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基于冠層紅綠藍光值評估氮肥施用下小白菜的產(chǎn)量變化

2018-12-20 06:23:22柳開樓胡惠文陳偉明章彪雄
蔬菜 2018年12期
關(guān)鍵詞:產(chǎn)量質(zhì)量

柳開樓,熊 文*,李 涵,胡惠文,陳偉明,章彪雄

(1.江西省紅壤研究所,江西 南昌 331717;2.江西省水產(chǎn)科學(xué)研究所,江西 南昌 330046)

小白菜是設(shè)施農(nóng)業(yè)中最常見的蔬菜品種,目前普遍進行的研究主要是基于蔬菜生長發(fā)育特性進行模型模擬研究[1-2],還鮮有直接通過圖像采集進行蔬菜產(chǎn)量預(yù)測的報道。面對蔬菜生產(chǎn)日益嚴峻的競爭壓力,提前預(yù)測蔬菜產(chǎn)量對于菜農(nóng)調(diào)整水肥等管理措施具有十分重要的指導(dǎo)意義。由于較低的價格走勢和智能手機的大力推廣,手機拍照功能已成為目前智能手機的必要功能。根據(jù)前人研究,作物長勢照片的RGB值與水稻、玉米、小麥等作物的產(chǎn)量密切相關(guān)[3-6];因此,本研究擬通過設(shè)置不同氮肥處理的田間小區(qū)試驗,結(jié)合智能手機在小白菜播種后第20天(D20)、第30天(D30)、第40天(D40)、第50天(D50)獲取群體冠層數(shù)字圖像,進而采用Adobe photoshop獲得數(shù)字圖像的紅光值R、綠光值G和藍光值B,以期構(gòu)建RGB數(shù)值與小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)的量化關(guān)系,并進一步結(jié)合模型驗證試驗檢驗量化關(guān)系的普適性,從而為合理評估小白菜產(chǎn)量提供技術(shù)參考。

1 材料和方法

1.1 試驗地概況

試驗設(shè)在江西省紅壤研究所(116°20'24"E,28°15'30"N)。該地屬中亞熱帶季風氣候,年均降雨量1 537 mm,年蒸發(fā)量1 100~1 200 mm;年均氣溫17.7~18.5 ℃,最冷月(1月)平均氣溫為4.6 ℃,最熱月(7月)平均氣溫為28.0~29.8 ℃。海拔高度25~30 m,為典型的低丘紅壤地區(qū)。試驗操作環(huán)境為設(shè)施大棚內(nèi),土壤類型為第四紀紅黏土發(fā)育的潴育型水稻土。試驗前耕層土壤pH值6.9,有機碳16.22 g/kg,全氮0.95 g/kg,全磷1.02 g/kg,全鉀15.41 g/kg,堿解氮143.70 mg/kg,速效磷10.30 mg/kg,速效鉀125.10 mg/kg。

1.2 試驗設(shè)計

研究于2014年和2015年進行,分別設(shè)置3個氮肥施用量,各處理分別為N0(不施氮肥)、N17.5(667 m2施N 17.5 kg)、N25(667 m2施N 25.0 kg)。每個處理3次重復(fù),隨機區(qū)組排列,每個小區(qū)200 m2。氮肥60%作基肥,40%在苗期(播種后15 d)追施。磷肥(P2O5)和鉀肥(K2O)667 m2用量分別為6 kg和9 kg,均作為基肥施用。蔬菜種類為小白菜,品種為上海青。其他操作方式同當?shù)毓芾怼?/p>

1.3 測定指標及方法

1.3.1 小白菜冠層紅綠藍光值獲取

于小白菜播種后D20、D30、D40、D50運用魅族(MEIZU)魅藍note2型智能手機拍攝群體冠層數(shù)字圖像。采用Adobe photoshop獲得數(shù)字圖像的紅光值R、綠光值G和藍光值B。

1.3.2 小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)測定

在用手機獲取紅綠藍光值的同時,每個小區(qū)隨機采集10棵小白菜,測定小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)。

1.3.3 紅綠藍光值與小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)的相互關(guān)系及驗證

用第1年的試驗數(shù)據(jù)建立小白菜紅綠藍光值與產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)的模型關(guān)系,為了檢驗?zāi)P偷目煽啃院推者m性,用第2年試驗的數(shù)據(jù)進行驗證,并采用國際上常用的統(tǒng)計方法RMSE(root mean square error)和RRMSE(relative root mean square error)對預(yù)測值和實測值之間的符合度進行檢驗。

公式中X0和XS分別為實測值與預(yù)測值。RMSE為均方根差,RRMSE為相對均方根誤差,二者均可以用來衡量觀測值與實測值之間的偏差。當RMSE<10%時預(yù)測性強,10%<RMSE<20%時預(yù)測性較強,20%<RMSE<30%時預(yù)測性中等,RMSE>30%時預(yù)測性弱;當RRMSE≤25%時模型可用。

所有數(shù)據(jù)均采用Excel 2003進行分析,采用SPSS 16.0進行方差分析,不同處理的顯著差異采用LSD進行檢驗(P<0.05)。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同氮肥施用下小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)變化

