1、江西农业学报 2023，35（01）：18ActaAgriculturaeJiangxiDOI:10.19386/ki.jxnyxb.2023.01.001基于农田物联网设备 CGMD-502 的双季稻缺氮和干旱胁迫诊断研究曹中盛1，李艳大1*，黄俊宝1，孙滨峰1，潘玉霞1，彭忻怡1，田永超2，何 勇3，冯旭萍3（1.江西省农业科学院 农业工程研究所，江西 南昌 330200；2.南京农业大学 国家信息农业工程技术中心，江苏 南京 210095；3.浙江大学 生物系统工程与食品科学学院，浙江 杭州 310029）摘 要:通过3个氮肥水平和2个水分处理的田间小区试验，模拟双季稻遭遇不同逆境胁迫的
2、情景，利用农田物联网设备CGMD-502采集早、晚稻归一化红边指数(NDRECGMD)，并分析了NDRECGMD与农学参数(SPAD值、LAI)之间的相关关系以及该植被指数对双季稻不同程度缺氮和干旱胁迫的响应。结果发现：NDRECGMD与双季稻LAI之间具有较高的相关性，两者之间线性监测模型(LAI=32.25NDRECGMD-2.34)的建模决定系数(R2)达到了0.72，检验均方根误差(RMSE)和偏差(bias)分别为1.25和0.80；NDRECGMD对双季稻缺氮和干旱胁迫具有较强的响应能力，在不同胁迫情景下的数值变化幅度略低于LAI，但与SPAD值相当。由此表明，农田物联网设备CGM
3、D-502在生产中具有替代SPAD值和LAI诊断双季稻缺氮和干旱胁迫的实际应用潜力。研究结果对于促进农田物联网技术在双季稻生产中的应用及提高江西双季稻生产智慧管理水平具有重要意义。关键词:双季稻；逆境胁迫；诊断；物联网；植被指数 中图分类号：S511.42 文献标志码：A 文章编号：1001-8581（2023）01-0001-08Diagnosis of Nitrogen Deficiency and Drought Stress in Double-Cropping Rice Based on Farmland IoT Device CGMD-502CAOZhong-sheng1,LIYa
4、n-da1*,HUANGJun-bao1,SUNBin-feng1,PANYu-xia1,PENGXin-yi1,TIANYong-chao2,HEYong3,FENGXu-ping3 （1.InstituteofAgriculturalEngineering,JiangxiAcademyofAgriculturalSciences,Nanchang330200,China;2.NationalEngineeringandTechnologyCenterforInformationAgriculture,NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing210095,C
5、hina;3.CollegeofBiosystemsEngineeringandFoodScience,ZhejiangUniversity,Hangzhou310029,China）Abstract:Afieldplotexperimentwiththreenitrogenfertilizerlevelsandtwowatertreatmentswasconductedtosimulatethesituationofdouble-croppingriceunderdifferentstress.Thenormalizeddifferencered-edge(NDRECGMD)ofearlya
6、ndlatericewascollectedbythefarmlandinternetofthings(IoT)deviceCGMD-502,andthecorrelationbetweenNDRECGMDandagriculturalparameters(SPADvalueandLAI)wasanalyzed.Theresponseofthevegetationindextonitrogendeficiencyanddroughtstressindouble-croppingricewasalsoanalyzed.TheresultsshowedthattheNDRECGMDcollecte
7、dbythefarmlandIoTdeviceCGMD-502wasstronglyrelatedtoLAI.Thedeterminationcoefficient(R2)ofthelinearmodel,LAI=32.25NDRECGMD-2.34,reachedto0.72inmodelcalibration,andtherootmeansquareerror(RMSE)andbiasofthislinearmodelwere1.25and0.80inmodelvalidation,respectively.NDRECGMDalsoobviouslyrespondedtoricenitro
8、gendeficiencyanddroughtstress,andtheperformanceofthisvegetationindexwasslightlylowerthanLAIvalue,butitwasequaltoSPADvalue.Summarily,thefarmlandIoTdeviceCGMD-502hasthepotentialtoalternativeagriculturalparameterstodiagnosenitrogendeficiencyanddroughtstressindouble-croppingrice.Thestudyisofgreatsignifi
