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《四川农业大学学报》2021,(2)
【目的】为构建带状套作种植下玉米全生育期叶面积指数光谱估测模型。【方法】基于玉米-大豆带状套作种植模式下的大田玉米氮素试验,测定带状套作玉米不同生育时期的冠层光谱反射率及叶面积指数,比较多种植被指数及小波系数与叶面积指数之间的关系,构建并筛选出最佳叶面积指数估测模型。【结果】带状套作玉米叶面积指数随施氮水平增加而增加,且在各生育时期下差异显著;冠层反射光谱曲线的"绿峰"位置(550 nm)及高反射率平台(760～1 000 nm)反射率在不同施氮水平上差异显著。叶面积指数与冠层光谱反射率在波长范围(400～725 nm、742～1 000 nm)内显著相关(P0.05);叶面积指数与植被指数及小波系数相关性均达到极显著水平(P0.01),其中与自由组合比值植被指数RVI(762,747)相关性最好,相关系数为0.900 4。通过估测模型的构建及筛选,构建了基于db3(750,10)下的小波系数作为光谱变量x的带状套作玉米全生育期叶面积指数估测模型y=-5.84x2+8.417 8x+2.231 1(R2=0.85,RMSE=0.49,RE=19.43%)。【结论】不同施氮水平下玉米冠层光谱和叶面积指数存在差异性,利用高光谱遥感技术可以实现带状套作玉米叶面积指数的实时监测。 相似文献
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为探究增密后对带状套作玉米产量的调控效应,分别设置种植模式、密度、施氮量三因素裂区田间试验,主因素为种植模式：带状套作玉米(A1)和单作玉米(A2),副因素为种植密度：60 000(B1)和75 000株/hm2(B2),副副因素为施氮水平：0(C1)、225(C2)、300(C3)、375 kg/hm2(C4),连续2年的短期定位大田试验,测定并分析各生育时期2种种植模式下玉米的产量、干物质积累、叶面积指数及叶绿素含量。结果表明,随着密度从60 000增至75 000株/hm2,单作和带状套作玉米分别增产5.36%和5.87%,带状套作玉米增产幅度较单作玉米高8.69%;在2种密度条件下,带状套作玉米施氮量达到300和375 kg/hm2时,产量较不施氮处理增加15.94%和14.28%,单作玉米施氮量达到225和300 k... 相似文献
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四川轮套作体系的干物质积累、产量及氮素利用效率研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以"小麦/玉米/大豆"、"小麦/玉米/甘薯"2种三熟套作体系和"小麦-大豆"、"小麦-甘薯"、"蚕豆-玉米"3种两熟轮作体系为研究对象,通过2011和2012年2年的田间试验,探讨了不同种植模式下小麦、玉米干物质积累分配、产量、氮素利用效率和体系产量产值的变化。结果表明:套作小麦各时期地上部干物质积累量从拔节期后均显著高于单作小麦,套作玉米各时期干物质积累量与对应单作相比略有降低,但差异不显著;2种三熟套作模式中小麦/玉米、玉米/大豆和玉米/甘薯套作体系的土地当量比(LER)均大于1,具有明显的产量优势;与相应单作相比,玉米/大豆套作提高了体系的氮素利用效率(ΔNUEms＞0),平均提高38.5%,玉米/甘薯套作降低了体系的氮素利用效率(ΔNUEms＜0),平均降低46.0%;全年总收益2年平均以三熟套作"麦/玉/薯"体系最高,比三熟套作"麦/玉/豆"体系高13.1%,比两熟轮作体系小麦-甘薯、小麦-大豆和蚕豆-玉米分别高14.7%、2.4%和41.2%。综上,三熟套作相对两熟轮作能提高体系产量和产值,与大豆套作能提高体系氮素吸收利用效率。 相似文献
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《四川农业大学学报》2019,(5):611-616
【目的】通过净作和套作2种种植模式下不同玉米品种的产量对比,分析套作模式下不同产量水平玉米的生理特性差异,为筛选适宜玉米-大豆带状套作的玉米品种提供参考。【方法】通过2年的大田试验,在玉米-大豆带状复合种植模式下,研究21个玉米品种在净作和套作模式下的产量水平,以产量为7 500 kg/hm~2为界限,将供试的玉米品种划分为3个产量类别,即净作高产套作高产(S~HI~H)、净作高产套作低产(S~HI~L)和净作低产套作低产(S~LI~L),通过比较净作高产套作高产与净作高产套作低产两个类别下玉米穗位叶的叶片特性,从品种间穗位叶生理特性变异系数和生理特性与产量的相关性筛选套作高产玉米穗位叶的生理指标。【结果】筛选出叶绿素a、叶绿素含量和叶片厚度可作为选择套作高产玉米穗位叶的主要特征指标,在吐丝期套作高产的玉米品种叶片叶绿素a含量为345.76～503.64 mg/m~2,叶绿素含量为481.21～727.73 mg/m~2,叶片厚度为143.18～163.43μm。【结论】套作高产的玉米品种相对于套作低产的玉米品种有较高的叶绿素a、叶绿素含量和较厚的叶片厚度。 相似文献
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不同种植密度对套作大豆茎叶形态及产量的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的]进一步完善小麦－玉米－大豆套作模式的技术要点。[方法]在小麦－玉米－大豆套作模式下研究不同种植密度对不同品种大豆茎叶形态及产量的影响。[结果]大豆茎粗和茎干重随密度的增加而减小;株高随密度的变化存在品种差异,贡选1号随密度的增加而增高,乐豆1号随密度的增加而降低;比叶重在整个生育期呈升－降－升的趋势,且随着密度的增加而降低;叶面积指数在不同生育时期呈抛物线型变化,且随着密度的增加而增加。贡选1号在套作条件下产量高于乐豆1号,但耐密性较差,最适密度为16．5万株／hm^2,高密度下减产严重;乐豆1号的耐密性较强,最适密度为16．5万～21．0万株／hm^2。[结论]为小麦－玉米－大豆套作模式的生产应用提供了科学依据。 相似文献
