基于核磁共振成像技术的作物根系无损检测

作物根系三维构型对于作物养分吸收具有十分重要的作用。该研究选用玉米、大豆和茄子3种常见作物根系作为研究对象,利用核磁共振成像(MRI)技术对其根系三维构型进行原位无损检测。试验研究和分析了生长介质、作物根系类型以及三维重建方法对作物根系成像的影响,并探讨了应用MRI技术快速无损进行作物根系研究的优势和不足。研究表明,应用MRI技术进行作物根系三维构型的研究是可行的。该研究为作物根系三维构型的定量描述和分析提供了一种新的途径。     

植物根系成像技术研究进展及马铃薯根系研究应用前景

根系是植物从土壤中吸收营养物质和水分并支撑植物地上部分的重要器官,是植物研究的热点之一。然而,由于植物根系生长环境的复杂性和不透明性,导致植物根系研究发展相对缓慢。近年来,根系成像技术的出现和快速发展为植物根系的研究提供了更直观、有效的研究方法。马铃薯是收获地下块茎的主粮作物,地下根系成像技术在马铃薯研究中的应用尤为重要。本文通过系统整理和对比传统成像技术(玻璃板法和玻璃管法)和现代成像技术(中子成像技术、X射线扫描技术、核磁共振成像技术、探地雷达、荧光成像技术、激光共聚焦成像技术、多光谱成像技术、高光谱成像技术和计算机断层扫描成像技术等)的优缺点和应用范围。根据马铃薯的生长特性以及生长环境的综合评价,筛选出能够原位监测马铃薯根系发育且不破坏其生长的成像技术和高效的图像分析系统,以期为今后成像技术在块根块茎类植物根系研究中广泛应用提供理论依据。     

基于探地雷达的土壤水分测定方法研究进展

农田和小流域尺度土壤水分空间和时间分布信息的快速、准确、无损获取是土壤学、农学以及生态环境学等相关科学研究的重要需求.探地雷达作为一种新型地球物理技术, 近年来在多个领域有了应用和推广.本文针对探地雷达技术在土壤水分监测方面应用的科学问题, 在总结国内外相关研究的基础上, 重点阐述了探地雷达技术测定土壤含水量的基本原理、土壤含水量和土壤介电常数的常用关系式、探地雷达技术测定土壤含水量的研究方法及其在国内外的研究进展, 评价了各方法的优势和不足及其在农田土壤中的适用性, 并提出存在的问题和研究展望, 以期为相关科学研究以及探地雷达在我国农田土壤上应用开创新的领域提供参考.     

地球物理方法在土壤水文过程研究中的应用与展望

土壤水分的多尺度高效监测是土壤水文过程研究的基础.近些年以电阻率成像法、探地雷达法和电磁感应法为代表的地球物理方法,凭借多尺度适用性和微扰动原位监测的优势被广泛用于土壤水文学研究.本文在介绍以上3种代表性地球物理技术工作原理的基础上,初步总结了地球物理方法应用于水文学研究中的进展,讨论了地球物理手段未来应用于土壤水文学...     

基于微根管技术的盐胁迫下小麦根系生长原位监测方法

常用的作物根系生长监测一般采用破坏性采样方法,如土钻法和挖掘法等,虽然精度较高,但很难实现对作物根系生长的原位重复观测。采用桶栽法,利用微根管技术对分蘖期、返青期、拔节期和孕穗期的小麦根系进行了连续观测和采样,获取不同盐胁迫下小麦根长密度和根长等参数,研究不同生长时期小麦根系生长参数随土壤深度分布的规律。结果显示,微根管法获得的小麦根长密度与土钻法所得到的结果呈极显著正相关(r=0.91),且在拔节期和孕穗期二者的相关性最好。通过不同时期根系图像对比及根系参数分析发现,小麦根系在0～10 cm土层分布最多,并随深度增加而减少。此外,随着土壤盐含量的增加,各生长期根长变短;在分蘖期,土壤盐分含量最高(S5,盐分含量6.61 g·kg–1)的小麦根系长度不足对照处理的1/2,至孕穗期,其根系长度甚至低至对照处理的1/3,说明小麦根系受盐分胁迫影响较大,且以孕穗期受胁迫程度最严重,尤其当土壤盐含量超过3 g·kg–1时影响最明显。由此可见,与传统破坏性取样方法相比,微根管技术结合图像处理技术可更好地快速、无损获取小麦根系生长的相关参数,为盐渍化区域作物根系的原位观测研究提供了新的方法。     

