【2023遥感应用组一等奖】“变”捷施肥-基于遥感的精准施肥检测决策实施一体化系统

作品介绍

1 应用背景

冬小麦是我国主要的粮食作物之一，粮食安全有利于社会稳定发展。氮是作物生长的重要元素之一，影响作物籽粒形成与品质优劣，是作物产量最重要的限制因素。氮肥对粮食增产的贡献率达到30％～50％，是保证作物高产、稳产的关键。实现作物氮素营养的精准监测，为田间氮肥管理提供合理施肥决策方案，对保障粮食安全，实现农业可持续发展意义重大。随着冬小麦生育期的推进，各氮素营养参数变化显著，展开冬小麦氮素营养参数多时期监测对于冬小麦实现高产和氮肥高效利用十分必要。当前，长江中下游地区冬小麦田间追肥管理习惯于依靠人工经验追施，并未建立科学的冬小麦氮素营养估测体系。

无人机遥感具有高时效性、高分辨率、成本低等优势，是地面遥感在空间尺度的拓展，是航天卫星遥感向着智能化监测发展的补充，目前已成为作物氮素营养监测中重要数据获取的主要方式。作物氮素营养监测中，基于无人机平台的传感器主要为RGB、多光谱和高光谱相机研究表明利用无人机数码图像可以快速实现冬小麦早期的氮素营养监测。但是数码相机波段数量有限，光谱分辨率低，难以捕捉作物氮素营养变化的微弱信息。相比于RGB相机，多光谱与高光谱相机具有更丰富的波段信息，可以获取对氮素营养敏感的光谱特征虽然高光谱相机具有精细的光谱分辨率，可以表征作物生化参数的吸收特征，在氮素营养监测中具有巨大的优势，但其价格昂贵、数据处理复杂、波段维数高，限制了其在适度规模田间生产中的推广价值。多光谱相机价格相对便宜，且兼顾对氮素营养诊断至关重要的红边与近红外波段，在作物氮素营养监测方面极具研究和推广价值。

2 应用目标

本文利用消费级多光谱无人机P4M相机，计算了多种其他研究中性能优异的植被指数，对小麦氮素营养进行预测，期望建