基于随机森林回归的油菜叶片SPAD值遥感估算

以西北地区典型经济作物油菜为研究对象，利用SVC-1024i型便携式光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪测定了油菜不同生育期的叶片光谱反射率和SPAD值。通过分析油菜原始光谱及10种光谱指数与SPAD值的相关关系，基于光谱指数构建了不同生育期油菜叶片SPAD值随机森林回归（RF）估算模型，并利用独立样本对所建模型进行验证，同时结合传统的一元线性回归模型和多元逐步回归模型与其进行比较。结果表明：油菜叶片SPAD值在全生育期内呈现出先上升后下降的趋势；各光谱指数在不同生育期及全生育期与SPAD值的相关性均达到0.01水平的显著相关；基于光谱指数构建的随机森林回归模型在油菜各个生育期及全生育期建模和预测结果明显优于同期的传统回归模型，建模R²达0.90以上，验证R2达0.81以上，RMSE在1.571~5.004，RE在2.66%~13.22%，是油菜叶片SPAD值的最优估算模型。     

施氮对关中地区冬小麦农田土壤呼吸的影响及基于植被指数的估算模型

为探寻不同施氮量对农田土壤呼吸（R_S）的影响并快速准确估算R_S，以关中地区冬小麦为研究对象，观测了5种施氮量下冬小麦农田R_S的变化，研究了环境因子（土壤温度、土壤湿度）及作物因素（叶面积指数、地上部生物量、SPAD值）对于R_S的影响，建立了适用于关中地区土壤温度与植被指数下的农田土壤呼吸估算模型。设置秸秆还田下的5种施氮量处理，分别为传统施氮量SN200（200 kg·hm^-2）、优化施氮量SN150（150 kg·hm^-2）、60%优化施氮量SN120（120 kg·hm^-2）、50%优化施氮量SN100（100 kg·hm^-2）以及不施氮肥SN0（0 kg·hm^-2）。结果表明：不同施氮量下R_S随生育期推进均表现为先升高再降低的趋势，同时添加氮肥促进了R_S排放。各处理观测期内R_S的均值为：SN200（3.68 μmol·m^-2·s^-1）>SN150（3.40 μmol·m^-2·s^-1）>SN120（3.06 μmol·m^-2·s^-1）>SN100（2.70 μmol·m^-2·s^-1）>SN0（2.21 μmol·m^-2·s^-1）。不同施氮量下冬小麦冠层近红外波段反射率在拔节期和抽穗期差异明显，反射率从高到低依次为SN200>SN150>SN120>SN100>SN0，而在灌浆期和成熟期差异不大。土壤温度显著影响了R_S（P<0.01），土壤湿度与R_S没有显著相关关系（P0.05）。叶面积指数、地上部生物量、SPAD值和植被指数均与R_S呈显著相关关系（P<0.05）。通过多种模型评估，建立基于植被指数和土壤温度的最佳农田土壤呼吸估算模型，显著高于基于土壤温度的单因子模型，模型精度可达到0.6以上（n=120）。     

我国南方稻区水稻骨干亲本纹枯病抗性鉴定与分析

运用改进的纹枯病菌接种法,对当前我国南方稻区17个骨干亲本纹枯病抗性进行了田间鉴定,测定和分析了各材料的纹枯病病级(R_D)、相对病斑高度(H_R)及株高(H_P)。通过试验,将17个骨干亲本分为抗病、中等抗病、中等感病和感病4种类型;筛选出了3个抗病亲本(明恢63、蜀恢527、广恢128)和3个中抗亲本(绵恢725、珍汕97B和协青早B);供试亲本的平均RD为4.78,平均HR为0.52;通过分析,发现纹枯病病级(R_D)和相对病斑高度(H_R)呈极显著正相关(y=8.373x+0.435,y=RD;x=H_R)、株高和病级相关不显著。     

