定系数(S-R2)的线性函数对生物量进行分析，通过表3和表4比较分析可以得出，甬优538 NDVI和RVI的R2值分别在分蘖末期和拔节期达到最高的0.899 9和0.935 2，而在灌浆期达到最低的0.776 0和0.718 9。浙优18的NDVI和RVI的R2值在分蘖前期达到最高的0.890 6和0.977 9，同时也在灌浆期达到最低的0.709 5和0.714 6。

表3 不同品种间NDVI与生物量的比较

表4 不同品种间RVI与生物量的比较

综合图表分析，各时期作物生长监测仪所测得的NDVI和RVI的R2值都在0.7以上，达到极显著的相关，拟合性良好。从全生育期来看，NDVI和RVI值与生物量呈现指数相关，且R2值几乎在0.8以上，拟合关系良好。作物生长监测仪在不同品种的水稻之间差异不明显。RVI和NDVI之间对于生物量的拟合差异不大。从图6来看，NDVI、RVI与全生育期的生物量呈指数函数关系，R2值均在0.58以上。

图6 全生育期光谱指数与全生育期生物量之间的相关关系

2.6 氮积累量光谱分析

对甬优538和浙优18两个水稻品种各个生育时期所测的氮积累量与作物生长监测仪所测得的光谱参数进行比较分析，氮积累量与NDVI、RVI分别呈正相关。

本实验采用决定系数(S-R2)的线性函数对氮积累量进行分析，通过表5、表6可以分析得出甬优538和浙优18分别在孕穗期NDVI的R2值达到最高的0.979 6和0.991 5，说明孕穗期氮积累量与光谱参数拟合关系最好。甬优538和浙优18在各个生育时期NDVI、RVI与氮积累量的R2值大都在0.85以上，达到了极显著的相关。而且NDVI、RVI的R2值变化波动不大，说明氮积累量与光谱参数的拟合较稳定，比较精确。

表5 不同品种间NDVI与氮积累量的比较

表6 不同品种间RVI与氮积累量的比较

综合图表分析，甬优538和浙优18在各个生育时期的NDVI和RVI与氮积累量呈正相关，且在水稻生育后期拟合度相对较高。从全生育期来看，NDVI、RVI与氮积累量呈现指数相关，且决定系数R2值均超过0.75，拟合关系良好(图7)。RVI对于氮积累量的拟合性略好于NDVI，但不明显，2个品种间差异也不大。运用作物生长监测仪可以较为精准地预估水稻在各个生育时期的氮积累量。

3 小结

本实验通过在浙江杭州余杭区开展不同氮素水平的小区对照实验，通过作物生长监测仪监测甬优538、浙优18两个不同品种在各个生育时期测定相应NDVI和RVI值，来分析不同品种间不同氮素水平下光谱指数的差异。运用线性回归和统计分析了NDVI、RVI与各个生育时期水稻的叶面积指数、生物量、氮积累量之间的关系。NDVI、RVI值在分蘖期开始逐渐升高，到拔节期达到峰值，随后在抽穗期和灌浆期开始降低。甬优538和浙优18两个品种在相同播种方式下，相同氮素水平处理后，光谱指数存在着一定的差异。甬优538品种茎秆粗壮，穗大粒多，浙优18品种株型紧凑，株高适中，甬优538品种的长势比浙优18更加平均，由作物生长监测仪所测得的NDVI值和RVI值更好地反映植株的生育状况。经过回归分析后，甬优538品种各项农学参数与光谱指数拟合度也更高，可以更准确地预测产量等生育指标。

图7 全生育期光谱指数与氮积累量的相关关系

对叶面积指数进行光谱分析时，叶面积指数在分蘖末期上升缓慢，是因为分蘖末期光照不均，水稻大量无效分蘖开始死亡，导致叶面积稍有下降，在灌浆期，叶面积指数开始明显下降，是因为水稻已经开始大量结穗，这些穗会阻挡叶片，叶片被覆盖而导致作物生长监测仪测得叶面积指数降低。对生物量进行光谱分析时，灌浆期NDVI、RVI的R2值都明显降低。这是因为灌浆期水稻大量结穗，影响了作物生长监测仪的测量，导致拟合度降低。对氮积累量进行光谱分析时，各个生育时期NDVI、RVI的R2值几乎都大于0.9，说明氮积累量与光谱参数拟合度较高，也表明了通过作物生长监测仪能够很好的预测水稻氮积累量。

甬优538和浙优18在各个生育时期NDVI、RVI与叶面积指数、生物量、氮积累量的R2值均在0.7以上，达到了极显著的相关。构建的全生育期NDVI、RVI与叶面积指数、生物量和氮积累量呈指数函数关系，R2值均在0.75以上，因此，作物生长监测仪器能够准确获取水稻冠层的NDVI和RVI，实时有效地反映水稻的生长状况，更好地监测水稻生长。