賈學(xué)勤 ，馮美臣 ，王 超，楊武德 ，李廣信 ，孫 慧 ，武改紅 ，張 松

（1.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，山西太谷 030801；2.山西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所，山西太原 030031）

氮素是作物重要的營(yíng)養(yǎng)元素，對(duì)作物生長(zhǎng)具有重要的影響，而且對(duì)作物產(chǎn)量和品質(zhì)形成影響顯著。對(duì)作物氮素狀況估測(cè)的傳統(tǒng)方法是以田間破壞性取樣結(jié)合實(shí)驗(yàn)室化學(xué)測(cè)試為主，耗費(fèi)大量人力物力，且估測(cè)范圍小，難以實(shí)現(xiàn)作物氮素狀況的大面積快速估測(cè)[1-2]。隨著高光譜技術(shù)的快速發(fā)展，其已經(jīng)越來(lái)越多地應(yīng)用于作物生長(zhǎng)信息等方面的監(jiān)測(cè)[3]，使得實(shí)現(xiàn)作物氮素積累狀況快速、無(wú)損估測(cè)成為可能。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在利用高光譜技術(shù)監(jiān)測(cè)作物氮素狀況方面做了大量研究，其中，在作物含氮量光譜監(jiān)測(cè)方法和敏感波段方面的研究較多。THOMAS等[4]研究指出，550～675 nm光譜反射率與甜椒葉片含氮量相關(guān)性較高。FOURTY等[5]研究表明，在 1 510，1 730，1 980，2 060，2 180，2 240，2 300 nm波段對(duì)干葉含氮量反應(yīng)敏感。呂瑋等[6]研究表明，在400～760 nm處光譜反射率對(duì)葉片氮素含量響應(yīng)較大。岳延濱等[7]研究結(jié)果表明，760～1350 nm范圍的光譜反射率能較好實(shí)現(xiàn)葉片和全株含氮量的光譜監(jiān)測(cè)。HANSEN等[8]結(jié)合偏最小二乘回歸（PLSR）建立冬小麥氮含量高光譜監(jiān)測(cè)模型，取得了較好的結(jié)果。王仁紅等[9]利用線性內(nèi)插法紅邊位置構(gòu)建了植株氮素估測(cè)模型。李丹等[10]研究證實(shí)，優(yōu)化的光譜指數(shù)（R876/R730）-1監(jiān)測(cè)小麥和玉米含氮量效果較好。孫慧等[11]以葉面積指數(shù)（LAI）為中間變量構(gòu)建水旱地冬小麥植株含氮量估測(cè)模型。而與作物含氮量相比，對(duì)作物氮積累量高光譜監(jiān)測(cè)方面研究相對(duì)較少。諶俊旭等[12]研究表明，利用DSI（771，755）構(gòu)建的冪函數(shù)和線性模型對(duì)于大豆葉片氮積累量估測(cè)較精確。崔日鮮等[13]研究指出，用隨機(jī)森林算法建立的冬小麥葉片氮積累量光譜估測(cè)模型擬合效果最佳。STONE等[14]利用植株氮光譜指數(shù)（PNSI）構(gòu)建了小麥植株氮積累量估測(cè)模型。馮偉等[15]研究利用光譜參數(shù)較好地實(shí)現(xiàn)了冬小麥地上部氮積累量動(dòng)態(tài)變化的高光譜監(jiān)測(cè)。

綜上所述，目前研究多側(cè)重于葉片和植株氮積累量光譜監(jiān)測(cè)方面的研究，而籽粒灌漿期氮積累量的監(jiān)測(cè)研究鮮有報(bào)道，實(shí)現(xiàn)籽粒灌漿期氮積累量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)對(duì)于小麥產(chǎn)量和品質(zhì)估測(cè)具有重要意義。

本研究在2 a氮運(yùn)籌試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，綜合分析冬小麥灌漿期葉片和植株氮積累量的定量關(guān)系，并結(jié)合偏最小二乘法（PLS）和逐步多元線性回歸（SMLR），選擇出實(shí)現(xiàn)冬小麥籽粒氮積累量光譜監(jiān)測(cè)適宜的農(nóng)學(xué)參數(shù)，進(jìn)而建立冬小麥生長(zhǎng)過(guò)程籽粒氮積累動(dòng)態(tài)定量估測(cè)模型，以期為冬小麥產(chǎn)量和品質(zhì)高光譜估測(cè)提供有效技術(shù)途徑。

1 材料和方法

1.1 試驗(yàn)地概況

本研究于山西省晉中市太谷縣山西農(nóng)業(yè)大學(xué)試驗(yàn)站進(jìn)行，試驗(yàn)地土壤為黃土母質(zhì)發(fā)育而成的石灰性褐土，耕層土壤基礎(chǔ)肥力列于表1。

