欢迎订阅2006年《作物学报》

《作物学报》是中国科学技术协会主管、中国作物学会和中国农业科学院作物科学研究所共同主办、科学出版社出版的有关作物科学的全国性学术刊物。主要刊登农作物遗传育种、耕作栽培、生理生化、生态、种质资源、谷物化学、贮藏加工以及与农作物有关的生物技术、生物数学、生物物理、农业气象等领域以第一手资料撰写的学术论文、研究报告、简报以及专题综述、评述等。读者对象是从事农作物科学研究的科技工作者、大专院校师年和具有同等水平的专业人士．     

欢迎订阅《作物学报》

《作物学报》是中国科学技术协会主管、中国作物学会和中国农业科学院作物科学研究所共同主办、科学出版社出版的有关作物科学的学术期刊。前身可追溯到1919年创办的《中华农学会丛刊》。主要刊载农作物遗传育种、耕作栽培、生理生化、种质资源以及与作物生产有关的生物技术、生物数学等学科具基础理论或实践应用性的原始研究论文、专题评述和研     

农业科研试验基地数据管理标准体系构建

农业科学数据作为重要战略性资源,在推动农业科技创新、增强农业科技竞争力方面发挥重要作用。农业科研试验基地是一手科研数据的主要来源,其数据管理标准体系的建立不仅是试验基地数据规范化管理的基础,也是规范化数据管理工作的重要一环,对于提高数据可复用性,最大程度发挥数据价值有重要意义。该研究通过国内外涉农长期观测网络、试验站数据管理标准体系内容梳理,以及对中国农业科研试验基地数据特点、数据全生命周期管理流程调研,构建了农业科研试验基地数据管理统一工作流;基于"霍尔三维结构"从标准适用数据管理阶段、标准性质、标准专业领域3个维度构建农业科研试验基地数据管理标准体系框架,并编制了农业科研试验基地数据管理标准体系基本构成表,梳理出涵盖数据全生命周期管理的标准20项,首期必建标准12项,以期为推进农业科研试验基地建设和数据管理共享提供支撑。     

玉米新品种中单909特征特性及栽培技术

中单909由中国农业科学院作物科学研究所育成,以郑58×HD568配组,具有高产稳产、抗病抗倒、耐密性好、出籽率高等突出优点。2011年10月通过了国家农作物品种审定委员会审定（审定编号：国审玉2011011）。2011年6月,     

欢迎订阅2016年《作物学报》

<正>《作物学报》是中国科学技术协会主管、中国作物学会和中国农业科学院作物科学研究所共同主办、科学出版社出版的有关作物科学的学术期刊。前身可追溯到1919年创办的《中华农学会丛刊》。主要刊载农作物遗传育种、耕作栽培、生理生化、种质资源以及与作物生产有关的生物技术、生物数学等学科具基础理论或实践应用性的原始研究论文、专题评述和研究简报等。办刊宗旨是报道本领域最新研究动态和成果,为繁荣我国作物科学研究、促进国内外学术交流、加速中国农业现代     

重庆市主要农作物种质资源数据库平台构建研究

农作物种质资源数据库平台构建是提高资源利用率的有效途径,提出了构建重庆市主要农作物种质资源数据库平台的设计思路,根据重庆市典型的10种主要农作物种质数据采集需求和规范,研制了基于Web网络的后台采集录入功能和前台展示查询功能的共享平台,实现了重庆市主要农作物种质资源数据资源的网络共享。     

农业气象观测报表制作及管理系统

农气观测报表制作及管理系统是一个覆盖农气台站现有观测作物的编报，报表微机自动制作及报表数据管理的农气基本业务软件，主要实现农气旬月报（HD－03）报文自动编制、农气观测薄数据寻入，3类农气报表（农作物、土壤湿度及物候观测报表）的自动打印输出及报表数据的标准存储和管理。     

土壤侵蚀过程模型中的天气生成器研究述评

 国外从20世纪60年代开始研究降水、气温等天气变量的随机模拟模型,90年代以后,许多国家都建立了可应用于水文、生态、作物生长和土壤侵蚀等模型系统的随机天气生成器。在分析研究有关文献的基础上,系统介绍国外天气生成器的发展历程、建模思路、基本结构和模拟方法,以及模型的评估方法和模拟精度,阐述当前天气生成器存在的问题和研究热点,同时,从气象资料的积累、气候统计学研究成果和相关模型研究发展等角度,评述我国天气生成器研究的基础条件、研究现状和需求前景。     

