冬小麦归一化植被指数日变化规律及拟合模型研究

为探究冬小麦归一化植被指数(NDVI)主要生育期内的日变化规律,分别在冬小麦返青期、拔节期和抽穗期,利用Greenseeker手持式光谱仪每日以小时为单位获取冠层NDVI值,各生育期内连续测量7 d,分析冬小麦冠层NDVI在3个生育期的日变化规律,并采用二次多项式、Gauss和Sine等函数对归一化处理后的NDVI日变化过程进行拟合。结果表明,冬小麦冠层NDVI在3个生育期有明显的日变化规律,其变化趋势近似一条反向抛物线; 3种模型均能较好地对NDVI日变化曲线进行拟合,且在拔节期拟合效果最好;二次多项式模型的预测精度最高,3个生育期内其相应的决定系数(R2)分别为0.744、0.923和0.681,均方根误差(RMSE)分别为0.212、0.213和0.187,平均绝对误差(MAE)分别为0.165、0.162和0.142,Gauss和Sine函数拟合效果基本无差别;二次多项式模型作为描述NDVI日变化过程的首选模型。本研究可为今后建立冬小麦NDVI日变化模型提供参考。     

不同时期水分胁迫对冬小麦产量及形态指标的影响研究

天津市农业水资源严重短缺,为使有限的农业水资源发挥最大的效益,开展非充分灌溉意义重大。作物的水分生产函数是指导非充分灌溉制度制定重要理论依据。Jensen模型对评价作物产量与水分的关系有很好的适用性。为此在试验基地对冬小麦的不同生育期进行单独或连续的水分胁迫,分析得出了各生育期对水的敏感指数:抽穗期灌浆期拔节期返青期成熟期。抽穗期、灌浆期和拔节期为作物的需水关键期,而返青期及成熟期对水分不太敏感,在水分亏缺的前提下,应该首先保证抽穗期、灌浆期和拔节期的供水,返青期和成熟期适当的水分胁迫不会对产量造成很大的影响。     

顺序同化不同时空分辨率LAI的冬小麦估产对比研究

选择PyWOFOST模型为动态模型,以叶面积指数(LAI)为状态变量,遥感LAI为观测值,采用集合卡尔曼滤波(En KF)同化算法,研发了一种遥感LAI与作物模型同化的区域冬小麦产量估测系统。为消除云的污染,采用Savitzky-Golay(S-G)滤波算法重构时间序列MODIS LAI;通过构建地面观测LAI与3个关键物候期Landsat TM植被指数回归统计模型,获得区域TM LAI;通过融合3个关键物候期的TM LAI与时间序列S-G MODIS LAI,生成尺度转换LAI。对比分析3种不同时空分辨率的遥感LAI的同化精度,研究结果表明,同化尺度转换LAI获得了最高的同化精度,与官方县域统计产量相比,在潜在模式下,决定系数由同化前的0.24提高到0.47,均方根误差由602kg/hm2下降到478 kg/hm2。结果表明,遥感观测与作物模型的尺度调整对提高冬小麦同化模型精度具有重要作用,遥感LAI与作物模型的En KF同化方法是一种有效的区域作物产量估测方法。     

基于平稳小波变换的冬小麦覆盖度高光谱监测

在2010与2011年度冬小麦生长季,通过大田小区试验,实测了冬小麦冠层的高光谱反射率与覆盖度。分析了不同覆盖度下的冬小麦冠层光谱特征以及不同生育期冬小麦冠层光谱反射率与覆盖度的相关性,建立了基于归一化植被指数(NDVI)与比值植被指数(RVI)、小波能量系数的不同生育期冬小麦覆盖度估算模型。结果表明:覆盖度越大,冬小麦光谱反射率在可见光波段越小,在近红外波段越大。在可见光波段,光谱反射率与覆盖度负相关,在"红边"处,由负相关变成正相关。在返青期、拔节期,NDVI估算效果好(R2为0.835 9、0.805 7);在抽穗期、灌浆期,RVI估算效果好(R2为0.803 1、0.829 4)。在返青期、拔节期、抽穗期、灌浆期,以高频、低频小波能量系数为自变量的冬小麦覆盖度估算模型的R2分别达到0.911 2、0.895 4、0.880 2、0.927 5。     

