基于卫星遥感的冬小麦拔节期长势监测

为给小麦调优栽培提供信息支持,利用卫星影像信息结合地面试验数据,通过分析小麦拔节期叶面积指数、生物量以及植株氮素含量三个群体质量指标与植被指数之间的关系,建立了基于归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)的小麦群体质量指标监测模型.结果表明,NDVI与叶面积指数和植株氮素含量呈现显著的正相关关系(R2分别为0.8483和0.8238),与地上部生物量间的相关性未达显著水平(R2=0.7746).RVI与叶面积指数和植株氮素含量呈线性正相关(R2=0.7651和R2=0.78),而与地上部生物量呈显著线性正相关(R2=0.8277).利用不同的试验数据对所建模型进行了检验,监测值与实测值较为吻合,根均方差(RMSE)分别为0.19、106.13 kg·ha-1和0.136%,显示模型具有较好的监测性和通用性.因此,在拔节期可以利用NDVI对叶面积指数和植株氮素含量进行监测,对地上部生物量的监测则以利用RVI数据较好.     

精品娃娃菜 致富“金钥匙”

正种白菜也挣钱?也能致富?黑龙江省牡丹江市在穆棱重点国有林管理局磨刀石经营所蔬菜种植基地,大白菜就摇身变成了致富"金钥匙"。走进磨刀石经营所蔬菜种植基地,远远地,就看到道路旁停着一辆辆大货车和七八个人一组忙得满头大汗。大家有的扛菜,有的递菜装车,顶着炎炎烈日,却仍然干劲十足,笑容满面……"白菜也不是什么值钱的玩意儿,又种了这么多,加上人工和运输等费用,别怪我说话不好听,你们能挣回本钱吗?"附近村种粮食的农民站在地头,     

基于多时相和多角度光谱信息的作物株型遥感识别初探

作物群体具有一定的冠层几何结构(株型),对于不同株型的品种,在相同的叶面积指数时冠层反射光谱往往不同,使得利用冠层反射光谱来反演叶面积指数等生物物理和生物化学参数时存在不同株型产生的误差,该文定量研究了不同叶面积指数条件下,作物株型对冠层反射光谱的影响,并提出运用波长800 nm处起身期的冠层反射光谱与该波长处拔节期和起身期冠层反射光谱的比值,可以初步实现高密度披散型品种、低密度披散型品种、高密度中间型品种、低密度中间型品种、高密度直立型品种和低密度直立型品种的遥感识别,结合一定条件下选取的15°、30°和45°观测天顶角下,与可见光和近红外波段(波长)处的二向反射冠层反射光谱数值大小进行结合,可以初步实现作物株型的遥感识别。     

不同株型小麦的双向反射分布函数特征研究

为了获得高精度的农作物生理生化参数的遥感反演结果和冠层结构信息提取,由多年地面观测的多角度数据结合半经验的二向性反射分布函数(bidirectional reflectance distribution function,BRDF)核驱动模型,利用红光(680 nm)和近红外波段(860 nm)的6个BRDF形状指示因子,分析了紧凑型小麦J411和披散型小麦Z9507的BRDF特征。研究表明:主平面上2种株型小麦的方向性反射率表现不同,拔节期披散型小麦的二向NDVI(normalized difference vegetation index)大于紧凑型小麦;红光波段紧凑型小麦J411的几何光学核系数大于披散型小麦Z9507,紧凑型小麦几何光学效应更强;近红外波段披散型小麦体散射核系数大于紧凑型小麦,披散型小麦体散射效应更强。由此表明多角度观测数据更适于分析小麦冠层结构信息。该研究为多角度遥感在精准农业领域的应用提供参考。     

