冬油菜叶面积指数高光谱监测最佳波宽与有效波段研究

以冬油菜为研究对象,利用连续3季(2013—2016年)不同氮营养水平下冬油菜关键生育期400~1 350 nm冠层高光谱和LAI数据,研究基于偏最小二乘(Partial least square,PLS)回归分析的冬油菜原初光谱(Raw spectral reflectance,R)及一阶微分光谱(First derivative reflectance,FDR)窄波段光谱变量(1、5、10、20 nm)和宽波段光谱变量(40、80、100 nm)与LAI之间关系,确定可稳定指示油菜LAI时空变化的最佳波宽及其有效波段。在此基础上,进行了基于有效波段最优波宽下冬油菜LAI预测和精度验证。结果表明,冬油菜LAI对氮肥响应具有高度敏感性,可较为充分反映油菜LAI时空变化,其建模集和验证集变异系数分别为65.4%和54.4%;随波宽增加,基于R-PLS和FDR-PLS回归模型的冬油菜LAI预测精度均呈先增加后降低趋势,至窄波段光谱变量和宽波段光谱变量临界处20 nm波宽时达最高,且FDR-PLS预测效果显著优于R-PLS,建模集和验证集相对分析误差(Relative percent deviation,RPD)分别为2.223和2.004。根据FDR-PLS回归模型中各波段变量重要性投影值(Variable importance for the projection,VIP),确定基于该最佳波宽条件下油菜LAI有效波段分别为759、847、921、1 002、1 129 nm。此后,再次构建基于上述有效波段的油菜LAI预测模型,建模集和验证集RPD分别为2.004和1.707,反演效果较为理想。     

镉胁迫下菊苣叶片原位高光谱响应特征与定量监测研究

探究镉胁迫下菊苣叶片高光谱响应特征,以实现基于叶片原位高光谱技术的作物镉胁迫快捷、精准监测。采用室内水培实验,供试品种为"欧洲菊苣"、"美洲菊苣"和"黔育一号",设置0、5、10、25、50、100、200μmol/L共7个镉胁迫梯度,于菊苣苗期测试叶片镉质量比及其原位高光谱反射率。分别利用逐步回归(SWR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLS)的统计分析方法对叶片原始光谱(R)及一阶微分光谱(FDR)进行镉质量比预测,确定最佳光谱监测方式和有效波段,提高镉胁迫估测的时效性。此外,为进一步检验上述模型的稳定性,再次布置9个独立菊苣品种镉胁迫光谱验证实验(镉浓度为50μmol/L)。结果表明,镉胁迫显著影响菊苣叶片镉质量比及高光谱反射率变化特征;随镉梯度增加,3个品种菊苣镉含量均显著提升,叶片高光谱反射率在可见光-近红外区(400～1 300 nm)逐步降低,中红外区(1 300～2 400 nm)则未表现出一致性变化规律。全波段光谱分析模型间,以基于FDR光谱的PLS监测模型(FDR-PLS)表现最优,其独立验证集决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)分别为0. 92、181. 3 mg/kg和2. 96。根据FDR-PLS模型中各波段无量纲评价指标:变量重要性投影值(VIP),确定菊苣叶片镉质量比有效波长分别为659、725、907、1 026、1 112、1 255、1 630 nm,实现了光谱降维和便捷分析的目的。此后,再次构建基于上述有效波段的菊苣叶片镉质量比FDR-PLS监测模型,其独立验证集R2、RMSE和RPD分别为0. 834、222. 4 mg/kg和2. 41,9个供试品种验证集R2、RMSE和RPD分别为0. 817、13. 0 mg/kg和1. 77,预测效果较为理想,能够满足无损和精准监测需求。     

班菲尔脐橙可溶性固形物近红外光谱特征谱区选择

为探讨快速无损检测班菲尔脐橙可溶性固形物(TSS)含量的方法,利用多元散射校正对脐橙1 000 ～2 500 nm近红外光谱进行了预处理,并用偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(iPLS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)分别建立预测模型.结果表明,采用siPLS将光谱划分为17个子区间,利用其中的第4(1 267～1355 nm)、5(1 356 ～1 443 nm)、9(1708～1795nm)、15(2 236 ～2 323 nm)号4个子区间联合建立的TSS模型效果最佳,其校正集决定系数和均方根误差分别为0.9109和0.331 2.预测集决定系数和均方根误差分别为0.878 9和0.448 7,主因子数为6个.研究表明,近红外光谱技术结合siPLS可优选出表征班菲尔脐橙TSS含量信息的特征光谱区间简化预测模型,同时提高模型预测能力和精度.     

