基于光谱指数的冬小麦冠层叶绿素含量估算模型研究

为探索对冬小麦冠层叶绿素含量反应敏感的高光谱波段组合,同时比较不同光谱指数对小麦冠层叶绿素含量的估测效果,通过分析350~2 500nm波段范围内原始光谱反射率及其一阶导数光谱的任意两两波段交叉组合而成的主要高光谱指数与冬小麦冠层叶片叶绿素含量的定量关系,建立冬小麦冠层叶绿素含量估算模型。结果表明,选用归一化光谱指数(NDSI)、比值光谱指数(RSI)、差值光谱指数(DSI)和土壤调节光谱指数(SASI)建立的冬小麦冠层叶绿素含量监测模型决定系数均大于0.71,标准误差均小于1.842。利用独立试验资料进行检验,表现最好的是RSI(FD_(689),FD_(609))和SASI(R_(491),R_(666))L=0.01,预测精度高达98.2%,模型精确度和可靠性较高。     

利用光谱反射技术监测不同地力和施肥条件下小麦生长和产量的变化

通过不同地力条件下的田间试验,利用光谱分析技术动态监测了变量施肥和传统施肥条件下小麦不同生育期的冠层光谱反射率的变化,并根据由冠层光谱反射率计算的植被指数分析了不同施肥条件对小麦长势、色素含量、水分含量和产量的影响。结果表明,变量施肥和传统施肥对小麦的增产效果基本相同,但变量施肥显著降低了肥料施用量,在三块不同地力的小区,变量施肥比传统施肥分别节约施肥量15.7％、68.0％和85.6％;施用拔节肥后,通过对植被指数（NDVI、OSAVI、WI、mSR705）的分析表明,变量施肥和传统施肥处理小麦的冠层结构、叶绿素含量和水分含量均优于对照,但两种不同施肥处理之间并没有明显差别。另外,对不同施肥处理后的小麦产量和不同植被指数的相关分析表明,在挑旗期和孕穗期,冠层光谱反射的植被指数与小麦产量呈显著正相关。因此,在显著节约肥料的情况下,变量施肥与传统施肥一样可以通过改善群体结构、冠层的叶绿素含量和水分含量促进小麦的生长,达到增产的效果,并且利用反射光谱技术可以快速、有效地对小麦长势和营养状况进行动态监测。     

高光谱遥感技术在作物生长监测中的应用研究进展

精准农业是现代化农业生产中实现低耗、高效、优质与安全的重要途径,高光谱遥感技术可以快速准确地获取农田作物生长状态的实时信息,为实施精准农业提供重要的技术支撑.本文综述了以高光谱遥感技术监测作物长势(包括叶面积指数和生物量)、作物生物化学参数(包括植物的氮素营养、叶绿素含量、叶片碳氮比等)和籽粒品质(包括籽粒蛋白质含量、面筋含量、淀粉积累量等)的国内外研究进展,并提出了一些今后研究的设想,以期为未来精确农业快速发展提供参考.     

不同施氮条件下小麦冠层的高光谱和多光谱反射特征

为了更好地利用冠层反射光谱特征监测小麦生长及氮素营养状况。以宁麦9号、淮麦20、徐麦26和扬麦10号四个小麦品种为材料，通过田间小区试验，研究了不同小麦品种在不同生育时期和不同氮素水平下冠层反射光谱的变化规律。结果表明，相同氮素水平下不同小麦品种冠层反射光谱的反射率有差异，且近红外部分差异较明显。小麦从拔节开始，随生育期的推进，冠层反射光谱在可见光波段的反射率先降低然后升高，以孕穗期反射率最低。随着叶片的逐渐变黄。反射率又增大，并且绿光波段的反射峰也逐渐消失。而近红外区反射率则表现出相反的趋势，以开花期为分界，先上升然后下降，直到成熟前降为最低。随着施氮水平的提高，冠层反射光谱在近红外反射平台（750-1300nm）的反射率呈上升趋势，而可见光部分反射率则下降，并且反射光谱的绿峰和红边位置也随着施氮水平的提高分别向蓝光方向（波长变短）和红光方向（波长变长）移动。     

