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81.
基于高光谱的冬油菜叶片磷含量诊断模型 总被引:5,自引:2,他引:3
为快捷、无损和精准表征冬油菜磷素营养与冠层光谱间的定量关系,该文以连续3a田间试验为基础,探究叶片磷含量的敏感波段范围及光谱变换方式,明确基于高光谱快速诊断的叶片磷含量有效波段,降低光谱分析维度,提高磷素诊断时效性。以2013-2016年田间试验为基础,测定不同生育期油菜叶片磷含量和冠层光谱反射率。此后,对原初光谱(raw hyperspectral reflectance,R)分别进行倒数之对数(inverse-log reflectance,log(1/R))、连续统去除(continuum removal,CR)和一阶微分(first derivative reflectance,FDR)光谱变换,采用Pearson相关分析确定叶片磷含量的敏感波段区域。在此基础上,利用偏最小二乘回归(partial least square,PLS)构建最优预测模型并筛选有效波段。结果表明,油菜叶片磷含量的敏感波段范围为730~1300 nm的近红外区域;基于敏感波段的FDR-PLS模型预测效果显著优于其他光谱变换方式,建模集和验证集决定系数(coefficient of determination,R2)分别为0.822和0.769,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.039%和0.048%,相对分析误差(relative percent deviation,RPD)为2.091。根据各波段变量重要性投影(variable importance in projection,VIP)值大小,确定油菜叶片磷含量有效波段分别为753、826、878、995、1 187和1 272 nm。此后,再次构建基于有效波段的油菜叶片磷含量估算模型,R2和RMSE分别为0.678和0.064%,预测精度较为理想。研究结果为无损和精确评估冬油菜磷素营养提供了新的研究思路。 相似文献
82.
不同施氮量下缺钾对水稻叶片营养及生理性状的影响 总被引:2,自引:2,他引:0
83.
数字图像技术估测冬油菜氮素营养拍摄参数标准化研究 总被引:2,自引:0,他引:2
84.
浅层施肥对水稻苗期根系生长及分布的影响 总被引:10,自引:3,他引:7
【目的】研究水稻生长前期不同施肥深度对水稻根系生长及分布的影响,揭示浅层施肥对水稻苗期生长的重要作用,以期为水稻的合理施肥提供依据。【方法】本试验于华中农业大学盆栽场进行,采用盆栽土柱培养试验方式,设置不施肥和施肥深度1、5、10、15 cm 共5个处理,分别于播种后10、20、30和40 d取样4次,研究不同施肥深度对水稻苗期根系生物量、根系形态指标、根系总吸收面积及活跃吸收面积、根系分布及地上部生物量的影响。【结果】播种后10 d,各处理间无显著差异;播种后20 d,施肥深度1 cm处理水稻根系生物量、形态指标参数、根系吸收面积等指标均显著优于其它处理,具体表现为施肥深度1 cm>5 cm、10 cm、15 cm>不施肥处理(CK);地上部生物量也表现出相同趋势。播种后30 d,施肥深度1 cm处理的优势更加明显,与施肥深度5 cm相比,根系生物量、地上部生物量分别显著增加163.8%、121.5%。播种后40 d,地上部生物量表现为1 cm>5 cm>10 cm、15 cm>CK,施肥深度5 cm处理分别比10 cm、15 cm处理增加37.6%和34.6%。播种后40 d,根系分布结果显示,各处理均有60%以上根系分布于0-10 cm土层;施肥处理根系在各土层的生物量均显著高于不施肥处理,其中施肥深度1 cm处理的10-15 cm、15-20 cm根系分布比例显著高于其他处理,与施肥深度5 cm相比,增幅达26.1%和84.0%。【结论】不同施肥深度对水稻苗期根系生长及分布产生明显的影响。整个试验期间,施肥深度1 cm处理根系生物量、各形态指标参数及根系吸收面积都表现出明显优势,根系活力及下层根系比重均有所提高,有利于良好根系构型的建成。适宜的浅层施肥可以明显促进水稻生长前期根系生长发育,同时地上部生物量表现出显著的优势,这也是对根系生长及分布状况的积极响应。 相似文献
85.