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玉米行距配置对套作大豆生物量、根系伤流及养分的影响 总被引：5，自引：2，他引：3
【目的】通过研究套作种植条件下,玉米不同行距配置对大豆生物量、根系伤流及其养分的影响,为玉米-大豆带状套作合理的群体配置提供理论依据。【方法】试验于2012—2013年采用单因素随机区组设计,以玉米-大豆带状套作种植中大豆为研究对象,固定玉米和大豆带宽200 cm,设置3个玉米窄行处理,分别是A1(20 cm+180 cm;窄行20 cm,宽行180 cm)、A2(40 cm+160 cm)和A3(60 cm+140 cm)。两行大豆种植于玉米宽行中,行距40 cm;净作大豆为对照,行距70 cm,每个处理重复3次。在大豆第三节龄期(V3)、第五节龄期(V5)与盛花期(R2)分析玉米不同行距配置对套作大豆根系生物量、氮磷钾的积累、伤流强度及伤流液组分的影响。【结果】套作大豆地上地下生物量和根系氮磷钾养分积累随着玉米窄行行距的增加而降低,且显著低于净作对照(P0.05)。根系伤流强度在各处理下均随生育时期的推进而增加,同一生育时期伤流强度从A1到A3逐渐降低,但A1和A2处理差异不显著(P0.05)。A1处理下大豆根系伤流强度在V3、V5及R2期比净作处理平均低27.69%、26.11%和23.23%。除V5期大豆根系伤流组分铵态氮含量低于V3和R2期外,硝态氮、全磷、全钾、可溶性糖含量随大豆生育时期推进逐渐增加,且均低于净作对照。通过相关分析,大豆地上地下生物量与根系养分积累量、伤流强度及组分含量间均呈极显著正相关(P0.01)。【结论】在玉米-大豆带状套作种植中,行距配置的差异性导致大豆地上地下生物量和根系伤流强度的变化而影响根系养分的吸收和物质的转运。 相似文献
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带状复合种植模式下玉米产量及相关性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为探明玉米-大豆带状复合种植对玉米产量的影响,确定最佳田间配置,设置不同种植带宽和玉米大豆行比的5种不同田间配置,对玉米产量及其相关因素进行研究.结果表明,带宽与玉米产量呈显著负相关,玉米吐丝后的叶面积指数和干物质积累量与产量形成呈显著正相关,最佳田间配置为2.0 m 2:2处理,即带宽2.0 m,行比2:2,玉米产量为9590.16 kg/hm2,大豆产量为1525.79 kg/hm2,其土地当量比为1.52,表现出较强的套作优势,套作模式下的系统产量高于净作模式,可以为玉米-大豆带状复合种植模式下玉米高产的田间配置提供理论依据. 相似文献
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【目的】探究不同种植模式和施氮水平下玉米大豆的叶片持绿、光合和系统产量特性。【方法】通过田间定位试验研究种植方式(玉米单作(MM)、大豆单作(SS)、玉米套作(IM)、大豆套作(IS))和施氮水平(不施氮(NN)、减量施氮(RN：180 kg N·hm-2)、常量施氮(CN：240 kg N·hm-2))对玉米大豆叶片持绿、光合特性以及其干物质积累和系统产量的影响。【结果】玉米产量随施氮量增加而增加,大豆产量随施氮增加先增后降;RN下,IM的籽粒干物质积累量最大,玉米大豆套作系统的总产量最高,系统生产力指数（SPI）最大。套作下各作物的叶片持绿期更长,光合特性指标均较单作稳定,且在籽粒形成期优于单作;各施氮水平下,套作处理的绿叶百分比均显著高于单作,IM的最大绿叶衰减速率出现天数比MM的分别晚7 d、5 d和1 d;IS的则比SS的分别晚7 d、0 d和11 d。相比单作,套作可以显著降低各施氮水平下玉米叶片的平均衰减速率,延长最大衰减速率出现天数,降低绿叶衰减程度。各作物的光合速率表现为套作高于单作,减量施氮高于常量施氮。玉米R2期,IM的叶片光化学淬灭系数（Qp）比MM的高12.78%,非光化学淬灭系数（NPQ）则低21.30%;NPQ随施氮水平的增加而降低,RN比NN降低了17.11%。套作SPAD值波动幅度弱于单作,且呈稳定上升趋势;玉米R2期,IM比MM高34.52%,大豆R2和R6期,IS分别比SS高10.39%、29.48%;RN的SPAD值最高,玉米R2期,IMRN处理比IMNN处理高17.46%,MMRN处理比MMNN处理高35.02%;大豆R6期,ISRN处理比ISNN和ISCN处理分别高7.71%、6.67%,SSRN处理比SSCN处理高10.03%。【结论】减量施氮下,玉米大豆套作显著延长了叶片的持绿期;花后叶片的光合速率、PSⅡ光合机构功能、叶绿素都保持在较高的水平且比单作稳定,籽粒干物质积累增强,充分发挥了玉米的生产潜力并增加了大豆产量,使得套作系统总产量显著提高。 相似文献
11.
