基于近地高光谱棉花生物量遥感估算模型

分析棉花地上鲜生物量冠层高光谱反射率变异系数，反射率光谱、一阶微分光谱与地上鲜生物量相关关系得结果表明：在可见光近红外波段棉花冠层反射率光谱变异系数在672 nm波段处最大；棉花地上鲜生物量与反射率光谱相关系数最大值在可见光波段出现在589~700 nm，在近红外波段出现在865~919 nm波段，且前者大于后者。地上鲜生物量与一阶微分光谱相关系数在可见光波段出现524~528 nm、552~588 nm、710~755 nm 3个高值区。基于以上研究，选择19个高光谱特征参数建立了棉花地上鲜生物量高光谱遥感监测模型，经检验，单波段中以F₆₂₉估算水平最高，估算模型为Y = 9.7914 exp(－20.738 F629)，准确度为83.9%、RMSE为0.64 kg m^-2、预测值与实测值相关系数为0.940**；组合参数以[629, 901]指数形式估算模型估算水平最高，模型为Y = 0.0986 exp(4.3696[629, 901])，准确度达84.0%，RMSE为0.55 kg m^-2，预测值与实测值相关系数为0.960**，上述两个模型为参选模型中估算棉花地上鲜生物量最佳高光谱估算模型。     

基于无人机高光谱影像的玉米地上生物量反演

【目的】研究以玉米地上干生物量为研究对象,探讨基于无人机高光谱数据利用人工神经网络法反演生物量的可行性。【方法】在吉林省蔡家镇开展玉米氮肥梯度试验,并进行无人机高光谱数据和地上干生物量获取,共获数据30组。随机选22组数据用于建模,剩下8组用于模型的外部验证。分别基于光谱指数法和BP神经网络算法构建反演模型,比较分析各种方法反演玉米生物量的优劣。【结果】结果表明：和基于光谱指数构建的生物量反演模型相比,BP神经网络模型取得了更好的反演结果。其建模时决定系数为0.99均方根误差为0.08 t/ha,相对均方根误差为3.39%;外部验证时,决定系数为0.99,均方根误差为0.15 t/ha,相对均方根误差为8.56%。【结论】BP神经网络模型可有效提高无人机高光谱遥感反演玉米地上生物量的精度。     

基于高光谱的棉花叶片磷含量估测模型

研究不同施磷条件下棉花叶片叶绿素含量的变化规律,旨在建立基于高光谱的叶片磷含量估测模型,实现棉花叶片磷含量快速监测。在盆栽试验条件下,设置不同的磷肥量,测定棉花功能叶叶绿素含量与磷含量,并利用植被指数和叶绿素含量的相关性构建磷含量的光谱变量,从而实现利用高光谱对棉花叶片磷含量的定量监测。结果表明：(1)棉花播种后100天左右,叶片磷含量与叶绿素呈现显著关系(决定系数R²=0.96)。(2)利用多个植被指数(X)和叶绿素含量(I)的相关性构建倒一叶、倒二叶、倒三叶、倒四叶的磷含量光谱变量,其中各叶片相关性最优的模型：倒一叶(L₁)为I₁=2.6131X_RENDVI-0.4275,X_RENDV为红边归一化植被指数,R²=0.71,RMSE=0.2;倒二叶(L₂)为I₅=0.0142X_TVI+0.3274,X_TVI为三角植被指数,R²=0.76,RMSE...     

基于高光谱植被指数的棉花干物质积累估算模型研究

利用北疆8个棉花主栽品种(其中2个棉花品种设4水平种植密度)的各生育期冠层高光谱数据,经多元统计分析与光谱微分处理,建立了基于比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的5种函数形式的棉花干物质积累估测模型,相关系数均达到了极显著水平(α=1%,n=96)。基于RVI和NDVI构建的估测模型,前者比后者具有更高的估测精度,指数函数、对数函数和双曲线函数形式的模型可以产生较高的预测精度;一阶微分光谱数据与棉花干物质积累量的逐步回归相关分析表明,相关系数的最高值发生在748 nm波段处(r=0.6920**),由748 nm波段处的微分数值建立的回归模型,估测精度较高,具有实际应用的潜力。     

