不同水分处理对青贮玉米产量和水分利用效率的影响

采用人工控水试验研究了不同水分处理对青贮玉米生长、产量、耗水量以及水分利用效率的影响。试验设置3个处理,利用取土烘干法监测田间土壤贮水量的变化过程,并实测了青贮玉米形态指标和产量,利用水量平衡法得出了不同处理的耗水量。结果表明,轻度水分胁迫可以在减产11.26%的情况下节省25%的灌溉水,使WUE提高了18.32%。     

土壤水分调控对滴灌青贮玉米作物系数和水分利用效率的影响

为了探索提高滴灌青贮玉米水分利用效率,进行了连续2年的田间灌溉试验,研究了滴灌条件下不同土壤水分调控(4个灌水水平:70％θfc、60％θfc、50％θfc、40％θfc)对滴灌青贮玉米作物系数和水分利用效率的影响.结果表明,青贮玉米拔节-抽雄期受旱,比对照处理减产27150 kg/hm2,减产率达到41.8％,为青贮...     

水分对夏玉米生物量和水分积累量动态变化的影响

2015年焦作广利灌区灌溉试验站设置了夏玉米不同水分处理的桶栽试验,定量研究了不同水分处理对夏玉米单株生物量、水分积累量及水分生理利用效率动态变化的影响,结果表明:夏玉米单株生物量和水分积累量随播种后天数的动态变化呈现S型曲线,土壤含水量维持在70%左右田间持水量下地上部生物量、水分积累量最高,其动态累积模型的特征参数值最为协调,产量最高。在拔节期之前,夏玉米水分生理利用效率在不同水分处理间保持在0.8~1之间,拔节之后迅速下降并维持在0.3左右,不容易受到外界环境影响,可以作为一个评价夏玉米品种水分利用效率高低的指标。     

无人机遥感在饲草作物生长监测中的应用研究进展

饲草作物生长的动态监测与定量估算对于饲草规模化生产具有重要意义。无人机遥感分辨率高、灵活性强、成本低,近年来在饲草作物生长监测领域发展迅速,应用场景不断拓展。为了掌握无人机在饲草监测的国内外应用现状,确定重点发展方向,本文首先从数据获取、数据处理和饲草作物生长监测关键技术三个方面简述了无人机遥感在饲草作物监测中的基本研究方法。其次按照传感器类型从可见光、多光谱、高光谱、热红外和激光雷达遥感五个方面阐述了无人机遥感饲草作物生长监测的应用现状。最后针对研究应用中尚未解决的关键技术问题展望了未来的发展方向,提出融合饲草作物时空尺度数据和多源遥感数据、进一步拓展数据获取手段、研发智能化数据分析综合平台是未来饲草作物监测领域应用创新的关键所在。     

基于遥感数据的灌区水分利用效率估算与分析

水分利用效率（WUE）是灌区生态环境保护和重建的重要依据。综合采用非线性最小二乘法、变异系数、相关系数、Mann-Kendall检验、Morlet小波分析和启发式分割算法等方法,研究了1985-2015年宁夏青铜峡灌区的WUE特征。结果表明：(1)灌区年均WUE为0.96 g/kg,WUE空间分布呈现出较强的空间异质性,总体呈现西高东低的特征;存在波动逐年上升趋势,WUE年际变化与ET有明显的负相关性,与TMP有明显的正相关性。(2)灌区WUE年内变化与ET、NPP、TMP和PRE均呈现正相关性,其中TMP的正相关系数更高。(3)总体来说,因为大量的生态恢复和重建工程,宁夏青铜峡灌区的生态系统的生产力有所提高,在一定程度上改善了灌区的生态状况,未来灌区生态系统的WUE会持续上升。     

管渠灌溉对夏玉米产量及水分利用效率的影响

为探讨不同灌溉方式对夏玉米生长及水分利用效率的影响,以夏玉米为研究对象,设定传统连续灌溉(T)、管渠灌溉(P)、波涌流灌溉(S)和固定隔畦波涌灌溉(G)4种灌溉方式,对比分析4种不同灌溉方式下对夏玉米的叶面积指数、株高、地上部干物质积累量、产量及水分利用效率的影响。结果显示:①夏玉米生育期内4种不同灌溉方式下株高相差不显著,基本不受灌溉方式的影响;②全生育期内P处理叶面积指数最大,且在不同畦段的叶面积指数变化不大。T处理叶面积指数在畦中段与畦尾段上的叶面积指数相差较大;③P处理的地上部干物质积累量最高,总体表现为PSTG;④在夏玉米产量上,P处理比T处理提高了7.64%,且P处理水分利用效率最高,对比T处理、S处理和G处理分别提高了17.5%、9.3%和11.9%。因此,管渠灌溉能提高水分利用效率,在山东泰安对夏玉米采用管渠灌溉可以取得较好的节水和增产效果。     