【目的】利用2种灌溉处理下不同发育阶段的冬小麦冠层高光谱信息,通过机器学习方法对小麦籽粒产量进行估测精度研究,明确产量最佳估测模型,对于育种工作有着重要应用价值。【方法】以黄淮麦区207个主栽小麦品种为材料,于2018—2019和2019—2020年度连续2个生长季在河南省新乡基地的正常灌溉和节水处理下种植,并调查开花期、灌浆前期和灌浆中期的冠层高光谱数据,分别以6种机器学习方法和集成方法建立光谱指数产量估测模型。【结果】2种灌溉处理下,3个生育期各光谱指数均与产量呈极显著相关（P<0.0001）,且表现出较高的遗传力（0.61-0.85）,主要受遗传因素控制。在正常灌溉处理下,与传统机器学习方法表现最佳的模型相比,集成学习方法在3个生育期的平均决定系数(R2) 分别由0.610、0.611和0.640提高至0.649、0.612和0.675,平均均方根误差 (RMSE) 分别降低至0.607、0.612和0.593 t·hm-2;节水处理下,3个生育期的平均R2分别由0.461、0.408和0.452提高至0.467、0.433和0.498,平均RMSE分别降低至0.519、0.559和0.504 t·hm-2。【结论】利用集成方法将不同模型估测结果进行结合,能够有效地提高产量估测精度,2种灌溉处理下均在灌浆中期估测精度最佳,可为冬小麦育种工作中产量估测提供参考。 相似文献
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Cotton Nitrogen Nutrition Diagnosis Based on Spectrum and Texture Feature of Images from Low Altitude Unmanned Aerial Vehicle 总被引：4，自引：1，他引：3
【Objective】 Based on the high spatial resolution images of unmanned aerial vehicle (UAV), the effects of removing soil background information and increasing image texture information on the inversion of cotton plant nitrogen concentration were investigated, in order to provide new technology for accurate estimation of cotton nitrogen nutrition status. 【Method】 Cotton water and nitrogen coupling experiment was conducted, and UAV images and plant nitrogen concentration data were measured during different cotton growth stages. Based on the above data, the effect of soil background on cotton canopy spectrum was firstly investigated. Secondly, the correlations between image texture parameters and plant nitrogen concentration were analyzed. Finally, the obtained data was divided into calibration dataset and validation dataset. Different scenarios, including before and after removing the soil background, and adding texture features, were set. The inversion models of plant nitrogen concentration under various scenarios were designed by using the coupled method of spectral indexes and principal component regression, and the performances of the models were compared. 【Result】 The soil background had an effect on the cotton canopy spectrum, and the trends were not the same at different growth stages. There existed significant correlations between image texture parameters and plant nitrogen concentration. For the scenarios before removal soil background, the plant nitrogen concentration prediction model had determination coefficient (R 2) value of 0.33 and root mean square error (RMSE) value of 0.21% during model calibration, and R 2 value of 0.19 and RMSE value of 0.23% during validation. For the scenarios after removing soil background, the plant nitrogen concentration prediction model had R 2 value of 0.38 and RMSE value of 0.20% during model calibration, and R 2 value of 0.30 and RMSE value of 0.21% during validation. For the scenarios adding image texture information, the plant nitrogen concentration prediction model had R 2 value of 0.57 and RMSE value of 0.17% during model calibration, and R 2 value of 0.42 and RMSE value of 0.19% during validation. 