农作物种植结构遥感提取研究进展

农作物种植结构信息对农业生产管理、农业可持续发展及国家粮食安全等具有重要意义。本文中概括了农作物种植结构遥感提取的理论基础，归类了近10年间不同农作物种植结构遥感提取技术方法，重点评述了不同技术方法的特点及应用情况，讨论和展望了未来农作物种植结构遥感提取研究的发展方向。当前，光谱特征、时相特征和空间特征是农作物种植结构遥感提取的三大理论基础。基于单一影像源的种植结构提取方法操作简单，但往往难以获取种植结构“最佳识别期”的遥感影像；基于多时序影像源的种植结构提取方法可以充分利用农作物季相节律特征，成为当前农作物种植结构遥感提取的主流方法。在基于多时序影像源的种植结构提取方法中，多特征参量法较单一特征参量法更适用于农作物种植结构复杂区域，基于多特征参量的统计模型法一定程度上解决了混合像元问题，但模型的鲁棒性有待提高。此外，遥感与统计数据融合的农作物种植结构提取法在国家及全球大尺度的农作物种植结构提取中具有优势，但较低的制图分辨率使得数据产品的区域适宜性较差。未来农作物种植结构遥感提取将以区域“作物一张图”为目标，充分发挥多源数据组合利用的优势，围绕多类型作物同步提取和大范围作物种植结构提取开展深入研究，重点加强遥感数据预处理、特征参量提取和分类器高效选择等关键技术研究，从而提升农作物种植结构遥感提取的时空尺度，满足多方位的农业应用需求。  

全球耕地利用格局时空变化分析

【目的】分析2000—2010年全球耕地时空分布及变化特征,为中国粮食安全国际化战略决策制定以及全球生态环境监测等研究提供信息支撑。【方法】基于全球首套30 m地表覆盖产品数据集GlobeLand30,利用耕地总面积、面积变化量、人均耕地面积占有量、面积变化幅度、面积变化量标准差、复种指数、复种指数变化量和复种指数变化幅度等8个指标,从大洲、国家、1°×1°经纬网3个统计单元,分析2010年全球耕地空间分布现状、2000—2010年全球耕地时空变化特征以及全球耕地利用强度变化特征。【结果】2010年全球耕地面积总量为193 890.00×104 hm2,占全球陆表面积14.31%。全球人均耕地占有量为0.28 hm2。其中,大洋洲以人均1.71 hm2位列第一,亚洲以人均0.17 hm2排名最后。[10oN—45oN,65oE—125oE]、[40oN—55oN,15oE—55oE]和[15oS—45oS,45oW—70oW]是全球耕地分布最密集的区域。耕地面积最大的前10名国家依次是:中国、美国、印度、俄罗斯、巴西、阿根廷、澳大利亚、加拿大、哈萨克斯坦和乌克兰,其中俄罗斯、加拿大、阿根廷和澳大利亚还是人均耕地占有量全球前10名的国家。2000—2010年,全球耕地面积总量略微变化,总体增加2.19%;美洲是耕地面积增长最大的大洲,增长达2 128.14×104 hm2;非洲是耕地面积和空间变化最剧烈的大洲,增长幅度为7.42%。全球耕地面积总量前10名国家中,中国是唯一出现耕地面积减少的国家,10年间减少0.95%,巴西和阿根廷是耕地面积增加和空间波动性最大的国家。美国是耕地面积变化总量和变化幅度均最小的经济大国。全球耕地高强度种植区域主要集中在东南亚、中美洲以及西非地区,复种指数均达200%以上。2000—2010年,全球耕地面积最大的10个国家中有5个国家复种指数呈上升趋势,其中巴西和哈萨克斯坦复种指数增加最显著,俄罗斯复种指数下降最明显。【结论】2000—2010年,全球耕地总量变化不大,但不同区域和国家的耕地变化差异较大。本研究利用30 m分辨率遥感数据产品揭示了全球耕地分布状况、10年变化特征和区域差异,研究结果可为全球水土资源利用、粮食产量和粮食安全分析研究提供重要数据和信息支持。  

农作物遥感识别中的多源数据融合研究进展

农作物遥感识别是地理学和生态学研究的前沿和热点，多源数据在农作遥感识别中日益发挥重要作用。笔者从多源数据融合的角度，归纳了2000年后多源数据在农作物遥感识别中应用的总体概况，系统梳理并提炼了当前多源数据融合的主要融合技术和融合模式。围绕与多源数据融合和农作物遥感识别相关的关键词，在Google学术、ISI Web of Knowledge和中国知网中对2000—2014年间国内外发表的论文进行检索，并统计不同传感器的使用频率及结合方式。研究表明，以提高空间分辨率为目标的多源数据融合和以提高时间分辨率为目标的多源数据融合技术是当前的两种主要方式，可以在一定程度上实现时空尺度的扩展。前者的融合技术包括图像融合、正态模糊分布神经网络模型、成分替换、半经验数据模型融合及多分辨率小波分解等，可以提升遥感数据的空间分解力和清晰度，较好弱化混合像元产生的影响，但农作物光谱信息有一定程度的丢失或扭曲，农作物空间分布局部细节信息与纹理特征依然会缺失；后者的融合技术形式灵活多样，可分为同源数据联合扩展时序的时空优化技术和异源数据联合扩展时序的时空优化技术，其可以有效排除短时间段内农作物生育期交叉，但易受不同遥感数据源间光谱反射率或植被指数转换模型及光谱波段设置差异的影响。在融合模式方面，根据数据类型分为光学数据的融合、光学数据与微波数据的融合以及遥感与非遥感数据的融合，以实现卫星资源优势互补为宗旨，充分挖掘不同类型农作物在遥感数据上呈现的光谱、时间和空间特征差异信息。同样，农作物遥感识别研究中的多源遥感数据融合也存在诸多挑战，在未来一段时间内，完善不同传感器之间的合作、更深层次挖掘融合信息以及多尺度长时间序列的中高分辨率农作物空间分布数据集的需求是多源数据融合的农作物遥感识别研究的重点发展方向和亟待解决的问题。研究结果有助于更好地理解多源遥感数据融合的技术和模式，为摸清多源数据融合在农作物识别中总体进展提供支撑，同时也为其他多源数据融合研究提供借鉴。  