基于多植被指数模型的草地地上生物量协同估算

以青海省金银滩草原为研究区,采用Sentinel-2卫星影像结合地面实测数据进行草地地上生物量估算研究。分析了18种典型植被指数与生物量的拟合关系,通过精度评价和敏感性分析确定了不同植被指数模型的适用范围,并提出基于多植被指数模型的协同估算方案来提高草地生物量的制图精度,尝试克服传统单变量植被指数模型适用范围受限的问题。结果表明：18种植被指数与生物量的最优拟合模型呈现幂函数和指数函数两种类型,其中幂函数模型中CI_green (Green chlorophyll index)所对应的估算精度最高,且当生物量高于0.65 kg·m^-2时适用性最强;指数函数模型中NDII（Normalized difference infrared index）所对应的估算精度最高,且当生物量低于0.65 kg·m^-2时适用性最强,且NDII与CI_green模型的适用范围具有互补性。提出的多植被指数协同估算模型对应的R²_cv达到了0.61,RMSE_cv为0.226 kg·m^-2,相对于单植被指数模型精度明显提高,R²_cv增加7.0%以上,RMSE_cv减小超过3.8%。综上,提出的多指数模型协同估算方案充分考虑了不同指数模型的适用范围,提高了牧草生物量的估算精度。     

基于无人机遥感的棉花主要生育时期地上生物量估算及验证

利用棉花主要生育时期的无人机近红外影像数据，提取4种不同的植被指数，通过与棉花地上生物量的实测值建立拟合关系，分析了不同植被指数在棉花各生育时期的估算效果并对其进行了验证。结果表明，随棉花生长，归一化植被指数（NDVI）、宽动态植被指数（WDRVI）、比值植被指数（RVI）和差值植被指数（DVI）均从苗期开始显著增加，其后则表现为基本稳定的“饱和”现象，但棉花实测生物量在不同生育期均有显著差异。植被指数与棉花实测生物量的拟合结果显示：NDVI和DVI的二元线性拟合模型对苗期生物量拟合效果最佳（R²=0.84，RMSE=0.13 kg·m^-2）；WDRVI和DVI的二元线性拟合模型对花蕾期生物量拟合效果最佳（R²=0.87，RMSE=0.52 kg·m^-2）；RVI的非线性拟合模型对花铃期生物量拟合效果最佳（R²=0.79，RMSE=0.95 kg·m^-2）；WDRVI和RVI的二元线性拟合模型对盛铃期生物量的拟合效果最佳（R²=0.86，RMSE=0.96 kg·m^-2）。     

不同滴头流量和灌水量下农田土壤湿润体特征及其估算模型

为了准确估算滴灌条件下农田土壤湿润体，利用亮蓝染色剂示踪技术分别在陕西杨凌(粘壤土)、甘肃武威(沙壤土)和宁夏盐池(沙土)3个试验站点开展了农田滴灌试验。试验设不同灌水量和滴头流量，研究不同土壤质地条件下灌水量和滴头流量组合对农田土壤湿润体的影响，进而探求不同土壤质地的土壤湿润体估算模型。结果表明：在相同的土壤条件下灌水后农田土壤形成的湿润体随灌水量的增加而增大，在相同灌水量下增加滴头流量能够显著增加水平方向的湿润距离，相较于小滴头流量(1.38 L·h^-1)而言，大滴头流量(3.0 L·h^-1)形成宽浅形湿润体。在相同的灌水量和滴头流量下，农田土壤湿润体的垂向湿润距离随土壤饱和导水率(K_s)的增加而增加，随灌水前土壤有效持水能力(Δθ)的增加而减小，而水平方向的湿润距离随土壤饱和导水率(K_s)和有效持水能力(Δθ)的增加而减小。在试验的基础上，利用土壤饱和导水率(K_s)、灌水前土壤有效持水能力(Δθ)、灌水量(v)和滴头流量(q)建立了湿润体垂直和水平方向湿润距离的估算模型(幂函数连乘模型)，并结合湿润体形状利用椭圆方程描述湿润体的轮廓形状(湿润体估算模型)。经试验数据验证，农田土壤湿润体估算模型能够很好估算湿润体轮廓，模拟值和试验实测值的决定系数(R²)在0.93~0.99之间，均方根误差(RMSE)在1.3~4.1 cm之间。     

