基于Sentinel-2A的棉花种植面积提取及产量预测

及时、准确预测棉花产量在棉田经营管理、农业决策制定等方面具有重要的价值和意义。为了提高棉花产量预测精度并确定估产的最佳生育时期,该研究利用谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）获取2020年Sentinel-2A的3个时间段影像,采用随机森林（Radom Forest, RF）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、决策树（Classification and Regression Tree, CART）进行棉花种植区域提取,利用顺序向前选择（Sequential Forward Selection, SFS）和偏最小二乘算法（Partial Least Squares Regression, PLSR）确定棉花产量预测最佳生育时期,最终形成莫索湾垦区棉花产量预测分布图。结果表明,1）RF分类效果最佳,农田与非农田分类总体精度为0.94,Kappa 系数为0.89;棉田与非棉田分类总体精度为0.92,Kappa 系数为0.83。2）红边波段（B6）在3个生育时期中与产量相关性较好,相关系数随着生育时期的递进而增加,分别为0.37、0.47、0.53。3）基于PLSR构建的产量预测模型中,铃期预测效果最佳（决定系数R2=0.62,均方根误差RMSE=625.5 kg/hm2,相对误差RE=8.87%）,优于吐絮期（R2=0.51,RMSE=789.45 kg/hm2,RE=11.06%）和花期（R2=0.48,RMSE=686.4 kg/hm2,RE=9.86%）,铃期为棉花产量预测的最佳生育时期。该研究利用GEE和Sentinel-2A影像数据,为新疆莫索湾垦区棉花种植面积提取及产量预测提供一种新的思路,可为合理水肥配置、精准种植、农作物生长过程监测提供数据支撑。     

旱区地膜与种植密度对棉花冠层光分布及产量的影响

棉花冠层光合有效辐射截获率(PARI)是影响干物质积累和产量形成的重要因素,然而对于不同覆膜方式下种植密度对棉花冠层光分布的影响尚未明确。在旱区一膜三行的机采种植模式下,设2种覆膜方式(有膜和无膜)与5种种植密度(D1:9×10⁴株/hm²,D2:13.5×10⁴株/hm²,D3:18×10⁴株/hm²,D4:22.5×10⁴株/hm²,D5:27×10⁴株/hm²),研究不同覆膜方式下种植密度对棉花冠层PARI的影响。结果表明,在全生育期,有膜处理下棉花冠层光合有效辐射(PAR)的截获能力较强;冠层PARI与种植密度呈显著正相关关系,不同种植密度之间PARI存在差异;叶面积指数(LAI)随生育进程推进呈单峰曲线。有膜处理下,不同种植密度LAI在第94～98天达到峰值;无膜处理下,不同种植密度LAI在第109～113天达到峰值;随着种植密度的增加干物质积累量减少,其生殖...     

我国林业规划的成就与问题

人类的生存环境离不开森林资源,它对人们的社会生活乃至生态环境都有着重要的作用。历年来,我国也非常重视森林资源的建设,大力的发展林业,以求利用森林资源,实现经济效益、生态效益以及社会效益。林业建设中,林业规划工作起到了非常重要的作用。本文对几十年来我国的林业规划所取得的成就进行总结,并指出其中的问题。     

滴灌棉田植株氮营养指数的高光谱诊断研究

【目的】通过研究滴灌棉田地上部植株的氮营养指数,探究建立基于氮营养指数的高光谱指数模型的可行性,为高光谱遥感在农田氮营养快速、准确诊断中的应用提供理论依据。【方法】2年试验,以新疆主栽的5个棉花品种为研究对象,在不同施肥处理条件下,探究氮营养指数和17种光谱指数之间的相关性,建立氮素营养诊断模型并进行验证。【结果】不同品种棉花滴灌条件下氮营养指数之间差异显著,杂交棉能更快地接近氮素营养水平的最佳状态;基于高光谱的氮营养指数多元回归模型中R~2最高的为鲁棉研24,达到0.8的高水平;经2年数据验证,鲁棉研24号建立的模型精度最高,R~2=0.868,均方根误差为0.059。【结论】建立基于氮营养指数的高光谱监测模型能够很好地监测植株氮素养分状况,大田模型精度R~2能达到0.5以上,本试验结果能够为今后农业养分诊断提供理论依据。     

不同播深对棉花大小苗及产量与品质的影响

[目的]研究不同播种深度下大小苗对棉花产量、品质的影响,为棉花适宜播种深度提供理论依据.[方法]设置5种播种深度,单因素随机区组设计,通过田间试验,研究棉花产量、品质的特征.[结果]播深为2 cm时,大苗产量为425.72 kg/667 m2,小苗产量为8.46 kg/667 m2,整个小区产量最高,为482.16 kg/667m2,且纤维品质较好;当播深超过2 cm时,随着播种深度的加深,棉花的产量呈现降低的趋势.播深为4 cm时,大苗株数为1 777株/667 m2,小苗株数为0株/667 m2,大苗产量为120.03 kg/667 m2,小苗无产量,整个小区产量最低,与CK差异显著.在品质方面,大苗棉花在上半部均长、马克隆值、成熟度、整齐度和反射率上差异显著,小苗棉花在上半部均长和成熟度上差异显著,而整个小区棉花只在整齐度存在差异,其余各品质特征差异不显著.[结论]播深是影响棉花产量的重要因素,适宜播种深度为2 cm,覆土1 cm,且播深不宜超过3cm,播深为2 cm时棉花综合品质最好.     

