施硼对棉花生物量积累的影响

为探讨硼肥在棉花不同生育时期的应用效果,研究了施硼量对棉花盛蕾期、盛花期、铃期和吐絮期生物量积累的影响。结果表明:在盛蕾期,随着硼肥用量的增加,棉花生物量呈先升高后降低的趋势,在盛花期和花铃期则随施硼量的增加逐渐降低,而在吐絮期表现为逐渐升高。     

不同生育时期持续受渍对棉铃空间分布的影响

通过测坑试验，研究了在蕾期、花铃期和吐絮期分别持续受渍7d对陆地棉(Gos-sypium hirsutum L．)植株成铃空间分布的影响。结果表明，持续受渍导致棉株各部位成铃率降低，蕾期持续受渍主要影响下部果枝内转部位成铃，花铃期持续受渍主要影响中上部中外围部位成铃，吐絮期持续受渍主要影响上部、顶部中外围成铃；持续受渍对棉花成铃影响最大的时期是花铃期，其次是蕾期和吐絮期。棉株具有较强的自身补偿能力，采取适当的田间管理措施可提高棉花成铃和抗涝渍能力。     

基于高光谱指数的棉花冠层等效水厚度估算

【目的】建立快速、无损监测棉花冠层等效水厚度(canopy equivalent water thickness,CEWT)的估算模型,进一步提高利用高光谱遥感技术监测棉花CEWT的估算精度。【方法】通过在不同生育期设置灌溉梯度试验,于棉花蕾期和花铃期同步测定冠层光谱反射率、冠层等效水厚度等信息,综合分析棉花冠层等效水厚度与原始光谱反射率、一阶导数光谱反射率、全波段组合光谱指数、已有光谱指数的相关性,确定蕾期、花铃期及全生育期的最优光谱指数,并通过线性回归构建棉花CEWT的高光谱监测模型。【结果】冠层等效水厚度与原始光谱反射率在近红外波段(NIR)780—1 130 nm和短波红外波段(SWIR)1 450—1 830 nm、1 950—2 450 nm附近均出现连续的敏感波段,一阶导数光谱在NIR波段内对CEWT的敏感程度较原始光谱有所加强,但在SWIR波段内敏感程度弱于原始光谱;利用原始光谱反射率构建的光谱指数与CEWT的相关性强于一阶导数光谱,且比值光谱指数(RSI)较归一化差分光谱指数(NDSI)更适合CEWT的监测。在全生育期内(R1135-5R1494)/R2003对CEWT的反演精度最佳(R2=0.7878,RRMSE=0.1803);在蕾期RSIb(1130,1996)对CEWT的估算效果最好(R2=0.7258,RRMSE=0.1444);在花铃期RSIa(904,1952)是估算CEWT的最优光谱指数(R2=0.7853,RRMSE=0.2454)。【结论】该研究在不同生育阶段内提出的新型高光谱指数均可用于棉花冠层等效水厚度的定量监测,研究结果可为高光谱技术在棉花冠层水分含量监测中的应用提供参考,为棉花精准灌溉提供技术依据。     

新疆棉田地下滴灌土壤水盐运移变化规律的研究

为探讨新疆棉田地下滴灌方式地下滴灌下土壤水盐运移的规律,在棉花不同生育期运用烘干法和电导法,从水平方向和垂直方向测定棉田距离滴灌带不同距离的土壤含水量和土壤盐分,结果表明地下滴灌条件下棉花整个生育期土壤含水量的运移规律为:0~35 cm各土层苗期与蕾期较低,盛花期较高,吐絮期又较低,35~55 cm各土层在苗期与蕾期较低,花铃期至吐絮期均较高;土壤盐分含量的变化与土壤含水量的变化刚好相反。     

