无人机低空数字图像诊断棉花苗情技术

为了提高棉花苗情监测的时效性和精确性，本研究利用无人机低空获取棉田数字图像，通过图像分析快速识别诊断棉花苗情。研究结果表明，利用HIS（Hue- intensity- saturation）阈值法将图像二值化，之后通过腐蚀膨胀对二值化图像进行处理，能够较好地排除地膜干扰，快速识别大范围棉苗数量和壮苗数量，棉苗识别精度超过90%。基于图像识别结果绘制的田间苗情分布图清晰显示了棉田出苗情况，并为精准化管理提供依据。本研究结果可为无人机在农业中的应用提供参考。     

麦棉两熟新型模式配置及其简化栽培技术

<正>麦棉两熟作为两熟棉区主要的种植制度,是缓解粮棉争地矛盾和实现我国粮食与棉花同步增产的惟一途径。但是,随着我国农业结构调整和种植制度转型期的发展,当前麦棉两熟存在机械化程度不高、春棉共生期长、短季棉     

小麦秸秆的抗拉特性试验研究

农作物秸秆是一种重要的生物资源,对其力学特性的研究在农作物的加工利用方面有着重要意义。文中实验研究分析了小麦秸秆的抗拉特性,比较分析了不同生长部位的抗拉能力,判定出小麦秸秆中部位置较易断裂。同时得出含水率对小麦秸秆的抗拉能力有重要的影响,其表现为含水率高的秸秆抗拉性能弱于含水率低的秸秆,而含水率低的秸秆却比含水率高的秸秆容易断裂。     

机采种植模式下无膜栽培在棉花生产上的应用效果

【目的】在机采种植模式下,研究无膜替代有膜对棉花生长生育及产量的影响,为无膜棉高产栽培提供理论依据。【方法】利用筛选到的适宜无膜栽培的棉花新品系中棉619为试材,采用随机区组排列试验,设置大田有膜与无膜对比试验,分析有膜、无膜配置对棉花生育期、叶面积指数、光截获率、干物质积累及产量因素的影响。【结果】无膜棉生育期推迟9 d、叶面积指数和光截获率降幅分别达到8%和7.16%;无膜处理下的干物质积累起始期和结束期均晚于有膜棉,且干物质积累的持续期和最大速率较有膜棉降低3 d和0.714 g/ d,但生长特征值却高于有膜棉14.893 g;无膜处理的果枝数、结铃数显著减少,籽棉和皮棉产量比有膜处理低6.73%、7.79%,差异不显著,且衣分变化不明显。【结论】中棉619能够不用地膜种植,通过优化栽培措施可以降低无膜棉对叶面积、生物量、光截获率以及产量的损失,实现绿色植棉。     

覆膜对滴灌棉田土壤水分时空运移的影响

【目的】对比分析覆膜与无膜滴灌棉田土壤水分在时间维度上以及空间维度上的运移规律,为棉花精准灌溉、无膜棉栽培技术提供理论依据与技术支撑。【方法】以膜下滴灌和无膜滴灌作为试验处理,采用5TE土壤水分温度传感器实时采集棉花全生育期土壤水分数据,采用Voxler和Surfer等软件对土壤水分网格数据进行时空插值、3D可视化以及切片。【结果】膜下滴灌土壤水分含量整体高于无膜滴灌处理;垂直方向上,膜下滴灌各不同深度土层间的运移加快,土壤水分含量随着深度增加而增加,在底层土壤(80~100 cm)水分含量最多,而无膜滴灌各土层间的土壤水分交流不活跃,水分主要集中表层土壤(0~20 cm);水平方向上,2种处理的近根系和远根系土层的土壤水分含量无显著差异;时间维度上,随着棉花生育进程的推进,膜下滴灌处理的土壤水分含量总体呈现上升的趋势,土壤水分消退速率在滴灌前(6月20日)为3×10^-4 m³/(m³·d),6月20日至8月11日(滴灌后)维持在30×10^-4 m³/(m³·d),8月11日至8月26日增至30×10^-4 m³/(m³·d),8月26日(最后1次滴灌)后降低至30×10^-4 m³/(m³·d),而无膜滴灌处理的土壤水分变化较为平稳,滴灌前水分消退速率在0.7×10^-4 m³/(m³·d),滴灌后为10×10^-4 m³/(m³·d)。【结论】覆膜处理能使土壤水分从表层向下运移,底层(80~100 cm)水分最多;而水平方向上,2种处理的近根系和远根系土壤水分无明显差异;时间维度上,覆膜处理提高了滴灌棉田的土壤水分的变化波动,使其水分消退速率增加,无膜处理的水分消退速率却保持稳定。     

