不同氮水平棗樹冠層光譜特征

王 瓊，陳 兵，竇中江，彭 杰，牛建龍，肖春華，劉 娜(.新疆農墾科學院 科技信息研究所，新疆石河子 8000；.新疆農墾科學院 棉花研究所，新疆石河子 8000；.塔里木大學 植物科學學院，新疆阿拉爾 800；.石河子大學 兵團綠洲生態農業重點實驗室，新疆石河子 8000)

不同氮水平棗樹冠層光譜特征

王 瓊1，陳 兵2，竇中江1，彭 杰3，牛建龍3，肖春華4，劉 娜1
(1.新疆農墾科學院 科技信息研究所，新疆石河子 832000；2.新疆農墾科學院 棉花研究所，新疆石河子 832000；3.塔里木大學 植物科學學院，新疆阿拉爾 843300；4.石河子大學 兵團綠洲生態農業重點實驗室，新疆石河子 832000)

利用FieldSpec Pro FR2500光譜儀測定不同氮素處理下的紅棗冠層光譜，分析其光譜特征變化規律及其與棗葉全氮質量分數的相關關系，旨在為棗樹氮素營養的無損診斷提供理論基礎。結果表明：同一氮處理水平下，紅棗葉片展葉期的全氮質量分數最高，摘心前期最低。隨著施氮量的增加，展葉期和摘心后期棗葉全氮質量分數增加速度較快。不同氮處理的棗樹冠層波譜曲線整體變化趨勢為在560 nm附近和750～1 100 nm分別有1個反射峰，反射率值分別達0.1～0.2和0.4以上；而在450、650、1 450、1 950和2 600 nm處有5個吸收谷。不同生育期棗葉全氮質量分數與冠層光譜紅邊參數顯著相關，且摘心后期紅邊位置(REP)和紅谷位置(Lo)更快地向短波方向移動，出現“藍移”現象。

紅棗；冠層光譜；特征分析；紅邊參數

掌握植物葉片氮素含量對作物營養狀況評價、產量估測以及實施變量施肥都具有重要意義[1]。傳統氮素診斷技術主要包括經驗判斷和理化分析。經驗判斷通過植株不同器官發育狀況、整體長勢以及葉色進行判斷，具有一定的滯后性；化學診斷是指利用理化分析，判斷植株體內和土壤中各種形態的氮，這種方法缺點主要是操作較復雜，且成本較高[2]。利用高光譜遙感技術進行作物氮素無損監測一直是作物營養診斷領域的熱點[3-8]。高光譜數據因其具備光譜分辨率高、波段連續性強、光譜信息量大等優點，在20世紀60年代，美國農業部的研究人員就利用該技術詳細測定和分析了多種植物葉片的光譜特征，獲得在400～2 400 nm光譜內約42處對應一定生物化學成分的吸收特征，這也為運用高光譜技術估測作物生化組成提供了基礎[9]。

紅棗是新疆最具發展優勢的特色林果產品，但在栽培管理中常出現過量施肥或缺肥等現象，這不僅使產量調控目標難以實現，而且造成肥料浪費、環境污染等問題。為達到評價、預測肥效和指導施肥的目的，應用高光譜遙感技術開展紅棗氮素診斷研究顯得尤為必要。但是國內利用高光譜遙感進行氮素診斷的研究主要集中在水稻[10]、玉米[11]、小麥[12]和棉花[13]等農作物上，在林果業的應用相對較少。目前已有的研究多針對胡楊樹、蘋果樹、梨樹和橡膠樹等，如王家強等[14]研究認為，利用高光譜反射率數據及其光譜變換參數估測胡楊、灰葉胡楊的氮素質量分數是可行的；潘蓓[15]采用地物光譜儀(ASD FieldSpee)，結合室內分析，研究蘋果春梢停止生長期冠層高光譜特征，確立該生育期蘋果氮素營養和長勢的表征光譜參數及相應估測模型；黎小清等[16]對橡膠樹葉片氮質量分數與冠層反射光譜的相關分析表明，利用高光譜信息快速檢測橡膠樹葉片氮素質量分數是可行的；韓兆迎等[17]利用高光譜技術快速、無損估測蘋果樹冠層葉面積指數，為監測蘋果樹長勢和估產提供參考；但是關于棗樹氮素高光譜定量監測的研究非常少。

