杨凌区降雨对作物生长适应性的模糊分析

依据模糊数学理论 ,采用模糊综合评判方法 ,从降雨“适量”、“适时”和“有效程度”3个指标出发 ,就杨凌区降水资源对农作物生长发育适应性做了评价分析 ,并提出降雨对作物生长的适宜度模型。通过实地调查与计算分析 ,该模型较好地反映了杨凌区主要作物对该区降雨特征的适宜能力 ,同时也较好地反映了本区降雨资源的地域特征 ,为该地区农作物合理布局决策提供了科学依据     

春旱不算旱 秋旱减一半

干旱是我国北方特别是华北地区常年遭遇的一种自然灾害，但遭遇干旱的时期不同，对农作物（以粮食为主）产量的影响也有显著差别。春季干旱虽然会影响农作物的正常播种和出苗，但是根据多年的气象形势，在春季作物播种时期，往往会有一定量的降雨，可以为作物播种出苗提供一定的水分；另外，由于华北地区常年冬春雨雪稀少，老农经过多年的实践，创造了“秋耕壮垡”、“早春耙耱保墒”、“浅耕踏墒”、“伏雨春用”等一系列保墒耕作措施，加上地膜覆盖等现代科学技术的应用，可以保证作物适时播种和正常出苗。     

作物生长信息获取多光谱传感器设计与试验

为了实时、快捷、无损获取农作物生长信息,根据作物生长指标的光谱监测机理,研制了一种四波长作物生长信息获取多光谱传感器.采用光学滤波技术提高了光辐射信息输入信噪比,依据作物冠层特征及田间作业环境实际要求,设计了适宜的探测镜头结构参数,确保了多光谱传感器灵敏度与分辨效果,应用T型电阻积分网络搭建了微弱光谱信息放大电路.通过标定,获得了多光谱传感器与FieldSpec Pro FR2500型光谱仪的关系模型,决定系数分别为0.8028、0.8068、0.8185、0.8900.对小麦的试验结果表明,该传感器的平均测量误差分别为5.6％、4.6％、1.4％、4.5％.该传感器能够较好地实现作物冠层反射光谱的实时在线检测,为作物生长监测设备的研发提供了有力支持.     

干旱岗丘地区大田作物滴灌适宜灌水时期的研究

过去研究农作物适宜灌水时期，多以作物生物学特性及土壤水分为标准，本文介绍以作物自给度来确定适宜灌水时期的一种新方法，它把作物生育期内降水量和耗水量结合起来，反映作物水分亏缺程度，以此作为灌溉的依据，其优点是比较直观，容易操作，晚被人们所接受。     

农作物遥感识别与单产估算研究综述

遥感凭借其快速、宏观、无损及客观等特点,在快速获取与解析作物类型、种植面积、产量等信息方面具有独特优势。遥感提取和解译的作物空间分布图、种植面积、产量信息可以服务于农业资源监管、农业信息普查、农业保险、农业投资、精准农业等方面。本文分别就农作物遥感识别与农作物单产遥感估算的研究现状、面临的问题、潜在研究方向进行了总结概述。首先总结了农作物遥感识别特征与分类模型的研究现状,针对遥感识别特征与作物类型缺乏知识关联的核心问题,提出利用深度学习方法协同学习作物生长过程中的“时-空-谱”特征,并构建面向农作物遥感识别的知识图谱,从而解决当前农作物遥感识别在识别精度和识别效率方面的问题。然后,分别从经验统计模型、遥感光合模型、作物生长模型方面对当前作物单产遥感估算进行分析总结,提出随着高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率数据的普及和深度学习技术发展,未来应充分利用作物生长模型机理性强、深度学习对复杂问题建模能力强的特点,使用作物生长模型进行点位尺度模拟以驱动深度学习完成复杂场景下的建模学习,最终实现以机理做约束、以深度学习做空间外推的单产估算模式。     

黄河上游年降雨-径流预测研究

基于多层前向人工神经网络理论，通过GA-BP混合算法，使用黄河上游兰州水文站45年实测降雨和径流序列资料，建立了降雨—径流预测的GA-BP神经网络模型。研究表明，仅用预报前时段的降雨和径流作为输入，来实现下时段的径流预测，其预报精度较差，但在预报期内有一定精度的降雨预报输入时，所建模型对下时段的径流预测，与传统的统计建模方法相比，预报精度较高，能较好地反映黄河上游区的降雨—径流规律，可应用于实际需要。     

