农学论文哪里有？本研究基于Sentinel-2数据，建立不同生育时期枣树生理生长参数的遥感监测模型，为不同生育时期实时、快速、无损监测枣树营养及长势状况提供理论依据；建立红枣产量和品质遥感预测模型以及对南疆枣树精准灌溉施氮模式的构建，为该区域发展精准农业提供理论依据及技术支持。
1 绪论
1.2 国内外研究进展
在推进农业高质量发展进程中，作物（林果）管理技术的革新显得尤为关键，旨在响应全球面临的农业可持续性挑战与粮食安全需求。近年来，国内外科研工作者致力于发展新技术和材料来改善，增强林果和作物的生产力，同时优化水肥资源的利用效率[11，13]。在此背景下，遥感技术成为研究的焦点，并在作物生理生长参数监测、产量预测方面以及水肥管理方面展现出独特的优势。目前，国内外研究人员针对以上技术如何共同作用于农业生产的各个方面取得了大量的研究成果。
1.2.1卫星遥感的农业应用
遥感是一种利用远距离观测获取物体或现象相关信息的技术。在现代运用中，通常指通过空中传感器技术对地球表面、空中和海洋中的物体的电磁反射信号进行检测和识别的过程[15]。目前，卫星遥感已经被广泛应用于多个领域，例如土地利用（土地覆盖）的实时监测、农作物和森林的监测和评估、生态环境监测和评估、自然灾害监测，以及城市规划和工程设计等方面[16-18]。
卫星遥感的优势有监测范围广、效率高、获取方式简便等，所以卫星遥感逐渐成为农业生产的远程监测手段[19]。而卫星遥感在农业监测方面以及逐渐成熟，国外学者在美国先后进行了两次试验：大面积作物估产试验和基于空间遥感技术的农业和资源调查计划，他们主要利用Landsat卫星遥感影像成功对农作物的种类和面积进行了估算，并且对农作物的单产和总产进行了预测，完成了美国各地区的作物生育期监测和产量预测[20]。此外，还有研究人员对克里希纳河流域的灌溉面积进行了制图，结果显示空间分辨率高的遥感影像提取具有较高的精度，并且表明灌溉面积数据与遥感影像数据之间存在良好的线性相关性[21]。E.A.Zaghloul等[22] 对埃及古灌渠水资源总量进行了实地调查，并且使用埃及卫星1号数据对埃及古灌渠进行了制图。余涛等[23]提出了一种简化地表能量平衡方程的新方法，并利用作物缺水指数对黄淮海平原进行了干旱监测。
3 枣树叶片氮含量卫星遥感监测模型
3.1 施氮量对枣树叶片氮含量的影响
枣树叶片氮含量随生长时间的变化规律如图3-1所示，在相同氮肥梯度下，从萌芽展叶期至成熟期，枣树叶片氮含量在果实膨大期达到最高值，在成熟期枣树叶片氮含量（g/kg）开始逐渐降低。枣树冠层叶片氮含量在不同生育期的变化主要受生长阶段需求差异、土壤氮素供应状况、环境条件（如温度、光照、水分）以及植物内部调节机制的影响。其中，最重要的原因是生长阶段对氮的需求差异，因为这直接决定了植物对氮素的吸收和利用率。在生长初期和果实发育期，枣树对氮的需求较高，以支持蛋白质合成和快速生长；而在成熟或休眠期，需求相对减少[109]。合理调整施肥策略以满足不同生育期的需求是优化枣树生长和提高产量的关键。
由表3-1所示：在相同生育期内，随着氮肥施量增加（L、M、H），枣树叶片氮含量（g/kg）亦呈现递增趋势（p<0.05）。在萌芽展叶期，氮肥梯度L的平均值为14.37g/kg，氮肥梯度M的平均值为14.71g/kg，氮肥梯度H的平均值为15g/kg，氮肥梯度H较氮肥梯度L和M分别增加了4.36%和1.96%。开花坐果期，氮肥梯度L的平均值为37.17g/kg，氮肥梯度M的平均值为38.33g/kg，氮肥梯度H的平均值为38.71g/kg，氮肥梯度H较氮肥梯度L和M分别增加了4.14%和1%。果实膨大期，氮肥梯度L的平均值为42.57g/kg，氮肥梯度M的平均值为44.01g/kg，氮肥梯度H的平均值为44.39g/kg，氮肥梯度H较氮肥梯度L和M分别增加了4.27%和0.87%。
5 枣树叶面积指数卫星遥感监测模型
5.1施氮量对枣树叶面积指数的影响