本研究以南疆廣泛種植的直播建園紅棗為研究對象，充分發揮高光譜遙感技術的優勢，將無損監測技術應用于直播建園紅棗快速、低成本營養診斷，為研究科學合理的施肥方案提供依據，有利于提高果樹氮肥利用效率，提高效益、減少污染。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區位于塔里木大學園藝試驗站，海拔980 m，屬干旱荒漠氣候，年均降水量42 mm左右，蒸發量約2 111 mm，年均氣溫10.7 ℃，無霜期約197 d。粘壤土，耕作層(0～30 cm)肥力狀況：有機質10.4 g/kg，堿解氮36 mg/kg，速效磷10 mg/kg，速效鉀187 g/kg，pH為7.2。

1.2 試驗設計

以南疆廣泛種植的7 a樹齡和約1.5 m的樹高、矮化密植駿棗(Ziziphusjujubacv.Junzao)為研究對象。試驗采用單因素隨機區組排列，小區面積140 m2(20 m×7 m)，株行距為3 m×2 m。每個試驗小區的土壤水分、肥力等條件相近：磷肥[(P2O5)450 kg/hm2]、鉀肥[(K2O)75 kg/hm2]作基肥一次性施入，施尿素[w(N)=46%]60%作基肥，剩余均分2次(開花前、果實膨大期)追施，施肥方式為輻射狀溝施。同時施磷肥[(粒狀重過磷酸鈣，w(P2O5)=44%]，鉀肥[硫酸鉀鎂肥，w(K2O)=24%]。灌水總量(5 250 m3/hm2)為固定值，全生育期灌水情況：萌芽前、萌芽后、新梢生長、開花前、坐果、果實膨大、果實成熟期共灌水7 次，每次灌水量相同。

試驗設4個處理，分別為施純氮0 kg/hm2為嚴重缺氮(N0)，施純氮300 kg/hm2為缺氮處理(N1)，施純氮600 kg/hm2為適量氮處理(N2)，施純氮900 kg/hm2為過量施氮處理(N3)。每個處理3個重復。

1.3 光譜數據獲取

選擇晴朗、風力較小天氣在12：00-14：00進行高光譜數據的獲取，分別在棗數展葉期(5月4日)、摘心前期(6月14日)、摘心后期(7月13)和果實白熟期(8月21日)，采用FieldSpec Pro FR2500野外高光譜儀進行測定。波段為350～2 500 nm，光譜采樣間隔為2 nm。測量時確保光譜儀探頭距紅棗冠層大于等于80 cm，視場角為8°；確保視場范圍在整個冠層上。每次記錄光譜曲線2個，并以其均值作為一個光譜結果數據存儲。在測試過程中、測定前均進行系統配置優化和白板校正。

1.4 樣品分析

棗樹植株樣品采集與光譜同步，在不同氮素表征的棗樹上，每個樣點分上中下3個不同層，每層自內向外取代表性樣葉片40片。用凱氏定氮法對2 a試驗采樣得到的棗葉樣品進行全氮測定。得到棗葉全氮數據98個，其中54個樣品數據用來進行紅棗氮素營養診斷建模，44個數據用來進行模型的檢驗和驗證。

1.5 數據分析

用ASD公司提供的VieSpec Program軟件獲取不同氮素營養水平冠層光譜數反射率數據和光譜反射率曲線。采用光譜歸一化微分分析，在MATLAB 7.0 軟件中對反射光譜數據進行一階微分處理，得到微分光譜，計算公式：

式中：λi為波段i的波長值；ρ(λi) 為λi的光譜反射率值；ρ′(λi)為第i波段的一階微分數值。利用MATLAB軟件在光譜反射率的基礎上提取光譜紅邊特征參數，詳見表1。利用SPSS對2014-2015年的樣本數據進行建模和模型檢驗。