基于农业物联网的农田土壤环境监测系统的研究与设计

农业物联网是利用各种仪器仪表与传感器参与到农业各种控制自动化的物联网。主要内容是利用物联网(IoT)相关技术开发出一套农田土壤环境监测实时系统,内容包括系统的技术路线、系统设计、开发实现。在系统的实现过程中,通过WSN与4G网络相结合,实现农田土壤温湿度、盐碱度、PH值等土壤环境信息的自动化采集与存储。     

基于高光谱遥感的玉米叶片SPAD值估算模型研究

灌浆期玉米叶片叶绿素含量对玉米光合作用及产量形成具有重要作用。为通过高光谱特征准确、高效估测玉米叶片叶绿素含量,以SPAD值表征叶绿素相对含量,构建了基于光谱特征参数的传统回归模型、基于全谱和光谱特征参数的PLSR模型和BP神经网络模型,并进行了比较分析。结果表明：基于全谱构建的PLSR模型SPAD值拟合效果最好（R ²=0.910,RMSE=2.071）,而基于光谱特征参数所建立的PLSR模型拟合效果可达到与全谱PLSR模型相近的水平。但后者的实测值与预测值拟合效果（R ²=0.867,RMSE=2.581,RPD=2.628）优于全谱PLSR模型,且建模时间短,模型复杂程度降低。BP神经网络模型相较于两种PLSR模型预测效果略差,但优于传统回归模型。综合来看,基于光谱特征参数建立的PLSR模型估测效果最好。     

基于高光谱分数阶微分的烟叶SPAD值估测

基于高光谱分数阶微分估测烟叶SPAD值,旨在提升高光谱数据估测烟叶SPAD值的准确度.首先,确定估测烟叶SPAD值的最优变换方式,并进行分数阶微分处理;然后,基于相关性分析、袋外数据(OOB)重要性、随机森林(RF)相结合的方法,筛选特征波长;最后构建烟叶SPAD值估测模型.结果表明:(1)估测烟叶SPAD值的特征波长...     

基于高光谱的水稻叶片氮含量估计的深度森林模型研究

高光谱遥感已经成为快速诊断作物水氮状态的一种有效手段。然而,传统的回归方法和机器学习往往难以挖掘高光谱的全部信息,深度神经网络又通常需要大量的训练数据,因此本研究试图探索在少量数据条件下构建深度学习模型并实现叶片氮含量的精准估计。通过在湖北省监利县开展了连续2年不同氮素胁迫水平的水稻试验,测量了作物全生育期内的216组冠层光谱和叶片氮含量。基于一阶导数光谱,本文构建了一种新的深度学习模型(深度森林DF)来进行叶片氮含量的反演,并与2种经典机器学习模型(随机森林RF和支持向量机SVM)和一种深度神经网络模型(多层感知器MLP)进行比较。结果表明,在基于少量高光谱数据的情况下,DF对水稻叶片氮含量的估算精度要高于MLP,其中预测精度最高的模型为全波段光谱反演的DF模型(R²=0.919, RMSE=0.327)。在2种经典机器学习模型中,RF的估计效果优于SVM,但2种模型结果都不够稳定。研究表明,深度森林可以提升高光谱反演叶片氮含量的精度和稳定性,并且可以通过多粒度扫描相对减轻过拟合程度。该研究结果可为少量数据条件下快速监测作物叶片氮含量提供参考。     

基于无人机和地面图像的田间水稻冠层参数估测与评价

田间水稻表型监测可用于分析水稻产量相关性状,对指导水稻栽培管理以及产量预测具有重要意义。本研究以3种氮肥处理下6个不同栽培品种的水稻为研究对象,估测并评价了水稻冠层的主要表型参数,以探讨利用图像分析方法评价多品种及栽培环境下田间水稻长势的适用性。基于无人机和田间固定相机图像,本研究通过图像处理、三维建模和机器学习自动测算出田间水稻冠层覆盖度、株高、穗数,并结合实际测量结果进行了精度评价。结果表明:(1)基于无人机图像使用决策树分类模型提取的水稻冠层图像与人工勾绘结果一致性较好(Qseg均值为0.75,方差为0.08),由此计算的冠层覆盖度与人工勾绘计算的冠层覆盖度相关性较高(R~2=0.83,RMSE=5.36%);(2)使用冠层高度模型估测的各小区水稻株高均值与田间实测高度均值相关性较高(R~2=0.81, RMSE=9.81 cm),但整体呈现低估;(3)基于地面图像使用决策树分类和形态参数过滤得到的穗数计数结果与实测穗数相关性较高(R~2=0.83,RMSE=10.99)。总体而言,结合图像分析算法,应用低空无人机遥感技术高通量自动化估测水稻冠层覆盖度、株高的精度较高,而应用地面...     