基于遥感数据的冬小麦长势监测和变量施肥研究进展

就国内外基于遥感数据的冬小麦长势监测和变量施肥技术的研究与应用作了阐述,提出了快速、无损农业测试技术将是精准变量农业和数字农业今后发展的方向,对冬小麦长势监测以及精准变量施肥技术的研究进展作了较系统的调查研究,指出根据冬小麦冠层光谱指数与氮素含量、叶色值与叶绿素含量及氮素水平之间的统计关系来进行动态施肥是今后变量施肥的发展方向。并结合中国国情提出了发展精准农业变量施肥技术所面临的困难和出路。     

有机肥化肥配施的双季晚稻群体冠层光谱特征研究

以不同施肥模式为基础,分析了晚稻群体冠层光谱反射率、一阶微分光谱和归一化光谱特征,并对叶片氮含量、氮积累量、产量、叶面积指数和叶干物质积累进行了相关性分析,构建了以高光谱特征参数为自变量的水稻氮素营养诊断模型。结果表明,叶片氮素含量与665 nm处冠层光谱反射率呈极显著相关性(p0.001),与554 nm和672 nm处的一阶微分光谱也呈极显著相关性(p0.001);以λr构建的指数函数y=684.91e0.028x,决定系数(R2)为0.90、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)构建的指数函数y=0.66e0.11x,决定系数(R2)为0.88,均能很好地诊断在有机肥和无机肥配施模式下的水稻氮素营养。     

基于近地高光谱与TM遥感影像的冬小麦冠层含水量反演

为探讨利用近地高光谱和TM遥感影像数据评估作物冠层水分状况的可行性,以北京顺义通州为研究区域,以冬小麦为研究对象,首先基于Landsat TM5的光谱响应函数,利用地面实测的冬小麦全生育期冠层高光谱窄波段反射率数据来模拟TM5卫星宽波段反射率,然后利用模拟的TM5数据的NIR波段(第4波段)和2个SWIR波段(第5和7波段)反射率分别构建水分指数(WI)和归一化差异水分指数(NDWI),并利用地面实测数据建立冠层叶片含水量(LWC)和等效水厚度(EWT)的遥感估算模型,最后选取最优的水分估算模型,利用TM5卫星遥感影像数据对研究区域小麦冠层水分含量进行反演与应用。结果表明,利用TM5数据中SWIR第5波段比第7波段构建的水分指数更有优势;WI对估算LWC的效果较好,而NDWI在EWT估算方面效果较好,应用TM5宽波段模拟数据模型验证的冬小麦冠层含水量的r2和RMSE分别为0.57和0.51、3.89%和0.024。同时从TM遥感影像的反演结果来看,开花期的冬小麦冠层水分高于拔节期。     

高光谱与叶绿素计快速测定大麦氮素营养状况研究

为了寻找一种简便、快速、非接触性的方法测定作物氮素营养状况，通过田间试验，利用光谱仪和叶绿素计测量了不同氮素水平及不同时期大麦（秀麦3号、浙农大3号）的冠层光谱及叶片SPAD值，在此基础上分析了大麦冠层光谱特性及一阶导数光谱、红边、叶片SPAD值与氮素水平之间的相关性。结果表明，大麦冠层光谱及其一阶导数光谱和红边与氮素水平存在显著相关，不同供氮水平下叶片的SPAD值具有显著性差异，叶片SPAD值与氮素水平之间的相关系数在孕穗期均达到0.75以上，相关达0.01显著水平，从而说明可以通过光谱来测定大麦的氮素水平。     