基于阵列式ESP32-CAM的番茄根系表型原位测量方法

为原位采集番茄根系图像，解决番茄根系表型原位测量问题，该研究提出一种基于阵列式ESP32-CAM的番茄根系表型原位测量方法。通过4×4阵列式ESP32-CAM结合OV2640镜头模组实现土壤中根系图像原位自动化无线采集，并采用张正友标定法实现相机标定和畸变校正，利用尺度不变特征转换和最邻近分类的特征检测匹配算法实现图像配准，基于离线标定方法获取相机间变换矩阵实现根系图像拼接；通过引入多头自注意力机制改进U型卷积神经网络（Uarchitecture convolutional networks,U-Net）模型对根系图像进行语义分割，采用形态学处理和骨架提取测量根系长度、面积、平均直径、根深和根宽。研究结果表明：相机阵列图像的拼接迭代均方根误差小于1.11 mm，全局拼接图像的拼接融合质量评分大于0.85；改进后的U-Net模型应用于番茄根系分割的精度、召回率、交并比和F1值分别为86.06%、78.98%、71.41%和82.37%，相比于原始U-Net模型分别提高了18.97、13.21、21.67和16.30个百分点；与人工测量值相比，根系的面积、长度、平均直径、根深和根宽的平均绝...     

探地雷达在土地整治工程中的应用分析

探地雷达凭借快捷、高效、无损的优势,被广泛应用于各工程领域。基于此,在介绍探地雷达探测原理的基础上,着重分析了探地雷达在土地平整工程、道路工程、灌溉与排水工程、覆土工程等方面的应用,并对探地雷达在土地整治工程中的应用前景进行了展望,以期能为土地整治工程的施工、设计、验收提供一种有效的手段。     

探地雷达测定土壤含水率研究综述

准确快速测定土壤含水率,在理论研究与实际应用中都具有重要意义。在综合分析烘干法、中子法、时域反射法和遥感4种土壤含水率测定方法的优缺点基础上,指出探地雷达是一种适合于中尺度的土壤含水率测定的技术。对探地雷达以及探地雷达测定土壤含水率的技术原理与方法进行全面介绍,并以介电常数与土壤含水率的关系模型为主,对国内外这方面的研究工作以及存在的问题进行了总结。最后指出,探地雷达测定土壤含水率是一项非常有前景的技术,但目前国内在这方面的研究工作与国外相比远远不够,今后应加强这方面的研究工作。     

谷物联合收获机在线测产技术研究现状与进展

为加速推进中国智慧农业发展,深入了解精准农业技术体系中田间谷物产量在线监测技术的研究现状,该研究重点概述了国内外谷物联合收获机在线测产方法,包括动态称量测量、体积测量、冲击力测量、射线测量及其他测量方法,介绍了不同测量方法的原理和测产传感器的关键技术与应用。从可行性、通用性、稳定性与准确性方面,分析归纳了中国当前谷物产量在线监测技术所存在的主要问题,指出冲击力测量方法应用广泛,但尚未考虑谷物与冲击板碰撞时对谷物造成的机械损伤等问题。同时,该研究提出了谷物联合收获机在线测产技术未来的研究重点与发展方向,旨在为作物产量信息监测技术与智能化农业机械装备的发展和应用提供理论依据和技术参考。     

原位连续测量土壤电导的若干技术问题

从原位连续正确测量土壤电导的要求出发，分析了目前原位连续测量技术的实际状况，对急待改进的若干技术问题，包括交流法电导测量电路必须设有电容补偿，建立直流电导法，采用双环电导电极和多点采样等，进行了较为详细的探讨。     

四端子电极提高根系生物量电容法估测的有效性

二端子结构在测定根系电容时伴生的电极接触效应会影响根系电容的有效测量。分别采用二端子和四端子2种结构在土壤相对含水率为25%~30%、55%~60%和85%~90%下测定玉米根系电容,研究土壤含水率对电极接触效应的影响,并建立不同土壤水分条件和结构下根系电容与根系生物量的关系,探讨四端子结构在电容法估测根系生物量中的有效性。结果表明,二端子结构测定的根系电容较四端子结构小,随着土壤含水率减小,电极接触效应增大,在土壤相对含水率为25%~30%下最为明显。在土壤相对含水率为85%~90%时,2种结构下玉米根系电容表征根系生物量的有效性相近(二端子结构:R~2=0.63,P0.05;四端子结构:R~2=0.66,P0.05),但随土壤含水率减小,与四端子结构相比,二端子结构下玉米根系电容表征根系生物量的有效性急剧下降,在土壤相对含水率为25%~30%时最为明显,二端子结构R~2=0.37(P0.05)而四端子结构R~2=0.59(P0.05)。研究认为,土壤含水率越低,与二端子结构相比,四端子结构下根系电容表征根系生物量的有效性越好。     

