作物的健康狀況取決于葉片營養(yǎng)狀況。更準確地說，葉片氮(N)水平是一個重要指標，它為植物的健康分類提供了許多有價值的信息。然而，現(xiàn)存的非侵入性技術(shù)成本高昂。本研究旨在開發(fā)一種非侵入性、快速預(yù)測葉片中氮含量的低成本多光譜傳感器系統(tǒng)。

用于估計葉片氮含量的破壞性和非破壞性方法

每株油菜籽隨機抽取4個施氮濃度

該系統(tǒng)包括兩個基于反射率的多光譜傳感器(可見光和近紅外(NIR))，可以捕獲12個不同波長(每個傳感器6個)的反射率數(shù)據(jù)。分別在可控的溫室環(huán)境和田間條件下對油菜葉片進行了試驗。在溫室試驗中，采集了不同施氮水平下24株油菜植株的87個葉片的光譜數(shù)據(jù)。在田間試驗中，對42個油菜品種進行了低氮和高氮處理。采用k近鄰(KNN)算法對反射率數(shù)據(jù)進行建模。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，經(jīng)訓(xùn)練的模型在溫室試驗和田間試驗中的平均精度分別為88.4%和79.2%。綜上所述，該系統(tǒng)在確定葉片氮素狀態(tài)方面是可行的。

在可見光范圍內(nèi)進行四種氮肥處理的葉片的平均反射率與波長的關(guān)系

在近紅外范圍內(nèi)進行四種氮肥處理的葉片的平均反射率與波長的關(guān)系

來源：

Habibullah M, Mohebian M R, et al. Low-Cost Multispectral Sensor Array for Determining Leaf Nitrogen Status. Nitrogen 2020, 1(1), 67-80; https://doi.org/10.3390/nitrogen1010007.