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1.
 研究了不同土壤水氮条件下小麦抽穗后叶片氮素状况和籽粒蛋白质及淀粉积累动态与叶片SPAD值、冠层光谱反射特征的关系。结果表明,小麦抽穗后叶片氮积累量与叶片SPAD值、冠层反射光谱分别呈显著的指数和线性相关;籽粒蛋白质积累量与叶片氮积累量呈显著线性负相关,而成熟期籽粒蛋白质积累量与抽穗后叶片氮转运量呈线性正相关。叶片SPAD值与籽粒蛋白质和淀粉积累量均呈二次抛物线关系;比值指数R(1 500,610)和R(1 220,560)分别与籽粒蛋白质积累量和淀粉积累量呈显著负指数相关。因此,叶片SPAD值和比值指数可以  相似文献
2.
水氮互作对水稻氮吸收与利用的影响   总被引:24,自引:2,他引:22       下载免费PDF全文
 以迟熟中粳稻武香粳9号为材料,研究了不同水分管理方式和施氮量对水稻氮素吸收与利用的影响。结果表明,随施氮量增加,水稻吸氮量增多,稻草中氮滞留增加,营养器官氮转运率降低,氮素利用率和产谷效率下降;水分胁迫过强,则水稻吸氮量减少,氮素产谷效率下降;水分胁迫适度,则水稻氮素吸收保持不变,且可更多地调动和利用营养器官中的储存氮,提高氮素利用率和产谷效率;水与氮存在明显互作作用,水分胁迫增强,则减弱了氮肥促进水稻吸氮的作用,增强了氮肥降低水稻氮素利用率的效应。结合产量表现,提出采用适度的水分胁迫,提高水稻氮素利用率,  相似文献
3.
数字农作技术研究的若干进展与发展方向   总被引:20,自引:1,他引:19       下载免费PDF全文
 着重介绍数字农作技术研究的若干最新进展与发展方向。数字农作即通过综合运用数字化技术,研究农作物生产系统中信息获取、处理、管理和利用的关键技术及应用系统,从而对农作系统过程的信息流实现全面的数字化表达和整合。近年来,作者围绕数字农作的关键技术及应用系统,开展了较为深入和系统的研究工作,重点在作物生长模拟模型、作物管理知识模型、作物生长无损监测、农作空间信息管理、数字农作决策系统等5个领域取得了显著的研究进展。数字农作的未来发展将需要综合运用信息管理、自动监测、动态模拟、虚拟现实、知识工程、精确控制、网络通讯等现代信息技术,以农作物生产要素与生产过程的信息化与数字化为主要研究目标,发展农业资源的信息化管理、农作状态的自动化监测、农作过程的数字化模拟、农作系统的可视化设计、农作知识的模型化表达、农作管理的精确化控制等关键技术,进一步研制综合性数字农作技术软硬件系统,实现农作系统监测、预测、设计、管理、控制的数字化、精确化、可视化、网络化。农作生长与生产系统的数字化将带动农业产业的信息化和现代化。  相似文献
4.
大田条件下 ,研究了氮磷钾肥施用量对优质中筋小麦扬麦 10号和优质弱筋小麦宁麦 9号籽粒产量与品质性状、旗叶光合特性及植株氮素积累与分配的影响。结果表明 ,扬麦 10号以中氮 (2 2 5kg·hm-2 )或高氮 (337 5kg·hm-2 )高磷 (15 0kg·hm-2 )高钾 (15 0kg·hm-2 )和中氮高磷低钾 (30kg·hm-2 )处理籽粒产量最高 ,其籽粒蛋白质含量亦较高。宁麦 9号亦以上述 3处理产量最高 ,以中氮或高氮高磷高钾两个处理籽粒蛋白质含量较低 ;宁麦 9号籽粒蛋白质含量以低氮 (112 5kg·hm-2 )高磷高钾和中氮低磷 (30kg·hm-2 )高钾处理最低 ,其产量也最低。两品种籽粒产量与开花期旗叶光合参数、叶面积指数 (LAI)显著相关 ;宁麦 9号开花期叶片全氮含量及开花至成熟期叶片全氮含量差与籽粒蛋白质呈二次曲线关系。  相似文献
5.
基于知识模型和生长模型的小麦管理决策支持系统   总被引:17,自引:3,他引:14       下载免费PDF全文
 将系统分析方法和数学建模技术应用于小麦栽培管理知识表达体系,通过解析和提炼小麦生育、管理指标与环境因子、生产水平之间的基础性关系和定量化算法,创建了小麦栽培管理动态知识模型(WheatKnow);进一步结合小麦生长模拟模型(WheatGrow)和小麦管理智能系统,充分利用软构件的语言无关性、可重用性及简便快捷的系统维护机制等特点,在Visual C++和Visual Basic平台上构建了综合性、数字化和构件化的基于知识模型与生长模型的小麦管理决策支持系统(MBDSSWM),实现了预测功能和决策功能的有机耦  相似文献
6.
 研究了不同施氮水平下小麦籽粒蛋白质含量及相关品质性状与冠层反射光谱、植株氮素状况之间的定量关系。结果表明,小麦灌浆期冠层反射光谱可以用来直接预测籽粒蛋白质含量、沉降值和降落值,成熟期冠层反射光谱对籽粒醇溶蛋白和谷蛋白含量的监测具有较高的可靠性;籽粒蛋白质含量与花后14 d叶片含氮量的相关性较好,并且花后14 d比值指数RVI (1220, 710)能准确反演叶片含氮量,进而可以间接地预测籽粒蛋白质含量。据此提出了小麦籽粒蛋白质含量及相关品质指标的两种监测技术途径:基于灌浆期反射光谱的直接预测和基于花后14 d(灌浆中期)叶片含氮量的间接估测。  相似文献
7.
