冬小麦返青期主要生长指标的HJ-1A/1B遥感影像监测

为进一步深化作物长势遥感监测机理与方法,给大田管理及时提供信息与技术,结合2011-2013年定点观测试验,以HJ-1A/1B数据为遥感影像源,研究了返青期冬小麦主要生长指标、籽粒品质参数和产量间及其与遥感变量间的定量关系,分别构建及评价基于HJ-1A/1B影像遥感变量的返青期叶面积指数、生物量、SPAD值和叶片含氮量监测模型。结果表明,返青期,归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）、蓝光波段反射率（B₁）和RVI可分别作为监测冬小麦叶面积指数、生物量、SPAD和叶片含氮量的敏感遥感变量,所构建的遥感监测模型可靠且精度较高,模型的决定系数（R²）分别为0.62、0.56、0.46和0.58,均方根误差（RMSE）分别为0.42、452.3 kg·hm^-2、4.39和0.54%。同时,对冬小麦不同等级主要生长指标进行遥感监测并制图,量化表达了主要生长指标区域空间分布。     

冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析

为提高冬小麦花期长势遥感监测的精确性与普适性,在集丘陵地、河滩地及平原地为一体的冬小麦种植区域设计了田间试验,利用卫星影像信息结合地面GPS定点试验数据,在分析利用遥感技术监测冬小麦花期LAI和生物量两个主要群体长势指标可行的基础上,对卫星遥感光谱信息与冬小麦花期的主要生理生化指标(叶片叶绿素含量、叶片类胡萝卜素含量、叶片水分含量和叶片氮素含量)进行了综合分析.结果表明,NDVI(归一化植被指数)与LAI、叶片氮素含量和叶片水分含量的相关性较好,RVI(比值植被指数)与生物量和叶片类胡萝卜素含量的相关性较好,GVI(绿度植被指数)与叶片叶绿素含量的相关性较好,且均达到显著水平.说明NDVI、RVI及GVI是较为理想的可用于监测冬小麦花期生理形态指标的敏感遥感指数.进一步以这些敏感遥感指数作为因变量建立了冬小麦花期生理形态指标的遥感监测模型.利用本模型可以反演多个生理形态指标,便于对冬小麦花期的长势情况进行综合分析与判断.     

基于适宜尺度选择的冬小麦赤霉病遥感监测

为快速、准确获取江淮麦区县域冬小麦赤霉病发生信息,选用中、高空间分辨率卫星遥感影像做多尺度信息融合研究。在筛选适宜冬小麦田块分布特征的空间尺度遥感影像基础上,通过分析冬小麦长势指标和赤霉病病情指数之间的互作关系,构建基于多农学参数的冬小麦赤霉病估测模型,并对县域冬小麦赤霉病空间变化进行遥感监测。结果表明:(1)2m×2m、8m×8m和16m×16m三种空间尺度融合影像的均值相差不大,平均梯度和标准差存在明显差异。16m×16m融合影像的清晰度最好,信息量也多,比较适合研究区域冬小麦田块分布特征。(2)16m×16m融合影像提取的归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)值明显高于2m×2m和8m×8m融合影像,说明16m×16m融合影像光谱信息量较丰富,有利于冬小麦的识别。(3)冬小麦叶面积指数、叶片叶绿素含量和地上部生物量是影响赤霉病发生的主要长势指标。基于主要长势指标构建冬小麦赤霉病估测模型,平方根误差(REMS)为10.5%,相对误差为14.6%。该方法可以实现对县域冬小麦赤霉病空间变化的有效监测。     

基于HJ-1A/1B影像的冬小麦开花期主要生长指标遥感定量监测研究

为建立冬小麦开花期生长状况的遥感监测方法和技术,结合2011-2013年定点观测试验,以环境减灾卫星HJ-1A/1B数据为遥感影像源,着重分析了样本试验区冬小麦开花期主要生长指标间及其与籽粒品质、产量和卫星遥感变量间的定量关系,分别构建及评价基于HJ-1A/1B影像遥感变量的开花期叶面积指数、生物量、SPAD值和叶片含氮量监测模型。结果表明,在冬小麦开花期,作物氮反应指数(NRI)、绿色归一化植被指数(GNDVI)可分别作为监测冬小麦叶面积指数和生物量的敏感遥感变量,结构加强色素植被指数(SIPI)和SIPI可作为监测冬小麦SPAD值和叶片含氮量的敏感遥感变量,所构建的遥感监测模型可靠,模型的决定系数(r2)分别为0.73、0.69、0.62和0.61,均方根误差(RMSE)分别为0.79、1 068kg·hm-2、4.66和0.42%。利用遥感数据绘制的冬小麦开花期主要生长指标遥感监测等级分布空间量化表达图与实际相符。     