【Conclusion】 Based on high spatial resolution images of low-altitude UAVs, both removing soil background and adding image texture information could improve the inversion accuracy of cotton plant nitrogen concentration. Image texture could be considered as important information to support prediction of crop nitrogen nutrition status using UAV images. 相似文献
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基于低空无人机影像光谱和纹理特征的棉花氮素营养诊断研究 总被引：5，自引：1，他引：4
【目的】基于无人机高空间分辨率影像,探讨剔除土壤背景信息及增加纹理信息对棉花植株氮浓度反演的影响,为棉花氮素营养精准探测提供新技术手段。【方法】开展棉花水、氮耦合试验,分别在棉花的不同生育期获取无人机多光谱影像和植株氮浓度信息。基于以上数据,首先探讨了土壤背景对棉花冠层光谱的影响;其次,分析了影像纹理特征与植株氮浓度间的相关性;最后,将获得的数据分为建模样本和检验样本,设置剔除土壤背景前、剔除土壤背景后、增加纹理特征等不同情景,采用光谱指数与主成分分析耦合建模的方法,来建立各种情景下植株氮浓度的反演模型,并对模型反演效果进行比较。【结果】土壤背景对棉花冠层光谱有影响,且不同生育期趋势不同;影像纹理特征参数与植株氮浓度间有显著相关关系;剔除土壤背景前植株氮浓度反演模型的建模决定系数为0.33,标准误差为0.21%,验证决定系数为0.19,标准误差为0.23%;剔除土壤背景后模型的建模决定系数为0.38,标准误差为0.20%,验证决定系数为0.30,标准误差为0.21%;增加纹理信息后模型的建模决定系数为0.57,标准误差为0.17%,验证决定系数为0.42,标准误差为0.19%。【结论】基于低空无人机高空间分辨率影像,剔除土壤背景和增加纹理特征均可提高棉花植株氮浓度的反演精度;影像纹理可以作为一种重要信息来支撑无人机遥感技术反演作物氮素营养状况。 相似文献
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【目的】叶面积密度（leaf area density,LAD）反映作物在垂直方向上体积内叶面积总量的差异,体现作物冠层内叶面积随着高度变化的分布状况。本文旨在探索玉米叶面积密度对于倒伏胁迫强度的表征能力及其光谱响应规律。【方法】以抽雄期倒伏夏玉米为研究对象,获取倒伏后玉米多期LAD及冠层光谱数据,对倒伏玉米冠层光谱进行一阶微分和小波变换处理,根据LAD与冠层光谱一阶微分及小波分解系数的相关性分析,筛选LAD敏感波段和最佳小波分解尺度,采用偏最小二乘法构建倒伏玉米LAD光谱诊断模型,并利用实测样本验证模型精度。【结果】玉米LAD随着倒伏胁迫程度的增强而增大,LAD可有效表征玉米倒伏胁迫强度及其自身恢复能力;玉米倒伏后冠层结构发生较大变化,倒伏玉米冠层光谱反射率较正常玉米整体增高,近红外波段的增幅相比可见光波段更高,倒伏强度越强则光谱反射率越高;LAD敏感波段主要分布在蓝光波段354—442、472—495 nm和红光波段649—829 nm以及近红外波段903—1 195 nm和1 564—1 581nm;同一阶微分处理相比,基于连续小波变换的玉米倒伏LAD诊断模型的验证R2提高6.08%—9.11%,RMSE降低23.08%—31.63%;小波分解尺度对LAD诊断精度有一定的影响,中低尺度模型精度优于高尺度模型,其中第5尺度构建的模型对LAD的拟合效果最优（R2=0.898,RMSE=1.016）。【结论】利用连续小波变换技术对玉米冠层高光谱解析,可有效诊断倒伏胁迫下的玉米叶面积密度,可以为玉米倒伏胁迫灾情遥感监测提供必要的先验知识。 相似文献
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LIU HuiFang HE Zheng JIA Biao LIU Zhi LI ZhenZhou FU JiangPeng MU RuiRui KANG JianHong 《中国农业科学》2019,52(17):2939-2950
