作物營養(yǎng)狀況是影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和品質(zhì)的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)的營養(yǎng)監(jiān)測方法如土壤化驗(yàn)、葉片化學(xué)分析等，雖然精度高，但耗時(shí)費(fèi)力、空間覆蓋有限。地物光譜儀的引入為農(nóng)業(yè)營養(yǎng)監(jiān)測帶來了高時(shí)效、無損傷、區(qū)域化的解決方案，尤其在氮、磷、鉀等關(guān)鍵營養(yǎng)元素的估算方面表現(xiàn)突出。

一、地物光譜儀如何感知作物營養(yǎng)信息

作物的營養(yǎng)狀況會(huì)直接影響其葉片的生理結(jié)構(gòu)與化學(xué)組成，從而改變其對光的吸收與反射特性。地物光譜儀通過測量作物冠層在400–2500 nm波段上的反射率，能夠捕捉這些微妙變化：

可見光波段(400–700 nm)：反映葉綠素、類胡蘿卜素濃度;

紅邊區(qū)域(680–750 nm)：對葉綠素變化敏感，是營養(yǎng)反映最直接的波段之一;

近紅外波段(750–1300 nm)：與作物細(xì)胞結(jié)構(gòu)密切相關(guān);

短波紅外波段(1300–2500 nm)：反映植物水分、木質(zhì)素和部分無機(jī)元素變化。

這些波段的組合可以形成特定植被指數(shù)，用于間接估算作物營養(yǎng)含量。

二、典型應(yīng)用場景與方法

1. 氮素監(jiān)測（N）

氮是影響作物葉綠素合成和光合作用的關(guān)鍵元素。地物光譜儀通過分析紅光、紅邊和近紅外波段的反射率，可以構(gòu)建多個(gè)氮素敏感的植被指數(shù)，例如：

紅邊位置(Red Edge Position)

歸一化差異紅邊指數(shù)(NDRE)

植物氮指數(shù)(PNI)

在玉米、小麥、水稻等主要糧食作物中，已形成較成熟的光譜氮素反演模型，可用于田間施肥指導(dǎo)、氮平衡研究和遙感校正。

2. 磷、鉀等微量元素監(jiān)測

雖然磷、鉀的含量較低，但它們對作物生長同樣關(guān)鍵。其反演難度較高，通常需要：

使用短波紅外區(qū)的特定吸收特征;

結(jié)合土壤背景、葉片厚度、水分等輔助信息;

通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型(如PLSR、SVM、RF等)建模。

地物光譜儀提供的高維數(shù)據(jù)使這些模型具備更高穩(wěn)定性。

3. 營養(yǎng)脅迫預(yù)警

當(dāng)作物缺乏營養(yǎng)時(shí)，往往先在光譜上表現(xiàn)出異常(如紅邊位移、綠光吸收減弱)，遠(yuǎn)早于肉眼可見的葉黃、萎蔫。利用地物光譜儀可實(shí)現(xiàn)：

早期診斷，減少營養(yǎng)浪費(fèi);

差異施肥，推動(dòng)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè);

動(dòng)態(tài)監(jiān)測，從苗期到抽穗期的營養(yǎng)變化曲線建立。

4. 多元素聯(lián)合診斷

作物營養(yǎng)往往是多元素互作的結(jié)果。通過全波段光譜特征的綜合建模，可以實(shí)現(xiàn)對氮、磷、鉀、水分等多指標(biāo)的聯(lián)合估算，從而進(jìn)行更全面的營養(yǎng)評估與配方施肥。

三、與遙感平臺和農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)協(xié)同

地物光譜儀在營養(yǎng)監(jiān)測中的另一個(gè)重要作用是為遙感影像提供“地面真值”，包括：

為無人機(jī)或衛(wèi)星影像提供高質(zhì)量訓(xùn)練樣本;

校正遙感數(shù)據(jù)中的大氣干擾與土壤背景誤差;

支持區(qū)域尺度營養(yǎng)監(jiān)測模型的構(gòu)建與推廣;

反饋?zhàn)魑镳B(yǎng)分模型，提高施肥決策系統(tǒng)的智能化水平。

四、典型案例

在黃淮海地區(qū)，小麥氮素反演研究中，科研團(tuán)隊(duì)通過地物光譜儀采集多時(shí)相光譜數(shù)據(jù)，結(jié)合田間氮含量實(shí)測值，構(gòu)建多元線性模型與支持向量回歸模型，實(shí)現(xiàn)在返青期就預(yù)測抽穗期產(chǎn)量潛力并提出氮肥調(diào)控建議。

在江蘇稻麥輪作區(qū)，地物光譜儀數(shù)據(jù)與無人機(jī)影像融合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了小面積差異管理和變量施肥，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)平臺提供實(shí)時(shí)作物養(yǎng)分圖層支持。

五、結(jié)語

地物光譜儀正在將作物營養(yǎng)監(jiān)測從實(shí)驗(yàn)室走向田間，從點(diǎn)測走向區(qū)域化，成為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)不可或缺的核心工具。未來，隨著人工智能算法、邊緣計(jì)算與傳感器硬件的發(fā)展，地物高光譜將更深度融合于智慧農(nóng)業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)，為作物生長保駕護(hù)航。

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審核編輯 黃宇