预处理对土壤有机质光谱估算的影响

为实现土壤有机质(SOM)含量的实时、动态监测,以晋南麦区169个土壤样本为研究对象,通过测定其SOM含量与高光谱,采用多种常规预处理光谱相结合的方法,分析预处理光谱与SOM含量间的相关性,并选择光谱特征波长,构建基于光谱波长的SOM含量监测模型。结果表明,SOM含量与光谱反射率成反比;通过不同预处理方法与SOM含量相关性分析,筛选出最佳特征波长为580、567、571、560、535、672、673、674、678 nm,MSC+1st耦合多元逐步回归(MLR)构建的模型R~2为0.74,RPD为1.52,模型精度最高,误差最小,更利于实现SOM含量的光谱监测。经比较分析,多种预处理方法相结合较单一预处理方法更有利于建立估测模型。     

灌浆期喷施微肥对小麦临优2018产量及品质的影响

试验选用4种微肥在对中筋冬小麦临优2018灌浆期进行叶面喷施处理,研究其对冬小麦产量及品质指标的影响。结果表明:用微肥处理小麦均可增加产量,对品质也有不同影响,其中硼酸、硫酸锰对小麦产量影响最大;硫酸镁对蛋白质和面筋影响较大;硫酸锰对沉降值影响较大。     

基于RS的冬小麦种植面积提取及最佳时相选择

为探求冬小麦种植面积提取的方法,本研究通过多种图像处理方法对TM数据进行处理,结合实地调查和研究区主要种植作物的物候历,利用TM数据提取了冬小麦的种植面积。同时为了提高解译精度,结合GIS进行了两次目视解译过程,消除了分类器分类会出现的多分和漏分现象。结果表明:通过分类后计算混淆矩阵与地面真实感兴趣区(ROI)进行比较,发现Mahalanobis Distance分类法阈值(最大误差距离)为2.9时分类效果最佳。得到2007年研究区域冬小麦遥感监测面积为560 650 hm2,提取精度达到了95.23%。三个地区以临汾地区提取精度最高,而晋中地区最低。因此利用该方法提取冬小麦种植面积是可行的。     

不同播期冬小麦叶绿素含量的冠层光谱响应研究

为了探究不同播期条件下冬小麦叶绿素含量的冠层光谱响应规律,依据本区域的推广种植播期,本试验设置4个播期,获取其冠层光谱及相关数据,并利用统计学方法对4个播期试验数据进行融合分析,模拟一个具有普适性的混合播期。结果表明,在4个播期和模拟混合播期下所建立的叶绿素含量光谱监测模型中,以播期10月6日的DVI(780,670)所建立的叶绿素含量光谱模型最好,其R2可达0.7835。利用同年的试验数据对模型进行检验,其预测值和实测值的R2可达0.8617,且RE和RMSE最小,表明播期10月6日是对冬小麦叶绿素含量进行预测的最佳播期,依此所建立的冬小麦叶绿素含量光谱监测模型是可行的。同时,所建立模拟混合播期模型的决定系数可达0.6713,实测值和预测值的验证R2可达0.8342,RE和RMSE也较小,说明该模拟混合播期模型能够较准确地预测各种播期条件下的叶绿素含量,因此,模拟混合播期模型在现实的应用中具有较好的适用性和普适度。研究结果可为冬小麦品质的大尺度遥感监测和小麦生产的宏观管理调控提供一定的理论依据。     

基于光谱遥感的冬小麦籽粒淀粉积累量的监测

为了建立基于叶绿素密度淀粉积累量的最佳种植密度光谱监测模型,利用遥感技术准确测量小麦淀粉积累量,本试验通过大田试验,根据品种特性和晋中地区推广种植密度分别设置5个种植密度(300万苗.hm 2、450万苗.hm 2、600万苗.hm 2、750万苗.hm 2、900万苗.hm 2),对其冠层光谱、叶绿素密度和淀粉积累量进行了测定,并利用统计学方法对5个种植密度的数据进行分析,对混合密度进行模拟。结果表明,在5个密度梯度和模拟混合密度下所建立的淀粉积累量光谱监测模型中,以密度750万苗.hm 2条件下的NDVI(1 200 nm,670 nm)所建立的光谱模型最好,其精确度可达0.920 6。用2009—2010年的试验数据对模型进行检验,其预测值和实测值的R2也可达0.954 2,表明750万苗.hm 2的种植密度是对冬小麦淀粉积累量进行预测的最佳密度,依此所建立的冬小麦淀粉积累动态监测光谱模型是可行的。同时,所建立模拟混合密度模型的精确度可达0.883 1,验证R2也可达0.905 4,说明该模拟混合密度模型能够较准确地预测不同种植密度条件下的淀粉积累量。因此,模拟混合密度模型在现实应用中具有较好的适用性和普适度。     

