通过实时传感技术与实验室分析的结合，在菠萝种植中实现精准氮素管理

《Applied Fruit Science》：Precision Nitrogen Management in Pineapple Cultivation Through Synergizing Real-Time Sensing and Laboratory-Based Analysis

实时传感器技术与实验室分析结合提升菠萝氮素评估模型，R2达0.81-0.956。

　　

摘要

多种实时传感器技术已成为传统氮（N）作物状况管理方法的可行替代方案。然而，实时传感器系统存在一些局限性，这可能会降低它们在评估作物氮状况方面的效率和性能。本研究通过将实时传感技术与实验室分析相结合，开发了用于评估种植在矿物土壤上的菠萝（Ananas comosus）氮含量的预测模型。实时数据是在马六甲州Jasin的大学农场使用Yara ALS N传感器和SPAD-502叶绿素仪收集的，而实验室分析则使用Flash 2000有机元素分析仪进行。线性回归模型的决定系数（R² = 0.81、0.956和0.927）均较高，显示出强大的预测能力。这些发现强调了结合基于传感器的技术和实验室方法来优化菠萝种植中特定地点氮管理的潜力。