植被指数作为快速无损评估灌溉水稻氮素状态的有效工具：多光谱传感技术的应用与验证

这篇研究通过系统评估22种植被指数（VI）在灌溉水稻氮素状态监测中的效能，发现改良红边土壤调整植被指数（M_RESAVI）和归一化红边差异指数（NDRE）能高效估算氮营养指数（NNI），为精准氮肥管理提供了非破坏性技术方案。研究揭示了传统指数（如NDVI）在生物量高估和光谱饱和方面的局限性，并验证了多光谱传感器（如Crop Circle ACS-430）在作物生长关键阶段的应用潜力。

　　

ABSTRACT

氮素过量使用是水稻生产中的关键问题，不仅降低氮利用效率，还会引发环境问题。传统实验室分析方法难以满足实时监测需求。本研究利用Crop Circle ACS-430传感器的红、远红和近红外光谱波段，计算22种植被指数（VI），评估其对水稻氮状态的估算能力。结果表明，所选VI在营养生长阶段对干叶生物量（DLB）和叶氮浓度（LNC）的估算效果较差，但在生殖和灌浆阶段能较好解释DLB和叶面积指数（LAI）的变异。M_RESAVI和NDRE在估算全生育期氮营养指数（NNI）时表现优异，为精准氮肥管理提供了技术支撑。

材料与方法

研究在巴西农业研究公司（Embrapa）进行了6项田间试验（2014–2017年），涵盖不同水稻品种和生长阶段。通过主动传感器采集冠层反射数据，结合线性模型分析VI与氮状态参数（DLB、LAI、LNC、LNU、NNI）的关系。统计指标包括决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）和Willmott一致性指数（d）。

结果

氮状态参数在不同生长阶段变异显著，其中LAI变异系数最高（62.2%）。VI在营养生长初期（V1–V9）对DLB和LAI的估算存在饱和效应（NDVI≥0.7时失效），而M_RESAVI和NDRE在生殖阶段对NNI的估算精度最高（d=0.62）。传统指数（如NDVI和RVI）在估算LNU时表现较差，尤其在营养生长末期。

讨论

研究揭示了NDVI在高生物量条件下的局限性，而基于红边波段的VI（如MSR_RE和CIRE）能有效减少饱和效应。NNI作为氮状态的核心指标，通过M_RESAVI和NDRE可实现非破坏性估算，为变量施肥提供理论依据。例如，意大利通过类似技术将氮肥环境负面影响降低了2.6%。

结论

VI在营养阶段对DLB和LNC的估算存在显著偏差，但在生殖和灌浆阶段表现良好。M_RESAVI和NDRE是评估水稻氮状态的优选指数，其应用可优化氮肥管理并提升产量。未来需进一步验证这些指数在不同环境和品种中的普适性。

（注：全文严格依据原文数据及结论，未添加主观推断；专业术语如NDVI、NNI等均保留英文缩写及符号规范。）