基于主成分分析的叶面积指数尺度效应

为描述多空间尺度观测数据在表达同一区域农作物叶面积指数(LAI)分布特征时存在的差异,该文提出了一种基于主成分分析(PCA)的LAI尺度效应分析方法。该方法充分考虑了多尺度数据的相关性与差异性,从统计分析角度出发,采用PCA进行数据挖掘和信息重组,引入动态多元线性回归模式基于主成分信息(PCs)反演估算LAI,进而定量描述尺度效应。选取大麦和玉米为试验对象,先以地面最细空间尺度观测数据为基准,通过尺度上推构建一系列不同空间尺度数据;再依据上述尺度效应分析方法进行有效信息提取和LAI估算,并纳入有效主成分个数(NEPCs)、决定系数(R2)和平均相对精度(MRA)等参数定量描述尺度效应。理论分析和数值实践证实了该方法在农作物LAI尺度效应定量分析中的可行性和有效性。     

X射线无损检测技术在农产品品质评价中的应用

近年来,无损检测技术在农业中得到了广泛的应用.X射线检测作为无损检测的重要技术手段,在农产品品质检测与评价中发挥了重要的作用.为此,综述了国内外在X射线检测技术应用于农产品品质检测方面的研究进展;阐明了X射线检测技术测定的基本原理;介绍了其在果品水分测定、农产品内部病虫害检测、外观品质检测以及异物检测等方面的典型应用实例;并展望了X射线检测技术在农产品检测中的应用前景.     

冬小麦抽穗期长势遥感监测的初步研究

小麦抽穗期是其生长的关键阶段,田间群体较大、郁蔽,抵抗力弱,常遇高温高湿天气,也是病虫害多发时期.因此,及时监测小麦抽穗期的苗情长势,是制定和采取科学管理措施的必要前提.有学者曾使用NOAAAVHRR、EOSMODIS数据进行小麦长势监测研究[1~3],由于这些影像的空间分辨率较低,常常造成"同物异谱"或"异物同谱"现象,使得监测精度降低.本研究利用分辨率较高的TM影像数据并结合实地GPS定位调查,试图通过分析TM影像植被指数与小麦抽穗期叶面积指数、生物量以及植株氮素含量的关系,建立上述群体质量指标监测模型,为小麦抽穗阶段的农田精确管理提供信息支持.     

运用光谱技术改进Beer-Lambert定律的定量化及其应用研究

 运用简便、快捷的无损测试提供的归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）方法，对Beer-Lambert定律进行定量化改进，构建了以NDVI为自变量的LAI预测模型，并采用不同年份、不同株型的玉米数据对其改进结果进行检验。结果表明，当生长55 d时，叶向值（LOV）显著不同的3种株型的NDVI、LAI和消光系数K的差异均最大；披散型（LOV≤30°）NDVI饱和点的出现较中间型和紧凑型为早；利用NDVI改进Beer-Lambert定律的定量预测模型能够敏感反映植株冠层结构参数的动态变化，且最适用于紧凑型品种。随着玉米育种目标更偏向培育偏紧凑型品种，其改进结果在育种栽培实际中更有利用价值。     

都市型现代农业建设对区域生态服务价值变化的影响分析

针对都市型现代农业建设的各个阶段,以多时相TM影像为数据源,以地块为基本单元提取土地利用/覆盖变化信息,选取植被覆盖度作为生态系统质量状况的表征系数,建立基于质量状态分析的生态服务价值定量评估模型,通过生态价值变化分析来表达土地利用变化所造成的生态环境质量改善程度。结果表明:通过都市型现代农业建设,对各个地块的土地利用方式进行合理规划和有效建设,土地利用类型趋于多样化,生态服务功能增强,建设后期的生态服务价值相对于建设之前明显提高,林地、草地和水域面积的增加是该区生态服务功能增强的最主要原因。作为都市现代农业建设示范区,要严格控制耕地面积的减少,合理转化未利用土地,这样才能实现生态环境改善和农业生产双丰收。     

