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FACE水稻氮素动态的模拟研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了明确开放式空气CO2浓度增高(FACE)对水稻氮素动态的影响,借助目前我国惟一的FACE技术平台,以武香粳14为供试品种,设置不同施N量处理,研究了大气CO2浓度比对照高200μmol.mL-1的FACE处理对水稻N素吸收利用动态的影响。结果表明,FACE处理使水稻各生育期N素累积量增加,而使含N率下降;增施N肥使FACE及CK条件下的N素累积量均有不同程度的增加。在此基础上建立了相应的模拟模型,模型以时间为驱动因子,描述了水稻N素累积量及含N率随移栽天数的动态变化过程,对CO2浓度增加及常规条件下水稻N素的动态变化均有很好的拟合性。通过不同年份试验数据对模型的检验,结果表明模型的预测性能好,具有很好的适用性。 相似文献
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水稻拔节期株型特征及其与产量关系的研究 总被引:16,自引:2,他引:16
以杂交中籼稻汕优63和中粳稻武运粳8号为材料,采用不同的栽插密度、肥料运筹等措施,塑造不同产量的群体,研究水稻拔节期株型特征及其与产量的关系。结果表明:高产群体拔节期叶片的长度适宜,叶鞘载叶量小。汕优63叶角较小,叶片松散度宜小,顶部3叶松散度之和7.7度左右;武运粳8号叶片松散度宜大,顶部3叶松散度之和6.0度左右。群体距顶层35cm左右的透光率达40%-45%,顶部3叶的叶绿素含量适中,光合速率高。 相似文献
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为了快速、有效地监测小麦赤霉病的发生情况,利用数码相机对人工接种赤霉病菌的小麦田进行RGB图像获取,在图像预处理基础上,利用深度学习网络U-net来对人工标记好的发病麦穗图像进行训练。通过深度学习数据集的构建与测试,建立了基于RGB图像和改进U-net网络模型的小麦赤霉病识别与监测模型,并对模型识别结果进行了验证。结果表明,U-net可以很好地提取图像波段信息,但对于比较复杂的麦穗图像,在使用Keras方法进行图像语义分割时,需要对U-net网络结构进行改进,即在下采样部分加入Dropout层。与人工标记结果相比,模型识别结果的一致性较好,具有较高的监测精度。该模型平均精度为0.969 4,损失函数值为0.075 9,平均交并比MIoU为0.799。上述结果说明改进的U-net模型可以很好地识别和监测小麦图像中的发病麦穗,并在发病麦穗的分割上具有很好的效果 相似文献
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不同浓度镉胁迫下水稻冠层光谱特征及其预测评价 总被引:2,自引:1,他引:1
以南粳44和两优培九两个水稻品种为材料,通过盆栽试验,研究了不同浓度镉胁迫下水稻冠层光谱特征及植株各器官镉含量间的定量关系。结果表明,两水稻品种整株、茎、叶和穗各器官镉含量均随着镉胁迫处理浓度的增加而加大,且茎中含量最高;不同浓度镉污染胁迫下的水稻冠层反射光谱曲线在可见光红光波段也存在差异,随着镉处理浓度增大,光谱曲线反射值降低,去除包络线后归一化深度加大,红边位置在两个品种中有不同程度的红移。通过构建植被指数NDV(Ix)与水稻器官中镉含量的多种关系模型,比较了模型预测的显著性,分别构建了适用于两个水稻品种各器官的镉胁迫遥感监测的预测模型,南粳44分别为y整株=86.207x2-56.633x+9.7361,y茎=157.65x2-101.89x+17.317,y叶=21.619x2-14.192x+2.5283以及y穗=4.7011x2-1.4549x+0.1628;两优培九分别为y整株=41.495x2-29.34x+5.1829,y茎=53.364x2-36.778x+6.3612,y叶=22.981x2-15.768x+2.7588,y穗=36.347x2-25.477x+4.4473。进而说明,地面高光谱遥感对水稻重金属镉污染及其胁迫水平有较好的响应,可通过水稻冠层光谱的差异性分析,实现水稻镉污染的快速、无损伤探测。 相似文献