JIA | 石河子大学绿洲农业信息技术与智慧农业吕新教授团队:基于多叶位高光谱信息的棉花叶片钾含量估算模型
钾（K）作为一种流动性强的营养元素，可通过体内再分配动态调整棉花叶间与叶内的钾需求适应策略，这一过程间接导致不同叶位叶片钾含量（LKC，%）呈现丰缺差异。然而，受光照条件与叶龄的交互作用影响，不同叶位叶片对LKC变化的敏感程度存在显著差异，这种差异同时体现在叶片对高光谱的反射与吸收特性上。因此，如何选择最佳监测叶位是利用光谱遥感技术快速准确评估棉花LKC的一个重要因素。针对传统单叶位LKC估算模型稳定性不足、分层模型适用性有限的问题，研究团队结合棉花自上而下叶位LKC的垂直分布变化特征，创新性地提出了多叶位综合估算模型——在实现棉花LKC精准估算的同时，进一步优化了监测叶位的选择策略。
近期，石河子大学绿洲农业信息技术与智慧农业吕新教授团队完成的题为“Estimation model of potassium content in cotton leaves based on hyperspectral information of multi-leaf position”的研究在Journal of Integrative Agriculture(《农业科学学报》(英文)，JIA) 2025年11期正式发表。该研究连续2年（2020—2021年）采集了棉花蕾期、花期和铃期自上而下全部叶位主茎叶片（Li，i=1，2，3,...n）的高光谱成像数据。探明不同叶位LKC的垂直分布特征，分析不同叶位对K变化的敏感性差异以及与光谱之间的相关关系，确定最佳监测优势叶位范围；利用偏最小二乘（PLSR）、随机森林回归（RFR）、支持向量机回归（SVR）以及熵权法（EWM）分别建立了单叶位和多叶位LKC估算模型。
该研究表明棉花LKC自上而下整体呈现“先增加、后缓慢减少”的分布趋势，且不同生育期的监测优势叶位范围存在明确差异：蕾期优势叶位为L1-L5，花期为 L1-L4，铃期则收缩至L1-L2，这一规律印证了上部叶位叶片对钾变化的敏感性更强。基于优势监测叶位范围，研究进一步筛选出最佳单叶位估算模型及性能参数：蕾期、花期及铃期分别为PLSR-CARS-L4，PLSR-RF-L1及SVR-RF-L2，R2val分别为0.786，0.58及0.768，RMSEval分别为0.168，0.197及0.191；与此同时，针对三个生育期构建的多叶位综合估算模型，性能显著优于同生育期的单叶位模型，模型R2val分别为0.887，0.728和0.703；RMSEval分别为0.134，0.172和0.209。相比之下，同生育期不同监测优势单叶位模型性能差异较大，但多叶位综合模型通过整合多叶位光谱信息，有效提升了棉花LKC估算的精度与稳定性。该研究成果不仅为棉花LKC高光谱估算模型的后续研究提供理论支撑，也为田间监测中叶片叶位的选择方案设计提供指导依据。石河子大学农学院吕新教授和张泽教授为该文章共同通讯作者，石河子大学农学院姚秋双博士、王汇涵博士为该文章共同第一作者。
该研究得到了兵团领军人才计划、天山人才培训计划以及创新团队的资助。
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Estimation model of potassium content in cotton leaves based on hyperspectral information of multi-leaf position - ScienceDirectQiushuang Yao, Huihan Wang, Ze Zhang, Shizhe Qin, Lulu Ma, Xiangyu Chen, Hongyu Wang, Lu Wang, Xin Lü. 2025. Estimation model of potassium content in cotton leaves based on hyperspectral information of multi-leaf position. Journal of Integrative Agriculture, 24(11): 4225-4241.吕新教授（第三排正中间）、张泽教授（第三排右边第二）
石河子大学绿洲农业信息技术与智慧农业团队由吕新教授领衔，多年来围绕作物信息技术与智慧农业开展研究。针对棉花生产与管理成本增加、效益下降、信息智能技术相对滞后等关键技术问题，创立了滴灌棉田全程养分、水分快速监测与定量诊断技术，研发出基于移动智能终端的水肥决策与精量控制系统，构建了水肥一体化精准管理技术与应用云平台；研发了区域棉田病虫害测报技术及系统，构建了“病虫监测→预警决策→施药处方→精量喷药”的棉花病虫害精准监控技术，提高了棉花病虫害测报及防控效率；创建了棉花生产过程多源信息融合的农情信息监测技术及平台，研发了基于无人机的棉花精准喷药技术，构建了无人机植保作业体系，监测与植保劳动力投入降低50%以上；创新了基于改进谱聚类算法的农业数据分析挖掘方法，构建了我国首个棉花生产全产业链大数据平台，整体成果经中国农学会评价达到国际领先水平。成果获国家科技进步二等奖2项，省部级科技一等奖8项，其他科技奖项13项；出版专著13部、地方标准与技术规程15项；发表论文358篇（SCI、EI 收录78篇）；累计推广2582.97万亩，节本增效71.98亿元，开展培训58场（次），发放培训资料5000余册，培训基层技术人员与农户5827人，有效推动了新疆棉花生产向精细化、智能化和集约化方向转变，保障了新疆棉花供给和棉产业的可持续发展，推动了新疆智慧农业的应用进程，增加了农民收入，提升了植棉效益，成果入选教育部第五届省属高校精准帮扶典型项目。
| 图文由石河子大学绿洲农业信息技术与智慧农业团队提供
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