陳 敏，鄭曙峰，劉小玲，徐道青，王 維，闞畫春

（安徽省農(nóng)業(yè)科學院棉花研究所/國家棉花改良中心安慶分中心，安徽安慶246003）

基于數(shù)碼圖像識別的棉花氮營養(yǎng)診斷研究

陳 敏，鄭曙峰，劉小玲，徐道青，王 維，闞畫春

（安徽省農(nóng)業(yè)科學院棉花研究所/國家棉花改良中心安慶分中心，安徽安慶246003）

研究田間試驗條件下不同施肥處理棉花不同葉位圖像色彩參數(shù)（G、NRI、NGI、NBI、G/R和G/B）與硝態(tài)氮含量、葉綠素測量值(SPAD)、葉綠素含量等營養(yǎng)指標間的相關(guān)性，確立棉花氮素營養(yǎng)診斷的最佳色彩參數(shù)和曲線方程，以期為新型數(shù)碼圖像技術(shù)在棉花氮素營養(yǎng)診斷的應(yīng)用研究提供理論基礎(chǔ)。于2012—2013年在安徽省農(nóng)業(yè)科學院棉花研究所安慶試驗基地進行不同施肥處理的田間試驗，供試品種為‘湘雜棉8號’F1。設(shè)置8個施肥處理。分別在棉花蕾期、花鈴期用Nikon D80數(shù)碼相機獲取棉花不同葉位圖像并取樣分析，研究數(shù)碼相機進行棉花氮素營養(yǎng)診斷的最佳色彩參數(shù)，確定棉花氮素營養(yǎng)診斷的曲線方程。結(jié)果表明：（1）倒3葉硝態(tài)氮含量與紅光標準化值NRI的相關(guān)性最好，R2=0.8754。功能葉倒4葉次之，R2=0.8013。（2）除倒1葉外，各葉位的SPAD值與數(shù)字化指標之間均有著良好的相關(guān)性。倒2葉與綠光標準化值NGI的相關(guān)性最好，相關(guān)系數(shù)為0.9591。（3）對于葉綠素含量，倒1葉與藍光值B值相關(guān)性最好，為曲線正相關(guān)，R2=0.9444。其次為倒3葉、倒4葉，相關(guān)系數(shù)分別為0.9294、0.931。因此，在進行棉花不同葉位氮素營養(yǎng)診斷時，應(yīng)選擇上部葉位倒1葉、倒2葉、倒3葉、倒4葉，并選擇色彩參數(shù)B值、藍光標準化值NBI、NRI進行相關(guān)性分析與診斷。

棉花；氮營養(yǎng)診斷；數(shù)字圖像；顏色參數(shù)

0 引言

傳統(tǒng)氮素營養(yǎng)診斷和氮肥推薦施肥都是以田間采集植株樣品、實驗室植株全氮、葉綠素含量、硝酸鹽含量等常規(guī)分析為基礎(chǔ)[1-2]，雖然具有較高的準確性和可靠性，但由于存在取樣、測定方面耗費人力、物力、時效性差等問題，不利于推廣使用[3-4]。信息技術(shù)的發(fā)展使營養(yǎng)診斷方法由傳統(tǒng)方法向無損自動化診斷方向發(fā)展。便攜式葉綠素儀(SPAD-502)作為快速測量葉綠素相對含量的工具已廣泛應(yīng)用于各類作物營養(yǎng)診斷和監(jiān)測的研究中[5]，但在實際應(yīng)用過程中其測量面積較小，僅有6 mm2，所以必須進行大量重復(fù)測量才能得到較好的結(jié)果[6]。