时段划分对棉花作物水模型的影响与改进

为了改善时段划分对作物水模型模拟精度的影响，依据山西水利职业技术学院试验基地2006和2008年棉花田间试验资料，将棉花全生育期等间隔地划分为不同时段，用非线性优化方法求得了不同时段数条件下的作物水模型参数，分析研究了模型参数与时段数的关系，据此在作物水模型的水分敏感指数累积函数中引入了时段数，并与现有的作物水模型进行了比较。结果表明，引入时段数的作物水模型模拟产量的相对误差随时段数的增加而减小，当时段数大于11时，相对误差平均值和最大值分别减小到7%和15%以下，与现有的作物水模型比较，模拟精度有所提高，但参数个数未增加。该模型更多地反映了水分胁迫时间对作物产量影响的信息。     

旱作物旱灾估测方法初探

以吉林省玉米为例，分析探讨了依据作物产量与蒸散量之间的相互关系，并以减产幅度为指标对自然状态下旱作物受旱灾情进行了估测，与进指数法，受旱面积统计法相比，该法更能较真实地反映干旱对农业生产的影响程度，可为旱田抗旱灌溉决策提供科学的依据，经实测资料检验，该方法具有较好的估测精度和区域代表性。     

旱作物旱灾估测方法初探

以吉林省玉米为例，分析探讨了依据作物产量与蒸散量之间的相互关系，并以减产幅度为指标对自然状态下旱作物受旱灾情进行了估测。与干旱指数法、受旱面积统计法相比，该法更能较真实地反映干旱对农业生产的影响程度，可为旱田抗旱灌溉决策提供科学的依据。经实测资料检验，该方法具有较好的估测精度和区域代表性。     

基于GS的降雨径流预报方法研究

为满足降雨径流预报的需要，研究了基于GIS的降雨径流预报方法。分析了水文过程的影响因素并阐述了数据信息的预处理方法；提出了基于遗传算法的神经网络模型，该模型提高了神经网络的训练精度和效率，将该模型应用在降雨径流预测中能有效提高预测水平；提出了结合地理信息系统流域降雨径流预报，通过GIS对降雨信息的处理，提高了降雨径流预报模型的输入数据的精度；通过实例分析，验证了该方法在降雨径流预报应用中的可靠性和高效性。     

基于GIS的降雨径流预报方法研究

为满足降雨径流预报的需要，研究了基于GIS的降雨径流预报方法。分析了水文过程的影响因素并阐述了数据信息的预处理方法；提出了基于遗传算法的神经网络模型，该模型提高了神经网络的训练精度和效率，将该模型应用在降雨径流预测中能有效提高预测水平；提出了结合地理信息系统的流域降雨径流预报方法，通过GIS对降雨信息的处理，提高了降雨径流预报模型的输入数据的精度；通过实例分析，验证了该方法在降雨径流预报应用中的可靠性和高效性。     

基于CiteSpace的农作物遥感估产知识图谱分析

为了更直观地了解国内外农作物遥感估产研究现状,本文运用CiteSpace软件对CNKI中文数据库与WOS英文数据库中关于农作物估产研究的825篇文献进行可视化分析得到知识图谱。结果表明,作物遥感估产领域的核心关键词主要是(冬)小麦、植被指数和模型,以冬小麦为估产对象研究讨论的文章居多;国内在作物遥感估产领域的作者发文量差异较大,合作呈现“大部分集中,小部分分散”的分布方式;发文机构主要集中在北京、浙江和江苏等地的中科院二级机构、地方研究所和大学;WOS数据库中,美国、中国和印度在该领域刊文数量排名前3;WOS数据库文献的共引分析中,共引次数排名前10的文章,共引次数均达到15以上,这些文章代表了作物遥感估产领域的基础知识和研究前沿的演变。     

基于注意力机制和特征融合的葡萄病害识别模型

植物病害是造成农作物减产的主要原因之一。针对传统的人工诊断方法存在成本高、效率低等问题，构建了一个自然复杂环境下的葡萄病害数据集，该数据集中的图像由农民在实际农业生产中拍摄，同时提出了一个新的网络模型MANet,该模型可以准确地识别复杂环境下的葡萄病害。在MANet中嵌入倒残差模块来构建网络，这极大降低了模型参数量和计算成本。同时，将注意力机制SENet模块添加到MANet中，提高了模型对病害特征的表示能力，使模型更加注意关键特征，抑制不必要的特征，从而减少图像中复杂背景的影响。此外，设计了一个多尺度特征融合模块(Multi-scale convolution)用来提取和融合病害图像的多尺度特征，这进一步提高了模型对不同病害的识别精度。实验结果表明，与其他先进模型相比，本文模型表现出了优越的性能，该模型在自建复杂背景病害数据集上的平均识别准确率为87.93%,优于其他模型，模型参数量为2.20×10⁶。同时，为了进一步验证该模型的鲁棒性，还在公开农作物病害数据集上进行了测试，该模型依然表现出较好的识别效果，平均识别准确率为99.65%,高于其他模型。因此，本文模型...     