蒜棉麦棉套作对棉田土壤微生物生物量碳及活性的影响

在大田条件下研究蒜棉、麦棉套作对棉田土壤微生物生物量碳及活性的影响。结果显示,棉花生育期和套作方式均显著影响土壤微生物生物量碳及活性,从苗期到花铃期,土壤微生物生物量碳、土壤呼吸速率和土壤微生物活性均呈上升趋势,到花铃期达到最大值,花铃期到吐絮期呈下降趋势。相对于棉花单作,蒜棉、麦棉套作提高了棉田各生育期土壤微生物生物量碳含量、土壤呼吸速率和土壤微生物活性,有利于土壤养分的转化吸收,其中蒜棉套作效果更显著。     

基于高光谱特征参数的棉花长势参数监测

通过小区棉花密度和水分对比试验,分析不同密度和水分处理的棉花整个生育期生物量和LAI(叶面积指数)与高光谱特征参数的相关性,建立棉花生物量和LAI光谱估算模型。选取的所有植被指数与棉花LAI和生物量相关性均达到极显著水平,其中光谱参量NDVI(890,670)与LAI的相关性和光谱参量Height(920)与生物量相关性最好,用这2个参量与生物量建立棉花长势估测模型,其决定系数分别为0.804 0和0.760 9,均方根误差分别为0.191 5和0.315 2,利用光谱特征参数可以有效地监测棉花整个生育期的长势变化。     

膜下滴灌棉田土壤水分动态化研究

通过系统观察不同土壤类型棉田水分动态变化规律,研究了膜下滴灌棉花苗期、蕾期、花铃期、吐絮期土壤含水量以及不同土层深度土壤水分的变化。结果表明,沙土和粘土从苗期到吐絮期含水量变化趋势相似,并呈现规律性的变化:土壤含水量的变化趋势近似于抛物线,苗期土壤含水量最低,随棉花的生长发育,土壤含水量逐渐增加,至花铃期达最大,到吐絮期,土壤含水量又下降,与蕾期相当。不同土壤质地0～100cm土层各层次的土壤水分含量存在差异,随着土层深度的增加,土壤含水量呈下降趋势。在不同生育期,沙土的含水量明显低于粘土。这种变化与土壤的物理化学性质、生物学特性以及棉花根系的生长发育有关。     

基于植被指数的棉花冠层光合有效辐射截获量和叶片净光合速率估算研究

【目的】分析不同水分处理下棉花冠层植被指数与吸收光合有效辐射截获量(FAPAR)和叶片净光合速率(Pn)之间的相关性,并通过植被指数反演FAPAR和Pn,以实现非接触、非破坏、快速、实时、大面积监测棉花的生长状况。【方法】用美国ASD Fieldspec Pro FR 2500高光谱辐射仪、LI-190SA线性光量子传感器和LI-6400便携式光合测试系统,分别测定棉花新陆早33号不同水分处理关键生育时期的冠层高光谱数据、光合有效辐射(PAR)和叶片净光合速率。【结果】不同水分处理的棉花新陆早33号冠层FAPAR与Pn均在开花结铃期达到最大值,在吐絮期达到较低值。建立重归一化植被指数(RDVI)、差值植被指数(DVI)、增强型植被指数(EVI)、光化学反射植被指数(PRI)与FAPAR、Pn的函数模型都达到极显著性相关。其中EVI与FAPAR,PRI和Pn的相关性最高(rEVI-FAPAR=0.686 3**,RMSE=0.04,rPRI-Pn=0.644 7**,RMSE=3.39,n=20),利用它们相关性最高的函数模型方程分别估算FAPAR和Pn,实测值和估测值都达到极显著(r实测FAPAR-估测FAPAR=0.805 4**,r实测Pn-估测Pn=0.760 9**,n=20)。【结论】可以用高光谱植被指数无损的提取棉花光合生理参数信息。     

