1、新疆是我國最大的棉花生產基地，現(xiàn)今棉花產量占全國生產總量的60％以上。自1997年實施膜下滴灌技術以來，棉花施肥以多次追肥為主，且棉花的增產主要依賴于肥料的增施，尤其是氮肥在棉花的生長和籽棉產量形成過程中占有重要地位。目前棉花追肥以專家經(jīng)驗為主，不合理施入氮肥，既增加了生產成本又破壞了生態(tài)平衡，且對各生育時期不能精確定量推薦追肥。為了精準的進行施肥管理，提高氮素養(yǎng)分診斷的時效性和氮素利用效率，迫切需要一種便捷、精確的診斷技術依據(jù)氮素豐缺

2、狀況進行按需追肥。利用主動遙感光譜測試技術可以實現(xiàn)快速、實時和定量的監(jiān)測棉花生長和養(yǎng)分狀況，依據(jù)光譜氮素營養(yǎng)診斷可以實現(xiàn)精準定量追肥。如何建立棉花各生育時期的的追肥模型，便捷、及時的推薦施肥是研究的重點。因此，本研究使用主動遙感光譜GreenSeeker法在2011-2013年對新疆膜下滴灌棉田進行實時監(jiān)測，快速獲取棉花冠層NDVI值，通過氮肥梯度小區(qū)試驗和大田驗證試驗相結合，主要分析不同條件下NDVI值的變化規(guī)律，建立NDVI值與棉花

3、冠層群體參數(shù)、NDVI與產量、NDVI與施肥量的關系模型，結合氮素營養(yǎng)診斷指標進行氮素追肥推薦模型的建立，再以智能手機為載體搭建基于Android的棉花施肥決策專家系統(tǒng)，實現(xiàn)新疆膜下滴灌棉花高效、便捷施肥精準管理。本研究主要內容包括：
　　⑴不同條件下棉花冠層NDVI值特征參數(shù)分析。選用北疆棉花主栽品種新陸早48號作為試驗材料，分別開展了氮素梯度試驗和水氮兩因素的小區(qū)試驗。應用GreenSeeker獲取了棉花從蕾期到吐絮期連續(xù)的冠

4、層NDVI值，從不同氮營養(yǎng)、不同生育時期、不同水氮條件、與施氮量的定量關系對其進行了全面分析。結果表明，在不同氮營養(yǎng)條件下NDVI值變化呈“低-高-低”變化趨勢，在棉花出苗后100d出現(xiàn)峰值，高氮處理條件下NDVI值高于低氮處理的NDVI值；在各生育時期隨著施氮量的增加NDVI值呈現(xiàn)“低-高”的趨勢；在W2和W3水分處理中出苗后89d到出苗后110d施氮對NDVI值影響大；NDVI值與施氮量為線性關系，在棉花關鍵生育時期決定系數(shù)均較高（

5、R2>0.8000），其中花期的決定系數(shù)最高(R2=0.9147)，初絮期決定系數(shù)最低(R2=0.8066)。棉花生育期內NDVI值對氮素反應敏感，NDVI值單峰式變化與棉花生長狀況及養(yǎng)分積累特征是同歩變化的，通過定性和定量分析NDVI不同條件下的變化規(guī)律，說明NDVI能夠反應棉花養(yǎng)分狀況和生長規(guī)律。使用GreenSeeker對棉花冠層的監(jiān)測，可為棉花生長監(jiān)測、氮素營養(yǎng)診斷及施肥推薦等一系列研究奠定了基礎，且此法獲取NDVI值快速、可靠

6、。
　　⑵棉花冠層群體生物參數(shù)的動態(tài)監(jiān)測。通過NDVI值與棉花冠層群體參數(shù)CH.D、LNA和LAI在相關分析的基礎上進行了回歸分析，并使用獨立試驗資料對模型進行了檢驗。結果表明，CH.D、LNA和LAI動態(tài)變化與NDVI值基本一致，LAI與NDVI的隨生育期變化相似度最高，其峰值在出苗后100d左右，LNA在整個生育期最大值在出苗后75d左右，CH.D峰值出現(xiàn)較晚，在出苗后110d；CH.D、LNA和LAI與棉花冠層NDVI值均有