玉米叶片全磷含量高光谱遥感监测诊断模型研究

在2012—2014年连续实施夏玉米磷素营养监测定位试验,在4种不同施磷量和2个夏玉米品种处理下,分别测定了拔节期、大喇叭口期、吐丝期和灌浆期玉米叶片光谱反射率及其对应叶片的全磷含量。选取了9个代表性光谱波段及其组合,利用前2年归一化光谱数据分品种与叶片全磷含量分别进行回归拟合。在各生育时期,每个品种选择决定系数和F值最高的4个模型,并利用第3年测定的光谱和全磷含量数据分别对两个品种进行均方根误差和相对误差的验证,选择均方根误差和相对误差较小的拟合模型。结果表明,在拔节期、大喇叭口期和灌浆期,玉米叶片全磷含量最佳的拟合光谱参量分别为波段(830+880)、(830+940)、(880+1 100)nm的归一化指数。     

基于4波段作物光谱测量仪的小麦分蘖数预测

使用4波段(550 nm、650 nm、766 nm和850 nm)便携式作物反射光谱测量仪对泰农18型冬小麦分蘖状态进行自动监测与建模,通过分析植被指数与分蘖数的相关关系实现了对分蘖数的建模预测。首先利用仪器获得小麦冠层在4个波段的反射信号,计算对应波段的作物冠层反射率,经校正后计算得到OSAVI、MSAVI、SAVI、EVI2、TVI、NDGI、NDVI、RVI和DVI 9种多波段组合的植被指数。然后分析以上9种植被指数与小麦分蘖数之间的相关关系,确定了可用于该类型小麦分蘖状态监测和评价的植被指数类型。2013—2014年在山东省淄博市和桓台县开展了田间试验,计算了不同氮素水平下泰农18型小麦返青期和起身期分蘖数以及其两个生育期分蘖数与9种植被指数之间的相关系数,OSAVI(650,850)指数与返青期茎蘖数相关系数最高,决定系数最高为0.85,均方根误差为118.93;EVI2(650,850)指数与起身期茎蘖数相关系数最高,决定系数最高为0.84,均方根误差为73.04;以上试验结果表明,在冬小麦返青期和起身期利用OSAVI(650,850)和EVI2(650,850)两种植被指数可以快速预测小麦分蘖状态,可为田间精细管理提供科学依据。     

醋糟有机基质含水率的可见/近红外光谱检测

以醋糟有机基质为研究对象,采用便携式可见/近红外光谱仪采集了不同含水率基质样品(69个)的漫反射光谱,通过选择不同的光谱预处理方法并确定其主成分数,建立了基于偏最小二乘法(PLS)的醋糟基质含水率定量分析模型.结果表明,以滑动平均滤波(MAF)和一阶微分(FD)相结合作为原始光谱的预处理方法所建立的模型(主成分数为5)对基质含水率的检测效果较好,其校正模型和预测模型决定系数分别为0.9930和0.9901,校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0676和0.071 5.因此,可见/近红外光谱技术可以作为醋糟有机基质含水率快速检测的一种可靠方法.     

土壤总氮和总磷含量的高光谱遥感预测

用遥感技术监测土壤养分是精准施肥中的一个重要手段。为此,在对118个风干的土壤样本的室内反射光谱进行预处理的基础上,分析了土壤总氮和总磷浓度与预处理后的反射光谱的相关性。分别选用与总氮和总磷浓度具有较强相关性的3个波段(分别是684,724,1 890,2 002nm和2 342,1 092,639,2 262nm),用偏最小二乘方法建立了土壤总氮和总磷含量预测的高光谱分析模型。结果显示,利用预处理的反射光谱建立的土壤总氮与总磷模型的决定系数分别是0.842和0.622,其均方根误差分别是0.132g/kg和0.208g/kg。     

