测定稻麦冠层叶片铅直分布的实用模式

作物群体结构和冠层中的光、温、湿、动量通量和CO_2通量等的分布之间有着密切关系,它是农田小气候形成机理的研究对象之一。而作物冠层叶片铅直分布是群体结构研究的一个重要部分。前人提出的一些经验公式中的经验常数有赖于作物群体密度的测定,且在较长的生长季节中非一致地变化,加之从实验资料中计算经验常数也是一件费时的工作,所以这些经验公式难以在实际工作中应用。因此,有必要探索一个实用性较强的分布模式,以便     

小麦冠层叶片和芒对产量因素的影响

研究了小麦冠层叶片和芒对产量因素的影响；分析讨论了冠层叶片和芒的同化能力和补偿能力。结果表明：冠层叶片和芒是小麦重要的光合源。在开花期剪叶、剪芒而减源，使千粒重、穗粒数及穗粒重显著下降。     

基于光谱角指数小麦冠层叶片特征差异估测研究

[目的]为利用高光谱技术实现作物氮素营养状况无损快速监测提供途径.[方法]通过不同品种小麦不同氮素水平试验,分析小麦不同氮素营养状况下,叶片叶绿素含量与叶面积指数、冠层光谱角的关系,定量分析光谱角指数,并建立相关模型对小麦氮素营养状况进行实时监测.[结果]冠层光谱角指数与差值叶绿素含量和差值叶面积指数的相关性最高为0.919 7,两者之间建立的模型决定系数为0.739 2,0.617 8,具有很好的拟合效果.[结论]利用光谱角可以监测小麦叶片叶绿素及叶面积差异,在此基础上进行小麦氮素营养监测是可行的.     

紧凑型小麦冠层叶片对籽粒的影响

为了研究紧凑型小麦冠层叶片对籽粒的影响,选用紧凑型小麦高优503、郑麦004、济麦20为材料,对小麦冠层叶片的叶绿素含量、光合速率及不同剪叶处理籽粒灌浆期的千粒重进行测定。结果表明:紧凑型小麦冠层叶片叶绿素含量表现为旗叶、倒2叶>倒3叶;光合速率表现为旗叶>倒2叶>倒3叶;旗叶对强势粒和弱势粒的影响最大,冠层叶片对强势粒的影响是旗叶、倒3叶>倒2叶,而对于弱势粒则是旗叶>倒3叶、倒2叶。     

小麦冠层光谱获取及信息分析综述

高光谱技术可以快速、准确监测作物的生长信息,小麦冠层光谱与其叶片的叶绿素等生长信息密切相关,同时利用光谱信息可以监测作物的产量、籽粒信息等。介绍了高光谱数据的3种采集方式,综述了利用高光谱数据监测小麦的生长状况(叶绿素、叶面积指数、叶片氮素含量)以及小麦产量、籽粒及病害等相关应用领域研究,并提出了作物冠层光谱分析存在的问题以及下一步发展方向。     

棉花冠层反射光谱与叶片氮含量定量关系研究

对可见光波段至短波红外波段(350～2 500 nm)棉花田间冠层光谱反射率与叶片含氮量间的关系进行了相关分析.结果表明,350～732、733～940和1 970～2 477 nm波段的光谱反射率与叶片含氮量极显著相关;940～1 176 nm波段的光谱反射率与叶片含氮量显著相关,以上波段为叶片全氮敏感波段.通过分析叶片含氮量与高光谱特征参数关系,得出吸收谷特征参数Depth1154和PRI(570,530 nm)可以用来预测盛花期叶片含氮量,其中Depth1154的复相关系数最高达到0.747 3,为运用遥感技术大面积、迅速、无破坏地来预测棉花生长状况以提供可能.     

用航空成像光谱数据获取小麦冠层信息的研究

 在对航空平台OMIS成像光谱数据进行几何、辐射校正和反射光谱重建的基础上 ,根据大量田间同步采样数据建立的基于成像光谱特征参数的小麦冠层叶片叶绿素、水分、全氮、可溶性糖等生化参量反演模型 ,实现了用航空成像光谱数据对田间小麦冠层生化参量的整体反演。结果表明 ,用成像光谱数据对田间作物进行营养诊断是可行的 ;以生化参量为“波段”的彩色合成图像 ,为农学家用生化参量的空间分布及其差异解释作物产量构成机理展现了新的视角     

冠层温度中间型小麦叶片的显微结构特征

采用石蜡切片方法，研究了冠层温度偏冷型中间型小麦和偏暖型中间型小麦功能叶片的显微结构特征。研究表明，偏冷型中间型小麦在叶片厚度、叶脉间距和维管束面积等解剖特性方面和冷型小麦相似，而偏暖型中间型小麦与暖型小麦相似。偏冷型中间型小麦与偏暖型中间型小麦相比，叶片厚度和叶脉间距均较小；维管束横截面积占叶片横截面积的百分率较高。     

