于 靜 李 斐 樊明壽*

（1 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學農(nóng)學院，內(nèi)蒙古呼和浩特 010019；2 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學生態(tài)環(huán)境學院，內(nèi)蒙古呼和浩特 010019）

我國是世界上氮肥生產(chǎn)量及消費量最大的國家（Smil，2002），年用量幾乎占全世界總用量的30%（FAO，2010）。長期以來，我國馬鈴薯（Solanum tuberosumL.）生產(chǎn)特別偏重于氮肥的施用，普遍認為氮肥用量越多馬鈴薯的產(chǎn)量越高，因此氮肥的投入持續(xù)增加。然而對于馬鈴薯來說，氮肥過量不僅不能繼續(xù)增加馬鈴薯塊莖的產(chǎn)量，反而會引起莖葉徒長，進一步造成塊莖淀粉、干物質(zhì)含量以及比重等品質(zhì)指標的下降和薯塊大小不均，商品率也相應下降（Alva et al.，2011）。張朝春等（2005）在內(nèi)蒙古和河北部分地區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)，比傳統(tǒng)的氮肥投入量減少40%，馬鈴薯的產(chǎn)量沒有明顯的降低，說明在內(nèi)蒙古地區(qū)馬鈴薯的氮肥施用量遠遠超過馬鈴薯的實際氮肥需求量。內(nèi)蒙古是中國重要的馬鈴薯生產(chǎn)地區(qū)，其氮肥利用率低于20%（鄭海春，2007），比小麥、玉米、水稻三大作物的平均氮肥利用率（27.5%）低（張福鎖 等，2007）。由于馬鈴薯是典型的淺根系作物，根系主要分布在30～40 cm 土層內(nèi)，因此即便采用噴灌等灌溉方式，也有相當部分的硝態(tài)氮淋洗到根層以下，成為無效氮，甚至是污染源。許來生等（2004）在內(nèi)蒙古馬鈴薯主產(chǎn)區(qū)武川—四子王旗地區(qū)地下水的調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，該地區(qū)的民用淺井水NO3- 濃度平均值達87.35 mg·L-1，在武川縣的張正恒民用淺井水NO3-濃度最高竟達360 mg·L-1，遠遠高于我國生活飲用水標準88.53 mg·L-1（GB/T 14848-1993），為飲用水標準的4 倍之多。號稱中國薯都的烏蘭察布是內(nèi)蒙古馬鈴薯主產(chǎn)區(qū)，多為砂性土壤，保水保肥能力差。內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學馬鈴薯高產(chǎn)高效創(chuàng)新團隊在武川縣的初步研究表明，常規(guī)管理措施下的薯田由淋洗造成的硝態(tài)氮損失每公頃可達180 kg（待發(fā)表）。在馬鈴薯氮肥管理中，除施用量過多外，還存在追肥時期不合理，施肥量與作物需求量不協(xié)調(diào)的問題。為實現(xiàn)馬鈴薯養(yǎng)分需求與來自土壤、環(huán)境和肥料的養(yǎng)分資源供應在空間上的一致和在時間上的同步，氮素營養(yǎng)診斷是基本前提。通過快速的氮營養(yǎng)診斷提高養(yǎng)分利用效率，最終實現(xiàn)馬鈴薯的高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)和環(huán)境相協(xié)調(diào)土壤無機氮測試進行氮肥推薦的方法是由Wehrmann 等（1982）建立起來的，追肥前測試土壤硝態(tài)氮含量可以有效地區(qū)分地塊的肥力高低指導追肥，從而提高氮肥利用率（Hartz et al.，2006），但是存在實時性差、耗時耗力等缺點而很少被農(nóng)民用于指導施肥（Jemison & Lytle，1996；Ma et al.，2007）。隨著遙感測試技術的發(fā)展，一些傳感器應運而生，使植株的氮素營養(yǎng)快速光譜檢測成為可能。目前發(fā)展了許多手持式作物冠層傳感器，其中美國奧克拉荷馬大學和Ntech 公司共同研發(fā)的主動作物冠層傳感器GreenSeeker 對作物進行氮素營養(yǎng)診斷具有實時性好、無損測試、操作簡單、受天氣因素影響小等優(yōu)點。與傳統(tǒng)的診斷方法相比，遙感技術能獲取更大量的信息且更為快速和省時省力。據(jù)有關報道，在加拿大、墨西哥、澳大利亞等國家主動作物冠層傳感器GreenSeeker 在小麥、玉米、棉花、甜菜等作物上應用，并取得良好的效果（Raun et al.，2002；Phillips et al.，2004；Zillmann et al.，2006）。本文擬對近年來國內(nèi)外GreenSeeker 在氮素營養(yǎng)診斷上的應用進行綜述，并分析其在馬鈴薯氮素營養(yǎng)診斷中應用的可能性。

