不同灌溉条件下冬小麦叶面积指数的高光谱监测

LAI是作物长势监测的一个重要指标,实时、无损和准确地估测冬小麦LAI具有重要的实践意义。通过对冬小麦进行不同的灌溉处理试验,研究LAI与冠层光谱反射率的关系,计算350～2 450 nm不同波段组合的原始光谱指数和导数光谱指数,筛选最优波段组合光谱指数,并建立LAI的监测模型。结果表明,冬小麦LAI与冠层光谱反射率和不同波段组合光谱指数相关性较好;冬小麦LAI监测的最优光谱指数为DVI(435,447),以此为自变量建立的指数模型y=10.669e~(-701.9x)表现最优,模型最稳定。     

冬小麦生育前期LAI 高光谱反演研究

【目的】冬小麦生育前期稀疏植被条件下叶面积指数反演对于播期、早期苗情监测有重要意义。【方法】文章利用实测冬小麦生育前期冠层高光谱数据,基于相关关系矩阵图筛选7个新的敏感植被指数、优选40个前人研究的双波段组合或多波段组合植被指数,利用单变量回归和偏最小二乘多变量回归分析47个植被指数与稀疏冬小麦叶面积指数(LAI)的相关性。【结果】植被指数PVR(650,550)、VARI(680,555,480)、RVI(1 868,1 946)与LAI相关性好,其中PVR(650,550)与LAI构建的模型拟合度最好,决定系数R~2为0.730,均方根误差RMSE为0.450。而相对单个植被指数,利用多个植被指数的偏最小二乘多元回归模型提高了LAI估算精度,R~2为0.779,RMSE为0.380。【结论】在冬小麦生育前期植被稀疏条件下,利用高光谱数据反演冬小麦LAI是可行的,可为冬小麦早期长势遥感监测提供支撑。     

不同生育期冬小麦叶面积指数高光谱遥感估算模型

基于地面实测的冬小麦的生理生态参数数据和冠层光谱数据,分析返青期、拔节期、抽穗期、开花期冬小麦叶面积指数与原始光谱及其一阶微分的相关性,并构建基于等效TM数据的植被指数,建立不同生育时期的冬小麦叶面积指数(LAI)的高光谱遥感估算模型。结果表明:(1)返青期、拔节期、抽穗期的冬小麦LAI与原始光谱相关性较好,在400~720 nm波长范围内呈负相关,在720~900 nm之间呈正相关,开花期的冬小麦LAI与冠层光谱相关性较差;(2)返青期、拔节期冬小麦LAI与光谱一阶微分显著相关,分别在480~540 nm、550~580 nm形成波峰、波谷,在670~760 nm范围内形成"平台",相关系数达到0.8以上,但抽穗期、开花期LAI与光谱一阶微分的相关性较差;(3)在等效植被指数与返青期、拔节期和抽穗期LAI建立的回归模型中,分别使用m SRI、RVI与MSAVI2建立的幂函数模型或指数模型最佳,最优模型分别为y=0.053e4.962x,y=0.409x0.828,y=18.687x3.061,对应的r2分别为0.589、0.648、0.694,开花期不适宜使用等效植被指数建立遥感监测模型。     

水旱地冬小麦植株氮素含量的高光谱监测

作物氮素状况是评价作物长势的关键指标之一,利用高光谱技术对水旱地植株氮素含量进行监测具有重要的实践意义。通过研究闻喜县水旱地小麦植株氮含量与叶面积指数(LAI)的定量关系,探索建立以LAI为中间变量的水旱地冬小麦氮素含量的监测模型的可行性。结果表明,水旱地冬小麦不同生育时期LAI特征波段不同,LAI与植被指数FDDVI,FDNDVI和FDMSAVI的相关性均好;冬小麦LAI与植株氮素含量在拔节期、抽穗期和灌浆期3个主要的生育时期均达到较好的相关性;水地冬小麦以FDNDVI(770,688 nm)为自变量建立的植株氮素含量监测模型最优,R2=0.849 9,RE=0.220 8,RMSE=0.060 2,RE和RMSE最小,预测性最好;旱地冬小麦以FDDVI(771,685 nm)为自变量建立的植株氮素含量监测模型最优,R2=0.802 9,RMSE=0.032 6,RE=0.17。研究结果可为实现水旱地冬小麦氮素的准确、快速、大面积的监测提供新的途径。     

