全 文 ：中国生态农业学报 2010年 11月 第 18卷 第 6期
Chinese Journal of Eco-Agriculture, Nov. 2010, 18(6): 1335−1339


* 通讯作者: 孙丽娅, 博士, 主要从事系统工学、环境保护和生物能利用的研究。E-mail: sunliya@jssve.edu.cn
收稿日期: 2010-06-05 接受日期: 2010-09-12
DOI: 10.3724/SP.J.1011.2010.01335
基于 NIR和 GIS的甘蔗含糖量与种植条件关系研究*
杜建红 1 孙丽娅 1* 张永康 1 上野正实 2 川满芳信 2
(1. 苏州市职业大学 苏州 215104; 2. 日本琉球大学农学院 日本 冲绳 9010213)
摘 要 为监测较大区域内甘蔗产量及含糖量的时间、空间变化情况, 了解地区、环境及土壤成分与甘蔗含
糖量的关系, 为甘蔗栽培提供指导, 以日本琉球群岛南大东岛甘蔗栽培区为对象, 用 NIR 方法测定甘蔗含糖
量及其他成分含量, 采用 GIS 技术建立地块位置、甘蔗产量、含糖量及 P、K 含量和土壤 K 含量数据库。在
此基础上, 建立 3个栽培年度甘蔗含糖量、单产与甘蔗汁 P、K含量的空间分布图, 发现甘蔗含糖量与降水量
及种植区水环境密切相关。对甘蔗含糖量及 P、K含量和土壤 K含量的相关分析表明, 甘蔗含糖量与甘蔗汁 P
含量呈正相关, 而与甘蔗汁和土壤 K含量均呈负相关。
关键词 NIR GIS 甘蔗 含糖量 产量 P K
中图分类号: S126; S566.1 文献标识码: A 文章编号: 1671-3990(2010)06-1335-05
Analysis on correlation between sugar content and planting conditions
of sugarcane using NIR and GIS
DU Jian-Hong1, SUN Li-Ya1, ZHANG Yong-Kang1, Masami UENO2, Hidenobu KAWAMITHI2
(1. Suzhou Vocational University, Suzhou 215104, China; 2. College of Agriculture, University of Ryukyus, Okinawa 9010213, Japan)
Abstract In order to provide the guidline for sugarcane cultivation, the temporal and special variations in sugarcane yield and
sugar content, the relationship between planting area environment, soil compositions and sugarcane quality were analyzed. In the
study, the sugar content of sugarcane was measured by using Near Infrared Spectrometer (NIR), and a space database containing
information of field locations, sugarcane yield, sugar content, P and K contents in sugar juice and soil K content was established with
Geographic Information System (GIS). Based on this, distribution maps of yield, contents of sugar, P and K of sugarcane in three
cultivation annuals of 2000~2003 were achieved. It is found that sugar content of sugarcane is mainly affected by rainfall and water
environment of plantation. The analysis on relationships of sugar content with P and K contents in sugarcane juice and soil K content
shows that sugar content is positively correlated with P content of sugarcane juice, but negatively correlated with K content of sugar-
cane juice and soil.
Key words NIR, GIS, Sugarcane, Sugar content, Yield, Phosphorus, Potassium
(Received June 5, 2010; accepted Sept. 12, 2010)
高含糖量是高品质甘蔗的主要特征之一, 提高
甘蔗含糖量是国内外甘蔗栽植者主要追求的目标之
一, 也是提高甘蔗效益的主要方法。如日本从1995
年起便开始实行收购甘蔗以品质定价的政策, 含糖
量在129 g·kg−1~143 g·kg−1 (基本含糖量)之间, 单
价为20 410 日元·t−1; 含糖量低于129 g·kg−1或高于
143 g·kg−1时, 含糖 量每增减0.1%, 每吨价格比基
本含糖量单价相应增减130日元 , 充分体现了优质
优价的原则。目前有关提高甘蔗含糖量的研究已很
多 , 但主要集中在品种、栽培方法、常规施肥、
施用微肥及生长调节剂等措施对含糖量影响的研
究[1−5]。甘蔗品质与农田环境条件密切相关, 若能结
合近红外光谱技术(NIR, Near infrared spectrometer)
和GIS技术[6], 探明甘蔗品质(主要为含糖量)和农田
环境的关系, 结合各地块从甘蔗的栽培到收获的全
部信息, 并考虑生产地气象、周边环境等因素进行
空间信息分析, 则对指导不同地区、不同田块进行
高品质甘蔗栽培具有非常重要的意义。
Maguie等 [7]认为利用GIS可解析对象信息的空
间分布特性, 能迅速、准确地为决定管理作业及制
定各种计划提供帮助。Miyamoto[8]认为, 掌握甘蔗种
植田块的状态、环境、气象条件等及其相互作用对
1336 中国生态农业学报 2010 第 18卷