寒地水稻叶片SPAD值与稻米蛋白质含量的关系

为揭示寒地水稻叶片SPAD值及其衍生值与稻米蛋白质含量的关系，于2020—2021年在水稻拔节期（T1）、孕穗期（T2）、齐穗期（T3）测定顶部3片叶的SPAD值，依据盆栽试验（试验1和试验2）的数据资料建立SPAD值衍生指标与稻米蛋白质含量之间的关系模型，利用大田试验（试验3）数据资料对建立的模型进行验证。结果表明，2020年氮肥试验中A8水平（氮素施用量362.07 kg·hm^-2）稻米蛋白质含量较A1~A7水平（A1~A7氮素施用量分别为0、51.72、103.45、155.17、206.90、258.62、310.35 kg·hm^-2）分别极显著增加34.55%、27.44%、26.39%、22.19%、18.07%、14.39%、12.23%，而A8水平食味值较A1~A7水平分别极显著降低8.10%、5.06%、4.99%、4.10%、3.45%、2.96%、2.28%，2021年蛋白质含量、食味值变化趋势与前者相同。两年品种试验6个品种稻米蛋白质含量比较中，C6品种（三江6号）蛋白质含量较C5（龙粳21）、C4（垦粳8号）、C3（龙稻203）、C2（松粳16）、C1（松粳22）分别极显著提高2.99%、12.23%、10.43%、5.04%、15.63%，C6食味值较C5、C4、C3、C2、C1分别极显著降低1.17%、12.09%、3.54%、2.89%、7.93%。品种差异及施氮量对不同生育时期水稻顶部3 片叶的SPAD值分布规律有较大影响，但水稻冠层叶片出现的两次“黑黄交替”现象不受品种的影响，其中单片叶的SPAD值受品种差异的影响，与蛋白质含量不存在相关性，借助指标SPAD_(L1+L2+L3)/3、SPAD_L2×L3/mean可有效降低品种及环境差异对蛋白质含量预测结果的影响，指标SPAD_(L1+L2+L3)/3与蛋白质含量在T1~T3期（拔节期、孕穗期、齐穗期）的拟合方程分别为：Y=0.24X-1.94 ，R²为0.75^**、Y=0.25X-1.69，R²为0.74^**、Y=0.27X-2.45 ，R²为0.72^**；SPAD_L2×L3/mean拟合方程分别为：Y=0.22X-1.05 ，R²为0.75^**、Y=0.27X-2.43， R²为0.72^**、Y=0.26X-2.24，R²为0.72^** （Y为蛋白质含量，X为SPAD衍生值），拟合方程均达到极显著水平。稻米蛋白质含量和食味值评分变现为线性负相关，回归方程为Y=-4.21X+113.32（Y为食味值，X为蛋白质含量），拟合优度R²=0.93^**，达到极显著水平。综上，借助指标SPAD_(L1+L2+L3)/3和SPAD_L2×L3/mean能够实现快捷、无损和实时预测稻米蛋白质含量，在一定程度上判定出稻米蒸煮食味品质的优劣，达到按质收获以及对品质实时监测的要求，促进优质寒地水稻的可持续发展。     

基于无人机高光谱影像玉米叶绿素含量估算

以无人机为平台搭载高光谱相机获得玉米农田高光谱影像，从中提取光谱特征参数，构建玉米叶片叶绿素含量估算模型，并制作玉米叶片叶绿素含量分布图。结果表明，以红边面积（SDr）、红边一阶微分最大值（Dr）、差值植被指数(DVI)为自变量构建的回归模型建模精度较高，以此反演玉米叶片SPAD值分布图并对填图结果进行精度检验，得出SPAD-Dr模型填图预测效果最佳（R2=0.89,RMSE=1.28,RE=2.31），可以作为玉米叶片叶绿素含量无人机高光谱影像遥感反演估算的基本模型。     