近年來，圖像處理及機器視覺技術(shù)在作物生長監(jiān)測方面應(yīng)用愈加廣泛，已成為實現(xiàn)多種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動化必不可少的技術(shù)，應(yīng)用前景非常廣闊[7-8]。通過圖像的外觀特征進行分類識別應(yīng)用，是一種及時便捷、切實有效的方法[9]。Adamsen等[10]利用數(shù)碼相機獲取小麥的冠層圖像，將冠層圖像色彩參數(shù)紅綠光比值與歸一化植被指數(shù)和SPAD值間建立了良好的相關(guān)關(guān)系；Dymond和Trotter[11]將數(shù)碼相機應(yīng)用在草地上，進行了草地的光反射特性研究。而肖焱波等[12]則利用數(shù)碼相機獲取拔節(jié)期冬小麥冠層圖像，發(fā)現(xiàn)冠層數(shù)字圖像色彩參數(shù)標準化紅光值NRI與冬小麥常規(guī)營養(yǎng)診斷指標有著很好的相關(guān)關(guān)系，可以用來表征冬小麥的氮營養(yǎng)狀況。在冬小麥、水稻等作物上，利用數(shù)碼相機及數(shù)字圖像處理技術(shù)，并同植株土壤測試相結(jié)合，已經(jīng)建立了相應(yīng)的推薦施肥技術(shù)體系，并開展了一系列的研究工作[13-15]。但迄今為止，直接將數(shù)碼影像技術(shù)應(yīng)用于棉花氮營養(yǎng)診斷的研究尚未見到報道。因此，筆者應(yīng)用數(shù)字圖像技術(shù)在田間直接獲取棉花葉片圖像，利用圖像處理軟件對棉花不同位置葉片的色彩特征值與相應(yīng)的棉花花鈴期作物營養(yǎng)狀況進行相關(guān)分析，試圖建立棉花快速氮營養(yǎng)診斷的標準方法。

1 材料與方法

1.1 試驗設(shè)計

試驗于2012—2013年在安徽省農(nóng)業(yè)科學院棉花研究所安慶試驗基地進行，供試品種為‘湘雜棉8號’F1。試驗小區(qū)土壤為沙壤土，0～20 cm土層含有機質(zhì)10.35 g/kg、速效氮15.01 mg/kg、速效磷31.71 mg/kg、速效鉀106.00 mg/kg。試驗共設(shè)8個處理（表1），3次重復(fù)，隨機區(qū)組排列，小區(qū)面積39.4 m2。棉花于4月13日營養(yǎng)缽育苗，5月8日移栽，行距1.10 m，株距0.33 m，密度為2.7萬株/hm2。試驗田管理同常規(guī)高產(chǎn)管理。

表1 試驗方案

1.2 數(shù)字圖像獲與處理

在棉花蕾期、花鈴期，每處理選取3株棉花。于晴天太陽高度角相對穩(wěn)定的12:00—13:00，用Nikon D80數(shù)碼相機對每株棉花倒1葉、倒2葉、倒3葉、倒4葉、倒9葉進行拍照并取樣。拍照時距離地面垂直高度，通過手動調(diào)節(jié)使相機與各葉位葉片約呈60°角,以自動曝光模式拍照。圖像采用1024×768分辨率以JPEG格式保存。同時采用日本Minolta公司生產(chǎn)的便攜式SPAD-502型葉綠素儀對拍照葉片測定其SPAD值，每一個葉片分別在葉尖、葉中部和葉基部3點進行測量，取平均值。棉花花鈴期獲取的葉片數(shù)字圖像，其顏色是以RGB格式存儲的。為獲取RGB顏色分量，將數(shù)字圖像轉(zhuǎn)入計算機。利用Adobe photoshop CS6，運用圖片選擇工具，選擇數(shù)字圖像中葉片部分（剔除背景干擾），然后利用直方圖程序(histogram procedure)獲得數(shù)字圖像的紅光值R(redness intensity)、綠光值G(greenness intensity)和藍光值 B(blueness intensity)，并計算相應(yīng)的紅光標準化值NRI(normalized redness intensity)、綠光標準化值NGI(normalized greenness intensity)和藍光標準化值NBI(normalized blueness intensity)，各標準化值的計算如式(1)～(3)所示。

1.3 取樣與樣品測試

將拍照和測定過SPAD值的葉片摘下并立即保鮮帶入實驗室，進行硝態(tài)氮、葉綠素含量的測定，葉片硝酸鹽含量利用YN-FS反射儀和硝酸鹽試紙進行測試。葉綠素含量測定采用丙酮-乙醇1:1混合液提取，用分光光度計于645 nm/663 nm處比色，并計算出葉綠素總量[16]。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