种植密度对南疆机采棉群体农艺特征和产量的影响

在新疆南疆地区自然生态条件下,以中棉所88号为试验材料,采用单因素随机区组试验设计,设置6个种植密度（P1：9万株·hm^-2,P2：12万株·hm^-2,P3：15万株·hm^-2,P4：18万株·hm^-2、P5：21万株·hm^-2,P6：24万株·hm^-2）,研究了一膜六行机采棉模式下棉花株高、主茎日增长量、茎粗、节枝比、叶面积指数（leaf area index,LAI）、冠层开度、叶倾角和产量对种植密度的响应。结果表明：增大密度显著降低了棉花的株高、茎粗、单株叶面积、冠层开度及节枝比（P<0.05）;主茎日增量在初花期以前为密度越大其越高,初花期后则反之;各处理LAI均在盛铃前期达到峰值,以P4处理最高为4.74;叶倾角则随密度增大而增大,各处理在30.0°～46.9°浮动;籽棉及皮棉产量均在P5处理达到最高,分别为6 272.79 kg·hm^-2和2 874.82 kg·hm-²但其与P3、P4处理均无显著差异。综上得出,在一膜六行机采模式下,南疆棉花的种植密度在15万～18万株·hm^-2范围内,棉花株型及冠层结构良好,产量较高。     

棉花株式图信息数字化方法及其应用

【目的】创建并验证棉花株式图信息数字化和获取株式图时空分布特征的新方法。【方法】利用标准化的数字存储株式图信息,通过Visual Basic编程自动读取Excel数据表并自动统计计算株式图信息指标,最后分别输出Excel和图形化的统计结果。将数据结果导入Surfer软件,绘制棉花各生殖器官性状概率分布图。并运用该方法处理10个品种(系)株式图信息。【结果】实现了株式图信息的自动化处理,快速形成了各品种蕾期现蕾概率、花铃期生殖器官发生概率与脱落概率、吐絮期成铃概率的空间分布。这些时空分布图准确、清晰、直观地描述了棉花株式图信息及其分布特点。而且根据数字化的株式图信息统计结果可生成各果枝不同果节上的概率变动趋势,为深度挖掘株式图信息提供参考。【结论】该方法可快速绘制棉花每个果枝各果节生殖器官发生概率的时空分布图。     

Voxler软件在棉田土壤含水量时空变异研究中的应用

为研究棉花主要生育时期的土壤含水量时空变异及其可视化方法，使用Voxler软件进行三维可视化绘图，分析了花铃期（7月10－19日）棉花单作、棉花/二月兰、棉花/苕子3种模式下土壤含水量时空分布特征。结果表明，利用Voxler软件对数据处理分析进行三维可视化表达，可更加直观准确地掌握整个棉田土壤含水量的时空分布及其变化；该时段3种种植模式的土壤含水量以棉花/苕子最高，棉花/二月兰次之，单作棉花最低，且均为底层高于表层。     

基于改进BP神经网络的农业机械数据预测研究

为提高河南省农业机械数据预测的精度,获得更可靠的预测结果,提出基于自适应粒子群算法(APSO)优化的误差方向传播(BP)神经网络预测方法,利用APSO算法优越的全局搜索能力更新BP神经网络的权值和阈值,有效结合两种算法的优势,并引用河南省1986-2017年农业机械数据进行测试。仿真结果表明,本文提出的APSO-BP算法比同等条件下BP神经网络算法和PSO-BP算法预测误差平均可降低2.4%和1.35%,可以有效提高预测的速度和精度。