基于高分辨率卫星影像与机器学习的冬小麦氮营养指数精准预测模型构建及应用

针对精准施肥中氮素状态监测的难题，研究人员整合PlanetScope高分辨率卫星数据与气象资料，采用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)算法，构建了冬小麦氮营养指数(NNI)预测模型。结果表明RF模型在伸长期的预测准确率达87.5%，结合气象数据后整体精度提升至79.12%。该研究为小农户提供了基于卫星遥感的氮素诊断决策工具，推动了智慧农业技术在精准施肥中的应用。

　　

氮肥管理一直是现代农业面临的核心挑战。西班牙作为欧盟主要小麦生产国，1961-2009年间农业系统氮输入量激增3.2倍，导致严重的环境氮泄漏。传统实验室检测方法耗时耗力，而现有遥感技术多依赖低分辨率卫星或线性回归模型，难以满足田间尺度精准施肥需求。更棘手的是，气候条件会显著影响作物生物量与氮含量——这两个决定氮营养指数(Nitrogen Nutrition Index, NNI)的关键参数，但环境因素在既往研究中常被忽视。

马德里理工大学等机构的研究团队开创性地将3米分辨率的PlanetScope(PS)卫星星座数据与气象观测相结合，首次采用机器学习方法预测冬小麦NNI。这项发表在《Smart Agricultural Technology》的研究，通过2018-2019年西班牙试验田数据证实：随机森林算法在整合近红外波段与辐射数据后，开花期的诊断准确率比传统方法提升近40%，生成的氮素诊断图可直接指导变量施肥决策。

研究团队采用三项关键技术：1) 基于PS2/PS2.SD卫星的蓝、绿、红、近红外四波段反射率数据；2) 整合8种植被指数(包括对氮敏感的RDVI和MTVI-2)与6项气象参数；3) 通过10折交叉验证优化RF、SVM和ANN算法。实验设计涵盖4个氮水平(0-150 kg N/ha)和2种灌溉处理的32个地块，采样时间覆盖拔节中期(Z34)、拔节末期(Z37)和开花期(Z65)。

研究结果

PS光谱特征分析
近红外波段反射率始终最高，但2019年开花期因气温骤升6°C出现异常下降，揭示气候对光谱特征的显著影响。这种年际差异导致植被指数时序规律改变，为模型引入气象数据提供了理论依据。

NNI阈值优化
将传统NNI=1的二分阈值调整为0.8后，所有氮缺乏样本均落在临界氮稀释曲线(CNC)下方，而充足样本紧邻曲线上方。该阈值使分类结果与施肥处理高度吻合，如N0地块准确标记为"缺氮"。

模型性能比较
RF模型在仅使用卫星波段时即达77.08%准确率，变量重要性分析显示近红外波段贡献度最高(占36%)，辐射参数次之。加入气象数据后，RF在拔节末期的预测精度提升至87.5%，显著优于SVM(81.25%)和ANN(75%)。值得注意的是，伸长期的模型表现普遍优于开花期，反映NNI与叶绿素含量的动态关联。

氮素诊断图应用
基于拔节中期的RF模型输出，研究区域被直观划分为缺氮(红色)与充足(绿色)区域。可视化结果与施肥梯度高度一致——未施肥的N0地块集中呈现红色预警，而N2/N3处理区多为绿色安全区，验证了模型的实际指导价值。

这项研究突破了传统遥感监测的时空限制，首次证明高分辨率卫星与气象数据的协同效应。RF算法对近红外特征的强捕捉能力，使其在有限样本下仍保持优势，尽管存在轻微过拟合风险。提出的分期施肥策略——拔节期施用总量1/3的氮肥，配合卫星诊断图调整用量，可减少30%的氮损失。未来研究需扩展至新型PSB.SD卫星的8个波段(特别是红边波段)，并建立跨区域适应性模型，以应对地中海土壤与其他欧盟主产区的差异。这项技术框架为智慧农业提供了可推广的解决方案，使小农户也能享受航天科技红利。