绿盲蝽成虫对光谱和光照强度的行为反应

为明确光谱和光照强度对绿盲蝽成虫行为的影响,以便更好地对绿盲蝽进行准确预测预报和灯光诱集,室内采用昆虫行为试验方法,研究了绿盲蝽雌、雄成虫对光谱和光强度的趋、避光行为反应。结果表明:在340~605 nm波谱范围内,绿盲蝽雌成虫对14种单色光刺激的趋光行为反应为多峰型,其中紫光440、400、420 nm及绿光562 nm处的趋光率较高,分别为12.00%、10.67%、6.67%和7.33%;而雌成虫对10种单色光表现出避光行为,避光率在各单色光之间无显著差异。绿盲蝽雄成虫对14种单色光刺激的趋光行为反应也为多峰型,其中紫光420 nm处的趋光率最高,为6.00%;而雄成虫仅对9种单色光表现出避光行为,避光率在各单色光之间无显著差别。在紫光420 nm单色光刺激下,绿盲蝽雌成虫对不同强度光照的趋、避光行为曲线均呈现先上升后下降的趋势,在相对光照强度1.5时两种反应达到最大,分别为15.00%和6.67%;雄成虫对不同光照强度的反应曲线均呈持续上升,最高趋、避光率出现在光照强度为零时,分别为21.67%、5.00%。上述结果表明,紫光420 nm在相对光照强度1.5时对绿盲蝽雌雄成虫有较强的引诱效果。光谱和光强均对绿盲蝽的趋、避光行为具有一定影响,其中绿盲蝽雌、雄成虫对光谱和光强的反应有较大差异。     

灰毛豆种子甲醇提取物对黑肩绿盲蝽成虫的安全性

为评价灰毛豆种子甲醇提取物对白背飞虱天敌黑肩绿盲蝽的安全性,比较了提取物对黑肩绿盲蝽成虫和白背飞虱3龄若虫的杀虫毒力,测定了提取物对黑肩绿盲蝽成虫存活时间和捕食功能的影响.结果表明,提取物对黑肩绿盲蝽成虫的毒力远低于对白背飞虱3龄若虫的毒力,处理后48 h的LC50值分别为298.8和16.3 mg/L;用10 mg/...     

绿盲蝽成虫对几种寄主植物花器的趋性研究

以室内饲养的绿盲蝽成虫为试虫,以黄瓜、辣椒等17种作物或蔬菜的花器为研究对象,采用双向末位淘汰法,研究了绿盲蝽对各寄主植物花的趋性。结果表明：绿盲蝽成虫对向日葵花、辣椒花和豇豆花的趋性明显强于其他作物花;番茄花、草莓花、车轴草花和黄瓜花对绿盲蝽也具有较强的引诱作用。本研究将为绿盲蝽趋花特性机制的研究提供理论依据。     

绿盲蝽对寄主植物花器挥发性成分的电生理和风洞行为反应

为了揭示绿盲蝽与寄主植物间的化学通讯机制,采用触角电位(EAG)和风洞技术,测定了绿盲蝽雌、雄成虫对寄主植物花器挥发物的电生理和风洞行为反应。结果表明:除间二甲苯外,绿盲蝽雌、雄成虫对a-蒎烯、乙酸叶醇酯和松油烯均产生明显的EAG反应;风洞试验结果表明,绿盲蝽雌、雄成虫对乙酸叶醇酯的定向行为反应均较强,且与对照化合物苯乙酮和顺-3-己烯醇无显著差异。乙酸叶醇酯等植物花器挥发性成分可能在绿盲蝽寄主定位过程中起着重要作用。     

