近日，中国农业科学院农田灌溉研究所节水高效灌溉技术与装备团队，构建了基于无人机多源遥感数据与生长监测指数的水肥管理及产量响应模型，为精准农业中的按需变量灌溉施肥提供了关键技术支撑。研究成果发表于《欧洲农艺学（European Journal of Agronomy）》。

当前，黄淮海平原玉米生产面临水肥利用率低、过量施氮导致环境风险等问题，亟需高精度监测与智能决策技术。

团队通过连续田间试验，在玉米关键生育期采集无人机冠层光谱、温度及三维结构信息，提取15项特征参数，创新融合株高与地上生物量的生长监测指数，并采用多种机器学习算法建立多源数据融合产量响应模型。其中随机森林机器算法构建的模型精度显著提升，在玉米吐丝期表现最佳，拟合优度最高达 0.880，均方根误差低至 0.384 吨每公顷，可精准研判作物氮素与水分胁迫状态，反演田间水肥分布，生成变量作业处方图，指导智能设备按需补给。氮素调控试验证实，过量施氮难以有效增产，依托该模型优化后，可在稳产提质的同时减少超25%的氮肥投入。研究为黄淮海平原玉米绿色种植提供精准测产与智能水肥决策的技术。

研究获国家重点研发计划等项目支持。

论文链接：org/10.1016/j.eja.2026.128091

图1 研究区域及遥感技术方法

图2 不同氮肥处理下农学氮利用率及增产趋势