近日，中國農業科學院煙草研究所與美國明尼蘇達大學食品、農業與自然資源科學學院精準農業中心及中國農業科學院作物科學研究所等國內外相關科研單位合作提出了一種基于機理性作物生長模型與近端遙感數據同化方法的全生長季作物氮素狀態動態診斷策略。相關研究成果發表在《農業計算機與電子（Computers and Electronics in Agriculture）》。

高效、準確的作物氮素狀況當季診斷對精準氮素管理至關重要。作物遙感技術以其快速、無損、實時的監測優勢，越來越多地被應用于作物氮素狀態估計和診斷。而機理性作物生長模型是模擬作物從播種到收獲整個生長發育過程的重要工具，可以實現對作物在不同天氣、土壤條件、管理實踐和遺傳特征下的反應的評估。

該研究綜合應用葉片熒光傳感器、主動冠層反射傳感器與DSSAT作物生長模型，分別通過葉片熒光參數數據與冠層植被指數數據反演植株氮濃度和地上部生物量，進而利用校正同化方法與DSSAT-CERES-Maize結合，對整個生長季節的作物當季氮素狀態進行動態估算與診斷。研究結果表明，這種采用近端遙感技術和作物生長模型相結合的數據同化方法，可以實現對作物關鍵生長階段氮素盈缺狀態的可靠診斷，并可用于模擬整個生長季節的作物氮素營養狀況。該研究為作物當季動態氮素狀態診斷提供了一種可行方法，可為未來田間智慧生產場景提供精準養分管理決策支持。