表1 光譜紅邊特征參數定義表Table 1 Definition table of red edge parameters

2 結果與分析

2.1 不同氮水平紅棗葉片氮素質量分數變化

由圖1可知，相同氮處理條件下，紅棗葉片全氮質量分數最少的時期出現在摘心前期，其次為果實白熟期(坐果期)；氮素質量分數最高的時期為展葉期。不同處理下，隨著施氮量的增加，棗樹葉片全氮質量分數也在不斷增加；其中展葉期在施氮為N1到N2水平時葉片全氮質量分數增加速度最快，從0.35增加到0.45，當繼續增加施氮量時，棗葉含氮量則變化不大。摘心后期，隨著施氮量的增加，棗樹葉片全氮質量分數呈現不斷增加的趨勢，且增加的速度較快；展葉期、摘心前期以及果實白熟期則表現為隨著施氮量的增加，棗葉全氮質量分數呈現先增加后略有下降的趨勢。

2.2 不同氮水平紅棗冠層光譜特征曲線

由不同生育期紅棗冠層光譜曲線(圖2)可知，不同生育期紅棗冠層光譜曲線整體變化趨勢與綠色植被的光譜曲線大致相同，即：在400～650 nm波段有2個吸收谷(分別在450 nm和650 nm)和1個反射率值為0.1～0.2的小反射峰；在700～750 nm波段，光譜曲線急劇上升，近于豎直線；在近紅外波段750～1 300 nm波段反射率均大于等于0.4，呈現具有波狀起伏的大反射峰；另外，在1 450、1 800、1 950 nm處有3個吸收谷。

光譜差異在750～1 100 nm波段較為明顯，其中展葉期：N0處理下紅棗冠層光譜反射率取值在0.25～0.32，N1處理與N2處理差異較小，反射率取值為0.35～0.40，N3處理的反射率值在0.41～0.45；摘心前期：N0處理反射率峰谷值在0.35～0.38，N1處理峰谷值為0.38～0.45，N2在0.40～0.47，N3反射率值集中在0.45～0.49，隨著施氮量的增加棗樹冠層光譜反射率的取值范圍不斷增加；摘心后期：N0和N1處理與N2、N3處理差異進一步增大，N0處理下紅棗冠層光譜反射率取值在0.36～0.42，N1處理的在0.38～0.45，N2處理反射率峰取值在0.48～0.54，N3處理在0.50～0.58；果實白熟期，N0處理的反射率峰谷值在0.38～0.42，N1處理與N3處理的光譜反射率值差異較小，光譜曲線幾乎重合，N2處理光譜反射率峰值較3個處理最高，峰谷值為0.50～0.56。

圖1 不同處理不同發育期棗葉的全氮質量分數Fig.1 Total nitrogen mass fraction of jujube leaf at different stages in different treatments

圖2 不同處理不同發育期棗樹冠層光譜曲線Fig.2 Spectral curve of jujube at different growth stages in different treatments

通過對比分析，實驗室理化測試得到不同生育期，4個氮水平處理的紅棗葉片全氮質量分數變化趨勢，與同時期測得的紅棗冠層光譜曲線變化趨勢具有一致性。

2.3 不同氮水平紅棗冠層光譜紅邊特征

與紅棗植株氮素含量關系密切的紅邊參數主要有紅邊位置(REP)、紅谷位置(Lo)、紅邊寬度(Lwidth)、紅遍振幅(Dr)等(表2)。

表2表明，不同生育期、不同氮素處理下，棗樹冠層光譜紅邊參數整體變化較大；展葉期除Lwidth外，其余紅邊參數數值隨著施氮量的增加均呈增加趨勢，但增加幅度較小；摘心前期除Depth672數值隨著施氮量的增加而增加外，其余紅邊參數值隨施氮量的增加變化較小；摘心后期，隨著施氮量的不斷增加，Lo、Dr、Depth672和Area672數值均呈現增加趨勢，而Lwidth呈減少趨勢，REP則無明顯變化，與N2處理相比，N3處理下，紅邊參數變化很小。