基于参数化和非参数化法的棉花生物量高光谱遥感估算

【目的】利用高光谱遥感数据快速、无损地估算棉花生物量,评估参数化与非参数化方法在棉花上的表现差异。【方法】本研究以4个棉花品种在2个年份(2004和2005年)的试验资料为基础,将2年数据分别进行建模和验证,采用参数化算法(植被指数法、连续小波变换)与非参数化算法(偏最小二乘回归、随机森林、人工神经网络、回归树、袋装树和增强树、支持向量机和高斯过程回归)分别构建吐絮前和吐絮后的生物量估算模型。【结果】近红外与红边波段仍然是棉花生物量遥感监测中最有效的波段区间。参数化方法运算简单,效率高,其中,CI_{red edge}证明是棉花生物量估算上表现最好的植被指数,具有较高的独立验证结果(吐絮前：RMSE=27.23 g·m^-2;吐絮后：RMSE=48.81 g·m^-2)。基于连续小波变换的方法缓解了植被指数的低估现象,尤其是吐絮后(吐絮前：RMSE=31.54 g·m^-2;吐絮后：RMSE=37.57 g·m^-2);在非参数化法中,随机森林是棉花生物量估算的最优算法(吐絮前：RMSE=20.48 g·m^-2;吐絮后：RMSE=30.28 g·m^-2)。吐絮后的估算精度都显著低于吐絮前,表明两类算法的估算精度都受到棉絮的影响。【结论】本研究评估了基于参数化和非参数化算法构建的棉花生物量估算模型,证明了非参数化方法可以作为棉花生物量无损监测的重要研究方法,该结论也为棉花其他生长参数的估测提供了技术支撑。     

基于棉花冠层FPAR的LAI和地上鲜生物量估算研究

【目的】研究棉花生育期冠层光合有效辐射截获量(FPAR)与其叶面积指数(LAI)和地上鲜生物量的相关关系,建立FPAR对LAI和地上鲜生物量的估算模型,探讨获取LAI和地上鲜生物量的新方法,为动态监测棉花的生长状况提供科学依据。【方法】利用线性光量子传感器,测试新陆早19号和新陆早13号2个棉花品种4种配置种植方式下,冠层在6个关键生育期的光合有效辐射数据,获取FPAR,并同步实测棉花冠层LAI和地上鲜生物量,建立FPAR与LAI和地上鲜生物量的相关方程,同时比较LAI和地上鲜生物量的估测值与实测值的差异。【结果】2个棉花品种的FPAR随生育进程呈现类似变化规律:在盛蕾期至开花期迅速增加,于花铃期或盛铃期达最大值,随后逐渐下降;棉花FPAR与LAI和地上鲜生物量均达到极显著正相关关系,其中均以幂指数相关关系为最佳(RFPAR-LAI=0.8513**,RFPAR-地上鲜生物量=0.7469**,n=80);用FPAR分别估算的LAI和地上鲜生物量,与其实测值的相关关系均达到1%极显著正相关(R实测LAI-估算LAI=0.8180**,R实测地上鲜生物量-估算地上鲜生物量=0.7396**,n=80)。【结论】棉花FPAR对LAI的估算精度较其对地上鲜生物量的高,表明利用棉花冠层FPAR可以简单、快捷、非破坏性地估测棉花的LAI和地上鲜生物量。     

数据预处理和统计方法对核桃叶片氮、磷、钾含量光谱反演精度的影响

为探究光谱数据预处理、不同统计方法对核桃叶片N、P、K含量光谱反演精度的影响，采用平滑去噪预处理光谱反射率数据，并比较一次函数、二次函数、三次函数、幂函数、指数函数和半对数函数构建的核桃叶片N、P、K含量光谱反演模型精度。结果表明：(1)平滑去噪预处理光谱数据比原始数据构建的反演模型决定系数(R²)更高、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)更小，即数据预处理后的反演精度更高；(2)将6种统计方法构建的N、P、K含量模型的预测值和实测值绘制1∶1关系图，以直观展示模型估算值与实测值的一致性程度，结果显示，具有最高决定系数(R²)、最小均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)的均为三次函数建立的各生育期叶片N、P、K含量光谱反演模型，且该模型通过置信椭圆F检验，即三次函数构建的各生育期叶片N、P、K含量光谱反演模型精度最高。综上，本研究表明数据预处理和构建不同回归反演模型，可以提高光谱数据的利用水平，进一步提高反演模型的适用性和客观性。     

