傅友强，钟旭华，黄农荣，潘俊峰，胡香玉，胡 锐，李妹娟，梁开明

（广东省农业科学院水稻研究所/广东省水稻育种新技术重点实验室/广东省水稻工程实验室，广东 广州 510640）

【研究意义】作物养分丰缺能够引起叶片中叶绿素、蛋白质、水分和含碳化合物等含量变化，影响叶片光的吸收和反射。光谱遥感技术能够捕捉来自叶片或冠层中的反射光谱特征，间接反映作物叶片养分含量，为作物营养诊断与合理施肥提供依据［1-2］。研究表明，光谱遥感技术是实现施肥精准管控和提高肥料利用率的有效手段，是打通专家智慧决策和精准变量施肥的重要环节［3］。因此，开展叶片氮含量的光谱遥感监测与诊断研究具有重要意义。【前人研究进展】传统水稻氮素养分监测主要经历了叶色监测、植株组织中氮含量的化学监测［4-5］、无损的叶绿素仪监测3 个阶段。随着无人机光谱遥感技术的高速发展，无人机近地面光谱遥感监测在现代农业生产中发挥着至关重要的作用。光谱遥感技术具有大面积、无损和快速准确等优点，目前已在水稻、玉米、大豆和小麦等主要农作物中广泛应用［6-8］，主要涉及到的领域有病虫草害防治、作物生长状态监测、作物面积提取与估产、无人机施肥决策等［9-12］。大量研究表明，水稻品种冠层光谱反射率与叶片含氮量和SPAD 值呈显著正相关，其中，植被指数如归一化植被指数（NDVI）、绿波段归一化植被指数（GNVI）、比值植被指数（RVI）等是监测水稻氮素养分状况的最佳指标［13-14］。……