基于WebGIS的农田生产环境质量评价系统研究   总被引:12,自引:2,他引:10       下载免费PDF全文
 在确立农田生产环境质量评价方法的基础上,以国家农业环境质量标准为依托,以模糊综合评价法及改进的标准赋权法与层次分析法相结合的权重确定法为量化手段,以WebGIS为空间信息平台,构建了网络化、智能化的农田生产环境质量评价系统。系统实现了数据录入编辑、维护备份、信息查询、智能评价以及结果展示等功能。以江苏省仪征市为案例点,对农田生产环境质量评价系统进行了实例应用,表明该评价系统对生产基地环境质量的评价具有较好的科学性和指导性。  相似文献
8.
冬小麦生长适宜动态指标的知识模型   总被引:10,自引:1,他引:9       下载免费PDF全文
 在分析和提炼小麦栽培理论与技术最新研究资料的基础上 ,通过定量描述冬小麦生长发育动态与品种类型、生态环境和生产技术水平之间的动态关系 ,以基于生理发育时间的动态生长度日为主线 ,建立了系统化和广适性的冬小麦生长适宜动态指标的知识模型 ,可为不同环境条件和冬小麦品种栽培过程中的苗情诊断提供定量化的动态生长指标 ,包括主茎叶龄、叶面积指数、群体茎蘖数和干物质积累量等。利用不同地点的常年每日气象资料以及不同品种类型、不同产量目标和不同播期资料对所建知识模型进行了实例分析 ,表明知识模型对冬小麦生长适宜动态指标具有  相似文献
9.
不同类型土壤的光谱特征及其有机质含量预测   总被引:10,自引:1,他引:9       下载免费PDF全文
 【目的】构建适合土壤有机质含量估测的高光谱参数及定量反演模型。【方法】系统分析中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本有机质含量与350~2 500 nm波段范围高光谱反射率之间的关系,利用特征光谱参数和BP神经网络建立土壤有机质的定量估测模型。【结果】光谱一阶导数构成的两波段光谱参数与土壤有机质含量的相关性明显优于原始光谱,尤其采用Norris平滑滤波后导数光谱效果更好。光谱参数构成形式以差值指数最好,其次为比值和归一化指数。与土壤有机质含量相关程度最高的光谱参数是由可见光区554 nm和近红外区1 398 nm两个波段的一阶导数组合而成的差值指数DI(D554,D1398),两者呈显著指数曲线关系,拟合方程为y= 184.2 ×exp[-1297×DI(D554,D1398)],决定系数为0.90。经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.84,均方根误差RMSE为3.64,相对分析误差RPD为2.98,显示估测模型具有较好的预测精度。另外,利用BP神经网络结合偏最小二乘法(PLS)对导数光谱进行分析,提取贡献率达到99.56 %的前6个主成分建立了三层BP 神经网络模型,模型决定系数为0.98,经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.96,RMSE为2.24,相对偏差RPD为4.83。比较利用DI(D554,D1398)和BP网络进行土壤有机质含量的预测结果,前者精度低于后者,但可以满足土壤有机质监测的需要。【结论】利用差值光谱指数DI(D554,D1398)和BP神经网络模型均可实现对土壤有机质的精确估测。  相似文献
10.
小麦氮素积累动态的高光谱监测   总被引:8,自引:1,他引:7       下载免费PDF全文
 【目的】研究小麦地上部氮积累量与冠层高光谱参数的定量关系,分析多种高光谱参数估算地上部氮积累量的效果。【方法】连续3年采用不同蛋白质含量的小麦品种在不同施氮水平下进行大田试验,于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定植株不同器官生物量和氮含量。【结果】植株氮积累量随着施氮水平的提高而增加,不同地力水平间存在明显差异。植株氮积累量的光谱敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,而地上部氮积累量与冠层光谱的相关性明显降低。对植株氮积累量的光谱估算,在不同品种、氮素水平、生育时期和年度间可以使用统一的光谱模型。在籽粒灌浆期间植株氮积累量自开花期随时间进程的积分累积值与对应时期籽粒氮素积累状况存在显著的定量关系,根据特征光谱参数植株氮素营养籽粒氮积累量这一技术路径,以植株氮积累量为交接点将模型链接,建立高光谱参数与籽粒氮积累量间定量方程。将植株氮积累量与籽粒氮积累量相加,确立了基于高光谱参数的籽粒灌浆期间地上部氮积累量监测模型。经不同年际独立资料的检验表明,利用光谱参数SDr/SDb、VOG2、VOG3、RVI(810,560)、[(R750-800)/(R695-740)]-1和Dr/Db建立模型可以实时监测小麦地上部氮素积累动态变化,预测精度R2分别为0.774、0.791、0.803、0.803、0.802和0.778,相对误差RE分别为16.7%、15.5%、15.6%、18.5%、15.5%和17.3%。【结论】利用关键特征光谱参数可以有效地评价小麦地上部氮素积累状况,其中尤以植被指数VOG2、VOG3和[(R750-800)/(R695-740)]-1的效果更好。  相似文献
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