玉米冠层叶片光谱反射率与玉米长势空间变异的关系

为了寻找一种快捷获取玉米叶绿素空间分布信息的方法,研究了玉米苗期冠层叶片光谱反射率的变化特征,分析了不同生长阶段冠层叶片光谱反射率的空间分布和叶绿素质量浓度的空间分布.研究结果表明:玉米苗期冠层叶片叶绿素的质量浓度空间分布不均匀.冠层叶片的叶绿素质量浓度与光谱指数RVI的相关性较低,与归一化差异植被指数NDV1值和550 nm波段的反射率均有较高的相关性.分析550nm波段的反射率值与冠层叶片叶绿素质量浓度值的相关关系,显示二者成负相关变化趋势,相关系数绝对值在0.69～0.88范围随着生长期的变化而逐渐增大,五叶期前期的相关性系数绝对值达到苗期最大值,表明550 nm波段反射率值能够较好的反映玉米苗期叶绿素质量浓度的水平,分析和掌握550 nm波段反射率值的变化及其空间分布特性对快速监测玉米苗期生长状况,对指导田间施肥具有重要意义.     

基于高光谱的夏玉米冠层SPAD值监测研究

开展夏玉米冠层SPAD值监测技术研究,建立叶绿素含量与敏感波段、光谱指数间的定量关系模型,以促进高光谱技术在玉米快速、无损长势监测及水肥精准管理的应用。以小型蒸渗仪夏玉米光谱反射率与植株冠层SPAD值的监测为基础,研究了夏玉米植株冠层光谱信息与SPAD值的响应关系,并优选出监测夏玉米冠层SPAD值的敏感波段与最优光谱指数。结果表明:夏玉米冠层光谱反射率在可见光波段随玉米冠层SPAD值增加而下降,在近红外波段却与之相反;采用原始光谱反射率、一阶微分光谱监测夏玉米冠层SPAD值的最敏感波段分别为700,690nm,与SPAD值的相关性分别为-0.498(p<0.05)和-0.538(p<0.01);而根据多元逐步回归分析获得的最优波段组合由405,408,700nm波段构成;从已报道的73个光谱指数中筛选出与夏玉米冠层SPAD值相关性较高的(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、MCARI∥OSAVI、TCARI/OSAVI、SDr/SDb和MTCI等5个光谱指数,光谱指数(SDr-SDb)/(SDr+SDb)与SPAD值的相关性在各生育期均达极显著正相关,且在全生育期相关系数高达0.697(p<0.01),进一步优选出监测夏玉米冠层SPAD值最适宜的光谱指数为(SDr-SDb)/(SDr+SDb);在基于敏感波段、光谱指数和最优波段组合建立的夏玉米SPAD值的回归模型中,按照模拟效果由高到低排序依次为最优波段组合、光谱指数、原始光谱反射率、一阶微分光谱,其决定系数分别为0.777,0.539,0.351,0.282;推荐以(SDr-SDb)/(SDr+SDb)指数构建的二次多项式模型与基于405,408,700nm波段组合建立的线性回归监测模型作为夏玉米植株冠层SPAD值光谱监测适宜模型,且R2大于0.539,RMSE及MAE分别小于6.194和4.702。     

基于波段深度分析和BP神经网络的水稻色素含量高光谱估算

该文以水稻田间氮肥水平试验为基础,采用单变量的线性和非线性回归方法,建立基于植被指数的水稻色素含量高光谱估算模型。各植被指数对色素含量的估计能力分析结果显示,植被指数在色素含量较大时存在饱和问题,为此尝试将波段深度分析(BDA)与BP神经网络结合,以提高利用高光谱技术对水稻叶片色素含量的估算精度。基于连续统去除处理的水稻冠层高光谱数据(400~750 nm),选取波段深度(BD)、波段深度比(BDR)、归一化波段深度(NBDI)和归一化面积波段指数(BNA)4种波段指数,在此基础上进行主成分分析(PCA)实现降维,然后采用反向传播(BP)神经网络方法对水稻叶片色素含量进行高光谱反演,探讨BDA与BP神经网络结合解决植被指数饱和问题的可能性和有效性。结果表明,波段深度分析突出了光谱吸收特征差异,挖掘了更多的潜在信息,使得光谱曲线的差异性得到增强。BD与BP结合的估算模型对水稻叶片中的类胡萝卜素含量估算精度最高(R~2=0.61,RMSEP=0.128 mg?g~(-1)),BNA与BP结合的估算模型对水稻叶片中的叶绿素含量估算精度最高(R~2=0.73,RMSEP=0.343 mg?g~(-1))。对比分析BDA与BP结合的模型和植被指数最佳回归模型的精度,发现波段深度分析建立的BP神经网络模型能较好地解决饱和问题,提高水稻叶片色素含量的估算精度。     