小麦冠层反射光谱与籽粒蛋白质含量及相关品质指标的定量关系

 研究了不同施氮水平下小麦籽粒蛋白质含量及相关品质性状与冠层反射光谱、植株氮素状况之间的定量关系。结果表明，小麦灌浆期冠层反射光谱可以用来直接预测籽粒蛋白质含量、沉降值和降落值，成熟期冠层反射光谱对籽粒醇溶蛋白和谷蛋白含量的监测具有较高的可靠性；籽粒蛋白质含量与花后14 d叶片含氮量的相关性较好，并且花后14 d比值指数RVI (1220, 710)能准确反演叶片含氮量，进而可以间接地预测籽粒蛋白质含量。据此提出了小麦籽粒蛋白质含量及相关品质指标的两种监测技术途径：基于灌浆期反射光谱的直接预测和基于花后14 d（灌浆中期）叶片含氮量的间接估测。     

棉花叶面积指数冠层反射率光谱响应及其反演

【目的】研究棉花冠层光谱对不同叶面积指数（LAI）的响应，建立棉花LAI光谱反演模型。【方法】利用2003～2004年采集的棉花光谱与LAI的246组数据，分析LAI与冠层反射率光谱和反射率一阶微分光谱间的定量关系。【结果】当LAI大于2.5后不同LAI棉花群体光谱反射率在可见光波段趋于饱和；LAI与可见光波段和短波红外波段（水分吸收带除外）光谱反射率呈显著负相关，与近红外波段高光谱反射率呈显著正相关；LAI与棉花反射率一阶微分光谱主要在蓝边（523～531 nm）、黄边（570～576 nm）、红边（700～755 nm）形成3个相关系数高台区，均达极显著水平，其中红边区的相关性最高。棉花红边位置固定，分别在718 nm和723 nm，且以 723 nm处对LAI更敏感。在反演棉花LAI的高光谱参数中VI (660、800)、VI (550、800)、VI (500、800)、VI (670、800)、Sdy (570～573 nm)、SDr (714～755 nm)、D723、Dr 估算LAI相对误差低于30%，RSME小于0.6，其中VI (600、800)、VI(550、800)两个参数估算水平最高，相对误差分别为21.7%与21.0%，RMSE分别为0.416与0.419；利用SDr与SDr/SDb分别对LAI大于1.0 与小于1.0 的棉花群体反演，能显著提高LAI的估算水平。【结论】应用高光谱分析方法能够提取棉花冠层特征光谱信息，构建LAI高光谱反演参数，建立估算模型，并且利用包含不同光谱参数的分段模型可以进一步提高LAI反演精度。     

小麦群体叶面积的动态模型

根据作物生理生态学原理,建立了小麦群体叶面积指数动态模型,用小麦品种８９５００４在南京叶区种植时的试验和当年气象资料对其进行检验,表明小麦群体叶面积动态模型是可行的。     

Monitoring Protein and Starch Accumulation in Wheat Grains with Leaf SPAD and Canopy Spectral Reflectance

The research was conducted to determine the relationships of protein and starch accumulation dynamics in grains of wheat to post-heading leaf SPAD values and canopy spectral reflectance. The results showed that leaf nitrogen accumulation was exponentially related to leaf SPAD values and linearly related to canopy spectral reflectance, and that there was negative linear relationship between leaf nitrogen accumulation and grain protein accumulation, but positive linear relationship between post-heading leaf nitrogen translocation and grain protein accumulation at maturity. In addition, leaf SPAD values were parabolically related with and ratio indices R(1 500,610) and R(1 220,560) were exponentially related with protein and starch accumulation in grains. These results indicate that leaf SPAD values and canopy spectral reflectance should be good indicators of quality formation dynamics in wheat grains.     

利用冠层反射光谱和叶片SPAD值预测小麦籽粒蛋白质和淀粉的积累

 研究了不同土壤水氮条件下小麦抽穗后叶片氮素状况和籽粒蛋白质及淀粉积累动态与叶片SPAD值、冠层光谱反射特征的关系。结果表明,小麦抽穗后叶片氮积累量与叶片SPAD值、冠层反射光谱分别呈显著的指数和线性相关;籽粒蛋白质积累量与叶片氮积累量呈显著线性负相关,而成熟期籽粒蛋白质积累量与抽穗后叶片氮转运量呈线性正相关。叶片SPAD值与籽粒蛋白质和淀粉积累量均呈二次抛物线关系;比值指数R(1 500,610)和R(1 220,560)分别与籽粒蛋白质积累量和淀粉积累量呈显著负指数相关。因此,叶片SPAD值和比值指数可以     

利用冠层和叶片水平的反射光谱研究模拟酸雨对小麦的影响

通过光谱分析技术,研究了模拟酸雨(SO<,4><'-2>:NO<,3><'-1>=5:1)对小麦产量和生理特性的影响.结果表明,模拟酸雨伤害了小麦叶片的结构和功能,降低了叶绿素含量和光合速率,从而显著降低了小麦的产量,经过pH为2的酸雨处理后的小麦产量降幅达19.1%.通过对植被指数的分析可以看出,小麦冠层叶绿素含量在开花期以后逐渐降低,而旗叶的叶绿素含量则在灌浆期以后开始下降,两者的下降幅度都随着酸雨pH的下降而增大.光合速率表现出与叶绿素含量相同的变化.另外,对小麦产量与不同生育期冠层和叶片水平的植被指数的相关分析表明.灌浆期的小麦冠层水平的NDVI、mVD705和WI与酸雨处理后小麦的产量显著相关.总之,利用光谱分析技术可以快速、无损伤地监测不同酸雨处理对小麦的生长和营养状况的影响.     