基于神经网络的冬小麦蛋白质含量关键生态影响因子分析

温度、降雨、光照和土壤等生态因子影响冬小麦籽粒蛋白质含量,确定这些因子是否有重要影响及影响程度对于小麦种植区划具有重要意义。该文利用北京地区具有代表性的小麦种植点的气象数据和土壤养分数据,通过神经网络方法来评估温度、降雨、光照和土壤等因子对蛋白质含量影响的相对重要程度。研究表明,影响北京地区蛋白质含量的主要因素依次有：6月6日至6月10日的光照时间、气温大于32℃的天数、土壤碱解氮含量、5月上旬至6月上旬的平均气温、5月26日至5月30日的平均气温、5月下旬至6月上旬≥0℃的积温、6月1日至6月5日的平均气温、5月下旬至6月上旬的温差、5月下旬至6月上旬的降雨量和土壤有机质含量;并针对部分关键因子利用神经网络模型制作了响应曲线以反映蛋白质含量随生态因子的变化趋势。     

ASTER卫星遥感影像在冬小麦品质监测方面的初步应用

该文利用ASTER遥感数据在冬小麦品质监测方面进行了初步的应用。根据2004年搭载ASTER传感器的Terra卫星的过境周期，对北京郊区21个冬小麦试验点进行田间取样试验，通过分析试验点冬小麦叶片生化组分(叶绿素a)与氮素间的关系、冬小麦叶片氮素含量与籽粒品质(蛋白质含量)间的关系、以及冬小麦ASTER影像冠层光谱信息与叶片生化组分和籽粒品质之间的关系，发现：冬小麦灌浆期小麦叶片叶绿素含量与同期ASTER影像的光谱信息－NDVI之间有良好的相关性，而冬小麦籽粒蛋白质含量也与ASTER影像波段2之间有很好的相关性；利用ASTER遥感影像对冬小麦灌浆期叶绿素以及籽粒蛋白质含量进行建模并反演，能够在较大的范围里了解冬小麦的品质信息，并能够在一定程度上对作物的籽粒蛋白质含量等品质进行预测；研究还表明，利用遥感技术来进行小麦籽粒蛋白质等主要品质指标的预测是可行的。研究成果为利用遥感技术监测冬小麦长势和籽粒品质提供了理论依据，开辟了遥感应用的新途径。     

冬小麦氮平衡指数与籽粒蛋白质含量空间结构及关系

氮素的吸收对其最终籽粒蛋白质含量具有重要的影响。该研究以冬小麦为研究对象,运用地质统计学方法研究分析了冬小麦胁迫荧光参数氮平衡指数(nitrogen balance index,NBI)与籽粒蛋白质的空间结构并且建立了半方差函数。采用指示值等值线法分析了4个生育阶段的综合氮平衡指数(NBI)与籽粒蛋白质含量的关系。研究结果表明:氮平衡指数(NBI)与籽粒蛋白质含量数据符合正态分布;具有明显的区域化变量特征和较好的空间结构;冬小麦各生育期胁迫荧光参数氮平衡指数(NBI)与籽粒蛋白质含量的相关系数均表现较好,在灌浆中后期达到最大值(r=0.828);适宜氮平衡指数维持较长时间有利于较高籽粒蛋白质含量的形成,且综合氮平衡指数与籽粒蛋白质含量表现出相同的空间分布。该研究确定的冬小麦氮平衡指数(NBI)与籽粒蛋白质含量的空间结构和关系为作物大田氮肥管理、籽粒蛋白质预测等提供参考。     

冬小麦-夏玉米轮作区土壤养分时空变化特征

【目的】研究冬小麦-夏玉米轮作区土壤养分的时间和空间变化规律以及多年轮作对土壤养分的影响。【方法】以国家精准农业示范研究基地为例,利用GIS技术和地统计学方法,结合《北京土壤养分分等定级标准》,分析冬小麦-夏玉米轮作区土壤养分时空变异特征。【结果】从2000—2007年,研究区严重缺乏磷、钾养分,且含量等级呈下降趋势;土壤全氮含量虽在部分区域偏高,但盈亏等级也呈下降趋势;有机质含量略微增加,处于平衡状态。不同年度的各土壤养分的变异系数范围为11.00%—51.71%,属于中等程度的变异。随着时间的推移,有效磷、有机质、全氮和碱解氮空间分布稳定。速效钾在2001年空间分布规律与2000年和2007年不同,但2000年和2007年空间分布一致,说明土壤速效钾空间分布也具有一定的稳定性。【结论】整体上来说,研究区南部和东北部土壤养分含量偏高,中部含量偏低。当田块土壤物理特性有大的变动时,土壤养分的空间结构特征会受到一定影响;但当长时间田块耕作管理相对一致时,结构性因素（尤其土壤特性、气候）起主要作用。     