小喇叭口至灌浆期水分胁迫对玉米产量和水分利用效率的影响

针对宁夏地区水粮供需紧张的问题,开展玉米关键发育期水分胁迫试验,为区域粮食安全和合理灌溉提供理论依据。以玉米‘先玉556’为试验材料开展水分胁迫试验,设置1个对照组CK （无胁迫处理）和4个试验组（抽雄至灌浆期水分胁迫,T1;小喇叭口至抽雄期水分胁迫,T2;小喇叭口至灌浆期水分胁迫,T3;小喇叭口至灌浆期水分胁迫后加灌,T4）。根据玉米发育期和灌溉时间测定土壤含水率和光合作用,在成熟期测定产量结构,计算水分利用效率（Water Use Efficiency,WUE）和收获指数（Harvest Index,HI）。结果表明：小喇叭口至灌浆期水分胁迫使玉米受干旱胁迫导致气孔因素限制光合作用,灌浆期灌水后净光合速率较CK提高62.7%。T3处理的穗性状受水分胁迫影响显著,穗长、穗粗、穗重、穗行数、穗粒重和穗粒数较CK显著下降22.6%、24.9%、63%、28.7%、67.7%和71%,此外,株高、穗茎、成穗率、籽粒产量和收获指数也明显下降。结合产量和水分利用效率来看,T1、T2处理WUE均高于CK,T2的产量较CK降低18.9%,T1产量较CK下降1.3%,WUE提高36%;T3、T4的产...     

大田玉米作物系数无人机多光谱遥感估算方法

作物系数K_c快速获取是大田作物蒸散量(Evapotranspiration,ET)估算的关键,为研究无人机多光谱遥感估算玉米作物系数的可行性和适用性,以2017年内蒙古达拉特旗昭君镇实验站大田玉米、土壤、气象等数据为基础,采用经气象因子和作物覆盖度校正后的双作物系数法计算不同生长时期与不同水分胁迫玉米的作物系数,并使用自主研发的无人机多光谱系统航拍玉米的冠层多光谱(蓝、绿、红、红边、近红外,475~840 nm)影像,研究了不同生长时期(快速生长期、生长中期和生长后期)玉米的6种常用植被指数(Vegetation indices,VIs):归一化差值植被指数(NDVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、增强型植被指数(EVI)、比值植被指数(SR)、绿度归一化植被指数(GNDVI)和抗大气指数(VARI),与作物系数K_c的关系模型及水分胁迫对其的影响。结果表明:玉米生长时期和水分胁迫是影响玉米VIs-K_c模型相关性的两个重要因素。不同生长时期玉米植被指数和K_c相关性不同:充分灌溉情况下,快速生长期玉米VIs-K_c模型的相关性(R2为0.731 2~0.940 1,p0.05,n=25)与生长中期至生长后期VIs-K_c模型的相关性(R2为0.276 5~0.373 2,p0.05,n=40)不同;水分胁迫情况下,快速生长期玉米VIs-K_c模型的相关性(R2为0.0002~0.0830,p0.05,n=25)与生长中期至生长后期VIs-K_c模型的相关性(R2为0.366 2~0.848 7,p0.05,n=40)不同。水分胁迫对VIs-K_c模型的相关性影响较大:快速生长期,充分灌溉玉米VIs-K_c模型的相关性(R2最大为0.940 1)比水分胁迫玉米VIs-K_c模型的相关性(R2最大为0.083 0)强;生长中期至生长后期,充分灌溉玉米VIsK_c模型的相关性(R2最大为0.373 2)比水分胁迫玉米VIs-K_c模型的相关性(R2最大为0.848 7)弱。部分植被指数和作物系数相关性较强;快速生长期充分灌溉玉米的VIs-K_c模型的相关性由大到小依次为:SR、EVI、VARI、GNDVI、SAVI、NDVI;生长中期至生长后期水分胁迫玉米的VIs-K_c模型的相关性由大到小依次为:SR、GNDVI、VARI、NDVI、SAVI、EVI;其中比值植被指数SR与作物系数K_c的相关性最好。结果表明采用无人机多光谱技术估算K_c具有一定的可行性。     