1 GreenSeeker 進行氮素營養(yǎng)診斷的原理

1.1 基于GreenSeeker 進行氮素營養(yǎng)診斷的植物生理基礎

當作物氮素虧缺時不僅會引起葉片顏色變化，而且葉片厚度以及形態(tài)結(jié)構(gòu)等都發(fā)生一系列變化，導致光譜吸收、反射和透射特性的變化，從而為基于光譜反射特征對作物氮素狀況進行實時監(jiān)測和快速診斷提供理論基礎（Olfs et al.，2005）。研究表明，缺氮植物比施氮植物在整個可見光波段反射的光都要多（Al-Abbas et al.，1974；Blackmer et al.，1994）。與葉片葉綠色儀相比，這種方法可以預測整個田塊作物冠層氮素營養(yǎng)狀況，而不僅僅是植株頂部葉片（Goffart et al.，2008）。植物葉片葉綠素含量影響植物對綠光、藍光和紅光的吸收反射（Gates et al.，1965），Wood 等（1992）研究發(fā)現(xiàn)葉綠素含量與植株氮素水平相關性好，因此可以利用植株對光的吸收和反射來判斷植株的氮素營養(yǎng)狀況。到達地表的太陽光波長大約是300 nm 的紫外光至2 600 nm 的紅外光，其中只有波長在400～700 nm 之間的光為可見光（郭曼，2006）。葉綠素吸收光譜最強的吸收區(qū)有兩個：一個在波長為640～660 nm 的紅光部分，另一個在波長為430～450 nm 的藍紫光部分（潘瑞熾，2004）。葉片對于藍光（400～500 nm）的吸收是由于葉綠素和胡蘿卜素的存在，對于紅光（600～670 nm）的吸收是由于葉綠素的存在，因此綠色植物對于紅光和藍光反射減少（Goffart，2008）。

圖1 氮肥對作物冠層光譜反射的影響（Olfs et al.，2005）

1.2 GreenSeeker 的工作原理

遙感在作物營養(yǎng)診斷和推薦施肥方面的應用主要是通過分析作物葉片及其冠層的光譜特征進行的。由于藍光的吸收峰和胡蘿卜素的吸收峰發(fā)生重疊，所以藍光一般不作為葉綠素的估算（Sims ＆ Camom，2002）。GreenSeeker 設有兩個發(fā)光二極管發(fā)射（650±10）nm 的紅光和（770±15）nm 的近紅外光，這兩種光的一部分被二極管檢測器接受作為原始的入射光，另一部分照射到目標植物反射后被反射光檢測器接受，然后與入射光一起進入二極管多路調(diào)制器，經(jīng)過模塊轉(zhuǎn)換進入計算機，再通過特定的軟件計算得到歸一化植被指數(shù)（NDVI）和比值植被指數(shù)（RVI）。

