摘要：作物营养状况是影响农业产量和品质的关键因素。传统的营养监测方法如土壤化验、叶片化学分析等，虽然精度高，但耗时费力、空间覆盖有限。地物光谱仪的引入为农业营养监测带来了高时效、无损伤、区域化的解决方案，尤其在氮、磷、钾等关键营养元素的估算方面表现突出。

作物营养状况是影响农业产量和品质的关键因素。传统的营养监测方法如土壤化验、叶片化学分析等，虽然精度高，但耗时费力、空间覆盖有限。地物光谱仪的引入为农业营养监测带来了高时效、无损伤、区域化的解决方案，尤其在氮、磷、钾等关键营养元素的估算方面表现突出。

一、地物光谱仪如何感知作物营养信息

作物的营养状况会直接影响其叶片的生理结构与化学组成，从而改变其对光的吸收与反射特性。地物光谱仪通过测量作物冠层在400–2500 nm波段上的反射率，能够捕捉这些微妙变化：

可见光波段(400–700 nm)：反映叶绿素、类胡萝卜素浓度;

红边区域(680–750 nm)：对叶绿素变化敏感，是营养反映最直接的波段之一;

近红外波段(750–1300 nm)：与作物细胞结构密切相关;

短波红外波段(1300–2500 nm)：反映植物水分、木质素和部分无机元素变化。

这些波段的组合可以形成特定植被指数，用于间接估算作物营养含量。

二、典型应用场景与方法

1. 氮素监测（N）

氮是影响作物叶绿素合成和光合作用的关键元素。地物光谱仪通过分析红光、红边和近红外波段的反射率，可以构建多个氮素敏感的植被指数，例如：

红边位置(Red Edge Position)

归一化差异红边指数(NDRE)

植物氮指数(PNI)

在玉米、小麦、水稻等主要粮食作物中，已形成较成熟的光谱氮素反演模型，可用于田间施肥指导、氮平衡研究和遥感校正。

2. 磷、钾等微量元素监测

虽然磷、钾的含量较低，但它们对作物生长同样关键。其反演难度较高，通常需要：

使用短波红外区的特定吸收特征;

结合土壤背景、叶片厚度、水分等辅助信息;

通过机器学习模型(如PLSR、SVM、RF等)建模。

地物光谱仪提供的高维数据使这些模型具备更高稳定性。

3. 营养胁迫预警

当作物缺乏营养时，往往先在光谱上表现出异常(如红边位移、绿光吸收减弱)，远早于肉眼可见的叶黄、萎蔫。利用地物光谱仪可实现：

早期诊断，减少营养浪费;

差异施肥，推动精准农业;

动态监测，从苗期到抽穗期的营养变化曲线建立。

4. 多元素联合诊断

作物营养往往是多元素互作的结果。通过全波段光谱特征的综合建模，可以实现对氮、磷、钾、水分等多指标的联合估算，从而进行更全面的营养评估与配方施肥。

三、与遥感平台和农业管理系统协同

地物光谱仪在营养监测中的另一个重要作用是为遥感影像提供“地面真值”，包括：

为无人机或卫星影像提供高质量训练样本;

校正遥感数据中的大气干扰与土壤背景误差;

支持区域尺度营养监测模型的构建与推广;

反馈作物养分模型，提高施肥决策系统的智能化水平。

四、典型案例

在黄淮海地区，小麦氮素反演研究中，科研团队通过地物光谱仪采集多时相光谱数据，结合田间氮含量实测值，构建多元线性模型与支持向量回归模型，实现在返青期就预测抽穗期产量潜力并提出氮肥调控建议。

在江苏稻麦轮作区，地物光谱仪数据与无人机影像融合应用，实现了小面积差异管理和变量施肥，为精准农业平台提供实时作物养分图层支持。

五、结语

地物光谱仪正在将作物营养监测从实验室走向田间，从点测走向区域化，成为精准农业不可或缺的核心工具。未来，随着人工智能算法、边缘计算与传感器硬件的发展，地物高光谱将更深度融合于智慧农业的各个环节，为作物生长保驾护航。

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来源：莱森光学