基于高光谱特征参数的棉花长势参数监测

通过小区棉花密度和水分对比试验,分析不同密度和水分处理的棉花整个生育期生物量和LAI(叶面积指数)与高光谱特征参数的相关性,建立棉花生物量和LAI光谱估算模型。选取的所有植被指数与棉花LAI和生物量相关性均达到极显著水平,其中光谱参量NDVI(890,670)与LAI的相关性和光谱参量Height(920)与生物量相关性最好,用这2个参量与生物量建立棉花长势估测模型,其决定系数分别为0.804 0和0.760 9,均方根误差分别为0.191 5和0.315 2,利用光谱特征参数可以有效地监测棉花整个生育期的长势变化。     

基于新型植被指数的冬小麦LAI高光谱反演

【目的】本研究旨在分析冠层叶片水分含量对作物冠层光谱的影响,构建新型光谱指数来提高作物叶面积指数高光谱反演的精度。【方法】在冬小麦水肥交叉试验的支持下,分析不同筋性品种、施氮量、灌溉量处理下的冬小麦叶面积指数冠层光谱响应特征,并分析标准化差分红边指数(NDRE)、水分敏感指数(WI)与叶面积指数的相关性,据此构建一个新型的植被指数——红边抗水植被指数(red-edge resistance water vegetable index,RRWVI)。选取常用的植被指数作为参照,分析RRWVI对于冬小麦多个关键生育期叶面积指数的诊断能力,随机选取约2/3的实测样本建立基于各种植被指数的叶面积指数高光谱响应模型,未参与建模的样本用于评价模型精度。【结果】研究结果表明,随着生育期的推进,冬小麦的叶面积指数呈先增加后降低的变化趋势,不同的水肥处理对冬小麦叶面积指数具有较大影响。开花期之后冬小麦LAI显著下降,强筋小麦(藁优2018)在整个生育期叶面积指数均高于中筋小麦(济麦22);不同氮水平下冬小麦冠层光谱反射率在近红外波段(720—1 350 nm)随着施氮量的增加而增大,与氮肥梯度完全一致,其中2倍氮肥处理的近红外反射率达到最高;不同生育期下冬小麦冠层光谱反射率变化波形大体一致;各个关键生育期的NDRE和WI均存在较高的相关性,而NDRE与LAI的相关性明显优于WI,新构建的植被指数RRWVI与LAI的相关性均优于NDRE、WI;虽然8个常用的植被指数均与LAI存在显著相关,但RRWVI与LAI相关性达到最大,其拟合曲线的决定系数R2为0.86。【结论】通过分析各种指数所构建的冬小麦叶面积指数高光谱反演模型,新构建的RRWVI取得了比NDRE、NDVI等常用植被指数更为可靠的反演效果,说明本研究新构建的红边抗水植被指数可有效提高冬小麦叶面积指数的精度。     

冬小麦适宜播期和播种量设计的动态知识模型研究

 运用知识工程和系统建模方法 ,在总结、归纳和提炼冬小麦生长发育与品种类型、生态环境和生产技术关系的基础上 ,建立具有时空适应性的冬小麦适宜播期、播种量设计动态知识模型 ,可用于精确定量不同环境和生产条件下冬小麦品种的适宜播期、基本苗和播种量。利用南京、郑州、泰安、保定、太原 5个不同生态点的常年、偏暖年和偏冷年每日气象资料以及各点不同土壤肥力和典型品种资料对播期设计模型进行了实例分析 ;并利用基本苗和播种量设计模型对泰安地区不同品种、不同土壤类型、不同土壤肥力、不同播期和不同产量水平下的基本苗和播种量进行了设计。结果表明 ,知识模型对播期和播种量设计均具有较好的决策性、解释性和适用性。     

