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相似文献
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1.
遮荫对花生叶片发育和叶绿素含量的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
  相似文献   

2.
氮素是影响花生生长发育的重要因素之一,目前传统凯氏定氮法测定步骤繁琐且需要时间较长,而无人 机遥感具有实时、灵活、低成本的特点,因此,为实现对花生氮含量的快速、无损、准确监测,本研究利用大疆精灵4 号无人机搭载的可见光相机,获取不同生育期的可见光影像,运用神经网络算法,建立叶片数字图像彩色信息和叶 片氮含量的关系模型。结果表明,利用数字图像指标作为网络输入向量时,所构建模型的平均绝对偏差为1.5左 右,且以r、g、b(r=R/(R+G+B), g=G/(R+G+B), b=B/(R+G+B))和a, b, c (a=R+G, b=R+B, c=G+B)两种组合参数拟合效果最 好,平均绝对偏差为0.2左右,和真实值相差较小。通过检验发现,两种方法都能准确地预测出花生叶片氮含量,所 构建模型能快速、无损地测定花生植株的肥料状况。  相似文献   

3.
基于无人机多光谱遥感的冬小麦冠层叶绿素含量估测研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
为探讨利用无人机多光谱影像监测冬小麦叶绿素含量的可行性,基于北京市大兴区中国水科院试验基地的2019年冬小麦无人机多光谱影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,选取16种光谱植被指数,确定对冬小麦冠层叶绿素含量显著相关的植被指数,采用一元二次线性回归和逐步回归分析方法建立各生育时期及全生育期的SPAD值估测模型,通过精度检验确定对冬小麦冠层叶绿素含量监测的最优模型。结果表明,两种分析方法中逐步回归建模效果最佳。拔节期选取4个植被指数(MSR、CARI、NGBDI、TVI)建模效果最好,模型率定的决定系数(r~2)为0.73,模型验证的r~2、相对误差(RE)和均方根误差(RMSE)分别为0.63、2.83%、1.68;抽穗期选取3个植被指数(GNDVI、GOSAVI、CARI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.81,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.63、2.83%、1.68;灌浆期选取2个植被指数(MSR、NGBDI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.67,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.65、2.83%、1.88。因此,无人机多光谱影像结合逐步回归模型可以很好地监测冬小麦SPAD值动态变化。  相似文献   

4.
为了探讨多角度遥感在白粉病胁迫下监测小麦叶绿素含量的适宜角度,以易感白粉病品种偃展4110和中感白粉病品种国麦301为试验材料,获取三种不同生长环境(病圃田、接种田和自然感病田)下抽穗至灌浆期小麦冠层多角度反射光谱及叶绿素含量,分析不同时期叶绿素含量变化及其与多角度反射率的关系,建立白粉病胁迫下小麦叶绿素含量监测模型。结果表明,由红边波段构建的光谱参数对白粉病胁迫下叶绿素含量变化反应敏感。优化筛选出的植被指数与叶绿素含量之间的相关性在前向角度观测时优于垂直角度观测,而垂直观测角度好于后向角度观测,整体上以前向20°最佳。植被指数中,光谱参数RES(红边对称度)表现较好,在前向20°下的监测精度达0.725。因此,在前向20℃观察条件下可用RES对白粉病危害后小麦冠层叶绿素含量变化进行有效监测。  相似文献   

5.
无人机多光谱常用的植被指数包括优化土壤调整植被指数(OSAVI)、归一化差异植被指数(NDVI)、绿色归一化植被指数(GNDVI)、叶片叶绿素指数(LCI)、归一化差异红边指数(NDRE)。为了研究植被指数与甜菜叶绿素含量的相关性,实时监测管理甜菜生长状况和产质量。基于5个不同施氮水平下(0、30、60、90、120 kg/hm2)甜菜多光谱遥感影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,采用大疆精灵4多光谱无人机对甜菜叶丛快速生长期和块根糖分增长期进行监测,建立叶绿素含量的反演模型。结果表明:随着施氮水平的增加,叶绿素含量和产量都显著提高;施氮水平30 kg/hm2比0 kg/hm2处理的甜菜含糖率有一定增长趋势(增长0.13个百分点),然后随着施氮水平的增加含糖率显著下降;根据5个植被指数与大田实测叶绿素含量值的拟合效果,拟合值R2均在0.7以上,OSAVI为最佳植被指数模型,拟合效果最好,决定系数R2=0.764,均方根误差RMSE=0.396,标准均方根误差NRMSE=8.63%...  相似文献   