基于生态因子的冬小麦产量遥感估测研究

为提高冬小麦遥感估产的精确性与适用性,在河南省的孟州市和沁阳市利用GPS定位布设田间试验,利用P-6卫星数据进行了冬小麦遥感估产研究.通过对遥感植被指数和冬小麦长势与产量GPS定位数据的综合分析,基于遥感影像信息获取的瞬时性和准确性,结合小麦灌浆期生态条件对小麦产量形成的影响,利用开花期遥感影像归一化植被指数(NDVI)和灌浆期生态因子(气温、日照、氮素营养、土壤水分)建立了冬小麦产量遥感估测模型,并检验了该模型的可靠性.结果表明,模型预测值与实测值较为一致,利用开花期遥感影像NDVI和灌浆期生态数据估测冬小麦产量的RMSE值为369.27 kg·ha-1,相对误差为6.45%.模型估测性能好,且具有一定的解释性.     

遥感光谱指标和神经网络结合的冬小麦地上部生物量估测

为探讨基于神经网络对小麦地上部生物量（aboveground biomass,AGB）进行遥感估测的可行性,在江苏省泰州泰兴市、盐城大丰区和宿迁沭阳县布设冬小麦大田试验,在对冬小麦近红外波段反射率（near-infrared band reflectance,REF_nir）、红光波段反射率（red band reflectance,REF_red）、归一化差值植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）、差值植被指数（difference vegetation index,DVI）、比值植被指数（ratio vegetation index,RVI）、土壤调节植被指数（soil adjusted vegetation index,SAVI）和优化土壤调节植被指数（optimized soil adjusted vegetation index,OSAVI）等7个遥感光谱指标与冬小麦生长指标（LAI和AGB）进行相关性分析基础上,构建基于BP神经网络的冬小麦AGB估测模型,并与多元线性回归估测模型进行精度比较。结果表明,冬小麦拔节期REF_red、NDVI、RVI、SAVI、OSAVI和LAI与AGB之间存在较好相关性,其中LAI与AGB的相关性最高（相关系数为0.782）,SAVI与AGB的相关性最低(相关系数为0.647)。利用BP神经网络建立的冬小麦AGB估测模型AGB_BP的决定系数（r）为0.918,均方根误差（root mean square error,RMSE）为582.9 kg·hm^-2,平均相对误差（average relative error,ARE）为18.4%。利用多元线性回归分析建立的冬小麦AGB估测模型AGB_RA的r为0.784,RMSE为871.1 kg·hm^-2, ARE为32.6%。利用冬小麦抽穗期AGB实测数据再对模型AGB_BP和AGB_RA进行验证,其RMSE分别为1 140.4和1 676.7 kg·hm^-2, ARE分别为20.5%和33.1%。由此可以看出,冬小麦估测模型AGB_BP精度优于模型AGB_RA,说明利用多个遥感光谱指标结合LAI建模可以有效提高冬小麦AGB的估测精度。     

多遥感光谱指标结合进行大田冬小麦叶片叶绿素含量估测研究

为解决大田冬小麦叶片叶绿素含量估测模型精度低、通用性弱的问题，在获取冬小麦拔节期和抽穗期冠层红光波段反射率(BR_red)和近红外波段反射率(BR_nir)的基础上，计算归一化差值植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、改进型比值植被指数(MSR)、重归一化植被指数(RDVI)、II型增强植被指数(EVI2)和非线性植被指数(NLI)等8个植被指数。经统计分析，选择与叶片叶绿素含量(SPAD值)相关性较好的5个遥感光谱指标(NDVI、MSR、NLI、BR_red和RVI)作为输入变量，建立了冬小麦叶片叶绿素含量的BP神经网络估测模型(WWLCC_BP),并对估测模型进行精度验证。结果表明，WWLCC_BP估测模型在拔节期估测的决定系数(r²)为0.84,均方根误差(RMSE)为5.39,平均相对误差(ARE)为9.87%。抽穗期的估测效果与拔节期较为一致。将WWLCC_BP和高分六号影像...     