基于电阻抗成像的植物单根断层图像重建

为了实现植物根系结构形态的原位检测,植物根系单根的断层图像重建研究非常必要。该文应用动态电阻抗成像技术对土壤-树根模拟系统进行了图像重建,对重建图像进行二值化处理并求出树根在该系统中的位置坐标、面积和形状,并以树根的位置坐标、面积及形状的相对偏差为指标,分析了图像重建算法、土壤含水率2个因素对成像质量的影响。结果表明：电阻抗成像技术能够实现树木单根断层图像重建;将重建图像进行二值化处理,所得图像更加直观,便于定量评价成像质量;基于Newton单步残差正则化的一步牛顿误差重构（Newton's one-step error reconsruction,NOSER）算法,比基于全变差正则化的主双-内点模式（primal dual-interior point method,PD-IPM）算法的成像质量好;土壤含水率越高成像质量越好。该研究为基于电阻抗成像技术的植物根系结构形态的图像重建提供参考。     

基于深度神经网络的探地雷达杂波抑制和根参数预测方法

为解决探地雷达（ground penetrating radar, GPR）异质土壤环境下树木根系检测图像存在背景杂波,影响检测精度,并且其数据的解译自动化程度低、成本高的问题,该研究提出一种基于深度神经网络（deep neural networks, DNN）的探地雷达杂波抑制和根参数预测方法。首先引入注意力机制优化U-net模型构成杂波抑制网络,更好地关注目标根系的双曲线反射,去除土壤异质性和雷达天线之间耦合带来的杂波影响,然后将杂波抑制前后的两张图像并行输入根参数估计网络,利用inception的多尺度感受野,挖掘全局特征和局部特征,同时预测根深度和根半径。利用仿真数据和合成真实数据构成的数据集验证方法的可行性,并完成了实地埋根试验。基于数据集的试验结果表明,该方法对于根半径预测的平均绝对误差为1.7 mm,R²值为0.914,根深度预测的平均绝对误差为6.3 mm,R²值为0.989;埋根试验的结果证明该方法对于根半径预测的最大误差为1.85 mm,根深度预测的最大误差为13.6 mm,平均相对误差为6.55%,实现了对根半径和根深度的准确预测。研究结果有助于为果树健康管理以及为古树名木保护提供决策参考。     

基于改进作物散射模型的陕西杨凌区麦田土壤水分反演研究

本文提出一种改进作物散射模型反演麦田土壤水分,该模型根据冬小麦等低矮植被的散射特性,在原模型的基础上保留植被层直接散射部分以及植被与地表相互耦合作用的信息,同时加入裸土地表的直接散射部分,并根据经验权重将两部分信息分离开,构建出适用于冬小麦等低矮植被的后向散射模型,并结合RADARSAT-2雷达数据以及陕西杨凌农田试验区的地面实测数据,计算得到改进模型的经验参数,进而对模型进行验证分析。研究结果表明：改进作物散射模型的模拟精度相对于未改进的作物散射模型有显著的提高,R_²在HH和VV极化下都达到80%以上。为了验证改进的作物散射模型算法及土壤水分反演的有效性,本研究将改进作物散射模型与TVDI光学指数模型、简化的MIMICS模型的土壤水分反演结果进行对比分析,改进的作物散射模型反演精度比TVDI和简化的MIMICS模型要好,R_²达到84.3%,均方根误差为0.028 cm_³/cm_³,简化的MIMICS模型反演结果比TVDI要好,但是精度不高,R_²为66.9%,均方根误差为0.043 cm_³/cm_³。改进的作物散射模型对地表植被比较敏感,可以有效的将冬小麦对雷达信号散射影响和裸土层散射贡献区分开,为植被覆盖下地表土壤水分的反演创造条件,给大面积大范围的地表土壤水分反演提供强有力的技术支撑。     

探地雷达树木根系定位与直径估算

针对树木根系的探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)检测图像复杂、解译困难、自动化程度低且精度不高等问题,该研究提出了一种基于YOLOv3的树根自动识别和参数估计的方法。通过不同的根预埋试验分析了根直径、掩埋深度和朝向对根系识别和预测的影响,对比评估了在复杂现场环境下该方法与商业软件常用的阈值分割方法的识别效果。结果表明算法可实现根系自动提取和双曲线顶点定位,对根双曲线的识别准确率和召回率分别达到了96.62%和86.94%,根系参数预测的总平均相对误差在10.57%以内。该方法具有较高的识别准确率和鲁棒性,可实时地对树木根系进行检测并进行根系参数预测,对树木根系无损检测具有重要意义。     