夏玉米叶片光合色素含量高光谱估算

为了实现夏玉米叶片光合色素含量的快速、无损检测，以陕西省关中地区夏玉米“大丰26号”为研究对象，探究了不同总色素含量水平的玉米叶片反射光谱特征。分别提取与叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素和总色素含量相关性较强的15个光谱参数，通过单变量回归、多元逐步回归和随机森林回归分析，建立光合色素含量估算模型并进行精度比较。结果表明：基于随机森林方法构建的光合色素估算模型精度最高，其中，叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素的建模R²为0.93，总色素的建模R²为0.92；叶绿素a和类胡萝卜素的检验R^{2<、sup>为0.74，叶绿素b和总色素的检验R2为0.71；各模型的均方根误差（RMSE）和相对误差（RE）相差不大；拟合精度由高到低依次为叶绿素a、类胡萝卜素、总色素和叶绿素b的RF模型。证实了随机森林方法在夏玉米叶片光合色素含量估算中的优越性，并构建了高精度的光合色素RF估算模型。}     

麦二叉蚜在10个小麦品种(系)室内苗期生物学反应及抗性分析

为了评价不同小麦品种(系)对麦二叉蚜的抗性,应用每株麦苗上接1头蚜虫的方法,在温室内用5个指标(发育历期D_D、成虫与幼虫的体重差W_D、成虫在与发育历期相等时间内的产子数F、相对日均体重增长量MRGR和成虫在与发育历期相等时间内的日均产仔数R_m)测定了10个小麦品种对麦二叉蚜的抗性,并以此为基础用多元方差分析法、多目标综合判别法和聚类分析法评价了这10个小麦品种(系)对麦二叉蚜的抗性,结果表明,Amigo最不适于麦二叉蚜在其上取食,抗性最好,Batis抗性较好,其他品种抗性较弱。     

Early assessment of the yield loss in rice due to the brown planthopper using a hyperspectral remote sensing method

The brown planthopper (BPH) is an important pest in rice. Rice losses due to BPH's damage are often more than 10% of yield. Assessments on loss rates from BPH are now basically dependent on experiential indices. However, early assessments on rice yield losses using hyperspectral data are still rare. In this study, reflectance from rice canopy was measured in net cages after different densities of BPH release. Results showed that reflectance in the near-infrared region (750–1000 nm) from milk grain stage, and in 400–531 nm and 567–705 nm from mature grain stage was closely related to BPH density. These spectral indices: red-edge parameters (λ_r, Dλ_r, Sλ_r), ratio of the maximal reflectance in green (490–560 nm) to minimal reflectance (640–740 nm) in red (R_GREEN/R_RED), ratio of the near-infrared peak (R_NIR) to R_RED, normalized difference vegetation index between R_NIR and R_RED and soil-adjusted vegetation index (SAVI) from both milk and mature grain stages, indicated BPH densities well. As expected, rate of loss in rice grain was higher with increasing BPH density. SAVI, Dλ_r, Sλ_r and reflectance at 760 nm (R₇₆₀) from milk grain stage were significantly correlated with rates of loss in panicle, and 1000-grain weight and multiple-linear regression models for detecting loss rate were established. The hyperspectral reflectance from rice at milk grain stage can be used to assess rice yield losses due to BPH and improve management policies.     

基于地形校正TVDI的地下水位埋深反演

在干旱、半干旱地区,地下水是陆生植被生存的重要水源,而传统的地下水位监测方法费时费力,及时获取大尺度高精度的地下水位埋深显得十分重要。在温度植被干旱指数(TVDI)的基础上,分别提取三期Landsat 8遥感数据的归一化植被指数(NDVI)、修正土壤调节植被指数(MSAVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和增强型植被指数(EVI)和地表温度(Ts),并引入DEM数据对Ts进行地形校正,减少地形起伏对能量二次分配的影响,并选择最佳TVDI反演地下水位埋深状况,结果表明:(1)在传统TVDI的基础上引入DEM进行地形校正,分析校正前后TVDI与地下水位埋深的决定系数,R~2从0.4381提高到0.5053,这说明地形校正能够有效地提高地下水位埋深的反演精度;(2)通过三期影像对比分析了五种不同的TVDI值分别与其对应栅格点的地表土壤湿度和地下水位埋深的决定系数,总体上都是Ts-MSAVI较好,最高R~2分别为0.5547、0.5202;(3)在实测土壤含水量缺失的情况下,可以根据反映土壤湿度高低的因子(TVDI)间接地反演地下水埋深分布状况。     

Spatial dynamics of aboveground carbon stock in urban green space:a case study of Xi’an,China