高CO2浓度下冬小麦的高光谱特征及其与叶面积指数和SPAD值的反演

以冬小麦为研究对象,利用开顶式气室试验,开展以环境CO2浓度为对照(CK)和比CK处理的CO2浓度高200μmol·mol-1(T)处理的试验,测定冬小麦主要生育期冠层光谱反射率、叶面积指数(LAI)和SPAD值,分析LAI、SPAD值与原始光谱反射率、光谱特征参数的相关性,并探究最优回归反演模型.结果表明,高CO2浓...     

基于倾转翼无人机多光谱成像在农业中的应用

LAI(叶面积指数)和叶片生物量是衡量植物群体和群落生长分析的一个参数,可通过此参数建立的冬小麦生长模型对于冬小麦高产研究十分重要。利用倾转翼无人机搭载多光谱相机,通过此飞行平台可以大面积采集多光谱数据,为建立冬小麦生长模型提供了研究依据。     

播期和密度对冬小麦杂交种衡杂102产量及其构成因素的影响

为了明确冬小麦杂交种衡杂102的高产高效栽培技术措施,为该品种大面积应用提供理论依据,2014~2015年在河北省农林科学院旱作农业研究所旱作节水试验站进行了不同播期与密度组合的产量试验。采用裂区试验设计,播期设10月5、10、15、20和25日5个水平,密度(基本苗数量)设150万、225万、300万、375万、450万株/hm~2以及对照(石4185)6个处理,研究了不同播期与密度组合对衡杂102产量以及产量构成因素的影响;并对不同播期与密度组合的产量进行了回归分析,根据回归方程,对10月5~25日播种,在10月5日播种基本苗数量150万株/hm~2的基础上,每晚播1 d、基本苗数量增加15万株/hm~2条件下,进行了产量模拟,以探索适宜的播期及其相应的种植密度。结果表明:播种期和种植密度均对产量以及产量构成因素具有显著影响,其中,产量随着播期的推迟、种植密度的增加呈先升高后降低的趋势。在一定的播期和密度范围内,衡杂102单位面积穗数随着播期的推迟而减少,随着密度的增加而明显增多;穗粒数和千粒重随着播期的推迟而增加,随着密度的增加而降低,其中,播期和密度对千粒重的影响大于对穗粒数的影响。冬小麦新品种衡杂102的适宜播种期为10月5~16日,相应的种植密度为150万~315万株/hm~2,产量模拟结果与实际测定结果相吻合。     

安徽沿淮地区应对气候变化冬小麦精准播期研究

[目的]确定安徽沿淮地区冬小麦(Triticum aestivum)精准播种期。[方法]利用气象资料,结合冬小麦高产播种要求,对安徽省沿淮地区的冬小麦精准播期的可预测性进行研究。[结果]该地区适宜播期呈推迟趋势,每10年变化率约1.75 d,气候变暖是播期推迟的根本原因;播期在年际之间存在较大波动,非规律性极端天气气候事件是播期波动的主要原因;温度变化的规律性和后效性使冬小麦的播期具有可预报性。认为沿淮地区宜选用10月15日以后5 d滑动平均温度首次降到17℃以下作为冬小麦适宜播种指标;常规气象预报具有的较高的准确性可以实现冬小麦精准播期的预报。[结论]该研究可为安徽沿淮地区冬小麦的高产优质栽培提供借鉴。     