不同氮處理水平下紅棗冠層光譜紅邊參數也不同，在N0水平下，REP、Lo、Dr、Depth672和Area672對應數值在摘心后期達到最大值，其次為果實白熟期、摘心前期和展葉期，Lwidth則呈現出持續增加的趨勢；N1水平下REP、Lo、Lwidth、Depth672和Area672摘心后期達到最大值，其次為果實白熟期、摘心前期和展葉期，Dr持續增加；N2水平下，REP、Lo、Dr、Depth672和Area672在摘心后期達到最大值，其次為果實白熟期、摘心前期和展葉期，Lwidth摘心后期達到最大值，其次為展葉期、摘心前期和果實白熟期；N3水平下，Dr、Depth672和Area672在摘心后期達到最大值，其次為果實白熟期、摘心前期和展葉期，REP、Lo呈增加趨勢，Lwidth在摘心后期達到最大值，其后依次為摘心前期、展葉期和白熟期。整體來看，同一生育期不同氮處理水平紅棗紅邊參數REP、Lo、Depth672和Area672均可達到最大值，Dr和Lwidth變化沒有明顯規律；相同氮水平處理下，不同生育期紅邊參數棗樹冠層光譜紅邊參數整體變化不大。

表2 不同氮水平紅棗冠層光譜紅邊參數Table 2 Red edge parameters of jujube in different nitrogen levels

分別對不同生育期，不同氮處理下的紅棗冠層光譜進行一階微分，得到圖3，由圖3 可知紅棗冠層光譜一階微分曲線變化明顯的波段出現在綠光波段(500～560 nm)以及紅光波段(620～760 nm)，并且分別在這兩個波段出現1個峰值。在紅光波段斜率接近90°的曲線出現的波長即為“紅邊位置”(REP)，由圖3可知，不同氮處理下，一階光譜曲線具有相似的變化趨勢， 即在摘心前期，伴隨著紅棗植株的生長，紅棗群體生物量持續增加，冠層覆蓋度增加，使得冠層對紅光的吸收增強，從而使紅邊位置不斷向波長增長的方向移動，稱為“紅移”；摘心后期，棗樹開始進行生殖生長，群體紅光吸收率降低，REP和Lo開始向短波移動，出現“藍移”現象。不同氮處理水平下，以N0處理移動最為明顯，且隨著施氮量的不斷增加，一階微分光譜曲線峰值越大。

2.4不同氮水平紅棗冠層光譜紅邊特征與全氮質量分數相關性研究

表3表明，不同氮處理水平下，紅棗紅邊參數與全氮質量分數間的相關性存在一定規律，在N0處理下，紅邊參數Lwidth和Lo與棗葉全氮質量分數呈極顯著和顯著相關，且Lwidth相關系數達到0.623，其余參數與全氮質量分數相關性并不明顯。N1處理下棗葉全氮質量分數與紅邊參數相關性均較小。N2和N3處理下，REP和Lo均與棗葉全氮質量分數呈現極顯著和顯著負相關。

圖3 不同氮水平不同生育期棗樹冠層一階微分光譜曲線Fig.3 First derivative spectral curve of jujube at different growth stages in different nitrogen levels

表3 不同處理棗葉全氮質量與冠層光譜紅邊參數相關系數Table 3 Correlation coefficients between total nitrogen mass fraction of jujube leaf and spectral parameter in different nutrition levels

注：**表示0.01水平顯著，*為0.05水平顯著。

Note：**represents 0.01 significant level and * represents 0.05 significant level.

通過不同生育期棗葉全氮質量分數與冠層光譜紅邊參數相關系數表(表4)可知，紅邊參數REP和Lo除在棗樹展葉期與棗葉全氮質量分數相關性較小，在摘心前期、摘心后期以及果實白熟期均與棗葉全氮質量分數有極顯著或顯著的正相關性。除展葉期外、摘心前期、摘心后期以及棗樹果實白熟期，棗葉全氮質量分數均與棗樹冠層紅邊參數具有較為顯著的相關性，Dr、Depth672和Area672則與試驗選取的所有生育期棗葉全氮質量分數具有顯著或極顯著的正相關關系。只有Lwidth與紅棗不同生育期棗葉全氮質量分數呈現負相關關系，且相關系數相對較小。