棉花田间管理技术

阐述了棉花田间栽培技术,包括苗期、蕾期、花铃期、吐絮期等不同时期的栽培管理技术,以为棉花高产提供参考。     

基于无人机多光谱遥感的春玉米叶面积指数和地上部生物量估算模型比较研究

明确基于无人机多光谱遥感的玉米叶面积指数（LAI）和地上部生物量的最优估算模型对获取即时、无损、可靠的长势关键参量具有重要意义。2018—2019年,以郑单958（ZD958）和先玉335（XY335）为研究对象,设置4个施氮处理,通过无人机搭载多光谱相机获取多光谱影像,分析两品种LAI和地上部生物量与植被指数相关性,分别构建了基于植被指数的LAI和地上部生物量预测模型。结果表明：同一植被指数在两品种中对施氮量的变化响应规律不同;在吐丝期,幂函数对ZD958的LAI和地上部生物量估算效果最好,指数函数对XY335的LAI估算效果好,幂函数对地上部生物量估算效果好;在灌浆期,幂函数对两品种的LAI估算效果最佳,而指数函数对两品种的地上部生物量估算效果最好。研究结果为进一步提高春玉米长势监测的精度提供了重要依据。     

干旱区基于高光谱的棉花遥感估产研究

【目的】揭示棉花产量与冠层光谱植被指数相关关系,建立棉花高光谱估算模型,促进高光谱技术在棉花长势监测和估产中应用。【方法】结合棉花生长发育规律,对棉花各时期冠层进行高光谱反射率测定,根据光谱曲线特征构建高光谱植被指数,基于棉花盛蕾期至吐絮后期7次地面光谱和产量测定,对光谱反射率与产量进行统计分析。【结果】各生育期可见光波段、近红外波段及短波红外波段光谱反射率与产量间分别达显著负相关、显著正相关与显著负相关水平。根据棉花冠层光谱波形特征,利用植被红边波段560 nm反射峰、670 nm吸收谷、近红外波段890 nm反射峰、980 nm和1 210 nm两个弱水汽吸收谷、短波红外1 650 nm和2 200 nm反射峰,设计归一化差值光谱指数,并与棉花产量进行相关分析,利用上述波段组合定义的归一化差值光谱指数与产量在各生育期均达显著或极显著相关,而VARI_700抗大气植被指数在各生育期均达极显著相关。【结论】以VARI_700抗大气植被指数建立各生育期的产量预报模型,为实现棉花营养生长期长势监测与产量预报提供依据。     

棉花冠层光合有效辐射参数与地上部各组分鲜生物量的相关分析

[目的]研究棉花各生育时期吸收光合有效辐射(APAR)和光合有效辐射截获量(FAPAR)的变化特征,建立地上部各组分鲜生物量与APAR、FAPAR的相关关系,为实时、无损、快速监测棉花的长势状况,提供理论依据.[方法]通过线性光量子传感器LI-250SA获取常规棉和杂交棉冠层5个生育时期的光合有效辐射(PAR),计算得到光合有效辐射参数APAR和FAPAR,同时获取棉花地上部各组分鲜生物量(茎、叶片、生殖器官),并进行相关回归分析.[结果]两品种5个生育时期冠层APAR和FAPAR在盛蕾期较低,开花结铃期达到最高值.基于棉花两品种APAR和FAPAR建立与地上部各组分鲜生物量的幂指数和指数函数模型,相关系数均达到了极显著的检验水平(α=1;,n =36),其中APAR与鲜叶生物量构建的幂指数函数模型(r=0.7443**,RMSE =0.291 6),对地上部鲜叶生物量进行估算,实测值与估测值之间呈极显著的线性相关关系(r实测鲜叶量-估测鲜叶量=0.749 9*,n =36,α=1;),模型精度达80.7;.[结论]利用APAR可以定量反演棉花地上部鲜叶生物量,为光合有效辐射精确预测棉花长势信息提供科学依据.     