基于高分一号卫星数据的冬小麦叶片SPAD值遥感估算

以陕西省关中地区冬小麦不同生育期冠层高光谱反射率为数据源,模拟国产高分辨率卫星高分一号(GF-1)的光谱反射率,提取18种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,构建了基于遥感光谱指数的冬小麦叶片叶绿素相对含量(SPAD)遥感监测模型,并利用返青期的GF-1卫星数据对研究区的冬小麦叶片SPAD值进行了估算和验证。结果表明:返青期、孕穗期和全生育期SPAD值均与TGI指数相关性最高,相关系数分别为-0.742、-0.740和-0.483。拔节期和灌浆期SPAD值分别与SIPI指数和GNDVI指数相关性最高,相关系数分别为0.788和0.745。GNDVI、GRVI和TGI植被指数在各个生育期都和冬小麦叶片SPAD含量在0.01水平下呈显著相关。基于此3类植被指数构建的冬小麦叶片SPAD值回归模型精度较高,其中基于随机森林回归算法的估算模型效果最优,各类模型均在冬小麦拔节期的预测效果最佳。GF-1号卫星数据结合SPAD-RFR模型对研究区冬小麦叶片SPAD的估算结果最为理想,可用于大面积空间尺度的冬小麦叶片SPAD值遥感监测。     

不同喷灌施氮频率下冬小麦产量和氮素利用研究

为了研究圆形喷灌机水肥一体化条件下不同施氮频率对冬小麦生长、产量、植株氮素利用及土壤硝态氮含量变化的影响,试验设置4个施氮频率(拔节期1次,拔节期和灌浆期2次,返青期、拔节期和灌浆期3次,返青期、拔节期、开花期和灌浆期4次施肥),开展2年田间试验。试验结果表明:施氮频率从1次增加至4次对冬小麦产量影响显著,其中4次处理产量最高(分别为9 128.5、9 092.3 kg/hm2);对不同生育阶段的生物量分配有显著影响,同时冬小麦收获指数、蛋白质产量和氮肥偏生产力有显著提高;此外0~40 cm土层土壤的硝态氮含量在冬小麦生育期保持较高水平。综合来看,建议冬小麦圆形喷灌机水肥一体作业时采取基肥和4次追氮的施肥管理方案。     

基于无人机遥感植被指数优选的覆膜冬小麦估产研究

为进一步提高无人机遥感估产的精度,本研究以2021—2022年的覆膜冬小麦为研究对象,对返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期的多光谱影像进行覆膜背景剔除,并优选最佳遥感窗口期,基于最优植被指数构建覆膜冬小麦估产模型。结果表明,利用支持向量机监督分类法剔除覆膜背景后冠层反射率更接近真实值,抽穗期和灌浆期的估产精度更高。将不同生育期的植被指数与产量进行相关性分析发现,最佳遥感窗口期为抽穗期。基于逐步回归和全子集回归法优选最优植被指数时发现,基于逐步回归法筛选变量为MCARI、MSR、EVI2、NDRE、VARI、NDGI、NGBDI、ExG时产量反演模型精度最高。此外,利用偏最小二乘法、人工神经网络和随机森林3种机器学习法构建的产量反演模型中,基于逐步回归法的随机森林模型的反演精度最高,R2为0.82,RMSE为0.84t/hm2。该研究可为提高遥感估产精度、实现农业生产精细化管理提供技术支持。     

基于MODIS与WOFOST模型同化的区域冬小麦成熟期预测

针对遥感技术只能获取作物的表征信息、对作物内在机理过程变化描述较为困难的问题,引入作物生长模型与遥感数据同化进行作物成熟期预测研究。以叶面积指数(LAI)作为耦合变量,以MODIS LAI(MCD15A3H产品)作为遥感数据源,结合2017—2018年实时气象数据以及气象预报数据,以2018年5月1日为预报时间节点,构建LAI归一化代价函数,采用复合形混合演化算法(Shuffled complex evolution-University of Arizona,SCE-UA)最小化代价函数,优化WOFOST作物模型的输入参数,用优化后的参数重新驱动WOFOST模型逐像元模拟冬小麦生长过程,得到研究区冬小麦成熟期的预测结果,并使用研究区内农业气象站点的观测数据进行验证。结果表明,冬小麦预测开花期、成熟期的均方根误差(RMSE)分别为2. 10、2. 48 d,预测精度较高。该方法能够为农作物的大区域成熟期预测提供重要理论基础。     

