文献类型: 中文期刊
作者: 范明生 1 ; 张福锁 1 ; 陈新平 1 ; 吕世华 2 ; 孙彦铭 3 ;
作者机构: 1.中国农业大学资源与环境学院
2.四川省农业科学院土壤肥料研究所
3.河北省农林科学院农业资源环境研究所
关键词: 数字图像;色彩深度;水稻;氮营养诊断
期刊名称: 光谱学与光谱分析
ISSN: 1000-0593
年卷期: 2009 年 29 卷 08 期
页码: 162-165
收录情况: EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD
摘要: 传统的水稻氮营养诊断需要大量的破坏性取样和实验室分析,SPAD叶绿素仪虽然具有较高的精度,但只能测定叶片的很小一部分,需要进行多点的测试,在大面积应用费时费力,时效性和便捷性不足。该文利用田间不同氮水平试验,使用数码相机获取了水稻冠层图像并进行色彩分析,研究了利用可见光遥感技术手段进行水稻冠层的氮营养诊断的可行性,并对表征水稻氮营养状况的可见光光谱诊断指标进行了探索。研究结果表明,数字图像红光值(R)、绿光值(G)和红光标准化值(NRI)与水稻氮营养状况常规诊断指标植株全氮含量、生物量和地上部吸氮量等都呈显著的线性反相关关系,而绿光标准化值则与上述指标呈显著正相关关系。红光标准化值与叶绿素仪SPAD读数相比能更好地表征水稻幼穗期的氮素营养状况,与常规测试指标的相关系数介于0.541~0.780之间。数字图像色彩分析技术具有发展成为新一代作物氮营养诊断手段的潜力。
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