北方茶园绿盲蝽年种群动态规律研究

针对绿盲蝽严重为害北方茶园的问题,通过目测法、性诱法、剥查法,研究确定绿盲蝽在茶园的年种群动态及越冬产卵规律。结果表明:绿盲蝽成虫在茶园每年发生5代,从第三代出现世代重叠;九月下旬到十月上旬,以第四代成虫为主体的绿盲蝽大量回迁茶园。绿盲蝽若虫数量在茶园每年有春季和秋季2个高峰。绿盲蝽越冬卵主要散产于茶树枝条当年剪口的髓部海绵状组织内,卵数占总量的70.74%,其次为茶树花托上,卵数占总量的20.63%。生产上,可以于9月下旬到10月上旬,在茶园采用化学药物驱避或物理阻隔,阻止绿盲蝽成虫回迁茶园,以减少越冬卵数量。     

挥发物在调节稻虱缨小蜂、黑肩绿盲蝽种内种间关系中的作用

研究了由挥发物传递的稻虱缨小蜂、黑肩绿盲蝽种内种间关系.结果表明,稻虱缨小蜂和黑肩绿盲蝽通过挥发物而产生的种内作用不明显;稻虱缨小蜂并不明显避开"稻苗 +飞虱雌成虫+黑肩绿盲蝽 "复合体,黑肩绿盲蝽则明显地趋向"稻苗+飞虱雌成虫+稻虱缨小蜂"复合体.     

9种杀虫剂对绿盲蝽的毒力效果比较

【目的】 研究不同杀虫剂对新疆阿克苏地区绿盲蝽的毒力效果,为绿盲蝽防控提供科学依据。【方法】 采用玻璃管药膜法,比较9种杀虫剂对阿克苏地区绿盲蝽成虫的毒力效果。【结果】 9种杀虫剂对绿盲蝽成虫的毒力作用均随着药剂浓度的升高而增强,其对绿盲蝽成虫的毒力效果从高到低的顺序依次为丁硫克百威>毒死蜱>呋虫胺>氟啶虫胺腈>高效氯氟氰菊酯>啶虫脒>吡虫啉>噻虫嗪>阿维菌素;阿克苏地区不同采样点绿盲蝽种群对药剂的敏感性水平不同。【结论】 在棉花花蕾期,可选用丁硫克百威、氟啶虫胺腈、呋虫胺作为目前防治该虫用的啶虫脒与高效氯氟氰菊酯等常规农药的替代药剂轮换使用,有效控制绿盲蝽发生和危害。     

棉盲蝽发生特点及防治措施

棉盲蝽是指棉田常见的绿盲蝽、三点盲蝽、苜蓿盲蝽和中黑盲蝽的总称,均属半翅目,盲蝽科。在山东省绿盲蝽年发生3～5代,是棉花蕾铃期的重要害虫。1危害症状棉盲蝽以成虫和若虫刺吸棉株顶芽、嫩叶、花蕾及幼铃上的汁液。棉花幼苗期生长点受害形成仅剩两片肥     

绿盲蝽和中黑盲蝽解毒代谢酶活性的检测

害虫解毒代谢增强是对杀虫剂产生抗性的重要机制。为此,本研究建立了Bt棉田重要害虫绿盲蝽和中黑盲蝽成虫多功能氧化酶、酯酶和谷胱甘肽S转移酶3种解毒酶活性的测定方法。研究结果表明:以DCNB(1,2二氯4硝基苯)为底物,不能检测到棉盲蝽谷胱甘肽S转移酶的活性;棉盲蝽多功能氧化酶活性也不宜选用动力学法进行测定。同时2种棉盲蝽成虫的日龄对解毒酶活性影响不明显。因此,对由不同日龄成虫组成的棉盲蝽田间种群可以直接进行解毒酶活性的检测。     