基于Agro-IBIS模型的新疆农田生态系统净初级生产力时空动态及其对气候变化的响应模拟研究

为了系统地了解干旱区农田生态系统碳动态及其对气候变化的响应,笔者利用基于过程的新型全球动态植被模型(Agro-IBIS)模拟了1979—2009年间新疆农田生态系统净初级生产力(NPP)的时空变化,并通过相关性分析揭示农田NPP对不同气候因子和CO2浓度变化的响应。结果表明,在1979—2009年间,新疆农田NPP平均值为723.78 g C/(m2·a),总碳储量约为237.15 Tg C,净农田生态系统碳交换量(NEE)年平均值为-63.36 g C/(m2·a),并总体上呈碳汇特征。对新疆农田NPP的空间变化而言,除了在天山地区绿洲农田NPP出现较小幅度的减少外,总体变化呈逐步增加趋势。31年来,新疆农田年度NPP总量与年均气温的相关性比与降水量的相关性较高。说明以灌溉对新疆干旱区绿洲田生产力的影响远大于自然降水。经验证,Agro-IBIS模型对于新疆农田生态系统碳收支的模拟结果合理,可以为中国西北干旱区农田生态系统的固碳潜力的模拟预测和科学制定区域碳管理政策提供科学依据。     

基于WRF的城市热岛效应高分辨率评估方法

为解决城市总规尺度气候评估工具缺乏的问题,分析了不同气候评估方法的特点和应用范围,研究了气象学工具WRF在城市热岛效应评估中的应用方法及有效性。建立了针对城市总规尺度的高精度城市规划信息数据库、气象数据库生成WRF模拟边界的方法;明确了高精度城市热岛效应模拟所需的WRF物理方案。以沿海城市大连夏季典型晴朗高温天气为例,利用WRF模型进行了300 m的高分辨率模拟。结果表明,WRF可以较好地模拟出城市热岛效应的强度和时空变化;将模拟结果与气象站和现场观测值进行了对比,两者变化趋势一致,偏差在可接受的范围之内。     

Validation of two models for self‐incompatibility in autotetraploid perennial ryegrass using high resolution melting‐based markers

Perennial ryegrass (Lolium perenne L.) displays a two‐locus gametophytic self‐incompatibility (SI) system that remains intact at the tetraploid level. Two models are plausible for SI in autotetraploids. In Model I: both alleles at the S locus and both at the Z locus in diploid pollen matching the female genotype results in incompatibility. In Model II: only one allele at S and one at Z locus in diploid pollen matching the female results in incompatibility. The goals were to determine which of the models best explains SI in our autotetraploid ryegrass population and to evaluate the efficiency of high‐resolution melting (HRM) genotyping for discriminating different iso‐allelic genotypes. The progeny of a cross between two autotetraploids was characterized with three HRM‐based markers co‐segregating with Z. Segregation ratios were used to make inferences about the mode of action of the SI system. The observed segregation differed significantly (P < 0.001) from the expected under Model I, but not from the expected under Model II (P = 0.463). Thus, Model II explains SI in this population, and HRM is an efficient tool to distinguish different iso‐allelic genotypic classes.     