基于高光谱"玉米田养鹅"模式下作物冠层氮素反演

为实现"玉米田养鹅"模式下作物氮素养分快速无损监测,开展了基于高光谱"农牧一体化"实验。以放牧前后的玉米冠层作为研究对象,利用高光谱技术分析不同时期玉米冠层叶片光谱,采用波段自相关分析(Bands Inter-correlation Analysis, BICA)与主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)相结合的方法提取特征波段,并构建多种光谱参数,进而建立了基于BICA-PCA方法的多元回归模型(Multivariable Regression Model,MRA),并筛选和验证了所建模型。结果表明:随着不同生育期的进行,鹅的粪便会作为肥料给作物补充氮素,近红外光谱反射率增高,红边位置向左移动。建立模型在放牧前期校正集决定系数R_C~2为0.796,校正集均方根误差(Root-mean-square Error Correction, RMSEC)为0.133;在预测集决定系数R_p~2为0.840,预测集均方根误差(Root-mean-square Error Prediction, RMSEP)为0.147。放牧后期R_C~2为0.761,RMSEC为0.094;R_p~2为0.789,RMSEP为0.141。研究结果可为"农牧一体化"优化生产管理和建立氮素养分特征平衡模型提供支持和帮助。     

鲜枣可溶性固形物可见/近红外光谱检测建模方法比较

对采摘于一枣园的180个壶瓶枣样本,随机分成150个样本校正集和30个样本预测集。用FieldSpec3光谱仪采集光谱,并进行多元散射校正(MSC)预处理,之后分别利用连续投影算法(SPA)和逐步回归法(SRA)提取特征波长,并结合光谱理论分析确定,再分别基于偏最小二乘法(PLS)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)建立壶瓶枣可溶性固形物含量预测的简化模型和全波段模型。结果表明,全波段PLS模型预测的相关系数和预测均方根误差分别为0.887 4和1.088 9,预测效果最好;建立的MSC-SPA-PLS模型预测的相关系数和均方根误差分别为0.799 0和1.407 8,建立的MSC-SRA-PLS模型预测的相关系数和均方根误差分别为0.822 4和1.3851,与全波段的MSC-PLS相比,精度均降低;建立的MSC-SPA-LS-SVM模型预测的相关系数和均方根误差分别为0.796 3和1.145 8,与全波段的MSC-LS-SVM相比,精度提高;建立的MSC-SRA-LS-SVM模型预测精度很低,不适用。     

醋糟有机基质含水率的可见/近红外光谱检测

以醋糟有机基质为研究对象,采用便携式可见/近红外光谱仪采集了不同含水率基质样品（69个）的漫反射光谱,通过选择不同的光谱预处理方法并确定其主成分数,建立了基于偏最小二乘法（PLS）的醋糟基质含水率定量分析模型。结果表明,以滑动平均滤波（MAF）和一阶微分（FD）相结合作为原始光谱的预处理方法所建立的模型（主成分数为5）对基质含水率的检测效果较好,其校正模型和预测模型决定系数分别为0.9930和0.9901,校正均方根误差（RMSEC）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.0676和0.0715。因此,可见/近红外光谱技术可以作为醋糟有机基质含水率快速检测的一种可靠方法。     

基于地面高光谱遥感的大豆产量估算模型研究

为在田间管理中对作物产量进行估测,通过两年大田试验收集了大豆生殖生长期的高光谱数据及产量数据,基于各生育期一阶微分光谱反射率计算了7个光谱指数：比值指数（Ratio index,RI）、差值指数（Difference index,DI）、归一化光谱指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）、土壤调整光谱指数（Soil-adjusted iegetation index,SAVI）、三角光谱指数（Triangular vegetation index,TVI）、改进红边归一光谱指数（Modified normalized difference index,mNDI）和改进红边比值光谱指数（Modified simple ratio,mSR）,使用相关矩阵法将光谱指数与大豆产量数据进行相关性分析并提取最佳波长组合,随后将计算结果作为与大豆产量相关的最佳光谱指数,最后将各生育期筛选出的与大豆产量相关系数最高的5个光谱指数作为模型输入变量,利用支持向量机（Support vector machine,SVM）、随机森林（Random forest,RF）和反向神经网络（Back propagation neural network,BPNN）构建大豆产量估算模型并进行验证。结果表明,各生育期（全花期（R2）、全荚期（R4）和鼓粒期（R6））计算的光谱指数与产量的相关系数均高于0.6,相关性较好,其中全荚期的光谱指数FDmSR与大豆产量的相关系数最高,达到0.717;大豆产量最优估算模型的方法是输入变量为全荚期构建的一阶微分光谱指数和RF组合的建模方法,模型验证集R2为0.85,RMSE和MRE分别为272.80kg/hm2和5.12%。本研究成果可为基于高光谱遥感技术的作物产量估测提供理论依据和应用参考。     

