基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究

叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。     

基于作物生长模型参数调整动态估测夏玉米生物量

针对如何利用作物生长模型定量解析区域夏玉米生物量动态变化的热点问题,该文在沿东海岸的江苏省盐城市大丰区设置大田夏玉米生物量估测试验,在构建夏玉米生物量过程模拟模型的基础上,对夏玉米多个生育阶段的生物量(指地上部生物量)及其变化特征进行分析,并结合试验实测数据探讨利用实测叶面积指数和生物量数据调整生物量模拟模型参数的可行性。结果表明:夏玉米生物量过程模拟模型可以对夏玉米从出苗到灌浆期间的多个生育阶段生物量动态变化进行估测。出苗到拔节前的生长阶段,生物量积累主要来源于叶片形成,模拟模型可以对生物量进行有效预测,预测值与实测值之间的均方根差(root mean square error,RMSE)为18.31 kg/hm~2,相对误差为3.35%。拔节到抽雄前的生长阶段,由于茎节伸长与节数增加,生物量积累加快,预测值与实测值之间的差异较大。拔节初期生物量预测值为535.5 kg/hm~2,实测值为480 kg/hm~2,相对误差11.56%。抽雄前生物量预测值为7 036.46 kg/hm~2,实测值为5 794 kg/hm~2,相对误差21.44%。拔节到抽雄前生长阶段预测值与实测值之间的RMSE为825.94 kg/hm~2。经过模型参数调整,抽雄前生物量预测值为6 036 kg/hm~2,与实测值较为接近,RMSE为219.43 kg/hm~2,相对误差4.18%。利用参数调整后的模拟模型继续对抽雄到灌浆前生长期间生物量进行预测,预测值与实测值较为一致,灌浆期生物量预测值为11 156 kg/hm~2,实测值为10 785 kg/hm~2,相对误差3.44%,而参数调整前预测值为12 492 kg/hm~2,相对误差15.83%。在玉米拔节期进行模型参数调整,对拔节到抽雄和抽雄到灌浆2生长阶段的生物量预测效果较好。该研究可为县域夏玉米不同生长阶段生物量及其动态变化预测提供参考,可辅助县域农业管理部门进行适时生产措施调整。     

基于FRAM和NB-IOT的设施温室智能环境采集系统设计

针对设施温室环境数据采集及传输的特点,分别对现有数据存储技术及无线传输技术进行对比分析,最终采用FRAM存储和处理滞留数据,具有低功耗、长寿命、防篡改等特点;采用NB-IOT技术搭建远距离无线传输路径,以其强连接、高覆盖的特点提高数据与指令传输过程中的可靠性,与传统技术相比成本更低;同时设计了具有低功耗特性的MSP430FR5x芯片作为系统核心,采用C++Builder和Mysql设计了服务器守护监听程序。经测试,系统能够有效适应农业智慧生产条件下低频率、小数据量的传输要求,有效降低功耗的同时确保了数据传输的连贯性。