表1 試驗(yàn)地耕層土壤肥力

1.2 試驗(yàn)材料

1.2.1 供試作物 試驗(yàn)1為冬小麥濟(jì)19和魯麥14；試驗(yàn)2為冬小麥濟(jì)22和長(zhǎng)4738。

1.2.2 供試肥料 尿素（含純氮46%），過(guò)磷酸鈣（含P2O516%），氯化鉀（含K2O60%）。

1.2.3 儀器與設(shè)備 Field Spec Pro FR型便攜式光譜儀（美國(guó)ASD公司），Smartchen 200全自動(dòng)化學(xué)分析儀（法國(guó)Alliance公司）。

1.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)分為2個(gè)階段，其中，試驗(yàn)1于2015年10月至2016年6月進(jìn)行，播種時(shí)間為2015年9月25日，采用完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，5個(gè)氮梯度：純氮0，75，150，225，300 kg/hm2，分別用 N0，N1，N2，N3，N4表示；基追比為6∶4，拔節(jié)期追肥。小區(qū)面積為12 m2（3 m×4 m），重復(fù)3次。冬小麥行距20 cm，各處理配施P2O5150 kg/hm2和K2O 150 kg/hm2，全部用作基肥。其他管理措施同高產(chǎn)小麥田。試驗(yàn)2于2016年10月至2017年6月進(jìn)行，播種時(shí)間為2016年10月1日。其他處理同試驗(yàn)1。

1.4 測(cè)定項(xiàng)目及方法

1.4.1 冬小麥冠層光譜測(cè)量 從小麥開(kāi)花期開(kāi)始，每隔5～8 d測(cè)量一次冠層光譜，具體測(cè)量時(shí)間如表2所示。本試驗(yàn)采用美國(guó)ASD公司的Field Spec ProFR型便攜式光譜儀測(cè)定冬小麥冠層，波段范圍為350～2 500 nm。測(cè)量在晴朗、無(wú)風(fēng)的天氣下進(jìn)行，時(shí)間選擇在10：00—14：00。測(cè)量時(shí)探頭位于冠層上方1 m，重復(fù)10次，每個(gè)小區(qū)選擇3個(gè)點(diǎn)進(jìn)行測(cè)量，將采集的光譜數(shù)據(jù)平均值作為該小區(qū)反射率光譜。

表2 冬小麥冠層光譜測(cè)量時(shí)間 月-日

1.4.2 農(nóng)學(xué)參數(shù)測(cè)定 與光譜測(cè)量同步，在小區(qū)光譜測(cè)量樣點(diǎn)處取20 cm冬小麥植株，重復(fù)2次。取樣后去掉根部，分離莖、葉、穗（開(kāi)始灌漿后分離出種子）烘干，稱取干質(zhì)量；然后粉碎，采用微量凱式定氮法[16]分別測(cè)量各部分全氮含量。氮積累量（NA）（g/m2）＝全氮含量（NC）（%）干生物量（DW）（g/m2），按照公式分別計(jì)算植株氮素積累量（PNA）、葉片氮積累量（LNA）以及籽粒氮積累量（GNA），其中，開(kāi)花期植株氮積累量（PNA）為莖、葉、穗各部分氮積累量的和，開(kāi)始灌漿后植株氮積累量（PNA）是除籽粒外各部分氮積累量的總和。

1.4.3 高光譜模型建立及模型評(píng)價(jià) 偏最小二乘法（PLS）是一種在光譜學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛的變量選擇方法，常以B系數(shù)（B-coefficient）和變量重要投影（VIP）為依據(jù)進(jìn)行重要波段的選擇[17]。本研究借鑒前人研究結(jié)果，選擇B-coefficient且VIP＞1的波段為重要波段[18]。此外，偏最小二乘（PLS）和逐步多元線性回歸（SMLR）組合建?？梢猿浞滞诰蚶貌ǘ涡畔ⅲ岣吣Ｐ途?。因此，本研究選擇PLS-SMLR結(jié)合建立模型。

1.5 數(shù)據(jù)處理

采用ViewSpec Pro光譜分析軟件進(jìn)行預(yù)處理，用Matlab 7.0軟件進(jìn)行相關(guān)性分析和PLS重要波段提取，用SPSS軟件進(jìn)行SMLR模型建立，用Origin 8.0軟件制圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于PLS的冬小麥植株及葉片氮積累量光譜特征波段提取

