水稻叶片无损监测及精准施肥技术研究

张玉屏 张义凯 王亚梁 陈惠哲 向镜 朱德峰 王军可 周涛 河野元渡桥啓介 崔明达

（1 中国水稻研究所/水稻生物学国家重点实验室，杭州310006；2 佐竹机械（苏州）有限公司，江苏 苏州215129；3 佐竹公司，日本广岛739-8602；第一作者：cnrrizyp@163.com）

1 水稻叶片无损监测及精准施肥技术的研究背景与意义

米饭在日本的美食制作中，起到了至关重要的作用，被称为寿司的灵魂，所以日本人对米饭始终都有极高的要求，从种植生产、储藏到烹煮，每一步都在追求极致。随着现代信息及物流的发达，日本大米通过各种渠道进入了我国市场，日本米饭的美味也被广大消费者认可，其大米的食味值大多高于国内品种。其实，我们国家也有很多优良的水稻品种，但能与日本大米食味媲美的却不多[1]。决定大米食味值的3 个主要因素是蛋白质含量、直链淀粉含量和水分，其中蛋白质含量和直链淀粉含量又占主导地位。日本食味品质好的大米其蛋白质含量在6%～7%之间，而我国大米的蛋白质含量普遍偏高，绝大部分都在8%以上，蛋白质含量过高是食味下降的直接因素，而蛋白质含量与水稻种植过程中的穗肥用量息息相关[2-3]。

随着我国社会经济的发展和城乡居民生活水平的提高，对稻米的需求已由数量型向品质型及食味型转变，优质食味水稻越来越受到人们的关注。影响稻米品质的因素除了与品种本身遗传特性有关外，还与栽培技术中肥料施用息息相关，特别是穗肥的用量。水稻生产中氮素是水稻必需的营养元素之一。氮肥施用不当，不仅影响食味品质，而且生产成本提高，病虫害增多和污染环境，同时造成土壤耕性变差，加重对水稻产量及品质的影响[4-5]。采用稻叶无损监测，以期解决水稻穗期肥料合理施用提高食味品质问题。精准施用穗肥，为水稻产业提质增效精准施肥及优质稻米产业化提供新方法和新技术，期望在保证最佳经济效益的前提下，为提高当地水稻的生产效益提供科学的技术支撑。

本研究采用稻叶测氮仪对水稻倒4 叶位的叶片进行无损监测，及时获取水稻生长过程中的叶片氮素含量，并根据3 个目标值——高产、品质、高产品质均衡，构建叶片含氮量与目标值之间的施肥诊断数据库，实现精准施用穗肥。面积大的田块叶片含氮量可用无人机拍摄，获取NDVI 值以及GPS 定位图片，对照NDVI值及叶片含氮量的相关关系，以实现按需定位施肥，达到提高食味品质的目标，为高产优质施肥方法提供依据，为智能化施肥提供标准参数及方法。

2 水稻叶片无损监测及精准施肥技术初步应用效果

2.1 无损监测叶片含氮量与化学测定值的相关性

与国家水稻产业技术体系嘉兴综合试验站、金华综合试验站及佐竹公司联合开展4 年的研究，研发适于中国应用的稻叶测氮仪CCN，通过该仪器无损监测测定值及取样开氏定氮仪化学测定值反复验证，大规模试验数据的采集，建立籼稻、粳稻、籼粳杂交稻的仪器无损测定模式，使观测值与化学测定值相一致，能实现真正意义上的无损监测（图1）。

图1 不同类型品种叶片含氮量

表1 穗分化期无损监测倒4 叶含氮量 （%）

表2 无损监测值与施肥数据库的初步框架（甬优538）

2.2 初步构建穗肥施用数据库

根据高产量型、良食味型及均衡型的目标，在穗分化期测定不同施肥条件下倒4 叶的含氮量，按照稻叶含氮量的阈值及土壤条件，构建穗肥施用数据库，精确确定穗肥施用量，为智能化施肥确定标准（表1、表2）。