干旱胁迫及复水对燕麦根系生长及生理特性的影响

为研究燕麦（Avena sativa L.）生长早期根系生长和生理特性对干旱胁迫及复水的响应规律和适应机制,本试验采用盆栽控水,测定了干旱胁迫及复水下燕麦生长早期根系生长、生理特性指标及籽粒产量变化。结果表明：短期（14 d）中度干旱胁迫对根系生长指标及活力有促进作用,重度干旱胁迫持续抑制此类根系指标;根系丙二醛（Malondialdehyde,MDA）和脯氨酸含量及抗氧化酶活性随干旱胁迫程度加重而提高;复水使受干旱胁迫抑制的根系总长、根系总表面积、根系平均直径、根系干重和根系活力提高,使受干旱胁迫提高的根系MDA和脯氨酸含量及超氧化物歧化酶（Superoxide Dismutase,SOD）和过氧化氢酶（Catalase,CAT）活性降低。本研究表明燕麦生长早期通过调控根系生长和生理特性适应干旱胁迫,复水使受干旱胁迫影响的燕麦生长早期部分根系生长和生理特性指标得到补偿或恢复,减轻持续干旱胁迫对燕麦籽粒产量的影响。     

Bt棉功能叶氮代谢对Bt蛋白表达及氮肥调节的响应

为评价外源Bt基因插入以及氮肥对Bt棉功能叶Bt蛋白表达及氮代谢的影响,对Bt棉功能叶Bt蛋白含量,硝酸还原酶、谷丙转氨酶和蛋白酶活性,可溶性蛋白质和全氮含量等指标进行了测定。结果表明:Bt棉功能叶Bt蛋白含量在蕾期最高,此后,随生育进程呈显著下降。与常规棉相比,Bt棉功能叶硝酸还原酶活性提高,在前中期谷丙转氨酶活性显著提高且有利于可溶性蛋白质的合成,前期全氮含量显著增加,对蛋白酶活性没有明显影响。Bt棉功能叶Bt蛋白含量与硝酸还原酶活性、可溶性蛋白质和全氮含量呈显著正相关,表明Bt棉前期增强的氮代谢促进了Bt蛋白的表达。施氮肥明显提高Bt棉中后期功能叶硝酸还原酶活性、可溶性蛋白质含量和Bt蛋白的表达。基施和初花期各50%的效应显著大于全部基施,而在基施氮肥基础上,初花期增施50%的氮肥效应最明显。与常规棉比较,施氮肥更有利于Bt棉中后期功能叶硝酸还原酶活性、可溶性蛋白质含量提高。     

麦田耕作层土壤有机质的高光谱监测

为了利用高光谱技术实现麦田耕作层土壤有机质(SOM)的实时、快速、准确监测,对不同物理条件下的麦田耕作层(0~20 cm)土壤进行了有机质和高光谱的测定,并利用多元逐步回归统计方法进行了土壤有机质信息波段的提取和监测模型的构建。结果表明,风干土和过筛处理土的光谱反射率要明显高于湿土处理,在350~1 100 nm处,光谱基本重合,说明二者含有相似的光谱信息,不同土壤粒径造成1 100~2 500 nm的差异。利用多元逐步回归的统计方法构建了不同光谱处理方式的土壤有机质光谱监测模型,并取得了较好的验证效果,其中,基于Savitzky-Golay平滑法的光谱处理不适于试验土壤有机质监测模型的构建;而经一阶微分处理后所构建的光谱监测模型拟合精度高、验证误差小,其中,湿土的土壤有机质监测模型具有较好的实践应用性。研究结果将为麦田土壤有机质的高光谱监测提供一定的理论依据。     

小麦遥感估产研究进展与发展趋势

对国内外小麦遥感估产研究进行了全面的回顾,探讨了遥感技术在小麦种植面积提取、长势监测和模型构建上的应用,并提出了今后的研究方向和发展趋势.     

基于高光谱的玉米大斑病害监测

玉米大斑病是为害玉米生产的主要病害之一,其传统的诊断方法存在工作量大、效率低、主观性强的缺点,探索利用高光谱技术对玉米大斑病害进行快速诊断具有重要的意义。在玉米大田中采集105个玉米大斑病叶片样本,通过测定叶片光谱和病斑面积,开展玉米大斑病病斑面积的定量检测研究。结果表明,不同等级玉米大斑病病斑面积的高光谱差异明显,且多数高光谱区域与病斑面积的相关系数可以达到0.7以上,表明高光谱能够响应玉米大斑病病害;利用偏最小二乘法构建的玉米大斑病诊断模型的表现较好(R~2c=0.726,RMSEc=2.162,RPDc=2.530;R~2v=0.651,RMSEv=2.579,RPDv=2.198),能够实现玉米大斑病病斑面积较为准确的诊断。研究结果可为大田玉米大斑病病斑面积及病害等级的快速诊断提供有效的技术途径和理论探索。