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郭新惠等：不同施氮水平下冬小麦叶片氮含量的高光谱遥感监测研究

1. 研究作者及发表信息

作者包括郭新惠（第一作者）、乔星星、赵钰、王超、冯美臣、肖璐洁、宋晓彦、张美俊、杨武德、李广信（通信作者）。研究团队来自山西农业大学农学院（山西晋中030801），论文《不同施氮水平下冬小麦叶片氮含量的高光谱遥感监测》发表于《山西农业科学》2025年第53卷第5期（92-100页）。

2. 学术背景

研究领域：本研究属于精准农业与作物生理生态交叉领域，聚焦冬小麦氮素营养的高光谱遥感监测技术。
研究动机：氮素是冬小麦生长的关键元素，但传统氮含量检测方法（如化学分析）效率低、成本高，难以满足现代农业生产需求。无人机高光谱遥感技术具有无损、高效的优势，但现有研究多限于单一品种或少量施氮梯度，缺乏对不同基因型冬小麦及多氮肥水平的普适性模型验证。
科学目标：通过分析65个冬小麦品种在3种施氮水平下的高光谱响应规律，构建基于特征波段和机器学习算法的叶片氮含量监测模型，为精准施肥提供技术支撑。

3. 研究流程与方法

3.1 试验设计与数据采集

• 试验材料：65个冬小麦品种（含农家种、核心种质及外源品种），设置3个氮肥梯度（0、100、200 kg/hm²，分别记为N1、N2、N3），共195个小区（每小区2.0 m×1.5 m）。
  
• 数据采集时期：选择对氮素敏感的抽穗期、灌浆前期和灌浆后期，共采集585份样本（最终有效数据552份）。
  
• 光谱数据：使用大疆Matrice 600 Pro无人机搭载高光谱相机（波段范围383–1021 nm，分辨率4.1 nm），飞行高度30米，晴朗天气10:00–14:00采集数据。
  
• 氮含量测定：叶片样品经杀青、烘干、粉碎后，通过全自动化学元素分析仪测定氮含量。

3.2 分析方法

• 特征波段筛选：采用连续投影算法（SPA, Sequential Projection Algorithm）提取与叶片氮含量相关性最高的波段，减少冗余信息。
  
• 模型构建：结合随机森林（RF, Random Forest）和BP神经网络（BPNN, Back Propagation Neural Network）两种算法，分别基于全波段和特征波段数据建模。
  
• 模型评价指标：决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）和相对分析误差（RPD）。RPD≥2.0视为模型预测能力优秀。

4. 主要研究结果

4.1 施氮水平对叶片氮含量的影响

• 动态变化：同一生育期内，叶片氮含量随施氮量增加显著上升（N1 < N2 < N3），尤其在灌浆后期差异最显著（N3比N1高34.1%）。
  
• 生育期差异：随着生育进程（抽穗期→灌浆后期），各处理氮含量均下降，可能与氮素向籽粒转移有关。

4.2 光谱响应特征

• 敏感波段：近红外区域（780–1021 nm）对施氮水平变化最敏感。SPA筛选出的特征波段因处理不同而异（如N2处理为720、750、944 nm，N3处理为395、703、763、944 nm）。
  
• 反射率趋势：高氮处理（N3）的冠层反射率在近红外区高于低氮处理，且抽穗期反射率最高，灌浆后期最低。

4.3 模型性能比较

• 最优模型：N2处理下的SPA+BPNN模型表现最佳，验证集R²=0.802、RMSE=3.201 mg/g、RPD=2.246%。
  
• 算法对比：BPNN的泛化能力优于RF，特征波段模型性能普遍优于全波段模型（验证集RPD提高约10–15%）。

5. 结论与价值

科学意义：
- 揭示了多基因型冬小麦叶片氮含量与高光谱反射率的动态响应关系，弥补了既往研究样本单一的局限。
- 提出SPA+BPNN的组合方法可显著提升氮含量预测精度，为复杂农艺条件下的遥感监测提供新思路。

应用价值：
- 为田块尺度冬小麦精准施肥提供技术参考，助力减少氮肥滥用造成的环境污染。
- 无人机高光谱技术结合机器学习算法，可推广至其他作物营养诊断领域。

6. 研究亮点

• 样本多样性：首次覆盖65个冬小麦品种及3个施氮梯度，增强模型普适性。
  
• 方法创新：首次在冬小麦氮监测中验证SPA+BPNN的优越性，RPD突破2.0的实用阈值。
  
• 动态分析：阐明灌浆后期氮素再分配对光谱反射率的影响机制。

7. 其他贡献

研究指出，未来需进一步探讨不同氮响应型品种的光谱差异，并尝试结合多特征选择方法（如CARS）优化模型。数据及代码开源可促进同类研究复现。