6.
花生叶片衰老的初步研究   总被引:7,自引:1,他引:7  
高产花生品种鲁花11号和辐8707叶片衰老的研究结果表明,花生叶片展开至衰老过程中,叶绿素含量、净光合速率(Pn)、可溶性蛋白质(Pr)含量先升高,至最大值后缓慢下降,到衰老后期转为快速下降,呈抛物线变化,可分为叶片缓衰期(叶片展开后25 ̄30d至55 ̄60d,各指标从最大值至降到最大值的50%)和叶片速衰期(叶片展开55 ̄60d以后,各指标从最大值的50%至叶片脱落)两个变化阶段。两品种相比,辐  相似文献   

7.
苦瓜叶片叶绿素含量的遗传分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
为探究苦瓜叶片叶绿素含量遗传特点,加快高产优质新品种选育进程,以苦瓜高代自交系$\otimes$04-17-6和$\otimes$25-6配组产生的6个世代P1、P2、F1、B1、B2和F2为材料,利用主基因+多基因混合遗传模型和ABC尺度测验2种方法,对苦瓜叶片叶绿素含量进行遗传分析。主基因+多基因混合遗传模型分析结果表明,叶绿素含量遗传受1对加性-显性主基因+加性-显性-上位性多基因控制,且高叶绿素含量对低叶绿素含量为不完全显性。3个分离世代B1、B2、F2的主基因遗传率分别为2.86%、75.35%、79.79%,多基因遗传率分别为87.81%、0%、0%,环境变异为9.33%~24.65%,主基因的加性效应da和显性效应ha分别为17.739和17.682,显性度ha/da 小于1。ABC尺度测验结果表明,叶绿素含量的遗传符合加性-显性模型。2种方法分析结果表明,苦瓜叶片叶绿素含量由1对主基因控制,同时受微效多基因及环境影响,适合进行早代选择。B2、F2世代应重点进行主基因选择,多基因在B1选择效率高,提高品系叶绿素含量应注重对加性效应和显性效应的利用。该研究结果为苦瓜产量及品质育种提供了理论基础。  相似文献   

8.
小麦叶片叶绿素含量系统变化规律研究   总被引:19,自引:0,他引:19  
本文对12个小麦品种(系)叶片叶绿素含量在一生中各主要时期的系统变化进行了研究。结果表明,不同品种小麦叶片叶绿素含量系统变化都呈现出基本相似的变化趋势,即缓慢下降、迅速上升、平稳上升、平稳下降和迅速下降五个阶段。高产品种叶绿素的变化应该呈现出前快、中平、后慢的特点。  相似文献   

9.
小麦叶片叶绿素含量系统变化规律研究   总被引:10,自引:1,他引:10  
本文对 12 个小麦品种(系)叶片叶绿素含量在一生中各主要时期的系统变化进行了研究。结果表明,不同品种小麦叶片叶绿素含量系统变化都呈现出基本相似的变化趋势,即缓慢下降、迅速上升、平稳上升、平稳下降和迅速下降五个阶段。高产品种叶绿素的变化应该呈现出前快、中平、后慢的特点。  相似文献   

10.
为探索在花生田应用无人机喷洒茎叶处理除草剂的可行性,本研究以人工背负式喷雾器喷施作为对照,选用4种除草剂并设置不同配比,对四旋翼无人机喷施除草剂的防效进行评价。结果表明,在所选药剂推荐剂量下,无人机施药对花生安全,对杂草的综合防效为73.6%~97.6%。无人机施药对杂草防效及对花生安全性与对照间无显著性差异,但喷施除草剂药量及用水量缩减至对照用量的1/30。田间杂草可使花生单株荚果数显著降低,进而造成产量下降,其中苘麻的影响效果最为明显。因此,在以苘麻为优势种群的花生田,推荐480 g/L灭草松水剂与960 g/L高效氟吡甲禾灵乳油桶混后运用无人机喷洒,防效可达97.6%,增产1.63%~229.89%。  相似文献   

