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21.
小麦叶片叶绿素荧光参数与反射光谱特征的关系   总被引:4,自引:0,他引:4  
以宁麦9号(低蛋白质含量)、淮麦20(中蛋白质含量)和豫麦34(高蛋白质含量)为试材,设0~300 kg hm-2不同施氮水平,经2003—2004年和2004—2005年田间试验,对小麦顶部4张叶片叶绿素荧光参数和反射光谱特征的变化规律及其相互关系进行了分析。结果表明,小麦叶片叶绿素荧光参数Fv/Fm和Fv/Fo随施氮水平提高呈上升趋势,同时叶片光谱反射率在不同施氮水平、叶位和生育期均有明显差异。小麦植株顶1叶和顶2叶反射光谱在可见光区(520~680 nm)和近红外区(750~850 nm)与叶绿素荧光参数稳定相关。顶端2张叶片的植被指数DVI(750, 550)、DVI(735, 690)和TVI(750, 670, 550)与荧光参数Fo、Fm、Fv、Fv/Fm、Fv/Fo、Fs、Fm’、Fo’、Fv’、Fv’/Fm’的相关性均较好,其中DVI(750, 550)的相关性最好,且回归系数在不同品种和不同生育期之间没有显著差异。表明利用小麦叶片反射光谱监测其叶绿素荧光参数是可行的。  相似文献   
22.
以冠层反射光谱监测水稻叶片氮积累量的研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
周冬琴  朱艳  田永超  姚霞  曹卫星 《作物学报》2006,32(9):1316-1322
作物氮素状况是评价作物长势、估测产量与品质的重要参考指标,对作物氮素精确诊断与管理具有重要意义。本文以不同施氮水平下的4年田间试验为基础,研究了水稻叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系。结果显示,在冠层单波段反射率中,460 nm、510 nm及760~1 100 nm的光谱反射率与冠层叶片氮积累量的相关性较好;近红外波段(  相似文献   
23.
《农业信息学》课程建设的实践与思考   总被引:1,自引:0,他引:1  
《农业信息学》是南京农业大学面向农业生产类本科专业开设的专业选修。高等农业院校在新的教育教学形势下开设《农业信息学》课程,需要规范教学内容、教学方法和考核体系,明确课程建设面临的主要问题和解决方法,为培养我国高素质农业创新型人才作出重要贡献。  相似文献   
24.
种植制度知识模型系统的设计与实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
以优化利用农业自然资源为出发点,着重运用系统分析原理和数学建模技术来研究种植制度设计的知识表达体系,在系统收集和分析种植制度设计方面的献资料以及专家知识和经验的基础上,通过定量解析种植制度指标与生态环境、品种类型、社会经济条件之间的动态关系,创建了种植制度设计知识模型;充分利用软构件的技术特点,在Visual C 平台上设计并实现了数字化和组件化的种植制度知识模型系统,实现了适宜作物选择、作物搭配、作物布局设计和系统维护等功能。本研究克服了传统种植制度专家系统地域性强和广适性弱的不足,为实现种植制度设计的定量化和数字化奠定了基础。  相似文献   
25.
【目的】利用高光谱遥感数据快速、无损地估算棉花生物量,评估参数化与非参数化方法在棉花上的表现差异。【方法】本研究以4个棉花品种在2个年份(2004和2005年)的试验资料为基础,将2年数据分别进行建模和验证,采用参数化算法(植被指数法、连续小波变换)与非参数化算法(偏最小二乘回归、随机森林、人工神经网络、回归树、袋装树和增强树、支持向量机和高斯过程回归)分别构建吐絮前和吐絮后的生物量估算模型。【结果】近红外与红边波段仍然是棉花生物量遥感监测中最有效的波段区间。参数化方法运算简单,效率高,其中,CIred edge证明是棉花生物量估算上表现最好的植被指数,具有较高的独立验证结果(吐絮前:RMSE=27.23 g·m-2;吐絮后:RMSE=48.81 g·m-2)。基于连续小波变换的方法缓解了植被指数的低估现象,尤其是吐絮后(吐絮前:RMSE=31.54 g·m-2;吐絮后:RMSE=37.57 g·m-2);在非参数化法中,随机森林是棉花生物量估算的最优算法(吐絮前:RMSE=20.48 g·m-2;吐絮后:RMSE=30.28 g·m-2)。吐絮后的估算精度都显著低于吐絮前,表明两类算法的估算精度都受到棉絮的影响。【结论】本研究评估了基于参数化和非参数化算法构建的棉花生物量估算模型,证明了非参数化方法可以作为棉花生物量无损监测的重要研究方法,该结论也为棉花其他生长参数的估测提供了技术支撑。  相似文献   
26.