2.3 初步提出水稻无损监测智能化肥料减施技术

从图2 可见，对于粳稻而言，随着施肥总量的增加，产量增加；在相同基蘖肥条件下，随着穗肥增加，产量增加；穗肥效果高于施肥总量效果，且穗肥量以2 kg/667 m2为佳。蛋白质含量随氮肥变化的趋势与产量变化趋势相同（图3），所以从产量角度来看，穗肥极其重要，肥料减施可以从基蘖肥上考虑。但从食味品质角度来看，穗肥多，蛋白质含量过高，食味品质变差（图4）。所以，肥料的施用需要产量和品质同时考虑，运用无损监测精准施肥，可以确保水稻稳产优质。

2.4 探索采用无人机肥料补施与定位施用技术

归一化植被指数即NDVI 值是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一，穗分化期水稻叶片通过无人机所获取的NDVI 值与叶片含氮量呈线性关系（图5）。探索结合CCN 无损监测、无人机的NDVI 值的获取及GPS 定位的图片拍摄，可以实现根据叶片含氮量及目标值实现大面积田块的精确施肥及补肥，达到提高食味品质及预测食味品质与市场相衔接的目标，为稻米提质增效提供新技术, 为智慧农业的发展提供新方法，为农民的增收提供新途径（图6）。无人机的应用将进一步丰富大面积田块穗肥的精确施用及精确定位补施，进而逐步实现农业生产智能化和专业化。

图2 不同穗肥条件下的水稻产量

图3 不同穗肥条件下的蛋白质含量

图4 不同穗肥条件下的食味品质

图5 水稻叶片含氮量与NDVI 值的线性关系

图6 无人机NDVI 值的获取与田间拍摄（浙江金华，2019）

3 水稻叶片无损监测及精准施肥技术要点

水稻无损监测施氮技术主要根据品种特性、气候条件及土壤条件，通过稻叶测氮仪及无人机对水稻叶片进行无损监测与施肥诊断，根据既定的产量及品质目标，精确计算穗肥的施用量，达到减肥、优质、高产（图7）。主要技术要点：

1）通过对水稻倒4 叶位叶片进行无损监测，构建穗分化期叶片含氮量的阈值，根据高产/优质目标精确定量施用穗肥，为高产优质施肥方法提供依据，为优质稻信息化智能化施肥提供标准参数。

2）水稻无人机拍摄NDVI 值的获取及GPS 定位的图片，以实现面积大的稻田按需精确施肥及补肥，达到提高食味品质及预测食味品质与市场相衔接的目标。

3）不同类型的水稻品种构建不同的施肥诊断数据库，通过CCN 的无损监测及无人机NDVI 值的获取，根据分类型监测稻叶含氮量实现穗肥的精确施用及大米食味品质的提升，为稻米提质增效提供新技术, 为智慧农业的发展提供新方法。

图7 水稻叶片含氮量无损监测与施肥诊断

4 目前存在的问题及展望

稻叶测氮仪的无损监测及无人机的光谱拍摄以实现水稻叶片无损监测精准施肥是近年来农业领域应用的新技术，是智慧农业的新起点。水稻无损监测施氮技术主要根据品种特性、气候条件及土壤条件，通过稻叶测氮仪对水稻叶片进行无损监测与施肥诊断，根据既定的产量及品质目标，精确计算穗肥的施用量，达到减肥、优质、高产。目前已在浙江、江苏、云南、吉林、黑龙江等地的水稻精准施肥中应用，为稻米的食味品质提升提供了新方法。但由于水稻品种多，区域性强，各区域土壤地力也不平衡，无损监测值与施肥数据库建设还需要进一步完善，分级标准还有待进一步细化。无人机获取NDVI 值与无损监测CCN 值的相关关系需要进一步明确，以便在应用中进一步落地，真正实现优质稻信息化、智能化施肥，为安全、优质、绿色的中高端大米的供给提供新型的技术与方法。