无人机遥感下冬小麦氮素诊断关键技术及其精度评估

本研究论文探讨了"基于无人机遥感的冬小麦氮素营养诊断"这一主题，着重于利用无人机技术在现代农业中的实际应用。作者刘昌华、马文玉、陈志超等人在2018年发表在《河南理工大学学报(自然科学版)》上的文章中，针对山东省乐陵市的冬小麦试验田进行了实地研究。 无人机遥感技术因其实时性、灵活性和低成本的优势，在农作物生长监测和精准农业管理中发挥着重要作用。研究团队利用Tetracam Mini-MCA 6多光谱相机搭载无人机，对该地区的冬小麦进行了遥感监测，旨在提高冬小麦的产量和氮肥使用效率。 研究的核心发现包括以下几点： 1. 无人机获取的遥感影像数据经过处理和验证拼接后，影像的平均精度达到了令人满意的99.3%，这保证了后续分析的准确性。 2. 植被指数对于评估冬小麦地上部的生物量（R²=0.94）和植株的吸氮量（R²=0.91）表现出很高的估算精度，但对于植株氮质量分数的预测能力稍弱，为R²=0.73，说明在某些情况下，植被指数可能无法完全反映氮素状况。 3. 通过引入氮充足指数(NSI)，对植被指数进行归一化处理后，对氮营养指数(NNI)的估测能力得到了显著提升，其相关系数为R²=0.85。NSI-MNDI（氮充足指数-Modified Normalized Difference Index）作为一种新的诊断工具，能够在氮素缺乏（NSI-MNDI<1.006）、过量（NSI-MNDI>1.020）和适宜水平（1.006~1.020）之间提供更准确的判断依据。 4. 最终，通过结合植被指数估测地上部生物量和植株氮质量分数，再间接计算氮营养指数的方法，显示出最高的精度，一致性检验结果显示达到85%。这种方法为农田氮素管理提供了科学依据，有助于实现冬小麦的高效生产和减少氮肥浪费。 本研究利用无人机遥感技术对冬小麦的氮素营养进行精准诊断，不仅提高了农业生产效率，也为精准农业管理提供了实用的工具和技术支持。同时，这项研究还为未来在更大范围内推广无人机遥感技术在作物养分管理中的应用奠定了基础。