宁夏引黄灌区单种玉米的水分利用效率研究

针对宁夏引黄灌区严峻的缺水问题,利用玉米的宽窄行种植方式。结合起垄、覆膜、中耕等节水措施,探讨了4种单种玉米种植方式的节水效果和玉米前期推迟灌水的可行性及后期水分胁迫条件下的保水效果。结果表明：垄作沟灌和隔行沟灌可节水34％～35％;覆膜具有较好的增温保水效果。增产幅度在25．4％左右。收支相减,仍有增产效果;隔行沟灌较常规栽培增产幅度在11．8％左右。达到了既增产又节水的目的。在控水条件下,分析了垄背与垄沟、膜内与膜外、宽沟与窄沟的土壤水分差异,提出了玉米推迟灌头水的土壤水分指标,并阐述了后期控水对单种玉米产量及土壤水分的影响。     

基于无人机遥感的玉米株高提取方法

为在玉米生长周期内,准确、快速地掌握玉米生长信息,通过无人机获取玉米生长阶段4期不同高清数码正射影像(Digital orthophoto map,DOM)及数字表面模型(Digital surface model,DSM),利用K-means算法、遗传神经网络算法和骨架算法分别对DOM中的玉米区域进行提取,生成掩膜,与DSM套和,获取玉米高度信息。与实地测量株高进行对比,3种方法的R~2分别为0. 853、0. 877、0. 923,RMSE分别为15. 886、14. 519、11. 493 cm,MAE分别为13. 743、11. 884、8. 927 cm。结果表明:结合DOM和DSM可以较好地提取生长阶段的玉米高度。与K-means算法、遗传神经网络算法相比,基于骨架算法提取玉米高度具有一定优势,且精度较高。采用DOM和DSM相结合的骨架算法提取植株骨架,为株高提取提供了一种新途径,可为无人机遥感监测作物株高状况提供参考。     

基于无人机遥感与随机森林的荒漠草原植被分类方法

荒漠草原是草原中最旱生的类型,属于草原的极限生态状态,也是气候变化和生态系统演变的预警区。利用无人机高光谱遥感技术快速、准确地提取荒漠草原草地植被类型,对动态监测草原生态安全和合理开发草地畜牧业具有重要意义。以无人机搭载高光谱成像系统采集内蒙古荒漠草原遥感图像,获得具有高空间分辨率和高光谱分辨率的图像;通过光谱连续统去除变换,增强草地植被之间的光谱差异,并构建植被指数;采用分步波段选择法选择荒漠草原植被的特征波段,实现高光谱数据降维;构建融合光谱特征、植被特征、地形特征和纹理特征等24个变量的随机森林分类模型,并与支持向量机（SVM）、K-最近邻（KNN）和最大似然分类（MLC）法进行比较。结果表明,在4种分类方法中随机森林分类算法分类效果最好,总体分类精度达到91.06%,比SVM、KNN和MLC等机器学习算法分别高7.9、15.61、18.33个百分点,Kappa系数达到0.90,比SVM、KNN和MLC算法分别高0.13、0.23和0.26。无人机高光谱低空遥感和随机森林算法的结合为荒漠草原草地植被分类提供了新途径。     

基于无人机遥感与卷积神经网络的草原物种分类方法

基于无人机高光谱成像遥感系统,在400～1 000 nm波段内采集低矮、混杂生长的荒漠草原退化指示物种的高光谱图像信息。分别在退化指示物种的开花期、结实期和黄枯期进行飞行实验,飞行高度30 m,高光谱图像地面分辨率2. 3 cm。采用特征波段提取与深度学习卷积神经网络相结合的方式,提出一种荒漠草原物种水平分类的方法,结合植物物候给出了中国内蒙古中部荒漠草原物种分类的推荐时相,总体分类精度和Kappa系数平均值分别达到94%和0. 91。研究结果表明,无人机高光谱成像遥感技术及深度卷积神经网络可以较好地实现荒漠草原退化指示物种的分类,与基于径向基核函数的支持向量机、基于主成分分析的深度卷积神经网络分类法相比,基于特征波段选择的深度卷积神经网络分类法效果最好,分类精度最高。无人机搭载高光谱成像仪低空遥感和卷积神经网络法提供了一种草原物种水平分类的途径。     

