基于颜色和纹理特征的玉米旱情统计判别模型

利用颜色和纹理特征判定玉米植株干旱程度是玉米旱情监测识别的新途径,良好的统计判别模型构建方法对实现这一新途径意义重大。采集了玉米出苗-拔节、拔节-抽雄、抽雄-成熟3个生长发育阶段适宜、轻旱、中旱、重旱、特旱5个干旱程度的玉米植株图像,用MATLAB软件从图像中提取玉米植株的颜色和纹理特征数据,以SPSS软件对特征数据的训练集进行Fisher逐步判别分析,获得Fisher判别函数组,结合曼哈顿距离判别规则,建立了玉米出苗-拔节、拔节-抽雄、抽雄-成熟3个生长发育阶段的正视面、俯视面和侧视面共9个单视角统计判别模型,并将每个生长发育阶段的单视角统计判别模型联合构建为三维统计判别模型。玉米3个生长发育阶段的所有单视角判别模型在训练和测试时的平均判别准确率无显著差异,所有正视面和侧视面单视角统计判别模型训练和测试时的平均判别准确率均在90%以上,判别玉米不同干旱程度的准确率差异性小,所有俯视面单视角统计判别模型训练、测试时的平均判别准确率均低于85%,且判别玉米不同干旱程度的准确率差异性较大。玉米3个生长发育阶段的三维统计判别模型的训练和测试平均判别准确率在97%以上,且判别玉米不同干旱程度的差异性较小。玉米3个生长发育阶段的单视角统计判模型中,侧视面统计判别模型的判别效果最好,正视面统计判别模型次之,俯视面统计判别模型的判别效果相对较差,每个生长发育阶段的三维统计判别模型的判别效果均比单视角统计判模型好。     

不同施肥量对贵州高产玉米养分吸收、生物性状、产量及品质的影响

在贵州黄壤地区开展了以玉米品种(“金玉506”和“黔单24”)为主区,不同施肥量为副区处理的大田裂区试验,探讨贵州两种高密度栽培品种玉米的产量、生物性状、养分吸收和品质对不同施肥量的响应。结果表明：不同施肥量对玉米品种产量有显著影响。“金玉506”产量随施肥量的增加呈先增加后降低的趋势,以常规密度种植推荐施肥量增量15％处理产量最高,达10229.3 kg/hm2;而“黔单24”略有不同,其产量随施肥量增加呈降低趋势,以推荐施肥量处理最高,为9434.1 kg/hm2。从产量构成因素看,品种与施肥量对玉米穗粗和千粒重有显著影响,两种玉米品种的千粒重随施肥量增加均呈增加趋势,增幅分别为2.2％~10.3％和3.2％~6.8％。在生物性状方面,“金玉506”以推荐施肥量增量15％处理玉米的株高、穗位高和茎粗最优,分别为308.5、130.4和2.6 cm;而“黔单24”以推荐施肥量处理株高、穗位高和茎粗达最大,分别为311.6、138.0和2.43 cm。从养分吸收看,品种和施肥量对玉米植株的养分吸收有显著影响,其中“金玉506”植株氮、磷和钾的吸收量均随施肥量的增加而增加,增幅分别为24.8％~32.7％、44％~47.8％和5.9％~45.6％;而“黔单24”植株氮、磷和钾吸收量均随施肥量的增加而降低,降幅分别为3.8％~13％、11.8％~23.5％和3.9％~15％。在品质方面,合理施肥量有利于提高玉米的淀粉和粗蛋白含量,而过高施肥量会导致玉米品质的降低。因此,根据不同玉米品种的养分需求规律进行科学合理的施肥有利于促进玉米的养分吸收,提高产量和改善品质。     

基于Mask R-CNN 的玉米干旱卷曲叶片检测

【目的】干旱胁迫严重影响玉米生长和产量水平,对玉米干旱胁迫快速、精确监测,及时制定相应的防灾减灾措施对保障玉米丰产稳产具有重要意义。对玉米干旱卷曲叶片进行监测是实现快速精确地监测玉米干旱胁迫的重要方法。【方法】文章使用单反相机获取干旱胁迫和适宜水分处理下的玉米植株数字图像,使用多边形框手动标注玉米卷曲叶片,建立玉米卷曲叶片目标检测数据集,使用目标检测模型Mask R-CNN对玉米卷曲叶片进行检测。【结果】目标检测模型进行玉米卷曲叶片检测的置信度高于98%,在IOU阈值为0.5时,卷曲叶片检测模型的均值平均精度为74.35%。【结论】目标检测算法能精确地对玉米卷曲叶片进行检测和分割,卷曲检测置信度高。基于叶片卷曲信息的玉米干旱胁迫识别具有快速、及时、精确等优点。随着作物表型组学的发展,目标检测算法可广泛应用于作物生物胁迫、非生物胁迫以及作物表型研究中感兴趣区域的识别和定位等研究。     