NDVI 是多種植被指數(shù)中應用最為廣泛的一種，表示植物生長狀態(tài)及植被空間分布密度，比值限定在（-1，1）范圍內(nèi)，植物的NDVI 值大于0。其公式為NDVI=（Rnir-Rred）/（Rnir+Rred）（Lichtenthaler et al.，1996），其中Rnir為近紅外光反射率，Rred為紅光反射率。NDVI 指示植物生長勢的強弱，受植株生物量、葉片葉綠素含量等因素的綜合影響。GreenSeeker 每秒輸出10個讀數(shù)，傳感器離作物冠層的高度規(guī)定在60～100 cm 之間，并且與地面平行，傳感器當時所發(fā)出的光掃描面積為0.6 m×0.01 m。由于GreenSeeker 有自己的主動光源，因此可以在光照不足、多云的天氣條件下甚至夜晚都能進行實時測定。奧克拉荷馬大學的科研人員在開發(fā)GreenSeeker的同時還建立了其在作物施肥的關鍵生育時期預測產(chǎn)量來實時地推薦氮肥施用量。這個算法具體為：①首先建立一個高氮區(qū)（N-rich strip），目的是測定作物對氮肥的反應。②在作物施肥的關健生育時期（如冬小麥：返青-拔節(jié)；馬鈴薯：塊莖形成—膨大期）利于GreenSeeker 測定NDVI。③把測得的NDVI 代入生育前期產(chǎn)量預測方程YP=f（NDVI作物生育關健時期），計算追氮區(qū)產(chǎn)量YP0。④計算反應指數(shù)RI=NDVI高N/ NDVI追N，反應指數(shù)是對追氮去增產(chǎn)潛力的表征，如反應指數(shù)為1.3，說明通過追施氮肥可以有30%的增產(chǎn)潛力。⑤ 預測高氮區(qū)的作物產(chǎn)量：YPN=YP0×RI。⑥ 氮肥推薦量=（高氮區(qū)產(chǎn)量-追氮區(qū)產(chǎn)量）×N%/肥料利用率（Li et al.，2008）。

2 GreenSeeker 國內(nèi)外應用現(xiàn)狀

2.1 國外研究進展

遙感起源于20 世紀60年代，它是一種遠離目標，通過非直接接觸而測量、判定和分析目標的技術（閻雨 等，2004）。作物主動冠層傳感器GreenSeeker 應用較為廣泛，并且在大面積的農(nóng)田上進行了驗證（Shanahan et al.，2007），但是國內(nèi)外研究其在馬鈴薯氮素推薦施肥上的應用甚少。Bowen 等（2005）發(fā)現(xiàn)在馬鈴薯封壟前利用GreenSeeker 可以進行氮素營養(yǎng)診斷，但是并未建立基于 GreenSeeker 的馬鈴薯推薦施肥的算法，仍有待于進一步的試驗完善。然而，GreenSeeker 在大田作物小麥、玉米上應用比較成熟，如Raun 等（1999）、Kaun 等（2002）分別利用GreenSeeker 對小麥進行產(chǎn)量預測，與傳統(tǒng)施肥相比，在生育關鍵時期推薦施肥可以使氮肥利用率提高15%。在玉米上Ma 等（2005）、Shaver 等（2007）的研究證明，隨著玉米生育時期NDVI 值的變化可以對玉米氮素營養(yǎng)狀況進行評估，進而指導施肥。但是當作物的生物物理和生物化學變量達到一定的閾值后就變得不敏感，產(chǎn)生“飽和現(xiàn)象”（Li et al.，2008）。Phillips 等（2004）利用GreenSeeker 對冬小麥追施氮肥，與當?shù)貥藴实牡释扑]方法相比每公頃減少11 kg 氮且沒有減產(chǎn)，驗證了Raun（2005）的試驗結(jié)果，即使用GreenSeeker 對作物進行實時的氮素營養(yǎng)診斷和氮肥管理可以減少氮肥用量，同時提高氮素利用效率。同時發(fā)現(xiàn)當冬小麥地上部分蘗密度達到1 053 蘗·m-2時NDVI 達到飽和。Heege 等（2008）研究發(fā)現(xiàn)，當常規(guī)密度下的作物葉面積指數(shù)達到8.0 時就會發(fā)生NDVI 飽和。當植株地上部生物量和葉面積指數(shù)達到一定值時，紅光反射率趨于飽和（Hatfield et al.，2008；Mistele ＆ Schmidhalter，2008）。Li 等（2010）發(fā)現(xiàn)當冬小麥地上部吸氮量達131 kg·hm-2或者生物量達到3 736 kg·hm-2時NDVI 達到飽和，并提出了解決的方法，比值植被指數(shù)RVI 與地上部吸氮量和生物量呈線性相關關系，且并未發(fā)現(xiàn)飽和現(xiàn)象，說明RVI 可以更好地預測冬小麥的氮素狀況，解決了NDVI 在對冬小麥進行氮素營養(yǎng)診斷時發(fā)生飽和的問題。Marisol（2010）發(fā)現(xiàn)利用GreenSeeker 測出的NDVI 值可以分辨出棉花的不同品種，這是源于不同品種有不同的植株形態(tài)，同時NDVI 值可以識別棉花的不同氮肥需求，缺氮地塊NDVI 值也相對較低。但是在棉花生長前期由于種植行距較大，NDVI 值受土壤因素的影響較大，隨著棉花植株的生長地上部覆蓋度變大這種影響也隨之減小。