光谱特征变量和BP神经网络构建油用牡丹种子含水率估算模型

为了进一步提高种子含水率的高光谱估算精度,该研究测定了156份油用牡丹种子的近红外吸收光谱及其对应的含水率值,分析了近红外吸收光谱、一阶微分光谱、水分吸收特征参数与含水率的相关关系,构建了基于特征波长吸收光谱、特征波长一阶微分光谱、水分特征吸收参数和BP神经网络的油用牡丹种子含水率估算模型,并对模型进行了验证;再结合一元线性回归（SLR,Single Linear Regression）、逐步多元线性回归（SMLR,Stepwise MultipleLinear Regression）、偏最小二乘回归（PLSR,Partial Least Squares Regression）模型与BP神经网络（BPNN,BP Neural Network）模型进行比较。结果表明：1）油用牡丹种子含水率的吸收光谱特征波长位于1 410、1 900、1990 nm,一阶微分光谱特征波长位于1 150、1 950、2 080 nm;2）以DF2080和AD2140为自变量建立的一元线性回归模型预测效果较优,在能够满足水分估算精度的情况下,是最优的选择方法。3）将优选的特征参数作为输入,实测含水率值作为输出,构建BP神经网络模型,其建模与验模R2分别为0.978和0.973,RMSE分别为0.22%和0.242%,而RPD值分别为6.478和5.889,与其他模型相比,BP神经网络模型的建模及预测精度均最高,是估算油用牡丹种子含水率的最优模型,其次为逐步多元线性回归模型。研究结果表明BP神经网络模型对种子含水率具有更好的预测能力,是估算油用牡丹种子含水率的有效方法。     

基于高光谱的叶片滞尘量估测模型

为探索建立叶片滞尘量高光谱估测模型,利用光谱仪和电子分析天平采集了北京市区杨树叶片高光谱数据和滞尘量数据,研究了叶片光谱特征与滞尘量间的关系,并建立了基于光谱参数的叶片滞尘量估测模型。研究结果表明:近红外波段(730~1 000 nm)光谱反射率与叶片滞尘量呈现明显的线性相关性,各波段相关系数均高于0.7,绿光区波段反射率对叶片滞尘的影响不敏感;三边参数中仅红边幅值、红边面积与叶片滞尘量达到显著相关;基于多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归建立的模型均具有较强的预测能力,其中以偏最小二乘回归为模型构建方法,以749、644、514 nm波段的光谱反射率值,红边幅值,红边面积,924、1 010 nm波段组成的归一化指数,713、725 nm波段组成的差值指数,749、644 nm波段组成的归一化植被指数为自变量建立的模型估测精度最好,其建模和预测的决定系数分别达到0.734和0.731,预测均方根误差为0.311。该研究为促进高光谱技术在大气降尘监测中的应用提供参考。     

高光谱反射率与大豆叶面积及地上鲜生物量的相关分析

以ASD FieldSpec光谱仪实测了不同生长季大豆的冠层高光谱,同期采集了对应大豆LAI、地上鲜生物量。逐波段分析了冠层光谱反射率、导数光谱与大豆LAI、地上鲜生物量的相关关系;采用单变量线性回归逐波段分析了冠层光谱反射率、导数光谱与大豆LAI、地上鲜生物量确定性系数随波长的变化趋势;并建立了以近红外与可见光波段的冠层光谱反射率的比值植被指数RVI与大豆LAI、地上鲜生物量的高光谱遥感估算模型。结果表明,冠层光谱反射率在350～680 nm、760～1050 nm波谱区与大豆LAI、地上鲜生物量相关性     