裸地栽培下打顶方式对棉花干物质积累及产量特征的影响

本研究旨在探讨裸地栽培下棉花最优打顶方式,以提高生产效率与经济效益。试验以新陆中82为材料,采用单因素完全随机区组设计,研究了化学打顶(3种配方,分别记为C1、C2、C3)、人工打顶(A)和不打顶(N)处理对棉花株型及干物质积累、分配和产量的影响。结果表明：打顶处理能降低棉花株高和单株果枝数,显著提高单株铃数、单铃重和产量,但对茎粗影响较小。打顶后35 d,株高和单株果枝数表现为C3>C2>C1>A,均显著低于N处理;单株铃数、单铃重、产量则表现为C1与A处理相当,均高于C2和C3处理。不同打顶方式下棉花生殖器官与营养器官的干物质积累均较好地符合Logistic曲线,R²值分别达0.97和0.82;生殖器官的最大干物质积累量为48.76～73.33 g/株,最大干物质积累量和干物质快速积累持续时间均表现为A>C1>C2>C3>N;营养器官的最大干物质积累量为44.04～51.33 g/株,打顶处理的最大干物质积累量和干物质快速积累持续时间均低于不打顶处理。化学打顶处理中,C1处理的单株果枝数、最大干物质积累量和干物质快速积...     

基于叶片纹理特征的棉花蚜害诊断模型研究

【目的】为探究棉花叶片蚜害快速识别的可行性,本研究对健康和受棉蚜为害的棉花叶片的高光谱图像进行识别。【方法】以新陆早45号为研究对象,通过获取健康和受棉蚜为害棉花叶片的高光谱图像,提取不同处理下棉花叶片的感兴趣区域光谱图像信息,并采用3种降维手段获取高光谱特征。利用灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)提取图像的纹理特征,构建棉蚜为害诊断模型。【结果】采用全纹理特征数据结合随机蛙跳-偏最小二乘线性判别分析模型(RF-PLS-LDA)建模得到的预测集识别率为91.49%;以能量(Energy)作为输入,建立主成分载荷-偏最小二乘线性判别分析模型(PCA-Loading-PLS-LDA),对预测集识别率达到92.55%。【结论】以灰度共生矩阵二阶统计量能量建模可有效地简化模型,减少计算量,提高预测的稳定性。基于纹理特征向量能有效地实现蚜害棉花叶片的识别,为虫情的快速识别提供技术支持。     

遵义县杜仲采种基地营建技术及经营措施

遵义县为我国杜仲原产地之一，其杜仲品质优良，可望培育成规模产业；选择杜仲优良林分，通过采种基地建设，实现杜仲种子生产区域化、种子供应基地化、质量标准化；从遵义县杜仲分布区域及资源状况的确定、采种基地设计等方面进行总结，提出采种基地主要经营措施。     

不同地膜类型与灌溉量对棉花光合参数和产量、品质的影响

采用双因素随机区组试验，探索不同地膜类型(普通地膜、生物降解地膜、液体地膜)与灌溉量(6 000、4 500、3 000 m³·hm^-2)对棉花光合参数、产量和品质的影响。结果表明：在0～25 cm土层，与不覆膜相比，普通地膜和生物降解地膜均可显著(P<0.05)提高土壤温度。不同类型地膜下，均以6 000 m³·hm^-2灌溉水平下棉花产量、品质与叶片光合能力的表现较好。与不覆膜的处理相比，生物降解地膜和普通地膜处理的棉花单株产量分别显著提高19.97%和21.15%。综合叶片光合性能、棉花产量与品质判断，生物降解地膜与普通地膜相比并无显著不利影响，可用于替代普通地膜以减少棉花生产中的白色污染。相关分析和灰色关联度分析结果表明，叶片的SPAD值、蒸腾速率、气孔导度、净光合速率与马克隆值、纤维长度、单株产量呈显著正相关；SPAD值与马克隆值、成熟度、衣分率，蒸腾速率与单株产量，气孔导度与纤维长度、整齐度指数的灰色关联度最高；净光合速率与马克隆值、整齐度指数、单株产量的灰色关联度较高。可考虑将SP...