【Objective】 This study proposed an optimized grid search method based on machine learning to solve the problem of model parameters of the photosynthetic light-response curve for drip-irrigated maize, which was often hard to determine and possesses low precision, so as to provide new ideas for photosynthetic characteristics and mechanisms of drip-irrigated maize in Ningxia. 【Method】 The experiment was conducted in 2017 and 2018 with the maize cultivar TC19, which was widely cultivated in Ningxia. Six levels of potassium application (0 (K0), 90 kg·hm -2 (K1), 180 kg·hm -2 (K2), 270 kg·hm -2 (K3), 360 kg·hm -2 (K4), 450 kg·hm -2 (K5)) were set, and the portable gas exchange system (Li-6400XT) was used to measure the light-response curves of maize under different potassium levels at silking stage. The grid search method based on machine learning and nonlinear regression analysis was used to revise the light response curve based on the right angle and hyperbolic correction model. The correlation coefficient (R 2), root-mean-square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) were used to evaluate the accuracy of the model. 【Result】 The results showed that the photosynthetic parameters (Pn), transpiration rate (Tr) and stomatal conductance (Gs) of maize leaves increased first and then decreased with the increase of potassium application rate. The results of fitting evaluation indicated that the calculation results of machine learning method under K0 and K1 were better than the traditional method, in which R 2 was greater than 0.991, RMSE and MAE were less than 1.487 and 1.350, respectively. The two methods have similar fitting effect under K2-K5, while R 2was greater than 0.993, RMSE and MAE was less than 0.952 and 0.860, respectively. The result of optical response characteristic parameter calculation by using the optimum fitting method (grid search method) showed that the trends of α, Pnmax, Rd, LSP and LCP were similar to their photosynthetic parameters. When the potassium application rate was 360 kg·hm -2 (K4), the light response characteristic parameters reached the maximum value, however, the light suppression phenomenon occurred at 450 kg·hm -2 (K5). 【Conclusion】 The grid search method based on machine learning could accurately fit the photo-response characteristics of drip-irrigated maize in Ningxia, and the photosynthetic performance of maize was the best when the potassium application rate was 360 kg·hm -2. 相似文献