冬小麦生育期内土壤氮素的时空变异

【目的】研究冬小麦生育期内土壤溶液中硝态氮及铵态氮的时空变化特征及变量追肥对其含量变化的影响,以期为田间作物的栽培与管理提供参考依据。【方法】以国家精准农业研究示范基地2013-2014年小麦试验为例,采用常规统计分析与地统计分析两种方法分别探索土壤溶液中硝态氮与铵态氮在时间序列上的变化特征及空间结构特征,并采用普通克里金插值法获取硝态氮与铵态氮空间分布图,最终比较分析了冬小麦生育期内硝态氮与铵态氮的空间变化规律。【结果】通过常规统计分析发现冬小麦起身期至收获期内,土壤溶液中铵态氮含量受追肥影响不明显,整体呈降低趋势,而硝态氮含量受追肥影响,呈先降低后升高又降低的趋势;在起身、拔节、开花与灌浆期,不同追肥处理间铵态氮的变化没有显著差异,在收获期,D、S处理与其他不同处理间有显著或极显著差异;硝态氮的变化在起身与开花期,不同处理间没有显著差异,在拔节期,BH处理与其他各处理间均有极显著差异;在灌浆期,CK处理与T处理、D处理、S处理间均有极显著差异;在收获期,D处理与其他各处理间有显著或极显著差异。通过地统计分析发现起身、拔节、收获期的铵态氮空间分布均一度较高,连续性强,空间自相关性好,而开花、灌浆期其空间分布差异较大,受随机因素影响严重;拔节、灌浆、收获期的硝态氮空间分布连续性强,均一度高,空间自相关性好,而起身、开花期其空间分布差异较大,空间自相关性较弱。分析对比硝态氮与铵态氮的空间插值图发现硝态氮在起身与拔节期,试验区北部含量低于南部,到开花与灌浆期整个试验区硝态氮含量普遍较高,到收获期变为北部含量高于南部;铵态氮在起身期,试验区北部含量低于南部且由北往南含量逐渐升高呈条带状分布,到开花与灌浆期其空间分布差异较大,到收获期北部含量明显高于南部。【结论】变量追肥对于铵态氮的变化趋势没有影响,提高了硝态氮含量且主要发生在开花期,同一生育期内不同处理之间对于它们含量的变化是有差异的。     

不同播期条件下大豆开花期性状的全基因组关联分析

开花期是决定大豆生态适应性和产量的重要性状,研究大豆开花期的遗传规律,解析大豆开花调控的分子基础,对大豆品种适应性改良具有重要意义。本研究选用来自北方、黄淮海和南方三大生态区的87份中国品种及31份美国大豆品种,在北京进行春、夏季分期播种,获得10个播期环境下的开花期数据,并利用Illumina BARCSoySNP6K iSelectBeadChip芯片对大豆品种进行SNP分型。通过群体结构分析、聚类分析和PCA分析,将供试大豆品种分为两个亚群。利用TASSEL软件PCA+K模型,结合5 126个SNP标记,对开花期进行全基因关联分析,得到18个显著关联位点,其中14个位点在2个以上的环境中稳定表达,4个位点只在单一环境中被检测到,表明其受光温环境影响较大。通过对显著关联位点进行预测,共发现31个候选基因,其中有2个（Glyma10g36600和Glyma19g37890）已在此前的研究中被证明与大豆开花有关,而Glyma03g33470、Glyma11g15650、Glyma05g01510和Glyma19g07162与拟南芥中相关的开花调控基因同源,推测这4个基因在大豆中也参与开花调控。11个尚未见报道的新位点分别位于3、4、5、9、10、14、16和17号染色体上,可能存在控制大豆开花期的新基因。