基于Pocket PC的小麦栽培管理知识模型系统的设计与实现

介绍一种基于Windows Mobile的Pocket PC型小麦栽培管理知识模型系统的设计与实现。首先在总结与提炼小麦栽培理论与技术的研究成果基础上，使用UML语言进行系统建模，然后在Microsoft Visual Studio .NET 2003环境下，运用Microsoft Visual C#编写小麦栽培管理知识模型类和设计用户界面，采用SQL Server CE 2.0管理基础数据，系统实现了小麦播前栽培方案的设计和产中适宜调控指标动态的预测及基础数据管理等功能。系统的建立将为数字化作物栽培管理决策提供新的实现形式。     

氮肥施用时期对小麦不同茎蘖位顶端发育的调控效应

氮素营养是影响小麦顶端发育的重要因子。本研究表明 ,分别于护颖原基分化期、雌雄蕊原基分化期和药隔分化期施用氮肥 ,尽管均未影响到主茎叶原基数 ,以及主茎 (MS)和T1、T2分蘖 (主茎第 1、2分蘖 )的总小穗数 ,但是明显加快了主茎的出叶速率 ,减少了各主要茎蘖 (MS、T1、T2、T3)不孕小穗数。此外 ,护颖和雌雄蕊原基分化期施用氮肥 ,能够促进上述主要茎蘖小花原基的分化 ,增加其总小花数 ;而护颖至药隔分化期施用氮肥则明显促进了MS、T1、T2和T3的小花结实。研究结果为高产小麦栽培调控和生长模拟提供了依据。     

基于形态模型的小麦器官和单株虚拟生长系统研究

为更加直观的展示小麦的整个生长过程，同时为教学科研提供支持，将系统分析方法和数学建模技术应用于小麦植株的形态建成，通过对小麦形态数据的定量分析，并结合前人的研究成果，构建了小麦形态建成模拟模型，包括叶片形态建成子模型(包括叶长、叶形、叶面积、叶片空中伸展曲线、茎叶夹角、叶色和叶片衰亡)、茎形态建成子模型(包括茎长和茎粗)、叶鞘形态建成子模型(包括叶鞘长和叶鞘粗)和麦穗形态建成子模型(包括穗长和麦芒)等。并以此为基础，结合已有小麦生长模拟模型WheatGrow，在Microsoft Visual C＋＋平台上利用OpenGL构建了基于形态模型的小麦虚拟生长系统(WVGS)，初步实现了小麦生长过程的可视化表达。建立的模型库主要包括形态模型、生长模型、可视化模型以及场景控制模型四部分。所建数据库主要存储气象数据、土壤数据和品种参数。系统运行结果表明该系统能较好地模拟小麦形态特征，能较逼真的实现小麦生长过程的虚拟显示。     

水稻适宜养分指标动态的知识模型研究

在分析研究水稻栽培理论与技术资料的基础上,通过定量描述水稻群体地上部植株氮、磷、钾养分积累量和养分浓度动态与品种类型、生态环境因子和生产技术水平之间的动态关系,以生理发育时间为主线,建立了系统化和广适性的水稻适宜群体地上部植株养分指标的动态知识模型。本模型可为不同条件和产量目标下水稻栽培过程中的苗情诊断与生长调控提供定量化的养分指标动态体系。利用南京和常德2个不同生态点的常年逐日气象资料和品种资料对所建知识模型进行了实例分析,养分积累动态和养分浓度动态的RMSE分别为8.97.kg/hm2和0.32%,表明本知识模型对不同条件下的水稻植株养分指标适宜动态具有较好的预测性和指导性。     

区域棉花生产系统空间变化分析

以江苏省棉花生产系统为例,以1985、1999年两个年份各县市棉花生产系统数据为基础,分析区域棉花生产系统中单产、种植面积和总产的空间变化特征与变化趋势。结果表明,江苏省棉花的发展要稳定徐连、沿海区,发展两淮区。根据单产、种植面积和总产变化对棉花生产系统进行分类,仅7.81%的县市属于总产增产型,太湖经济区以"总产减、单产减、面积减"类型为主,其它经济区以"总产减、单产增、面积减"类型为主。     

