作物氮素无损快速营养诊断研究进展

植物的氮素营养诊断技术方法有化学诊断和无损测试诊断,其中化学诊断包括植株的全氮诊断和植株硝酸盐快速诊断;而无损测试技术则包括叶绿素荧光动力学诊断法、叶绿素仪法、机器视觉、光谱遥感等。根据作物氮素营养诊断方法的发展,总结了各种作物氮素营养诊断方法的优缺点,提出无损快速诊断技术可作为农作物生产上的氮素营养测定方法,有着广泛的研究和应用前景。     

作物不同基因型钾素营养及其机理研究进展

从钾素营养的生理作用,作物不同基因型钾素营养研究现状,作物不同基因型钾素营养的机理研究三个方面综述了我国作物不同基因型钾素营养及其机理的研究进展,并对我国土壤含钾量现状和钾肥供应不足提出了几点解决的途径。     

计算机视觉技术在农作物氮素营养诊断上的应用研究进展

对计算机视觉技术在农作物氮素营养诊断上的应用研究进行了综述,介绍了国内外计算机视觉技术在农作物氮素营养诊断上应用的理论依据、成果、图像处理方法和信息获取方式,概括了该领域应用的特点和存在的一些问题,并且对未来的发展趋势做了预测。     

作物硫营养的研究进展

从硫素营养对作物的生长发育、产量品质、生理生化功能的影响。硫的吸收、转运、积累以及与其他营养元素的交互作用等方面论述了硫营养的缺乏和过量对作物产质量和生理生化方面的影响。     

作物钾营养研究进展

对作物钾素营养的生理作用、吸收机理、低钾胁迫、对作物产量品质的影响等方面的研究进展做了比较详细的综述,并提出了以后要研究的重点。     

作物硫营养的研究进展

从硫素营养对作物的生长发育、产量品质、生理生化功能的影响,硫的吸收、转运、积累以及与其他营养元素的交互作用等方面论述了硫营养的缺乏和过量对作物产质量和生理生化方面的影响.     

水稻氮素营养诊断方法研究进展

目前水稻氮素营养诊断方法主要有外观诊断、化学诊断与现代氮素营养诊断。外观诊断包括颜色诊断和长势长相诊断;化学诊断包括全氮诊断和硝酸盐诊断;现代氮素营养诊断包括叶绿素仪测量、机器视觉和高光谱遥感。本文对各诊断方法及近来年相关应用成果进行阐述,同时分析了各技术方法的优缺点,以为研究学者提供参考与思路。     

基于可见光光谱扫描的春玉米氮素营养诊断

采用可见光光谱扫描研究田间条件下春玉米冠层图像色彩参数和氮素营养指标之间的相关性以及简便、快捷、非接触性的作物氮素营养诊断方法。结果表明,春玉米冠层图像色彩参数与氮素营养指标间的相关性依次为6叶期>9叶期>3叶期。在6叶期,春玉米冠层图像色彩参数B、R/G、G/B、G/L、B/L、G/(R+G+B)均与氮素营养指标存在显著或极显著的线性相关关系,其中,G/(R+G+B)与氮素营养指标间的线性正相关性最高。运用可见光光谱扫描的数字图像进行东北地区春玉米氮素营养诊断是可行的,6叶期可作为春玉米氮素营养诊断的关键时期,G/(R+G+B)是春玉米氮素营养诊断的最佳冠层图像色彩参数。     

基于模板匹配的多目标水稻灯诱害虫识别方法的研究

 水稻灯诱害虫的识别与计数在水稻田间害虫监测中是非常重要的。由于水稻害虫被黑光灯诱集后姿态各异,存在虫体残缺现象,增加了图像自动识别的难度。在获取水稻灯诱害虫非粘连图像基础上,利用模板匹配和K折交叉验证方法进行多目标水稻灯诱害虫的识别。首先,提取每个水稻害虫图像中包括颜色、形态和纹理共156个特征参数;然后,利用主成分分析法进行数据降维,选取前6个主成分作为害虫特征参数;最后,根据每种灯诱害虫的姿态确定模板数,通过模糊C均值获得聚类中心作为模板参数,分别利用单模板和多模板匹配方法进行水稻害虫的识别。结果表明,针对姿态各异且有虫体残缺的多目标水稻灯诱害虫,多模板和单模板匹配法的识别率分别为83.1%和59.9%。     

