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61.
黄淮海平原棉麦共生期间棉田土壤温度效应的研究 总被引：11，自引：1，他引：10
4年连续研究揭示,黄淮海棉区套作棉田全共生期45d,4-2式地温低1.3～2.3℃d#+（-1）,3-1式地温低1.8～3.4℃d#+（-1）,处于低热量状态,导致棉花前期生长滞后10～15d。两熟套作棉田各层次温度比一熟棉田降低4.8%～15.4%,其中3-1式棉行温度低于4-2式,4-2式南棉行低于北棉行。在两熟套作条件下,3-1式配置方式地膜覆盖的增温效应比4-2式削弱更多;同是地膜覆盖,宽覆盖比窄覆盖的增温效应更为明显。结果表明,黄淮海棉区棉麦两熟采用4-2垄作和地膜覆盖能减轻或缓解共生期间棉田的低热量胁迫,促进棉田早发早熟。 相似文献
62.
随着人工智能的发展，机器学习正逐渐应用于大田信息化管理，可以节约时间、减少劳动用工。利用无人机获取6个密度（1.5万株·hm－2、3.3万株·hm－2、5.1万株·hm－2、6.9万株·hm－2、8.7万株·hm－2、10.5万株·hm－2）棉田的RGB图像，以数据增强技术扩大数据集，通过机器学习算法的不同模型（支持向量机、VGGNet16、GoogleNet、MobileNetV2）实现不同密度棉田图像的识别分类，并对比了不同模型的图像识别效果。基于支持向量机模型的方法是利用尺度不变特征变换对数据集进行特征提取，将其作为分类器的输入向量进行图像分类；该模型的平均分类识别准确率为74.18%。基于3种卷积神经网络模型（VGGNet16、GoogleNet、MobileNetV2）的方法是结合迁移学习并搭配Adam优化算法对模型进行微调，自动提取数据集特征并重新训练；其分类识别准确率均在90%以上。结果表明，相较于传统机器学习，3种卷积神经网络模型训练对不同密度棉田图像的分类识别准确率更高。比较4种神经网络模型的测试集验证结果，GoogleNet和MobileNetV2模型的平均分类识别准确率达到98%；结合模型评估指标精确率、召回率、F1分数可知，这2种模型的性能较好。该研究表明了深度学习算法对不同密度棉田图像分类的有效性，探索的图像识别方法和优选模型可为棉花大田信息化管理提供技术支持。 相似文献
63.
随着智慧农业技术数字化程度的提高，物联网和传感器技术的不断发展与成熟，以及智能化设备的出现，数据统计、数据分析、数字制图得到了越来越多的应用。Surfer 20软件具有强大的插值和绘制等值线图的能力，可极大减轻科研人员后期数据分析、制图工作量，获取精确的作物环境信息。在概述该软件特点及其在农业制图中应用进展，介绍其数据库构建和制图操作方法的基础上，利用其空间统计学网格取样法，快速处理智慧农业装备全天无间断实时监测获取的棉田土壤水分、温度、铜离子含量以及棉花冠层光合分布等数据，绘制等值线图，展示作图的效果，为该软件在棉花生产管理决策中的应用提供参考。 相似文献
64.
不同种植模式棉田土壤温度的时空变化特征 总被引：2，自引：1，他引：1
【目的】土壤温度影响着作物的生化过程,了解不同种植模式棉田土壤温度的时空分布特征对探究如何提高不同种植模式下的棉花生产潜力非常重要。【方法】对不同种植模式:单作棉花(MC)、麦套棉花(WIC)、麦后棉花(WDC)农田10―110 cm土层温度进行连续实时监测,并调查棉花的生育进程和各农艺性状。【结果】在5月下旬麦棉共生期,单作棉花的平均土壤温度比两熟棉田土壤温度高1～3℃。7月初,在10―40 cm土层两熟棉花土壤温度大于单作棉花土壤温度,40―110 cm正好相反。8月上旬,各种植模式棉花土壤温度差异缩小,单作棉花土壤温度稍低于两熟棉花的土壤温度。在9月中旬,两熟棉花的土壤温度低于单作棉花的土壤温度。土壤温度主要影响棉花出苗到现蕾和开花到吐絮期的持续时间,对现蕾到开花的持续时间影响不明显。土壤平均温度越高,该生育时期的持续时间越短。同一时期两熟棉花土壤温度的日最低温出现的时间要比单作棉花早1 h左右,而日最高温出现的时间基本一致。不同种植模式不同土层的土壤积温与生物量拟合呈显著的线性关系。【结论】优化管理措施,如通过控制灌溉的时间和量来缓解土壤温度对棉花生长的影响,提高苗期和开花到吐絮期的土壤积温对两熟棉花出苗和吐絮都是有益的。本文以期为不同种植模式的合理配置与管理提供理论依据。 相似文献
65.
