基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究

叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。     

缬草黄酮纯化工艺研究

为探讨缬草(Valeriana officinalis L.)黄酮纯化工艺,以树脂对黄酮的吸附率和解吸率为评价指标,通过静态吸附-解吸试验对6种树脂进行优选,在此基础上开展动态吸附-解吸试验,对上样与洗脱条件进行优化。结果表明,采用聚酰胺柱层析纯化缬草黄酮,在上样液浓度2.0 mg/m L、上样流速1.5 m L/min、上样量20.0 m L、上样液p H 5.5的条件下,用70.0%乙醇洗脱,洗脱流速2.0 m L/min、洗脱剂70.0 m L纯化3次,洗脱液经干燥、检测,发现黄酮纯度由粗品17.58%提高到79.17%。该工艺简单、安全、环保,可得到较高纯度的黄酮,适合纯化缬草黄酮。     

基于氮素运转原理和GRA-PLS算法的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感预测

【目的】及时、有效地预测籽粒蛋白质含量,能够为优质小麦品种的收购和加工提供科学合理的决策支持信息。本研究从籽粒蛋白质形成的氮素运转规律出发,研究冬小麦籽粒蛋白质遥感预测的可行性及在区域与年际间的扩展性,为高分辨率遥感卫星进行大面积蛋白质预测提供理论依据。【方法】利用2012-2013年4个冬小麦品种×4个氮肥梯度的试验数据和地面高光谱数据进行建模;基于小麦籽粒蛋白质形成的氮素运转机理,通过分析籽粒氮素累积量的两个主要来源及其之间的比例关系,重点抓住开花前的植株氮素累积量再运转这一主要来源,而灌浆期根际的氮素直接吸收则通过其与前者的比例关系来确定,通过相关农学参数模型的耦合,同时加入温度影响因子对籽粒氮素运转的影响,初步阐明了利用开花期小麦叶片氮含量可以预测籽粒蛋白质含量的应用机理;然后选择与叶片氮含量相关的植被指数,利用灰色关联分析-偏最小二乘算法（GRA-PLS）选择与叶片氮含量关联度较高的植被指数并进行小麦叶片氮含量的估算,通过与氮素运转模型的耦合构建了基于氮素运转原理的籽粒蛋白质含量遥感预测模型;最后利用2009-2010年的品种×播期×肥料试验和2012-2013年的其他品种氮肥处理试验进行验证。【结果】（1）通过GRA方法对叶片氮含量和植被指数间的关联度进行计算,选择关联度较大的前5个植被指数进行叶片氮含量建模,其植被指数分别为mND705、NDVIcanste、Readone、DCNI和NDCI;（2）通过PLS方法构建的叶片氮含量模型,建模结果的预测值与实测值的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）分别为0.859和0.257%,验证结果的R2和RMSE分别为0.726和0.063%,利用GRA-PLS方法估算叶片氮素含量具有较好的稳定性;（3）构建的蛋白质预测模型,建模结果和验证结果的预测值与实测值的R2和RMSE分别为0.713、1.30%和0.609、1.19%,预测模型具有较高的精度与可靠性。【结论】基于氮素运转规律构建的小麦籽粒蛋白质含量遥感预测模型,可以作为应用开花期遥感信息来预测籽粒蛋白质含量的机理性解释,初步实现了本研究区域和年际间的籽粒蛋白质含量预测,具有一定的应用前景。     

基于高光谱遥感与SAFY模型的冬小麦地上生物量估算

为了探索准确、高效地估算冬小麦地上生物量(Dry aerial mass,DAM)的方法,获取了2013—2014年和2014—2015年2个生长季的冬小麦试验数据,采用植被指数反演叶面积指数(LAI),以遥感反演LAI作为遥感与SAFY(Simple algorithm for yield estimates)模型之间的耦合变量,利用主成分分析的复合型混合演化(Shuffled complex evolution with PCA,SP-UCI)算法优化出苗日期(D0)、有效光能利用率(ELUE)和衰老温度(STT) 3个敏感参数,对冬小麦全生育期进行动态生长模拟。结果表明,2014—2015年和2013—2014年冬小麦全生育期模型模拟地上生物量R~2、RMSE和NRMSE分别为0. 887、1. 001 t/hm~2、19. 41%和0. 856、1. 033 t/hm~2、19. 86%。研究表明,耦合高光谱遥感与SAFY作物生长模型能够准确地模拟冬小麦长势的动态变化,对冬小麦地上生物量估算精度较高,可为遥感监测冬小麦长势提供参考。     

京东平原上的播绿人——记通州区林业局党委书记，局长兼区绿化办主任张春华

如今的北京通州变绿了,变美了。每当提起这巨大的变化,知情人都说:“是区林业局长,绿办主任张春华指挥有方,才有这么大的变化”因此,人们称他为“京东平原上的播绿人”。张春华奋战在林业一线,指挥林业工作已有十多年的历史,他一直致力于通州地区的林业发展事业,紧紧抓住农业种植结构调整和北京申办奥运的契机,不     