单片机在节水灌溉系统中的应用

节水灌溉可以达到农田作物需水灌溉的目的,节约用水,对缓解用水不足起到一定的作用。应用单片机的节水灌溉系统,实时地监测土壤水分情况,分析实际获取的数据信息,根据作物的适宜湿度标准进行灌溉,有利于提高农作物的质量和产量。     

作物生育期降雨量的数值预报模型

首先由灰色系统方法得出作物生育期降雨序列的GM(1，1)微分方程，据此建立了作物生育期降雨量的自记忆数值预报模型。将该模型应用于郭堡水库灌区冬小麦和玉米生育期降雨量预报，结果表明，这种利用了多个观测往值信息的自记忆性灰色模型具有较高的预报精度。     

基于BP神经网络的多年平均降雨量

以广东省186个降雨站点多年平均降雨量为基础数据，在分析了多年平均降雨量的空间分布特征及其与经度、纬度、海拔高度、坡度、坡向的内在关系后，提出了一种基于DEM、GIS 技术，利用BP神经网络模型进行插值的新方法（BPNNSI）。用没有参与建模的36个验证站点进行验证，结果表明：1）BPNNSI方法的最大相对误差为-10.2%，平均相对误差为3.79%，插值结果与观测值的相关系数达到0.93，取得了较好的模拟效果。2）从插值精度验证的五个指标（MRE 、MMRE、 MAE、C 、误差分布范围）来看，该方法由于综合考虑降雨量的多种影响因素，因而都明显的优于IDW、KRIGING方法。因而，BPNNSI不仅能够用于降雨量的空间插值，而且还可以用于生成高精度的分布图，客观细致地反映降雨随其影响因素梯度变化的地带性特征。     

地膜覆盖灌水技术在北方地区的应用

地膜覆盖可有效改善作物根部生态环境、减少地面糙率和地面蒸发。根据我国不同地区降雨、蒸发和作物种植等条件，提出长城风沙线以北高蒸发、少雨区，较为适宜的灌水方法有膜下滴灌技术、平膜覆盖膜孔灌水技术等；长城风沙线以南小麦适生区为中等降雨和蒸发强度地区，条播作物适宜的地膜灌水方法有垄膜覆盖膜缝灌水和膜孔灌水、平膜覆盖膜孔灌水等。     

冬小麦生长及根系吸氮的动态模拟研究

建立了冬小麦生长、根系吸氮耦合模拟模型。冬小麦生长动态受到气象、土壤水分、氮肥等外界因素和作物吸氮能力等内在因素的影响，而作物吸氮量与干物质增长量和土壤水分、氮肥条件也有着密切的关系。模拟结果表明：该模型能够较好的反映冬小麦生长动态、叶面积指数变化及作物吸氮过程。     

实用的灌溉制度和作物生产管理系统——PROBE

介绍了利用中子仪或其他土壤水分测定仪器，定期测定农田土壤含水量，并通过ＰＲＯＢＥ软件进行综合分析，实现计划灌溉的方法，该方法可对作物水分利用和生产进行科学管理，使作物始终处于良好的供水状态，大幅度地提高农作物的产量和品质，节约水资源，提高灌溉水利用效率。ＰＲＯＢＥ系统还可用于快速、准确地分析作物的根系深度和吸水模式，土壤质地，减少无效排水、养分淋溶等。     

基于SPOT/VGT NDVI的大区域农作物空间分布

随着遥感技术在农业上的广泛应用,及时准确掌握小区域农作物长势和分布的方法相对成熟,但对于省级以上的大区域而言,进行作物遥感测量涉及数据、耗费时间和经费等问题,而中国的农业普查制度又存在时效性的问题。以江苏省为研究区,利用SPOT/VGT NDVI长时间序列数据作为农作物分布研究的底图,分别与研究区农业普查数据和野外调查样方数据进行农作物空间分布的统计回归分析和对比,结果表明：对于大区域而言,SPOT/VGT NDVI长时间序列数据对农业作物生长期特征监测有较好地反应,其逐旬的时间分辨率可以弥补空间分辨率的不足,可有效地对农作物长势进行动态监测;农业普查数据、野外调查样方与SPOT/VGT NDVI时间序列分类结果结合进行回归分析,基本可以满足空间分布情况的调查研究,相对于遥感分类法和传统抽样调查等方式,该方法可以高效率低成本地掌握大区域农作物空间分布情况。