土壤剖面硝态氮含量的快速测试方法

为缩短分析时间提高时效，建立了田间条件下土壤剖面硝态氮含量测定的方法，主要包括1：1土水质量比快速浸提土壤硝态氮，Merck反射仪进行浸提液硝态氮快速定量及酒精灼烧法快速测定土壤水分，根据土壤容重换算土壤硝态氮含量。将该方法与实验室常规的0．01mol／LCaCl2溶液1：10土水质量比浸提、连续流动分析法比较．结果表明，田间快速法与实验室常规法测定的土壤硝态氮含量具有极显著的相关性，2种方法测定表土层(0～30cm)和底土层(30～90cm)土壤硝态氮质量分数(mg／kgN)的相关系数分别为0．96和0．92，按不同层次土壤容重换算表土层和底土层土壤硝态氮含量(kg／hm^2N)的相关系数为0．93和0．92。     

农作物LAI和生物量的高光谱法测定

通过田间小区试验,测定了水稻、玉米、棉花3种共6个品种作物冠层不同生育期的高光谱反射率及对应叶面积指数和地上生物量,分析了其高光谱变量和红边参数与叶面积指数、地上生物量及叶重量的相关性。结果表明:13种作物冠层高光谱反射率与其生育期有关,其反射率最大值的比较结果是棉花>玉米>水稻。23种作物的叶面积指数、叶鲜重、叶干重与其冠层光谱变量ρ990/ρ550,ρ800/ρ550,ρ750/ρ550,ρ800/ρ680及冠层红边参数λr,Dλr之间均极显著相关,但地上鲜生物量和地上干生物量与上述光谱变量和红边参数之间相关性较差,说明可通过高光谱遥感方法估测水稻、玉米、棉花的叶面积指数、地上鲜生物量、叶鲜重和叶干重。     

草坪近地面光谱特征研究进展

论述了草坪光谱反射特征的研究近况。国内外利用光谱分析技术在草坪领域开展了较为深入的研究,发现了高羊茅、多年生黑麦草、草地早熟禾的部分品种之间存在明显的＂同色异谱＂现象;筛选出与草坪外观质量指标显著相关的敏感波段和植被指数,建立了草坪色泽、密度、盖度及冠层叶绿素水平的光谱反演模型;氮肥水平能够明显改变草坪在可见光和近红外...     

近红外光谱技术在牧草育种研究中的应用前景

近红外光谱技术(NIRS)是一种快速、高效、无损的现代检测技术,已经在许多领域广泛应用.简要介绍了NIRS的基本原理、特点以及应用于牧草育种研究的意义,阐述了NIRS在牧草营养品质改良、次生代谢产物分析、病虫害抗性分析、抗逆能力评价等牧草育种方面的应用现状和前景.     

应用反射光谱法对土壤粘土矿物的鉴定的初步研究

The characteristics of the reflectance spectra of clay minerals and their influences on the reflectance spectra of soils are dealt with in the paper.The results showed that dominant clay minerals in soils could be distinguished in light of the spectral -form parameters of the reflectance spectra of soils,thus making it possible to develop a quick method to determine clay minerals by means of reflectance spectra of soils in the lab.and providing a theoretic basis for remote sensing of clay minerals in soils with a high resolution imaging spectrometer.     

玉米苗期冠层多光谱反射率反演与叶绿素含量诊断

为了探索玉米苗期叶片叶绿素含量指标的快速、非破坏性估测方法,该文运用多光谱图像技术对大田玉米苗期叶绿素含量指标进行快速无损的诊断研究。大田试验中,采用2-CCD多光谱图像采集系统获取大田玉米苗期的冠层多光谱图像,并同步采集漫反射灰度板的多光谱图像。为消除光照对图像采集质量的影响,准确将不同光照条件下的玉米冠层图像数据转换为其叶面反射率数据,标定试验中采用一块4个不同灰度级的满足朗伯面条件漫反射灰度板,建立了叶片光谱反射率同图像灰度值之间的线性反演公式,并与大田试验中漫反射灰度板的多光谱图像建立了玉米冠层图像灰度值的校正公式。对玉米苗期冠层多光谱图像进行处理,提取出玉米冠层B、G、R、NIR(中心波长分别为470,550,620,800 nm)4个波段归一化平均灰度值。通过灰度值的校正公式得到校正后的归一化平均灰度值,由线性公式反演出R、G、B、NIR 4个波段的平均反射率值,并计算4种常见光谱植被指数(RNDVI、RNDGI、RRVI和RDVI),采用最小二乘-支持向量回归(LS-SVR)建立植被指数同叶绿素含量指标的拟合模型。结果表明:植被指数RNDVI、RRVI和RDVI和玉米冠层叶绿素含量指标拟合验证集决定系数R2为0.56,达到了较为理想的拟合结果。证明通过漫反射灰度板对玉米冠层多光谱图像建立反射率反演校正模型的方法是可行的,这一方法为快速无损检测玉米苗期叶绿素含量指标提供了支持。     

