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1.
[目的]本文旨在探究消费级无人机搭载数码相机更好地用于小麦长势快速监测。[方法]于2015—2017年开展涉及2个小麦品种和4个施氮水平处理的田间小区试验,在小麦关键生育期采用大疆精灵3专业版无人机自带的数码相机获取试验区数码影像,并提取6种颜色指数,同步取样并测定叶面积指数、叶片干物质量及叶片氮积累量等小麦长势信息,在小麦抽穗前、后及全生育期分别运用指数函数和随机森林算法定量分析长势信息与颜色指数的关系。[结果]在小麦各生长阶段,指数函数模型表现较好,可见光大气阻抗指数(visible atmospherically resistant index,VARI)、超红指数(excess red index,ExR)和归一化绿减红差值指数(normalized green minus red difference index,NGRDI)与叶面积指数、叶片干物质量和叶片氮积累量的相关性均表现较好,继而分别建立了基于VARI、ExR和NGRDI的叶面积指数(R~2=0.71~0.82)、叶片干物质量(R~2=0.42~0.71)和叶片氮积累量(R~2=0.52~0.76)的指数函数监测模型。独立试验数据的检验结果表明:在抽穗前及全生育期,ExR(R~2=0.45~0.70和0.42~0.62)监测模型估测的叶面积指数、叶片干物质量和叶片氮积累量与实测值拟合性更好,在抽穗后期,VARI(R~2=0.68~0.72)监测模型估测效果更好。[结论]结合小麦各生长阶段指数函数监测模型,利用无人机搭载数码相机可以快速无损监测小麦长势状况。  相似文献   
2.
基于临界氮浓度稀释曲线的小麦氮肥需求量估测研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为探究基于临界氮浓度稀释曲线估测小麦氮素需求量的可行性,基于不同生态区开展的不同品种及氮肥水平的小麦试验,结合小麦临界氮浓度曲线(N_c=4.16W~(-0.41)),构建了拔节期、孕穗期、抽穗期和开花期四个关键生育时期下,小麦氮营养指数(NNI)、氮素需求量(NR)及相对产量(RY)三者间的关系模型,并进行了验证。结果表明,在江苏地区,当总施氮量在120~180kg·hm~(-2)时,小麦的氮素需求量最接近于0,氮营养指数最接近于1,为最优的氮素施用量。氮营养指数与氮素需求量(NNI-NR)在小麦生长的各关键阶段存在极强的线性关系(R~2=0.93~0.97);相对产量与氮营养指数(RY-NNI)在各生育时期呈现线性加平台关系,在开花期表现最好,R~2=0.86;相对产量与氮素需求量(RY-NR)的拟合关系在抽穗期表现最好,R~2值为0.72。NNI-NR验证结果与建模结果一致,即在各时期均表现良好,其中拔节期相关关系最强;但RY-NNI和RY-NR验证结果显示两模型分别在开花期和抽穗期预测效果表现最佳。综上,所构建的NNI-NR、RY-NNI和RY-NR三种模型均具有良好的拟合优度和稳定性,运用基于临界氮浓度曲线的小麦氮营养指数和确立的相对产量水平,可以较好地估测当季的小麦氮素需求量,并进行小麦田间氮素精确管理。  相似文献   
3.
提出一种根系可视化分析方法用于定量稻茬田环境的小麦根系构型。使用根系构型数字化仪测试稻茬麦苗期根系构型,将所测数据导入Pro/E平台进行根系构型的3-D重构,然后对可视化根系进行3向平面投影,计算小麦根系在不同平面的分形维数与分形丰度。结果表明,该方法可以真实反映出田间稻茬麦根系构型的动态变化状况,而根系分形维数与分形丰度随时间逐步递增,正视图面的分形维数和分形丰度总大于左视图面。从播后第98天开始,俯视图面的根系构型分形维数与分形丰度出现突增。在3个投影面上稻茬麦根系的分形维数与分形丰度都高度相关,二者与根总长也存在一定的相关关系。  相似文献   
4.