數(shù)據(jù)采用Excel 2010對棉花葉片硝態(tài)氮含量、葉綠素含量、SPAD值與葉片數(shù)字圖像色彩參數(shù)進行相關(guān)性分析，統(tǒng)計分析采用Excel回歸模型進行擬合。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同處理棉花不同葉位硝態(tài)氮含量的變化

不同施肥處理均表現(xiàn)為上部葉位倒1葉的硝態(tài)氮含量顯著高于其他葉位（圖1），其他各葉位間硝態(tài)氮含量差異較小。各處理間硝態(tài)氮含量高于對照，總體表現(xiàn)為高施氮量處理葉片的硝態(tài)氮含量高于低氮處理，緩釋氮肥處理高于常規(guī)尿素處理，花鈴期追肥處理優(yōu)于肥料全部基施處理。因棉花的生長發(fā)育變化趨勢是不同的，故有必要選擇最佳的葉位進行棉花氮素營養(yǎng)診斷。

圖1 不同處理棉花不同葉位硝態(tài)氮含量的變化

2.2 不同葉位葉片SPAD值與棉花葉片葉綠素含量和氮營養(yǎng)狀況的關(guān)系

從各葉位棉花葉片SPAD值與葉綠素含量關(guān)系來看（表2），不同葉位SPAD值與葉綠素含量呈正相關(guān)關(guān)系，即隨著SPAD值的升高，葉綠素含量呈增加趨勢。其中棉花的功能葉片倒3葉、倒4葉和倒9葉的SPAD與葉綠素含量的相關(guān)性顯著(R2=0.6085～0.6789)，且倒4葉相關(guān)性最高。

對棉花不同葉位葉片SPAD值與硝態(tài)氮含量進行線性回歸分析（表2）可知：SPAD值與硝態(tài)氮含量表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系，即葉片硝態(tài)氮含量隨SPAD值的增大而增大。其中以倒3葉擬合的線性回歸方程相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)為0.4768。倒9葉、倒4葉的相關(guān)性次之。

由各葉位葉片SPAD值與葉綠素含量及氮營養(yǎng)狀況的相關(guān)關(guān)系可知，SPAD值能夠反映葉綠素含量和棉花植株氮素水平，可以根據(jù)棉花葉片倒3葉、倒4葉的SPAD值進行棉花植株的氮素營養(yǎng)診斷。

2.3 不同氮素營養(yǎng)條件下棉花葉片數(shù)字圖像的顏色特征

植物葉片顏色的變化在一定程度上反映了葉片生長所需營養(yǎng)元素的供給情況，并且對大小和方向差異表現(xiàn)出一定的穩(wěn)定性，具有相當強的抗變換性[17]。因此，提取葉片數(shù)字圖像的顏色信息作為特征參量，同樣可以實現(xiàn)植物氮素營養(yǎng)水平的診斷。分析不同氮素水平處理不同葉位葉片的數(shù)字圖像（圖2）可知，顏色特征值紅光值R和綠光值G變化趨于一致，而藍光反射值B的變化趨勢有所不同。8個不同的施肥處理均表現(xiàn)出G＞R＞B，表明葉片反射的綠光最多，紅光次之，藍紫光的反射最少，但吸收最多。這可能與葉片主要利用紅光、藍紫光部分進行光合作用有關(guān)。同時，R、G、B值隨氮肥水平的提高并沒有表現(xiàn)出非常明確的變化規(guī)律。

表2 不同葉位SPAD值與葉片葉綠素含量、硝態(tài)氮含量的相關(guān)性

圖2 棉花葉片數(shù)字圖像顏色特征值變化

2.4 花鈴期棉花葉片圖像色彩參數(shù)與棉花氮營養(yǎng)狀況的關(guān)系

分析花鈴期棉花不同葉位葉片圖像色彩參數(shù)與棉花氮素營養(yǎng)狀況的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)倒1葉各色彩參數(shù)與硝態(tài)氮、葉綠素含量之間有著顯著的相關(guān)性，而與SPAD讀數(shù)間相關(guān)性較?。ū?）。硝態(tài)氮含量與圖片數(shù)字化指標R、G、B擬合曲線的決定系數(shù)均達到了0.7以上，與R值的相關(guān)性最大，相關(guān)系數(shù)為0.8029，呈正相關(guān)。葉綠素含量與各數(shù)字化指標的擬合曲線除NRI外，均大于0.8，以B值的相關(guān)性最大，曲線正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達到了0.9444。