基于深度学习的无人机遥感小麦倒伏面积提取方法

为及时准确地提取小麦倒伏面积,提出一种融合多尺度特征的倒伏面积分割模型Attention_U2-Net。该模型以U2-Net为架构,利用非局部注意力（Non-local attention）机制替换步长较大的空洞卷积,扩大高层网络感受野,提高不同尺寸地物识别准确率;使用通道注意力机制改进级联方式提升模型精度;构建多层级联合加权损失函数,用于解决均衡难易度和正负样本不均衡问题。Attention_U2-Net在自建数据集上采用裁剪方式提取小麦倒伏面积,查准率为86.53%,召回率为89.42%,F1值为87.95%。与FastFCN、U-Net、U2-Net、FCN、SegNet、DeepLabv3等模型相比,Attention_U2-Net具有最高的F1值。通过与标注面积对比,Attention_U2-Net使用裁剪方式提取面积与标注面积最为接近,倒伏面积准确率可达97.25%,且误检面积最小。实验结果表明,Attention_U2-Net对小麦倒伏面积提取具有较强的鲁棒性和准确率,可为无人机遥感小麦受灾面积及评估损失提供参考。     

基于无人机多光谱遥感的玉米FPAR估算

为了探究无人机多光谱遥感影像估算作物光合有效辐射吸收比例（Fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR）的潜力,以无人机多光谱影像提取的植被指数、纹理指数、叶面积指数为模型输入参数,在分析不同参数与FPAR相关性的基础上优选植被指数与纹理指数,并分别以一元线性模型、多元逐步回归模型、岭回归模型、BP神经网络模型等方法估算玉米FPAR。结果表明：植被指数、纹理指数、叶面积指数 3种参数与FPAR都具有较强的相关性,其中植被指数相关系数最大;在不同类型的FPAR估算模型中,BP神经网络模型的估算效果最优,FPAR估算模型决定系数R2、均方根误差（RMSE）分别为0.857、0.173,验证模型R2、RMSE分别为0.868、0.186,模型估算值与田间实测值间相对误差（RE）为8.71%;在不同形式的模型参数组合中,均以植被指数、纹理指数、叶面积指数 3种参数融合的FPAR模型的估算与验证效果最优,说明多特征参数融合能有效改善FPAR估算效果。该研究为基于无人机多光谱遥感数据精准估算玉米FPAR及生产潜力提供了科学依据。     

剔除土壤背景的棉花水分胁迫无人机热红外遥感诊断

剔除无人机热红外影像中的土壤背景是提高作物水分诊断精度的有效途径,但也是热红外图像处理的难点问题。本文以不同水分处理的花铃期棉花为研究对象,分别在09:00、13:00和17:00等3个时刻,连续5 d采集无人机高分辨率热红外影像,并采用二值化Ostu算法和Canny边缘检测算法对热红外图像进行掩膜处理,实现对土壤背景的剔除,然后分别计算二值化Ostu算法、Canny边缘检测算法和包含土壤背景下的3种棉花水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI),最后建立不同时刻下3种CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的关系模型。研究结果表明,应用Canny边缘检测算法可有效剔除热红外影像中的土壤背景,剔除土壤背景后的温度直方图呈单峰的偏态分布;3种处理方法获得的作物水分胁迫指数CWSI中,Canny边缘检测算法的CWSI最小,二值化Ostu算法的CWSI较高,包含土壤背景的CWSI最大;采用Canny边缘检测算法剔除土壤背景后的CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的决定系数R2达到0.84,Ostu算法的结果次之,包含土壤背景的最差。本研究可为无人机热红外遥感监测作物水分状况提供参考。     