分別構(gòu)建冬小麥PNA和LNA偏最小二乘（PLS）模型，并根據(jù)PLS分析的B-coefficients和VIP系數(shù)選擇冬小麥PNA和LNA高光譜特征波段。由圖1可知，冬小麥 PNA在 401～491，515～585，732～1300，1961～2 041 nm波段處B-coefficients和VIP系數(shù)均比較大，冬小麥LNA則以518～636，694～952，1 052～1 085 nm為光譜特征波段區(qū)域。

2.2 冬小麥植株及葉片氮積累量光譜估測(cè)模型

在PLS提取的特征波段區(qū)域的基礎(chǔ)上，結(jié)合SMLR進(jìn)一步提取PNA和LNA特征波段，建立SMLR光譜監(jiān)測(cè)模型（表3）。

如表3所示，冬小麥PNA和LNA特征波段存在明顯差異，LNA特征波段集中在近紅外平臺(tái)區(qū)域（740～1 100 nm），而PNA特征波段在可見(jiàn)光區(qū)域和近紅外區(qū)域均有分布。對(duì)模型精度進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，PNA和LNA這2個(gè)模型監(jiān)測(cè)效果均較好，決定系數(shù)R2均達(dá)到0.65以上，其均方根誤差RMSE也相對(duì)較小。其中，LNA模型監(jiān)測(cè)精度較高，其R2較高，達(dá)到了 0.795，RMSE較低，為 2.749；PNA光譜估測(cè)模型的R2和RMSE分別為0.659和5.903。

表3 冬小麥PNA和LNA光譜監(jiān)測(cè)模型及精度

2.3 冬小麥植株及葉片氮積累量與籽粒氮積累量的關(guān)系

表4 冬小麥PNA和LNA與GNA的相關(guān)性及定量關(guān)系

分別對(duì)冬小麥開(kāi)花后PNA和LNA與GNA做相關(guān)性分析，并建立相應(yīng)的定量關(guān)系（表4）。從表4可以看出，冬小麥PNA和LNA均與GNA有較好的相關(guān)性，均呈極顯著負(fù)相關(guān)。其中，PNA與GNA相關(guān)性略高于LNA，達(dá)到了-0.821。根據(jù)定量關(guān)系可知，PNA與GNA有較好的線性關(guān)系，方程決定系數(shù)R2為0.677，而指數(shù)方程能較好反映LNA與籽粒氮積累量的定量關(guān)系，其決定系數(shù)達(dá)到了0.724，擬合效果略優(yōu)于PNA。

2.4 冬小麥籽粒氮積累量高光譜動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型建立及驗(yàn)證

由于PNA和LNA與GNA間存在較好的定量關(guān)系，且PNA和LNA光譜估測(cè)模型精度也均較高，因此，分別以PNA和LNA為中間變量，將PNA和LNA與GNA的定量關(guān)系方程與其光譜監(jiān)測(cè)模型相聯(lián)系，建立GNA光譜監(jiān)測(cè)模型，并用試驗(yàn)2數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證（表5）。由表5可知，以LNA為中間變量建立的GNA光譜監(jiān)測(cè)模型精度較高，其建模集和驗(yàn)證集表現(xiàn)均較好，R2均較高，分別為0.704和0.621，RMSE較小，分別為7.613和8.801。

表5 冬小麥GNA估測(cè)模型表現(xiàn)

3 討論與結(jié)論

由于冬小麥籽粒體積較小，且其外由穎殼包裹，對(duì)冠層光譜反射率的影響較小，直接監(jiān)測(cè)籽粒氮積累量困難較大[14]，因此，本研究選擇“冠層光譜—農(nóng)學(xué)參數(shù)—籽粒氮積累量”這一路線，以實(shí)現(xiàn)冬小麥灌漿及成熟期籽粒氮積累量動(dòng)態(tài)變化準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)。本研究通過(guò)PLS和SMLR結(jié)合提取植株和葉片氮積累量特征波段，并建立光譜監(jiān)測(cè)模型。提取的葉片氮積累量特征波段為近紅外平臺(tái)區(qū)域，可能主要是由于該波段與植株葉片的結(jié)構(gòu)以及特性有關(guān)，而葉片氮積累量包含了葉片生物量和氮含量信息，這與葉片結(jié)構(gòu)和特性關(guān)系較密切[19]。而植株氮積累量特征波段分布范圍較大，在可見(jiàn)光和近紅外區(qū)域均有分布，這可能與植株氮積累量特征波段不只包含了葉片氮積累量信息，而且還與莖和穗殼氮積累量信息有關(guān)。本研究基于PLS-SMLR建立的冬小麥植株和葉片氮積累量光譜模型精度均較高，這有效提高了籽粒氮積累量的光譜監(jiān)測(cè)精度。研究結(jié)果，也表明以葉片和植株氮積累量為中間變量建立的籽粒氮積累量光譜監(jiān)測(cè)模型表現(xiàn)均較好；其中以LNA-GNA模型的監(jiān)測(cè)精度較高。