基于无人机多光谱遥感的矮林芳樟叶片精油产量反演

芳樟(Cinnamomum camphora(Linn.)Presl)精油在林业经济发展中具有巨大市场潜力,多光谱遥感产量预测是高效反演芳樟精油产量的新方式。本研究以矮林芳樟收获期精油产量为研究对象,利用无人机多光谱遥感技术,筛选敏感植被指数作为输入变量,以地面同步观测的精油产量作为输出变量,采用支持向量机(Support vector machine, SVM)、随机森林(Random forest, RF)和反向传播神经网络(Back propagation neural network, BPNN)3种机器学习方法构建矮林芳樟精油产量预测模型。结果表明,修改型土壤调节植被指数(MSAVI)、优化土壤调节植被指数(OSAVI)、重归一化植被指数(RDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和非线性植被指数(NLI)对矮林芳樟精油产量呈现较高敏感性,其相关系数R分别为0.765 1、0.813 1、0.771 1、0.779 4、0.818 3。SVM、RF、BPNN 3种机器学习方法构建的矮林芳樟精油产量预测模型训练集的决定系数R²分别为0.723、0.853、0...     

垄作沟灌条件下不同灌溉制度对土壤水分及制种玉米产量的影响

为探求西北内陆干旱地区制种玉米合理的灌溉制度,在石羊河流域设置了灌水定额、灌水次数、次追肥量和追肥次数的L9(34)正交试验。结果表明,制种玉米生育期表层土壤水分变化大,随制种玉米播后天数的增加呈降低趋势。相同灌水定额条件下,随灌水次数增加深层土壤水分含量出现多次峰值。制种玉米经济产量介于2 704.14~4 877.57 kg/hm~2,水分利用效率介于0.737~1.053 kg/m~3。制种玉米产量与耗水量呈显著正相关关系(R2=0.84)。产量与穗粗、穗长、秃尖长、穗行数及行粒数各产量特征值呈显著正相关关系。垄膜沟灌条件下,制种玉米全生育期灌水6次(播后灌水定额500 m~3/hm~2,拔节期、大喇叭口期、抽穗期、灌浆前期、灌浆后期灌水定额均为400m~3/hm~2),总灌溉定额为2500 m~3/hm~2,拔节期、大喇叭口期分别追施N肥1次(追肥量150 kg/hm~2)的水肥调控措施作物产量和水分利用效率最优。     

不同耕整地机械对油菜播种机适应性试验

为了提高北京地区油菜播种质量,参照相关标准,开展了驱动耙和灭茬旋耕机2种耕整地方式下的油菜播种机试验。结果表明:与驱动耙对比,灭茬旋耕机的作业质量好,作业效率高,性能较优,但油耗稍大。综合考虑油菜播种机的播种质量发现,驱动耙耕作方式更适合油菜播种机,在播种机设定的作业条件下,驱动耙耕整地后播种机的播种均匀性变异系数比灭茬旋耕机低25.5%,各行播种量一致性变异系数低1.3%,同时用种量高0.45 kg/hm2,作业速度低0.09 hm2/h。      

基于光谱特征和颜色特征的油菜提取研究

大区域油菜空间分布的准确提取是油菜估产、食用油保障及农业管理的基础。花期油菜不仅光谱特征发生变化,其黄色花朵与同时期植被在视觉上的差异也相当显著。本文基于2016年油菜盛花期的湖北省GF-1 WFV影像,利用NGVI表征光谱特征,HSV变换后的H、S、V分量表征颜色特征,按NGVI、H、S、V顺序逐级确定油菜和非油菜分离阈值,实现油菜提取;对提取结果首先用混淆矩阵进行精度评定,并与支持向量机方法进行精度对比,然后用农业统计数据对油菜提取面积进行验证。基于本文方法提取的油菜总体精度为94.51%,Kappa系数为0.89,分别比支持向量机方法提高约4个百分点和0.1;与统计面积相比,省级尺度油菜提取面积相对误差为-14.14%,市级、县级尺度决定系数分别为0.837(n=17)、0.738(n=83)。此外,将本文方法应用到GF-2 PMS影像上,其结果与油菜参考图相比,油菜提取面积相对误差为-8.33%,空间一致度为91.67%。本研究方法简单有效,可以为大区域油菜制图提供一种全新、高效的解决方案。     

