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1.
大豆叶面积变化对田间微气象条件及产量的影响   总被引:3,自引:0,他引:3  
作者通过1977~1981年和1987~1989年,分别在绥化、哈尔滨和合江地区的田间试验和生产调查,发现大豆叶面积指数的大小可造成不同的田间微气象环境条件,叶面积指数6左右时,植株似倒非倒,株间采光量和CO_2分布较为合理,光合效率高,大豆单株生育良好,群体产量高;在生产上可依据当地土地条件、施肥水平、不同品种和不同种植方式用叶面积动态变化方程式计算出适宜的密度,以使大豆群体最大叶面积指数保持在6左右,创造较理想的田间微气象效应。  相似文献   
2.
以机载LiDAR离散点云数据为数据源,基于植被冠层孔隙率与叶面积指数的关系,提出一种反演大田玉米叶面积指数的方法。对反演LAI和实测LAI进行对比分析,结果表明:基于Axelsson改进的不规则三角格网加密方法可以将地面点和非地面点分开,结合高分辨率影像能够提取出玉米冠层点云;基于孔隙率反演LAI,尼尔逊参数的选择对结果影响很大,利用扫描天顶角模拟尼尔逊参数,LAI反演结果接近于真实情况。利用机载LiDAR点云数据能精确地反演大田玉米LAI,该研究方法适用于中等高度的农作物,可以扩展到甜菜、甘蔗等其他中等高度农作物。  相似文献   
3.
西安市自然生态环境问题突出,植被信息作为地表生态环境评价与监测的重要参数之一,对区域生态环境的监测及生态环境建设具有重要意义。为此,通过LandsatTM影像提取的植被指数与叶面积指数关系的相关分析,确定适合反映研究区植被信息的VI。结果证明,用NDVI作参考来监测植被状况是合理的,相关系数为0.7205。基于此进一步分析了植被指数与生态环境参数的关系,为西安市的生态环境监测提供依据。  相似文献   
4.
Veld condition assessment and establishment of grazing capacity norms provide guidelines for the formulation of sustainable practices. However, conventional monitoring methods are becoming inadequate to meet future challenges, where quantification of spatial and temporal variation is required. This study proposes an on-site remote sensing method for monitoring above-ground biomass in rangelands. A preliminary model was formulated, based on simple regression relationships between canopy reflectance properties and aboveground biomass. This model was validated in semi-arid environments (Nama-karoo and Kalahari) within the framework of spatial and temporal experimental trials. Model accuracy was found to be primarily a function of canopy structure and vegetation composition where increases in dwarf shrub presence resulted in greater variations of both NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and LAI (Leaf Area Index) measurements. Temporal variation in model accuracy could also be observed which seemed to be associated with precipitation events. It was concluded that the proposed remote sensing method has potential as a ground truthing technique for determination of rangeland biomass. Indications are that this method is well suited for use in grass dominated veld types. With further refinement, implementation of this technique should also be possible in dwarf shrublands.  相似文献   
5.
从牧草种质资源鉴定利用角度,对中国产狼尾草属的两个新野生种农艺性状生长、栽植密度以及核型分析等方面,进行了比较研究。结果表明,乾宁狼尾草与中序狼尾草在自然状况下,结实率低,分别仅为41.2%和17.8%,但两者营无性繁殖的地下茎十分发达。生长分析的各项指标上,乾宁狼尾草最大叶面积指数13.1比中序狼尾草3.56大,平均净同化作用率前者小,后者大(36.2和54.1克平方米~(-2)周~(-1)),两者差异均极显著(P=0.01),平均相对生长率分别为0.56和0.52克~(-1)周~(-1),与其它各项均不显著。不同栽植密度,使得草种对光照条件、CO_2流通率以及单位植株营养面积表现出巨大差异,导致形成的生物量也不尽同。乾宁狼尾草与中序狼尾草分别以35cm和25cm行距栽植时,当年生物产量较高;从营养成分上,不单含高量的粗蛋白,营养期与开花期分别达21.45%、16.02%和21.05%、16.88%;赖氨酸含量也表现出同步优势。经染色体数目及核型分析,两种的体细胞染色体数均为36,属四倍体(X=9)。其核型彼此无差异。初步可认定两种,亲缘关系属同源染色体组。  相似文献   
6.
为了在病害发生条件下进行玉米LAI的遥感估算,针对41个不同抗性的玉米自交系品种,通过人工接种方法,获得了不同病害严重程度(1~9级)的LAI数据,同时采集了地面高光谱和无人机多光谱数据,构建了K近邻算法、支持向量机、梯度提升分类树和决策分类树分类模型对病害进行分类,对玉米种质资源抗病性进行了划分。基于不同玉米病害胁迫程度分类结果,采用随机森林回归、梯度提升回归树、极端梯度增强算法、轻量梯度提升机4种机器学习模型对玉米LAI进行反演,讨论了不同模型在病害胁迫下的鲁棒性。研究结果表明,对不同生育期玉米病害程度进行划分,基于地面高光谱识别精度分别为84.72%(梯度提升分类树)、47.67%(支持向量机)、55.05%(K近邻算法)、83.02%(决策分类树)。基于病害分类结果,本文利用无人机多光谱数据估算了不同病情等级胁迫下的玉米LAI。构建了4种集成学习模型对不同病情等级的LAI进行估算,4个LAI反演模型的总体反演精度(rRMSE)分别为:19.11%(梯度提升回归树)、15.94%(轻量梯度提升机)、14.51%(随机森林回归)和15.45%(极端梯度增强算法)。其中极端梯度增强算...  相似文献   
7.