基于高斯函数的春玉米叶片功能期模型构建与应用

叶片功能期是影响光合生产能力的关键因素,冠层叶片功能期的量化评估对玉米植株生长和产量形成具有重要意义。本研究于2015—2017年在中国农业科学院作物科学研究所吉林公主岭试验站进行,定株观测先玉335和郑单958两个品种各个叶位叶片展开时间和衰老时间,基于2015年和2016年试验数据,以高斯函数(y =a+b×e-(x-c)^2/2d^2)模拟玉米各叶位叶片功能期的动态变化,并用2017年数据验证,在此基础上进一步明确了模型特征参数的生理学意义,简化了叶片功能期模型构建的方法。研究条件下利用高斯函数构建的玉米叶片功能期模型年际间稳定性好、品种间区分度大。进一步解析利用一阶导(功能期最大值)、二阶导(功能期变化速率最大的点)、三阶导(功能期开始快速增大的点)等于零取整后的叶位并配合最顶部叶位(n)和基部第1叶这5个转折叶位叶片功能期构建的模型拟合度良好,极大地简化了该模型参数拟合的数据需求,并探讨了利用该模型函数对玉米叶片功能分组的可能性。本研究为玉米生产能力的量化分析提供了思路和方法,对各类玉米生长模型的完善和其他相关研究也有借鉴意义。     

Stability identification and application of goafs based on Dempster-Shafer theory

In the process of underground mining,as the effect of mining method and mining technology,massive goafs have been formed in underground mines,which is the main factor influencing the goafs stability in underground mining. Generally,there are four main factors to affect the goafs stability,i.e. structure parameters,space distribution features,stress environment and characteristic value,and geological condition and mechanical parameters of ore and rock mass. There are the sources of the stability identification of goafs based on the multiple source information. Based on CMS technology and engineering geology survey,numerical simulation technology,and using the AHP weight analysis,a D-S evidence classification model is built based on the multisource information fusion in the goafs stability. Take a mine as example,the mining information and the parameters are collected,and the classifications of goafs stability are identified according to a four grade classification method. The result shows that the stability is relative to the structure parameters,geological parameters and the stress environment parameters of goafs. It is a typical problem of the multisource information fusion. Using D-S evidence theory,the classification of the goafs stability is identified,and the results are consistent with the goafs stability in the engineering recognition. It is an effective approach to indentify the classification of the gaofs stability involving many factors.     

花生籽仁蔗糖含量近红外模型构建及在高糖品种培育中的应用

含糖量是决定和影响花生食用品质和加工特性的重要指标,蔗糖含量占成熟花生籽仁总糖量的90%以上,建立蔗糖含量的高效检测技术,有助于加快高蔗糖甜味食用型花生品种培育进程。本研究利用蔗糖含量差异显著的185份花生材料,利用近红外仪(波长范围1100~2500 nm),配合小样品杯,扫描和采集自然干燥籽仁的近红外光谱,采用液相色谱(HPLC)结合标准曲线法测定试验材料的蔗糖含量,利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)构建了花生籽仁蔗糖含量的近红外定标模型,模型的决定系数R2=0.962,均方差为0.383。利用20份材料对模型进行外部验证,预测值和化学值的决定系数达0.947,表明该模型可较好地预测蔗糖含量,可以高效地测定杂交早期世代的单株花生蔗糖含量。利用该模型在“吉花02-1-4×中花26”杂交后代中发掘出6份含糖量7%以上、油酸78%以上、含油量48%以下,且农艺性状优良的食用花生新品系。     

花生籽仁蔗糖含量近红外模型构建及在高糖品种培育中的应用

Sugar content is an important factor affecting the flavor and processing characteristics of peanut (Arachis hypogaea L.) kernel and the sucrose content accounts for more than 90% of the total sugar content in peanut kernel. High-efficiency detection approach for sucrose content is crucial in developing high sucrose peanut varieties. In this study, 185 peanut genotypes with diversified sucrose contents were scanned in wave length of 1100-2500 nm for constructing a near-infrared spectrum of naturally dried seeds. The sucrose contents were determined by high performance liquid chromatography (HPLC) combined with standard curve method. A near-infrared calibration model of peanut seed sucrose content was established by partial least square method (PLS). For sucrose content, the coefficient of determinations (R²) was 0.962 with mean square deviation of 0.383. The coefficient of correlation between the predicted values and chemically tested value were 0.947 in 20 external samples, indicating that the model could predict sucrose content of peanut kernel. Six new sweet peanut lines with sucrose content over 7%, oleic acid over 78%, oil content less than 48% and desirable agronomic characters were selected among the hybrid progenies of “Jihua 02-1-4 × Zhonghua 26”.     