生产的影响 , 并由GIS直观表示 , 可改善栽培管理 ,
提高经营效果。迄今, 尚少见关于利用NIR和GIS结
合的甘蔗高品质生产信息系统方面的报道。本研究
将NIR与GIS相结合, 迅速测定与甘蔗生长相关的因
子, 利用GIS对2000~2003年研究区甘蔗栽培田块的
数据、土壤钾含量及其空间分布进行分析, 旨在揭
示甘蔗品质与种植田块状态、环境气象条件、土壤
成分间的关系, 为高品质甘蔗栽培、管理提供实用
的信息管理系统支持。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
以日本琉球群岛南大东岛 (北纬25°50′, 东经
131°14′)甘蔗栽培区为研究区。区内土壤多为类似红
土, 是以石灰岩为母质的强酸性土壤, pH多在5.5以
下。区域中央地带为湿地, 周边相对干旱; 平均降水
量为1 650 mm。研究区内近98%农田种植甘蔗, 甘蔗
种植主要分为春植、夏植和宿根, 其中春植占15%,
夏植占15%, 其余70%为宿根。
1.2 甘蔗汁成分测定
在2000~2003年3个收获年度, 选取收割的甘蔗
为供试材料 , 在同一田块运往制糖厂的每2台卡车
中选取其中一台, 用取样机取5~10 kg样品, 经分离
杂质、粉碎、压榨后取汁使用。
将获得的甘蔗汁稀释25倍, 过滤后用恒温装置
保持在25 °C的环境中。用Infralyzer500近红外分光
分析仪测定样品含糖量 (g·kg−1)及K(mg·kg−1)、
Mg(mg· kg−1)、 P(mg· kg−1)、 Na(mg· kg−1)、
NH4+(mg·kg−1)含量 , 样品测定波长范围为1 100~
2 500 nm, 波长间隔为2 nm。参照文献[9]的方法建
立定标方程并进行定量分析的误差分析。首先测定
能高精度分析各指标含量的试样吸光度光谱, 并建
立测定值间的关系:
C=K0+K1L(λ1)+ K2L(λ2)+ K3L(λ3)+⋯ (1)
式中, C为近红外光谱法测定的各成分预测值, L(λi)
是波长为λi时吸光度的i次微分值, Ki为比例系数。上
述标定方程的精度由多元回归相关系数R的平方及
标准偏差值σ 评定。
1.3 试验区数字地图与属性数据
研究区内甘蔗栽培情况数据地图为南大东岛制
糖株式会社提供的2000~2003年3个生产年度所有农
户的生产数据, 包括每个地块的农户名称、面积、
品种、栽培方法、收割方法、收割机械、单产及土
壤成分含量等。
IKONOS卫星图像在700 km高度拍摄, 可减少
因地球球体引起的形变, 位置精度高, 图像分辨率
可达1 m。本研究以该卫星图像为背景 , 借助Arc