枣树叶面积指数随生长时间的变化规律如图5-1所示，在相同氮肥梯度下，从萌芽展叶期至成熟期，枣树叶面积指数在果实膨大期达到最高值，在成熟期枣树叶面积指数开始逐渐降低。枣树叶面积指数在不同生育期的变化主要由生长需求的变化、环境条件（如温度和光照）、水分和养分供应以及农艺管理措施的影响所驱动。其中，生长需求的变化和水分养分供应可能是最重要的原因。这是因为在生长旺盛期，枣树需要更多的叶面积来进行光合作用，支持快速的生长和果实发育，而这一需求直接依赖于充足的水分和营养供应[117]。因此，通过确保适宜的水分和养分管理，可以显著影响枣树在其生育周期中叶面积指数的变化，进而优化生长表现和产量。
由表5-1所示：在相同生育期内，随着氮肥施量增加（L、M、H），枣树叶面积指数亦呈现递增趋势（p<0.05）。在萌芽展叶期，氮肥梯度L的平均值为0.355，氮肥梯度M的平均值为0.356，氮肥梯度H的平均值为0.422，氮肥梯度H较氮肥梯度L和M分别增加了18.87%和18.54%。开花坐果期，氮肥梯度L的平均值为1.645，氮肥梯度M的平均值为1.696，氮肥梯度H的平均值为1.738，氮肥梯度H较氮肥梯度L和M分别增加了5.65%和2.48%。果实膨大期，氮肥梯度L的平均值为2.315，氮肥梯度M的平均值为2.396，氮肥梯度H的平均值为2.456，氮肥梯度H较氮肥梯度L和M分别增加了6.09%和2.50%。成熟期期，氮肥梯度L的平均值为2.345，氮肥梯度M的平均值为2.364，氮肥梯度H的平均值为2.428，氮肥梯度H较氮肥梯度L和M分别增加了3.65%和2.71%。
7枣树精准灌溉施肥方法
7.1枣树灌水施氮分析
7.1.1枣树生育期灌水施氮特征
图7-1和图7-2详细记录了14个不同地点（P1-P14）的作物在四个生长期（萌芽展叶期、开花坐果期、果实膨大期、成熟期）的灌水量和施氮量数据。通过对这些数据的分析，我们可以洞察作物生长周期中水分和养分需求的变化模式，以及不同地点之间可能存在的差异。
首先，整体上看，随着作物从萌芽展叶期向成熟期发展，灌水量和施氮量均呈现出一定的增长趋势，尤其是在果实膨大期，灌水量和施氮量达到最高点，这表明作物在这一生长期对水分和养分的需求最为旺盛。而到了成熟期，作物的灌水量和施氮量有所下降，这可能是因为作物进入成熟阶段后，生长速度放缓，对水分和养分的需求减少。其次，从不同地点的数据中可以看出，灌水量和施氮量在不同地点间存在差异。例如，P14地点的作物在各个生长期的灌水量和施氮量普遍高于其他地点，尤其是在果实膨大期，其灌水量和施氮量远高于其他地点。这种差异可能由多种因素引起，如土壤类型、气候条件、作物种类及其管理措施等。
8主要结论及未来展望
8.2 未来展望
本研究基于Sentinel-2数据，建立不同生育时期枣树生理生长参数的遥感监测模型，为不同生育时期实时、快速、无损监测枣树营养及长势状况提供理论依据；建立红枣产量和品质遥感预测模型以及对南疆枣树精准灌溉施氮模式的构建，为该区域发展精准农业提供理论依据及技术支持。但是受试验条件限制，这些成果还远不能满足实际应用需求，还有不少问题需要进一步的研究和探索：
（1）本研究采用Sentinel-2数据虽然具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，但相对于地面实测数据来说，分辨率仍相对较低。因此，后续研究可以考虑采用更加精准的卫星数据或者通过无人机获取数据，以提高研究结果的精准度。
（2）本研究基于植被指数方法进行枣树叶片氮含量、叶绿素和叶面积指数监测研究简单便捷，并且建立了红枣产量和品质遥感预测模型，应用较为广泛，但普遍存在普适性问题。由于植被指数模型研究多是针对特定地点特定作物以及特定作物生长状况开展的统计分析，随着应用条件的改变，模型的预测精度将受到影响。
（3）本研究在借鉴前人研究成果的基础上，成功构建了针对南疆枣树的精准灌溉施氮模式，确定了最佳的灌水量和施氮量。然而，由于时间限制，无法对研究结果进行进一步验证。因此，今后仍需在时间和空间上展开进一步验证，以确保研究成果的可靠性。
参考文献（略）
