玉米粗脂肪含量高光谱估算模型初探

通过测定不同品种玉米不同器官（叶片、茎、穗和叶鞘）的室内光谱反射率及其对应的粗脂肪含量,采用相关性分析以及单变量线性拟合分析技术,对粗脂肪含量与原始光谱反射率、光谱反射率一阶微分之间的关系进行了分析。结果表明,采用高光谱反射率对玉米粗脂肪含量进行估算具有可行性。对所构建的方程采用3类指标进行精度检验,认为由1 954 nm处光谱反射率一阶微分所构建的指数模型可对玉米粗脂肪含量较好地预测。     

新型植被指数及其在水稻叶面积指数估算上的应用

叶面积指数LAI不仅是陆表植被系统的一个重要属性,而且是全球水平衡、碳循环等模型中的重要输入参数。首先通过使用水稻小区试验冠层光谱数据模拟Landsat 5卫星蓝、绿、红光波段;其次分析了各个波段对LAI的敏感性;然后分析了由这个3个波段的所有组合分别代替常规NDVI中的红光波段构成的VNDVI对LAI变化的反应和对LAI的估算能力;最后使用不同条件下的水稻数据进行验证。结果表明,在不同的LAI范围,红绿蓝光3个波段对LAI有不同的敏感性。当LAI<3时,红蓝光波段敏感性较高。虽然这时绿光波段的敏感性不如红蓝光波段,然而绿光波段在更大的范围对LAI都有相当的敏感性。当采用红绿蓝光波段的各种组合构成植被指数时,如果要使这些植被指数不出现饱和现象,并使对LAI的敏感性有意义,其前提是要求这个波段或是波段组合的值要大于0.024,即VNDI(visible NDVI)公式中的VIS>0024,否则将可能产生饱和现象,而使LAI估算准确度降低。综合比较所有由红绿蓝光波段各种组合构成的植被指数对LAI的估算能力,认为GNDVI和GBNDVI与LAI有比较好的关系。使用其他条件下的水稻数据对各种NDVI的LAI估算能力进行了验证,仍然得到了同样的结论。可见,GNDVI和GBNDVI在估算LAI时确实比传统NDVI具有更好的效果。     

基于物理气流技术的植保机飞行系统优化

通过对植保无人机飞行过程气流场进行分析，建立了植保无人机飞行过程姿态动力学模型，利用非线性模型对其飞行姿态进行预测，并设计了飞行系统控制器，对飞行过程中的气流进行动态感知，及时进行飞行姿态的调整。仿真分析结果表明，基于气流特征建立的植保机飞行控制系统能够有效提高植保机在飞行过程中的姿态控制稳定性，可为相关设计提供参考。     

农杆菌介导的橡胶草遗传转化体系的建立

以橡胶草为试验材料,利用农杆菌介导法进行遗传转化研究。结果表明:50mg/L的卡那霉素(Kan)对橡胶草的抗性芽具有很好地筛选效果,生根筛选时,Kan的适宜质量浓度为35mg/L;最佳抑菌抗生素为羧苄青霉素(cb),适宜质量浓度为500mg/L,获得35株抗性试管苗,通过GUS染色及分子生物学检测,最终获得6株转基因植株,转化率为17.1%。可见,获得的橡胶草转基因植株,为橡胶草后续的遗传转化研究奠定了基础。