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【目的】提出一种优化模型精度的机器学习网格搜索方法,解决滴灌玉米光合响应曲线模型参数确定难、精度低等问题,为滴灌玉米光合生理机制及光合响应特征提供新思路。【方法】2017年和2018年以宁夏玉米主栽品种（TC19）为试验材料,设置6个施钾水平（0（K0）、90 kg·hm -2（K1）、180 kg·hm -2（K2）、270 kg·hm -2（K3）、360 kg·hm -2（K4）、450 kg·hm -2（K5））,使用Li-6400XT光合仪测定不同钾肥水平下玉米吐丝期光响应曲线。运用机器学习网格搜索法和非线性回归分析法对基于直角双曲线修正模型的光响应曲线进行拟合。选取决定系数（R 2）、均方根误差（RMSE）及平均绝对误差（MAE）对模型精度进行评价。【结果】在玉米吐丝期,叶片光合参数Pn、Tr和Gs随施钾量的增加呈先增大后减小的趋势。拟合评价结果表明,在K0和K1处理下机器学习方法计算效果优于传统方法,R 2均大于0.991,RMSE均小于1.487,MAE均小于1.350。在K2—K5处理下,2种方法拟合效果相当,R 2均大于0.993,RMSE均小于0.952、MAE均小于0.860。最优拟合方法（网格搜索法）对光响应特征参数计算结果表明,α、Pnmax、Rd、LSP和LCP的变化趋势与其光合参数相似。在施钾量为360 kg·hm -2（K4）时,各光响应特征参数均达到最大,在450 kg·hm -2（K5）时出现光抑制现象。【结论】基于机器学习的网格搜索法可准确地拟合宁夏滴灌玉米光响应特征,且施钾量为360 kg·hm -2时玉米光合性能达到最佳。 相似文献
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冬小麦叶片光合特征高光谱遥感估算模型的比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】光合作用是农作物产量和品质形成的基础,农作物光合参数的准确定量遥感反演不仅能够了解农作物的生长发育和有机物累积状况,还能为基于遥感的生态系统过程模型提供参考。为快速准确的估算光合特征参量,本研究综合原始光谱、3种传统光谱变换技术和4种模拟方法构建冬小麦3种光合参数的高光谱反演模型,探讨高光谱反演冬小麦光合参数的可行性,对比不同类别光谱和模拟方法的适用性。【方法】本研究基于氮肥施用条件冬小麦气体交换和高光谱田间试验,获取不同叶位叶片的最大净光合速率（Amax）、PSⅡ有效光化学量子产量（Fv′/Fm′）、光化学猝灭系数（qP）和高光谱反射率,并对原始高光谱进行倒数、对数和一阶微分变换。根据3种光合参数和4种光谱的相关性分析结果,筛选显著性水平优于0.01的波段作为输入变量,采用偏最小二乘（PLS）、支持向量机（SVM）、多元线性回归（MLR）和人工神经网络（ANN）等方法建立冬小麦叶片光合参量反演模型,以建模和验证的决定系数（R 2）和均方根误差（RMSE）为依据,对不同模型的模拟精度进行比较分析。 【结果】（1）3种光合参数和4种光谱的相关性分析结果表明,原始、倒数和对数光谱对3种光合参数（Amax、Fv′/Fm′和qP）的敏感谱区均集中在400—750 nm波谱区间,一阶导数光谱对3个光合参数的敏感谱区为470—560、630—700和700—770 nm波谱区间。（2）Amax、Fv′/Fm′和qP的最优反演模型组合分别为基于倒数光谱的MLR模型、基于一阶导数光谱的MLR模型和基于原始光谱的MLR模型。模型的建模R 2分别为0.75、0.65和0.65,验证R 2分别为0.73、0.59和0.44,表明基于高光谱模拟Amax和Fv′/Fm′切实可行,模拟qP的有效性需要进一步验证。（3）不同变换的光谱表现能力不同,以PLS模拟Amax为例,光谱的表现能力顺序为原始光谱>倒数光谱>对数光谱>一阶导数光谱。（4）不同模型的估算能力也存在明显差异,以基于原始光谱的Amax模拟为例,不同模型的估算能力顺序为MLR>PLS>ANN>SVM。 【结论】通过对比分析4种光谱和4种模拟方法对3种冬小麦光合参数的高光谱反演结果发现,Amax和Fv′/Fm′可以很好通过高光谱进行模拟,而高光谱对qP解释能力偏低,有待进一步研究。高光谱信息对冬小麦光合参量具有较强的敏感性,同时受光谱类型和模拟方法的影响,可以用来监测冬小麦光合能力的动态变化,为把握农作物生长状况提供依据。 相似文献
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【目的】本研究以叶片氮含量为切入点,探求糜子籽粒蛋白质含量的最佳光谱预测模型,为糜子优质生产的管理调控提供理论依据。【方法】结合2017年和2018年2年的氮肥运筹试验数据和光谱数据,通过“光谱特征信息—叶片氮含量—籽粒蛋白质含量”这一研究思路,以叶片氮含量为中间链接点将光谱模型和籽粒蛋白质含量链接,建立基于高光谱糜子籽粒蛋白质含量监测模型。【结果】利用支持向量机（SVM）构建的糜子全生育期叶片氮含量监测模型要优于逐步多元线性回归（SMLR）和偏最小二乘法（PLS）,并且原始光谱反射率（R）的SVM模型效果优于一阶导数（1ST）模型,建模集和验证集的R 2分别为0.928、0.924;RMSE相对较小,分别为0.19、0.12;RPD都大于2,分别为3.71、6.07。开花期、灌浆期和成熟期的叶片氮含量和籽粒蛋白质含量均达到极显著正相关,相关系数分别为0.48、0.66和0.73。灌浆期R-SVM模型能准确的监测糜子籽粒蛋白质含量,决定系数R 2为0.798,均方根误差RMSE为0.14,预测残差RPD为1.65。 【结论】建立基于灌浆期糜子籽粒蛋白质含量的高光谱R-SVM监测模型,有助于指导糜子优化田间管理、种植业结构调整和籽粒品质分级,为高光谱技术在糜子优质高产栽培和精准农业发展提供技术基础。 相似文献
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YanChuan MA Hao LIU ZhiFang CHEN Kai ZHANG Xuan YU JingLei WANG JingSheng SUN 《中国农业科学》2019,52(24):4470-4483
