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干旱胁迫下冬小麦产量结构与生长、生理、光谱指标的关系 总被引：12，自引：1，他引：12
通过控制生育期水分条件形成不同程度的干旱胁迫,对冬小麦生长、产量及生理指标和冠层高光谱反射率对干旱胁迫的反应进行监测,建立冬小麦减产率与生长、生理及冠层光谱反射率的相关模型。研究结果表明:不同生育期冬小麦干物质积累速度随水分胁迫程度的增大而减小;叶绿素含量与水分条件的关系不同于其他参数,表现为中等水分条件下叶绿素含量最大,严重水分胁迫下叶绿素含量最低;不同水分条件下光合速率呈两种不同日变化特征,且正常供水处理的光合速率明显高于严重干旱处理。光合速率和增强植被指数(EVI)同冬小麦减产率相关性较强,能够建立较好的关系模型用于小麦产量预测。 相似文献
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不同水分条件麦田能量与CO2通量变化特征研究 总被引：6，自引：1，他引：6
试验观测不同水分处理冬小麦田能量平衡各分量、反射率和CO2 通量日变化及日际变化特征结果表明 ,小麦拔节期麦田地表反射率平均值约为 0 .18,不同水分处理农田潜热通量和显热通量均有明显差异 ,晴朗天气冬小麦冠层顶部CO2 通量日变化呈抛物线形 ,麦田主要表现为CO2 的汇。 相似文献
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夏闲期降水对黄土旱塬冬小麦水氮利用效率的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
黄土旱塬冬小麦生长所需的水分主要来源于大气降水,分析夏闲期降水对土壤水分的补给对于发展田间水分管理措施和补充灌溉技术具有重要意义。该文利用不同的水肥耦合处理试验,研究了不同水肥耦合处理下夏闲期降水对土壤水分补给量以及对翌年作物耗水量、水分利用效率、产量、小穗数、穗粒数、千粒质量的影响。结果表明,夏闲期降水量对土壤水分的补给量有极显著的影响(P0.01);冬小麦生育期不同的水肥耦合处理对夏闲期土壤水分补给有显著的影响(P0.05)。收获期土壤水分亏缺度在43.68%~52.63%之间时土壤水分的补给系数较高(51.84%~67.42%),且二者存在良好的幂函数关系;翌年冬小麦生育期耗水量的贡献率、水分利用效率、产量、小穗数、穗粒数、千粒质量均与土壤水分补给系数呈幂函数关系,且在土壤水分补给系数为25%~40%时冬小麦水分利用效率、产量、小穗数、穗粒数、千粒质量分别达到最大值。研究可为旱塬农田水分管理提供参考。 相似文献
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应用Hydrus-1D模型模拟分析冬小麦农田水分氮素运移特征 总被引：23，自引：1，他引：23
将Hydrus 1D水氮联合模型用于模拟冬小麦农田水分氮素运移转化过程,试验和模拟结果表明,北京地区冬小麦农田不同水肥处理小区,蒸散量约400mm,占根层总耗水量的95%以上,水分渗漏到根层以下量很少,各小区最大渗漏量为38.4mm。作物吸氮占总耗氮量的94%以上,而根层以下氮淋失很少,最大氮淋失量为8.7kg/hm2。氮淋失量主要对应于水分渗漏量,可考虑改变灌溉措施减少水氮淋失量。传统水、肥管理方案与优化水、肥管理方案比较,各处理产量和水氮利用效率无显著差异,而前者根层水分渗漏量大并肥料总投入量大。综合评价认为,优化水肥管理措施更合理可取。 相似文献
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旱地小麦群体生理变量对氮素供应量的响应 总被引：12，自引：0，他引：12
试验研究不同N肥处理对旱作小麦群体结构参数、光合生理特性、产量及水分利用效率的调控效应结果表明,在一定N肥范围内小麦群体结构、分蘖数、光合速率、水分利用效率和产量均随施N肥量的增加而改善,但当N肥用量超过一定量时反而不利于群体结构和功能的改善。旱作农业生产中水肥间有明显耦合关系,肥料对作物增产作用依赖于土壤水分的优劣。 相似文献
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水分条件对冬小麦生长发育及产量的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
为了研究水分条件对不同基因型和抗旱性冬小麦生长发育和产量的影响,选用栽培二粒(原始小麦)、西农9871(敏感型现代小麦)和长武134(抗旱性现代小麦)进行了研究。结果发现:栽培二粒小麦分蘖和株高受水分的影响大,拔节期灌水对西农9871和长武134株高和分蘖没有显著影响,说明了原始品种生长发育受水分制约大于现代品种。栽培二粒小麦的产量在不同水分条件下没有显著变化,但西农9871和长武134不灌水处理的产量是充分灌水处理的50%,拔节期灌水并没有显著提高产量,说明了现代品种产量受水分影响大于原始品种。 相似文献