数字图像技术在马铃薯氮素营养诊断中的应用

应用数码相机获取马铃薯冠层图像色彩信息,探索出马铃薯氮营养状况的一种新方法。结果表明,在块茎形成期和块茎膨大期,数码相机获取的数字图像分析得到的冠层绿光与蓝光比值(G/B)与其它描述马铃薯氮素营养状况的指标如土壤无机氮、植株全氮含量、叶柄硝酸盐浓度、叶绿素仪读数均有良好的负相关关系。     

基于图像处理技术的夏玉米群体长势监测研究

试验采用均匀设计,在大田条件下固定数码相机高度垂直拍摄夏玉米拔节期和大喇叭口期的群体图像,利用图像处理技术获取玉米地面覆盖度,建立覆盖度与人工测得的叶面积指数(LAI)和干物质积累(DMA)的回归关系模型,并对该模型的适用性进行统计检验。结果表明：地面覆盖度与LAI和DMA间存在极显著正相关关系,相关系数分别达到了0.946和0.935,在叶面积估算模型中引入密度因素后模型的精确性得到了进一步改善,表明利用图像处理技术估测夏玉米群体长势具有很好的可行性。     

基于图像处理技术和神经网络实现机采茶分级

为解决名优绿茶采摘环节的瓶颈问题,提出对机采大宗绿茶进行分级的思路。现有绿茶机采设备采摘的鲜叶一般只能制作普通的大宗绿茶,鲜叶存在混杂、破碎率高和老梗叶等问题,本文基于Labview vision、图像处理技术和神经网络算法分析机采绿茶成品的凸包面积、凸包周长、长轴长度、短轴长度等形态特征并对样本进行分类,实现从机采大宗绿茶中分选出名优绿茶。其中样本的形态特征采用工业CCD摄像头获取;用户界面用Labview自定义开发设计,数据交互方便,开发周期短。茶叶样本试验结果表明:该方案机采绿茶成品的分级正确率可以稳定在90%以上。本研究为进一步研究机采茶分级设备提供了良好的理论基础。     

作物抗旱性生理生化机制的研究现状和进展

根据现有文献资料，从渗透调节、细胞膜的结构和功能、自由基学说、干旱胁迫下特异蛋白的产生及其生理功能等方面综述了作物抗旱性生理生化机制的研究现状和进展。     

利用GreenSeeker法诊断春玉米氮素营养状况的研究

利用GreenSeeker对不同氮素处理春玉米冠层和叶片进行了测定,分析了植被指数(NDVI)和叶片叶绿素a(Chla)含量和氮素(N)含量的相关性。结果表明,不同氮素处理冠层NDVI变化与叶片叶绿素a含量在整个生育期内变化趋势一致。NDVI对叶绿素变化最敏感的时期是大喇叭口期。从不同叶位的变化趋势看,NDVI随CHla、N含量的变化而表现出明显的变化,三者之间具有显著的直线相关关系。利用GreenSeeker获取的NDVI值为生产中诊断春玉米叶绿素或氮素状况提供了有效手段。     

近十五年茶叶加工技术的进展

本文主要介绍茶叶初工、深加工两方面近十五年来已应用或将推广应用的技术。     

基于图像处理技术的5种红树林叶片形态特征及叶绿素相对含量的估测

为研究基于计算机视觉的图像处理技术获得的红树林叶片形态特征和叶绿素相对含量,以5种红树林为研究对象,分析其叶片形态特征及建立叶片颜色参数和叶绿素相对含量的回归模型,为苗木培育及营养诊断提供理论依据。结果表明：基于图像处理技术获得红树林叶片形态特征值是可信的,5种红树林叶片形态特征（叶面积、叶长、叶宽、叶周长、叶片形态因子）存在显著差异。红海榄和木榄单片叶片最大,其次是秋茄和桐花树,白骨壤叶片最小,白骨壤叶片形态接近椭圆形,红海榄和秋茄2种红树叶片属于长条型,木榄和桐花树叶片形态类似,红海榄叶长和叶宽相关性最强。5种不同种类红树林的SPAD值和Dualex值差异性显著。利用数码相机获取5种红树林叶片彩色图像,通过图像处理软件提取RGB以及通过差值、比值、标准化值、归一化值等运算组合的28种颜色特征值,与叶绿素相对含量（SPAD值、Dualex 值）进行回归分析,B值与SPAD值极显著相关,(R+B+G)/3、R/B、G/B与SPAD值显著相关;18种颜色特征参数与Dualex值显著相关,其中相关系数最大的为G-B和G值。因此,可依据颜色特征参数（R、G、B）建立相应的统计模型进行红树林叶片叶绿素含量的估测,进而为检测红树林生长、诊断营养状况以及进行水肥精确管理提供理论依据和技术支持。