冬、春小麦冬前播种对干物质积累与产量的影响

【目的】研究冬、春小麦冬前播种对干物质积累与产量的影响,为北疆晚熟作物倒茬高产栽培技术提供指导。【方法】以冬小麦新冬41号、春小麦新春29号为材料,采用裂区设计,研究冬、春小麦冬前播种(10月25日和11月5日较适宜播期晚25~30 d左右)对干物质积累及产量的影响。【结果】冬前播种的冬小麦与春小麦生育期相差2~5 d,10月25日播种的冬小麦叶面积指数高于春小麦,而11月5日播种的冬小麦叶面积指数小于春小麦。冬小麦越晚播越不利于干物质的积累,而冬前播种的春小麦(10月25日以后播种)对干物质积累的影响不大。【结论】11月5日后播种的春小麦(5 483.6 kg/hm²)的产量高于冬小麦(4 562.7 kg/hm²),临冬前(11月5日)播种的春小麦比冬小麦更利于高产。     

陕西关中地区不同冬小麦品种晚播高产的适宜播期和密度

设置3个冬小麦品种、4个播期和4种密度的大田裂区试验,研究晚播条件下的播期密度对冬小麦群体性状和产量的影响以及不同品种的高产适宜播期和密度。结果表明,各品种的群体总茎蘖数和穗数随着播期推迟和密度降低而下降;不同小麦品种晚播高产的适宜播期和适宜密度并不相同。西农979的适宜晚播期为10月15日,在450万苗/hm2下产量最高达到9.20 t/hm2;小偃22晚播期为10月19日,在密度225万苗/hm2下产量最高达8.29 t/hm2;陕558在10月27日播种,375万苗/hm2下产量最高为8.16 t/hm2。可见不同冬小麦品种在其适期晚播的基础上通过相适应的播种密度予以调控,同样能够达到适宜的群体结构,并实现小麦高产。     

播期和密度对滴灌冬小麦群体结构与抗倒特性的影响

以新冬22(少穗型)和邯郸5316(多穗型)为供试材料,采用裂区田间试验设计,主区为3个播期:9月23日(B1)、10月4日(B2)和10月15日(B3);副区为4个播种密度:315万株·hm^-2(M1)、510万株·hm^-2(M2)、705万株·hm^-2(M3)、900万株·hm^-2(M4),研究不同播期和密度对滴灌冬小麦群体动态和抗倒特性的影响。结果表明:(1)滴灌冬小麦生育期随播期推迟而缩短,B3处理的新冬22和邯郸5316的生育期较B2处理缩短11 d,较B1处理缩短22 d;密度对生育进程影响较小。(2)群体大小和叶面积指数(LAI)随密度增加而增加,随播期推迟而减小;晚播群体在生育后期总茎数有追赶正常播期处理的趋势;同一密度下B2处理和同一播期下M2或M3处理的群体大小和叶面积动态随生育进程变化最小,表现出较好的叶片调节功能。(3)随播种密度增加,滴灌冬小麦基部节间和重心高度增加,基部直径、机械强度和抗倒指数下降;随播期延迟,茎秆基部节间变短,重心高度下降,直径增大,机械强度和抗倒指数增加;密度对茎秆性状的影响大于播期;在实际生产中,充分发挥密度和播期的互作效应,适当增加晚播处理的密度,能优化个体生长,保证高产。(4)B2处理的平均产量较B1、B3处理分别提高8.09%~17.52%和16.01%~21.07%,新冬22和邯郸5316分别在B2M3和B2M2处理中产量最高,分别达8 541.04 kg·hm^-2和9 218.08 kg·hm^-2。(5)从群个体生长的角度上看,新冬22对密度反应更敏感,邯郸5316对播期反应更敏感;说明生产中少穗型品种应注重合理密度前提下调节播期,而多穗型品种应注重适当播期前提下调节密度,以充分发挥品种的增产潜力。     