白叶枯病胁迫下水稻冠层高光谱研究

采用高光谱遥感技术,对受到白叶枯病病害胁迫的水稻冠层进行高光谱检测。通过采集感染不同程度的白叶枯病病害的水稻冠层进行高光谱检测,并通过移动平均法、峰值面积归一化法以及一阶微分法进行数据处理,结果表明:健康水稻与感染不同程度病害的水稻在冠层光谱反射率确实存在差异,尤其是在感染病害的早期即存在较大的差异,可以利用水稻冠层的光谱反射率进行水稻病害的早期检测及防治。     

高光谱对冬小麦倒伏的响应

为了解冬小麦倒伏与冠层光谱的响应关系,以2013年6月的倒伏冬小麦为研究对象,通过测定倒伏角度及其冠层光谱,研究倒伏程度与冬小麦冠层原始光谱的关系,并进一步分析倒伏冬小麦与红边特征参数的响应规律。结果表明,在可见光范围内(400~760 nm),倒伏冬小麦的反射率比正常冬小麦的反射率高,冬小麦的倒伏程度与光谱反射率呈正相关;倒伏冬小麦在倒伏角度为20°~60°范围内,光谱反射率的增长速率大致相同。分析红边参数可知,倒伏冬小麦的红边位置随着倒伏程度的增加会发生红移现象,且红边幅值、红边面积随着倒伏程度的增大而增大。研究表明,冬小麦冠层高光谱能够敏感响应冬小麦倒伏程度,可为采用光谱遥感技术实时、快速、无损监测冬小麦倒伏奠定一定的理论基础。     

冬小麦冠层叶绿素质量分数高光谱遥感反演研究

叶绿素质量分数是评估冬小麦生长状况和预测产量的重要参数,估算叶绿素质量分数对于冬小麦的生长监测具有重要意义。利用SPAD-502叶绿素仪和SVCHR 1024i型便携式高光谱仪对冬小麦冠层叶绿素质量分数和光谱特征进行田间测量,分别利用回归分析方法和BP神经网络方法搭建冬小麦叶绿素质量分数的估算模型,并将模型估算的叶绿素质量分数与田间实测的叶绿素质量分数进行对比,分析反演精度,从中筛选出精度最高的模型。结果表明:基于BP神经网络的冬小麦冠层叶绿素质量分数估算模型拟合精度要优于其他7种基于植被指数的估算模型,其相关系数(R)为0.961 4,均方根误差(RMSE)为1.875 4,相对误差(RE)为2.815 2%,以及检验方程的决定系数(R~2)为0.704 8,RMSE为1.744 6,RE为2.845 1%。研究结果为估测冬小麦冠层叶绿素质量分数提供参考,从而为冬小麦叶绿素质量分数的实时、快速、无损监测奠定基础。     

冬小麦拔节期冠层晴天光谱特征分析

利用美国ＳＥ５９０辐射分光光谱仪对晴天中午冬小麦冠层各种辐射光谱成分进行了测定研究,给出了冠层上方总辐射、反射辐射及基部透射辐射的各种光谱变化规律,研究表明冠层上方总辐射、反射辐射、基部透射辐射及吸收辐射中光合有效辐射所占百分比分别为４７９％、１６２％、２１６％和７３９％。在此基础上,进一步给出了小麦冠层反射率光谱变化规律,并利用三次样条函数对冬小麦冠层反射率光谱曲线进行模拟,结果表明２５６组实测数据组成的反射率—波长曲线可以由１２组实测数据通过三次样条函数进行较为准确的模拟,平均模拟误差为４７％,从而为冬小麦反射率光谱曲线数据压缩,建立作物遥感数据库提供了一种理论方法。     

关于光谱反射率和小麦叶面指数之间关系的研究

根据理论分析作出了小麦叶片7种角度分布情况下的光谱植被指数和吸收的光合辐射曲线以及叶面指数和吸收的光合辐射曲线。由实测的小麦光谱反射率数据计算出光谱植被指数,再使用这二套理论曲线可求出小麦的叶面指数。还作出了叶片7种角度分布下,小麦叶面指数计算值和测量值之间的线性回归方程,得出小麦叶片倾角为70°的分布和使用 ND 光谱指数具有最好的结果。