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1.
《甘肃农业大学学报》2020,(3)
【目的】了解黄土丘陵沟壑区域旱地春小麦叶片的生长规律.【方法】在田间试验的基础上,调试APSIM模型参数,利用调参后的APSIM模型模拟低氮量N_1、中氮量N_2和高氮量N_3 3种氮肥方案下小麦整个生育期叶面积指数的动态变化过程.【结果】APSIM模型对不同氮肥方案下小麦叶面积指数的模拟有较高的精度,均方根误差(RMSE)范围在0.100~0.366,决定系数(R~2)介于[0.808,0.975],有效性指数(Me)的范围在0.507~0.911.在中氮方案下的RMSE值最小,R~2值最大,Me值最大.【结论】在中氮方案下APSIM模型表现出更好的一致性,更高的解释程度和更好的有效性;其次是低氮方案;高氮方案下的模拟效果较差. 相似文献
2.
针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20m的红边波段(705、740、783nm),其空间分辨率与可见光和近红外波段10m的空间分辨率不一致,使Sentinel-2影像应用受到限制的问题,基于多光谱多分辨率估计的超分辨率(Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe)算法将空间分辨率20m的6个波段重建为10m;以重建后的影像为数据源,耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数(LAI),并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明,采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后,在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节;基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68,均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明,利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像,能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度,在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。 相似文献
3.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测 总被引:2,自引:1,他引:1
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。 相似文献
4.
不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现快速、无损、实时监测不同覆膜处理下春玉米的叶面积指数(Leaf area index,LAI),研究覆膜因子对LAI及冠层反射率的影响,借助高光谱遥感技术获取了各生育期春玉米的冠层反射率,在对光谱数据进行预处理后,经相关性分析提取各覆膜处理LAI的敏感单波段、敏感植被指数和特征指数,据此构建了全生育期各覆膜处理下LAI的高光谱估算模型。结果表明,覆膜对LAI的影响主要在抽雄期之前,相同施肥水平下覆膜与无覆膜处理之间LAI的差异随生育期的推进呈先减小、后增大的趋势,其中苗期差异最大,覆膜比无覆膜处理LAI增加78%以上;各覆膜处理冠层反射率之间的差异由大到小为生育中期、生育末期、生育初期,覆膜主要影响玉米对绿光和红光的吸收。基于3个指标构建各覆膜处理下LAI的估算模型,以特征指数为因变量建立的模型对LAI的反演结果精度较高,其拟合和验证决定系数R2均在0.8以上,均方根误差RMSE为0.45~0.65cm2/cm2,剩余预测偏差RPD均大于2,由于覆膜的影响,无覆膜处理LAI反演精度高于覆膜处理。以特征指数NI(722,731)为自变量建立的所有处理的混合LAI估算模型表现了反演的优越性,能降低覆膜对LAI反演的影响。 相似文献
5.
玉米叶面积的大小及分布特征不仅影响其光合效率、蒸腾速率,而且与其耐旱性、耐密性、抗倒伏性及产量形成紧密相关。深入剖析不同水旱环境下玉米不同生育时期不同叶位叶面积的分子遗传机理对玉米耐旱高产新品种的选育具有重要意义。本研究以构建的2套F2∶3群体为试材,在8种水分环境下,采用复合区间作图法(CIM)和基于混合线性模型的复合区间作图法(MCIM)对玉米相应叶(V18时期第10片叶、R1时期穗三叶)叶面积进行单环境和多环境联合QTL分析;参考玉米基因组B73 RefGen_v3挖掘稳定表达的QTLs (sQTLs)区间内的候选基因,并对其进行功能分析。结果表明,采用CIM法,单环境下2个生育时期2套F2∶3群体间总共定位到了7个玉米相应叶叶面积QTLs,主要受显性(81.0%)、部分显性(14.3%)和超显性(4.7%)等遗传效应的调控,其中在干旱环境下定位到了5个QTLs。采用MCIM法,在2套F2∶3群体间总共检测到6个相应叶叶面积的联合QTLs,其中1个表现为显著的QTL与环境的互作(QTL×E, Bin 2.08~2.09),1对QTLs (Bin 1.08~1.10与 Bin 2.08~2.09)参与了显著的加性与加性(AA)上位性互作。结合CIM和MCIM法进一步分析在2套F2∶3群体间检测到了6个sQTLs,其分别位于Bin 1.08~1.10、Bin 2.08~2.09、Bin 4.08~4.09、Bin 6.05、Bin 8.03和Bin 10.03处,并在这些sQTLs区间内确定了12个玉米叶发育相关候选基因。采用生物信息学,总共收集了75个玉米叶发育相关候选基因,通过系统进化树分析表明,这些候选基因划分为3大进化分支,且上述检测到的12个候选基因分布于这3大进化分支上。这些结果为系统地解析玉米不同生育时期不同水旱环境下相应叶叶面积的分子遗传机理提供理论依据,检测到的sQTLs可作为叶面积改良的重要染色体区段,检测到的候选基因为其进一步克隆、功能分析及育种应用提供了信息参考。 相似文献
6.