田间小麦叶面积空间分布数学模型的建立与应用

 对不同类型冬小麦品种叶形空间分布参数进行了定量描述,建立了叶片形状、叶面积指数随生长期的变化、叶面积随高度的分布及叶倾角分布(LAD)等叶形空间分布的模型及计算系统,提出了叶片形状因子和长势模型,单叶空间最高点、高度层间隔内累积水平投影叶面积及各组分的空间取向与叶倾角分布解析模型系统及其主要设计算法。上述模型为具有普适意义的冬小麦冠层结构机理模型,其计算系统可以精确计算任意高度层次的投影叶面积分布特性,是评价作物株形结构优劣、判断群体结构合理与否的有力工具,对解析和利用多角度遥感数据监测作物长势等也有重要参     

冬小麦条锈病生理变化及其遥感机理

对不同处理条件下的冬小麦条锈病进行 (病情指数 ) (DI)调查 ,并进行同步的光谱测定及田间取样 ,在室内测试了对病情指数有重要影响的几个参数因子 ,叶绿素含量及上叶含水量 ,并且将其与光谱反射率进行统计分析。研究结果表明 ,这些参数因子与反射率数据在 5 5 0～ 70 0和 70 0～ 1160nm范围内与DI有着相似的高相关性 ,说明条锈病害的DI变化可以通过叶绿素含量、上叶含水量参数直接的变化在光谱上得到响应 ,从而证明遥感监测DI是可行的 ,同时解释了遥感监测机理。选出与叶绿素含量、上叶含水量相关性最强的波段与DI作多元回归 ,建立的模型能很好地反演冬小麦条锈病的病情指数 ,正确率达到 75 %以上     

不同粒重型小麦的源性状研究

以不同粒(重)型冬小麦品种为材料,对若干源性状与粒重关系的研究结果表明:不问基因型间单穗叶面积、叶干重、鞘茎干重、颖芒干重及穗轴干重差异显著,其差异与千粒重顺序一致,与穗粒重不尽一致。不同基因型间单粒重差异在籽粒发育前、中期即已明显,而穗粒重差异直到后期才表现出来,单粒重与穗粒数之间存在着较强的调节(或补偿)作用,并受到基因型的支配。不同粒重型间经济系数的高低,与单粒重大小相反,而与鞘茎干重下降率高低顺序相同。     

基于Fraunhofer线的小麦条锈病荧光遥感探测

【目的】遥感监测小麦条锈病比传统调查方法更省时、省力并能实现大范围实时监测。【方法】田间人工诱发产生不同发病等级的小麦条锈病群体，采用ASD光谱仪的Radiance方式对其冠层光谱进行了测定。通过比较目标和参考板太阳光谱中两个氧吸收波段的Fraunhofer线深，计算植株发射的叶绿素荧光。【结果】760 nm处叶绿素荧光与病情指数高度负相关，688 nm处叶绿素荧光与病情指数高度正相关。并且随着病情指数的升高，作为反映植物胁迫状态的荧光比值指标F688/F760亦随之增大。另外对单叶相关光合指标测试结果表明，随着病叶严重度水平的升高，SPAD、荧光参数Fv/Fm和Yield以及净光合速率均有不同程度的下降。【结论】利用Fraunhofer线原理提取的日光诱导荧光信息可以反映田间小麦条锈病的发病状况，为病害的遥感监测提供了又一途径。     

土壤水分对小麦叶片含量水量及生理功能的影响

考察了不同灌溉量条件下，冬小麦不同生育时期土壤水分对植株叶片水分状况及生理功能的影响。结果表明，从返青至封行前的春生5叶期期间，土壤含水量与植株叶片含水量之间呈负相关关系，其中20－40cm深度土壤含水量与叶片含水量达到极显著水平；从挑旗至蜡热期，土壤含水量与植株叶片含水量之间呈正相关关系，其中0－20cm深度土壤含水量与叶片含水量达到极显著水平。叶温以适中含水量条件下表现较低，当处于极端少水条件下叶温显著增高，在偏多水条件下叶温也呈增高趋势。在孕穗期，供水不足使PSⅡ的原初光能转化效率Fv/Fm明显降低，而水量偏多未产生显著影响，在灌浆盛期，供水不足和水量偏多均使Fv/Fm显著下降，叶片含水量由75％下降到70％左右是叶片光合生理活性的一个重要转折点，应作为判断叶片水分亏缺阈值的重要参考。