播期对太原地区麦茬复播玉米生育期、产量及产量构成因素的影响

为给太原地区麦茬夏播玉米适宜播期和适宜栽培的品种提供理论依据,以早、中、晚3个熟期极早熟玉米品种为试验材料,分3个播期处理研究了播期对夏玉米生长发育、产量及产量构成因素的影响.结果表明：随着播期推迟,夏玉米生育期从早熟到晚熟表现延长加剧的趋势.品种间、播期间以及品种与播期互作间玉米产量差异均达极显著,品种间表现为‘九玉5号’＞‘并单6号’＞‘冀承单3号’＞‘九玉早熟1号’,播期间表现为6月25日＞6月30日＞7月5日,播期与品种互作表现为6月25日夏播‘并单6号’产量最高,6月30日夏播‘九玉5号’和7月5日夏播‘九玉早熟1号’品种均可获得较高玉米产量.播期推迟,百粒重减轻,穗行粒数减少,产量降低.因此,在太原地区冬小麦收获后,6月25日—7月5日可以选择不同熟期极早熟玉米品种进行夏播,早播对实现玉米高产有利,为获得不同播期条件下较高玉米产量必须注重品种熟期的选择.     

播期提前对四川盆地弱春性小麦新品种的产量效应

本研究于2005~2007年连续两个生长季,选用弱春性小麦高产品种"川农23"、"川农19"和品系"J210"进行了提前播种与正常播期下小麦生育特点和产量比较研究,旨在为四川盆地弱春性小麦品种适播期的确定,以及早播早熟型超高产小麦新品种的选育提供理论依据。结果表明:提前播种时小麦各生育阶段都相应提前,灌浆期和全生育期都有所延长,在保持较高单位面积粒数的同时,提高了千粒重,产量有较大幅度提高。在第一个生长季里,在10月24日播种的"川农23"、"川农19"和"J210"分别比11月4日播种增产3.97%、8.80%和12.64%,而"J210"又比"川农23"和"川农19"分别增产13.34%和23.48%,最高产量达8396.85 kg/hm2;在第二个生长季里,10月18日播种的"J210"比11月5日播种增产29.92%,最高产量为7112.8 kg/hm2。因此作者认为:在用于稻麦两熟制种植模式时,"川农23"、"川农19"和"J210"的播种期可以提前到10月25日左右,以获得更高产量,并且还应以这些弱春性高产品种为骨干亲本,建立一个播期在10月20日左右的育种新平台,以尽快育成更加适应稻麦两熟制的早播早熟型超高产小麦新品种。     

淮北地区不同播期条件下小麦高产栽培技术组装

为了建立淮北地区不同生态点和不同播期条件下的栽培技术模式,采用正交设计和多年多点稳定性评价相结合,研究了安徽省淮北地区北部、中部和南部区域的小麦高产栽培技术组装。结果表明,稳产性较高的处理有：品种为‘烟农19’和‘皖麦52’,施氮量240 kg/hm2,基追比例5:5~4:6,密度120~180万苗/hm2,促控措施以中耕划锄和美洲星叶面肥为主;‘周麦22’则以施氮量300 kg/hm2,基追比例5:5,密度180万苗/hm2的稳产性较高。早播和晚播条件对产量有减产效应,以10月15日播种较为适宜。早播条件下的小麦高产栽培技术应该选择冬性、半冬性品种,适当减低密度,返青期以镇压和化控为主。晚播条件下的小麦高产栽培应该选择半冬偏春性品种,适当增加密度,增加施肥量,生长后期喷施叶面肥增强籽粒灌浆强度,有利于产量提高。     

基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法

【目的】冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理。本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型。【结果】冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870 nm,红光波谷670 nm,绿光波峰550 nm,蓝光450 nm波段对叶面积指数变化最为敏感,通过构建植被指数与叶面积指数模型,相关性均较好,决定系数（R2）为0.675-0.757,其中NDVI反演模型的R2最高为0.757。【结论】经模型精度检验,NDVI植被指数反演模型的精度较其它模型好,较适合对研究样区的冬小麦进行叶面积指数反演。