利用日光诱导叶绿素荧光监测水稻叶片叶绿素含量   总被引:2,自引:1,他引:1  
快速准确地监测作物叶片叶绿素含量对于研究作物光合作用、氮素营养以及胁迫状况至关重要。该研究基于不同品种、不同密度、不同氮素水平的水稻田间小区试验,分别获取冠层和单叶的辐亮度光谱、反射率光谱及生理生态指标等,计算日光诱导叶绿素荧光(Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)指数和植被指数,进一步基于线性回归和辐射传输模型2种方法来建立叶绿素含量监测模型,评估多个叶绿素监测模型的精度及适用性。结果表明,1)在冠层尺度,冠层761 nm处SIF强度(F761)与冠层叶绿素含量相关性最高,决定系数(Determination coefficient,R2)为0.72,略高于表现最好的红边叶绿素指数(Red edge Chlorophyll index,CIred edge)(R2=0.63);2)在单叶尺度,归一化下行SIF指数(↓FY NDFI)与单叶叶绿素含量相关性最高,R2为0.77,比表现最好的上行荧光产量双峰比值指数(↑FY687/↑FY741)R2高出0.10,与表现最好的植被指数CIred edge效果相当(R2=0.81);3)基于SCOPE(Soil Canopy Observation, Photochemistry and Energy fluxes )模型反演水稻冠层叶绿素含量的验证R2为0.57,均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)为56.54 μg·cm-2,效果差于PROSAIL模型(模型检验的R2为0.91,RMSE为22.59 μg·cm-2);4)单叶Fluspect-B模型反演水稻单叶叶绿素含量的验证R2为0.55,均方根误差RMSE为19.45 μg·cm-2,效果差于PROCWT模型反演结果(R2为0.72,RMSE为6.42 μg·cm-2)。综上,SIF指数在监测冠层和单叶叶绿素含量时效果较好,基于SIF的辐射传输模型也可以用来反演水稻冠层和单叶的叶绿素含量。研究结果可为SIF监测作物叶绿素含量提供理论依据,并对未来利用SIF进行植物光合作用研究提供理论支持。  相似文献   
27.
 随着现代作物栽培学与新兴学科领域的交叉与融合,作物栽培管理正从传统的模式化和规范化,向着定量化和智能化的方向迈进。作物精确栽培技术即是将系统科学和信息技术应用于作物栽培学,并对作物栽培学所涉及的对象和过程进行数字化设计、信息化感知、动态化模拟,从而实现作物栽培管理的定量化与精确化。通过多年的探索和实践,基本构建了具有中国特色的作物精确栽培技术体系,重点在作物栽培方案的定量设计、作物生长指标的光谱监测、作物生产力的模拟预测三个方面取得了显著的研究进展,并在试验示范中实现了基于生产因子的作物栽培管理方案优化设计、基于光谱信息的作物生长指标监测诊断、基于生长过程的作物产量品质预测预报。作物精确栽培技术的未来发展将需要深入推进作物栽培学与模拟技术、传感技术、决策技术等的交叉融合,完善适用于单点到区域不同尺度的作物栽培方案精确设计、作物生长状况精确诊断、作物生产力精确预测等关键技术,加强作物精确栽培技术软件系统和硬件产品的开发应用与示范推广,从而促进现代作物栽培管理不断向着智慧化方向迈进。作物精确栽培技术的进一步完善将有助于提升农业生产的管理水平和综合效益,加快农业信息化与现代化的发展进程。  相似文献   
28.
