基于数码图像识别的棉花氮营养诊断研究

【作者】 陈敏； 郑曙峰； 刘小玲； 徐道青； 王维； 阚画春；

【机构】 安徽省农业科学院棉花研究所/国家棉花改良中心安庆分中心；

【摘要】 传统氮素营养诊断和氮肥推荐施肥都是以田间采集植株样品、实验室植株全氮、叶绿素含量、硝酸盐含量等常规分析为基础,虽然具有较高的准确性和可靠性,但存在取样、测定方面耗费人力、物力、时效性差等问题,不利于推广使用。信息技术的发展使营养诊断方法正由传统方法向无损自动化诊断方向发展。便携式叶绿素仪(SPAD-502)作为快速测量叶绿素相对含量的工具已广泛应用于各类作物营养诊断和监测的研究,但在实际应用过程中其测量面积较小,仅有6 mm,所以必须进行大量重复测量才能得到较好的结果。近年来,图像处理及机器视觉技术在作物生长监测方面应用愈加广泛,已成为实现多种农业生产自动化必不可少的技术,应用前景非常广阔。通过图像的外观特征进行分类识别应用,是一种及时便捷、切实有效的方法。在冬小麦、水稻等作物上,利用数码相机及数字图像处理技术,并同植株土壤测试相结合,已经建立了相应的推荐施肥技术体系,并开展了一系列的研究工作。但迄今为止,直接将数码影像技术应用于棉花氮营养诊断的研究尚未见到报道。因此,本文对应用数字图像技术在田间直接获取棉花叶片图像,利用图像处理软件对棉花不同位置叶片的色彩特征值与相应的棉花花铃期作物营养状况进行相关分析,试图建立棉花快速氮营养诊断的标准方法。通过田间试验,采用数码相机获取的棉花不同叶位图像,分析了施肥处理下不同叶片的图像色彩参数与硝态氮含量、SPAD值、叶绿素含量等营养指标间的相关性,研宄发现,不同叶位的氮素营养指标与不同的颜色参数相关性不同,通过分析,(1)对于硝态氮含量,倒3叶硝态氮含量与NRI的相关性最好,拟合的方程为二次曲线方程y=0.0976x~2-0.3973x+0.7216,正相关关系(R~2=0.8754)。功能叶倒4叶的硝态氮含量与NRI叶有着良好的正相关关系,二次曲线方程为y=0.1733x~2-0.6289x+0.8859(R~2=0.8013)。(2)对于SPAD读数,除倒1叶外,其他叶位SPAD读数与数字化指标之间均有着良好的相关性。倒2叶的SPAD读数与NGI的相关性最好,相关系数为0.9591,二次曲线正相关,拟合的曲线方程为y=-0.0002x~2+0.0094x+0.3676。其次,倒3叶,倒4叶均与NBI有着较好的相关性,相关系数同为0.9528。(3)对于叶绿素含量,倒1叶叶绿素含量与B值为曲线相关,相关性最好,二次曲线方程为y=16.522x~2-83.286x+121.74(R~2=0.9444)。其次为倒3叶、倒4叶,叶绿素含量均与NBI曲线正相关,相关系数分别为0.9294、0.931。综上所述,在进行棉花不同叶位氮素营养诊断时,基本选择上部叶位(倒1叶、倒2叶、倒3叶、倒4叶)。选择的色彩参数基本上为B值、NBI值、NRI值。更多还原