7.
[目的]为了发挥绿地截留雨水的生态作用,减少城市内涝灾害的发生.[方法]利用浸水法对叶片吸水性能及整株树木冠层的雨水截留能力进行研究,利用聚类分析法对树木雨水截留能力进行系统评价.[结果]1)对乔灌木单位叶面积吸水能力进行比较,植物个体之间存在很大差异,乔木5 min单位叶面积吸水量最高的雪松(Cedrus deodara)为374.65 g/m2,是银杏(Ginkgo biloba)的4.0倍;灌木5 min单位叶面积吸水量最高的榆叶梅(Amygdalus triloba)为251.38 g/m2,是红瑞木(Swida alba)的2.7倍.2)乔木树冠5 min雨水截留能力最高的是雪松为106.02 kg,是西府海棠(Malus micromalus)的18.1倍.灌木雨水截留能力最强的是榆叶梅为12.09 kg,是紫叶小檗(Berberis thunbergii)的172.7倍.[结论]按照雨水截留能力大小对植物进行分类,乔木中,雪松属于强雨水截留能力植物,圆柏(Sabina chinensis)、栾树(Koelreuteria paniculata)属于中雨水截留能力植物;灌木中,榆叶梅属于强雨水截留能力植物,紫薇(Lagerstroemia indica)、金银木(Lonicera maackii)、月季(Rosa chinensis)、连翘(Forsythia suspensa)、珍珠梅(Sorbaria sorbifolia)属于中雨水截留能力植物. 相似文献
8.
玉米光能利用率和产量对密度、施氮量及其互作的响应 总被引:1,自引:1,他引:0
9.
种植密度对玉米-大豆带状间作下大豆光合、产量及茎秆抗倒的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
【目的】阐明玉米-大豆带状间作下大豆植株冠层在不同种植密度下的光环境变化规律,明确种植密度对间作大豆叶片光合特性、产量形成及茎秆抗倒的影响,为构建寡日照地区间作大豆合理群体密度提供理论参考。【方法】本研究以大豆(川豆-16)和玉米(正红-505)为试验材料。采用双因素随机区组设计,主因素为种植方式,设玉米-大豆带状间作和大豆带状单作2个水平,副因素为大豆的3个种植密度(PD1=17株/m2,PD2=20株/m2,PD3=25株/m2),研究种植密度对间作大豆冠层内部光环境变化、叶片光合特性、植株生长动态、田间倒伏率及产量构成等的影响。【结果】2年结果表明,在玉米-大豆带状间作系统中,大豆生长中后期受高位作物玉米遮荫和自荫性增加的影响,其植株群体冠层内部的光合有效辐射(PAR)、叶面积指数(LAI)、叶片光合能力、分枝数及产量显著降低,但受玉米影响的程度因大豆种植密度的不同而不同。在间作模式下,PD1和PD2处理的大豆植株群体冠层光合有效辐射比PD3处理分别增加了45.4%和24.8%,净光合速率分别增加了46.1%和12.3%,单株有效荚数分别增加了53.2%和27.2%,单株分枝数分别增加了270.4%和140.9%,田间倒伏率分别降低了50.3%和19.3%。相关性分析发现,间作大豆的田间倒伏率与冠层内部光合有效辐射、叶片净光合速率、茎秆抗折力、茎叶干物质比、单株分枝数及单株有效荚数呈显著负相关,与株高、叶面积指数和单株无效荚数呈显著正相关。【结论】在玉米-大豆带状间作模式下,20株/m2的大豆密度(PD2)有利于创造良好的群体冠层内部光环境,降低植株田间大豆倒伏率,增加光合产物积累,从而提高大豆产量。 相似文献
10.
分别采用2种不同的冠层阻力模型和土壤阻力模型,组合成4种Shuttleworth-Wallace(S-W)模型,模拟夏玉米农田灌浆期的逐时蒸散量,以涡度相关法观测蒸散量为实测值检验模型改进的效果,找出最优冠层阻力模型和土壤阻力模型,并分析最优S-W模型对各阻力参数的敏感性。结果表明:李俊改进型有效叶面积指数冠层阻力模型和Sellers土壤阻力模型组合的S-W模型模拟效果最好,S-W模型估算玉米田蒸散的精度显著提高,蒸散发模拟值与实测值的相关系数、一致性指数更接近1,蒸散发模拟的相对误差和均方根误差变小。敏感性分析表明,在计算各个阻力参数模型中,S-W1模型估算蒸散发对冠层阻力最敏感,其次是土壤阻力和有效叶面积指数;采用改进型有效叶面积指数冠层阻力模型和Sellers土壤阻力参数模型组合后,在一定程度上提高了模型精度,提高了计算准确率。 相似文献