无人机多光谱遥感反演花蕾期棉花光合参数研究

光合作用对作物的生长发育、干物质的积累以及产量的形成起着至关重要的作用。为探讨遥感技术反演作物冠层光合参数的可行性,以无人机作为遥感平台,搭载6波段多光谱相机,通过采集棉花花蕾期不同时刻(09:00、11:00、13:00、15:00、17:00)冠层多光谱遥感图像,提取其冠层光谱反射率信息,并同步测定棉花冠层叶片的净光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)、气孔导度(Gs)和胞间二氧化碳浓度(Ci)等光合参数。通过对4种光合参数和6波段光谱反射率进行相关性分析,并分别使用一元线性回归和主成分回归、岭回归、偏最小二乘回归等多元回归方法,建立不同光合参数在不同时刻的反演模型。结果表明:净光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)、气孔导度(Gs)和胞间二氧化碳浓度(Ci)的最优反演模型分别为13:00的基于蓝光波段反射率的一元线性模型,15:00的基于红光波段反射率的一元线性模型,15:00的岭回归模型和15:00的基于红光波段反射率的一元线性模型,模型的决定系数R2均在0.5以上,验证相对误差RE均小于9%。该研究可为大范围监测作物的光合作用提供一定的参考。     

基于改进CenterNet的玉米雄蕊无人机遥感图像识别

为准确识别抽雄期玉米雄蕊实现监测玉米长势、植株计数和估产,基于无锚框的CenterNet目标检测模型,通过分析玉米雄蕊的尺寸分布,并在特征提取网络中添加位置坐标,从而提出一种改进的玉米雄蕊识别模型。针对雄蕊尺寸较小的特点,去除CenterNet网络中对图像尺度缩小的特征提取模块,在降低模型参数的同时,提高检测速度。在CenterNet特征提取模型中添加位置信息,提高定位精度,降低雄蕊漏检率。试验结果表明,与有锚框的YOLO v4、Faster R-CNN模型相比,改进的CenterNet雄蕊检测模型对无人机遥感影像的玉米雄蕊识别精度达到92.4%,分别高于Faster R-CNN和YOLO v4模型26.22、3.42个百分点;检测速度为36f/s,分别比Faster R-CNN和YOLO v4模型高32、23f/s。本文方法能够准确地检测无人机遥感图像中尺寸较小的玉米雄蕊,为玉米抽雄期的农情监测提供参考。     

基于无人机遥感影像的冬小麦氮素监测

精准氮素管理是一项提高作物氮肥利用效率的有效策略,利用无人机遥感技术精确估测小麦氮素状况是必要的。试验在山东省乐陵市科技小院实验基地进行,利用八旋翼无人机搭载Mini-MCA多光谱相机于2016年获取冬小麦4个关键生育时期(返青期、拔节期、孕穗期、扬花期)冠层多光谱数据,同步获取地上部植株样品并测定其生物量、吸氮量、氮营养指数,及成熟期籽粒产量,根据各关键生育期与全生育期分别构建植被指数与农学参数回归分析模型,评估基于无人机遥感影像的冬小麦氮素营养诊断潜力。结果表明:基于无人机遥感影像能够较好地估测冬小麦氮素指标(R2为0.45~0.96),决定系数随着生育期推移而逐渐增大。拔节期、孕穗期和扬花期估产效果接近且具有很好的估测能力,扬花期DATT幂函数模型对小麦氮营养指数的解释能力最强(R2=0.95)。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载多光谱相机对冬小麦有较好的氮素诊断潜力,可利用估测结果指导精准氮肥管理。     

浅谈无人机遥感技术在土地整治项目中的应用

随着科学技术水平不断推进,计算机技术与遥感技术等有机结合,无人机遥感技术凭借其轻便、高效、精确的数字地形测绘技术被广泛应用于各类工程领域,本文结合土地整治项目对无人机遥感技术发展现状以及在土地整治项目中的应用优势和特点进行研究分析,并探讨了无人机遥感技术应用在土地整治项目中的优势和不足,无人机遥感技术虽能提供基础的数据资料和技术支持,但项目实施中仍要对部分区域进行必要的实地核查。     

无人机遥感监测作物病虫害胁迫方法与最新研究进展

病虫害是作物生产面临的主要胁迫之一.近年来,随着无人机产业的快速发展,无人机农业遥感因其图像空间分辨率高、数据获取时效性强和成本低等特点,在作物病虫害胁迫监测应用中发挥了重要作用.本文首先介绍了利用无人机遥感监测作物病虫害胁迫的相关背景;其次对目前无人机遥感监测作物病虫害胁迫中的常用方法进行了概述,主要探讨无人机遥感监...