基于高光谱遥感的小麦叶片含氮量监测模型研究

为了在作物氮素管理中实现叶片氮含量的实时无损估测,以不同类型小麦品种在不同施氮水平下连续3年田间试验为基础,研究了小麦叶片氮含量与冠层高光谱参数的定量关系.结果表明,叶片氮含量随着施氮水平的增加而提高,冠层光谱反射率在不同叶片氮含量水平下存在明显差异.叶片氮含量的敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,其中,红边区域最为显著.红边及面积类参数REPIE、SDr-SDb和FD729与叶片氮含量关系密切,方程拟合决定系数R2分别为0.829、0.806和0.856,估计标准误差SE分别为0.278、0.295和0.271;模拟宽光谱波段组合类参数方程拟合精度较低,标准误差较大,以AVHRR-GVI为变量模拟方程,R2 和SE分别为0.786和0.315;多波段组合类参数方程拟合效果较好,以mND705为变量建立方程,其R2 和SE分别为0.836和0.275.经不同年际独立数据检验,红边及面积类参数表现最好,以REPIE、SDr-SDb和FD729三个参数为变量,模型预测的RMSE分别为0.418、0.380和0.395,相对误差RE分别为14.4%、15.1%和15.2%;模拟宽光谱波段组合类参数与多波段组合类参数比较,模拟宽光谱波段组合模型预测效果更好,以AVHRR-GVI 和mND705为变量建立模型,RMSE分别为0.436和0.408,RE分别为17.3%和16.7%.以上结果表明,红边及面积类参数与叶片氮含量关系密切且表现稳定,利用REPIE、SDr-SDb和FD729三个参数可以对小麦叶片氮含量进行可靠的监测.     

基于高光谱遥感的小麦籽粒产量预测模型研究

为了确立能够准确预测小麦籽粒产量的敏感光谱参数和定量模型,于2003～2006年连续3个生长季,通过不同小麦品种和不同施氮水平的4个大田试验,在小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定植株氮含量、重量和叶面积指数及成熟期籽粒产量,定量分析小麦籽粒产量与冠层高光谱参数的相互关系.结果显示,小麦籽粒产量随施氮水平的提高而增加,不同地力水平间存在显著差异.灌浆前期叶片氮积累量和叶面积氮指数均能够较好地反映成熟期籽粒产量状况,而叶片氮含量和氮积累量及叶面积氮指数在拔节～成熟期的累积值与成熟期籽粒产量的回归拟合效果更好.对叶片氮含量和氮积累量及叶面积氮指数的光谱反演,在不同品种、氮素水平和年度间可以使用统一的光谱参数.根据"特征光谱参数-叶片氮素营养-籽粒产量"这一技术路径,以叶片氮素营养为交接点将模型链接,建立了基于灌浆前期高光谱参数及拔节期～成熟期特征光谱指数累积值的小麦籽粒产量预测模型.经两年独立试验数据检验表明,利用灌浆前期关键特征光谱指数可以有效地评价小麦成熟期籽粒产量状况,拔节～成熟期特征光谱指数的累积值能够稳定预报不同条件下小麦成熟期籽粒产量的变化.因此,利用冠层特征光谱指数可以快速无损地预报小麦成熟期籽粒产量.     

宽幅带播对大穗型冬小麦冠层特征及产量的影响

为了解宽幅带播在小麦种植上的应用效果,在大田条件下,以兰考矮早八为材料,研究了宽幅带播种植对大穗型冬小麦冠层特征及产量的影响.结果表明,与常规条播比较,宽幅带播的小麦群体叶面积指数、冠层光截获量和相对湿度较高,而冠层温度较低,穗数显著增加,产量提高0.47％～13.70％.宽幅带播下随着行距增大,叶面积指数、光截获量和湿度降低,而冠层温度升高,穗数和穗粒数减少,千粒重增加,最终产量降低.宽幅带播下15 cm行距可作为大穗型冬小麦品种的适宜行距配置.     