正反转旋耕作业的秸秆混埋效果比较   总被引:4,自引:3,他引:1  
秸秆混埋是增强土壤碳汇的重要技术途经。为分析和比较正、反转旋耕作业的秸秆混埋效果,进行了正、反转旋耕秸秆混埋对比试验。测取旋耕处理后的地貌形态及秸秆在土壤空间中的分布状况,并使用Pro-E造型展示秸秆的空间分布状况。结果表明三维数字化仪配合虚拟造型技术能够直观反映混埋后秸秆在土壤空间的分布状态。2种旋耕处理方式的地表形态及土壤空间内秸秆分布对比分析表明,正转旋耕的秸秆埋覆率及纵向空间分布总体均匀率优于反转旋耕,而反转旋耕的秸秆在沿土壤深度方向的空间分布均匀率、秸秆-土壤混合效果、耕幅内地表平整度等优于正转旋耕。综合分析表明正转旋耕的秸秆混埋质量略有优势,但具体选择混埋模式时还应考虑田间秸秆残留情况。秸秆量较少时反转旋耕较适宜,反之正转旋耕更好。  相似文献   
5.
快速、准确的监测诊断小麦氮营养状态对于评价小麦长势、指导氮肥运筹并预测籽粒产量均具有重要的意义.基于2009-2011年的大田试验,系统分析了小麦上部4张单叶不同叶位的SPAD值和归一化SPAD指数(NDSPADij)与氮营养指数的定量关系,通过简单分组线性回归筛选出在不同年际和不同品种间表现稳定的氮营养指数(NNI)定量方程.结果表明,小麦上部不同叶位SPAD值和NNI随施氮量提高而提高,而NDSPADij随施氮量的提高而降低.小麦单叶SPAD值与NNI的关系呈显著正相关,但这种关系在品种或年份之间不稳定,对小麦氮素诊断存在风险;除NDSPAD12外,NDSPADij与NNI之间呈显著负相关,经简单分组线性分析发现NDSPAD14与NNI之间在年份和品种之间表现最稳定,能够较好的定量估算氮营养指数,从而快速诊断小麦氮素是否亏缺.  相似文献   
6.
不同类型土壤的光谱特征及其有机质含量预测   总被引:18,自引:1,他引:17  
 【目的】构建适合土壤有机质含量估测的高光谱参数及定量反演模型。【方法】系统分析中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本有机质含量与350~2 500 nm波段范围高光谱反射率之间的关系,利用特征光谱参数和BP神经网络建立土壤有机质的定量估测模型。【结果】光谱一阶导数构成的两波段光谱参数与土壤有机质含量的相关性明显优于原始光谱,尤其采用Norris平滑滤波后导数光谱效果更好。光谱参数构成形式以差值指数最好,其次为比值和归一化指数。与土壤有机质含量相关程度最高的光谱参数是由可见光区554 nm和近红外区1 398 nm两个波段的一阶导数组合而成的差值指数DI(D554,D1398),两者呈显著指数曲线关系,拟合方程为y= 184.2 ×exp[-1297×DI(D554,D1398)],决定系数为0.90。经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.84,均方根误差RMSE为3.64,相对分析误差RPD为2.98,显示估测模型具有较好的预测精度。另外,利用BP神经网络结合偏最小二乘法(PLS)对导数光谱进行分析,提取贡献率达到99.56 %的前6个主成分建立了三层BP 神经网络模型,模型决定系数为0.98,经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.96,RMSE为2.24,相对偏差RPD为4.83。比较利用DI(D554,D1398)和BP网络进行土壤有机质含量的预测结果,前者精度低于后者,但可以满足土壤有机质监测的需要。【结论】利用差值光谱指数DI(D554,D1398)和BP神经网络模型均可实现对土壤有机质的精确估测。  相似文献   
7.
