الاستشعار عن بعد للتنبؤ والتمییز بین اجهادى نقص المیاه والتسمید النیتروجینى على محصول الذرة

نوع المستند : Original Article

المؤلف

مدرس الهندسة الزراعیة – قسم الهندسة الزراعیة – کلیة الزراعة – جامعة طنطا مصر.

المستخلص

من المعروف أن الاستشعار عن بعد یعتبر تقنیة عالیة الدقة یعتمد علیها فى الزراعة الدقیقة خلال الربع الاخیر من القرن الماضى حیث أظهرت نجاح فى تقدیر العدید من الخواص الطبیعیة والکیمیائیة للمحاصیل المختلفة. وللحد من انخفاض إنتاجیة المحاصیل لابد من تحدید الإجهاد مبکرا خلال موسم النمو واتخاذ القرار المناسب. فى هذا السیاق یمکن الاعتماد على الاستشعار عن بعد کتقنیة فعالة فى إنتاج المحاصیل النجیلیة. أجریت هذه الدراسة على محصول الذرة خلال موسم الصیف لعام 2009 بمزرعة خاصة بمنطقة مدیریة التحریر–محافظة البحیرة بهدف دراسة إمکانیة استخدام بیانات الاستشعار عن بعد عالیة الدقة فى تقدیر انتاجیة محصول الذرة عند تعرضه للاجهاد المائى ونقص التسمید النیتروجینى.  الدلائل الخضریة المحسوبة من قیاسات الانعکاس من أسطح  وأوراق محصول الذرة استخدمت للتنبؤ بانتاجیة المحصول. ولدراسة ذلک تم تعریض المحصول لمستویات مختلفة من اجهاد نقص کلا من المیاه والتسمید النیتروجینى والتى کانت کالتالى:
اضافة المیاه  تمت عند:  25، 50 ، 75، 90% من الماء المیسر للنبات
معدل التسمید النیتروجینى: صفر ، 100 ،250، 300 کجم/هکتار
تم تجمیع قیاسات الانعکاس عند المراحل المختلفة لموسم النمو مقترنة بتجمیع عینات نباتیة لتقدیر صفاتها المختلفة وفى نهایة الموسم تم تقدیر انتاجیة المحصول وربط هذه الانتاجیة بالدلائل الخضریة المختلفة لکل مرحلة من مراحل النمو بهدف اختیار أنسب میعاد لتجمیع بیانات الاستشعار عن بعد والتى تعطى ادق تنبؤ بانتاجیة المحصول وکانت أهم النتائج المتحصل علیها کالتالى:

أثر  نقص کلا من المیاه والتسمید النیتروجینى تاثیر معنوى على محصول الذرة حیث أن معاملة أعلى اجهاد للمیاه ونقص التسمید النیتروجینى اعطت اقل محصول من الذرة.
اظهرت النتائج علاقة ارتباط معنویة بین محصول الذرة وبعض المؤشرات الخضریة المحسوبة من قیاسات الانعکاس.
کذلک أظهرت النتائج أن انسب مرحلة نمو لتجمیع قیاسات الانعکاس من محصول الذرة هى  مرحلة ملئ الحبوب
وجد أیضا أن أنسب دلائل خضریة للتنبؤ بانتاجیة الذرة هى RVI - SAVI - OSAVI - R750/R550
اظهر تحلیل کل من  PCA و  PLDA امکانیة تمییز نقص المیاه عن نقص التسمید النیتروجینى.
کذلک أظهرت الدراسة أن استخدام المؤشرات الخضریة المعتمدة فى حسابها على أطوال موجیة محددة (hyperspectral indices) لیس لها میزة عن المؤشرات الخضریة المعتمدة على فترات طیفیة (broad band indices) کالمنطقة الخضراء ، الحمراء وتحت الحمراء. وبالتالى فان ذلک یزید من فرص إمکانیة استخدام صور أقمار صناعیة ذات عدد محدود من القنوات الطیفیة.

