基于近红外高光谱成像技术鉴别杂交稻品系

种子的筛选和鉴别是农业育种过程中的关键环节。该文基于近红外高光谱成像技术(874~1 734 nm)结合化学计量学方法以及图像处理技术实现杂交稻种的品系鉴别及可视化预测。采集了3类不同品系共2 700粒杂交水稻的高光谱图像,用SPXY算法,按照2∶1的比例划分建模集和预测集。基于水稻样本的光谱特征,采用主成分分析(PCA)方法初步探究3类样本的可分性。采用连续投影算法(SPA),提取出7个特征波长:985.08、1 106、1 203.55、1 399.04、1 463.19、1 601.81、1 645.82 nm。基于特征波长和全波段光谱,建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型。试验结果表明,所建模型判别效果较好,识别正确率均达到了90%以上,其中,SVM模型的判别效果优于PLS-DA模型,基于全谱的判别分析模型结果优于基于特征波长的判别模型。结合SPA-SVM校正模型和图像处理技术,生成样本预测伪彩图,可以直观的鉴别不同品系的水稻种子。结果表明,近红外高光谱成像技术可以实现杂交稻的品系识别及可视化预测,为农业育种过程中种子的快速筛选及鉴定提供了新思路。     

无人机遥感监测作物病虫害胁迫方法与最新研究进展

病虫害是作物生产面临的主要胁迫之一.近年来,随着无人机产业的快速发展,无人机农业遥感因其图像空间分辨率高、数据获取时效性强和成本低等特点,在作物病虫害胁迫监测应用中发挥了重要作用.本文首先介绍了利用无人机遥感监测作物病虫害胁迫的相关背景;其次对目前无人机遥感监测作物病虫害胁迫中的常用方法进行了概述,主要探讨无人机遥感监...     

农业传感器技术在我国的应用和市场：现状与未来展望

农业传感器技术是农业信息化的基础，是实现农业现代化的核心要素和关键支撑之一。首先，本文在总结农业传感器技术在智能农机装备、农用无人机遥感及农业物联网三方面的研究及应用现状的基础上，对我国农业传感器技术需求和市场发展进行了深入分析。其次，通过技术产业调研分析，对农业传感器产业化、市场化及未来的发展趋势进行了总结与展望。最后，凝练了农业传感器产业领域的16项关键技术，并在此基础上开展了德尔菲法专家问卷调查，阐明了农业传感器最重要的属性是通用性，明确了相关技术发展最大的制约因素是基础理论和研发投入，提出了农业传感器技术将朝着低成本化、高稳定性、高智能化、可移植性、可操作性方向发展。本文可为我国农业传感器技术研发和产业发展提供参考。     

基于农田物联网设备CGMD-502的双季稻缺氮和干旱胁迫诊断研究

通过3个氮肥水平和2个水分处理的田间小区试验，模拟双季稻遭遇不同逆境胁迫的情景，利用农田物联网设备CGMD-502采集早、晚稻归一化红边指数(NDRE_CGMD)，并分析了NDRE_CGMD与农学参数(SPAD值、LAI)之间的相关关系以及该植被指数对双季稻不同程度缺氮和干旱胁迫的响应。结果发现：NDRE_CGMD与双季稻LAI之间具有较高的相关性，两者之间线性监测模型(LAI=32.25×NDRE_CGMD-2.34)的建模决定系数(R²)达到了0.72，检验均方根误差(RMSE)和偏差(bias)分别为1.25和0.80;NDRE_CGMD对双季稻缺氮和干旱胁迫具有较强的响应能力，在不同胁迫情景下的数值变化幅度略低于LAI，但与SPAD值相当。由此表明，农田物联网设备CGMD-502在生产中具有替代SPAD值和LAI诊断双季稻缺氮和干旱胁迫的实际应用潜力。研究结果对于促进农田物联网技术在双季稻生产中的应用及提高江西双季稻生产智慧管理水平具有重要意义。     

室内高通量种质资源表型平台研究进展与展望

种质资源是作物育种改良的重要物质基础，精确高通量获取作物表型信息是进行种质资源评估的重要途径。基于表型数据获取、解析与管理技术的室内高通量植物表型平台具备环境精确调控、成像自动无损、效率显著提升等特点，为种质资源评估提供了高效、集成且规模化的解决方案，对作物育种改良、种业高质量发展具有深远影响。该研究主要阐述了四类室内高通量种质资源表型平台的研究现状，对目前室内植物表型数据解析及管理技术进行介绍与分析，并总结了室内高通量表型平台与数据解析管理方法存在的问题与挑战，对未来种质资源表型评估研究方向与趋势进行展望，以期为植物表型研究提供指导和建议。