【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及小麦氮肥管理，尤其涉及一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法。
技术介绍
1、在当前的冬小麦种植过程中仍存在氮肥过量使用、投入时间与作物需求不匹配等问题，且基于遥感技术的冬小麦精准养分管理方法不完善。因此，探索合理有效的氮素诊断与氮肥决策方法是保证冬小麦高效生产和可持续发展的前提。
2、氮素是影响作物生长和生产效益的重要因素，合理的氮肥供应能够促进冬小麦植株的生长发育，增加有效分蘖数、穗粒数和千粒重，提高作物产量和肥料利用效率，减少农业生产对环境的污染。
3、因此，如何提供一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法实现对冬小麦合理有效的追肥，提高冬小麦产量、节约生产所需资源，是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，结合遥感技术和作物营养诊断与施肥理论，通过无人机遥感监测实现冬小麦实时氮素营养诊断，建立冬小麦氮素追肥决策模型，可以实现对冬小麦合理有效的追肥，提高冬小麦产量、节约生产所需资源。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，包括以下步骤：
4、s1、在研究区域中进行冬小麦田间氮肥用量试验，设置施氮量水平；
5、s2、在冬小麦主要生育期采集植物样本，测定地上部生物量和氮含量指标；采集冬小麦多光谱遥感数据，将采集的多光谱遥感数据进行初始化处理，并对初始化处理后的多光谱遥感数据
6、s3、构建基于地上部生物量的冬小麦临界氮浓度稀释曲线，并根据实测冬小麦氮含量和由相应生物量估算的临界氮含量计算氮营养指数；
7、s4、基于植被指数数据构建冬小麦地上部生物量偏最小二乘估算模型、氮营养指数偏最小二乘估算模型；
8、s5、根据s4中的氮营养指数偏最小二乘估算模型，结合氮营养指数评价等级进行冬小麦氮营养诊断；
9、s6、根据s4中的冬小麦地上部生物量偏最小二乘估算模型，估算地上部生物量及其最大值，依据s3中的冬小麦临界氮浓度稀释曲线确定临界氮含量；
10、s7、构建氮肥追施决策模型，为缺氮地块计算应追施氮肥量。
11、s8、在缺氮程度不同的地块进行冬小麦氮素营养诊断与氮肥追施决策模型验证试验，播种前不施氮肥。
12、上述的方法，可选的，在研究区域中进行冬小麦田间氮肥用量试验时，确定冬小麦品种、播种行距、播种量。
13、上述的方法，可选的，植被指数包括归一化植被指数ndvi、归一化差异红边ndre、绿色归一化差值植被指数gndvi、归一化差值红边指数ndrei、简化的冠层叶绿素含量指数sccci、差值植被指数dvi、比值植被指数rvi、叶片氮植被指数lnvi、大气阻抗植被指数arvi、结构不敏感色素指数sipi、叶片叶绿素植被指数lcvi。
14、上述的方法，可选的，归一化植被指数
15、归一化差异红边
16、绿色归一化差值植被指数
17、归一化差值红边指数
18、简化的冠层叶绿素含量指数
19、差值植被指数dvi＝nir-r；
20、比值植被指数
21、叶片氮植被指数
22、大气阻抗植被指数
23、结构不敏感色素指数
24、叶片叶绿素植被指数
25、其中，r为红光波段反射率，g为绿光波段反射率，b为蓝光波段反射率，re为红边波段反射率，nir为近红外波段反射率。
26、上述的方法，可选的，基于地上部生物量的冬小麦临界氮浓度稀释曲线为：
27、nc＝58.83dm-0.52
28、其中，nc为临界氮含量，单位为g kg-1；dm为地上部生物量，单位为thm-2。
29、上述的方法，可选的，冬小麦氮营养指数为：
30、
31、其中，nni为氮营养指数；na为实测氮含量，单位为g kg-1；nc为临界氮含量，单位为g kg-1。
32、上述的方法，可选的，采用光谱-理化值共生距离法将地上部生物量数据集划分为训练集和测试集，以植被指数：ndvi、ndre、gndvi、sipi、lcvi、lnvi、arvi、dvi、rvi、ndrei和sccci为自变量，冬小麦地上部生物量为因变量，采用偏最小二乘回归法构建冬小麦地上部生物量估算模型，其中采用10折交叉检验，主成分个数为10，得到地上部生物量估算值dme，单位为t hm-2；
33、上述的方法，可选的，采用光谱-理化值共生距离法将氮营养指数数据集划分为训练集和测试集，以植被指数：ndvi、ndre、gndvi、sipi、lcvi、arvi、dvi、rvi、ndrei和sccci为自变量，冬小麦氮营养指数为因变量，采用偏最小二乘回归法构建冬小麦氮营养指数估算模型，其中采用10折交叉检验，主成分个数为3，得到氮营养指数估算值nnie。
34、上述的方法，可选的，冬小麦氮素营养状况诊断，nni<0.90时为缺氮地块，需进行氮肥追施。
35、上述的方法，可选的，冬小麦氮肥追施决策模型为：
36、n＝(nc1×dmmax-nc2×nnie×dme)/nre
37、其中，n为应追施氮肥量；dmmax为地上部生物量最大值，单位为t hm-2；nc1为最大地上部生物量相应的叶片临界氮浓度，单位为g kg-1；nnie为氮营养指数估算值；dme为地上部生物量估算值，单位为t hm-2；nc2为地上部生物量相应的叶片临界氮浓度，单位为g kg-1；nre为氮肥利用率。
38、上述的方法，可选的，利用各地块与不缺氮地块间地上部生物量和产量的相对偏差(rd)进行应用效果分析，验证冬小麦决策模型的可靠性。相对偏差计算公式如下：
39、rd＝(x-xdn3)/xdn3×100％
40、x代表地上部生物量或产量，dn3为不缺氮地块。
41、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术提供了一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，具有以下有益效果：
42、1)本专利技术充分考虑冬小麦在不同生长阶段的需肥情况，通过将无人机遥感、冬小麦氮营养指数诊断方法与估算模型和氮肥追施决策模型结合能够实现对冬小麦合理有效的追肥，并且可以提高冬小麦产量、节约生产所需资源，还可以降低因施肥不当对农业环境造成的负面效应；有利于提高当地农民的生产净收入，促进冬小麦生产经济的可持续发展；
43、2)本专利技术提出的冬小麦氮素营养诊断与决策方法，可为冬小麦氮肥精准管理提供技术指导和理论支撑。
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1.一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，其特征在于，
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10.根据权利要求1所述的一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的一种冬小麦氮素营养诊断与追肥决策方法，其特征在于，
【专利技术属性】
技术研发人员：胡田田，赵璐，陈帅宏，孙光照，崔晓路，孙建喜，郭晗，刘杰，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：发明
国别省市：
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