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水稻是中國(guó)重要的主糧作物之一，其中遼寧、吉林、黑龍江等東北地區(qū)種植的水稻是冷地水稻。隨著東北地區(qū)土地流轉(zhuǎn)的不斷深入和冷稻生產(chǎn)的不斷擴(kuò)大，迫切需要利用信息技術(shù)對(duì)冷稻氮含量進(jìn)行高通量、無損、準(zhǔn)確地檢測(cè)，輔助水稻營(yíng)養(yǎng)診斷的準(zhǔn)確決策，大規(guī)模提升冷稻生產(chǎn)過程的數(shù)字化。

沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)許童羽教授團(tuán)隊(duì)利用搭載有機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)（GaiaSky-mini，江蘇雙利合譜公司）的無人機(jī)高光譜平臺(tái)獲取了四種氮肥處理下的關(guān)鍵生育期的水稻冠層高光譜影像。其中高光譜波段范圍為400-1000 nm，分辨率為3.5 nm，有效波段數(shù)為170條。試驗(yàn)地點(diǎn)位于遼寧省海城市耿莊鎮(zhèn)沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)航測(cè)基地（40°58'45.39 "N,122°43'47.0064 "E），試驗(yàn)品種為 "粳稻653"，該品種在遼寧地區(qū)廣泛種植，如圖1所示。在水稻的返青期、分蘗期、拔節(jié)期和抽穗期對(duì)水稻葉片的高光譜反射率測(cè)量和總氮含量進(jìn)行了測(cè)量。實(shí)驗(yàn)地塊設(shè)計(jì)有五個(gè)氮肥梯度處理，N0為對(duì)照組，即不施基肥。N3是當(dāng)?shù)貥?biāo)準(zhǔn)的氮肥施用水平，為150 kg/hm2；N1和N2為低氮肥施用水平，分別為50 kg/hm2和100 kg/hm2；N4為高氮肥施用水平，為200 kg/hm2；磷肥和鉀肥按當(dāng)?shù)貥?biāo)準(zhǔn)施用水平施用。

圖1 試驗(yàn)區(qū)域

高光譜遙感系統(tǒng)獲取的全波段光譜中含有大量與水稻氮素含量無關(guān)的冗余信息，導(dǎo)致反演模型建立過程中模型誤差增大。因此，本研究利用海洋捕食者算法（MPA）提取特征波段，并將其作為遺傳算法（GA）的輸入變量，進(jìn)行變量篩選優(yōu)化后，利用的極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）進(jìn)行建模以實(shí)現(xiàn)對(duì)水稻冠層氮素含量估測(cè)，具體流程如圖2所示。

圖2 MPA-GA-ELM流程

利用Savitzky-Golay卷積平滑算法對(duì)400 ~ 1000 nm的反射率光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，并利用MPA提取特征波段用于水稻氮素含量反演。圖3為MPA算法的特征波段選擇結(jié)果，最佳特征波段為570、723、811和987 nm。本研究提取的特征波段主要集中在綠波段、紅邊位置、近紅外波段范圍。

圖3 MPA特征波長(zhǎng)

在兩種建模方法建立的水稻氮素含量反演模型中，GA-ELM模型的反演效果優(yōu)于ELM模型，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的R²均高于0.7357，RMSE均低于0.4878 mg/g，如圖4所示。由表1可知，采用傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的水稻氮素含量反演模型的模型精度弱于采用遺傳算法的水稻氮素含量反演模型。主要在于單一的ELM模型，其參數(shù)是在建模時(shí)設(shè)定的，缺乏優(yōu)化過程，即無法確定給定的參數(shù)是否是最you解。而通過多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化算法，以計(jì)算值與真實(shí)值之間的誤差大小為測(cè)量依據(jù)，不斷迭代優(yōu)化ELM模型參數(shù)，通過設(shè)置誤差閾值確定ELM模型參數(shù)，從而提高了水稻氮含量反演的精度。

表1 模型精度

圖4 水稻氮素含量反演結(jié)果

本研究提出了一種基于無人機(jī)高光譜平臺(tái)的水稻冠層氮素反演模型。但是使用的無人機(jī)高光譜遙感平臺(tái)存在一定的采集誤差，受無人機(jī)平臺(tái)的限制，地面樣本數(shù)量仍然相對(duì)有限。所建立的氮含量反演模型僅針對(duì)實(shí)驗(yàn)水稻品種，該反演方法對(duì)其他品種氮含量的適用性還有待進(jìn)一步提高。因此，在未來的研究中，我們將增加實(shí)驗(yàn)品種的數(shù)量，建立水稻不同生育期氮含量的反演模型，以提高模型的準(zhǔn)確性和通用性。

通訊作者簡(jiǎn)介：

許童羽，博士，沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。

主要研究方向：精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)航空；農(nóng)業(yè)信息化；農(nóng)業(yè)電氣化。

參考文獻(xiàn)：

Yu, F.H., Guo, Z.H., & Xu, T.Y. (2021). Inversion modeling of rice canopy nitrogen content based on MPA-GA-ELM UAV hyperspectral remote sensing. International Journal of Precision Agricultural Aviation, 1, 30-35. DOI:10.33440/j.ijpaa.20210402.173