黄河三角洲地区植被生长旺盛期地下水埋深遥感反演 总被引:1,自引:1,他引:0
【目的】快速准确地获得大面积的黄河三角洲地区地下水埋深。【方法】利用2004年18个站点的植被生长旺盛时期(7—9月)的地下水埋深数据,采用一元和多元线性回归建模方法,确定反演指标,比较了遥感指标反演法与地学和遥感相结合的2种反演模型。【结果】对数变换后的NDVI、指数变换后的晚上LST和指数运算后的晚上TVDI是地下水埋深反演的敏感遥感指标,观测点距黄河的距离(H1)、观测点周围水体密度(ρ)、对数变换后的观测点距海岸线的距离(H2)和DEM是地下水埋深反演的敏感地学指标;只用遥感指标建立的地下水埋深预测模型的决定系数R2为0.496,引入地学参数后模型R2平均值增加到0.791。遥感和地学指标相结合的方法可以更准确地反演植被生长旺盛期研究区的地下水埋深分布状况。【结论】将遥感指标和地学指标相结合进行模拟更合理。 相似文献
86.
对鹅副黏病毒61/GO/GD/05分离株进行主要的生物学特性试验。结果显示,该毒株的鸡胚平均死亡时间(MDT)为78 h,脑内接种指数(ICPI)为1.70;静脉接种指数(IVPI)为2.34;对鸡胚的半数感染量(EID50)为10-7.43/0.2 mL;对鹅的半数致死量(LD50)为10-1.93/0.5 mL;致病性试验表明,该毒株对21日龄非免疫鸡和16日龄非免疫鹅都具有较强的致病性。综合各项生物学特性指标,确定该毒株为强毒力GPMV毒株。对其F基因进行分子生物学分析,表明该毒株为基因Ⅶ型。 相似文献
87.
基于数字图像技术的冬油菜氮素营养诊断 总被引:8,自引:1,他引:7
【目的】利用田间氮肥梯度试验探讨数字图像技术对冬油菜氮素营养无损评估预测的可行性,明确该技术的最佳数码参数和方程模型,为数字图像技术进行冬油菜氮素无损诊断提供依据。【方法】2013-2014年在湖北省武穴市开展不同施氮处理田间试验,以冬油菜为试验材料,设置不同氮素水平(0、90、180、270和360 kg·hm-2),分别于六叶期、十叶期、蕾薹期和开花期,利用数码相机获取冠层数字图像数据,同时采集植株样品分析其生长特征值,研究其相关性并建立氮素营养参数的方程模型。利用2014-2015年独立氮肥水平试验,对上述方程模型拟合精度进行验证并绘制1﹕1线性关系图。【结果】数字图像红光值(R)、红光标准化值(NRI)和绿光与蓝光比值(G/B)与冬油菜氮营养状况常规诊断指标地上部生物量、叶片氮浓度和叶绿素浓度等呈负相关关系,而绿光值(G)、蓝光值(B)、绿光与红光比值(G/R)、蓝光与红光比值(B/R)、绿光标准化值(NGI)和蓝光标准化值(NBI)则与上述指标呈正相关关系,红光标准化值(NRI)与其他数码参数相比能更好地表征冬油菜的氮素营养状况,蕾薹期红光标准化值NRI与氮肥用量、地上部生物量、叶片氮浓度、叶绿素浓度、氮素吸收量和氮营养指数之间的关系可分别用线性方程y(t·hm-2)=-8.003x+2.706、y(t·hm-2)=-106.072x+38.200、y(g·kg-1)=-692.99x+ 261.84、y(mg·g-1)=-12.750x+5.665、y(kg·hm-2)=-4087.416x+1414.274和y=-27.198x+9.812来表达,其相关性达到极显著水平。2014-2015年独立试验模型检验结果表明,叶片氮浓度、叶绿素浓度和氮营养指数实测值与预测值的决定系数R2分别为0.917**、0.746**和0.953**;均方根误差RMSE分别为0.821、0.330和0.228;相对误差RE %分别为26.32%、28.57%和28.39%,模型预测精度较好。【结论】数字图像技术可以用于冬油菜氮素营养的评估预测,评估时期为蕾薹期(包括)之前均可,最佳预测参数为红光标准化值NRI,参数的最佳方程模型为直线方程函数。 相似文献
88.
