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水稻(dao)是中國重要的(de)主糧作物之一(yi)，其中遼寧、吉林、黑(hei)龍江等(deng)東北地(di)(di)區種植的(de)水稻(dao)是冷地(di)(di)水稻(dao)。隨著東北地(di)(di)區土(tu)地(di)(di)流轉的(de)不斷深入(ru)和冷稻(dao)生產的(de)不斷擴(kuo)大，迫切需(xu)要利用信(xin)息技術(shu)對(dui)冷稻(dao)氮含量(liang)進(jin)行(xing)高通(tong)量(liang)、無損、準(zhun)確地(di)(di)檢測，輔助水稻(dao)營養診斷的(de)準(zhun)確決(jue)策(ce)，大規(gui)模提升(sheng)冷稻(dao)生產過程的(de)數字化。

沈陽農業大學許童羽教授團隊(dui)利用(yong)搭載(zai)(zai)有(you)機載(zai)(zai)高光譜(pu)成像系統（GaiaSky-mini，江蘇雙利(li)合譜公司(si)）的(de)無(wu)人(ren)機高光(guang)譜平臺獲取了四種(zhong)氮(dan)肥處理下的(de)關(guan)鍵(jian)生育期的(de)水稻冠層高光(guang)譜影像。其中高光(guang)譜波段范圍為400-1000 nm，分辨率(lv)為(wei)3.5 nm，有效(xiao)波段數為(wei)170條。試驗(yan)(yan)地(di)(di)(di)點位于遼寧省海城(cheng)市耿莊鎮沈陽農(nong)業大學(xue)精(jing)準(zhun)農(nong)業航測基地(di)(di)(di)（40°58'45.39 "N,122°43'47.0064 "E），試驗(yan)(yan)品(pin)種為(wei) "粳稻653"，該品(pin)種在遼寧地(di)(di)(di)區廣泛種植，如圖1所示(shi)。在水稻的(de)返(fan)青期、分蘗期、拔(ba)節(jie)期和抽穗期對水稻葉片(pian)的(de)高(gao)光(guang)譜(pu)反射率(lv)測量(liang)和總氮(dan)(dan)含量(liang)進行(xing)了測量(liang)。實驗(yan)(yan)地(di)(di)(di)塊設計有五(wu)個氮(dan)(dan)肥梯(ti)度處理(li)，N0為(wei)對照組，即不施(shi)(shi)基肥。N3是當(dang)(dang)地(di)(di)(di)標準(zhun)的(de)氮(dan)(dan)肥施(shi)(shi)用(yong)水平(ping)，為(wei)150 kg/hm2；N1和N2為(wei)低氮(dan)(dan)肥施(shi)(shi)用(yong)水平(ping)，分別為(wei)50 kg/hm2和100 kg/hm2；N4為(wei)高(gao)氮(dan)(dan)肥施(shi)(shi)用(yong)水平(ping)，為(wei)200 kg/hm2；磷(lin)肥和鉀肥按當(dang)(dang)地(di)(di)(di)標準(zhun)施(shi)(shi)用(yong)水平(ping)施(shi)(shi)用(yong)。

圖1 試驗區(qu)域

高光譜(pu)遙感系統獲取的(de)全波段光譜(pu)中(zhong)含(han)有大量與水(shui)稻氮素含(han)量無關的(de)冗余信息，導(dao)致(zhi)反演模型建立過程中(zhong)模型誤差增(zeng)大。因此，本研(yan)究利用海洋捕食者(zhe)算法（MPA）提取(qu)特(te)征波(bo)段，并將其作為遺(yi)傳算法（GA）的(de)輸入變量，進(jin)行變量篩選優(you)化后，利(li)用的(de)極限學(xue)習機(ji)（ELM）進(jin)行建(jian)模以實現對水稻冠層氮素含量估測，具體流程如圖2所示。