7、正相關關系，在棉花盛花期、盛鈴期、盛絮期都有極顯著相關；通過R2、RMSE、RE檢驗表明冠層NDVI值對CH.D、LNA、LAI三個農學參數(shù)的監(jiān)測在棉花盛花期和盛鈴期可靠性較高。因此，使用GreenSeeker獲取的棉花冠層NDVI值可以實現(xiàn)棉花群體生物參數(shù)進行動態(tài)監(jiān)測。GreenSeeker對冠層的監(jiān)測為氮素營養(yǎng)診斷指標選取，追肥推薦模型的建立奠定了基礎。
　　⑶棉花產量估測模型。進行了產量在不同氮營養(yǎng)條件的特征變化的分析，在棉

8、花盛蕾期、花期、盛鈴期和初絮期等關鍵生育時期冠層NDVI值與棉花籽棉產量的相關分析基礎上建立回歸模型，并對模型的進行了驗證。結果表明，棉花產量隨著施氮量的增呈先增加后降低的趨勢，施氮量的不同對產量影響很大，N2處理比N0處理產量兩年平均增加60.9%。隨著施氮量的增加，棉花產量不是線性升高，而是施氮量越高，產量反而有所下降；NDVI值與產量均表現(xiàn)出正相關關系，年際間的數(shù)據(jù)相關性優(yōu)于單已年份的相關性，可用年際間數(shù)據(jù)建立回歸模型；建立了ND

9、VI值與產量之間的線性回歸模型，通過檢驗表明NDVI值可以在關鍵生育時期估測產量，以棉花盛鈴期可靠性最高（R2=0.9064，RMSE為301.67 kg·hm-2，RE為5.15%），使用GreenSeeker可以進行棉花產量的動態(tài)監(jiān)測，NDVI與產量的定量分析為確定臨界NDVI值，判斷是否追肥奠定了基礎。
　?、然诘貭I養(yǎng)診斷的棉花追肥模型。利用NDVI與施氮量、產量的關系，產量與施氮量的關系，在氮素營養(yǎng)診斷的前提下建立棉花

10、氮素追肥推薦模型。結果表明，通過NDVI與產量的二次函數(shù)關系確定了盛蕾期、花期、盛鈴期和初絮期最高產量對應的NDVI診斷的最適值，分別為0.704、0.856、0.921和0.838；依據(jù)最佳經(jīng)濟產量確定了臨界NDVI值，分別為0.695、0.833、0.881和0.809；通過氮肥效應函數(shù)得到最高籽棉產量為6812.7 kg·hm-2,對應的追肥總量為294.7 kg·hm-2。通過建立的追肥模型進一步了得到盛蕾期、花期、盛鈴期和初絮

11、期NDVI每變化0.001單位所需的施肥量分別為0.24、0.91、1.11和0.16 kg·hm-2。運用本研究結果可判斷是否追肥，可依據(jù)獲取的NDVI值精確計算追肥推薦量；經(jīng)田間驗證，在保證產量的前提下，光譜推薦可保證目標產量時減少施肥量，縮小地力之間的差異，達到按需施肥的目的。光譜推薦施肥推薦模型為施肥決策系統(tǒng)的建立提供了重要的支撐。
　?、苫谥悄苁謾C的棉花追肥決策系統(tǒng)。集成了農業(yè)數(shù)學模型、信息技術、Java編程語言、SQ

12、Lite數(shù)據(jù)庫，利用Android手機系統(tǒng)的Linux平臺的開源性，建立了棉花施肥決策專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括冠層養(yǎng)分監(jiān)測、追肥總量推薦、各生育時期追肥推薦及決策信息管理等功能，并能實現(xiàn)GPS定位、決策信息以手機短信息形式發(fā)送等。本系統(tǒng)實現(xiàn)了養(yǎng)分實時監(jiān)測，追肥實時推薦的功能，擺脫了決策者在有固定PC設備才能進行工作的問題，能夠實時、便捷和人性化的進行決策，大大提高了工作效率。結果表明：使用GreenSeeker獲取的NDVI值能夠較準確的反