View 9.2 GIS软件, 按南大东岛制糖株式会社提供
的研究区所有农户的生产数据绘制甘蔗农田地图 ,
并通过对比、绘制, 做成数值地图; 结合NIR的测定
数据绘出该地图的属性数据图, 如甘蔗单产图、含
糖量图、甘蔗汁P和K含量图等。同时选取典型农户,
对其各地块土壤K含量与甘蔗含糖量的关系进行相
关分析。
2 结果与分析
2.1 NIR测定甘蔗汁含糖量和化学成分含量的可行性
为利用NIR测定甘蔗汁含糖量和化学成分含量,
用 100 个甘蔗样品建立甘蔗汁含糖量和含量较高的
11种成分的定标方程, 并用另外 41个样品来检验定
标方程。结果表明, 甘蔗汁含糖量及 K、Mg、P、
Na、NH4+含量的回归相关系数 R和标准偏差σ 值分
别为 0.86、1.52, 0.74、95.31, 0.78、40.77, 0.67、84.98,
0.66、9.98, 0.66、48.28; 表明建立的定标方程有较
好的精度。因此用此方法对研究区内所有地块的甘
蔗含糖量及甘蔗汁 P、K含量进行了测定。
2.2 研究区内甘蔗含糖量的分布特征
图 1a~c为 3个种植年度研究区内甘蔗含糖量的
空间分布情况。从图中可以看出, 2001~2002年度是
研究区甘蔗平均含糖量最高的年度, 且甘蔗含糖量
过低的田块较少; 2002~2003年甘蔗含糖量呈东、西
部高, 而南、北部低的趋势; 2000~2001年度则是甘
蔗平均含糖量最低的年度。导致以上结果的主要原
因是: 2000~2001年度, 由于在甘蔗生长旺盛期降水
量较大且受到台风的影响, 在收割期降水量仍较大,
致使甘蔗含糖量偏低; 2001~2002年度, 甘蔗整个生
长期基本未受到台风影响, 降水量适中, 且在收割
期相对干旱, 甘蔗含糖量较高。另外, 岛北部存在 3
个年度甘蔗含糖量均低的田块, 主要是由于该区域
采用掘入式方法切除大量海岸壁种植甘蔗, 飞溅的
海水使甘蔗受到了很强的潮害, 导致这些田块种植
的甘蔗含糖量低。以每年度各地块甘蔗含糖量平均
值为零基准(高于平均值为正, 低于平均值为负), 将
每个地块数据进行了标准化处理, 以消除气候因素
等对甘蔗含糖量的影响(图 1d~f)。由图中可以看出,
研究区内甘蔗含糖量总体呈中间高周边低的趋势。
其主要原因为该地区中央是供水充足的湿地带, 而
周边为相对干旱地带, 可见, 种植地质条件的差异
对甘蔗含糖量有较大影响。
2.3 研究区内甘蔗单产的分布特征
以每年度该地区单产的平均值为零基准(高于
平均值为正, 低于平均值为负), 将每个种植年度的
第 6期 杜建红等: 基于 NIR和 GIS的甘蔗含糖量与种植条件关系研究 1337



