熱點
小麥含氮量只能用哨-21的10m波段
在冠層水平上準確估計了小麥氮含量。
像素內的異質性影響GAI估計精度。
紅邊帶增加了生長季節的GAI估計精度。

摘要
在農業系統中，減少氮輸入是最常見的調整環境氮輸入的方法之一。這種調整通常與基于作物冠層（分別為NC和CNC）中臨界和實際吸收氮（kg/ha）概念的氮營養指數（NNI）有關。因此，基于免費提供的衛星圖像，在大面積范圍內準確估計NC和CNC是需要解決的關鍵問題。本研究基于農民田地的大量數據集，強調了高度相關性（R2） = 用人工神經網絡（ANN）從Sentinel-2（S2）反演的小麥CNC和冠層葉綠素含量（CCC）之間的差異為0.90）。估計值與4和21kg/ha（取決于生長階段）的誤差有關，這是評估NNI的一個有前景的結果。這個結果有四個主要結果：（i）在樹冠水平上工作的重要性；（ii）與所考慮品種的關系的獨立性；（iii）關系對成長階段的依賴性；以及（iv）僅使用10個 M S2波段，為精準農業開辟道路。同時，研究了與CNC和NC相關的三個生物物理變量（BV）的估計精度，即綠地指數（GAI）、葉片葉綠素含量（Cab）和CCC。從這一分析中，對紅邊帶的附加值進行了量化，以改進對3個感興趣BV的估計，以及與現場異質性相關的性能降低。

關鍵詞：氮含量，冠層葉綠素含量，人工神經網絡，紅邊帶，哨兵-2，縮放問題，集約種植制度



Retrieval of the canopy chlorophyll content from Sentinel-2 spectral bands to estimate nitrogen uptake in intensive winter wheat cropping systems
Highlights
The wheat nitrogen content can be estimated only with the 10 m bands of Sentinel-2.
The wheat nitrogen content is accurately estimated at the canopy level.
Within-pixel heterogeneity affects the GAI estimation accuracy.
The red-edge bands increase the GAI estimation accuracy along the growing season.

Abstract
One of the most common approaches to reducing the environmental impact of nitrogen (N) fertilisation in intensive agrosystems is to adjust the N input of the crop requirement. This adjustment is frequently related to the nitrogen nutrition index (NNI) based on the concepts of the critical and actual N absorbed (kg/ha) in the crop canopy (respectively, NC and CNC). Accurate estimation of the NC and CNC at the field scale over large areas based on freely available satellite imagery is thus a key issue to address. Relying on a large dataset of farmers' fields, this study highlights the high correlation (R2 = 0.90) between the wheat CNC and canopy chlorophyll content (CCC) retrieved from Sentinel-2 (S2) with an Artificial Neural Network (ANN). The estimation is related to errors of 4 and 21 kg/ha (depending on the growing stage), which is a promising result for evaluating the NNI. There are four major outcomes from this result: (i) the importance of working at the canopy level; (ii) the independence of the relationship to the considered cultivars; (iii) the dependence of the relationship on the growing stage; and (iv) the potential to use only the 10 m S2 bands, opening the way for precision agriculture. In parallel, estimation accuracies were investigated for the three biophysical variables (BV) related to the CNC and NC, i.e., the green area index (GAI), leaf chlorophyll content (Cab) and CCC. From this analysis, the added value of the red-edge bands for improving the estimation of the 3 BVs of interest was quantified as was the performance reduction related to the field heterogeneity.

Keywords
Nitrogen content
Canopy chlorophyll content
Artificial neural network
Red-edge bands
Sentinel-2
Scaling issue
Intensive cropping systems

Dualex是一款源自于法國國家科學院 (CNRS)及巴黎第十一大學技術，由奧地利PESSL公司生產（原法國Force-A公司）開發的新型多功能葉片測量儀。它可同時準確測量葉片的葉綠素含量、葉片表層的類黃酮和花青素含量，適用于植物生理學和農學（如水稻葉綠素濃度，玉米氮素狀況，葡萄藤等）相關研究。其測量對象可以是單子葉植物，雙子葉植物或多年生植物。這款設備簡單易用，可進a行實時和非破壞性測量。由于不需要校準標定和事先的樣品制備，測量工作可在實驗室或現場完成。此外，該設備在各種溫度的和環境光照條件下均可正常使用。系統采用專利設計，光學傳感器可進行簡單、快速、無損測量葉片中的葉綠素、多酚以及花青素。

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