负压供水下盆栽大豆叶片的光合生理研究

试验采用一种自制装置,在负压灌溉原理的基础上,通过设置一系列供水吸力梯度,结合盆栽方式对大豆叶片叶绿素含量、光合及荧光参数的变化进行了研究.结果表明:供水吸力增加,土壤重量含水量下降,大豆叶片叶绿素a(Chl a)、叶绿素b(Chl b)含量降低,类胡萝卜素(Car)含量增加; 吸力处理在50～70 hPa时光合参数均保持在较高的水平,气孔限制是光合速率(P n)下降的主要原因,120、140 hPa处理时非气孔限制起主要作用;随着光强(PAR)的增加,电子传递速率(ETR)增加,实际光量子产量(Yield)与光化学淬灭(qP)下降,非光化学淬灭(qN)上升,4个处理中50 hPa吸力下的大豆叶片活性较高.     

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     

基于WOFOST模型的江苏冬小麦生长模拟

WOFOST模型是目前常用的作物模型之一。采用2015—2017年区域气象站点的气象数据、土壤数据、作物数据等,利用OAT方法进行模型参数敏感性分析,结合最小二乘法、"试错法"等,并借鉴前人研究结果,基于不同密度和氮肥处理水平,针对冬小麦发育参数出苗到开花积温(TSUM1)、开花到成熟积温(TSUM2)以及生长参数比叶面积(SLATB)、最大CO_2同化速率(AMAXTB)进行冬小麦参数调整,实现WOFOST模型本地化。结果表明:WOFOST模型模拟冬小麦LAI的R~2、RMSE、NRMSE分别为0.817 8、0.58、27.9%,模拟叶、茎、穗和地上部总生物量的R~2、RMSE、NRMSE分别为0.783 2～0.953 1、315.55～986.15 kg·hm~(-2)、10.1%～29.8%,模拟产量的R~2、RMSE、NRMSE分别为0.585 2、799.96kg·hm~(-2)、15.9%,与实测值均有较好的一致性。这一研究说明WOFOST模型能较好地模拟研究区域冬小麦的生长发育状况。     

链条输送式变量施肥抛撒机的设计与试验

针对国内变量施肥机作业幅宽小,变量施肥抛撒机缺乏的问题,该文应用变量施肥技术,设计了一种基于处方图的链条输送式变量施肥抛撒机。通过分析肥料颗粒在撒肥盘上的运动和受力,建立了肥料颗粒在脱离撒肥机圆盘过程中的运动方程,设计并确定了变量抛撒控制系统、肥箱、肥门自动开启装置等关键部件的结构及参数。并进行了不同施肥量和抛撒均匀性的试验,结果表明:链条输送式变量施肥抛撒机变量效果较好,且具有较好的抛撒均匀性,在拖拉机速度1.5m/s,实际施肥量与预置施肥量相对误差最大值为7.53%;拖拉机速度2m/s,目标施肥量225kg/hm2,抛撒幅宽设定30m,有效幅宽抛撒变异系数为14.90%,能够较好的满足实际生产要求。     

基于近红外光谱的阿克苏红富士苹果毒死蜱农药残留量检测

为探索一种检测红富士苹果毒死蜱农药残留的方法,利用4 000~10 000 cm~(-1)波段的近红外光谱仪对喷洒不同体积分数毒死蜱农药的苹果样品进行原始光谱数据采集,利用多种方法对原始光谱进行预处理,建立偏最小二乘法(partial least squares,简称PLS)模型进行预测分析。结果表明,近红外光谱对喷施不同体积分数毒死蜱的红富士苹果样品具有敏感性,而对无农药样品检测精确度较低。进一步删除空白对照组数据进行建模预测,结果表明,当采用一阶导数(first derivative,简称FD)预处理时结果最好,R=0.987 9,预测标准差(简称SEP)为0.173 6,交互验证预测均方差(简称RMSECV)为0.120 5,准确度为0.923 4,说明近红外光谱能够较好地预测毒死蜱农药残留,为阿克苏红富士苹果毒死蜱农药残留的检测探索出一种新方法。     