图 1 2000~2003年 3个种植年度研究区内甘蔗含糖量(a、b、c)及标准化含糖量(d、e、f)分布图
Fig. 1 Distribution of sugar content (a, b, c) and standardized sugar content (d, e, f) of sugarcane in the studied area in three culti-
vation annuals of 2000 to 2003 by GIS mapping



图 2 2000~2003年 3个种植年度研究区内甘蔗标准化单产分布图
Fig. 2 Distribution of standardized unit area yield of sugarcane in the studied area in three cultivation annuals of 2000 to 2003 by GIS mapping

数据进行标准化处理, 应用GIS建立3个种植年度研
究区甘蔗标准化单产的分布图(图2)。由图2可知, 在
含糖量较高的东部地区, 3个年度内有较多平均单产
低的田块, 而中北部田块单产较高。其次, 北部特别
是西北部海岸附近, 有很多低单产田块。故在易受
干旱、潮害、台风影响的北部, 应选择夏植栽培。
夏植种植期为9~11月, 这期间极少台风发生, 生长
初期的12月至第2年4月有充足的雨水保证甘蔗生长,
到了台风、干旱的多发期(翌年5~8月), 甘蔗根部已
长达0.6~1 m, 故夏植甘蔗比春植甘蔗具有更强的自
然灾害抵抗能力。
2.4 甘蔗汁 P、K含量的分布特征
为探明甘蔗含糖量和甘蔗汁化学成分的关系 ,
了解甘蔗内养分状况对甘蔗品质的影响, 进而为甘
蔗施肥提供参考, 分析了甘蔗汁P、K含量(图3)及其
与含糖量的关系(图4)。
从图3a~c可以看出, 研究区中央的湿地带周围
甘蔗汁P含量超过200 mg·kg−1的田块较多, 明显高
于其他区域; 各年度间也存在较大差异, 2001~2002
年度甘蔗汁 P含量明显高于另外两个年度 , 而
2000~2001年度在3个年度中最低。这与含糖量的年
度和空间变化趋势相对应。相关分析表明, 甘蔗汁P
含量与含糖量呈正相关(图4a)。
从图3d~f可以看出, 3个种植年度研究区域甘蔗
汁K含量不像含糖量、单产那样存在较大的地域偏差;
年度间的变化与P含量相似, 但辐度较小。相关分析
1338 中国生态农业学报 2010 第 18卷


表明, 甘蔗汁K含量与含糖量呈反比关系(图4b)。因
此与地域环境因素相比, P与K的空间变化更可能主
要是由人为措施如施肥引起的。
2.5 土壤 K含量与甘蔗含糖量的关系
甘蔗属于需K较多的作物, 缺K而又未施钾肥的
情况下, 甘蔗单产明显下降, 且糖分降低[10]。为应用
GIS技术探讨分析土壤成分对甘蔗含糖量的影响 ,
随机选取农户A、B, 对其2000~2001年度的生产数据
和土壤K含量进行相关分析。2000~2001年度农家户
A、B分别有10块和8块收割的田块, 甘蔗平均含糖量
分别为124.0 g·kg−1、119.0 g·kg−1, 均低于基本含
糖量; 各地块土壤K含量数据来自南大东岛制糖株
式会社。
由图5可看出, 农户A与农户B的甘蔗含糖量与土
壤K含量均呈负相关, 相关系数分别为−0.51和−0.77,
比研究区全部田块(−0.37)高[11−12], 且农户B的相关系
数高于农户A。说明土壤K与甘蔗汁K含量相同, 均与
甘蔗含糖量呈负相关, 说明两者也密切相关。
前人 [13]对单产与土壤K含量的相关分析表明 ,
两者正相关 , 相关系数为0.84; 且在甘蔗生长后期
相关系数更大, 说明土壤K含量越高, 单产越高; 本
研究结果表明, 土壤K含量高, 甘蔗含糖量降低。因
此, 土壤K含量对甘蔗生长及品质均很大影响。综合
考虑甘蔗产量和品质 , 土壤K含量不应大于 2
g·kg−1。土壤P含量对糖度的影响可用同样的方法
来研究, 限于篇幅, 这里不再详细叙述。


图 3 2000~2003年 3个种植年度研究区内甘蔗汁 P(a、b、c)、K(d、e、f)含量分布图
Fig. 3 Distribution of P (a, b, c) and K (d, e, f) contents of sugarcane juice in the studied area in three cultivation
annuals of 2000 to 2003 by GIS mapping


图4 研究区甘蔗含糖量与甘蔗汁中P(a)、K(b)含量的关系
Fig. 4 Relationship between sugarcane sugar content and P (a) and K (b) contents in sugarcane juice
第 6期 杜建红等: 基于 NIR和 GIS的甘蔗含糖量与种植条件关系研究 1339



图 5 农户 A、B农田的甘蔗含糖量与土壤 K含量的关系
Fig. 5 Relationship between sugarcane sugar content and soil K content in A & B farmer’s fields