氮密互作对淮北砂姜黑土区冬小麦冠层光合特性和产量的影响

为筛选出适合淮北平原砂姜黑土区小麦稳产高产栽培的氮密配置,在大田条件下以安农0711(AN0711)和烟农19(YN19)为试验材料,采用裂区设计,设置150×10~4、210×10~4、270×10~4和330×10~4株·hm~(-2)4个种植密度(分别用D1～D4代表),以及135、180、225和270 kg·hm~(-2)4个施氮水平(分别用N1～N4代表),分析了氮密互作对冬小麦冠层结构、光合特性和籽粒产量的影响。结果表明,氮密互作可改善小麦冠层结构,显著影响冠层光合特性。旗叶净光合速率和叶绿素相对含量随着种植密度的增加而降低,而随着施氮量的增加而增加,但施氮量超过225 kg·hm~(-2)时变化均不显著。随着种植密度和施氮量的增加,叶面积指数和冠层截获光合有效辐射显著提高,且在孕穗期和开花期均以D4N4处理最大,灌浆中期均以D3N3处理最大。氮密对籽粒产量有显著的互作效应。在D3N3处理下AN0711和YN19的冠层光合能力和籽粒产量均最高,其中产量分别达到7 866.67和7 400.00 kg·hm~(-2)。在本试验条件下,适宜的种植密度和施氮量分别为270×10~4株·hm~(-2)和225 kg·hm~(-2)。     

手持式植物冠层光谱测定仪在黄淮海平原地区冬小麦氮肥精准管理中应用的初步研究

通过应用手持式植物冠层光谱测定仪对冬小麦Feekes6生育期的冠层归一化植被指数（NDVI）和地上部氮素营养状况的测定，探讨了NDVI与小麦氮素营养状况之间的关系，旨在为手持式植物光谱测定仪在黄淮地区冬小麦氮肥精准管理中的应用提供依据。结果表明。小麦冠层NDVI值与同一时期植物干重产量、地上部氮素积累量间存在显著相关性（P〈0．01）；同时。Feekes6生育期冬小麦冠层NDVI值与收获期籽粒产量、地上部氮素积累量、籽粒氮素积累量之间存在显著相关性（P〈0．01）。对于地上部氮素积累量、籽粒氮素积累量与Feekes6生育期NDVI的关系，不同类型的拟合方程对比表明，直线方程比多项式、幂、指数和对数方程拟合结果的显著性更高。Feekes6生育期的红光／近红外比值（Red／NIR）与Feekes6生育期、收获期的作物产量、氮素积累量间也存在显著相关性。本文还讨论了利用Feekes6生育期NDVI值预测出的Feekes6生育期和收获期的作物地上部氮素积累量之差来计算冬小麦氮素追施量的方法。以上结果表明,黄淮海平原地区冬小麦Feekes6生育期冠层NDVI值和Red／NIR值可用于冬小麦的氮素精准管理。     

Bed planting of wheat(Triticum aestivum L.)improves nitrogen use efficiency and grain yield compared to flat planting

Conventional flat planting is commonly used for growing wheat in Pakistan and the crop is irrigated by flood irrigation, but it leads to ineffective use of applied nitrogen owing to poor aeration and leaching and volatilization losses. The practice also results in greater crop lodging, lower water use efficiency, and crusting of the soil surface. In contrast, bed planting of wheat not only saves water but improves fertilizer use efficiency and grain yield. Three years of pooled data from the present study showed that wheat planting on beds and nitrogen application at 120 kg ha-1produced 15.06% higher grain yield than flat planting at the same nitrogen rate. Similarly, 25.04%, 15.02%, 14.59%, and 29.83% higher nitrogen uptake, nitrogen use, and agronomic and recovery efficiencies, respectively, were recorded for bed compared to flat planting. Wheat planting on beds with a nitrogen application of80 kg ha-1gave a yield similar to that of flat planting with 120 kg ha-1nitrogen. However,the economic return was 29% higher in bed planting as compared to flat planting, when nitrogen was applied at 120 kg ha-1.     