11.
为解决大田冬小麦叶片叶绿素含量估测模型精度低、通用性弱的问题,在获取冬小麦拔节期和抽穗期冠层红光波段反射率(BRred)和近红外波段反射率(BRnir)的基础上,计算归一化差值植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、改进型比值植被指数(MSR)、重归一化植被指数(RDVI)、II型增强植被指数(EVI2)和非线性植被指数(NLI)等8个植被指数。经统计分析,选择与叶片叶绿素含量(SPAD值)相关性较好的5个遥感光谱指标(NDVI、MSR、NLI、BRred和RVI)作为输入变量,建立了冬小麦叶片叶绿素含量的BP神经网络估测模型(WWLCCBP),并对估测模型进行精度验证。结果表明,WWLCCBP估测模型在拔节期估测的决定系数(r2)为0.84,均方根误差(RMSE)为5.39,平均相对误差(ARE)为9.87%。抽穗期的估测效果与拔节期较为一致。将WWLCCBP和高分六号影像...  相似文献   

12.
用花生盆栽试验及室内分析等手段,研究了叶施FeSO_4对失绿花生叶片中叶绿素a与叶绿素b比值及几种微量元素的影响。结果表明,叶施FeSO_4后,失绿花生叶片逐渐复绿,叶绿素a与叶绿素b的比值逐渐降低;叶片中铁含量增加,而Mn、Zn、Cu含量逐渐减少,从而导致Fe(?)Mn、Fe/Zn及Fe/Cu的逐渐增大.  相似文献   

13.
波罗蜜叶片突变体叶绿素含量测定和超微结构观察   总被引:1,自引:0,他引:1  
波罗蜜(Artocarpus heterophyllus)是一种热带果树,至今对其突变体的研究少有报道。本研究以波罗蜜叶片为试验材料,探究其叶片出现白化和返绿现象的可能原因。(1)用分光光度计法、比色法测定波罗蜜叶片突变体和正常绿叶的叶绿素及叶绿素前体物质含量;(2)用叶绿素酶Elisa试剂盒测定叶绿素酶活性;(3)用透射电子显微镜对叶绿体的超微形态结构进行观察。研究结果表明:(1)不同叶色所产生的叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素总含量、类胡萝卜素含量均存在显著差异;(2)波罗蜜叶片突变体和正常绿叶的叶绿素合成前体物质含量之间并没有出现显著性差异;(3)对波罗蜜叶片的叶绿素酶活性进行测定时,发现其活性出现显著差异,但对其叶绿素含量的差异性并没有产生较大影响;(4)观察波罗蜜叶片内叶绿体超微形态结构时,发现正常绿叶的叶绿体形态完好且数量较多,白化叶和返绿叶的叶绿体内部结构存在缺陷,其原因是叶绿体基粒构建阶段受阻;基于测定波罗蜜叶片中的叶绿素、叶绿素前体物质含量和叶绿素酶活性,并观察波罗蜜叶片内叶绿体的超微形态结构,对得到的数据结果进行比较分析。本研究推测是在叶绿素合成阶段,原脱植基叶绿素合成叶绿素时受阻及叶绿体发不良导致波罗蜜出现白化和返绿现象,为今后进一步综合研究波罗蜜突变体提供理论依据。  相似文献   

14.
甘蔗花叶病对甘蔗叶片叶绿素含量的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
对云蔗02-588、云蔗99-601及RB76-5418三个甘蔗品种健康和感病(甘蔗花叶病)叶片进行叶绿素含量分析,结果显示:健康叶片叶绿素a、b及叶绿素总量均极显著地高于感病叶片,甘蔗感染花叶病后叶片叶绿素含量显著减少,三者减幅在10%~60%之间。同时,分析发现叶绿素a、b下降幅度不同,这可能与感病情况和具体品种有关。  相似文献   

15.
小麦叠加叶片的叶绿素含量光谱反演研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
为了给田间冠层水平叶绿素含量高光谱反演研究提供参考,研究了小麦单层及叠加叶片不同波长光谱反射率及几种常用植被指数对叶绿素含量的响应特征。结果表明,可见光波段的绿光到红光波段范围内叶片光谱反射率与叶绿素含量存在良好的相关关系,其中在绿光反射峰550 nm附近和红边区域的705 nm附近反射率都可以用来预测叶绿素含量。红谷吸收表现为随叶绿素含量提高而蓝移的特征。常用植被指数NDVI在本研究中对小麦叶片的叶绿素含量的监测效果并不理想。SR705虽然与单层叶片叶绿素含量相关性较好,但是对叠加多层叶片的叶绿素含量反演效果不好。光谱参数中TCARI对单层叶片和不同叠加层数的叶片均有最好的预测能力,因此可以利用TCARI监测小麦叶绿素含量,进而用于评价其光合特性。  相似文献   