2.2 國內(nèi)研究進展

目前國內(nèi)的研究大多集中于小麥、玉米等大田作物的氮素養(yǎng)分管理上，且許多研究僅證明利用主動作物冠層傳感器GreenSeeker 能夠?qū)π←湣⒂衩椎茸魑镞M行氮肥營養(yǎng)診斷并確定診斷時期等，并未建立基于GreenSeeker 的小麥、玉米等作物追肥的算法（郭建華 等，2008；盧艷麗 等，2008；胡昊 等，2010），也未見利用GreenSeeker 對馬鈴薯進行氮素營養(yǎng)診斷的相關報道。盧艷麗等（2008）確定玉米利用GreenSeeker 監(jiān)測玉米冠層時對不同氮素處理響應最敏感的時期是在喇叭口期，NDVI 值與葉綠素含量及全氮含量具有顯著的直線相關性，利用GreenSeeker 監(jiān)測玉米葉綠素含量或氮素狀況進而指導施肥切實可行；郭建華等（2008）利用GreenSeeker 對玉米進行氮素營養(yǎng)診斷，發(fā)現(xiàn)NDVI 值不但能夠反映玉米生長的規(guī)律，同時由于NDVI 值與玉米對氮素吸收的良好相關性，也可以較好地反映玉米氮素營養(yǎng)狀況，玉米大喇叭口期的NDVI 值與玉米產(chǎn)量符合線性加平臺的模型關系。當施肥量為300 kg·hm-2時NDVI 值達到最高，超過最大產(chǎn)量施肥量時，雖然氮肥用量增加，但是NDVI 值并不再增加，即此時NDVI 值達到飽和。但僅發(fā)現(xiàn)此現(xiàn)象并沒有給出解決此問題的方法。胡昊等（2010）的研究發(fā)現(xiàn)，NDVI 值與產(chǎn)量在一定條件下呈線性關系，并且估算模型均達到了極顯著水平，這與郭建華等（2008）在玉米的研究結(jié)論基本一致且不同氮素處理冬小麥冠層NDVI 值在抽穗期差異最大。Li 等（2009）建立了基于NDVI 值的產(chǎn)量預測模型，并根據(jù)所建立的預測模型計算出條件產(chǎn)量下的氮肥施用量，與農(nóng)民的習慣施肥量相比，基于作物冠層傳感器的氮肥管理策略顯著地減少了氮肥的使用量、0～90 cm 的土壤無機氮殘留量和氮的表觀損失量，但是并沒有顯著地降低產(chǎn)量。同時 Li 等（2010）利用Quickbird 寬波段植被指數(shù)的研究表明，在冬小麥抽穗之前利用比值植被指數(shù)RVI可以更好預測植株吸氮量，解決了利用NDVI 對冬小麥進行氮素營養(yǎng)診斷時當NDVI 在0.8～0.9 時達到飽和的問題。