油菜是重要的油料作物,对缺磷敏感,我国油菜主产区土壤供磷状况较差,缺磷常导致油菜籽减产。于2019—2021年度2季在长江中游地区进行磷肥用量田间试验,设置0、45、90、135和180 kg P2O5 hm–2 5个施磷水平,探究磷营养供应状况同时对油菜籽产量和品质的影响。结果表明,施磷显著增加油菜单株角果数、角粒数和千粒重,进而增加了油菜产量。不施磷处理的平均产量仅190 kg hm–2,施磷增产8.5~12.5倍,根据产量效应得到的最高产量施磷量为51.8~65.0 kg P2O5 hm–2。油菜籽磷含量、含水率、含油率、蛋白质、硫甙、油酸、亚麻酸和硬脂酸对磷肥用量的响应均达到极显著水平,芥酸、亚油酸和棕榈酸的响应较小。随着施磷量的增加,油菜籽含油率呈先增后降的趋势(施磷90 kg P2O5 hm–2和135 kg P2O5 相似文献
89.
基于角果期高光谱的冬油菜产量预测模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以连续3 a田间氮肥水平试验为基础,研究基于高光谱估产的可行性,明确最佳光谱监测方式和有效波段,降低光谱分析维数,提高产量估测时效性。2013—2016年分别于湖北省武穴市和沙洋县进行大田试验,通过测试角果期冠层光谱反射率、产量构成因子(单株角果数、每角粒数和千粒质量)和成熟期产量,利用偏最小二乘回归(PLS)分别对油菜原初光谱(RSR)和一阶微分光谱(FDR)与其产量及构成因子间构建定量分析模型并筛选有效波段。结果表明,基于全波段的FDR-PLS模型预测精度显著优于R-PLS,其最佳监测指标是冬油菜产量和角果数,验证集决定系数(R2)分别为0.90和0.91,均方根误差(RMSE)分别为379 kg/hm2和66个/株,相对分析误差(RPD)分别为3.11和3.12。基于各波段变量重要性投影(VIP)值,确定冬油菜产量有效波段分别为628、753、882、935、1061、1 224 nm;角果数有效波段分别为628、758、935、1 063、1 457、1 600 nm。此后,再次构建基于上述有效波段的冬油菜产量和角果数监测模型,决定系数分别为0.91和0.87,均方根误差分别为504 kg/hm2和82个/株,相对分析误差分别为2.34和2.52,估算精度较为理想。 相似文献
90.
红壤地区是我国重要的油菜种植区,研究直播冬油菜硼肥施用效果,为直播油菜科学施硼提供理论依据,对促进区域油菜产业发展有重要意义。2017—2018年在江西、湖南、湖北南部和广西北部油菜主产区布置7个硼肥大田试验,设置不施硼、施硼肥(含硼量100 g·kg~(–1))4.5 kg·hm~(–2)、9.0 kg·hm~(–2)、13.5 kg·hm~(–2)四个处理。结果表明,红壤地区土壤有效硼普遍含量低,直播油菜施硼增产效果显著,油菜籽平均产量和施硼经济效益在硼肥用量9.0kg·hm~(–2)时最高,与不施硼相比增产1 021 kg·hm~(–2),增产率达110.6%,分别较施用硼肥4.5 kg·hm~(–2)和13.5 kg·hm~(–2)增产16.6%和3.1%。施硼显著增加直播油菜收获密度、单株角果数和每角粒数,进而增加了油菜产量;同时硼肥的施用可显著提高油菜籽的含油率、油酸和亚油酸含量,与不施硼相比,施用硼肥9.0 kg·hm~(–2)处理各品质指标分别增加26.9%、45.9%和72.6%,相应增加产油量136.1%。在硼肥用量13.5 kg·hm~(–2)范围内,油菜地上部硼含量和硼累积量随着施硼量的增加而增加,但硼肥利用率呈现降低的趋势,硼肥用量为9.0 kg·hm~(–2)处理的硼肥当季利用率也仅为9.4%。综合结果显示,红壤地区直播油菜施硼增产增收效果显著,直播油菜生产中应重视硼肥的合理施用,区域硼肥的推荐用量为9.0 kg·hm~(–2)左右。 相似文献