由圖1可知,施用氮肥可以顯著影響小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)。不同采收時間內(nèi)各處理的產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)變化基本一致,均表現(xiàn)出施用氮肥處理(N17.5和N20)高于不施氮肥處理(N0),其中D20、D30、D50存在顯著差異。在整個測定周期內(nèi),N17.5的產(chǎn)量分別比N0增加了52.85%、27.82%、33.33%和31.95%,N20的增幅分別為14.02%、23.53%、2.34%和27.04%。同時可以看出,過多的氮肥用量不能持續(xù)提高小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量),與N17.5相比,N20處理的產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)沒有顯著增加。

2.2 不同氮肥施用下小白菜冠層紅綠藍光變化

表1顯示,氮肥用量可以顯著影響小白菜冠層的紅光(R)、綠光(G)和藍光(B)值。尤其是在D30、D40和D50,均呈現(xiàn)出N17.5和N20處理的R和G顯著高于N0處理,且N17.5和N20處理間不存在顯著差異;而B值則對氮肥響應(yīng)不明顯。

2.3 冠層紅綠藍光與小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)的相關(guān)關(guān)系

對蔬菜生長各時期的冠層數(shù)字圖像色彩參數(shù)與產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)進行相關(guān)分析,表2結(jié)果顯示蔬菜冠層數(shù)字圖像中紅光值R、綠光值G與產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)的關(guān)系可以用二次曲線進行擬合,方程分別為y= -0.092 6x2+ 23.365x- 242.53(R2= 0.581 8),y= -0.044x2+ 15.843x+50.495(R2=0.724 9);但藍光值B與蔬菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)不存在顯著關(guān)系。

圖1 不同氮肥用量對小白菜鮮質(zhì)量的影響

表1 不同氮肥用量對小白菜冠層紅綠藍光的影響

表2 冠層紅綠藍光與小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)的擬合方程

2.4 模型驗證

通過驗證試驗發(fā)現(xiàn),用冠層紅光值R和綠光值G與產(chǎn)量的擬合方程對不同田塊的小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)進行預(yù)測,結(jié)果表明,模擬值與實測值之間符合度較高,估計的RMSE分別為0.182 7和0.203 8(均小于30%),且RRMSE也均小于25%,說明紅光值R和綠光值G均能夠較好地預(yù)測蔬菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量),而紅光值的效果優(yōu)于綠光值。

圖2 小白菜預(yù)測產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)與模擬產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)的相互關(guān)系

3 討論

綠色優(yōu)質(zhì)蔬菜種植一直是江西省重點發(fā)展的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè),但受技術(shù)水平和經(jīng)濟因素的影響,江西省的蔬菜種植普遍存在施肥不合理、產(chǎn)量穩(wěn)定性不強和品質(zhì)不高等問題,從而嚴重限制了該地區(qū)的蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展[7-8]。很多研究表明,在設(shè)施蔬菜種植中,合理施用氮肥可以顯著提升蔬菜產(chǎn)量和品質(zhì)[9-10];但是,不同地區(qū)的土壤類型、蔬菜品種和設(shè)施建設(shè)水平等存在較大差異[11-12],所以不同地區(qū)的蔬菜種植中所需的合理氮肥用量還有待進一步研究。在本研究中,設(shè)施小白菜667 m2氮肥的合理用量為17.5 kg,特別是在移栽后40 d,其產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)比不施氮肥增加33.33%,但過多的氮肥用量不能持續(xù)提高小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量),與667 m2施用17.5 kg相比,N20處理的產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)沒有顯著增加,這與很多人的研究結(jié)果相似[13-14],但具體用量不同,原因可能是由于品種和種植模式不同,從而使得合理的氮肥用量不盡相同。

植株冠層的RGB數(shù)值可以在一定程度上反映植物的養(yǎng)分吸收能力,尤其是氮素吸收。有研究表明,在水稻、小麥、玉米和棉花等大宗作物上,通過相機獲取的RGB數(shù)值能夠在一定程度上反映植物的氮素吸收能力,且可以進一步診斷植物的缺氮信息以及評估生物量和籽粒產(chǎn)量[3-6];然而,在這些糧食和經(jīng)濟作物生產(chǎn)上,由于關(guān)注的主要是籽粒產(chǎn)量,對與RGB密切相關(guān)的葉片品質(zhì)和生物量則關(guān)注較少,而目前大量的研究認為RGB與葉片或生物量的相關(guān)性明顯高于籽粒產(chǎn)量[4];因此,本試驗選擇以收獲葉片為主的小白菜為材料,在設(shè)施大棚的種植條件下,研究小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)與RGB的量化關(guān)系,結(jié)果表明,小白菜生長各時期的冠層數(shù)字圖像色彩參數(shù)(RGB)與產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)的關(guān)系均可以用二次曲線方程進行擬合,但藍光值(B)與小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)不存在顯著關(guān)系。進一步通過模型驗證試驗表明,用冠層的紅光值R和綠光值G能夠較好地預(yù)測小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量);然而在小白菜的生長環(huán)境中,品種特性、水分管理等均可以影響小白菜的產(chǎn)量[15-16];因此,基于紅光值R和綠光值G預(yù)測產(chǎn)量的模型還有待進一步優(yōu)化。

4 結(jié)論

667 m2施用17.5 kg氮肥可以使小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)增加27.82%~52.85%,但氮肥用量不是越多越好。同時,采用手機獲取的小白菜冠層數(shù)字圖像中紅光值R、綠光值G與產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)的關(guān)系可以用二次曲線進行擬合,通過驗證試驗表明R和G的測定值均能夠較好地預(yù)測小白菜產(chǎn)量(鮮質(zhì)量)。

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