1. 本选题研究的目的及意义

氮是水稻生长发育必需的重要营养元素之一，对水稻的产量和品质起着至关重要的作用。

然而，传统的氮肥施用方式存在着利用率低、环境污染等问题，因此，如何实现水稻氮肥的精准施用，提高氮肥利用效率，减少环境污染，是水稻种植过程中亟待解决的关键问题。

高光谱遥感技术作为一种快速、无损、多参数的监测手段，能够有效地获取作物的冠层信息，反演作物的生长状况、养分含量等重要参数，为实现水稻氮肥的精准施用提供了新的技术手段。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，高光谱遥感技术在作物生长监测、养分诊断、病虫害识别等方面得到了广泛应用，并取得了显著成效。

国内外学者利用高光谱遥感技术对水稻氮素状况进行了大量的研究，主要集中在以下几个方面：

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将针对水稻氮素营养精准管理的需求，利用高光谱遥感技术，对不同生育时期下水稻氮胁迫进行监测和诊断。

1. 主要内容

1.分析不同生育期、不同氮胁迫水平下水稻冠层光谱反射率的变化特征，揭示水稻在不同生育时期对氮胁迫的光谱响应差异。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究与模型构建相结合的方法，具体步骤如下：1.实验设计与数据采集(1)田间实验：选择典型水稻种植区，设置不同氮肥处理，进行田间试验，采集不同生育时期、不同氮胁迫水平下水稻的冠层光谱数据和叶片生理指标数据。

(2)数据预处理：对采集到的高光谱数据进行辐射校正、几何校正、噪声去除等预处理，消除无关因素的影响。

2.水稻氮胁迫光谱特征分析(1)分析不同生育时期、不同氮胁迫水平下水稻冠层光谱反射率的变化特征，揭示水稻在不同生育时期对氮胁迫的光谱响应差异。

5. 研究的创新点

1.结合水稻不同生育时期，分析其在氮胁迫下的光谱响应差异，为精准监测水稻氮素状况提供更精细化的依据。

2.综合利用多种机器学习算法，构建高精度、强泛化能力的水稻氮素营养诊断模型，提高模型的实用价值。

3.将高光谱遥感技术与水稻氮肥精准管理相结合，探索基于高光谱遥感的水稻氮素营养精准管理新方法，为实现农业绿色发展提供技术支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 彭杰,田永超,刘立文,等.水稻氮素营养诊断方法研究进展[j].中国农业科学,2020,53(12):2561-2578.

[2] 张玉,周文佐,周清,等.水稻氮素遥感监测研究进展与展望[j].农业工程学报,2017,33(14):153-164.

[3] 刘立文,彭杰,田永超,等.水稻氮素营养诊断方法研究进展[j].植物营养与肥料学报,2019,25(03):502-516.