目前,水稻生产中氮肥施用过量,肥料利用率和产量相对较低等问题日益突出.无人机遥感能够实现无损、及时、快速大面积地获取作物田间信息,已被广泛应用于精准农业管理中.以黄华占水稻为研究对象,设计了不同施氮梯度的小区试验,利用无人机搭载rededge-M多光谱相机获取水稻生育期冠层多光谱图像,提取NDVI植被指数,分析了不同氮素条件下水稻冠层NDVI值的变化规律,研究了NDVI和标准种植比值指数(RISP)与水稻植株氮含量之间的相关关系;依据有效积温数据,建立了基于标准种植比值法的水稻关键施肥节点的施肥量决策模型.研究结果表明:随施肥量增加,水稻冠层NDVI值也随之变大,整个生育期呈现出"快速增加-缓慢增加-缓慢降低"趋势;NDVI和RISP值均与水稻植株氮含量显著相关,且RISP的相关系数达0.9以上,可更好地用于诊断水稻生育期氮素养分状况;基于标准种植比值法的水稻施肥决策模型拟合决定系数为0.991.模型验证试验发现,模型种植区平均施氮用量为99.64kg·hm-2,而传统种植区平均用量为135.60kg·hm-2,施肥量减少26.52％.且模型种植和传统种植的产量差异不足1％,说明该施肥模型在保证产量的同时提高了氮肥利用率,为实现作物养分管理决策支持系统提供了一种新的模型方法.
水稻 无人机遥感 施肥决策模型 氮素营养