雄性不育大白菜小孢子败育与花蕾长度的关系

以复等位基因遗传的大白菜雄性不育两用系AB01为材料,对蕾长与小孢子发育动态关系进行研究。形态调查结果发现,花蕾发育到1.75 mm以后时,不育株雄蕊逐渐退化,花药逐渐变黄、干瘪;花蕾长度在1.50～3.00 mm时,不育花药的生长速度极为缓慢,该时期是花粉败育的关键时期;徒手压片结果显示,长度为1.50 mm的不育花蕾中出现了四分体小孢子解体现象。在进行核不育基因表达分析研究时,花蕾样品分级标准应为蕾长<1.50 mm、1.50～3.00 mm和>3.00 mm 3个等级或者更加细化。  

水产养殖对水生生态系统的影响

我国是水产养殖大国,养殖品种众多,养殖产量占世界水产养殖总量的70%左右。但在现有的养殖环境下,一些生态环境问题也逐渐显现出来。围绕围网养殖、网箱养殖、池塘养殖、外来物种入侵等4个方面阐述了水产养殖对水生生态系统的影响以及对我国水产养殖将来的发展方向提出了几点看法。  

旱稻渗入系的构建与分析

以优良水稻品种沈农265为轮回亲本,以农家旱稻品种毫格劳为供体亲本,通过多代回交和连续自交的方法,构建了一套包含180个家系的旱稻渗入系.用GGT2.0绘制了旱稻渗入系的图示基因型,获得了2个亲本在渗入系中的比例和长度.该套渗入系覆盖了整个旱稻毫格劳基因组,标记间平均距离为8.37 cM,覆盖水稻基因组1566cM,90.5%的渗入片段长度集中在10～20 cM之间,单个最小渗入片段长度为1 cM,渗入片段平均长度为13 cM.说明该渗入系的构建非常有利于目标性状的定位.  

不同浓度NAA和IBA处理对海桐扦插生根的影响

选用两种基质配方即腐叶土：珍珠岩=1：1和椰壳：田园土：腐熟有机肥=1：1：1。用不同浓度的吲哚丁酸（IBA）或萘乙酸（NAA）处理海桐插穗，盆钵扦插，研究了两种激素不同处理对其生根效应的影响。结果表明：50mg／LIBA或N从浸泡3h，采用腐叶土：珍珠岩=1：1的基质进行扦插效果最好，其生根率均达87％，较对照提高136％-138％。且生根最快，第23天即可生根，较清水对照提前10天。  

蠡湖4种鲌鱼形态特征的比较研究

 采集并测量了蠡湖水域173尾鲌鱼样本的8个常规形态指标和18个框架形态指标。运用多变量形态度量法，根据25个标准化形态性状对4种鲌鱼的形态特征进行了比较研究。方差分析结果显示各种类形态性状间均存在着显著差异（P<005）。翘嘴鲌（Culter alburnus）和蒙古鲌（C.mongolicus）形态特征最接近，蒙古鲌和红鳍原鲌（Cultrichthys erythropterus）差异最大。主成分分析共析出5个主成分，累计贡献率为7086%。通过逐步判别法建立了4种鲌鱼的判别方程，综合判别率为100%。结果表明达氏鲌（C.dabryi）和蒙古鲌的形态差异主要表现在背鳍后区，而它们与翘嘴鲌及红鳍原鲌的差异则集中于头部至背鳍区。  

农业综合性期刊的数字化建设探讨

阐述了农业综合性期刊数字化建设的必要性,提出了目前农业综合性期刊数字化建设主要包括期刊管理系统的建设、期刊内容的数字化及期刊网站的建设方案,期刊数字化对期刊的编辑从业人员的素质提出了更高的要求,农业综合性期刊的网络编辑应着重进行知识素养、能力素养、政治素养及市场意识等4方面的素养和能力的培养。  

基于环境减灾小卫星数据叶面积指数的反演

叶面积指数是反映农田信息的重要参数之一，因此获取叶面积指数成为农情遥感的一项重要内容。利用田间实测调查数据，系统分析了环境星的归一化植被指数（NDVI）与宾县地区主要作物玉米和水稻叶面积指数的关系，并采用简单线性模型、多项式模型和对数模型建立作物叶面积指数的估算模型进行最优反演。结果表明：玉米和水稻叶面积指数的最优反演模型都采用多项式模型，精度分别达到了0．805和0．810，并采用该模型进行反演。