3 GreenSeeker 在馬鈴薯氮素營養(yǎng)診斷中應用的可行性

利用主動作物冠層傳感器對作物進行氮素營養(yǎng)診斷，同時進行推薦追肥已經(jīng)在大田作物上研究和應用較多，國外已經(jīng)建立了基于 GreenSeeker 的推薦施肥的各種算法并應用在生產(chǎn)中（Flowers et al.，2001；Raun et al.，2005；Shanahan et al.，2007）。優(yōu)點就是可以實時準確且大面積應用，缺點是隨著作物地上部生物量的增加NDVI 值易達到飽和，從而無法進行氮肥的推薦，但是國外專家也給出了解決方法。然而對于馬鈴薯的研究仍處于起步階段，國內(nèi)外研究甚少。國外僅有研究證明GreenSeeker 可以識別出不同氮肥水平下的馬鈴薯植株，但是具體算法仍未給出。基于GreenSeeker 對大田作物的成功準確診斷，對于馬鈴薯氮素營養(yǎng)水平的診斷是否同樣適用？馬鈴薯區(qū)別于其他大田作物，隨著生育期的進行馬鈴薯植株地上部生物量達到一定值時發(fā)生封行現(xiàn)象，隨之而來的是NDVI 的飽和現(xiàn)象。能否利用同樣的方法解決飽和問題不得而知。同時馬鈴薯在塊莖形成期和膨大期地上部的馬鈴薯花是否影響NDVI 對植株氮素營養(yǎng)的診斷也是亟待解決的問題。因此對于GreenSeeker 在馬鈴薯上的應用研究有待于進一步挖掘。開展相關的氮肥梯度、追肥試驗，建立基于GreenSeeker 的馬鈴薯氮肥推薦算法，同時建立驗證試驗、驗證該算法從而推廣到實際馬鈴薯生產(chǎn)中，具體算法如下：①首先建立一個高氮區(qū)（N-rich strip），目的是測定作物對氮肥的反應。②在馬鈴薯施肥的關健生育時期塊莖形成期利用GreenSeeker 測定歸一化植被指數(shù)（NDVI）。③把測得的歸一化植被指數(shù)NDVI 代入生育前期產(chǎn)量預測方程YP=f（NDVI塊莖形成期），計算追氮區(qū)產(chǎn)量YP0。④計算反應指數(shù)RI=NDVI高N/NDVI追N。⑤ 預測高氮區(qū)的作物產(chǎn)量：YPN=YP0×RI。⑥ 氮肥推薦量=（高氮區(qū)產(chǎn)量-追氮區(qū)產(chǎn)量）×N%肥料利用率。同時還要結(jié)合Li 等（2010）、Erdle 等（2011）的研究結(jié)果，克服馬鈴薯生育時期NDVI 飽和的問題，建立一套完善的基于GreenSeeker 的馬鈴薯氮肥推薦體系。

郭建華，王秀，孟志軍，趙春江，宇振榮，陳立平．2008．主動遙感光譜儀GreenSeeker 與SPAD 對玉米氮素營養(yǎng)診斷的研究．植物營養(yǎng)與肥料學報，14（1）：43-47．

郭曼．2006．不同營養(yǎng)水平農(nóng)作物光譜特性研究〔碩士論文〕．楊凌：西北農(nóng)林科技大學.