基于特征降维和机器学习的覆膜冬小麦LAI遥感反演

为进一步提升无人机遥感快速监测覆膜条件下冬小麦叶面积指数(Leaf area index, LAI)的能力,以垄沟覆膜冬小麦为研究对象,利用无人机搭载五通道多光谱传感器获取2021—2022年冬小麦出苗期、越冬期、返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期的遥感影像数据,使用监督分类剔除背景并计算50种可见光和近红外植被指数,采用主成分分析、相关系数法、决策树排序和遗传算法进行特征降维,结合偏最小二乘、岭回归、支持向量机、随机森林、梯度上升和人工神经网络6种机器学习算法建立不同输入特征变量下的覆膜冬小麦LAI反演模型,并进行精度评价。结果表明,剔除覆膜背景使冬小麦冠层反射率更接近真实值,提高反演精度。采用适宜的特征降维方法结合机器学习算法能够提高覆膜冬小麦LAI的反演精度和稳定性,对比特征降维前的反演精度,主成分分析和相关系数法无法优化反演效果,决策树排序只适用于基于树模型的随机森林和梯度上升算法,遗传算法优化效果明显,遗传算法-人工神经网络模型反演效果达到最优(决定系数为0.80,均方根误差为1.10,平均绝对值误差为0.69,偏差为1.25%)。研究结果可为无人机遥感监测覆膜冬小麦生长状况提供...     

基于“星陆双基”的冬小麦叶面积指数反演研究

为建立准确、方便的叶面积指数监测方法,运用MODIS数据光学模型反演和星陆双基协同反演法分别对2015和2016年3月中旬鹤壁市冬小麦叶面积指数反演分析。结果表明,2种LAI反演方法均能较好地反映全市冬小麦长势差异性的空间分布特征;MODIS光学模型反演法稳定性较好,但其反演值明显偏低;星陆双基协同反演法估算值与观测值吻合性较好,反演精度优于MODIS反演法。     

灌溉水平及灌溉间隔对大豆植株干物质积累的影响

采用桶栽方法,选用黑农48为试验材料,设计4个灌溉水平及4种干旱胁迫历时进行交叉试验,研究了灌溉水平及干旱胁迫历时对大豆干物质积累的影响。结果表明,花荚期大豆植株叶、茎、根和荚果更易受干旱胁迫历时影响,干旱胁迫历时越短越有利于植株生长,灌溉水平对植株的生长影响相对弱于干旱胁迫历时。植株各器官干质量的等高线图表明高灌溉水平、短干旱胁迫历时比低灌溉水平、长干旱胁迫历时有绝对优势,同时也表现出高灌溉水平、长干旱胁迫历时处理与低灌溉水平、短干旱胁迫历时处理之间具有相似性。     

影响感官检验棉花品级的因素探析

感官检验棉花的品级,这是农村常见的一种检测手段.它的一个主要特点就是存在不确定性.这是由于检验员的品级检验水平存在一定的差异,其中有很多因素制约着检验的结果.文章对影响感官检验结果的因素进行了系统的分析.     

迷宫流道转角对灌水器抗堵塞性能的影

以转角分别为45.0°、60.0°、67.5°和75.0°的齿形流道灌水器为研究对象,应用CFD流场速度数值分析、PIV颗粒运动轨迹线和速度观测对比以及浑水抗堵塞测试相结合的方法,研究了转角对灌水器水力性能和抗堵塞能力的影响.结果表明转角与流量系数及流态指数均呈负相关关系,而灌水器的抗堵塞能力随着转角的增加呈下降趋势.综合分析转角对水力性能和抗堵塞性能的影响,提出迷宫流道结构灌水器的合理转角为60.0°.     

