在绿肥翻压条件下, 常规的玉米氮素营养诊断技术存在耗时、 费力和可靠性差的缺点。 基于数码相机的可见光光谱技术已被广泛应用于大田作物的氮素营养诊断, 但尚未见应用于绿肥翻压后的玉米氮素营养诊断。 为评价利用图像处理技术进行绿肥翻压后玉米氮素营养诊断和玉米产量预测的可行性, 设置了不同施氮水平下的绿肥翻压试验, 利用数码相机获取不同生育期玉米冠层数字图像, 分析了玉米冠层图像色彩参数与氮素营养诊断指标和成熟期籽粒产量之间的关系。 结果表明, 绿肥翻压显著改善了玉米的氮素营养, 不同生育期的玉米叶绿素含量(SPAD值)、 地上部生物量和吸氮量均高于单施化肥处理; 绿肥翻压处理下, 玉米冠层光谱指数与氮素营养指标间的相关性较单施化肥处理低, 且其相关性在不同的生育期有较大变异, 其中, 12叶期(V12)的蓝光标准化值(B/(R+G+B))与灌浆期(R4)的红光标准化值(R/(R+G+B))与植株氮营养指标相关性较好, 二者均与玉米产量间呈显著直线回归关系, 回归系数分别为45%和46%。 因此, 数字图像技术在进行绿肥翻压后玉米氮素营养的诊断和产量预测方面具有应用潜力, 但应注意诊断时期和关键指标的选择。

传统的水稻氮营养诊断需要大量的破坏性取样和实验室分析， SPAD叶绿素仪虽然具有较高的精度， 但只能测定叶片的很小一部分， 需要进行多点的测试， 在大面积应用费时费力， 时效性和便捷性不足。 该文利用田间不同氮水平试验， 使用数码相机获取了水稻冠层图像并进行色彩分析， 研究了利用可见光遥感技术手段进行水稻冠层的氮营养诊断的可行性， 并对表征水稻氮营养状况的可见光光谱诊断指标进行了探索。 研究结果表明， 数字图像红光值（R）、 绿光值（G）和红光标准化值（NRI）与水稻氮营养状况常规诊断指标植株全氮含量、 生物量和地上部吸氮量等都呈显著的线性反相关关系， 而绿光标准化值则与上述指标呈显著正相关关系。 红光标准化值与叶绿素仪SPAD读数相比能更好地表征水稻幼穗期的氮素营养状况， 与常规测试指标的相关系数介于0.541～0.780之间。 数字图像色彩分析技术具有发展成为新一代作物氮营养诊断手段的潜力。