基于临界氮浓度稀释曲线评估华南地区优质籼香米氮素需求的高光谱模型

《Plant and Soil》：Hyperspectral model for evaluating nitrogen requirements of high-quality indica fragrant rice in South China using the critical nitrogen concentration dilution curve

　　

摘要

研究目的

临界氮浓度稀释曲线可用于量化作物在不同生长阶段的最佳氮需求量。然而，目前利用高光谱数据快速、定量分析华南地区优质香稻品种氮需求量的研究还较为少见。

研究方法

在华南地区种植了两个优质香稻品种——美香占2号和南京香占。测量了植株氮浓度和地上生物量，并在三个关键生长阶段获取了冠层高光谱图像。通过这些数据得到了临界氮浓度稀释曲线，进而计算出了氮营养指数和氮需求量。同时利用高光谱数据建立模型来预测氮需求量，从而实现实时、快速、动态且无损的估算。

研究结果

研究表明，临界氮浓度稀释曲线为Nc=1.96 W^–0.39（R²=0.85），其中Nc为临界氮浓度，W为地上生物量。模型的验证均方根误差为0.28，归一化均方根误差为24.57%，说明其预测精度较高。整个生长周期内的氮需求量在–72.64至21.55千克/公顷之间。光谱估算建模结果显示，基于降维用的连续投影算法与随机森林相结合的模型表现最佳，其训练集和测试集的R²值分别为0.93和0.84，均方根误差分别为0.09和0.24。

研究结论

研究表明，采用SPA-RF算法构建的氮需求量模型具有更高的准确性和稳定性。这些研究结果为这类水稻品种的精准定量施肥提供了理论依据和技术支持。