基于高光谱植被指数的玉米叶片氮素缺乏检测与分级研究

为解决玉米氮素营养状态快速检测难题，研究人员通过高光谱成像技术开展植被指数(NDSI/RSI)优化研究，发现红边区718 nm波长与叶片氮浓度(LNC)显著相关(r=0.92)，构建的NDSI(722,950)和RSI(722,950)对氮缺乏分级准确率达91.7%，为精准农业氮肥管理提供新方法。

　　

氮素是作物生长的关键元素，但传统检测方法存在破坏样本、耗时费力等问题。在玉米种植中，氮肥过量施用会导致环境污染，而不足则影响产量。如何快速、准确地评估田间氮素分布状况，成为现代农业面临的重大挑战。光学检测技术因其快速、低成本的优势备受关注，但现有植被指数对氮缺乏分级能力不足，且缺乏适用于田间应用的标准化指标。

针对这一科学问题，中国农业大学的研究团队在《European Journal of Agronomy》发表了一项创新研究。该工作通过控制实验建立四种氮处理水平（0.72-2.88 g N/株）的玉米叶片样本库，采用高光谱相机（450-998 nm）获取叶片反射光谱，结合化学分析测定叶片氮浓度(LNC)。研究运用归一化差异光谱指数(NDSI)和比值光谱指数(RSI)公式筛选最优波长组合，并通过模拟空间分布图评估不同植被指数的分类性能。

关键技术方法包括：1) 温室控制实验建立梯度氮处理的玉米样本；2) 高光谱成像系统获取叶片反射率数据；3) 化学分析法测定LNC基准值；4) 机器学习构建决策树分类模型；5) 空间模式图验证分类准确性。

3.1 植物测量与分析
通过四种氮处理实验发现，叶片氮浓度(LNC)与施氮量呈正相关，但N3(2.16 g/株)与N4(2.88 g/株)无显著差异，表明存在氮饱和现象。这为光学检测限定了有效范围。

3.2 高光谱反射特征
红边区(718 nm)反射率与LNC相关性最强(r=-0.92)，而近红外区(950 nm)受氮影响最小，这为植被指数构建提供了理想波长组合。

3.3 植被指数优化
通过全波段组合筛选，发现红边(722 nm)与近红外(950 nm)组合的NDSI_(722,950)和RSI_(722,950)预测效果最佳(R²=0.90)，显著优于传统NDVI_(670,790)(R²=0.42)。

3.4 空间分类验证
在模拟田间分布的400个样区测试中，新构建的植被指数对"严重缺氮"、"中度缺氮"和"正常"三类的分类准确率达91.7%(Kappa=0.87)，能清晰区分不同程度的氮缺乏。

这项研究创新性地建立了适用于玉米的氮缺乏分级标准，其核心价值在于：1) 证实红边区(722 nm)是氮检测的最敏感波段；2) 开发的NDSI_(722,950)可整合到无人机(UAV)系统中，实现田间快速诊断；3) 为变量施肥决策提供量化依据。值得注意的是，该方法对氮过量的检测存在局限，且需进一步验证在不同生长阶段的适用性。未来研究可结合多时相遥感数据，开发动态监测模型，推动精准农业技术的实际应用。