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陕西泾阳冬小麦农田蒸散 总被引：3，自引：0，他引：3
本文结合实测资料详细分析了空气饱和差、作物叶面积和叶水势及土壤有效含水量对冬小麦农田蒸散的影响.根据零通量面位置变化计算和分析了泾阳冬小麦拔节后期至成熟阶段农田蒸散和土壤水分变化情况,以及在不同天气类型下作物对土壤上下层的水分利用特征. 相似文献
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喷灌条件下冬小麦生理特征及生态环境特点的试验研究 总被引：13，自引：5，他引：13
通过定点定位试验,比较了喷灌与常规畦灌条件下农田生态环境、冬小麦光合速率和蒸腾速率的日变化特征以及不同水平的水分利用效率。结果表明,喷灌可以明显改善农田生态环境,减少作物蒸腾驱动势,使气孔阻力增大,最终导致蒸腾速率降低;在土壤水分相近条件下,喷灌条件下叶片的光合速率明显高于畦灌的光合速率,而蒸腾速率明显低于畦灌的蒸腾速率;喷灌小麦叶片水平水分利用效率和产量水平的水分利用效率均高于畦灌,表明在华北平原喷灌是改善农田生态环境和发展节水农业的一个有利措施。 相似文献
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冬小麦叶面积指数（LAI, leaf area index）是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数（R2）为0.990、均方根误差（RMSE）为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。 相似文献
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冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演方法对比 总被引：26，自引：13，他引：13
冬小麦叶面积指数(LAI,leafarea index)是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数(R2)为0.990、均方根误差(RMSE)为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。 相似文献
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基于赤池信息量准则的冬小麦叶面积指数高光谱估测 总被引：5，自引：2，他引：3
冬小麦叶面积指数(leaf area index,LAI)是描述冠层结构的重要参数之一,对评价其长势和预测产量具有重要意义。该文利用灰色关联分析(grey relational analysis,GRA)对植被指数进行排序,用偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)选择不同的植被指数个数作为自变量进行回归建模,通过赤池信息量准则(Akaike’s information criterion,AIC)选择AIC值最小的模型作为冬小麦LAI最优估算模型,即GRA、PLS和AIC 3种方法整合建立冬小麦LAI最优估算模型。使用2008-2009年在中国北京通州区和顺义区获取的整个生育期冬小麦LAI和配套的光谱数据进行建模,利用2009-2010相关数据进行验证。研究表明:采用GRA评价标准与冬小麦LAI关联度最大的植被指数是VOG1,关联度最小的植被指数是SR;通过AIC建立的以8个植被指数作为自变量的冬小麦LAI模型效果最优,建模集的决定系数R2和标准误SE分别为0.76和0.009,验证集的R2和相对均方根误差RRMSE分别为0.63和0.004,预测模型和验证模型均具有较高的精度和可靠性。结果表明采用GRA-PLS-AIC方法进行冬小麦LAI反演是可行的,为提高冬小麦LAI遥感预测精度提供了一种有效的方法。 相似文献
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冬小麦冠层对入射光合有效辐射吸收比例的估算方法评价 总被引：4，自引：2，他引：2
