基于无人机多光谱数据与贝叶斯临界氮稀释曲线的马铃薯田间氮营养指数时空变异解析

研究人员针对马铃薯氮素管理中的精准监测需求，结合无人机遥感(UAV)与机器学习(ML)技术，开发了基于贝叶斯分层部分池化方法(Bayesian hierarchical partially pooled method)的临界氮稀释曲线(CNDC)模型，通过高斯过程回归(GPR)实现了氮营养指数(NNI)的高精度预测(R2=0.83)。该研究通过28幅0.04-0.09米/像素分辨率的空间分布图，首次系统揭示了马铃薯田间的氮素时空异质性，为精准氮肥管理提供了可推广的技术框架。

　　

在农业生产中，氮素管理如同"双刃剑"——过量施用会导致环境污染，不足则限制产量。马铃薯作为全球第四大粮食作物，其氮素需求动态监测尤为关键。传统氮营养指数(NNI)测定依赖破坏性采样，耗时费力且难以捕捉田间时空变异。这一困境随着遥感技术的发展迎来转机，但现有方法在曲线建模精度和适应性方面仍存在明显局限。

丹麦奥胡斯大学农业生态系(Department of Agroecology, Aarhus University)的研究团队创新性地将贝叶斯统计与无人机多光谱技术相结合，开展了为期三年的系统研究。他们通过整合全球16个马铃薯品种的田间数据，构建了部分池化的贝叶斯分层模型，显著提高了临界氮稀释曲线(CNDC)参数的估计精度。相关成果发表在农业工程领域权威期刊《Computers and Electronics in Agriculture》上。

研究团队运用三大关键技术：1)基于部分池化贝叶斯框架的CNDC建模，整合了丹麦本地与全球多地区数据；2)无人机搭载多光谱传感器获取0.04-0.09米/像素的高分辨率影像，提取4个光谱波段和14种植被指数；3)采用6种机器学习算法对比分析，最终选定高斯过程回归(GPR)进行NNI预测。

建立贝叶斯临界氮稀释曲线
通过整合阿根廷、比利时等6国16个品种的数据，模型成功量化了参数α和β的品种间差异。丹麦主栽品种'Oleva'的CNDC确定为%N_c=4.91DM^-0.53，其β值(0.53)显著高于阿根廷品种(0.14-0.21)，揭示了基因型与环境互作的影响。

机器学习模型性能比较
在测试的6种算法中，高斯过程回归(GPR)表现最优(R²=0.83，RMSE=0.10)，预测速度达46810 obs/s，较逐步线性回归快77%。特征重要性分析显示红边波段和NDRE指数贡献度最高。

氮营养时空动态解析
28幅高分辨率NNI地图清晰展现了处理间差异：全氮(N2)处理NNI峰值达1.32，显著高于优化施氮(N1)的1.18(p<0.01)。时序分析发现NNI在出苗后45天达到峰值，此时与产量的相关性最强(R²=0.68)。

这项研究开创性地实现了从"点测量"到"面监测"的技术跨越，其提出的框架具有三大创新价值：首先，贝叶斯部分池化方法有效解决了小样本偏差问题，使CNDC参数估计更稳健；其次，GPR模型与无人机平台的结合，将NNI预测精度提升至田间实测相当水平；最后，0.04米级的分辨率首次揭示了马铃薯田块的微域氮素异质性。这些发现不仅为精准施肥提供了技术支撑，其方法论更可拓展至小麦、玉米等作物体系。正如研究者指出，未来通过纳入更多品种和环境数据，这一框架有望成为智慧农业的"氮素监测通用平台"。