【目的】阐明玉米-大豆带状间作下大豆植株冠层在不同种植密度下的光环境变化规律,明确种植密度对间作大豆叶片光合特性、产量形成及茎秆抗倒的影响,为构建寡日照地区间作大豆合理群体密度提供理论参考。【方法】本研究以大豆(川豆-16)和玉米(正红-505)为试验材料。采用双因素随机区组设计,主因素为种植方式,设玉米-大豆带状间作和大豆带状单作2个水平,副因素为大豆的3个种植密度(PD1=17株/m2,PD2=20株/m2,PD3=25株/m2),研究种植密度对间作大豆冠层内部光环境变化、叶片光合特性、植株生长动态、田间倒伏率及产量构成等的影响。【结果】2年结果表明,在玉米-大豆带状间作系统中,大豆生长中后期受高位作物玉米遮荫和自荫性增加的影响,其植株群体冠层内部的光合有效辐射(PAR)、叶面积指数(LAI)、叶片光合能力、分枝数及产量显著降低,但受玉米影响的程度因大豆种植密度的不同而不同。在间作模式下,PD1和PD2处理的大豆植株群体冠层光合有效辐射比PD3处理分别增加了45.4%和24.8%,净光合速率分别增加了46.1%和12.3%,单株有效荚数分别增加了53.2%和27.2%,单株分枝数分别增加了270.4%和140.9%,田间倒伏率分别降低了50.3%和19.3%。相关性分析发现,间作大豆的田间倒伏率与冠层内部光合有效辐射、叶片净光合速率、茎秆抗折力、茎叶干物质比、单株分枝数及单株有效荚数呈显著负相关,与株高、叶面积指数和单株无效荚数呈显著正相关。【结论】在玉米-大豆带状间作模式下,20株/m2的大豆密度(PD2)有利于创造良好的群体冠层内部光环境,降低植株田间大豆倒伏率,增加光合产物积累,从而提高大豆产量。  相似文献   
8.
老哈河流域不同气候区间天然植被的实际蒸散发量研究   总被引:4,自引:4,他引:0  
本文基于PM公式,结合LAI数据,考虑冠层截留雨水的蒸发量,针对老哈河流域不同气候区条件,对天然植被进行了实际蒸散发量的测算.比较了在不同气候区条件下,天然植被蒸散发量的差异.结果表明:老哈河流域天然林地的实际蒸散发量明显要大于天然草地的实际蒸散发量.考虑土壤水分条件下,流域内不同气候区间的实际蒸散发量差异并不大,其中土壤水分含量是影响天然植被实际蒸散发量的重要因素.老哈河流域天然草地普遍存在土壤水分胁迫现象,需要在缺水时段,对天然植被进行人工补水,从而维持生态系统的稳定.  相似文献   
9.
采用指数模型的形式,根据21株标准木数据分别建立甜槠、苦槠、青冈栎、绵槠的生物量与胸径、树高的数学模型。生长分析表明,绵槠生长最快,其次为甜槠、苦槠和青冈栎;并以Logistic模型模拟出胸径、树高以及生产力随年龄增长的变化规律。群落中甜槠群体的叶面积指数最高,绵槠和苦槠次之,青冈栎最小,同时建立4个主要树种单株叶面积的指数模型。  相似文献   
10.
冬小麦不同株型品种光谱响应及株型识别方法研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
以直立和平展2种株型的冬小麦品种为材料,研究了它们的光谱响应以及田间植被覆盖度的差异,探讨了利用冠层光谱反射率、光谱特征参量NDVI及植被覆盖度识别小麦株型的方法。结果表明,(1)小麦不同株型品种在近红外波段(700~1300 nm)光谱反射率有明显差异,生育前期平展型品种高于直立型品种,并以拔节期的差异为最显著,随着生育进程差异逐渐变小。拔节期是进行株型识别的最佳时期,并且此期冠层的敏感波段680 nm和760~900 nm的反射率在2种株型品种之间差异明显。(2)小麦冠层叶面积指数(LAI)与归一化差异植被指数NDVI(680,890)呈正相关,并且不同生育阶段其相关程度有差异,这是利用NDVI和植被覆盖度(COV)识别不同株型的基础。(3)相同COV条件下,直立型品种的NDVI高于平展型品种的NDVI,并且随着COV的增加,差异逐渐变小,二者的变化关系体现了直立型品种株型紧凑和平展型品种株型披散的特点,利用NDVI和COV的关系可以对株型进行识别,以小麦拔节期为最佳识别阶段,此期2种株型品种的NDVI具有显著差异(P<0.05)。  相似文献   
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