县域冬小麦生物量动态变化遥感估测研究

为给生产管理中及时掌握县域冬小麦长势的动态变化提供有效手段,以江苏省沭阳县为研究区,基于冬小麦生物量形成的生理生态过程,重构冬小麦生物量遥感估测模型。选用两景不同时相的HJ星影像数据,利用植被指数反演的LAI数据,对冬小麦生物量模型进行参数修订,并对县域冬小麦拔节期生物量的空间分布进行估测。在此基础上,进一步估测冬小麦抽穗期生物量分布特征及其动态变化特点。结果表明：（1）冬小麦拔节期生物量估测值和观测值范围分别为2 054.3~4 828.3 和1 962.5~4 568.4 kg·hm^-2 ,平均值分别为3 148和3 045.5 kg·hm^-2 ,RMSE为214.8 kg·hm^-2 ,决定系数为0.919 1,表明冬小麦生物量模型模拟精度较好;（2）冬小麦抽穗期生物量较拔节期发生明显变化,其中长势变化快的田块面积为20 108.7hm,占总种植面积的23.4%。春季气候因素的转好以及肥水措施的实施对冬小麦营养与生殖共生阶段的生长起到明显促进作用。说明本研究提出的基于遥感反演信息与生长模型协同的冬小麦生物量估测方法能有效估测县域冬小麦不同生长时期生物量的空间分布及其动态变化。     

基于无人机遥感的玉米叶面积指数与产量估算

以2018和2019年在河南省新乡县中国农业科学院农田灌溉研究所试验基地的玉米为研究对象，利用八旋翼无人机搭载的MicaSense RedEdge多光谱相机对试验区进行遥感监测，构建玉米叶面积无人机遥感监测模型和产量估算模型，并在示范区进行应用。结果表明，NDVI、EVI和GNDVI这3种植被指数在构建叶面积指数监测模型中具有较好的精度和稳定性。利用抽雄期植被指数构建的估产模型精度最高，吐丝期次之，拔节期最低。与单生育期估产模型相比，累积3个生育期植被指数构建的估产模型精度有一定提升，R²为0.87，RMSE为405.42 kg/hm²。构建的无人机遥感监测模型，可以快速有效评估玉米长势和产量。     

不同生育时期冬小麦叶片相对含水量高光谱监测

为实现冬小麦不同生育时期叶片水分含量的快速监测,以冬小麦冠层高光谱数据和红外热成像数据为基础,计算得到5种光谱参数,通过对不同生育时期叶片相对含水量与光谱参数拟合状况进行分析和筛选,分别构建了基于光谱参数的叶片相对含水量反演模型,并对模型进行检验。结果表明,不同生育时期叶片相对含水量与比值指数（RVI）、归一化差值植被指数（NDVI）、比值/归一化植被指数（R/ND）、优化土壤调整植被指数（OSAVI）、冠气温差（TDc-a）均呈极显著相关（P＜0.01）;拔节期、抽穗期、开花期、灌浆前期和灌浆后期叶片相对含水量分别与NDVI、OSAVI、R/ND、TDc-a和TDc-a拟合效果较好,决定系数分别为0.842、0.884、0.831、0.864和0.945;预测模型的均方根误差分别为0.019、0.016、0.027、0.032和0.024,相对误差分别为2.16%、1.80%、3.30%、3.81%和3.53%。因此,在拔节期、抽穗期、开花期、灌浆前期和灌浆后期,可以分别利用NDVI、OSAVI、R/ND、TDc-a和TDc-a估测冬小麦叶片相对含水量。     