利用冠层反射光谱预测小麦籽粒品质指标的研究

以两个专用小麦品种为材料，系统分析了小麦花后冠层反射光谱特征和籽粒品质形成的动态变化规律以及两者之间的关系。结果表明，花后冠层光谱反射率在可见光波段逐渐升高，而在近红外波段逐渐降低。开花期反射光谱与籽粒品质指标相关较好，但用来直接预测籽粒品质还存在一定的局限性。由于反射光谱能可靠推断叶片氮素状况，而     

不同熟性基因型棉花物质积累的动态特征

对不同熟性基因型棉花做不同的播期处理,以研究其在不同温光条件下物质积累动态特征。结果表明,不同熟性品种营养器官单株干物质积累为早播处理是:中熟品种>中早熟品种>早熟品种,中播和晚播处理是:中早熟品种>中熟品种>早熟品种,而且熟性越早,物质积累的关键时期越提前。中期播种有利于3个熟性品种的物质积累。从生殖器官来看,熟性早的品种,积累的干物质多于熟性晚的品种,播期早干物质积累的快且多。研究结果可为棉花生长机理模型的建立和生产调控提供理论依据。     

库大小对水稻不同叶位叶片氮代谢的影响

采用去穗与疏花方式调节库大小，研究了对水稻不同叶位叶片氮代谢的影响。去穗或疏花后，已完成发育的源叶片，尤其是顶4叶，蛋白质合成重新旺盛，蛋白氮含量提高，出现了类似于生长库的氮代谢特征。水稻叶片的酸性转化酶活力可反映其蛋白质合成能力，据此可判断叶片是属于氮素供应源还是氮素接受库。研究证实下位叶的氮代谢     

小麦籽粒蛋白质含量的遗传分析

选用高蛋白小麦品种"重庆面包麦"与低蛋白小麦品种"宁麦9号"配制了P1、P2、F1、F2、B1(F1/P1)和B2(F1/P2)世代,以每个世代单株籽粒的混合面粉为单位,对小麦籽粒的蛋白质含量进行遗传分析。结果表明:①高蛋白质含量表现为显性,F2群体的次数分布出现2个明显的峰;②小麦籽粒蛋白质含量受2对主基因和多基因控制,第一对主基因以加性效应为主,第二对主基因以显性效应为主,多基因以显性效应为主;③对于该组合而言,按F2计算,主基因的遗传率为67 19%,多基因的遗传率为11 18%。     

基于参数化和非参数化法的棉花生物量高光谱遥感估算

【目的】利用高光谱遥感数据快速、无损地估算棉花生物量,评估参数化与非参数化方法在棉花上的表现差异。【方法】本研究以4个棉花品种在2个年份(2004和2005年)的试验资料为基础,将2年数据分别进行建模和验证,采用参数化算法(植被指数法、连续小波变换)与非参数化算法(偏最小二乘回归、随机森林、人工神经网络、回归树、袋装树和增强树、支持向量机和高斯过程回归)分别构建吐絮前和吐絮后的生物量估算模型。【结果】近红外与红边波段仍然是棉花生物量遥感监测中最有效的波段区间。参数化方法运算简单,效率高,其中,CI_{red edge}证明是棉花生物量估算上表现最好的植被指数,具有较高的独立验证结果(吐絮前：RMSE=27.23 g·m^-2;吐絮后：RMSE=48.81 g·m^-2)。基于连续小波变换的方法缓解了植被指数的低估现象,尤其是吐絮后(吐絮前：RMSE=31.54 g·m^-2;吐絮后：RMSE=37.57 g·m^-2);在非参数化法中,随机森林是棉花生物量估算的最优算法(吐絮前：RMSE=20.48 g·m^-2;吐絮后：RMSE=30.28 g·m^-2)。吐絮后的估算精度都显著低于吐絮前,表明两类算法的估算精度都受到棉絮的影响。【结论】本研究评估了基于参数化和非参数化算法构建的棉花生物量估算模型,证明了非参数化方法可以作为棉花生物量无损监测的重要研究方法,该结论也为棉花其他生长参数的估测提供了技术支撑。