棉花倒2葉硝態(tài)氮含量與NRI相關(guān)性最高，決定系數(shù)為0.4818，負相關(guān)關(guān)系。與其他參數(shù)相關(guān)性很小。SPAD讀數(shù)與B、NRI、NGI、NBI顯著相關(guān)，以NGI相關(guān)性最大，呈負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)高達0.9591。而葉綠素含量僅與NRI和NBI相關(guān)性較高，相關(guān)系數(shù)分別為0.8529、0.7189。

棉花倒3葉SPAD讀數(shù)、硝態(tài)氮、葉綠素含量與數(shù)字化指標B、NRI、NGI、NBI均有良好的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)達到了0.5207～0.9528，而色彩參數(shù)R、G與氮素營養(yǎng)指標相關(guān)性不顯著。SPAD值與NBI的相關(guān)性最大，呈線性正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.9528。硝態(tài)氮含量與NRI的相關(guān)性最大，負相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)達0.8754。葉綠素含量同樣與NBI相關(guān)性最大，相關(guān)系數(shù)為0.9294，正相關(guān)關(guān)系。

棉花倒4葉功能葉片除硝態(tài)氮含量與圖像色彩參數(shù)R、G、B相關(guān)性較小外，各氮素營養(yǎng)指標與數(shù)字化指標間均有著較好的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)在0.9310～0.9528。硝態(tài)氮含量與NRI擬合的二次多項式曲線的相關(guān)性系數(shù)最大，為0.8013，曲線負相關(guān)。而SPAD讀數(shù)與葉綠素含量則均與NBI擬合的曲線方程的相關(guān)系數(shù)最大，分別為0.9528、0.9310，均為曲線正相關(guān)。

棉花葉片中下部葉位葉片倒9葉各氮素營養(yǎng)指標與R、G、B值相關(guān)性較差，但與NRI、NGI、NBI相關(guān)性均較好，相關(guān)系數(shù)0.4561～0.8238。硝態(tài)氮含量、SPAD值、葉綠素含量均與NBI的相關(guān)性最大，呈正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.7128、0.8238、0.7903。

表3 圖像色彩參數(shù)與不同葉位硝態(tài)氮含量、SPAD讀數(shù)和葉綠素含量的關(guān)系

3 結(jié)論

利用數(shù)字圖像技術(shù)進行作物氮素營養(yǎng)診斷，具有較好的可行性和準確性。因此本研究中，提取不同葉位葉片圖像顏色參數(shù)R、G、B及它們的標準化值NRI、NGI、NBI，對棉花氮素營養(yǎng)狀況進行診斷。研究發(fā)現(xiàn)，不同葉位的氮素營養(yǎng)指標與不同的顏色參數(shù)相關(guān)性不同：（1）通過分析棉花不同葉位硝態(tài)氮含量與數(shù)碼圖像各顏色參數(shù)的相關(guān)性可知，倒3葉硝態(tài)氮含量與顏色參數(shù)NRI的相關(guān)性最好，擬合的最優(yōu)方程為二次曲線方程y=0.0976x2-0.3973x+0.7216，正相關(guān)關(guān)系(R2=0.8754)。功能葉倒4葉的硝態(tài)氮含量與NRI也有著良好的正相關(guān)關(guān)系，擬合的方程為二次曲線方程y=0.1733x2-0.6289x+0.8859(R2=0.8013)。（2）通過分析不同葉位SPAD讀數(shù)與數(shù)碼圖像各顏色參數(shù)的相關(guān)性得出，除倒1葉外，其他各葉位SPAD讀數(shù)與數(shù)字化指標之間均有著良好的相關(guān)性。倒2葉的SPAD讀數(shù)與顏色參數(shù)NGI的相關(guān)性最好，相關(guān)系數(shù)為0.9591，二次曲線正相關(guān)，擬合的曲線方程為y=-0.0002x2+0.0094x+0.3676。其次，倒3葉、倒4葉SPAD讀數(shù)則與NBI有著較好的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)同為0.9528。（3）通過分析不同葉位葉綠素含量與數(shù)碼圖像各顏色參數(shù)的相關(guān)性可知，倒1葉葉綠素含量與顏色參數(shù)B值相關(guān)性最好，為二次曲線相關(guān)，擬合的最優(yōu)方程為y=16.522x2-83.286x+121.74(R2=0.9444)。其次診斷葉位為倒3葉、倒4葉，葉綠素含量均與NBI曲線正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.9294、0.931。綜上所述，在進行棉花不同葉位氮素營養(yǎng)診斷時，診斷葉位推薦選擇上部葉位（倒1葉、倒2葉、倒3葉、倒4葉）。選擇的數(shù)碼圖像診斷指標推薦選擇色彩參數(shù)B、NBI、NRI。