基于无人机多光谱遥感的冬小麦冠层叶绿素含量估测研究

为探讨利用无人机多光谱影像监测冬小麦叶绿素含量的可行性,基于北京市大兴区中国水科院试验基地的2019年冬小麦无人机多光谱影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,选取16种光谱植被指数,确定对冬小麦冠层叶绿素含量显著相关的植被指数,采用一元二次线性回归和逐步回归分析方法建立各生育时期及全生育期的SPAD值估测模型,通过精度检验确定对冬小麦冠层叶绿素含量监测的最优模型。结果表明,两种分析方法中逐步回归建模效果最佳。拔节期选取4个植被指数(MSR、CARI、NGBDI、TVI)建模效果最好,模型率定的决定系数(r~2)为0.73,模型验证的r~2、相对误差(RE)和均方根误差(RMSE)分别为0.63、2.83%、1.68;抽穗期选取3个植被指数(GNDVI、GOSAVI、CARI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.81,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.63、2.83%、1.68;灌浆期选取2个植被指数(MSR、NGBDI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.67,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.65、2.83%、1.88。因此,无人机多光谱影像结合逐步回归模型可以很好地监测冬小麦SPAD值动态变化。     

宽幅硬茬播种对冬小麦生长、产量及品质的效应

为了解小麦宽幅硬茬播种的效应,2011-2012年在陕西凤翔县农技中心试验站,以中麦349为试验材料,比较分析了宽幅硬茬(玉米收获后不犁地直接播种,播幅10cm,行宽30cm)、宽幅软茬(玉米收获犁地后播种,播幅10cm,行宽30cm)和条播(玉米收获犁地后进行传统的15cm等行距条播)三种种植方式对小麦苗生长、产量及籽粒和面粉品质相关指标的影响。结果表明,与条播相比,宽幅硬茬播种可改善小麦个体生长和抗倒伏性能,增产12.6%,并显著提高籽粒容重、硬度及沉淀值、湿面筋含量、吸水率、面团最大抗延力等籽粒和面粉品质的指标值,但对面粉蛋白质含量和面团延展性没有显著影响。宽幅软茬播种较条播对小麦生长、产量及品质也具显著促进或改善作用,但总体效果不如宽幅硬茬。     

水浇地冬小麦垄作栽培技术研究

针对传统种植方式下．大水漫灌所造成的浪费水资源、破坏土壤结构、在高肥水条件下易招致小麦倒伏和病害发生等问题，对小麦垄作栽培进行了研究，旨在为水浇地小麦高产、高效栽培开辟新途径。试验结果表明，小麦垄作栽培下，水分利用效率提高20％～30％，当季氮肥利用率提高10％以上；由于垄作栽培改传统平作的大水漫灌为小水沟内渗灌，消除了传统平作大水漫灌导致的土壤板结现象，改善了根际土壤的理化性状，有利于小麦的健壮生长；由于垄作栽培改变了麦田的地貌特征，从而改善了田间的通风透光条件，不仅降低了田间湿度，显著提高了小麦的抗倒伏及抗病能力，而且极显著地提高了小麦的光能利用率，有利于小麦产量的提高及品质的改善。     

多遥感光谱指标结合进行大田冬小麦叶片叶绿素含量估测研究

为解决大田冬小麦叶片叶绿素含量估测模型精度低、通用性弱的问题,在获取冬小麦拔节期和抽穗期冠层红光波段反射率(BR_red)和近红外波段反射率(BR_nir)的基础上,计算归一化差值植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、改进型比值植被指数(MSR)、重归一化植被指数(RDVI)、II型增强植被指数(EVI2)和非线性植被指数(NLI)等8个植被指数。经统计分析,选择与叶片叶绿素含量(SPAD值)相关性较好的5个遥感光谱指标(NDVI、MSR、NLI、BR_red和RVI)作为输入变量,建立了冬小麦叶片叶绿素含量的BP神经网络估测模型(WWLCC_BP),并对估测模型进行精度验证。结果表明,WWLCC_BP估测模型在拔节期估测的决定系数(r²)为0.84,均方根误差(RMSE)为5.39,平均相对误差(ARE)为9.87%。抽穗期的估测效果与拔节期较为一致。将WWLCC_BP和高分六号影像...