由前面的分析可知, 甘蔗汁P、K含量与含糖量
密切相关, 且直接受种植土壤P、K含量的影响。因
此, 通过研究甘蔗汁P、K含量来指导农户施肥, 以
改变土壤成分, 进而提高甘蔗的含糖量, 可创造更
高的经济价值。
3 结论
研究表明 , 用标定样本建立基于NIR技术的甘
蔗含糖量及K、Mg、P、Na、NH4+含量的分析方法, 定
标方程测定精度较高, 具有可行性。通过NIR和GIS
结合分析田块产量、品质、土壤因子间的关系, 可
为甘蔗生产管理和种植方法做指导 , 提高经济效
益。采用GIS技术可对较大区域内的甘蔗地块数据进
行分析, 掌握产量、含糖量及与生长相关的化学成
分含量等空间分布情况, 不仅可为大面积的甘蔗生
产栽培提供技术指导, 还可对甘蔗种植的效益进行
评价。在收集大量各种数据的基础上, 利用GIS技术
明确地把握较大区域内各田块或地域的特点, 通过
空间解析、评价, 并提出相应的措施是一种行之有
效的方法。
值得指出的是, 本研究表明, 不同田块甘蔗含
糖量、单产及甘蔗汁P、K含量间存在很大差异。因
此, 在进行生产时, 应充分考虑地域、环境影响, 以
田块为单位进行分析、指导和进行田间管理。今后
尚需研究在线收集数据、甘蔗收割实时绘制田块形
状等问题[9,14]。
参考文献
[1] 谭显平, 李茂枝, 陈华平, 等. 早熟高产优质多抗糖果兼用
甘蔗新品种川蔗 23号选育研究报告[J]. 作物研究, 2007(3):
410, 412
[2] 冯荣扬 , 程剑平 , 郭荣发 , 等 . 施肥模式和种植行距对甘蔗
含糖量和产量的影响[J]. 西南农业大学学报, 2000, 22(3):
266−269
[3] 孙丽娅 , 上野正实 , 永田雅辉 . 不同栽培法和收割期对甘
蔗单产及含糖量影响的分析[J]. 中国生态农业学报 , 2009,
17(5): 992−996
[4] 谭显平, 陈政, 周英明, 等. 不同生长调节剂对果蔗产量和
品质的影响研究[J]. 甘蔗糖业, 2010(2): 1−7
[5] 侯赣生 . 气候因素对甘蔗含糖量综合影响的模糊评判
[J]. 江西师范大学学报: 自然科学版, 1989(4): 1−4
[6] Hache C, Shibusawa S, Sasao A. Effect of soil variability on
wheat yield in a field with three types of management[J].
Journal of JSAM, 2004, 66(4): 72−80
[7] Maguie D J, Goodchild M F, Rhind D. Geographical informa-
tion systems: Principles and applications[R]. Longman Scien-
tific & Technical, 1991
[8] Miyamoto K. Feedback of the fruit quality data measured by
NIR spectrophotometer to production control using GIS and
taking new turn of agricultural research[J]. Hort Res, 2004,
3(3): 245−250
[9] Yokobori J, Niwa K, Noguchi N. Estimation of wheat ear
moisture content using geographic information system[J].
Journal of JSAM, 2008, 70(1): 55−64
[10] 吴志丹 . 甘蔗施用钾肥的增产效果研究 [J]. 土壤肥料 ,
1987(6): 29−31
[11] Taira E, Ueno M, Kawamitsu Y, et al. Development of the in-
formation system to assist the high quality sugarcane produc-
tion using NIR and GIS (part 1)[J]. Journal of JSAM, 2005,
67(4): 90−96
[12] Taira E, Ueno M, Kawamitsu Y. Development of the informa-
tion system to assist the high quality sugarcane production
using NIR and GIS (part 2) [J]. Journal of JSAM, 2005, 67(4):
97−104
[13] 上野正实, 内间亚希子. 农业机械学会九州支部志[M]. 福
冈: 学会出版中心, 2002: 23−26
[14] Ueno M, Kawamitsu Y, Sun L, et al. Combined applications
of NIR, RS and GIS for sustainable sugarcane production[J].
Sugarcane International, 2005, 23(4): 8−11