目前研究估算作物冠层对入射光合有效辐射的吸收比例 (fAPAR)时多采用冠层光能截获效率 (fIPAR)、冠层叶面积指数 (LAI) 和Beer-Lambert法则、冠层光谱植被指数等信息。该文以冬小麦为例,利用田间观测数据序列 (包括冠层LAI、冠层fIPAR和冠层光谱特性等方面)对各种fAPAR估算方法进行了较为全面的总结、分析、评价,以明确各法的优势和不足,为今后相关研究提供参考。结果表明,冬小麦营养生长期内fAPAR与fIPAR值较为接近,而冬小麦生殖生长期内二者差异显著;整个研究时段内,利用fIPAR估算的fAPAR结果较好;根据叶面积指数和Beer-Lambert法则估算的fAPAR在抽穗至腊熟期间结果偏小,原因在于该法不能体现穗部对光合有效辐射的有效吸收;直接借用文献记载的fAPAR～NDVI（归一化差值植被指数）函数关系估算的fAPAR在冬小麦营养生长阶段及生殖生长季末期均明显偏大。此外,通过将fAPAR与NDVI、比值植被指数 (RVI)、土壤调整植被指数 (SAVI)、修改型土壤调整植被指数 (MSAVI)等常用植被指数进行相关性分析,发现fAPAR与NDVI的相关关系最强,基于田间数据证实了采用NDVI估算fAPAR的合理性。 相似文献
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利用HJ-1-A/B CCD2数据反演冬小麦叶面积指数 总被引：2，自引：2，他引：0
叶面积指数是十分重要的作物生理生态参数,为提高利用国产环境减灾小卫星CCD数据反演冬小麦叶面积指数的精度,该文以5种常用的植被指数(归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI),双波段增强植被指数(2-bands enhanced vegetation index,EVI2),比值植被指数(ratiovegetation index,RVI),土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI)为基础,结合3种常用的回归模型,按生长阶段比较分析了不同植被指数和回归模型反演叶面积指数的精度。结果表明,除生殖生长阶段外,叶面积指数和5种植被指数之间均有较强的相关关系;指数模型和一元线性模型分别为全生育期和营养生长阶段的最佳拟合模型;EVI在全生育期拟合时的表现好于其他4个指数(R2=0.9348),SAVI则是营养生长阶段表现最佳的指数(R2=0.9404)。该研究为进一步利用植被指数反演叶面积指数提供了参考。 相似文献
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利用Landsat TM遥感数据监测冬小麦开花期主要长势参数 总被引：9，自引：4，他引：5
为精准农业技术体系中的小麦农艺处方管理决策提供详尽的全局性信息,该文以2007－2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为遥感数据源,分析了试验样点开花期冬小麦主要长势参数与品质和产量间以及与卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评价了TM影像遥感变量监测冬小麦开花期SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量的模型。结果表明：冬小麦开花期,选用作物氮反射指数、近红外波段反射率和归一化植被指数这些遥感变量分别反演冬小麦SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量是可行的;SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测模型的精度较高,均方根误差分别为3.12、216.5 kg/hm2、0.269和0.162,以此为基础,制作出具有实际农学意义的冬小麦开花期不同等级SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达。基于卫星影像的农田面状信息获取技术克服了点状信息的不足,为农业生产管理决策及时提供信息支持,使该研究技术更利于大面积应用和推广。 相似文献
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基于高光谱维数约简与植被指数估算冬小麦叶面积指数的比较 总被引：4，自引：3，他引：1
高光谱遥感反演LAI时,由于实际样本数远小于光谱维数,易导致基于全谱段建立的模型不稳定。针对该问题,该文提出将基于原始光谱反射率与LAI相关性和基于光谱曲线特征的2种波段选择方式分别与主成分回归(PCR)或偏最小二乘回归(PLSR)结合的高光谱维数约简方法,估算冬小麦LAI。并选择归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、重归一化植被指数(RDVI)、修正土壤调节植被指数(MSAVI)和三角形植被指数(TVI)5种代表性植被指数,利用2009、2010年实测大田冬小麦冠层高光谱和LAI数据,将提出的基于维数约简的方法与基于植被指数的LAI估算方法进行了比较,独立样本集验证结果和交叉验证结果均表明,提出的基于维数约简的方法比基于植被指数方法的估算精度高,在交叉验证结果中,基于维数约简的方法R2最高达到0.818,相应RMSE为0.685。该研究可为后续基于高光谱的LAI估算提供参考。 相似文献