香蕉喷施“碧护”试验总结

为探讨“碧护”在香蕉生产上的应用效果,通过碧护0.136%赤·吲乙·芸可湿性粉剂在福建省漳州市香蕉主栽品种天宝高蕉的喷施试验,表明“碧护”能显著提高香蕉的抗叶斑病力和抗寒力,消除或减轻田间肥害或药害,促进香蕉平衡生长发育,还可明显提高香蕉果实的外观质量和商品性能,而对蕉株及其生长发育均无任何不良影响。“碧护”在香蕉生产上的使用是安全的,可大力推广应用。     

EGCG对细胞的促氧化作用研究进展

EGCG是茶叶中主要的儿茶素类物质,具有多种生物活性。近年来,EGCG促氧化作用得到了广泛关注。本文对国内外细胞实验中EGCG的促氧化作用进行综述。EGCG在细胞培养基中发生自动氧化可以形成细胞外氧化应激环境,这种自动氧化受到培养基种类、EGCG浓度与处理时间、血清含量及p H值等因素影响。在细胞内,EGCG直接提高细胞内活性氧(Reactive Oxidative Species,ROS)和线粒体ROS,或者通过Fenton反应间接产生OH-。EGCG可以影响细胞内转录因子、信号通路与表面生长因子受体的表达与传递,从而影响细胞的一系列生命活动。     

云南宾川县亚麻生产技术系列报道之五—亚麻品比试验研究

通过对阿里亚娜、阿高斯、汉姆斯、范妮4个品种丰产性、抗逆性、高产稳产性试验，选出阿里亚娜为大面积推广品种，阿高斯为搭配品种，汉姆斯和范妮为继续试验品种。     

水稻插秧期对主茎叶片的影响

2006年～2007年八五○农场结合不同插秧期试验进行了11叶品种空育131和12叶品种垦稻12的叶片生长情况调查,结果表明:叶片的增减量与产量呈正相关,11叶品种后4叶叶面积和12叶品种后5叶叶面积与单位面积产量有同步升降的趋势。     

栽培措施对稻米品质影响的研究进展

随着生活水平的提高,稻米品质愈发受到人们的关注。本文概述了本世纪以来,我国农业科技工作者在栽培措施对稻米品质影响方面的一些研究成果,并从播期、密度、种植方式、肥料运筹、水分管理和种养模式等方面总结了优质稻米生产技术,供生产者参考。     

抗寒剂在玉米幼苗上应用效果的研究

本文比较分析了叶片喷施抗寒剂A和耐苗期低温能力,结果表明,喷施抗寒剂Ａ的植株叶片的光合能力,叶绿素含量、可溶糖含量、电导率等项指标均优于稀土和清水,抗寒效果较好。     

水稻应用配方肥料试验效果分析

选用水稻品种辽河5号进行了配方肥应用试验。结果表明,水稻施用配方肥与当地常规施肥相比增产73.4 kg/667 m2,增加效益136.8元/667 m2,最佳施肥量为N-16.9 kg/667 m2、P2O5-4.0 kg/667 m2、K2O-6.4 kg/667 m2。     

青稞丰产栽培配方施肥的研究

通过氮磷钾三因素五水平回归均匀布点设计田间试验得到参数,建立以青稞产量为目标函数的回归模型,Y=4491.360-375.75X1X2-342.375X2X3-238.307X22,并根据模型计算得出,每公顷达到丰产的农艺栽培措施及增加的收益.     

亚麻品比试验研究

通过对阿里亚娜、阿高斯、汉姆斯、范妮4个品种丰产性、抗逆性、高产稳产性试验,选出阿里亚娜为大面积推广品种,阿高斯为搭配品种,汉姆斯和范妮为继续试验品种.     

普洱茶挥发性成分指纹图谱研究

采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱（HS-SPME/GC-MS）技术对普洱茶挥发性成分的指纹图谱进行了研究。结果表明,该技术可使普洱茶的挥发性成分得到良好的分离;通过对17个样品的GC图谱的分析,共确定了26个色谱峰为普洱茶挥发性成分的特征指纹峰,建立了普洱茶挥发性成分的GC-MS指纹图谱,并对指纹图谱进行了相似度分析。该方法重复性好,挥发性成分中各成分分离较好,因此所建立的指纹图谱可作为普洱茶香气品质鉴定和评价的参考依据之一。