他用绿色妆点贫瘠——记北京市通州区林业站副站长王志

在新的历史条件下,作为一名共产党员,一个基层干部,应该怎样实践“三个代表”,如何身体力行“三个代表”?通州区林业站副站长王志用自己的实际行动作出了圆满回答。王志,这名在军营里打磨了18年的军人,1998年转业后到林业局工作。1999年6月,通州区委组织“百名青年干部挂职锻炼”,王志被组织部选派到远近闻名的贫困村——通州区西集镇     

基于多光谱卫星模拟波段反射率的冬小麦水分状况评估

为及时掌握作物水分利用状况、评估作物水分亏缺和提高作物水分利用效率，在2012—2016年期间进行了不同水分处理的冬小麦田间试验，获取了冬小麦主要生育期冠层光谱和叶片含水量等数据。利用冬小麦冠层光谱以及Quickbird、IKONOS、GF-2、GF-1、Landsat8、HJ-1A/B、GF-4和MODIS卫星传感器光谱响应函数模拟卫星多波段反射率，参照归一化植被指数(Normalized vegetation index, NDVI)、比值植被指数(Ratio vegetation index, RVI)和差值植被指数(Difference vegetation index, DVI)的形式，将各卫星波段反射率两两组合，系统分析构建的植被指数与叶片含水量的相关性，探讨不同空间分辨率(2.44、4、8、30、50、250m)波段组合及植被指数对作物水分状况和灌溉活动的响应能力。结果表明，NDVI、RVI和DVI 3种指数对作物水分敏感区域的分布类似；8个卫星的近红外波段与叶片含水量的相关系数为正，其余几个波段与叶片含水量的相关系数为负；NDVI(GF-1绿波段,GF-2绿波段)、RVI(GF-1绿波段,GF-2绿波段)和DVI(GF-2蓝波段,GF-4蓝波段)与叶片含水量相关性较好，决定系数R2分别为0.776、0.774和0.886，以DVI形式构建的植被指数对叶片含水量的估算效果最好。本研究可为区域作物水分状况评估以及作物灌溉活动监测提供技术和方法支持。     

防治棉铃虫药效试验报告

一、试验目的 通过试验选择几种可以替代高毒农药的最佳药剂，并针对几种不同药剂采用不同的施药浓度防治棉花棉铃虫的药效试验，明确几种药剂防治棉铃虫的最经济的用药量，为农药合理利用、提高防效、减少农药污染提供可靠的科学依据。     

基于赤池信息量准则的冬小麦叶面积指数估算

冬小麦叶面积指数(LAI)是重要的农学参数之一,对冬小麦长势分析、产量预测具有重要意义。使用2008/2009年在中国北京市通州区和顺义区获取的整个生育期冬小麦叶面积指数和对应的光谱数据,将相关系数(|r|)-赤池信息量准则(AIC)、灰色关联分析(GRA)-AIC、变量投影重要性(VIP)-AIC、VIP-预测残差平方和(PRESS)系数分别与偏最小二乘法(PLS)进行整合,提出利用AIC择优构建冬小麦LAI估算模型,并与传统PRESS方法构建的冬小麦LAI模型进行比较。结果表明:|r|-PLS-AIC、GRA-PLS-AIC、VIP-PLS-AIC、VIP-PLS-PRESS建模的R2分别为0.72、0.67、0.73和0.70,VIP-PLS-AIC比|r|-PLS-AIC、GRA-PLS-AIC和VIP-PLS-PRESS有更好的冬小麦LAI预测能力。考虑到冬小麦LAI的时域特性,将2009/2010年相关数据引入模型中,评价模型对不同年际的冬小麦估测能力。研究表明VIP-PLS-AIC(RMSE为0.81)较|r|-PLS-AIC(RMSE为0.87)、GRA-PLS-AIC(RMSE为0.96)和VIPPLS-PRESS(RMSE为0.83)有更高的精度。将AIC作为冬小麦LAI最优估测模型筛选条件不仅能获得同年LAI的最优估算模型,而且适用于不同年际的冬小麦LAI探测研究。     

基于Dualex氮平衡指数测量仪的作物叶绿素含量估算模型

作物叶绿素含量的实时、无损及快速的监测,对及时掌握作物的胁迫状况、营养水平及环境适应性,进而对农田管理进行科学指导具有重要的意义。该研究论证是否可以通过Dualex氮平衡指数测量仪构建通用的叶绿素含量估算模型,以期实现叶绿素含量的快速及无损监测和估算。结果表明：1）Dualex估测叶绿素质量分数（Chl-M）和单位面积的叶绿素质量（Chl-S）具有较好的精度（决定系数R2分别为0.77和0.88）,与SPAD叶绿素仪的估算模型（R2分别为0.66和0.79）相比,模型精度更高;2）Dualex估测Chl-S的精度明显高于Dualex对Chl-M的估测精度,Dualex与Chl-M的关系需要考虑叶片厚度的影响,而Dualex与Chl-S的线性关系更加一致;3）构建的Chl-S通用模型的R2,均方根误差和标准均方根误差分别为0.88,4.80 mg/dm2和8.33%,模型的精度较高,并且通用模型的数据范围为12.2～105.6 mg/dm2,较大的数据范围适用于冬小麦和玉米各关键生育期Chl-S的估算。该研究为Dualex实现冬小麦和玉米叶绿素含量监测和估算提供校准模型,为及时了解作物养分状况及作物营养诊断提供了参考。