近红外技术快速测定肉鸡粪便主要肥料成分含量的研究

该文探讨了利用近红外光谱分析技术(NIRS)快速测定肉鸡粪便主要肥料成分含量的可行性。在饲养试验过程中采集了肉鸡粪便样品183个，利用常规实验室分析方法测定了其中的总氮(TN)、总磷(TP)、总钾(TK)、铵态氮(AN)、有效磷(EP)含量，利用近红外光谱仪取得了样品在1421.5～2572.2 nm波段的光谱，并使用偏最小二乘法(PLS)结合交互验证(CV)和留一检验法(LOO)建立了肉鸡粪便肥料成分的近红外光谱定标模型，同时利用该模型对20个样品的总氮、总磷、总钾、铵态氮、有效磷的含量进行预测，得出的5种主要肥料成分的预测值和真实值(实验室经典化学分析方法测定值)之间具有显著的相关性，其相关系数分别为0.9574，0.9590，0.9870，0.9572和0.9650。预测标准差分别为0.0014，0.0012，0.0012，2.3041×10^-4和0.3814。结果表明，利用近红外光谱法对肉鸡粪便风干样品的主要肥料成分进行快速测定是可行的。     

基于多光谱与高光谱遥感数据的冬小麦叶面积指数反演比较

近年来,高光谱遥感数据广泛应用于农作物叶面积指数(LAI)反演。与常用的多光谱遥感数据相比,高光谱数据能否提高农作物LAI反演的精度和稳定性还存在争议。针对这一问题,该研究利用实测冬小麦冠层高光谱反射率数据,构造了不同光谱分辨率和波段组合的5种光谱数据。基于ACRM(a two-layer canopy reflectance model)模型、2套参数化方案及上述5种光谱数据,对冬小麦LAI进行反演,分析光谱分辨率、高光谱数据波段选择、模型参数不确定性3方面因素对LAI反演精度与稳定性的影响。研究结果表明:当波段选择适宜、模型参数不确定性较小且光谱数据分辨率较高时,LAI反演精度与稳定性更高,提高光谱分辨率对LAI反演精度的改进作用随光谱分辨率的升高而降低;反之,当高光谱数据波段选择不当或者模型参数不确定性较大时,提高光谱数据的分辨率并未提高LAI反演精度。该研究解释了"高光谱遥感数据能否提高植被参数反演精度"问题,为进一步发挥高光谱数据在农作物LAI反演中的潜力提供了科学参考。     

油菜红边特征及其叶面积指数的高光谱估算模型

在2003～2004年油菜生长季，选用6个油菜品种，设置3个氮素水平的小区试验。在不同发育期同步测定油菜冠层的光谱反射率及对应叶片的叶面积指数。利用油菜冠层的光谱反射率数据提取红边参数，分析其变化规律，油菜叶面积指数与红边参数的相关性，估算结果表明：油菜冠层红边一阶导数光谱具有“双峰” 现象，红边位置λ_red位于690～720 nm之间，在油菜生长旺盛期间出现“红边平台”，前期有“红移”，后期有“蓝移”现象；叶面积指数与冠层光谱红边参数λ_red、Dλ_red、S_red之间在开花前存在显著相关，但开花后相关性不显著；利用开花前的红边参数可以估算油菜的叶面积指数，开花后的红边参数不能用于估算油菜的叶面积指数；最后建立了不同时期和开花前油菜叶面积指数的估算模型。     

基于光谱理论的作物营养诊断研究进展

随着光谱技术的发展及其自身的优点,应用光谱技术在作物营养诊断和养分估测方面的研究也越来越多。本文概要地介绍了植物光谱诊断的原理和生理基础,总结了高光谱数据的提取和处理方法;着重评述了光谱技术在作物氮、磷、钾和其它营养元素的营养诊断和养分含量估测的国内外研究状况和进展。文章指出,氮素营养的光谱诊断研究较多,提取出一些敏感波段,建立了光谱指数,并初步得到验证;磷钾营养的光谱诊断研究相对较少,并且结论也不统一;其它营养元素的光谱诊断只是略有涉及,需要进一步研究。本文还就当前作物营养光谱诊断研究的重点以及光谱数据采集和建立养分预测模型中存在的问题进行了分析讨论,并提出了今后的研究方向和应用前景。