抗吡虫啉褐飞虱种群对黑肩绿盲蝽功能反应的影响

[目的]了解褐飞虱对吡虫啉产生抗性后对黑肩绿盲蝽功能反应的影响,以便更好地协调生物防治与化学防治的关系.[方法]用抗、感吡虫啉褐飞虱种群分别饲养黑肩绿盲蝽1代,测定F2代黑肩绿盲蝽RNC和SNC种群各龄若虫和成虫对褐飞虱卵的功能反应.[结果]黑肩绿盲蝽RNC和SNC种群各龄若虫和成虫的功能反应均能用HollingⅡ圆盘方程进行拟合,同一个种群的捕食量在一定范围内随着猎物密度的增加而增加,两个种群的1~3龄若虫和雌成虫对褐飞虱卵的捕食能力、各龄期的日最大捕食量、对猎物的处理时间均差异不显著,但黑肩绿盲蝽RNC种群的4和5龄若虫对褐飞虱卵的瞬间攻击率α分别为1.2946和1.0968,显著低于SNC种群的1.9597和1.5657.[结论]用抗吡虫啉褐飞虱种群饲养黑肩绿盲蝽1代后,黑肩绿盲蝽的功能反应发生变化,其捕食功能有所下降.     

毛竹叶片重要营养元素的光谱敏感波段分析

以毛竹叶片为研究对象,利用ISI921VF-256野外光谱辐射仪获取毛竹叶片光谱反射率,分析毛竹叶片N、P、K含量和高光谱反射率的相关性,筛选N、P、K的光谱敏感波段与光谱敏感波长。结果表明,毛竹叶片N、P和K的敏感波段分别为700～850、600～750nm和450～560nm波段。毛竹叶片N含量在二阶导数光谱的光谱敏感波长为832nm;P含量在一阶导数光谱的光谱敏感波长为631nm;K含量在二阶导数光谱的光谱敏感波长为498nm。通过毛竹叶片的N、P、K含量与光谱敏感特性的相关性分析,对毛竹叶片重要营养元素的最佳光谱敏感波段研究以及高光谱预测反演具有重要意义。     

水稻遥感估产的农学机理研究——Ⅰ.不同氮素水平的水稻光谱特征及其敏感波段的选择

介绍了大田与盆栽条件下不同氮素水平的水稻冠层、叶片和稻株的光谱反射特征曲线。经过光谱差异性检验,找出了诊断水稻氮素营养水平的敏感波段范围,结合考虑实用性确定冠层敏感波段为760～900nm、630～690nm和520～550nm;叶片敏感波段为760～900nm、630～660nm和530～560nm。     

基于光谱植被指数的冬小麦叶绿素含量反演

植物功能叶的SPAD值与其氮素和叶绿素有较强的相关性,研究功能叶SPAD与其冠层光谱的关系,对实现植株叶绿素含量快速、无损检测具有重要意义。本文通过对冬小麦生育期的冠层原始光谱进行一阶导数变换,研究其功能叶片SPAD值与冠层光谱的相关性,对监测冬小麦叶绿素含量的敏感波段进行了提取,并建立了叶绿素含量与冠层反射光谱的定量关系。结果表明,基于小麦冠层原始光谱反射率、冠层光谱导数反射率与SPAD的相关系数曲线,提取的各形式下冬小麦叶绿素含量的敏感波段分别为500、690、760和470、630、723nm;并构建了冬小麦叶绿素含量的预测模型,以FDNDVI(630,723)预测模型较好,其R2可达0.9485,模型验证参数R2、MRE和RMSE分别为0.8099、0.0294和1.805,拟合效果较好,表明该模型能有效地对冬小麦叶绿素含量进行预测。该研究结果可为冬小麦长势监测提供一定的理论参考。     

轮台白杏叶片氮磷钾含量光谱估算模型

[目的]通过分析不同氮(N)、磷(P)、钾(K)施肥水平下轮台白杏果实不同生长发育阶段叶片氮、磷、钾含量与其光谱反射率的相关性,探寻用于轮台白杏叶片N、P、K含量估算的光谱敏感波段和模型,旨在为开发高效、适时、非破坏性的轮台白杏树体营养诊断技术提供方法.[方法]基于“3414”肥料效应田间试验,采用相关分析和回归分析.[结果]在轮台白杏果实膨大期、硬核期、着色期、成熟期,其叶片N素的光谱敏感波段分别为564～664、499 ～ 574和735～1 067、310 ～1 031、310 ～419和518 ～606 nm,P素的光谱敏感波段分别为424 ～ 656、519 ～652、511 ～617、512～ 610 nm,K素的光谱敏感波段分别为425～701和721～1 113、475～733、500 ～721、539 ～673和719～1 058 nm.轮台白杏果实不同生长发育阶段叶片N、P、K含量与其光谱反射率或其衍生变量存在幂函数或指数函数关系.[结论]轮台白杏果实不同生长发育阶段叶片N、P、K素存在不同的光谱敏感波段,可根据光谱敏感波段的光谱反射率或其衍生变量利用幂函数或指数函数建立果实不同生长发育阶段叶片N、P、K含量光谱估算模型.     

