《表2 土壤含氮量：基于高光谱遥感处方图的寒地分蘖期水稻无人机精准施肥》

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《基于高光谱遥感处方图的寒地分蘖期水稻无人机精准施肥》

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在水稻收获1周后，分别对试验田土壤进行采样，分析土壤的氮素含量（表2）。本研究主要测量了土壤样品中全氮量和速效氮2种土壤氮素参量，其中土壤全氮量表示土壤中各种形态氮素含量之和，速效氮表示可以直接被植物根系吸收的氮。由表2可知，未施用基肥的小区收获后与移栽前相比全氮量有所增加，标准氮和低氮处理的小区全氮量则有所下降，基肥采用高氮处理的小区全氮量没有变化。这是由于未施用基肥的小区前期由于缺乏足够的氮素营养，其光谱差异较为明显，通过追肥量决策模型能够较为准确的计算追肥量。而标准氮和低氮处理方式的小区，水稻分蘖期高光谱差异并不明显，追肥量决策可能会存在低估的情况，因此在生长过程中除追施氮肥外，还需要从土壤中获取一些氮素作为补充。通过移栽前和收获后的土壤氮含量对比可知，两者的差值在0.006 g/kg左右，说明无人机追肥提供了重要的氮素养分来源。而高氮处理的小区在移栽前和收获后，其土壤氮素含量没有变化，说明在整个生长过程中，利用无人机遥感决策的追肥量是能够满足水稻生长需求的。速效氮作为能够直接被水稻吸收的氮素，在土壤中会与全氮量发生转化，由表2可知，基肥采用低氮处理的小区其速效氮收获后比移栽前增加0.004 g/kg，这是由于决策过程中追肥量存在被低估的情况，水稻需要从土壤中将全氮转换成能够被吸收的速效氮补充一部分氮素来源，从而造成土壤中速效氮含量有所增加，其余基肥处理的小区其速效氮含量差异并不显著。综合分析可知无人机变量追肥对于水稻生长起到了重要作用，在降低氮肥用量的情况下通过变量追肥，整体的氮肥施入量能够有效保证水稻生长。