利用随机森林法协同SIF和反射率光谱监测小麦条锈病

小麦受到条锈病菌侵染后,作物的光合能力及色素含量等均会发生变化,日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)对作物光合生理的变化比较敏感,而反射率光谱则受作物生化参数的影响较大,为了提高小麦条锈病的遥感探测精度,该文利用随机森林(random forest,RF)等机器学习算法开展了协同冠层SIF和反射率微分光谱指数的小麦条锈病病情严重度的遥感探测研究。首先利用3FLD(three bands fraunhofer line discrimination)算法提取了冠层SIF数据,然后结合对小麦条锈病病情严重度敏感的11种反射率微分光谱指数分别基于RF和后向传播(back propagation,BP)神经网络算法构建了反射率微分光谱指数与冠层SIF协同的小麦条锈病病情严重度预测模型。研究结果表明:RF算法构建的小麦条锈病病情严重度预测模型优于BP神经网络算法,3个样本组中RF模型病情指数(disease index,DI)估测值与实测值间的决定系数R2平均为0.92,比BP神经网络模型(R2的平均值为0.83)提高了11%,均方根误差(root mean square error,RMSE)平均为0.08,比同组BP神经网络模型(RMSE的平均值为0.12)减少了33%,RF算法更适合于小麦条锈病病情严重度的遥感探测。在反射率微分光谱指数中加入冠层SIF数据后,RF模型和BP神经网络模型精度均有所改善,其中RF模型估测值与实测值间的平均R2提高了4%,平均RMSE减少了22%,BP神经网络模型估测值与实测值间的平均R2提高了14%,平均RMSE减少了28%,综合利用冠层SIF和反射率微分光谱指数能够改善小麦条锈病病情严重度的遥感探测精度。研究结果可为进一步实现作物健康状况大面积高精度遥感监测提供新的思路。     

基于高光谱和BP神经网络的玉米叶片SPAD值遥感估算

为了进一步提高玉米叶绿素含量的高光谱估算精度,该文测定了西北地区玉米乳熟期叶片的光谱反射率及其对应的叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）值,分析了一阶微分光谱、高光谱特征参数与 SPAD的相关关系,构建了基于一阶微分光谱、高光谱特征参数和 BP 神经网络的 SPAD 估算模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归（principal component regression,PCR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）以及传统回归模型与 BP 神经网络模型进行比较。结果表明：SPAD 值与一阶微分光谱在763nm 处具有最大相关系数（R=0.901）;以763 nm 处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分为自变量建立的传统回归模型可用于玉米叶片 SPAD 估算;将构建传统回归模型时筛选到的光谱参数作为输入,实测 SPAD 值作为输出,构建 BP 神经网络模型,其建模与验模 R2分别为0.887和0.896,RMSE 为2.782,RE 为4.59%,与其他回归模型相比,BP 神经网络模型预测精度最高,研究表明 BP 神经网络对叶绿素具有较好的预测能力,是估算玉米叶片 SPAD 值的一种实时高效的方法。     

用高光谱成像技术检测柑橘红蜘蛛为害叶片的色素含量

为解决传统理化法检测柑橘树叶片受红蜘蛛为害后色素含量变化时存在的工作量大、效率低等问题,该文研究应用高光谱成像技术检测柑橘红蜘蛛为害叶片色素含量的方法。研究中对比了正常叶片与受害叶片的原始光谱以及原始光谱一阶微分曲线的差异,寻找反映叶片色素含量变化的特征波段;分析了特征波段反射率比值与叶片色素间相关性;采用单变量线性回归法分析了常用植被指数预测叶片色素含量的效果;采用逐步回归分析法建立了叶片色素含量预测模型,并对模型预测效果进行了F检验。结果表明:常用植被指数预测叶片色素含量结果不理想;选取的667/522、667/647和522/647 nm等3个特征波段反射率比值与叶片3种色素含量间具有较高的相关性;用于建立叶片色素含量预测模型的最佳特征波段反射率比值为667/522和667/647 nm,所建立的模型可较好地预测健康及受害叶片的叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量。     