城镇供水优化调度的减灾效益分析

从灾害经济学的角度探讨了城镇供水优化调度的必要性和可能性，认为在缺水不可避免的情况下，对供水进行优化调度可以减小缺水带来的损失，产生较好的减灾效益，特别是可以大大减小严重干旱的灾害效应。并根据水资源的特性，提出了缺水损失的计算模式以及优化调度的原则和方法。     

摊铺机压实机构动态特性仿真

在摊铺机中,由熨平压实机构和压实介质组成的系统,为两个自由度的非线性动力学系统,压实介质简化为粘弹塑性体.建立熨平压实机构动态特性力学模型,利用计算机仿真,研究了熨平压实机构的动力学问题,分析了熨平压实机构动力学参数变化对该系统动态特性的影响.     

边坡安全监测点合理选择有限元计算分析

结合广东乐昌峡水利枢纽工程右岸坝肩边坡,通过有限元强度折减法计算分析,研究如何合理选择边坡位移监测点.首先通过建立有限元计算模型,针对竣工期工况,对边坡进行有限元降强度计算,获得了边坡破坏时的滑动屈服带;然后在边坡表面选择若干点,计算并绘制其位移随边坡降强度折减系数的变化关系.计算结果表明:在滑动区域表面的点,其位移随降强度折减系数不一定是单调变化的,即随着边坡破坏的发展,某些点的位移有可能单调增长,而有些点的位移则出现震荡现象.显然对于位移单调增长的坡面点,有助于通过位移的变化情况判断边坡的稳定性变化情况,可作为观测布置点;而对于位移震荡变化的坡面点,有待进一步研究.滑动体以外的坡面点的位移对折减系数的变化不敏感,对于监控边坡破坏作用不明显.这一研究结果对于边坡位移监测点的选择布置具有理论指导意义.     

滚筒精选机分选质量影响因素分析

影响滚筒精选机分选质量的因素很多.首先,介绍了滚筒精选机的基本结构与工作原理,然后分析了一些结构方面的影响因素,并通过对工作过程中物料颗粒的受力与运动进行分析,计算出滚筒的极限转速值,总结了该机的转速选择范围.     

机采棉清杂系统的钉床式荷电装置与试验

针对机采籽棉清杂工序中荷电效果不佳的现实问题,提出了一种钉床式荷电方法。以MCU为主控制单元,设计了一款钉床式荷电控制系统。在荷电极板面上均匀分布且垂直于极板面的长度为5cm的金属钉,控制器控制静电发生器产生高压静电,通过荷电极板上的金属钉放电,将平铺在极板间的机采棉荷电。试验结果表明:与无金属钉的荷电极板相比,机采棉荷电均匀,荷电速度提高了8%,效果良好。该研究可为机采棉静电清杂应用提供参考。     

番茄果实热导率测试装置参数实

微热探针法测试热导率系统已被广泛应用于食品材料热导率的测试中.但是,由于实验条件或实验设备的限制,基于理想的线热源瞬态模型测量原理得到的结果会产生某些测试误差.针对测试误差,从探针输入电压、加热时间和样品的径向尺寸等装置操作参数的选择着手,通过实验,得到装置系统测定中输入电压的最佳值为2.5～6.5V、加热时间最佳值为20～50s.最后通过实际测试,得到了番茄果实在不同成熟阶段的热导率变化规律.     

猪粪沼液理化性质对玉米种子萌发的影响

明确沼液理化性质对种子萌发的影响是确定沼液合理灌溉量的前提。该研究以猪粪厌氧发酵的沼液为研究对象,分析了新鲜沼液及预处理后沼液的理化性质,并将沼液理化性质与相对发芽率、相对根长和萌发指数建立函数关系,筛选了沼液中的植物毒性因子及安全阈值。对于秋田MD311这一玉米品种来说,铵态氮与乳酸是沼液中的植物毒性因子。种子达到最大萌发指数对应的铵态氮与乳酸的浓度分别为186与35.8 mg·L^-1;二者浓度高于336与61 mg·L^-1时,具备植物毒性(萌发指数(70%),不可直接还田。通过静置和曝气过程可降低二种毒性因子的含量。研究表明,沼液还田时将铵态氮与乳酸含量控制在安全阈值内时可降低植物毒性,促进作物生长,最大限度地发挥沼液对无机肥的替代作用。