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为了提高无人机遥感对冬小麦叶面积指数（leaf area index,LAI）反演模型的精度与泛化能力,该研究利用无人机搭载多光谱相机获取不同氮素处理和不同复种方式的冬小麦生长实测数据,结合PROSAIL辐射传输模型生成包含机理信息的模拟数据,基于不同组合方式建立了5种LAI反演混合数据集,结合多种机器学习方法,以期构建经验与机理相结合的LAI高精度反演模型。由于LAI反演受NIR波段反射率影响大,该研究筛选7种与NIR波段相关的植被指数提取冬小麦光谱特征,构建与混合数据集LAI的相关系数矩阵,进一步探究不同光谱特征对冬小麦LAI的影响程度。在此基础上,采用具有代表性和普适性的4种机器学习方法,即贝叶斯岭回归模型、线性回归模型、弹性网络模型和支持向量回归模型,构建不同冬小麦LAI反演模型,用以评估基于半经验半机理数据反演冬小麦LAI的可行性,进一步探索其对不同氮素水平和复种方式的冬小麦长势评估能力。结果表明：1）筛选的与NIR波段相关的植被指数与冬小麦LAI之间存在较强的相关性,其中归一化差异植被指数、增强植被指数、归一化差异红边指数、比值植被指数、红边叶绿素植被指数、土壤调节植被指数与LAI呈正相关,结构不敏感色素植被指数与LAI呈负相关;2）辐射传输模型中体现了冬小麦LAI影响太阳光线传播的机理,结果表明,与实测数据混合建立的模型,具有较强的鲁棒性和泛化能力。相比于其他3种模型,支持向量回归模型在各种数据组合下均取得了较好的LAI预测性能,在C1、C2、C3、C4这4种训练-测试组合的训练集中R2依次为0.86、0.87、0.88、0.91,RMSE依次为0.47、0.45、0.45、0.41;在测试集的R2依次为0.85、0.19、0.89、0.87,RMSE依次为0.45、1.31、0.49、0.50;3）使用支持向量机生成试验区LAI反演图,对4种氮素水平和2种复种方式的冬小麦长势评估,结果表明,适当的施加氮素处理能提高冬小麦LAI值,麦-豆复种方式下的冬小麦LAI值普遍高于麦-玉复种的LAI值。该研究为冬小麦LAI的反演提供了一种有效的方法,并为高效评估冬小麦长势研究提供了参考。 相似文献
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为明晰江淮区域大田冬小麦赤霉病的发生特征,建立冬小麦赤霉病遥感估测模型,该文分析了冬小麦赤霉病病情指数与气候因素(不同时间尺度日均气温和日均空气相对湿度)、生长参数(生物量、叶面积指数和叶片叶绿素含量)和光谱信息(NDVI、RVI和DVI)之间的互作关系。结果表明:1)不同时间尺度日均气温之间存在较好相关性,5日均气温与冬小麦赤霉病病情指数间的相关系数最大为0.77。与日均气温相类似,不同时间尺度日均空气相对湿度之间也存在不同程度的相关性,5日均空气相对湿度与赤霉病病情指数间的相关性最大,其相关性高于5日均气温。2)冬小麦生物量、叶面积指数和叶片叶绿素含量与赤霉病病情指数之间均呈线性正相关关系,且均达到显著水平,说明冬小麦群体密度大、郁闭程度高以及长势过旺是赤霉病易发的主要农学诱因。3)遥感植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)、RVI(ratio vegetation index)和DVI(difference vegetation index)分别与冬小麦叶面积指数、生物量和叶片叶绿素含量之间有较好相关性,可以利用NDVI、RVI和DVI分别替换叶面积指数、生物量和叶片叶绿素含量参与建模。4)综合5日均气温、5日均空气相对湿度、NDVI、RVI和DVI 5个敏感因子,构建基于温湿度与遥感植被指数的冬小麦赤霉病病情指数估测模型,模型的估测值与实测值较为一致,RMSE为5.3%,相对误差为9.54%。说明本研究所建立的估测模型可以实现对冬小麦始花期赤霉病的有效估测,该研究可为江淮区域冬小麦生产中防病减灾的信息获取提供方法参考。 相似文献
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基于LISS4数据的小麦氮素营养状况反演研究 总被引：6，自引：3，他引：3
利用LISS4卫星遥感数据在小麦氮素营养状况监测方面进行了初步研究。根据搭载多光谱传感器LISS4的IRS-P6的过境周期,2006年5月3日在江苏省盐城地区进行同步地面取样测试,通过分析试验点小麦LISS4影像光谱信息与小麦叶面积指数及叶片氮含量的相关关系,发现小麦叶面积指数和叶片氮含量与LISS4影像三个波段反射率及植被指数RVI、NDVI、GNDVI均密切相关,表明利用LISS4遥感影像监测小麦氮素营养状况是可行的。比较不同波段原始反射率和植被指数,在本研究中LISS4影像波段4反射率与小麦氮素营养状况相关最密切。检验结果也表明利用LISS4影像波段4反射率估测小麦氮素营养状况是可行的。研究成果为利用遥感技术大面积监测小麦氮素营养状况和实施精确栽培管理提供了理论依据。 相似文献