基于分层多端元混合像元分解的水稻面积信息提取   总被引:6,自引:2,他引:4  
为了解决中低分辨率遥感影像混合像元问题以提高水稻种植信息的提取精度,该文提出了一种基于层次分类与多端元混合像元分解相结合提取水稻面积信息的方法(stratified multiple endmember spectral mixture analysis,SMESMA)。层次分类有效降低了地物复杂度,而多端元混合像元分解通过对每一类地物选取多个端元光谱参与解混,克服了"同物异谱"造成的光谱变异问题,两者结合可有效提高分类精度。以江苏如皋市为研究区,基于HJ-1B CCD影像,分3个层次,当某类地物信息被提取后便将其从影像中去除,进行下一层次分类,各层次均采用多端元混合像元分解方法,综合EARMSE、MASA、CoB等算法以选取最佳端元,实现了如皋市水稻种植面积信息有效提取。结果显示SMESMA法分类精度达85.78%,kappa系数为0.85,基于最大似然分类法(MLC)的分类精度为79.1%,kappa系数为0.78。表明SMESMA是一种适合基于中低分辨率影像进行作物分类和面积提取的有效方法。  相似文献   
8.
便携式作物生长监测诊断仪的设计与试验   总被引:6,自引:6,他引:0  
为了解决当前作物生长信息实时、快速、无损测量手段瓶颈问题,研发了一种基于多光谱传感器的便携式作物生长监测诊断仪。该仪器由多光谱传感器系统、处理器系统及附属机构组成,能实时无损地获取作物叶层氮含量、叶层氮积累量、叶面积指数、生物量等主要生长指标。对水稻的试验结果表明,便携式作物生长监测诊断仪测得的DVI值与水稻叶层氮含量、氮积累量、叶面积指数、叶干重的决定系数R2分别为0.711,0.8231,0.7698,0.7212。该仪器结构简单,集成度高,性价比好,携带方便,易于田间操作。  相似文献   
9.
基于高光谱遥感的小麦叶片糖氮比监测   总被引:8,自引:1,他引:7  
 【目的】碳氮代谢反映植株生理状况和生长活力,是小麦籽粒产量与品质形成的生理基础,因而叶片糖氮比的实时无损监测对小麦生长诊断和氮素管理具有重要意义。本研究的主要目的是通过分析小麦叶片糖氮比与冠层高光谱参数的定量关系,确立小麦叶片糖氮比的定量监测模型。【方法】采用不同蛋白质含量的小麦品种在不同施氮水平下进行了连续3年大田试验,于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定叶片糖氮比值,进而分析建立冠层高光谱参数与叶片糖氮比的回归模型。【结果】小麦叶片糖氮比随施氮水平的提高而下降,随生育进程呈“高-低-高”动态变化模式。利用高光谱对叶片糖氮比进行监测的适宜时期为拔节期至灌浆中期,其中开花期最好。水分特征参数FWBI和Area980与叶片糖氮比关系密切,指数方程拟合决定系数(R2)分别为0.762和0.768,估计标准误差(SE)分别为1.27和1.28。色素特征参数(R750-800/R695-740)-1和VOG2为变量,指数方程拟合决定系数(R2)分别为0.718和0.712,估计标准误差SE分别为1.87和1.95。经不同年际独立试验数据的检验表明,以参数FWBI、Area1190、(R750-800/R695-740)-1和VOG2参数为变量建立的叶片糖氮比监测模型表现很好,预测精度R2分别为0.627、0.618、0.691和0.795,预测相对误差RE分别为19.2%、18.7%、17.9%和18.3%。【结论】与色素指数和水分指数相关的特征光谱参数可以有效地评价小麦叶片糖氮比的变化状况,利用FWBI、Area1190、(R750-800/R695-740)-1和VOG2 4个参数可以对生长盛期的小麦叶片糖氮比进行可靠的监测。  相似文献   
10.
作物管理知识模型系统设计与开发框架研究   总被引:5,自引:5,他引:0  
在提炼小麦栽培管理知识模型框架的基础上,通过综合不同作物管理知识模型系统的共性及软件设计与开发的特点,初步确立了作物管理知识模型系统的通用设计与开发框架,包括系统总体结构框架、软构件的基本标准、开发平台框架及系统应用框架等。其中,开发平台框架包括系统开发平台的结构和功能、模型库管理系统的功能设置和模型库管理系统的框架及构件;系统应用框架包括系统应用框架结构、应用系统开发框架、应用系统功能框架及构件、应用系统功能构件的输入输出接口框架及应用系统自定义构件中的通用算法函数框架等。研究结果对于提高作物管理知识模  相似文献   
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