4 討論

4.1 應(yīng)用數(shù)字圖像進行棉花氮素營養(yǎng)診斷的可靠性

氮素營養(yǎng)診斷傳統(tǒng)方法為大量的破壞性取樣和實驗室相關(guān)氮營養(yǎng)指標分析，操作不便，時間較長，新型的高光譜、衛(wèi)星圖像分析則價格成本較高，相較于這些方法，應(yīng)用數(shù)碼相機和圖像處理技術(shù)獲取植株葉片圖像信息進行氮素營養(yǎng)診斷，更易于操作和實施[18-19]。前人在利用數(shù)碼圖像技術(shù)進行不同作物的營養(yǎng)診斷時，多數(shù)通過對圖像的顏色特征參數(shù)與營養(yǎng)指標進行回歸分析，得出他們之間的相關(guān)關(guān)系[20-22]。Jia等[23]發(fā)現(xiàn)R、NRI與水稻常規(guī)氮營養(yǎng)狀況指標植株全氮含量、地上部分吸氮量間都有顯著的線性相關(guān)關(guān)系，且與葉綠素儀讀數(shù)SPAD有非常好的線性相關(guān)關(guān)系，可用于水稻氮營養(yǎng)診斷。宋述堯等[24]發(fā)現(xiàn)黃瓜冠層圖像G/(R+G+B)為診斷黃瓜結(jié)果期氮素營養(yǎng)狀況的適宜數(shù)字化參數(shù)，并建立了評價黃瓜結(jié)果期氮素營養(yǎng)豐缺的冠層圖像數(shù)字化指標G/(R+G+B)的量值標準和氮肥推薦標準。白金順等[25]研究發(fā)現(xiàn)，在進行玉米氮素營養(yǎng)數(shù)碼圖像診斷時，灌漿期為最佳診斷時期，此時期紅光標準化值R/(R+G+B)為最優(yōu)診斷顏色指標。

筆者研究了不同施肥處理棉花不同葉位圖像色彩參數(shù)（G、NRI、NGI、NBI、G/R和G/B）與硝態(tài)氮含量、葉綠素測量值(SPAD)、葉綠素含量等營養(yǎng)指標間的相關(guān)性，結(jié)果顯示，數(shù)碼圖像色彩參數(shù)B值、藍光標準化值NBI、NRI與棉花氮素營養(yǎng)指標間有著較好的相關(guān)性。同時研究表明在進行數(shù)碼圖像診斷時應(yīng)注意葉位上的選擇，視不同的氮素營養(yǎng)指標和顏色參數(shù)選擇不同的葉位。

4.2 有待進一步研究的問題和展望

棉花葉片數(shù)字圖像所反映的葉色不僅會受到氮素營養(yǎng)狀況的影響，還會受到其他因素的影響，其他營養(yǎng)元素缺乏、環(huán)境條件變化、病蟲害都會影響其葉色。同時，數(shù)碼相機獲取葉片及冠層圖像時也會受到外界環(huán)境（光照強度、入射光角度等）及相機本身的影響；拍照時，是順光還是逆光；相機拍攝時參數(shù)如何設(shè)置（白平衡如何設(shè)置、曝光補償如何設(shè)置）。由于相機的測光和成像系統(tǒng)較為復(fù)雜，如何有效地對圖像進行校正還需要進一步的研究。