胡昊，白由路，楊俐蘋，盧艷麗，王磊，王賀，王志勇．2010．基于SPAD-502 與GreenSeeker 的冬小麥氮營養(yǎng)診斷研究．中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學報，18（4）：748?752．

盧艷麗，白由路，楊俐蘋，王磊．2008．利用GreenSeeker 法診斷春玉米氮素營養(yǎng)狀況的研究．玉米科學，16（1）：111-114．

潘瑞熾．2004．植物生理學．5 版．北京：高等教育出版社：62-63．

許來生．2004．內(nèi)蒙古武川—四子王旗地區(qū)地下水中的NO-3污染．鈾礦地質(zhì)，20（4）：251-256．

閻雨，陳圣波，田靜，譚笑平．2004．衛(wèi)星遙感估產(chǎn)技術的發(fā)展與展望．吉林農(nóng)業(yè)大學學報，26（2）：187-191，196．

張朝春，江榮風，張福鎖，王興仁．2005．氮磷鉀肥對馬鈴薯營養(yǎng)狀況及塊莖產(chǎn)量的影響．中國農(nóng)學通報，21（9）：279-283．

張福鎖，崔振嶺，王激清，李春儉，陳新平．2007．中國土壤和植物養(yǎng)分管理現(xiàn)狀與改進策略．植物學通報，24（6）：687-694．

鄭海春．2007．內(nèi)蒙古自治區(qū)化肥施用現(xiàn)狀調(diào)研與化肥利用率的研究〔碩士論文〕．呼和浩特：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學．

張永明．2007．天水市氮肥利用率現(xiàn)狀及變化趨勢分析．土壤肥料，（7）：44-45．

Al-Abbas A H，Barr R，Hall J D，Crane F L，Baumgardner M F．1974．Spectra of normal and nutrient-deficient maize leaves．Agron J，66：1-20．

Alva A，F(xiàn)an Mingshou，Chen Qing，Rosen C，Ren Huiqin．2011．Improving nutrient-use efficiency in Chinese potato production：experiences from the United States．Journal of Crop Improvement，25：46–85．

Blackmer T M，Schepers J S，Varel G E．1994．Light reflectance compared with other nitrogen stress measurements in corn leaves．Agro J，86：934-938．

Bowen T R，Hopkins B G，Ellsworth J W，Cook A G，F(xiàn)unk S A．2005．In-season variable rate N in potato and barley production using optical sensing instrumentation．Western Nutrient Management Conference．Salt Lake City，UT．

Erdle K，Mistele B，Schmidhalter U．2011．Comparison of active and passive spectral sensors in discriminating biomass parameters and nitrogen status in wheat cultivars．Field Crops Research，124：74-84．

FAO．2010．FAO Statistical Databases．http://faostat.fao.org．

Flowers M，Weisz R，Heiniger R．2001．Remote sensing for winter wheat tiller density for early nitrogen application．Agron J，93：783-789.

Gates D M，Keegan H J，Schleter J C，Weidner V R．1965．Spectral properties of plants．Applied Optics，41：11–20．

Goffart J P，Olivier M，F(xiàn)rankinet M．2008．Potato crop nitrogen status assessment to improve N fertilization management and efficiency：Past–present–future．Potato Res，51：355-383．

Hatfield J L，Gitelson A A，Schepers J S，Walthall C L．2008．Application of spectral remote sensing for agronomic decisions．Agron J，100：117-131．

Hartz T K．2006．Vegetable production best management practices to minimize nutrient loss．Horttechnology，16：398–403．

Heege H J，Reusch S，Thiessen E．2008．Prospects and results for optical systems for site-specific on-the-go control of nitrogen-top-dressing in Germany．Prec Agri，9：115-131．

Jemison J M，Lytle D E．1996．Field evaluation of two nitrogen testing methods in Maine．J Prod Agric，9：108–113．