表4 不同生育期棗葉全氮質量分數與冠層光譜紅邊參數相關性Table 4 Correlation coefficients between total nutrition mass fraction of jujube leaf and spectral parametter at different growth stages

3 結論與討論

通過對不同氮水平處理下南疆直播建園紅棗不同生育期的光譜數據進行研究，得到相同氮處理條件下，紅棗葉片全氮質量分數最高時期為展葉期，最低時期為摘心前期；不同氮處理條件下，隨著施氮量的增加，展葉期和摘心后期棗葉全氮質量分數增加速度較快，且當施氮水平由N2增加到N3水平時棗葉全氮質量分數增加緩慢或不明顯，這與紅棗的氮吸收和生長發育具有很好的一致性。該研究結果可為棗樹氮素營養的無損診斷提供研究基礎。在此前提下，研究不同氮處理水平下棗樹冠層光譜反射率曲線與棗樹全氮質量分數間的關系發現，缺氮紅棗與正常生長的紅棗冠層光譜反射率的差異主要出現在近紅外波段(750～1 100 nm)，不同生育期紅棗冠層光譜曲線峰谷取值范圍的不同可以作為判定紅棗植株是否缺氮的標準；進一步研究棗樹冠層光譜的一階微分曲線與其全氮質量分數間的相關關系，發現在摘心前期，REP不斷向波長增長的方向移動，出現“紅移”現象；摘心后期REP和Lo逐漸向短波方向移動，出現“藍移”現象；且隨著施氮量的增加REP和Lo兩個光譜參數與棗樹含氮量呈現顯著的負相關關系。該結論可為利用遙感技術對紅棗氮營養狀況進行模型反演提供理論依據。

與已有關于棉花[6]、小麥[8]、蘋果[14]等研究相比，本研究選取的研究對象更具有區域特點，通過對南疆直播建園紅棗的研究，能夠更好地助力西北棗樹栽培向現代化、信息化發展；已有利用遙感技術特別是高光譜遙感技術對果樹含氮量進行的研究對棗樹冠層尺度進行不同氮含量光譜特征的研究相對較少，還需要更多相關的理論進行支持。

Reference：

[1] 郭建華,趙春江,王 秀,等.作物氮素營養診斷方法的研究現狀及進展[J].中國土壤與肥料,2008(4):10-14.

GUO J H,ZHAO CH J,WANG X,etal.Research advancement and status on crop nitrogen nutrition diagnosis[J].SoilandFertilizersSciencesinChina,2008(4):10-14(in Chinese with English abstract).

[3] 唐延林,王紀華,黃敬峰,等.水稻成熟過程中高光譜與葉綠素、類胡蘿卜素的變化規律研究[J].農業工程學報,2003,19(6):167-173.

TANG Y L,WANG J H,HUANG J F,etal.Variation law of hypersprctral data and chlorophyll and carotenoid for rice in mature process[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering,2003,19(6):167-173(in Chinese with English abstract).

[4] KOKALY R F.Investigating a physical basis for spectroscopic estimates of leaf nitrogen concent-ration[J].RemoteSensingofEnvironment,2001(75):153-161.

[5] THOMAS J R,OERTHER G F.Estimating nitrogen content of sweet pepper leaves by reflectance measurements[J].AgronomyJournal,972,64:11-13.

[6] 申廣榮,王人潮.植被高光譜遙感的應用研究綜述[J],上海交通大學學報(農業科學版),2001,19(4):315-321.

SHEN G R,WANG R CH.Review of the application of vegetation hyperspectral remote sensing[J].JournalofShanghaiJiaotongUniversity(AgriculturalScience),2001,19(4):315-321(in Chinese with English abstract).

[7] 趙春江,黃文江,王紀華,等.不同品種、肥水條件下冬小麥光譜紅邊參數研究[J].中國農業科學,2002,35(8):980-987.

ZHAO CH J,HUANG W J,WANG J H,etal.Studies on the red edge parameters of spectrum in winter wheat under different varieties,fertilizer and water treatments[J].ScientiaAgriculturaSinica,2002,35(8):980-987(in Chinese with English abstract).