计算机学科中数据处理的一般过程——以线性表处理为例

本文主要以线性表为实例,讨论了在计算机学科中数据处理的三个一般过程,即分析和提炼数据结构和数据关系;依据数据结构和数据关系,找出正确处理数据的方法;在计算机上实现数据的正确处理。     

中国农作物秸秆资源及其利用现状

作物秸秆是农作物生产系统中一项重要的生物质资源。中国是世界上秸秆资源最为丰富的国家之一。论文详细论述了中国农作物秸秆的资源量和分布，介绍了其作为工业造纸原料、畜牧饲料、造肥还田以及农村生活能源的利用现状和秸秆综合利用新技术。     

粮食作物面积遥感测量运行系统的设计与实现

利用遥感技术及时、准确地掌握主要粮食作物种植面积,对相关部门制定农业生产和农村政策具有重要的意义。针对目前商业软件（ERDAS、ENVI等）存在业务性不强、数据组织管理无序、难以操作等问题,设计并实现了一套适合粮食作物种植面积遥感测量业务软件系统。该系统以遥感技术和空间抽样技术为支撑,采用3层软件架构模式,实现了遥感图像处理、粮食作物面积测量、海量遥感数据管理等功能,具有业务流程明确、数据管理有效、升级快速便捷的特点,能够很好地满足业务化运行需要。通过2009年北京市冬小麦面积遥感测量业务运行,证明该系统能够简单、快速准确地测量出冬小麦的种植面积,达到满足业务化测量精度和时效的要求。     

遥感数据和作物模型集成方法与应用前景

为了促进遥感数据和作物模型集成这一新方法在农业领域中更广泛的应用,在分析遥感数据和作物模型农业应用中各自优缺点的基础上,阐明二者结合的必要性,并介绍了遥感数据和作物模型的3种集成方式.回顾了遥感数据和作物模型同化的研究进展,并重点分析了遥感数据和作物模型结合在农作物产量预测、品质遥感预报、精准施肥管理决策、精准灌溉决策等领域的应用潜力,最后指出了当前遥感数据和作物模型结合中存在遥感定量化、参数集和驱动数据的获取、最优化算法选择和改进、作物模型的完善和订正等问题,有望随着遥感数据源的丰富、定量遥感和作物模型的发展、以及同化理论的进一步完善得到解决.     

无人机遥感解析田间作物表型信息研究进展

田间作物表型信息是揭示作物生长发育规律及其与环境关系的重要依据,传统的田间试验取样和车载高通量平台测定作物性状参数的方法耗时耗力,且空间覆盖不全,限制了作物科学研究的快速发展,而以无人机为代表的近地遥感高通量表型平台凭借机动灵活、成本低、空间覆盖广的优势成为获取田间作物表型信息的重要手段。该文根据国内外无人机遥感平台解析作物表型信息的最新研究成果,针对不同传感器类型分析了无人机遥感解析作物表型信息的应用及其不足,总结了遥感定量反演作物表型信息的方法体系,展望了无人机载遥感技术在作物表型信息解析方面的应用前景。该项研究成果对推广无人机遥感平台获取田间作物表型信息、提高复杂农田环境作物长势信息的解析和辨识能力具有重要意义。     

我国农情遥感监测关键技术研究进展

我国作物的遥感监测已有20年的研究历史。但象中国这样国土辽阔、地形多样、种植结构复杂、农户规模小的国家的国家级农情遥感监测运行系统，在关键技术方面仍然需要加强研究。这些关键技术包括：数据处理、作物识别、面积量算、长势监测、灾害评估、产量估计及运行系统集成等。该文根据作者开发农业部农情遥感监测系统的经验，分析存在的问题，提出解决问题的基本思路。     

基于信息扩散和关键期遥感数据的冬小麦估产模型

农作物估产对于国家制定粮食进出口政策和保障粮食安全具有重要意义。为构建高精度的作物估产模型,探讨了一种将信息扩散原理和关键期遥感数据相结合的农作物遥感估产方法。首先利用信息扩散原理将关键期遥感数据生成的NDVI和实割实测产量数据扩散到多维监控空间,采用模糊合成的方法建立关键期遥感数据和实割实测产量之间的离散关系模型。然后针对模型的稳定性和精度进行交叉验证,并与多元线性回归模型和BP神经网络模型进行对比。结果表明,利用信息扩散方法构建的遥感估产模型稳定性和精度都明显提高,与多元回归方法和BP神经网络方法相比,决定系数分别提高0.180、0.491,均方根误差分别降低173.10、487.79 kg/hm2。该方法能较好地模拟冬小麦遥感估产中归一化植被指数和产量之间的非线性关系,且泛化推广能力优异,为应用关键期遥感数据进行冬小麦估产提供了一种有效方法。     