Lichtenthaler H K，Gitelson A，Lang M．1996．Non-destructive determination of chlorophyll content of leaves of a green and an aurea mutant of tobacco by reflectance measurements．Journal of Plant Physiology，148：483–493．

Li F，Gnyp M L，Jia L，Miao Y，Yu Z，Koppe W，Bareth G，Chen X，Zhang F．2008．Estimating N status of winter wheat using a handheld spectrometer in the North China Plain．Field Crops Res，106：77–85．

Li F，Miao Y，Zhang F，Cui Z，Li R，Chen X，Zhang H，Schroder J，Raun W R，Jia L．2009．In-season optical sensing improves nitrogen-use efficiency for winter wheat．Soil Sci Soc Am J，73：1566–1574．

Li F，Miao Y X，Chen X P，Zhang H L，Jia L L，Bareth G．2010．Estimating winter wheat biomass and nitrogen status using an active crop sensor．Intel Autom Soft Comput，16：1221–1230．

Ma B L，Subedi K D，Costa C．2005．Comparison of crop-based indicators with soil nitrate test for corn nitrogen requirement．Agron J，97（2）：462-471．

Ma B L，Subedi K D，Zhang T Q．2007．Pre-sidedress nitrate test and other crop based indicators for fresh market and processing sweet corn．Agron J，99：174–183．

Marisol B R．2010．Monitoring nitrogen levels in the cotton canopy using real-time active-illumination spectral sensing．Tennessee，USA：University of Tennessee．

Mistele B，Schmidhalter U．2008．Spectral measurements of the total aerial N and biomass dry weight in maize using a quadrilateral-view optic．Field Crops Res，106：94–103．

Olfs H W，Blankenau K，Brantrup F，J?rg Jasper，Link A，Lammel J．2005．Soil-and-plant-based nitrogen-fertilizer recommendations in arable farming．J Plant Nutr Soil Sci，168：414-431．

Phillips S B，Keathey D A，Warren J G．2004．Estimating winter wheat tillering desity using spectral reflectance sensors for early-spring，variable-rate nitrogen application．Agron J，96：591-600．

Raun W R，Johnson G V．1999．Improving nitrogen use efficiency for cereal production．Agron J，91：357-363．

Raun W R，Solie J B，Johnson G V，Marvin L S，Robert W M，Kyle W F．2002．Improving nitrogen use efficiency in cereal grain production with optical sensing and variable rate application．Agron J，94：815-820．

Raun W R，Solie J B，Stone M L，Martin K L，F(xiàn)reeman K W，Mullen R W，Zhang H，Schepers J S，Johnson G V．2005．Optical sensor-based algorithm for crop nitrogen fertilization．Commun in Soil Sci Plant Anal，36：2759–2781．

Smil V．2002．Nitrogen and food production：proteins for human diets．Ambio，31：126-131．

Sims D A，Camom J A．2002．Relationships between leaf pigment content and spectral reflectance across a wide range of species，leaf structures and developmental stages．Remote Sens Environ，81：337-354．

Shanahan J F，Kitchen N R，Raun W R，Schepers J S．2007．Responsive in-season nitrogen management for cereals．Comput Electron Agr，61：51-62．

Shaver T M，Westfall D G，Khosla R．2007．Remote sensing of corn N status with active sensors．Western Nutrient Management Conference．Salt Lake City，UT．

Wehrmann J E，Scharpf HC，Bohmer M，Wollring J．1982．Determination of nitrogen fertilizer requirements by nitrate analysis of soil and of plant．Plant Nutrition Colloquium．Coverntry，United Kingdom．

Wood C W，Reeves D W，Duffield R R，Edmisten K L．1992．Field chlorophyll measurements for evaluation of corn nitrogen status．Journal of Plant Nutrition，15：487–500．

Zillmann E S，Graeff J，Link Batchelor W D，Claupein W．2006．Assessment of cereal N requirement derived by optical on-the-go sensors heterogeneous soils．Agron J，98：682-690．