基于在线可见-近红外光谱与遥感数据融合的马铃薯精准施肥技术研究

为解决传统均匀施肥导致的资源浪费和环境风险问题，研究人员通过融合在线可见-近红外光谱（vis-NIR）与Sentinel-2遥感数据，构建了马铃薯种植区的管理分区（MZ）模型，实现了鸡粪、堆肥和氮肥的变量率（VR）精准施用。结果表明，VR技术显著提高了产量（最高18%）和氮磷利用效率（NUE/PUE），同时降低了17.54 kg/ha氮和10.08 kg/ha磷的投入，为可持续农业提供了创新实践。

　　

在全球人口激增和气候变化的双重压力下，如何平衡粮食安全与环境保护已成为现代农业的核心挑战。马铃薯作为全球第三大主食作物，其生产过程中过度依赖化肥和有机肥的现象普遍存在，不仅造成资源浪费，还引发土壤退化、温室气体排放等一系列环境问题。传统"一刀切"的施肥方式更是加剧了这一矛盾——肥沃区域养分过剩而贫瘠区域却面临产量瓶颈。

针对这一难题，比利时根特大学（Ghent University）环境系的研究团队创新性地将在线可见-近红外光谱（vis-NIR）技术与卫星遥感相结合，开发了一套马铃薯精准施肥系统。这项发表在《Smart Agricultural Technology》的研究，通过高分辨率土壤数据与作物生长指标的智能融合，首次实现了有机和无机肥料的协同精准调控，为破解农业生产中的"施肥悖论"提供了新范式。

研究团队采用三大关键技术：首先利用移动式vis-NIR传感器平台（采样密度达2000点/公顷）实时获取土壤pH、有机碳（TOC）等关键参数；其次结合Sentinel-2卫星的归一化植被指数（NDVI）数据，通过k-means聚类算法将试验田划分为高（H）、中高（MH）、中（M）、中低（ML）、低（L）五个肥力等级的管理分区（MZ）；最后采用"罗宾汉原则"实施变量率（VR）施肥——对高肥力区减量50%（VR-H），低肥力区增量50%（VR-L），形成与传统均匀施肥（UR）的平行对照试验。

【在线土壤模型预测精度】

研究显示，基于偏最小二乘回归（PLSR）建立的土壤预测模型精度优异，钙（Ca）和阳离子交换量（CEC）的预测决定系数R²达0.97，验证了vis-NIR技术替代传统实验室分析的可行性。

【田间空间变异与管理分区】

在比利时两处试验田（Cayenne和Dzhond）中，土壤属性呈现显著空间异质性。通过融合土壤光谱数据与NDVI构建的MZ地图，成功识别出西南部贫瘠区（pH 5.6，TOC 5.1 g/kg）与东北部肥沃区（pH 7.2，TOC 14.2 g/kg）的鲜明对比。

【变量施肥的产量响应】

在Cayenne田块，VR-M（中等肥力区标准施肥）产量增幅达14.3%，而VR-L（低肥力区增肥50%）增产8.89%。但Dzhond田块的VR-L区却出现11%减产，研究者推测这与砂质土壤的养分淋失有关，揭示了精准施肥需结合土壤质地的复杂性。

【经济与环境效益】

VR技术使两试验田的净收益分别增加142.11欧元/公顷和269.50欧元/公顷。环境评估显示，氮磷投入分别减少17.54 kg/ha和10.08 kg/ha，其中高肥力区VR-H的氮利用效率（NUE）提升89.28%，印证了"减量增效"的可行性。

这项研究的突破性在于首次将有机肥与化肥的精准管理整合到马铃薯种植系统，通过帕累托前沿分析确定最优氮肥用量（Cayenne 246.5 kg/ha，Dzhond 426.7 kg/ha），实现了产量与资源效率的平衡。尽管"罗宾汉原则"在低肥力砂质土壤中表现受限，但研究为数字农业提供了可复制的技术框架——通过高分辨率土壤传感与遥感数据的融合，将传统经验施肥升级为基于大数据的智能决策，这对全球范围内推广"化肥零增长"行动具有重要示范意义。未来研究需进一步整合土壤硝态氮实时监测技术，以完善动态精准施肥体系。