基于冠层高光谱参数的水稻叶片碳氮比监测

叶片碳氮比反映了植物碳氮代谢的相对强弱,对诊断和调节植物生长与产量形成具有重要作用。该文基于不同水稻品种和不同施氮水平下2 a的田间试验,系统分析了不同生育时期水稻叶片碳氮比与对应冠层高光谱反射特征的定量关系。结果表明,叶片碳氮比与拔节后不同生育时期冠层原始反射率的相关性趋势一致,与可见光波段（350～742 nm）极显著正相关,与近红外波段（750～1143 nm）极显著负相关。8个参数与2个品种不同生育时期的叶片碳氮比均有较好的相关性。通过比较模型的拟合决定系数（R2）和预测标准误（SE）,确定672 nm的归一化吸收深度（ND672）与冠层叶片碳氮比（LCNR）的线性回归方程为水稻冠层叶片碳氮比的最佳监测模型。模型经过不同生育时期数据的交叉测试和独立试验资料的检验,得出对冠层叶片碳氮比的预测精确度范围为0.687～0.986,准确度为0.907～1.126,相对跟均方差为7.07～18.25,表明水稻冠层高光谱特征可以用来定量估测不同栽培条件下叶片碳氮比的变化状况。     

褐飞虱的RAPD-PCR分析

采用 RAPD-PCR技术对不同地点、时间的褐飞虱 Niloparveta Lugens ( Stal)种群 (长翅型、短翅型 )基因组 DNA进行多态性研究 ,分析了各种群之间的遗传差异。结果表明 ,RAPD PCR能分析各种群之间的基因多态性 ,相似性分析和聚类分析所得的各种群之间的亲缘关系相一致。因此 ,RAPD PCR技术可以作为褐飞虱种群遗传研究的一种方法     

Molecular diversity of bacterial chitinases in arable soils and the effects of environmental factors on the chitinolytic bacterial community

The molecular diversity of bacterial chitinases in the bulk soils of arable land was investigated using culture-independent methods. The results demonstrate that bacterial chitinases in arable soils are highly diverse and comprise unique groups when their sequences were compared to those in public databases. The diversity of bacterial chitinases in arable soil was further evaluated using conventional phylogenetic analysis, the UniFrac analysis of the phylogenetic data, and the multidimensional scaling (MDS) analysis of T-RFLP profiles to elucidate the relationship between the diversity of bacterial chitinases and soil characteristics. These analyses indicate that environmental factors such as soil type and pH are responsible for shaping the composition of bacterial chitinases.     

施药条件对施药者体表污染的影响

该文主要研究了在夏季高温季节使用3WS-16型手动喷雾器和WFB-18AC型机动喷雾器施药对施药者体表的农药污染情况及影响施药者体表污染的主要施药条件。结果表明：使用手动喷雾器,左手、右手、右上臂和右前臂污染较多;使用机动喷雾器,左上臂和左前臂污染较多;施药者体表主要污染部位与次要污染部位间具有高度的线性相关;施药机具和喷头流量、作业环境、作物因素和施药方式等单因素均影响施药者体表污染;单因素交互作用后,风速和作物高度是影响施药者体表污染的主要因素。此研究结果对于改进施药技术,减少施药者体表污染具有实际的应用价值。     

上海化学工业区土壤元素相关分析

以上海化学工业区表层土壤元素为研究对象,采用相关分析方法研究了20种土壤元素的富集和迁移转化规律。回归分析表明,元素Ni含量与Ca、Cd、Cu和Fe的含量密切相关;通过聚类分析,可将20种元素分为三大类;因子分析得到的前五个主因子代表了土壤元素中72.0%的信息量。     

Micronutrient cation survey of lowland rice in sierra leone

Abstract

Lowland rice plants were sampled at two growth stages and analyzed for Zn, Cu, Mn, and Fe. Most of the sites were deficient in Cu and one‐third of the sites were rated deficient in Zn. All sites were in the adequate range with respect to Mn. Many Fe values were in the excess to toxic range. Average content of micronutrient cations in rice plants was uniformly greater 30 days after the rice was transplanted than 60 days after transplanting.

Correlations between extractable Mn in lowland soils and Mn in associated rice plants were highly significant with the DTPA extractant and significant with the HCl method, both 30 and 60 days after the rice was transplanted. With HCl, extractable Fe in lowland soils was highly correlated with Fe in associated rice plants, but this relationship was not as close with the DTPA extractant.