基于探地雷达波振幅包络平均值确定土壤含水率

为了评估探地雷达探测地表土壤含水率的准确性,该研究使用雷达波振幅包络平均值(average envelope amplitude,AEA)方法在室内对含水率为0.05、0.15及0.25 cm3/cm3的砂质土壤进行了探测,并与时域反射仪(time domain reflectometry,TDR)所得土壤含水率进行了对比。结果表明,在实验室内,在0.05、0.15及0.25 cm3/cm3的土壤含水率条件下,使用AEA方法探测所得土壤含水率均比TDR所得含水率大,均方根误差分别为0.026、0.015及0.01 cm3/cm3,这3个含水率条件下,AEA方法探测土壤水分的有效深度分别为0.9、0.6和0.3 m。利用AEA方法在野外进行地表含水率探测,并与TDR和钻孔取样探测的地表含水率进行对比。野外探测结果表明,AEA方法所得含水率与TDR探测所得含水率的均方根误差为0.020 cm3/cm3,与取样实测所得含水率的均方根误差为0.031 cm3/cm3,使用AEA方法能够得到与TDR及钻孔取样精度相近的土壤含水率分布图。研究表明利用探地雷达AEA方法在探测浅部地层土壤含水率是可行的。     

土壤紧实胁迫下根系–土壤的相互作用

  【目的】  土壤紧实胁迫破坏土体理化性质,阻碍作物根系生长,降低作物产量,是限制农业生产力提高的世界性难题。根系形态结构决定了植物对土壤资源的探索能力及其对胁迫环境的适应性。讨论紧实胁迫下植物根系–土壤的相互作用,综述国内外关于根系通过形态和生理改变等根系生物学潜力的发挥提高对紧实胁迫适应性的研究进展。  主要进展  土壤紧实胁迫增加根系穿透阻力,限制根系对土壤水分和养分的获取。植物根系会从形态和解剖结构方面对土壤紧实胁迫做出一系列适应性改变,充分利用土壤中的孔隙拓展生长空间。此外,根系也会对紧实胁迫做出生理响应,通过大量释放分泌物,影响根际土壤微结构,改变根土界面微域环境,降低根系生长的机械阻力。  展望  土壤紧实胁迫作为产量限制因素被长期忽视。通过发挥根系自身的生物学潜力,提高根系在紧实土壤中的适应性,对于最大限度地保证其在紧实胁迫下的正常生长非常关键,作为应对土壤紧实胁迫的有效策略具有重要的现实意义。未来的研究方向与重点包括:揭示紧实胁迫下根系分泌物与微生物的“对话机制”,探明紧实胁迫下根系–土壤–微生物的互作关系和作用机制,为发挥根系生物学潜力,强化关键根系/根际性状,塑造健康土壤结构,提高土壤紧实胁迫下的农业生产力提供科学依据。     

基于改进水云模型和Radarsat-2数据的农田土壤含水量估算

为了直接将雷达遥感中"水云模型"进行反演应用,该研究将"水云模型"中植被参数改为雷达植被指数,利用全极化数据直接支持遥感反演土壤含水量,无需遥感反演植被参数输入。改进模型为利用雷达遥感结合"水云模型"进行土壤含水量监测提供了一种高效便捷方法。基于Radarsat-2全极化数据对冬小麦覆盖的农田土壤含水量进行估算,利用2014年在陕西杨凌区获取的4个生育期内Radarsat-2卫星数据及同步田间测量108组冬小麦农田土壤含水量地面测量数据进行模型参数校正和精度验证。验证结果精度为:改进的雷达植被指数模型原叶面积指数模型(实测叶面积指数验证)原叶面积指数模型(光学遥感反演叶面积指数验证),且改进的雷达植被指数模型可以在多个生育期内对农田土壤含水量进行监测。     

Estimating root mass in maize genotypes using the electrical capacitance method

A two-year field hydroponic study was conducted on root mass of maize (Zea mays L.) using the root electrical capacitance (C_root) method. The primary objective of the study was to test the utility of the C_root method in estimating root mass of maize (on a fresh and dry weight basis), and to determine any influence of maize genotype on this relationship. Secondary objectives were: (i) To determine if the volume of the Turface®-filled hydroponic containers had an effect on root mass-C_root relationships, and (ii) to determine if the number of plants/container affected the C_root measurements of individual plant root systems. Firstly, it was concluded that different maize genotypes appeared to have uniquely different root dry mass vs. C_root relationships. Secondly, the massing of the maize plant roots at the bottom of smaller (20-litre) pails seemed to frequently have a negative effect on the strength of the root mass-C_root relationship. Thirdly, multiple plants could be regarded as a single experimental unit in C_root studies when their root electrical capacitance was measured simultaneously. The predictive capability of the equations developed from this hydroponic study was reasonably good, but research is needed on similar genotype-specific relationships under field soil conditions to determine if they might have some utility in broader agronomic field applications.