Pessl叶绿素仪Dualex植物多酚应用:冬小麦氮素估算

摘要

更好地了解小麦氮素状况对于改善精准农业中的氮肥管理非常重要。 在这项研究中，评估了四种不同传感器估算冬小麦氮素的能力。 采用高斯过程回归（GPR）方法和顺序向后特征去除（SBBR）程序，确定了不同传感器对小麦氮素指标敏感的植被指数（VIs）的最佳组合。 通过参数回归（PR）、多变量线性回归（MLR）和高斯过程回归（GPR），利用VIs估计小麦叶片氮浓度（LNC）、植株氮浓度（PNC）和营养指数（NNI）。 研究结果表明，在低冠层覆盖条件下，光学荧光传感器可以更准确地估计冬小麦氮素状况。 双氮平衡指数（NBI）是小麦生长早期LNC、PNC和NNI的最佳叶片水平指标。 在生长早期，复合指数是LNC、PNC和NNI的最佳冠层水平指标。 在生长后期，ASD-VIs为小麦氮素指标提供了准确的估计。 这项研究还表明，与MLR和PR方法相比，GPR结合SBBR分析方法可以更准确地估计冬小麦LNC、PNC和NNI，并为这些传感器在不同冬小麦生长阶段提供最佳VI组合。

关键词：叶片氮浓度； 植物含氮量； 氮素营养指数； 高斯过程回归