Greenhouse gas emission of carbon dioxide(CO2) is one of the major factors causing global climate change.Urban green space plays a key role in regulating the global carbon cycle and reducing atmospheric CO2.Quantifying the carbon stock,distribution and change of urban green space is vital to understanding the role of urban green space in the urban environment.Remote sensing is a valuable and effective tool for monitoring and estimating aboveground carbon(AGC) stock in large areas.In the present study,different remotely-sensed vegetation indices(VIs) were used to develop a regression equation between VI and AGC stock of urban green space,and the best fit model was then used to estimate the AGC stock of urban green space within the beltways of Xi’an city for the years 2004 and 2010.A map of changes in the spatial distribution patterns of AGC stock was plotted and the possible causes of these changes were analyzed.Results showed that Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) correlated moderately well with AGC stock in urban green space.The Difference Vegetation Index(DVI),Ratio Vegetation Index(RVI),Soil Adjusted Vegetation Index(SAVI),Modified Soil Adjusted Vegetation Index(MSAVI) and Renormalized Difference Vegetative Index(RDVI) were lower correlation coefficients than NDVI.The AGC stock in the urban green space of Xi’an in 2004 and 2010 was 73,843 and 126,621 t,respectively,with an average annual growth of 8,796 t and an average annual growth rate of 11.9%.The carbon densities in 2004 and 2010 were 1.62 and 2.77 t/hm2,respectively.Precipitation was not an important factor to influence the changes of AGC stock in the urban green space of Xi’an.Policy orientation,major ecological greening projects such as "transplanting big trees into the city" and the World Horticultural Exposition were found to have an important impact on changes in the spatiotemporal patterns of AGC stock.     

基于连续小波变换的干旱胁迫下玉米冠层叶绿素密度估测

测定了玉米各生育时期干旱胁迫下冠层叶绿素密度及冠层光谱数据,利用原始光谱反射率与冠层叶绿素密度进行相关性分析,采用常用植被指数、波段自由组合、连续小波变换构建玉米冠层叶绿素密度估测模型,并用决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)进行精度检验。结果表明:冠层叶绿素密度在抽雄期相较于正常对照,轻度、中度、重度干旱胁迫处理分别下降7.8%、29.5%、44.2%;波段自由组合指数RVI(555,538)、NDVI(555,538)和敏感小波系数bior5.5(26,792)、rbio2.6(22,790)、gaus6(21,791)与叶绿素密度的相关性较高,相关系数绝对值均达到0.900以上;基于敏感小波系数构建的冠层叶绿素密度估测模型验证集R~2均在0.850以上,相较于其他植被指数模型R~2平均提升20.6%,RMSE平均降低32.6%;最优模型为以gaus6(21,791)为自变量的一元线性回归模型,R~2为0.864,RMSE为1.532。利用连续小波变换对光谱数据进行预处理,可以有效提升玉米冠层叶绿素密度估测模型的精度。     

利用叶绿素含量及荧光动力学参数评价青贮玉米耐旱关键指标研究

利用叶绿素荧光仪测定了26份青贮玉米自交系和105个组合的叶绿素含量及荧光动力学参数,对其生理性状关键耐旱指标进行主成分及相关分析,并进行配合力及遗传参数分析。青贮玉米Fv/Fm的影响因素大 小依次为：叶片Fv>叶片Fm>叶片Fo>叶片Area>叶片SPAD>苞叶Fv/Fm>苞叶SPAD。筛选出了5个关键指 标(叶片Fm、叶片Fv、叶片Area、叶片Fv/Fm、叶片SPAD)及一般配合力(GCA)较高的9份自交系和特殊配合力(SCA)较高的19个组合。在F₁吐丝期,叶片Fo、叶片Area主要受基因加性效应支配;叶片Fm、叶片Fv的加性与 非加性效应相当;叶片Fv/Fm、叶片SPAD主要受基因非加性效应支配。狭义遗传力(h²N,)大小依次为：叶片SPAD>叶片Area>叶片Fo>叶片Fv>叶片Fm>叶片Fv/Fm。通过对叶片Fv的早代正向直接选择、叶片Fo的早代 负向直接选择,以及对叶片Fv/Fm的杂种优势利用,可提高旱区青贮玉米单位面积生物产量。叶绿素含量及荧光 动力学参数可用于青贮玉米的耐旱性筛选。     

