基于热红外发射光谱的水稻磷素营养诊断研究

Phosphorus diagnosis of crop is the key to rational use of phosphate fertilizer, and accurate, rapid, non-destructive diagnosis of phosphorus technology has always been concerned. Inorganic phosphorus contents are decreased significantly as phosphorus deficiency of rice leaves, but the organic content changes smaller. Thermal infrared emission spectroscopy can detect the vibration frequency and its tiny changes of phosphate and other atomic groups. In this study, hydroponic and field trials will be adopted to collect thermal infrared emission spectral data of main rice growth periods with different levels of phosphorus, and the direction hemispheric reflectance spectroscopy, attenuated total reflection spectra, total phosphorus and inorganic phosphorus of leaves data would be gathered as well. The three curves of attenuated total reflectance spectra, direction hemispheric reflectance spectroscopy and thermal infrared emission spectra will be compared and analyzed to find the corresponding relationship of the physiological and biochemical parameters with the characteristics of thermal infrared emission spectra, so as to explore the spectral response mechanism of rice phosporus. Combining with the mechanism, the spectral features analysis will be used to extract the spectral characteristic parameters, the sensitive band and sensitive band combination, thus diagnosis index of rice phosphorus will be built. Based on the spectral response characteristics, the mathematical modeling methods will be used to establish a prediction model of rice phosphorus contents. The results of this study can provide an idea for precise fertilization of crops, and the theoretical basis and method support for the thermal infrared remote sensing retrival of vegetation physiological and biochemical parameters.

磷素营养诊断是合理使用磷肥的关键，准确、迅速、无损的磷素营养诊断技术一直备受关注。水稻缺磷时，叶片的无机磷含量明显下降，但有机磷含量变化较小，光合速率下降，碳水化合物合成受阻；热红外发射光谱能够探测磷酸根等原子基团基频振动及其微小变化。本项目通过水培试验，在主要生育期采集不同磷水平下水稻叶片的热红外发射光谱数据，并同步获取叶片方向半球反射光谱、衰减全反射光谱、叶片总磷含量、无机态磷等数据。将无机磷等化学成分的衰减全反射光谱和叶片方向半球反射光谱及热红外发射光谱进行比较和分析，寻找叶片化学成分和热红外发射光谱特征的对应关系，探求水稻磷胁迫的光谱响应机理；根据机理，利用光谱特征分析方法提取光谱特征参数、敏感波段及其组合，由此构建水稻磷素诊断指标；以光谱响应特征为基础，建立水稻磷素营养诊断模型。本项目的研究成果可以为农作物的精确施肥提供新思路，为植被生物化学参数的热红外遥感反演提供理论依据。

针对反射高光谱技术诊断水稻磷素营养存在一定的局限性以及热红外发射光谱技术感应和探测植物叶片化学物质的潜力，本项目试图开展热红外发射光谱快速诊断水稻磷素营养的研究，可以为农作物的精确施肥提供新思路，为植被生物化学参数的热红外遥感探测提供理论依据和方法支撑。按照项目目标、任务计划要求，通过3年系统研究，本项目已取得如下4项成果：.（1）不同磷含量下水稻叶片的发射率光谱响应规律.在不同生育期，不同磷含量下水稻叶片的热红外发射率光谱曲线呈比较平滑的特征，没有明显的峰值和谷值，但是水稻叶片中磷的含量越高，发射率也随之增加，尤其在抽穗期这种变化更加明显。与相同时期下的氮和钾的发射率光谱曲线相比，形状相似，但是后者随着氮或钾含量的增加，发射率的变化较小。.（2）水稻磷素营养的热红外发射光谱响应机理.根据基尔霍夫定律和方向半球反射率DHR，比较分析了室内与野外的热红外发射率光谱。结果表明室内发射率光谱曲线存在一定的变化，在相应波段出现微小的吸收谷如9.7um和10.7um左右，但无论是正常磷、缺磷还是过量磷，这些曲线基本没有区别，只是在吸收谷的位置上有所移动。重采样后的不同磷含量下水稻叶片的室内发射率光谱曲线与野外发射率光谱曲线形状没有较大的区别。.（3）水稻磷素营养的热红外发射光谱识别及诊断指标.利用连续小波分析将发射光谱曲线进行10个尺度的小波分解，并计算了小波能量系数与水稻叶片磷含量的相关系数。结果显示与水稻叶片磷含量密切相关的发射光谱波段位于8.0um、10.90um和11.11um。另外，本研究利用Relief-F 算法构建了对水稻磷敏感的植被指数（e13.20-e10.60）/（e13.20+e10.60）+0.5*e9.50。.（4）水稻磷素营养的热红外发射光谱诊断模型.当发射光谱指数设置阈值为0.14时，可以将水稻健康叶片与磷缺乏叶片较好地分开。以连续小波分析方法获得的发射光谱特征波段为指标，利用偏最小二乘方法建立了这些特征与水稻叶片磷含量的回归模型，该模型对水稻叶片磷含量的预测均方根误差RMSE为0.1386，达到了较高精度。