In lowland soils, extractable Zn increased significantly and consistently with increases in Cu and Mn extracted with DTPA and HCl. Extractable Zn also increased significantly with increases in Fe when the HCl extractant was used, but not with DTPA.     

塔里木沙漠公路防护林区土壤微生物的立地条件效应

通过分析来源于塔克拉玛干沙漠腹地防护林地的土壤样品,揭示了不同立地条件下防护林土壤微生物的差异及对土壤环境因子的响应规律,主要结论如下:(1)不同立地条件下土壤微生物活性差异极显著,呈现沙垄基部>沙垄中部>沙垄顶部>板结平沙地>流沙地的规律,而土壤深度间微生物数量表现为10～20cm>20～35cm>0～10cm,差异不明显。(2)三种微生物对环境因子的响应有所差异,细菌与土壤总孔隙度、含水量有显著正相关关系,与全K含量显著负相关;放线菌与全P、全K和全盐含量明显负相关,与全N正相关;真菌与全K、全盐含量负相关,与有机质含量和孔隙度大小正相关。(3)土壤不同深度范围内土壤因子对微生物活性的影响程度不同,0～10cm土层主要取决于有机质和N素含量;而土壤盐分状况和孔隙结构对10～20cm微生物较为重要;20～35cm土层中微生物需要满足一定养分供应和土壤结构。因此,土壤微生物对不同立地条件下土壤环境条件响应不同,微生物种群数量表现出一定差异,最终可能影响到微生物在土壤养分转化和促进土壤发育中的作用。     

A digital computer program for particle size analysis and textural classification of soils

Abstract

A digital computer program was written for the determination of particle size distribution and textural classification of soil samples. The textural classification is based on the South African texture‐triangle.     

不同土壤因子对中药牛蒡子品质的影响

牛蒡子为菊科2年生草本植物牛蒡(Arctium lappa L.)的成熟果实。牛蒡的生长情况与环境之间有密切的联系,其品质是由多种因子决定的,主要包括气候因子、地形因子、土壤因子等。本文采用双变量相关和偏相关分析相结合,因子分析和逐步回归法相结合的方法,对牛蒡子品质与土壤因子之间的关系进行了充分研究,结果表明:牛蒡子的品质受气候因子与土壤因子(特别是一些微量元素)影响,选取气候因子中的年均温作为控制变量,对牛蒡子品质指标与土壤因子进行偏相关分析,得到气候因子影响土壤因子与牛蒡子品质指标的相关性程度;进行因子分析之后,可以发现土壤因子对牛蒡子的品质指标有显著的影响,且各个土壤因子影响不同,其中发现牛蒡子的生长虽然受到N、P、K等主要生长元素的影响,但微量元素如As、Hg、Ca、Zn、Pb等对牛蒡子的生长影响也较大。因此在引种栽培过程中,注意根据实际情况增减微量元素。     

Effects of various dry ashing temperatures on the determination of 13 nutrient elements in five plant tissues

Abstract

Dry ashing five different plant tissues at temperatures from 400 to 700° Cat 4 and 15 hours affected the concentration of Al, B, Cu, Fe, K, and Mn found upon analysis by both emission and atomic absorption spec‐troscopy. The elements Ba, Ca, Mg, Mo, P, Sr, and Zn were not affected by the varying temperatures and times. Dry ashing at 500° C for 4 or 15 hours gave results comparable to the known element concentration or that determined by wet ashing. At temperatures below and above 500° C, volitilization losses and absorption occurred.     

华山地区居民对土石流灾害认知之分析

在1999年"9·21"大地震之后,云林县古坑乡华山地区,因为豪大雨侵袭而造成土石流灾害.为防止灾害及促进农村发展,乃由政府部门投入数亿元设计风险管理与社区发展计划.以华山地区为例,列举出居民对土石流灾害的认知,以社区总体营造方式结合农村文化,成功地发展地区性的咖啡产业之过程.旨在探讨当地居民对于土石流灾害与灾后产业发展之认知,首先以因素分析、集群分析等多变量统计方法,分析居民对于土石流灾害成因和影响的认知,并利用社经因素来分析不同的认知群体.