农业机械学报

作者：苗世龙，李仙岳，史海滨，闫建文，丁世杰，苗平

单位：内蒙古农业大学;高效节水技术装备与水土环境效应内蒙古自治区工程研究中心,内蒙古农业大学;高效节水技术装备与水土环境效应内蒙古自治区工程研究中心,内蒙古农业大学;高效节水技术装备与水土环境效应内蒙古自治区工程研究中心,内蒙古农业大学;高效节水技术装备与水土环境效应内蒙古自治区工程研究中心,内蒙古农业大学;高效节水技术装备与水土环境效应内蒙古自治区工程研究中心,鄂尔多斯市河湖保护中心,

关键词：玉米SPAD值;无人机遥感;机器学习;灌水施肥管理

基金：国家自然科学基金项目（52369008）、内蒙古自治区水利科技项目（NSK202201）、内蒙古自治区科技计划项目（2022YFHH0039）和一流学科科研专项（YLXKZX-NND-022）

利用无人机遥感技术结合多种机器学习算法，对沿黄灌区不同水氮处理玉米SPAD值进行反演，可为玉米种植提供精准灌水施肥诊断。设置3种灌水定额（W1：150m3/hm2，W2：225m3/hm2，W3：300m3/hm2）和3种施氮量（N1：140kg/hm2，N2：210kg/hm2、N3：280kg/hm2）,开展水氮处理试验。利用无人机多光谱相机获取农田影像数据，得到16个光谱变量，在玉米各生育期选取与SPAD值相关性较高的光谱变量用于构建岭回归、支持向量机、随机森林和偏最小二乘法等机器学习算法，对各模型进行对比筛选，利用筛选的模型预测不同处理SPAD值，并用SPAD预测值与灌水施肥量进行方程拟合，诊断各生育期预期的最优水肥用量。研究结果表明，玉米SPAD值在灌浆期达到峰值，其中W2N2较W1N2高9.14%，较W3N2高17.22%，较W2N1高10.9%，较W2N3高35.4%。结合玉米3个重要时期的SPAD实测值，通过对比不同机器学习模型建模集与验证集的决定系数R2，发现随机森林模型表现出最佳预测性能，利用RF模型预测值拓展出农田叶绿素含量空间分布图。建立9个处理预测点SPAD平均值与对应灌水施肥量之间的回归方程，优化得出在玉米拔节期，最优灌水量为547m3/hm2，最优施肥量为42.98kg/hm2；大喇叭口期，最优灌水量为450m3/hm2，最优施肥量为63kg/hm2；抽雄期，最优灌水量为498m3/hm2，最优施肥量为73.29kg/hm2；灌浆期，最优灌水量为493.5m3/hm2，最优施肥量为43.4kg/hm2。基于无人机遥感技术与机器学习算法相结合方法成功反演了玉米SPAD值，并揭示了农田中灌水施肥情况，为农田精准灌水施肥提供了可行性方案。

来源：2025年第9期

《农业机械学报》期刊编辑部

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