确定最佳氮肥率对玉米产量每年都是一个挑战。中西部的天气变幻莫测和生长条件影响吸收氮和氮损失,可以改变最优氮率每年。当令诊断土壤和组织测试通常是费时,昂贵的和不一致的。BOB体育密歇根州立大学的扩展目前正在探索兵力遥感为氮管理工具。

已经被越来越多的兴趣使用小型无人机(为),通常被称为无人驾驶飞机,车辆携带传感器遥感图像的采集。图像的空间分辨率(像素大小)从卫星获得的不同从约1.0米到1.0公里,为图像的分辨率可以从3毫米到2厘米不等。为图像是目前最佳的超高空间分辨率成像获得几百几千英亩。

随着ultra-high-resolution遥感领域的发展,因此开发新的传感系统设计为和驾驶单引擎飞机飞行。有了这些新的传感系统,许多问题仍然没有得到解决,特别是数据质量相关问题及其效用。在收集的过程中为意象,对成千上万的图像是获得一个字段。这些图片组合起来形成一个组合叫做orthomosaic形象。有许多突出的问题影响的orthomosaic成像光谱的完整性。

我们的初步研究的目的是检查玉米氮率和光谱指数之间的关系,和玉米产量和光谱指数之间的关系。

2018年,玉米研究情节建立bob体育登录技术中心在梅森,密歇根州,和四个侧施肥料氮(N)率(0,120和180磅每英亩)。这些情节是20英尺宽,140英尺长,由8个玉米行间距为30英寸。氮处理重复四次。

收矩阵200无人机拍摄彩色红外线(CIR)图像块在V10玉米生长阶段和V12使用Zenmuse驱车摄像头转换为红色,绿色和近红外(NIR)波长。航拍图像上传和Pix4D被用来推导orthomosaics。orthomosaics是双向反射分布函数异常和规范化1988年查韦斯,改善暗对象减法方法被用来正常化大气散射的意象。

在本文中,我们讨论了光谱数据的初步结果V12玉米生长阶段和它是如何与氮率和产量。我们提取plot-level像素光谱数字数字从四个样本在每个情节(共有16个数字数字样本每个氮化处理)。光谱数据收集在一个矩形区域的正上方行树冠。这种方法减少了裸露的土壤表面的反射效应和阴影区域。

数字编号范围从0 - 255和植被指数的比率值新值从0 - 255,以避免与分数和负数。数字数据被用来计算相应的绿色和红色的归一化植被指数(NDVI)为每一个氮化处理。低的索引值通常表示一个低等植物生物量和更高的数字表明高等植物生物量。

收益率反应氮率如图1所示。

图1所示。作物产量与氮率。

植被指数与氮率如表1所示。绿色NDVI值有统计学差异,但不是红色的NDVI值。绿色区分氮率归一化植被指数更敏感。最好是与作物产量相比,红色的归一化植被指数(无花果。2和3)。

表1。绿色的归一化植被指数和红色的归一化植被指数
氮率(磅每英亩)	每英亩产量(蒲式耳)	绿色的归一化植被指数	红色的归一化植被指数
0	112 d	136.9摄氏度	114.0
60	167 c	155.5 b	113.9
120年	183 b	158.9 ab	117.6
180年	196年,一个	167.9	117.5
	LSD = 11.5	LSD = 11.2	NS

图2。作物产量与绿色的归一化植被指数。

图3。作物产量与红色的归一化植被指数。

这些发现支持这些报道Gitelson et al ., 1996,和其他绿色波长植物色素的变化更敏感。光谱仪的测量三个大豆叶片在不同成熟阶段(图4)还表明,最大的光谱变异在树叶是绿色和黄色区域的电磁波谱。注意到的最优区域的光谱光谱鉴别三树叶是绿色的地区在500到600纳米之间。注意太年轻和中年叶子可怕地相似的红色区域,特别是在680到730纳米。叶绿素吸收峰地区是680纳米,这就是为什么这个地区的光谱值很低。

图4。光谱响应曲线三个大豆叶片在不同的生长阶段成熟。

在未来几年,额外为图像需要评估的同比健壮性氮和产生红色和绿色的归一化植被指数NDVI的相关性。红边指数也将调查。不同的相机选项需要测试包括那些有单独的镜头不同波段的光。使用参考氮率作为氮的参考图,结合多年的数据,我们打算建立收益率相关氮充足指标,像那些已经建立了手持叶绿素米。目标将被计算基于归一化植被指数的算法来帮助检测缺氮的情况。充分性指数模型还可以用来预测所需的当令氮随着救援应用程序。

我要感谢雷大卫,遥感技术有限责任公司操作无人机飞行和捕捉图像。特别要感谢凯文的价格,三里岛事故解决方案有限公司为数据处理,orthomosaic地图和解释。此外,优秀的合作拜耳农作物科学家史蒂文·高尔半岛和蒂姆·迪茨是和善的赞赏。

关于这个项目的额外信息在这些前密歇根州立大学扩展篇文章:

• 区分氮与光谱反射疗法
• 见解从2018年玉米产量、茎nitrate-N和无人机成像研究bob体育登录