绿洲生态农业兵团重点实验室在棉花氮素营养光谱监测中获进展
氮素是衡量作物营养状况的重要指标，快速实时获取作物氮素营养信息对于监测作物生长至关重要。随着农业遥感技术的应用推广，基于光谱信息的作物氮素营养诊断已经得到长足发展。但传统的遥感大部分局限于垂直尺度下作物信息的获取，在实际应用中，作物冠层与光谱反射率具有明显的方向性而非同向性，作物冠层光谱反射率和辐射特性会随观测角度的变化而变化，基于不同观测角度可以对作物进行多方位检测，获得更丰富、可靠的光谱信息。许多学者已经认识到作物冠层光谱在不同叶倾角的各向异性，但利用成像光谱技术协同不同角度信息综合估测作物氮素营养的研究较少。
针对上述问题，实验室农业信息技术与智慧农业课题组以棉花为研究对象，通过高光谱成像技术获取棉花叶片不同角度光谱信息，基于蓝边和绿边区域典型光谱特征构建新的多角度组合蓝边吸收植被指数（MBEAVI），并与国内外已有植被指数在模型估测精度和稳定性上进行对比分析。
结果表明，多角度植被指数通过综合分析不同角度光谱信息，可以获取更丰富、可靠的叶片光谱数据，基于多角度光谱信息组合构建的新植被指数MBEAVI，估测模型R2为0.812，与同一角度模型相比精度提高了11.39%，年际间R2达到0.789，在模型精度和年际间适用性方面较传统方法有明显的改进，研究结果为多角度光谱信息遥感监测和作物养分科学管理提供了理论基础和技术支撑。
以上研究成果以“Construction of spectral index based on multi-angle spectral data for estimating cotton leaf nitrogen concentration”（利用多角度植被指数提高对棉花叶片氮素营养的遥感估测）为题发表于农林科学国际权威期刊《Computers and Electronics in Agriculture》（IF：6.757/Q1），王金刚博士为论文第一作者，王海江教授为论文的通讯作者。
该研究内容依托于绿洲生态农业兵团重点实验室、绿洲作物高效生产与农业环境保护国际科技合作基地等科研平台，并获得国家自然科学基金（42161042）、兵团重大科技项目（2018AA004）联合资助。
通讯员：王金刚 赵瑞海