基于小波变换的近红外光谱预测土壤有机质

为了探索快速检测土壤有机质含量的方法,试验采用不同分解水平的Coiflet函数的小波(wavelet)分析方法,对山西关帝山土壤样品的近红外光谱信号进行了消噪处理,来快速获取土壤中有机质含量。结果表明:对有机质敏感波段的为450~600 nm,810~935 nm,1 030~1 315 nm,1 380~1 400 nm;有机质NIRS法与实验室标准法测定值之间的相关系数R2为0.9818;说明通过小波变换滤波,选择敏感波段,用偏最小二乘回归方法预测土壤有机质含量是可行的。     

基于高光谱的小麦旗叶净光合速率的遥感反演模型的比较研究

植物净光合速率是植物生产的基础,是体现植物生长状况的重要生理指标。本文将小麦旗叶高光谱波段反射率进行一阶导数变换后与净光合速率（Pn）进行相关性分析确定敏感波段,分别采用二次多项式逐步回归（QPSR）、偏最小二乘法（PLSR）、BP神经网络法（BPNN）3种方法构建小麦旗叶的净光合速率反演模型,并对3种模型的预测精度进行比较分析。结果表明：（1）将小麦旗叶的原始光谱进行一阶导数变换后与Pn进行相关性分析确定的敏感谱区集中在750~925 nm之间,确定的6个敏感波段分别是：760、761、767、814、815、889 nm;（2）基于QPSR、PLSR、BPNN3种方法以及敏感波段的反射率一阶导数构建的Pn估测模型预测精度都较高,说明用这3种方法以及敏感波段对Pn的估测是可行的,其中模型估算能力顺序为QPSR > BPNN > PLSR,说明小麦旗叶Pn的最佳高光谱分析模型为小麦叶片750~925 nm反射率一阶导数变化后的QPSR模型。     

白菜苗期对不同硫处理的光谱反应

本文以盆栽试验的方法,通过对不同土壤硫处理情况下的白菜苗期光谱曲线及其生长状况、叶绿素含量和体内营养元素含量的对应分析,结果表明:不同硫处理情况下,白菜苗期的反射光谱曲线在形状上基本相同,绿峰出现在560nm处、红端位于720nm处、近红外平台出现在780~924nm。不同土壤硫处理情况下没有“红移”和“蓝移”现象;反射光谱曲线对白菜苗期的植株生长状况的敏感有四处,可见光区为500nm和690nm,近红处区在1900nm处,2400nm波长以后,对植株含水量的敏感性增强;不同的叶绿素含量表示方法在光谱相关曲线上的反映完全不同,其中光波反射值对单位叶面积上的总叶绿素含量、叶绿素A含量和叶绿素B含量敏感点在“绿峰”和“红端”两处,而光波反射值对干基表示的总叶绿素含量、叶绿素A含量和叶绿素B含量敏感区域地2400nm以后;植株反射光谱对白菜苗期植株体内不同营养元素种类和含量均有不同的反映,根据不同营养元素的光谱相关曲线,可将白菜苗期植株体内营养元素分为三类,一类是Ca、K、Cu、Fe和N,另一类是P、Mg和Mn,Zn元素的光谱相关曲线最为特别;白菜苗期植株性状值相关性高的性状,在光谱相关曲线中最接近。     

Using hyperspectral imaging to discriminate yellow leaf curl disease in tomato leaves