本試驗僅進行了棉花不同葉位的數(shù)字圖像診斷，并沒有考慮到不同品種，棉花不同品種的顏色差異較大，建立基于某一地區(qū)幾個主要品種的數(shù)字圖像處理與診斷參數(shù)將對應(yīng)用數(shù)字圖像技術(shù)進行棉花氮營養(yǎng)診斷提供有力的支持。這些都需要在今后的研究中進行探索。

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Cotton Nitrogen Nutrition Diagnosis Based on Digital Image

Chen Min,Zheng Shufeng,Liu Xiaoling,Xu Daoqing,Wang Wei,Kan Huachun
(Cotton Research Institute,Anhui Academy of Agricultural Sciences/Anqing Branch of National Cotton Improvement Center,Anqing 246003,Anhui,China)

To provide a scientific basis for the application of digital image processing technique in nitrogen diagnosis of cotton,different fertilization treatments were set to explore relationship between the color parameters(G,NRI,NGI,NBI,G/R and G/B)of cotton leaves at different positions and stem sap nitrate concentration,SPAD readings and Chlorophyll content,to determine the best digital parameter and regression equation.A field experiment was conducted with different nitrogen application rates at the Experimental Farm of Anhui Academy of Agricultural Sciences from 2012-2013.Taking‘Xiangza 8’as the test cultivar,the pictures of cotton leaves were obtained with Nikon D80 digital camera at bud stage and boll forming stage,meanwhile,cotton samples of N status were analyzed to determine the best color parameters and regression equations in cotton.The results showed that:(1)the correlation of stem sap nitrate content of inverse 3rdleaf and NRI was the best,R2=0.8754,the correlation of functional inverse 4thleaf and NRI was also good,R2=0.8013;(2)the SPAD readings and digital indicators had a good correlation on leaves at different positions except inverse 1stleaf,the best correlation was between inverse 2thleaf and NGI,the correlation coefficient was 0.9591;(3)as to the chlorophyll content,the correlation of B and inverse 1stleaf was the best,they had a positive curvilinear correlation,R2=0.9444,followed by the correlation of B and inverse 3rdleaf and 4thleaf,the correlation coefficients was 0.9294 and 0.931,respectively.Therefore,in cotton nitrogen nutrition diagnosis of leaves at different positions,we should choose leaves of upper position which were inverse 1st,inverse 2th,inverse 3rdand inverse 4th,and also select the color index B,NBI and NRI.

Cotton;Nitrogen Nutrition Diagnosis;Digital Image;Color Parameters

S562

A論文編號：cjas16110031

院長青年創(chuàng)新基金項目“基于數(shù)碼圖像識別的棉花氮磷鉀營養(yǎng)診斷模型研究”(12B0718)；院學科建設(shè)項目“棉花氮肥減施綠色增效技術(shù)研究”(16A0721)；院長青年創(chuàng)新基金“棉花對重金屬Cd、Cu的富集特性及耐性機理研究”(16B0714)；院科技創(chuàng)新團隊建設(shè)項目“棉花輕簡化機械化關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新團隊”(13C0707)；安徽省油菜棉花產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系專項經(jīng)費。

陳敏，女，1988年出生，安徽淮南人，助理研究員，碩士研究生，主要從事棉花栽培生理及植物營養(yǎng)等工作。通信地址：246003安徽省安慶市華圣路21號安徽省農(nóng)業(yè)科學院棉花研究所，E-mail：352850978@qq.com。

鄭曙峰，男，1968年出生，安徽潛山人，研究員，博士，主要從事棉花栽培生理、新型肥料研究等工作。通信地址：246003安徽省安慶市華圣路21號安徽省農(nóng)業(yè)科學院棉花研究所，Tel：0556-5201096，E-mail：zhengsf@188.com。

2016-11-23，

2017-02-16。