圖2 MPA-GA-ELM流(liu)程

利用Savitzky-Golay卷(juan)積平滑算法(fa)對400 ~ 1000 nm的(de)反(fan)射率光(guang)譜(pu)數據進行平滑處(chu)理，并利用(yong)MPA提取特征波段(duan)(duan)(duan)(duan)用(yong)于水稻氮素含(han)量反(fan)演。圖3為MPA算法(fa)的(de)特征波段(duan)(duan)(duan)(duan)選擇結果(guo)，最佳特征波段(duan)(duan)(duan)(duan)為570、723、811和987 nm。本研(yan)究提取的(de)特征波段(duan)(duan)(duan)(duan)主要(yao)集中在綠波段(duan)(duan)(duan)(duan)、紅邊(bian)位置、近紅外波段(duan)(duan)(duan)(duan)范(fan)圍。

圖(tu)3 MPA特征波長

在兩種建模方法建立(li)的水稻氮素含量反演模型中，GA-ELM模型(xing)的(de)反演效(xiao)果優于ELM模型(xing)，訓練集(ji)和驗證集(ji)的(de)R²均高于0.7357，RMSE均低于0.4878 mg/g，如圖4所示。由表1可知，采用傳統極限學習機算法的水稻氮素含量反演模型的模型精度弱于采用遺傳算法的水稻氮素含量反演模型。主要在于單一的ELM模型，其參數是在建模時設定的，缺乏優化過程，即無法確定給定的參數是否是(shi)最you解(jie)。而通過多目標函數優化算法，以計算值與真實值之間的誤差大小為測量依據，不斷迭代優化ELM模型參數，通過設置誤差閾值確定ELM模型參數，從而提高了水稻氮含量反演的精度。

表1 模型精度

圖(tu)4 水稻氮素(su)含量反演(yan)結果

本(ben)研(yan)(yan)究提(ti)出了一(yi)種(zhong)(zhong)基于無人(ren)機(ji)高光譜(pu)平(ping)臺(tai)的(de)(de)(de)(de)(de)水稻(dao)(dao)冠(guan)層氮(dan)素反(fan)演(yan)模型(xing)。但是使用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)無人(ren)機(ji)高光譜(pu)遙感平(ping)臺(tai)存在一(yi)定的(de)(de)(de)(de)(de)采集誤差(cha)，受無人(ren)機(ji)平(ping)臺(tai)的(de)(de)(de)(de)(de)限(xian)制(zhi)，地面(mian)樣本(ben)數量(liang)(liang)仍然相(xiang)對有限(xian)。所建立的(de)(de)(de)(de)(de)氮(dan)含(han)(han)量(liang)(liang)反(fan)演(yan)模型(xing)僅針(zhen)對實驗水稻(dao)(dao)品(pin)種(zhong)(zhong)，該反(fan)演(yan)方(fang)法對其他品(pin)種(zhong)(zhong)氮(dan)含(han)(han)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)適用(yong)性(xing)(xing)還有待(dai)進一(yi)步提(ti)高。因此，在未(wei)來的(de)(de)(de)(de)(de)研(yan)(yan)究中，我們(men)將增加(jia)實驗品(pin)種(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)數量(liang)(liang)，建立水稻(dao)(dao)不同生育期(qi)氮(dan)含(han)(han)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)反(fan)演(yan)模型(xing)，以(yi)提(ti)高模型(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)準確性(xing)(xing)和(he)通(tong)用(yong)性(xing)(xing)。

通訊作者簡(jian)介：

許童羽，博士，沈陽農業大學(xue)信(xin)息與(yu)電(dian)氣工程(cheng)學(xue)院教授，博士生導師。

主要研究方向(xiang)：精準(zhun)農(nong)業(ye)航空；農(nong)業(ye)信息化(hua)；農(nong)業(ye)電氣(qi)化(hua)。

參考文獻：

Yu, F.H., Guo, Z.H., & Xu, T.Y. (2021). Inversion modeling of rice canopy nitrogen content based on MPA-GA-ELM UAV hyperspectral remote sensing. International Journal of Precision Agricultural Aviation, 1, 30-35. DOI:10.33440/j.ijpaa.20210402.173