This paper investigated the possibility of discriminating tomato yellow leaf curl disease by a hyperspectral imaging technique. A hyperspecral imaging system collected hyperspectral images of both healthy and infected tomato leaves. The reflectance spectra, first derivative reflectance spectra and absolute reflectance difference spectra in the wavelength range of 500–1000 nm of both background and the leaf area were analyzed to select sensitive wavelengths and band ratios. 853 nm was selected to create a mask image for background segmentation, while 720 nm from the reflectance spectra, four peaks (560, 575, 712, and 729 nm) from the first derivative spectra and, four wavelengths with higher values (586, 720 nm) and lower values (690, 840 nm) in the absolute difference spectra were selected as a set of sensitive wavelengths. Four band ratio images (560/575, 712/729, 586/690, and 720/840 nm) were compared with four widely used vegetation indices (VIs). 24 texture features were extracted using grey level co-occurrence matrix (GLCM), respectively. The performance of each feature was evaluated by receiver operator characteristic (ROC) curve analysis. The best threshold values of each feature were calculated by Yonden’s index. Mean value of correlation (COR_MEAN) extracted from the band ratio image (720/840 nm) had the best performance, whose AUC value was 1.0. The discrimination result for a validation set based on its best threshold value was 100%. This research also demonstrated that multispectral images at 560, 575 and 720 nm have a potential for detecting tomato yellow leaf curl virus infection in field applications.     

基于光谱技术和SIMCA方法的润滑油鉴别

采用可见-近红外反射光谱结合独立软模式法(SIMCA)建立了不同品牌种类的发动机润滑油鉴别模型。研究在对光谱曲线进行预处理和聚类分析后,选取7个主成分作为SIMCA的最佳主成分,随机采用20×7个样本作为建模样本,其余的10×7个样本作为预测样本,应用SIMCA进行分类,在显著性水平为5%下,其预测分辨率为98.75%。根据变量建模能力值,找到敏感波段420~425 nm、492~518 nm和796~816 nm,并将相应波段的光谱值作为SIMCA的输入,进行建模预测,结果发现,预测分辨率达95.71%,能快速正确区分7类不同品种的发动机润滑油。     

砂姜黑土土壤有机碳高光谱特征与定量估算模型的研究

有机碳作为衡量土壤肥力的重要指标,其定量化快速监测成为精确农业研究的热点。以安徽淮北平原区宿州市采集的砂姜黑土为研究对象,进行室内理化分析、预处理与室外光谱测量等一系列工作,在土壤原始光谱反射率的基础上,采用去包络线和波段深度提取突出吸收特征,剖析土壤光谱响应特征。基于原始光谱和8种变换形式,分析不同变换光谱形式与有机碳含量的相关性,结合有机碳光谱响应特征分析和光谱特征参量挑选,确定诊断土壤有机碳含量的最佳敏感波段,利用逐步回归方法建立了土壤有机碳高光谱的预测模型。结果表明,550~750nm波段范围是典型砂姜黑土有机碳的主要光谱响应区域。去包络线和波段深度处理突出了土壤有机碳光谱吸收特征,随着有机碳含量的降低,吸收值呈现下降趋势。在不同光谱转换形式中,归一化比值指数(R/R_(M(450-750)))的转换形式与土壤有机碳相关性最强,最敏感波段分别出现在451 nm和644 nm处,相关系数分别达0.80和–0.90。相关性最好的波段范围主要集中在600~700 nm波段附近。基于相关分析与逐步回归分析方法,确定了606、637和644 nm波段处的归一化比值指数为诊断土壤有机碳含量的最佳敏感波段,基于最佳敏感波段的归一化比值指数(R_(606)/R_(M(450-750)),R_(637)/R_(M(450-750))和R_(644)/R_(M(450-750)))建立的高光谱预测土壤有机碳模型具有良好的预测效果,模型的决定系数(R~2)为0.81,均方根误差(RMSE)为0.14,展现了较好的稳定性和预测精度。