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【基于遥感数据的冬小麦氮素营养指数构建】
氮素营养指数（NNI）是作物氮素诊断的可靠指标。然而，目前还没有适用于多生育时期NNI反演的光谱指数。

为克服传统NNI直接反演方法（NNIT1）和通过反演生物量（AGB）和植株氮浓度（PNC）进行NNI间接反演方法（NNIT2）在多生育期应用的局限性，本文构建了一个新的NNI遥感指数（NNIRS）。本文基于连续四年（2012–2013（Exp.1），2013–2014（Exp.2），2014–2015（Exp.3）和2015–2016（Exp.4））的冬小麦田间试验，采用交叉验证方法利用氮素相关植被指数和生物量相关植被指数构建了遥感关键氮浓度稀释曲线（Nc_RS）和根据NNI构建原理得到的NNIRS进行综合评价。

结果表明：（1）由标准叶面积指数决定指数（sLAIDI）和红边叶绿素指数（CIred edge）构建的NNIRS模型表达式为NNIRS=CIred edge/（a×sLAIDIb），在Exp.1/2/4，Exp.1/2/3，Exp.1/3/4和Exp.2/3/4中参数“a”分别等于2.06，2.10，2.08和2.02，参数“b”分别等于0.66，0.73，0.67和0.62；（2）与NNIT1和NNIT2模型相比，NNIRS模型的精度最高（R2的范围为0.50–0.82，RMSE的范围为0.12–0.14）；（3）NNIRS在验证数据集中也达到了较好的精度，RMSE分别为0.09，0.18，0.13和0.10。

因此，本文认为NNIRS模型在氮素遥感诊断中具有较大的潜力。
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Cite this article:ZHAO Yu, WANG Jian-wen, CHEN Li-ping, FU Yuan-yuan, ZHU Hong-chun, FENG Hai-kuan, XU Xin-gang, LI Zhen-hai. 2021. An entirely new approach based on remote sensing data to calculate the nitrogen nutrition index of winter wheat. Journal of Integrative Agriculture, 20(9): 2535–2551.
#遥感##农业生态环境##NNI遥感指数#

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