16.
为了快速监测小麦叶片水分含量,以敏感波段组和植被指数组2种变量分别作为输入变量,以地面同步观测的冬小麦叶片含水量作为输出变量,分别采用偏最小二乘(partial least squares, PLS)、极限学习机(extreme learning machine, ELM)和粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)优化极限学习机,建立冬小麦叶片含水量预测模型,并对其反演效果进行比较。结果表明,光谱反射率和植被指数与叶片含水量之间存在较为密切的相关性,依此确定的敏感光谱波段为红光、蓝光和近红外波段,敏感植被指数为绿度指数、过红指数、归一化绿红差值指数、三角形植被指数和过绿指数。从2种变量的建模效果看,基于植被指数组构建的模型的精度和稳定性均优于敏感波段组,其中基于植被指数组的PSO-ELM模型在6个叶片水分含量反演模型中表现最佳,其r2和RMSE分别为0.98和0.26%。利用最优模型反演得到研究区冬小麦叶片含水量的分布范围为45%~75%,平均为64.57%,反演结果与地面实测较相符,说明基于无人机光谱数据通过建立以植被指数为...  相似文献   

17.
大豆不同亲本正反交后代开花期叶片叶绿素含量遗传研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
2002年,对大豆不同亲本正、反交F3、BC1F2开花期叶片叶绿素含量遗传进行了初步比较研究,结果表明,各组合F3开花期叶片叶绿素含量平均值偏向于母本,广义遗传力的大小与母本值关系密切,母本值高的组合F3广义遗传力明显高于母本值低的组合,各组合正、反交F3开花期叶片叶绿素含量的变异度与母本值也相关,母本值高的组合F3变异度大于母本值低的组合;BC1F2开花期叶片叶绿素含量的遗传表现与组合的父母本和回交亲本的开花期叶片叶绿素含量直接相关.  相似文献   

18.
基于两年大田试验数据,系统分析和评价红边位置算法在估测叶绿素时的稳定性。结果表明,最大一阶导数(FD)和拉格朗日内插法(LAGR)受双峰现象的影响不能准确估测玉米叶片叶绿素含量,倒高斯拟合法(IG)、线性插值法(LI)和线性外推法(LE)估测精度较高但普适性和稳定性较差。基于小波变换方法(WT)提取的红边位置模型在预测玉米叶片叶绿素累积量方面表现出色,对叶片叶绿素含量变化最为敏感,预测的精度最高,并且具有更高的稳定性和普适性,可为今后大面积玉米养分精准监测提供理论和技术基础。  相似文献   

19.
为利用无人机航拍图像实现水稻叶绿素含量的高通量检测,以籼型三系杂交水稻品种兆优5431为材料,设置3个密度水平和5个施氮量水平,共15个处理,在水稻不同生育期通过大疆精灵4RTK无人机获取航拍图像和人工测定水稻叶片SPAD值,并选取7种与水稻叶片SPAD值显著相关的可见光植被指数,采用线性回归和机器学习方法构建了水稻叶片SPAD值反演模型,通过精度验证确定水稻叶片SPAD值最优预测模型。结果表明,机器学习模型中,随机森林模型精度均高于其他回归模型,该算法构建的模型具有较高的预测精度,其模型各项指标分别是建模集R2为0.85、RMSE为2.73,验证集R2为0.76、RMSE为3.64。因此,机器学习模型能为水稻叶片SPAD值进行无损、快速监测提供参考。  相似文献   

20.
[目的]为探究无人机数码影像监测水稻叶面积指数(Leaf area index,LAI)的可行性,明确利用无人机数码影像监测水稻LAI的最佳时期,构建基于无人机数码影像的水稻LAI监测模型.[方法]本研究基于不同品种和施氮量的水稻田间试验,于分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期和灌浆期测定水稻LAI,同步使用无人机搭载数码相...  相似文献   

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