【Objective】 The objective of the experiments is to develop a key method for fast and nondestructive monitoring canopy equivalent water thickness (CEWT) in cotton (Lumian 54) and to further improve the estimation accuracy of CEWT in cotton monitored by remote sensing technology. 【Method】 Through setting irrigation gradient treatment in different growth period, canopy spectral reflectance and canopy equivalent water thickness and other information were measured simultaneously. Firstly, we comprehensively analyzed the correlation between CEWT and various spectral parameters, including original spectral reflectance, first derivative spectral reflectance, all-band combined spectral index and existing spectral index. Then, we determined the optimal spectral indices of bud stage, flowering and bolls stage, and full growth period. Finally, we constructed a hyperspectral monitoring model of cotton CEWT by linear regression. 【Result】 The canopy equivalent water thickness and the original spectral reflectance show continuous sensitive bands in the near infrared band (NIR) of 780-1130 nm and the short wave infrared band (SWIR) of 1 450-1 830 nm and 1 950-2 450 nm, the sensitivity of the first derivative spectrum to CEWT was enhanced in NIR band than that of the original spectrum, but was weaker in SWIR band than that of the original spectrum. The correlation between the spectral index constructed by the original spectral reflectance and CEWT is stronger than that of the first derivative spectrum, and the ratio spectral index (RSI) is more suitable for the monitoring of CEWT than the normalized difference spectral index (NDSI). During the whole growth period, the inversion accuracy of CEWT by (R1135-5R1494)/R2003 was the best (R 2=0.7878, RRMSE=0.1803). In the bud stage, RSIb(1130,1996) has the best estimation effect on CEWT (R 2=0.7258, RRMSE=0.1444). RSIa (904,1952) was the optimal spectral index (R 2=0.7853, RRMSE=0.2454) for estimating CEWT at the flowering and bolls stage.【Conclusion】The new hyperspectral indexes proposed in this study in different growth stages can be used for quantitative monitoring of canopy equivalent water thickness in cotton. The results of this study can provide reference for the application of hyperspectral technology in monitoring water content of cotton canopy, and provide technical basis for precision irrigation of cotton. 相似文献