Abdel-Rahman, E. M.; Ahmed, F. B. and Van Dan Berg, M. (2010). Estimation of sugarcane leaf nitrogen concentration using in situ spectroscopy. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 125: 552-557.
Araus, J. L.; Casadesus, J. and Bort, J. (2001). Recent tools for the screening of physiological traits determining yield. P. 59-77. In M.P. Reynolds, J. I. Ortiz-Monasterio and A. Mcnab (Eds.) Application of physiology in wheat breeding. CIMMYT, Mexico.  
Babar, M. A.; Reynolds, M. P.; van Ginkel, M.; Klatt, A. R.; Raun, W. R. and Stone, M. L. (2006). Spectral reflectance indices as a potential indirect selection criteria for wheat yield under irrigation. Crop Sci. 46: 578-588.
Banziger, M. and Diallo, A. O. (2004). Progress in developing drought and N stress tolerant maize cultivars for eastern and southern Africa. Pp. 189-194 In D.K. Friesen and A.F.E. Palmer (eds). Integrated approaches to higher maize productivity in the new millennium. Proceeding of the 7th eastern and southern Africa regional maize conference, 5-11 February 2002. CIMMYT/KARI, Nairobi, Kenya. 
Ciganda, V.; Gitelson, A. and Schepers, J. (2009). Non-destructive determination of maize leaf and canopy chlorophyll content. Journal of Plant Physiology, 166: 157-167.
Daughtry, C. S. T.; Walthall, C. L.; Kim, M. S.; Brown de Colstoun, E. and McMurtrey, J. E. (2000). Estimating corn leaf chlorophyll concentration from leaf and canopy reflectance. Remote Sensing of Environment 74: 229-239.
Elmetwalli, A.M. (2008). Remote sensing as a precision farming tool in the Nile Vally, Egypt. Ph.D Thesis in Environmental Sciences, School of Biological and Environmental Sciences, University of Stirling, Stirling, UK.
Elmetwalli, A.H. (2010). The potential of Remotely sensed data to predict wheat yield under moisture and nitrogen defeciency stress. Misr J. Agric. Eng., 27(4): 1823-1835.
Hong, S.-D.; Schepers, J. S.; Francis, D. D. and Schlemmer, M. R. (2007). Comparisons of ground-based remote sensors for evaluation of corn biomass affected by nitrogen stress. Communications in Soil Science and Plant Analysis 38: 2209-2226. 
Osborne, L. S., Schepers, J. S., Francis, D. D. and Schlemmer, M. R. (2002). Detecting Phosphorus and Nitrogen Deficiencies in Corn Using Radiance Measurements. Agronomy Journal 94: 1215-1221. 
Paolo, E. and Rinaldi, M. (2008). Yield response of corn to irrigation and nitrogen fertilization in a Mediterranean environment. Field Crops Research 105: 202-210.
Prasad, B., Carver, B. F.; Stone, M. L.; Babar, M. A.; Raun, W. R. and Klatt, A. R. (2007). Potential use of spectral reflectance indices as a selection tool for grain yield in winter wheat under Great Plains conditions. Crop Science 47: 1426-1440.
Souza, R. P., Machado, E. C., Silva, J. A. B., Lagoa, A. M. M. A. and Silveira, J. A. G. (2004). Photosynthetic gas exchange, chlorophyll fluorescence, and some associated metabolic changes in cowpea (Vigna unguiculata) during water stress and recovery. Environ. Exp. Bot. 51: 45-56.   
Tilling, A. K.; Leary, G. J.; Ferwerda, J. G.; Jones, S. D.; Fitzgerald, G. J.; Rodriguez, D. and Belford, R. (2007). Remote sensing of nitrogen and water stress in wheat. Field Crops Research 104: 77-85.
Wang, D.; Wilson, C. and Shannon, M. C. (2002). Interpretation of salinity and irrigation effects on soybean canopy reflectance in visible and near infrared spectrum domain. International Journal of Remote Sensing 23(5): 811-824.
Weber, V.S.; Araus, J.L.; Cairns, J.E.; Sanchez, C.; Melchinger, A.E. and Orsini, E. (2012). Prediction of grain yield using reflectance spectra of canopy and leaves in maize plants grown under different water regimes. Field Crops Research, 128: 82-90.
Zhang, J. C.; Pu, R.L.; Wang, J.H.; Haung, W.J. Yuan, L. and Luo, J.H. (2012). Detecting powder mildew of winter wheat using leaf level hyperspectral measurements. Computers and electronics in Agriculture, 85: 13-23