[发明专利]图像法水稻氮肥施肥推荐方法

说明书

技术领域

本发明涉及水稻施肥管理技术领域。

背景技术

目前，水稻一般按不同单叶的叶色诊断或SPAD读数指标指导施氮，然后根据产量高低，确定叶色诊断指标的适宜值。由于所设计的叶色诊断指标的水平数是有限的，而且不同水平之间是不连续的，因此所得结果不够准确，并且容易受到研究者主观因素的影响。

近年来，遥感测试技术在作物氮素诊断方面得到非速发展，主要是通过某些特定光谱检测作物冠层的光反射和光吸收性质来检测作物营养状况的技术。但由于在田间环境中，植物冠层光谱反射特征影响因素众多、情况复杂，因此在实际应用中需要排除这些因素的制约就比较困难。对设备和数据处理技术要求高，价格昂贵，较难推广。GreenSeeker手持式光谱仪是一种作物研究与诊断工具，通过测量冠层NDVI值来衡量作物生物量和含氮量，确定施氮量，但NDVI值受土壤类型、土壤水分、土表覆盖度波动大，诊断结果还受到土壤供肥状况的影响等，应用结果不够准确。

我国水稻年种植面积达4.2亿亩左右，传统的水稻氮肥管理特点主要存在氮肥投入产出不高、施肥技术不到位、氮肥利用率低等问题。随农村劳动力的转移，水稻种植和管理人员素质普遍较低，现代稻作管理技术难以普及到位。

发明内容

本发明首先所要解决的技术问题提供一种快速、准确、低成本高效率和基于模型的图像法水稻氮肥施肥推荐方法。为此，本发明采用以下技术方案：它包括以下步骤：

(1).提供肥力大小已知的培育环境的目标水稻氮肥施肥方法推荐模型，所述氮肥施肥推荐方法与水稻冠层的叶色值相对应；

(2).提供氮肥施肥目标的水稻冠层的数码图像，并计算数码图像中的叶色值；

(3).判断氮肥施肥目标的肥力大小，对照所述目标水稻氮肥施肥方法推荐模型中相应叶色值所对应的氮肥施肥方法，获得水稻氮肥施肥方案推荐方法。

传统的水稻氮素营养诊断都是基于实验室条件，在试验取样、测定、数据分析等方面都需要耗费大量的人力、物力，耗时较长、费用较高，还必须具备专业素质，难以实现快速指导，而贻误农民对水稻施肥的要求。由于采用本发明的技术方案，能避免传统水稻氮素营养诊断所需的实验室条件和单叶比色存在的问题，可以通过数码照片显示图像的颜色信息进行远程或非现场诊断，无需取样分析，实现了快速、经济、可靠的氮素营养诊断和施肥技术推荐，能够实现采用计算机处理的田间氮肥智能化和科学化管理。

本发明另一个所要解决的技术方案是提供一种水稻氮肥施肥方法推荐模型的建立方法，所述水稻氮肥施肥方法推荐模型能够用于上述图像法水稻氮肥施肥推荐方法。为此，本发明采用以下技术方案：它包括以下步骤：

(1).提供肥力大小已知的培育环境，对于目标水稻在不同氮素营养状态下的氮肥施肥方法；

(2).提供该培育环境的目标水稻冠层的数码图像中叶色值与氮素营养状态的关系模型；

(3).根据叶色值与氮素营养状态的关系模型和不同氮素营养状态下的氮肥施肥方法，对于目标水稻，建立与叶色值对应的水稻氮肥施肥方法推荐模型。

通过本发明的技术方案，能够建立与叶色值对应的水稻氮肥施肥方法推荐模型，能快速、经济、可靠地提供氮肥施肥推荐方法，为采用计算机处理的田间氮肥智能化和科学化管理，建立标准数据库。

本发明再一个所要解决的技术问题提供一种叶色值与水稻氮素营养状态的关系模型的建立方法，所述叶色值与水稻氮素营养状态的关系模型能够应用于水稻氮肥施肥方法推荐模型。为此，本发明采用以下技术方案：对目标材料水稻品种，在肥力大小已知的培育环境中，进行等级施氮量处理，测定各等级施氮量处理后水稻的叶片叶绿素含量、叶片氮含量、叶面积指数和叶片形态，确定水稻叶面积、叶绿素含量和叶片形态与氮素营养状态的关系；

对各等级施氮量处理后的水稻，分别提供其冠层的数码图像，测定各数码图像中的叶色值，并对照各数码图像所对应的水稻的叶片叶绿素含量、叶片氮含量、叶面积指数和叶片形态，建立以下关系模型：

(1).叶色值与叶片氮含量的关系模型，

(2).叶色值与片叶绿素含量的关系模型，

(3).叶色值与叶面积指数的关系模型，

(4).叶色值与叶片形态的关系模型；

根据水稻叶面积、叶绿素含量和叶片形态与氮素营养状态的关系以及上述关系模型，建立针对已知肥力环境和目标材料水稻品种的叶色值与水稻氮素营养状态的关系模型。