基于合成孔径雷达的农作物识别研究进展

精准识别农作物对于及时准确估计农作物种植面积、产量等关键农情信息具有重要意义。合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）以其不受云雨天气影响,可全天时、全天候监测等优点已被广泛应用于农情遥感监测领域,为大区域尺度的农作物遥感识别提供了强有力的数据保障和技术支持。该文以雷达技术的发展进程为论述主线,对20余年来国内外农作物SAR识别研究与实践应用的新进展进行了系统总结,具体归纳为4个方面：早期研究（20世纪80年代末－2002年）,特征是以单波段、单极化、多时相SAR数据为主;基于多极化、多波段SAR数据进行农作物识别与面积监测研究;利用SAR与光学遥感相结合提高农作物的识别精度与效率研究;农作物SAR分类算法研究。在今后农作物SAR识别研究中,对于复杂种植结构背景下的旱地作物识别,如何优化组合SAR系统工作参数（极化方式、频率及入射角等）及与光学遥感融合来提高农作物识别精度与时效性,发展机理性的农作物SAR分类算法将是需要重点解决的3个问题。     

农作物遥感监测业务管理系统设计与实现

随着农作物遥感业务的不断延伸和农业生产管理对遥感监测需求的不断提高,业务运行管理效率问题日益凸显。该文通过对农作物遥感监测业务管理流程进行了系统化梳理与调整,设计开发了"农作物遥感业务管理系统"。该系统利用地理信息系统(geographic information system,GIS)、数据库技术和网络技术,科学设计了数据库系统,提升了业务系统承载能力;实现农作物遥感业务工作影像数据入库管理、查询、任务分发、上报、审核、归档的完整业务流程;建立业务跟踪管理机制,实现作物监测业务的流程化和可视化,有效提高了运行管理效率。     

基于RS数据和GIS方法估算区域作物节水潜力

利用遥感ET数据开展用水定额管理及节水潜力分析等方面的研究,是对传统农业节水研究的有益补充。该文利用分类均值法构建了基于遥感ET数据的作物水分生产函数,考虑耗水较低兼顾水分生产率较高的原则,提出基于水资源脆弱区作物ET定额估算模型,利用该模型计算获得冬小麦及夏玉米的ET定额分别为346.00、313.00 mm;保持现有土地利用结构不变,以作物ET定额为评价标准,通过对超过该作物ET定额的像元进行调整,获得大兴区夏玉米及冬小麦的节水潜力分别为1 176.75、369.27万m3。该研究为利用遥感ET数据开展区域耗水节水潜力的定量化评价进行了有益的探索。     

作物模型应用与遥感信息集成技术研究进展

作物模型和遥感技术以各自独有的优势在作物生产监测、评估及未来预测等方面发挥着关键作用。作物模型与遥感信息集成技术在大尺度、高精准的农业生产监测、评估与预测上具有明显的应用优势和广阔的发展前景。为了促进这些技术在区域尺度上的作物产量预测、农业气象灾害影响评估及农业应对气候变化决策等方面更加广泛地应用,本文采用文献综述的方法,系统归纳了欧洲、美国、澳大利亚及中国作物模型的发展与应用,总结了当前主流的数据集成方法的原理、特点和不足,概述了作物模型与遥感信息集成技术的实际应用,探讨了提升数据集成精度存在的问题,并对未来研究方向进行展望。结果表明,国内外对于作物模型及其与遥感数据集成的研究与应用广泛而深入,利用同化方法能够有效提高作物模型模拟精度,为作物模型实现区域尺度作物生长及产量评估、气候变化对产量影响、农田管理决策等提供技术支撑。作物模型模拟结果及遥感反演数据的不确定性、数据同化策略的多样性以及尺度效应是进一步提高集成系统精度与效率的限制因素。因此,遥感数据多源融合、同化过程多变量协同、作物模型多类型耦合以及数据高性能并行计算是未来作物模型与遥感数据集成研究的发展趋势。     

Design and implementation of business management system for crop remote sensing monitoring

随着农作物遥感业务的不断延伸和农业生产管理对遥感监测需求的不断提高,业务运行管理效率问题日益凸显。该文通过对农作物遥感监测业务管理流程进行了系统化梳理与调整,设计开发了"农作物遥感业务管理系统"。该系统利用地理信息系统（geographic information system,GIS）、数据库技术和网络技术,科学设计了数据库系统,提升了业务系统承载能力;实现农作物遥感业务工作影像数据入库管理、查询、任务分发、上报、审核、归档的完整业务流程;建立业务跟踪管理机制,实现作物监测业务的流程化和可视化,有效提高了运行管理效率。