基于高光谱监测不同覆盖度下小麦叶层氮含量的研究的任务书.docx

基于高光谱监测不同覆盖度下小麦叶层氮含量的研究的任务书
任务书
一、研究背景
小麦是我国的主要粮食作物之一，也是全球重要的粮食作物之一。提高小麦产量是我国现代农业的重要目标，而氮素作为小麦生长发育中的必要元素，扮演着重要的角色。氮素含量的多少直接影响着小麦的生长发育和产量。
因此，对小麦生长期间的氮素含量进行快速、非破坏性的监测和评估具有重要意义。传统的测定方法需要对小麦进行采样破坏性分析，效率低下且会对小麦的生长造成一定的损害。而高光谱技术具有非破坏性、高效、准确等优点，已经成为一种广泛应用于农业、环境和资源管理等领域的技术。
本研究旨在基于高光谱技术，探究不同覆盖度下小麦叶层氮含量变化规律，为小麦氮素监测和管理提供科学依据。
二、研究内容
1.研究目的
本研究基于高光谱技术，旨在探究不同覆盖度下小麦叶层氮含量的变化规律和特点，为小麦氮素的监测和管理提供科学依据。
2.研究对象和方法
（1）研究对象
小麦生长期间的叶片。
（2）研究方法
通过高光谱仪对小麦生长期间的叶片进行扫描，获得叶片的高光谱数据；利用主成分分析方法提取高光谱数据中的特征，建立小麦叶片氮含量预测模型；在田间设置不同覆盖度下的小麦实验样地，采集不同覆盖度下的小麦叶片，通过破坏性分析测定实际的叶层氮含量，与模型预测值进行比对分析。
3.研究步骤和进度安排
（1）前期调研和实验准备（1个月）
1）对小麦氮素监测的现状、传统测定方法和高光谱技术的研究进展进行综述；
2）选择合适的高光谱仪，确定光谱扫描参数和实验样地环境条件；
3）在田间确定实验样地，设置不同覆盖度下的小麦样地。
（2）高光谱数据采集和处理（2个月）
1）对不同覆盖度下的小麦实验样地进行高光谱扫描，获取高光谱数据；
2）利用主成分分析等方法提取高光谱数据的特征，并建立小麦叶层氮含量预测模型。
（3）实验数据分析和比对（3个月）
1）在实验样地采集不同覆盖度下的小麦叶片，进行破坏性分析测定叶层氮含量数据；
2）利用建立的小麦叶层氮含量预测模型预测不同覆盖度下小麦叶层氮含量，并与实测值进行比对分析。
（4）成果撰写和宣传（1个月）
根据实验结果，撰写论文；对研究结果进行宣传和推广。
三、研究意义与创新点
本研究通过基于高光谱技术对小麦生长期间的叶层氮含量进行快速、非破坏性的监测和评估，不仅能提高氮素监测的效率，而且能够降低对小麦生长的影响。同时，研究对于探究小麦生长发育过程中的氮素代谢调控机制，提高小麦产量，具有重要意义。
本研究的创新点是基于高光谱技术，建立小麦叶层氮含量预测模型，并通过实验验证模型的准确性和有效性。
四、参考文献（10篇）
1.石劼,李淑贞.农作物快速氮测定技术的研究进展[J].现代农业科技,2018,03:134-137.
2.张馨,尤静.基于高光谱技术的水稻叶片叶绿素含量遥感监测[J].农业科技与装备,2019,05:165-166+180.
3.JiaY,TianYC,WangXG,etal.Non-destructivemeasurementofnitrogenstatusinwheatseedlingsusingchlorophyllfluorescence[J].Photosynthetica,2015,53(2):188-196.
4.林鹏,陈仲芳,杨伟英,等.基于高光谱遥感技术的农作物氮矿化监测方法[J].光学精密工程,2020,28(3):512-526.
5.孙盼盼,陈翠芝,王照林.基于高光谱技术的作物叶面积指数反演[J].内蒙古农业科技,2019,43(2):45-47.
6.周晓云,刘燕彬,彭运跃,等.基于高光谱技术的高产优质水稻品种光合效率比较[J].作物研究,2016,30(1):1-6+11.
7.李钦,李宏伟,蔺双义,等.基于高光谱技术的茶叶硝态氮高精度无损检测[J].农业工程学报,2020,36(16):191-197.
8.王雪梅,张洋,李世伟,等.基于高光谱遥感技术的麦地黄营养元素快速监测[J].光学技术,2020,46(01):13-18.
9.胡冬萍,黄炳俊,李靖,等.基于高光谱技术的夏玉米冠层氮素含量遥感探测研究[J].光电子技术,2018,16(04):2-8.
10.张哲皓,张胜涛,季鹏,等.基于高光谱技术的水稻冠层氮素含量反演及时空动态变化研究[J].农业工程学报,2018,34(19):116-124.