基于颜色和纹理特征的玉米干旱识别

探究以颜色和纹理为特征,以神经网络建模为方法,识别玉米干旱的效果。利用可见光成像方式采集不同干旱胁迫下的玉米图像,通过编程从玉米图像中自动提取颜色和纹理特征变量,以多个BP神经网络集成学习的方法构建玉米不同生长发育阶段的干旱识别模型,识别不同干旱程度的玉米植株。结果表明：玉米出苗—拔节阶段的模型在训练和验证时的平均识别准确率和平均识别精度均在90%以上,识别误差均值小于0.1;拔节—抽雄阶段的模型在训练和验证时识别干旱的平均准确率和平均识别精度均在85%以上,识别误差均值为0.1和0.14;抽雄—成熟阶段的模型在训练和验证时识别干旱的平均准确率分别为85.36%和84.27%,平均精度在均在80%以上,识别误差均值为0.15和0.16。玉米出苗—拔节、拔节—抽雄、抽雄—开花3个阶段的干旱识别模型对田间玉米干旱的平均识别准确率在75%左右,平均识别精度在80%以上,平均识别误差依次为0.22、0.21、0.29。总之,出苗—拔节阶段的玉米干旱识别模型识别干旱的能力最强,拔节—抽雄阶段的模型次之,抽雄—成熟阶段的模型较差,同一模型对同一干旱程度的识别,模型训练时的识别效果最好,验证时的识别效果次之,测试效果较差,同一模型对不同干旱程度的识别,总体表现为对中旱水平识别效果最不理想,对适宜和特旱水平的识别效果最好。研究结果为玉米干旱特征模式识别和利用表型特征实现玉米旱情自动监测预警提供参考。     

贵州黄壤小白菜生长、品质、光合特性及氮素利用对新型肥料的响应

为探究不同新型肥料对贵州省酸性黄壤小白菜产量、品质、光合特性及肥料利用的影响,同时筛选出适合贵州黄壤施用的新型肥料产品,以贵州酸性黄壤为基础,通过盆栽试验设置对照(CK,不施氮肥)、西洋复合肥(常规施肥)、保水型功能性肥和稳定性缓释肥4个处理,研究了新型肥料对小白菜产量、品质、光合特性以及养分吸收利用的影响。结果表明:施用保水型功能性肥和稳定性缓释肥可显著增加小白菜播种后34 d的生物量,较常规施肥处理相比鲜重分别增加4.16%和22.28%,干重分别增加41.55%和62.35%;施用新型肥料还可以改善小白菜的营养品质,与常规施肥处理相比,保水型功能性肥可显著降低硝酸盐含量18.61%,而还原性糖、V_c和游离氨基酸含量分别增加25.74%、130.95%和16.91%;而稳定性缓释肥则使硝酸盐、还原糖和Vc含量分别提高26.68%、15.35%和50.00%,但是游离氨基酸含量则较常规施肥相比降低14.43%;而且新型肥料还增强了小白菜叶片的光合能力(净光合速率Pn、气孔导度gs、胞间CO_2浓度Ci以及蒸腾速率Tr),其中以稳定性缓释肥处理的小白菜光合能力最佳,且气孔因素是导致净光合速率增加的主要原因。施用新型肥料小白菜对氮素的吸收显著增加,氮肥利用效率显著提高,新型肥料处理的氮肥农学效率(AEN)、偏生产力(PFPN)、生理利用率(PE_N)和表观利用率(REN)平均分别为48.30 kg·kg~(-1)、59.85 kg·kg~(-1)、95.46 kg·kg~(-1)和52.79%,以稳定性缓释肥处理的氮肥利用效率最佳,尤其是氮肥表观利用率达66.66%。此外,相关性分析结果显示,小白菜产量与叶片净光合速率P_n、气孔导度g_s以及蒸腾速率T_r均呈显著正相关关系,说明提高小白菜叶片的气体交换参数P_n、g_s和T_r可以增加小白菜产量;同时小白菜叶片氮含量与氮肥生理利用率和氮肥表观利用率存在极显著相关性,r值分别为-0.937和0.978,表明增加小白菜叶片氮含量可以提高小白菜对氮肥的利用效率。综上所述,新型肥料对贵州酸性黄壤上小白菜的生物增产效应以及光合特性提高等效果显著,可为将来在贵州农业生产中推广应用提供参考和理论依据。