【摘要】为实现水稻氮素营养的快速、准确识别，采用改进的VGG 16网络和迁移学习相结合的水稻氮素营养诊断识别方法，以杂交稻‘两优培九’为试验对象进行田间试验，设置4组不同的施氮水平(施氮量分别为0、210、300和390 kg/hm~2),在水稻幼穗分化期和齐穗期，扫描获取水稻叶片图像数据；通过图像预处理方法，对数据进行扩充；构建改进的VGG16和迁移学习相结合的网络模型对水稻叶片图像数据进行氮素营养诊断识别。结果表明：1)在幼穗分化期时，改进的VGG16网络的识别准确率为93.1%,模型大小约为迁移学习VGG16模型的1/6,训练时间约为1 261 s。2)在水稻幼穗分化期和齐穗期，该模型微调后的识别准确率均能达到95%以上。基于迁移学习和改进的VGG16网络所建立的水稻氮素营养诊断模型具有较好的泛化能力，可以预测水稻氮素营养状况，为水稻氮素营养诊断提供参考。