[8] 胡 昊,白由路,楊俐蘋,等.不同氮營養冬小麥冠層光譜紅邊特征分析[J].梢物營養與肥料學報,2009,15(6):1317-1323.

HU H,BAI Y L,YANG L P,etal.Red edge parameters of winter wheat canopy under different nitrogen levels[J].PlantNutritionandFertilizerScience,2009,15(6):1317-1323(in Chinese with English abstract).

[9] 浦瑞良,宮 鵬.高光譜遙感及其應用[M].北京:高等教育出版社,2000:205-227.

PU R L,GONG P.Hyperspectral Remote Sensing and Applications[M].Beijing:Higher Education Press,2000:205-227(in Chinese).

[10] 尹小君,張 清,趙慶展,等.基于SVM的加工番茄細菌性斑點病氮素含量反演[J].遙感技術與應用,2015,30(3):461-468.

YIN X J,ZHANG Q,ZHAO Q ZH,etal.Inversion of nitrogen content of bacterial speck of processing tomato based on support vector machine[J].RemoteSensingTechnologyandApplication,2015,30(3):461-468(in Chinese with English abstract).

[11] 陳志強,王 磊,白由路,等.玉米葉片的光譜響應及其氮素含量預測研究[J].光譜學與光譜分析,2013,33(4):1066-1070.

CHEN ZH Q,WANG L,BAI Y L,etal.Spectral response of maize leaves and prediction of their nitrogen content[J].SpectroscopyandSpectralAnalysis,2013,33(4):1066-1070(in Chinese with English abstract).

[12] 楊寶華,陳建林,陳林海,等.基于敏感波段的小麥冠層氮含量估測模型[J].農業工程學報,2015,31(22):176-182.

YANG B H,CHEN J L,CHEN L H,etal.Estimation model of wheat canopy nitrogen content based on sensitive bands[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering,2015,31(22):176-182(in Chinese with English abstract).

[13] 陳 兵,徐 麗,劉 政,等.棉花黃萎病葉片氮素含量與高光譜數據相關性分析[J].新疆農業科學,2015,52(7):1340-1345.

CHEN B,XU L,LIU ZH,etal.The relationship between nitrogen contents and hyper spectra data in leaves of cotton under verticillium wilt[J].XinjiangAgriculturalSciences,2015,52(7):1340-1345(in Chinese with English abstract).

[14] 王家強,伍維模,李志軍,等.基于高光譜指數的塔里木河上游胡楊和灰葉胡楊葉片氮素含量估測[J].生態學雜志,2014,33(10):2858-2864.

WANG J Q,WU W M,LI ZH J,etal.Estimating leaf nitrogen content ofPopuluseuphraticaandP.pruinosain the upper reaches of Tarim river using hyperspectral index[J].ChineseJournalofEcology,2014,33(10):2858-2864(in Chinese with English abstract).

[15] 潘 蓓.蘋果樹冠層氮素、葉綠素及葉面積指數的高光譜估測[D].山東泰安:山東農業大學,2013.

PAN B.Hyperspectral estimation of apple tree canopy nitrogen,chlorophyll and LAI status[D].Tai’an Shandong :Shandong Agriculture University,2013(in Chinese with English abstract).

[16] 黎小清,劉忠妹,丁華平,等.基于高光譜數據的橡膠樹葉片氮素含量估算模型研究[J].西南農業學報,2015,28(2):569-574.

LI X Q,LIU ZH M,DING H P,etal.Study on estimation models for total nitrogen content of rubber tree leaves based on hyper-spectral data[J].SouthwestChinaJournalofAgriculturalSciences,2015,28(2):569-574(in Chinese with English abstract).

[17] 韓兆迎,朱西存,房賢一,等.基于SVM與RF的蘋果樹冠LAI高光譜估測[J].光譜學與光譜分析 2016 36(3):800-805.

HAN ZH Y,ZHU X C,FANG X Y,etal.Hyperspectral estimation of apple tree canopy LAI based on SVM and RF regression[J].SpectroscopyandSpectralAnalysis,2016,36(3):800-805(in Chinese with English abstract).