9、canceforpromotingtheapplicationofIoTtechnologyindouble-croppingriceproductionandimprovingtheintelligentmanagementlevelofdouble-croppingriceproductioninJiangxiProvince.Key words:Double-croppingrice;Adversitystress;Diagnosis;Internetofthings;Vegetationindex收稿日期：2022-11-27基金项目：江西省重点研发计划项目（20202BBFL6304
10、4、20212BBF61013）；江西省国家级高层次人才创新创业项目；江西省农业科研协同创新项目（JXXTCXQN202110）；江西省“双千计划”项目。作者简介：曹中盛（1990），男，四川江油人，助理研究员，博士，主要从事农业信息学研究。*通信作者：李艳大。江 西 农 业 学 报35 卷20 引言逆境胁迫是影响水稻生产的重要因素，不仅会造成减产，还会影响稻米的品质1-2。快速准确诊断水稻遭遇到的逆境胁迫，可为及时采取调控措施提供依据，有助于维持水稻高产和品质稳定3-4。传统的胁迫诊断主要通过实地调研作物的外观形态以及利用专业仪器测量农学参数等方式进行5-7，虽然能准确诊断，但却需要耗费较多
11、的人力、物力和时间。农田物联网能够自动采集、传输农田信息8-10，将其作为传统方法的替代工具用于诊断作物逆境胁迫，不仅能提高诊断效率，还能省工节本，具有十分重要的应用价值。当前，国内外学者围绕农田物联网系统的设计、组网等开展了大量工作，取得了诸多进展，如王朝泽11基于GPRS和Lora通信技术开发的农田智能灌溉系统，其通过集成传感器设备实时监测土壤温度、空气温湿度等参数实现了农田的智能灌溉；Sathyavani等12基于神经网络算法开发的农田物联网系统，利用叶片图像实现了水稻氮素营养诊断并用于指导施肥；Cicioglu等13组建的玉米农田物联网系统，能够采集农田环境信息并实现了病虫害的智能监测
12、。此外，在农田物联网信号传输等算法方面也取得了一些研究成果，如孙浩然等14提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化物联网混合的多跳路由算法，可实现复杂环境下农田物联网数据的长时、高效、稳定采集；Pei等15利用无人机作为辅助工具增强复杂环境下农田物联网网络的连通性。综述国内外研究发现，当前围绕农田物联网开展的研究主要集中在软硬件开发与系统集成方面，但对于农田物联网的实际应用效果却较少有人进行评价，尤其是农田物联网能否有效替代传统方法，实现对双季稻逆境胁迫诊断的效果尚不明确。基于此，本研究通过开展不同氮肥水平和水分处理的田间小区试验，模拟双季稻遭遇不同程度缺氮和干旱胁迫的情景，应用南京农业大学国家
13、信息农业工程技术中心研发的农田物联网设备CGMD-502采集双季稻冠层植被指数。通过分析植被指数及相关农学参数对不同程度缺氮和干旱处理的响应，探究农田物联网设备诊断双季稻缺氮和干旱胁迫的能力及其替代农学参数指导双季稻生产的实际应用效果，以期为双季稻生长无损监测诊断及智慧管理提供技术支持。1 材料与方法1.1 试验设计试验I于2019年311月在江西省新干县界埠镇（115 21 4 E，27 45 18 N）进行。试验田耕作层土壤的基本信息为：全氮2.05g/kg、碱解氮127.0mg/kg、速 效 钾121.01mg/kg、速 效 磷14.50mg/kg、有机质28.00g/kg。采用裂区设计
14、，主区为2个水分处理，副区为3个氮肥水平。水分处理在早、晚稻试验中的设置相同，其中干旱处理(D)从孕穗期开始断水，然后利用雨水灌溉直至成熟；常规处理(CKw)为全生育期常规灌溉。早稻试验品种为早籼618，3个氮肥水平分别为纯氮0kg/hm2（重度缺氮，N0）、75kg/hm2（轻度缺氮，N1）和150kg/hm2(正常施氮，CKn)。播种、移栽、收获时间分别为3月24日、4月23日、7月28日；晚稻试验品种为百香优，3个氮肥水平分别为纯氮0kg/hm2（重度缺氮，N0）、90kg/hm2（轻度缺氮，N1）和180kg/hm2（正常施氮，CKn），播种、移栽、收获时间分别为6月24日、7月23日
15、、10月28日。早、晚稻均3次重复，小区的长宽分别为6m4m，独立排灌。氮肥用尿素，施肥比例为基肥40%、分蘖肥30%、穗肥30%；基肥除氮肥外，同时施用钙镁磷肥(P2O5：75kg/hm2）和氯化钾(K2O：150kg/hm2)。其他栽培管理措施与当地高产栽培的相同。试验于2020年311月在江西省农业科学院高安试验基地(115 12 15 E，28 25 27 N)进行。试验田耕作层土壤的基本信息为：全氮2.53g/kg、硝态氮1.04mg/kg、有效磷16.78mg/kg、速效钾120.14mg/kg、有机质38.80g/kg。与2019年试验的设置相同，采用裂区设计，主区为2个水分处理
16、，副区为3个氮肥水平。早、晚稻干旱处理(D)从孕穗期开始断水，然后利用雨水灌溉直至成熟，常规处理(CKw)为全生育期常规灌溉。早稻试验品种为中嘉早17，3个氮肥水平分别为纯氮0kg/hm2（重度缺氮，N0）、75kg/hm2（轻度缺氮，N1）和150kg/hm2（正常施氮，CKn)，播种、移栽、收获时间分别为3月25日、4月25日、7月16日。晚稻试验品种为泰优航1573，3个氮肥水平分别为纯氮0kg/hm2（重度缺氮，N0）、90kg/hm2（轻度缺氮，N1）和180kg/hm2（正常施氮，CKn)，播种、移栽、收获时间分别为6月28日、7月23日、11月3日。早、晚稻均3次重复，小区长宽分别为6m5m，独立排灌。氮、磷、钾肥运筹方式及其他栽培管理措施与试验I相同。1 期曹中盛等：基于农田物联网设备CGMD-502的双季稻缺氮和干旱胁迫诊断研究31.2 数据获取1.2.1 取样测试安排 于早、晚稻分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期、齐穗期和灌浆期，选择晴朗、无风或微风天气测量每个小区的冠层植被指数，在每个小区选择4株长势一致的健康植株带回实验室测定叶片色素含量(SPAD值)和叶面积指数(