近地遥感常被用于获取作物冠层组分信息,但在提取叶片反射率时常受到土壤背景、穗和阴影效应的影响。为准确分类并提取作物冠层组分信息,该研究通过分析小麦冠层各组分(光照/阴影叶片、土壤、穗)的光谱及纹理差异,提出了一种光谱指数与数学形态学结合的作物冠层组分分类方法,探讨不同生育时期的最佳冠层组分分类方法,并定量分析不同组分的归一化光谱指数与小麦叶片氮含量的关系。结果表明:光谱指数法能较好地区分小麦抽穗前的不同冠层组分,而抽穗期的分类效果易受麦穗影响;光谱指数与数学形态学结合的分类方法能较好地消除麦穗对光照/阴影叶片提取的干扰(总体分类精度为97.80%,Kappa系数为0.97,运行时间3.87 min),该方法的分类精度及运行效率均优于传统分类方法(迭代自组织数据分析算法(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm, ISODATA)和最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE));而且,基于光照和阴影叶片的归一化光谱指数对叶片氮含量最敏感。研究结果可为其他作物冠层组分分类和精准农业中农学参数的定量反演提供技术参考。  相似文献   
29.
基于近红外光谱的土壤全氮含量估算模型   总被引:6,自引:2,他引:4  
土壤全氮是诊断土壤肥力水平和指导作物精确施肥所需的重要信息,建立土壤全氮的近红外光谱估测模型并对建模波段进行优化选择对于土壤养分信息快速获取和精确农业发展具有重要意义。该研究以中国中、东部地区5种主要类型土壤为研究对象,利用近红外光谱仪采集土壤样品的光谱信息,结合近红外区域分子振动特点选取全谱、合频、一倍频、二倍频和N-H基团及其组合的8个波段,采用多元散射校正等多种预处理方法组合进行处理,结合偏最小二乘法(PLS)对每个波谱区域进行定标建模。结果表明,利用4000~5500cm-1波谱区域结合附加散射校正处理过的原始光谱建立的模型精度表现最好,其内部互验证决定系数达到0.90,均方根误差为0.16。经不同类型土壤的观测资料检验,模型验证决定系数为0.91,均方根误差为0.15,相对分析误差RPD为3.40,表明模型具有极好的预测能力。因此,利用近红外光谱可以实现土壤全氮的快速估测,且以合频波段(4000~5500cm-1)为建模区域可以得到更好的预测效果。  相似文献   
30.
【目的】探明北京山区老龄化村庄中药材林下生态种植模式,助力乡村振兴。【方法】以典型的老龄化村庄—延庆区大庄科乡黄土梁村作为试验地点,中药材紫苏作为试验材料,在板栗林下进行生态种植,设置不同的播种量和有机菌肥用量,收获后统计分析紫苏产量、品质及收益,与大田和四旁地种植的紫苏进行比较。采用水蒸气蒸馏法提取紫苏叶挥发油并测定含量,使用高效液相色谱法测定紫苏梗和紫苏子中迷迭香酸含量。【结果】采用生态种植技术,紫苏药材品质达到且优于《中国药典》2020版标准;不同种植环境的收益达9 585.00~10 350.00元/hm2;郁闭度为0.20板栗林下,播种量22.50 kg/hm2,有机菌施肥量1 800.00 kg/hm2的条件下紫苏药材产量高、品质优、收益好。【结论】紫苏林下生态种植模式充分利用山区农村的自然禀赋,在获得可观收益的同时,大幅度降低了劳动力投入,非常适合在山区老龄化农村进行推广。  相似文献   
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