气候变化对河北省棉花物候期的影响 总被引：11，自引：2，他引：9
【目的】研究河北省棉花物候期对气候变化的响应。【方法】利用气象数据和棉花物候期数据,分析了1981—2010年河北省棉花各生育阶段气候变化特征、物候期变化趋势、各生育阶段长短变化趋势以及各生育阶段长短与该生育阶段气象因子的相关性。【结果】1)棉花各生育阶段平均温度和≥0℃积温整体呈升高趋势;2)棉花播种期、出苗期、现蕾期、开花期、吐絮期呈提前趋势,而收获期呈延后趋势。开花之前各生育阶段缩短,开花之后各生育阶段延长,整个生长期延长;3)吐絮之前各个生育阶段的平均温度、≥0℃积温与该生育阶段长短呈负相关,吐絮到收获及全生育期的天数与该时期平均温度、≥0℃积温呈正相关。【结论】研究结果有助于理解气候变化对棉花生长发育的影响,并据此提出棉花生产应对气候变化的适应技术与策略。 相似文献
66.
67.
叶面积是影响植物光合作用、蒸腾作用、呼吸作用及产量形成的重要形态指标之一,为实现作物叶面积准确、稳定和无损化测量,该研究基于红外线成像设备,提供了一种利用热红外和可见光图像测定棉花叶片面积的方法。以苗期棉花作为研究对象,通过红外成像相机T660获取棉花的热红外和可见光波段的图像,分别使用GrabCut算法和Hough圆检测提取红外图像中叶片和可见光图像中已知实际面积的圆状参照物（五角硬币）的像素面积,进而根据叶片区域和圆状参照物区域的像素倍数关系计算棉花的真实叶面积,将通过该研究所提方法计算的叶面积结果与传统的剪纸称重法、Image Pro Plus软件图像法进行皮尔逊相关性分析,检验该方法的可行性。分析表明,基于所提方法的测量值与剪纸称重法、Image Pro Plus软件图像法的结果之间均存在显著的线性相关关系（P<0.01）（相关系数分别为0.992,0.996）。3种方法对5盆棉花进行8次测量,结果显示,该研究所提方法测量值的平均变异系数为0.782%,在测量工作中表现稳定,为快速获取棉花苗期叶面积提供了一种准确稳健的理论方法。 相似文献
68.
目前,无人机系统已应用于作物产量估算,利用无人机搭载的RGB相机在花铃期和吐絮期从3个高度（10、20和30 m）分别采集棉花冠层图像,提取图像的颜色指数和纹理特征,进而对提取的特征分别进行逐步回归分析和因子分析,筛选出重要特征并构建棉花产量估算模型。通过对比分析2个生育时期和3个高度的产量估算模型,最终确定利用RGB图像对棉花进行产量估算的最佳生育时期和最佳高度。结果表明, 20 和30 m高度下花铃期图像建立的产量模型拟合度以及模型精度均比吐絮期好,而40 m高度下2个生育时期的模型拟合度接近,但花铃期的验证结果不显著;对比20和30 m高度下花铃期以及40 m高度下吐絮期的产量估算模型发现,30 m高度下花铃期通过SWR方法建立的模型拟合效果最佳,由此表明,棉花产量估算的最佳生育时期为花铃期,图像采集的最佳高度为30 m。综上,利用无人机RGB图像能准确快速估算棉花产量,为基于可见光图像的棉花产量估算提供了理论和技术参考,并为其他农作物估产模型的建立提供借鉴。 相似文献
69.
密度对棉花产量及棉铃内部产量构成的影响 总被引：3，自引：0，他引：3
以杂交种中棉所75和常规种鲁棉研28为材料,从冠层、单株以及单铃内部几个不同层次深入研究了密度对产量及产量构成因子的影响。结果表明,密度显著影响棉花产量,且这种影响可追溯到单株,甚至单个棉铃内部的单个种子上。5.1万株和8.7万株·hm-2密度下皮棉产量无显著差异,但显著高于1.5万株·hm-2密度的产量。在该试验密度范围,随着密度增加,棉株上部果枝和外围果节的成铃率显著降低;铃重、单粒种子截面积和单铃内种子数随密度增加呈下降趋势;单粒种子上纤维质量与种子所处位置相关,在棉铃基部和中部其随密度变化差异较大。 相似文献
70.