高光谱成像技术的玉米叶片氮含量检测模型

应用高光谱成像技术,实现了玉米拔节期叶片氮含量的检测。提取出240个叶片样本的平均光谱反射率数据(400~1 000nm),对原始数据分别进行3种预处理(1stDer、2ndDer、SNV),建立了4种预测模型,包括基于幅值参数(Dλr、Dλy、Dλb)的多种回归模型、全光谱PLS模型、基于连续投影算法(SPA)的PLS模型及基于主成分分析法(PCA)的PLS模型。建模结果显示:基于PCA的PLS模型预测精度最低;全光谱的PLS模型Rc2和RP2分别为0.967、0.821;基于SPA算法的PLS模型R_c~2、R_P~2分别为0.944、0.749,与全光谱的PLS模型预测精度相当,而自变量个数减少了95.07%。基于幅值参数的多元回归模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS模型有些许差距,但模型简单,运算量最小,适用于对精度要求不高的场合。     

Effect of level and timing of moisture stress on soybean plant development and yield components

Field studies were conducted in 1984 and 1985 using non-weighing lysimeters of 1 m² to determine the effect of level of soil moisture stress (L) and timing of moisture stress (T) on reproductive phenology, plant characteristics, and yield components of Maple Amber soybean [Glycine max (L.) Merr.]. The study incorporated the most probable combinations of moisture stress in order to provide a basis for planning and managing irrigation for optimum soybean production. The effect of L was consistent over T and Year. Neither L nor T affected days to full bloom stage (R2). Increases in L linearly (r² = 0.71) increased days to beginning seed stage (R5), but decreased (r² = 0.93) days to full maturity stage (R8). L was related quadratically to plant height (r² = 0.88) and number of pod-bearing nodes (r² = 0.98), and linearly to number of pods (r² = 0.75) and total dry matter (r² = 0.91). No consistent effect of T on the timing of R5 to R8 stages was found, mainly because of the presence of a Year X T interaction (P = 0.05). Withholding irrigation during the R5 stage from previously adequately watered crops caused significant reduction in plant height (7%), number of pod-bearing nodes on the main stem (13%), number of pods (18%), number of seeds (20%), total seed weight (25%), and total dry matter (23%), indicating the importance of irrigation during this stage. It was concluded that, if irrigation water is limiting, with-holding irrigation at R2 may be acceptable, but irrigation at R5 is essential for optimizing yield components and thus yield.     

施肥模式对日光温室土壤铵态氮和硝态氮的影响

通过种植两茬油菜,设置7种施肥模式:有机肥施氮量600 kg/hm2;有机肥施氮量300 kg/hm2;无机肥施氮量767 kg/hm2;无机肥施氮量383 kg/hm2;有机肥施氮量450 kg/hm2,无机肥施氮量153 kg/hm2;有机肥施氮量300 kg/hm2,无机肥施氮量383 kg/hm2;有机肥施氮量150 kg/hm2,无机肥施氮量191 kg/hm2,研究了日光温室0～200 cm土壤中NH4+-N和NO3--N的迁移累积。结果表明,不同施肥模式主要影响0～40 cm土壤中NH4+-N的平均累积量和平均质量比,单施无机肥的相应值大于单施有机肥;不同施肥模式主要影响0～40 cm土壤中NO3--N的平均累积量和平均质量比,当施氮量小于383 kg/hm2时,相应值从大到小依次为:单施无机肥、单施有机肥、有机肥和无机肥配施,不同施肥模式也影响40～160 cm土壤中NO3--N的迁移累积。从地下水污染风险和产量考虑,北京农业种植区日光温室油菜种植可按照有机肥150 kg/hm2、无机肥191 kg/hm2的施肥模式进行施肥。     

黄淮海地区大豆品种生物及力学特性研究

为研究大豆品种收获时期生物学及力学特性,对黄淮海地区12个大豆品种收获期的植株高度、底荚高度、蓬面直径、豆荚长度、豆荚个数、草谷比、百粒质量、豆粒厚度方向直径、籽粒和茎秆含水率进行测量。结果表明:收获期黄淮海实际种植的主流品种平均植株高度78.3cm,平均低荚高度18.9cm,平均蓬面直径10.0cm,豆荚平均长度4.9cm,豆荚平均个数61个,平均草谷比1.40,平均百粒质量19.9g,籽粒厚度方向平均直径5.7mm,大豆平均含水率12%,茎秆平均含水率28.4%。在含水率为13.0%,加载速度10、30、50mm/min条件下,运用万能材料试验机对不同大豆品种进行植株力学特性试验,分析了植株豆荚脱离和炸荚所需破坏力、破坏能与加载速度的关系。试验结果表明:单个大豆植株豆荚脱离和炸荚所需的破坏力和破坏能比较小,且在不同的加载速度下区别不大;豆荚炸荚时所需破坏力小于豆荚脱离时所需破坏力,在大豆收获过程中,避免炸荚、减少炸荚损失应是重点。