滴灌用黄河水泥沙分离参数优化

针对滴灌中黄河水泥沙含量高的问题,根据其基本特征,研制了适于黄河水泥沙分离的碟式分离机,选用FXJ-150-I型旋流器,将分离机与旋流器串联进行泥沙分离。通过三因素二次正交旋转回归试验,考察了底流口直径、旋流入口压力、转鼓转速对溢流颗粒D50的影响,得出D50与影响因素的回归模型。结果表明:底流口直径和旋流入口压力对D50的影响极显著(P0.01),转鼓转速对D50的影响显著(P0.05);获得较小D50的最佳结构和操作参数是底流口直径为14 mm,旋流入口压力为0.06 MPa,转鼓转速为3 800 r/min。     

干旱区棉花水分胁迫指数对滴灌均匀系数和灌水量的响应

为了修订和完善滴灌均匀系数的设计与评价标准,在新疆干旱区研究了滴灌均匀系数和灌水量对作物水分胁迫指数（CWSI）的影响。供试作物为棉花,试验中滴灌均匀系数（C_u）设置0.65（C1）、0.78（C2）和0.94（C3）三个水平,灌水量设置充分灌水量的50%、75%和100%三个水平。结果表明：棉花冠层温度和CWSI表现出随灌水量增加而降低的趋势;冠层温度和CWSI均匀系数的变化范围分别为0.91～0.98和0.65～0.91,均随滴灌均匀系数增加而增大;灌水量对冠层温度和CWSI均值的影响达到极显著水平（α=0.01）,滴灌均匀系数对冠层温度和CWSI均匀系数的影响达到显著水平（α=0.05）或极显著水平。CWSI与皮棉产量呈显著或极显著的负相关关系;滴灌均匀系数越低,水分亏缺引起的减产幅度越小。     

谷子叶绿素含量高光谱特征分析及其反演模型构建

基于高光谱数据综合分析不同施肥条件下谷子各生长期冠层叶绿素含量的高光谱特征,在分析各光谱特征参数与叶绿素相关性的基础上,基于偏最小二乘法和人工神经网络构建叶绿素含量的遥感反演模型.结果表明:NDVI(归一化植被指数)、GNDVI(绿色归一化植被指数)、PSNDa(特殊色素归一化指数a)、PSSRc(特征色素简单比值指数...     

栽培密度对高产大豆根系生长及花荚形成的影响

为探明栽培密度对高产大豆根系生长和花荚形成的影响规律，田间试验设置21.0（D₁）、30.0（D₂）、48.0（D₃）×104株·hm^-2 3种栽培密度，研究了新大豆27号、新大豆8号在0~60 cm土层中根系生长、开花、结荚过程及产量的变化。结果表明，相对于D1，D2、D3密度下新大豆27号总根干重增加了23.68%、18.48%，总根长增加了9.33%、26.72%，新大豆8号总根干重增加了27.25%、19.71%，总根长增加了6.94%、30.80%，且增量以40~60 cm为主；增加至密度D₃时，新大豆27号开花和结荚高峰出现时间较D₁分别推迟了2、8 d，新大豆8号推迟了2、6 d，但二者单位面积的总花数、总荚数、总腔数和总粒数分别较D₁提高了51.92%、10.29%、7.66%、23.05%和49.47%、31.91%、35.40%、16.11%；总花数与始荚期根干重、根长度呈正相关关系，新大豆27号R²值分别为0.8477^*、0.9106^*，新大豆8号R²值分别为0.7531、0.9993^**；总腔数与始粒期根干重、根长度呈正相关关系，新大豆27号R²值分别为0.6954、0.9837^**，新大豆8号R²值分别为0.7902^*、0.9277^*；且根长度与总花数、总腔数的关系比根干重更密切。合理密植显著提高大豆籽粒产量，是密植促进了大豆根系生长，增加了单位面积总根长和深层根量，进而增加了单位面积花数、荚数、腔数和粒数的结果。