基于MODIS的南方草地NPP遥感估算与应用

草地NPP遥感模型的构建是实现大面积草地NPP估算的有效途径之一。以MODIS-NDVI数据为基础,以南方草山草坡为研究对象,结合野外实测数据,分析了草地NPP与NDVI之间的关系,同时构建了以NDVI为自变量以及水热条件为调节因子的南方草地NPP遥感估算模型,并通过不同年份独立的实测数据对模型进行了验证。结果表明,南方草地NPP与NDVI之间存在5种相关类型,均达到了极显著水平。NPP的模拟值和实测值之间具有很好的相关性和一致性,5种草地类型R²分别为0.902 2,0.826 6,0.871 2,0.887 7和0.875 5,均达到了极显著水平,均方根误差(RMSE)和相对均方根差(RRMSE)均较小。表明模型的模拟结果比较可靠,为南方草地NPP估算及草地资源管理提供了一种有效的方法。     

农业信息技术人才培养模式的研究与实践

分析了农业信息技术人才培养面临的主要问题与关键环节,针对性地提出了＂厚基础、强实践＂型农业信息技术人才培养模式,并阐述了该模式的指导思想、目标任务、核心内容、重点举措及其实施成效等。     

基于无人机图像的小麦主要生育时期LAI估算

LAI是表征作物生长状况的重要指标之一。为了快速无损监测小麦LAI，设置了3个密度和4个氮肥水平以形成不同的小麦生长群体，利用无人机搭载的RGB相机获取田间图像，并同步取样测定LAI。在小麦越冬期、返青期、拔节期、开花期和灌浆期选取R、G、B构建的9种颜色特征指数，与实测的LAI进行相关性分析。结果表明，在小麦生长前期（越冬期、返青期），颜色指数与LAI的相关性均较弱，而到了生育后期（拔节期、开花期、灌浆期），所有颜色指数与LAI的相关性均达到了极显著水平。选出常用的指数、线性、对数、多项式和幂函数等模型中R2最大的作为最终的估算模型，用以估算拔节期、开花期、灌浆期这三个时期的小麦LAI。通过实测的LAI对估算模型的验证，模型可靠且准确率较高。上述结果为作物田间LAI快速测量提供了新的手段。     

利用数字图像颜色特征指数识别小麦赤霉病

小麦赤霉病是对小麦生长过程有较大影响的病害。为了实现小麦赤霉病的快速识别,本研究利用数码相机获取小麦生长过程中赤霉病发病前期和发病中期的RGB图像,并对RGB图像的三基色分别进行归一化,然后计算得到与赤霉病相关性最好的颜色特征指数(共计12个)。通过对小麦赤霉病前期和中期各20张发病麦穗颜色特征指数值与健康麦穗比较分析。结果表明,12个颜色特征指数值在不同麦穗类型之间均有差异,其中ExG、ExGR、GLI和MGRVI等4个颜色特征值差异显著,可用于受到赤霉病感染的麦穗提取。利用人工标记的发病麦穗对颜色特征指数识别提取发病麦穗进行验证,在小麦赤霉病发病前期的平均检测率为90.5%,在小麦赤霉病发病中期的平均检测率为88.4%,上述结果表明基于颜色特征指数识别小麦赤霉病发病麦穗是可行的。     

基于无人机高光谱数据的小麦生物量估测

高光谱因其通道多、数据量大、信息丰富等特点，在小麦农学参数估测方面被广泛应用。对小麦生物量和植被指数进行相关性分析，结果表明17种植被指数中在拔节期、孕穗期和全生育期与生物量达到显著相关水平的植被指数各有16种；拔节期DVI和RDVI指数相关性最高，r均为0.784;孕穗期GNDVI指数相关性最高，r为0.766;全生育期WI指数相关性最高，r为-0.799;与开花期生物量达到显著相关的植被指数有8种，WBI指数相关性最高，r为-0.642。分别利用各时期与生物量达到显著相关的植被指数构建生物量PLSR估测模型，模型的验证R²和建模R²均是全生育期最高，分别为0.85和0.93,其次是孕穗期、拔节期、开花期。建模RMSE最低的是孕穗期，为461.74 kg/hm²,验证RMSE最低的是拔节期为354.92 kg/hm²。建模和验证R²提升最大的是全生育期，提升了0.11;RMSE下降最多的同样是全生育期，下降了298.93 kg/hm²。总体来看，利用全生...     

不同土壤表面结构对小麦生长发育及产量的影响

为明确不同土壤表面结构对小麦生长发育的影响,通过人工筛土配置8个等级（Ⅰ~Ⅷ）土壤表面结构,分析土壤表面结构对小麦生长发育及产量的影响。结果表明,在等级Ⅰ~Ⅲ的土壤表面结构下,密播时产量分别为6718.54、7375.04和8109.96kg/hm²,疏播时产量分别为5997.34、6822.02和7789.55kg/hm²,均匀播种时产量分别为7267.31、7933.88和8570.04kg/hm²,说明过密或过疏播种均不利于小麦产量的形成,均匀播种有利于小麦高产高效群体的构建,产量最高。在等级Ⅳ~Ⅷ的土壤表面结构下,密播有利于小麦高产,疏播条件下小麦产量最低。根系活力、总茎蘖数、叶面积指数、相对叶绿素含量（SPAD）和氮素积累量等指标在等级Ⅲ和Ⅳ的土壤表面结构下表现较好。根系总长度、株高和单株干物质重等指标在等级Ⅲ~Ⅳ的土壤表面结构下表现较好。与其他等级耕地表面结构相比,根活力、根系形态、群体质量指标和产量等数据表明等级Ⅲ~Ⅳ的耕地表面结构有利于小麦生长发育,同时为构建高产高效群体奠定基础。