[18] HORLER D N H,DOCKRAY M,BARBER J,etal.Red edge mesurements for remotely sensing plant chlorophyll content[J].AdvancesinSpaceResearch,1983,3(2):273-277.

[19] BOOCHS F,KUPFER G,DOCKTER K,etal.Shape of the red edge as vitality indicator for plant[J].InternationalJournalofRemoteSensing,1990,11(10):1741-1753.

[20] DEMETRIADES-SHAH T H,STEVEN M D,CLARK J A.High resolution derivative spectra in remote sensing[J].RemoteSensingofEnvironment,1990,33(1):55-64.

[21] GONG P,PU R L,HEALD R C.Analysis of in situ hyperspectral date for nutrient estimation of giant sequoia[J].InternalJournalofRemoteSensing,2002,23(9):1827-1850.

StudyonCanopySpectralCharacteristicsofJujubeCanopyinDifferentNitrogenLevel

WANG Qiong1, CHEN Bing2, DOU Zhongjiang1, PENG Jie3, NIU Jianlong3,XIAO Chunhua4and LIU Na1
( 1.Institute of Science and Technology Information, Xinjiang Academy of Agricultural Reclamation Sciences, Shihezi Xinjiang 832000,China; 2.Cotton Research Institute, Xinjiang Academy of Agricultural Reclamation Sciences, Shihezi Xinjiang 832000,China; 3.College of Plant Science,Tarim University,Alar Xinjiang 843300,China; 4.Key Oasis Eco-Agriculture of Xinjiang Production and Construction Corps,Shihezi University, Shihezi Xinjiang 832000,China)

Using the FieldSpec Pro FR2500 spectrometer, canopy spectra of red jujube under different nitrogen treatments were estimated, and the spectrum characteristic change rule and its correlation with red jujube and leaf total nitrogen mass fraction were analyzed. The results showed that the value of leaf total nitrogen in exhibition leaf stage was the highest, the least at the early stage of the pinching period, and with the increase of nitrogen application, the leaf total nitrogen increased quickly in exhibition leaf and the late pinching period: under same nitrigen treatment. The spectral curve had reflection peak near 560 nm in visible bands and 750 nm to 1 100 nm, respectively under different nitrogen treatments, and the reflectance was 0.1-0.2, great than 0.4, respectively. While, there were five absorption valleys in 450 nm, 650 nm 1 450 nm, 1 950 nm and 2 600 nm. The relationship between leaf total nitrogen and canopy reflectance characteristicsat different stage was significant, the red edge position(REP) and location(Lo) shift to the short wavelength direction rapidly.In conclusion,it is beneficial to jujube nitrogen prediction by using remote sensing technology, and can lay the foundation for jujube nondestructive nutrition diagnosis.

Jujube; Canopy spectral reflectance; Spectrum character analyze; Red edge parameters

2016-08-05

2016-10-08

Supported by the Industrial Research of Science and Technology(No.2014BA019),the Guidance Plan of Xinjiang Academy of Agricultural and Reclamation Sciences of China(No.54YYD201302);the National Natural Science Foundation of China(No.41161068,No.31460326,No.11564032).

WANG Qiong, female,associate research fellow.Research area:crop cultivation and precision agriculture.E-mail:wangqionghope@163.com.

TP701

A

1004-1389(2017)09-1355-08

(責任編輯：史亞歌Responsibleeditor:SHIYage)

日期：2017-09-12

網絡出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1220.S.20170912.1740.026.html

2016-08-05

2016-10-18

新疆兵團工業科技計劃 (2014BA019)；新疆農墾科學院引導計劃(54YYD201302)；國家自然科學基金 (41161068，31460326,11564032)。

王 瓊，女，副研究員，研究方向為作物信息技術與精準農業。E-mail:wangqionghope@163.com.

竇中江，男，副研究員，主要從事農業信息化的相關研究。E-mail:kjxxs@qq.com

CorrespondingauthorDOU Zhongjiang, male,associate research fellow. Research area:agricultural information.E-mail:xjwqtg@163.com