綜上所述，本研究得出，結(jié)合PLS和SMLR建立的冬小麥植株和葉片氮積累量光譜監(jiān)測(cè)模型精度均較高，且二者與籽粒氮積累量均具有較好的定量關(guān)系，方程擬合精度都達(dá)到了0.677以上。以植株和葉片氮積累量為中間變量建立的冬小麥籽粒氮積累量高光譜動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型中，以葉片氮積累量為中間變量建立的模型表現(xiàn)較好，其建模集的R2達(dá)到了0.704，RMSE為7.613，驗(yàn)證集R2為0.621，RMSE為8.801。

［1］李丹，李斐，胡云才.基于光譜指數(shù)波段優(yōu)化算法的小麥玉米冠層含氮量估測(cè)[J].光譜學(xué)與光譜分析，2016，36（4）：1150-1157.

［2］石吉勇，鄒小波，趙杰文.近紅外光譜技術(shù)快速無(wú)損診斷黃瓜植株氮、鎂元素虧缺[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27（8）：283-287.

［3］喬星星，馮美臣，楊武德.SG平滑處理對(duì)冬小麥地上干生物量光譜監(jiān)測(cè)的影響[J].山西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2016，44（10）：1450-1454.

［4］THOMAS J R，OERTHER G F.Estimatingnitrogen content of sweet pepper leaves by reflectance measurements[J].Agronomy Journal，1972，64（1）：11-13.

［5］FOURTYT，BARETF.Leafoptical properties with explicit description of its biochemical composition：direct and inverse problems[J].Remote SensingofEnvironment，1996，56（2）：104-117.

［6］呂瑋，李玉環(huán)，張軍.基于不同腐植酸供應(yīng)水平下小麥葉片理化參數(shù)及其光譜響應(yīng)分析[J].華北農(nóng)學(xué)報(bào)，2017，32（5）：232-238.

［7］岳延濱，聶克艷，黎瑞君，等.不同施氮水平辣椒地上部全氮含量與冠層光譜反射率的相關(guān)性 [J].貴州農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014，42（11）：244-247.

［8］ HANSEN P M，SCHJOERRING J K.Reflectance measurement of canopy biomass and nitrogen status in wheat crops using normalized difference vegetation indices and partial least squares regression[J].Remote SensingofEnvironment，2003，86（4）：542-553.

［9］王仁紅，宋曉宇，李振海，等.基于高光譜的冬小麥氮素營(yíng)養(yǎng)指數(shù)估測(cè)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014，30（19）：191-198.

［10］李丹.基于優(yōu)化光譜指數(shù)的小麥玉米冠層氮素含量預(yù)測(cè)[D].呼和浩特：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)，2015.

［11］孫慧，馮美臣，楊武德，等.水旱地冬小麥植株氮素含量的高光譜監(jiān)測(cè)[J].山西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，43（3）：273-276.

［12］諶俊旭，黃山，范元芳，等.單作套作大豆葉片氮素積累與光譜特征[J].作物學(xué)報(bào)，2017，43（12）：1-10.

［13］崔日鮮，劉亞?wèn)|.基于機(jī)器學(xué)習(xí)和可見(jiàn)光光譜的冬小麥葉片氮積累量估算[J].光譜學(xué)與光譜分析，2016，36（6）：1837-1842.

［14］STONE ML，SOLIE J B，RAUN W R.Use of spectral radiance for correcting in-season fertilizer nitrogen deficiencies in winter wheat[J].Transactions ofthe ASAE，1996，39（5）：1623-1631.

［15］馮偉，朱艷，姚霞，等.小麥氮素積累動(dòng)態(tài)的高光譜監(jiān)測(cè)[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2008，41（7）：1937-1946.

［16］趙佳佳.氮運(yùn)籌模式下冬小麥籽粒蛋白光譜監(jiān)測(cè)及氮虧缺模型研究[D].太谷：山西農(nóng)業(yè)大學(xué)，2015.

［17］武改紅，馮美臣，楊武德，等.不同氮運(yùn)籌模式冬小麥LAI光譜特征波段提取[J].山西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，45（4）：522-525.

［18］GOMEZC，LAGACHERIE P，COULOUMAG.Continuumremoval versus PLSR method for clay and calcium carbonate content estimation fromlaboratoryand airborne hyperspectral measurements[J].Geoderma，2008，148（2）：141-148.

［19］王超.基于化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的冬小麥長(zhǎng)勢(shì)光譜信息提取及監(jiān)測(cè)研究[D].太谷：山西農(nóng)業(yè)大學(xué)，2016.