基于高通量测序的大麦In Del标记开发及应用

分子标记是遗传研究的基础工具,广泛应用于遗传多样性研究、种质鉴定、遗传图谱构建和基因定位等领域。本研究基于大麦的全基因组重测序数据鉴定出的二态性SNP位点,开发出遍布全基因组的118对InDel引物。以49份不同地理来源的大麦种质检测其有效性,筛选出2个等位基因的共显性InDel标记72对,进一步对288份大麦种质进行遗传距离分析及构建系统发育树。结果显示,筛选到32个有效性的核心InDel标记,覆盖大麦7条染色体上,平均PIC为0.44,平均MAF为0.34;基于InDel标记位点的供试大麦的系统发育树结果揭示供试大麦具有丰富的遗传多样性,且能够将具有相同地理来源的多数品种聚为一类。表明开发的32个二态性InDel标记可有效地用于鉴定品种间的亲缘关系,且丰富了大麦品种鉴定的分子标记。上述核心InDel标记在大麦品种鉴定、大麦资源亲缘关系分析以及群体划分方面具有一定的理论意义和应用价值。     

氮肥施用量对机插优质晚稻产量和稻米品质的影响

本试验为筛选适合优质丰产机插晚稻的最佳氮肥用量,以优质双季晚稻泰优398、黄华占、天优华占、美香新占4个品种为试验材料,在机插条件下设0、135、180、255 kg hm–2四个施氮水平,测定产量构成及稻米品质指标。结果表明,适当增施氮肥可增加优质双季晚稻产量,施氮量为180kghm–2时产量最高。除黄华占的整精米率外,施氮量为180 kg hm–2时各品种的糙米率、精米率和整精米率最高。随施氮量的增加,机插优质双季晚稻的垩白粒率和垩白度降低,米粒长宽比变大,蛋白质含量和胶稠度均增加,直链淀粉含量减少;峰值黏度、热浆黏度、崩解值、最终黏度逐渐下降,消减值增加,糊化温度呈上升趋势。适当增施氮肥可改善机插优质晚稻加工品质、外观品质、蒸煮和营养品质,但RVA特性有变劣趋势。180 kg hm–2的施氮量可使机插优质双季晚稻优质和高产达到较好的协调统一。     

棉花脱叶催熟剂对纤维品质的影响及应用时间的确定

棉花脱叶催熟技术是实现棉花机械采收的重要前提,确定脱叶催熟剂喷施时期及标准对实现良好的脱叶和催熟效果至关重要。本研究采用分期喷施脱叶催熟剂的方式,探讨了脱叶催熟剂对纤维品质的损伤程度,及与棉铃铃期之间的定量关系。结果表明,脱叶催熟剂对纤维长度的影响在品种间存在差异, 46%～69%的供试品种纤维长度较对照下降或持平,另有31%～54%的品种纤维长度反而较对照增加,所有品种纤维长度较对照平均仅降低0.2%～1.2%。纤维比强度受脱叶催熟剂的影响较为明显,其损伤量(处理与对照的差值)集中分布在-4～0 cN tex^-1之间。脱叶催熟剂对纤维比强度的损伤程度与喷施时间有关,铃龄30 d时喷施损伤大,铃龄37 d时喷施损伤减小,且有61%供试品种的比强度较对照平均增加了1.1cN/tex。脱叶催熟剂对纤维比强度的损伤量随棉铃铃期延长而加剧,因此可根据"脱叶催熟剂喷施时棉铃的铃龄与铃期的比值(Rd/b)"这一指标确定脱叶催熟剂的喷施时间。此外,棉铃铃期与棉铃体积、棉铃体积与纤维比强度均呈显著正相关关系。如要生产比强度>31 cN tex-1的棉花纤维,所选品种的棉铃体...     

多功能高分子植物生长调节剂在干旱区玉米生产上的试验效果初报

报道了以观测记录和拍照方式研究多功能高分子植物生长调节剂对玉米生长和繁殖的影响结果，分别用玉米生长、结实和产量指标、玉米品质指标以及经济效益指标与对照比较以评定试验效果。结果显示，施用试剂有利于玉米的营养和结实生长，使玉米产量增加11.06%、品质有所改善（试验组玉米粗蛋白和粗脂肪含量有所提升），经济效益有所提高，仅仅考虑增产就净增产值607.95元/hm2。