基于近红外光谱和SPA算法的棉花叶面积指数定量分析

棉花叶面积指数是作物长势诊断和产量预测的重要参数。运用近红外光谱仪测定不同生育时期的棉花冠层光谱反射率,通过连续投影算法从1 557个近红外光谱波长中提取出5个有效特征波长,然后用最小二乘法对叶面积指数进行建模。将连续投影算法和最小二乘法(简称SPA-PLS)模型与全光谱建立的PLS模型预测结果进行比较,预测相关系数(r)由0.801 23提高到0.928 27,预测均方根误差(RMSEP)由0.501 22降低到0.294 7,建模均方根误差(RMSPCV)由0.425 33降低到0.294 20。结果表明,SPA-PLS模型仅用占全波段0.32%的特征波长建模,不仅缩短了运算时间,而且模型精度、预测能力和稳定性均得到明显提高。     

玉米叶片纤维素含量与冠层光谱特征的研究

以株型相近的高赖氨酸玉米“中单9409”、粮饲兼用型玉米“中原单32”和高油玉米“高油115”为供试材料,研究了不同生育时期和冠层中不同高度叶片中纤维素、半纤维素含量的差异及其冠层水平的光谱响应。结果表明：在相同栽培密度和施肥水平下,不同品玉米品种叶片的纤维素、半纤维素含量存在差异,其中以中、上层叶片相差较大,不同品种间同层叶片纤维素含量相差可达34.9%,下层叶片相差较小。通过对同步获取的冠层近红外光谱与叶片中纤维素、半纤维素含量进行相关分析,分别筛选出1420、1450、1490、2100和2270 nm可作为反演纤维素含量的特征波长;而2270、2280和2340 nm可作为反演半纤维素含量的特征波长,达到了显著或极显著水平。     

基于无人机RGB图像颜色及纹理特征指数的小麦产量预测

利用无人机获取小麦孕穗期和开花期的RGB图像,通过图像处理获取小麦图像颜色指数和纹理特征指数,并在小麦收获后测定实际产量.通过分析各颜色指数、纹理特征指数与小麦产量之间的相关性,筛选出各生育期与小麦产量相关性最高的颜色指数和纹理特征指数,建立小麦产量预测模型并进行验证.结果表明:小麦孕穗期和开花期图像颜色指数与产量相关性均较好,纹理特征指数与产量相关性不够理想.孕穗期与产量相关性最高的颜色指数为VARI,相关系数达0.862,利用单一颜色指数VARI构建小麦产量预测模型验证的决定系数(R2)为0.725,模拟均方根误差(RMSE)为494.52 kg·hm-2;开花期与产量相关性最高的颜色指数为ExR,相关系数为-0.851,利用单一颜色指数ExR构建小麦产量预测模型验证的R2为0.709 2,模拟RMSE为499.72 kg·hm-2;使用孕穗期颜色指数VARI和纹理特征指数CON相结合构建的产量预测模型验证得到R2和RMSE分别为0.740 6和489.19 kg·hm-2,较单一颜色指数模型分别提升2.15％和减小1.08％.使用开花期颜色指数ExR和纹理特征指数ASM相结合构建的产量预测模型验证得到R2和RMSE分别为0.735 4和491.24 kg·hm-2,较单一颜色指数模型分别提升3.69％和减小1.70％.上述结果说明,用无人机图像颜色指数可以建立有效的产量估测模型,将颜色指数和纹理特征指数相结合建立的估产模型较单一颜色指数建立的模型精度高.     

基于时空感知能力的农业信息搜索技术研究

【目的】为具备时空感知能力的农业专业信息搜索引擎的研制提供关键技术与原型系统,并最终实现更高的查全率、查询效率和用户体验。【方法】以"农搜"为研究对象,通过对搜索引擎系统结构、关键技术和数据结构的研究与分析,并借鉴现有的中分分词和搜索技术、地名搜索技术和地名词典等关键技术,向"农搜"加入独立于农业主题搜索的位置索引和位置查询的方法以实现对位置(区域)的检索。【结果】应用此项技术形成了具备时空感知能力的农业信息搜索原型系统,经测试该原型系统能使位置搜索的查准率达到80%以上。【结论】基于时空感知能力的农业信息搜索技术的应用和推广必将能够提高农业信息系统的使用效率,进而取得较好的用户使用效果。     

印度农业信息化的现状

(一)印度农业信息化的现状印度全国由多个邦(相当于中国的省)组成,每个邦包含若干大区,大区下设有小区,每个小区大约包含15个村。印度是一个低收入的国家,农业经济和农业人口分别在国民经济和总人口中占到80%,农业的发展还没有完成传统农业向现代农业的转变,农业市场也没有形成