基于UAV高光谱遥感的春小麦表型特征提取

表型特征是评估作物生长状况的关键指标,对作物长势的分析至关重要。本研究利用Cubert S185机载高光谱成像仪采集了春小麦4个生长期的高光谱影像,同时测量了作物高度,叶面积指数和叶绿素含量。采用线性回归和多种机器学习算法,确定不同表型特征的最优反演模型,结果发现：利用播种前和不同生长期的DSM数据估算春小麦高度,实测值与预测值间的R²为0.808,RMSE为0.105,较好地模拟了高度变化;对比3种机器学习回归模型,发现基于光谱指数NDSI₍(710,714))构建的支持向量回归(SVR)模型对LAI具有良好的预测能力,R²为0.723,RMSE为0.267。同样,基于光谱指数NDSI₍(738,710))构建的XGBoost模型在预测CCC方面也表现优异,R²为0.795,RMSE为132.811。本研究结果可为精准农业的高效管理提供有力的技术支撑。     

影响棉花产量的气象因素分析——以南通市为例

在分析了江苏省南通市1998—2011年棉花产量的变化趋势及不同年份间各气象因素状况的基础上,研究了棉花不同生育期的气温、降水量、日照时数与棉花产量的相关性,结果表明:蕾期温度与棉花产量呈显著正相关,吐絮期气温与棉花产量之间的相关性不显著。花铃期日照时数与棉花产量呈显著正相关。降水量与棉花产量呈负相关,但是影响较小。     

冬春灌条件下棉田水盐对产量的影响研究

南疆灌区是以棉花为主栽作物的灌溉农业区,土壤普遍含盐量高,且棉花收获至来年春播棉田休闲期长,蒸发返盐明显,采取冬春灌可压盐提墒促进棉花生长发育。然而大定额的冬春灌又使灌区地下水位普遍抬升,土壤次生盐渍化问题日益凸显。为此,本文开展了冬春灌不同灌水定额下棉田水盐变化及其对棉花产量的影响研究。结果表明：各处理生育期灌溉制度相同时,冬春灌总灌溉定额较高的处理,全生育期土壤含水率相对较高;在冬春灌条件下棉田盐分含量呈现以下变化趋势：苗期到蕾期下降,蕾期到花铃期上升,花铃期到吐絮期下降;冬灌2000m。／hm。与春灌1000m’／hm。的组合灌溉定额下增产效果明显,能够确保棉田实现较高产量。     

基于高光谱技术的棉花冠层反射特征研究

研究目的:揭示棉花冠层高光谱特征,为建立棉花高光谱估算模型,促进高光谱技术在棉花长势监测和估产中应用提供依据.方法:结合棉花生长发育规律,对棉花各时期冠层进行高光谱反射率测定,基于棉花盛蕾期至吐絮后期7次采样的地面光谱数据,研究不同棉花品种、灌水量及氮素营养对棉花冠层光谱反射特性的影响.结果:在可见光区,适度缺氮(N1)条件下的冠层光谱反射率相对较高,而氮过量(N3)条件下的冠层光谱反射率相对较低;随着灌水量的增加,在近红外波段,其冠层光谱反射率呈上升趋势,在盛蕾期和盛花期不同灌水量处理的光谱反射率差异较明显;不同棉花品种冠层光谱反射率存在一定差异,在近红外波段新陆早13与新陆早10只在吐絮后期光谱反射率差异不明显,在前三个生育期差异较明显.     

基于优化光谱指数的夏玉米地上生物量估算

以夏玉米为研究对象，首先获取拔节期、大喇叭口期、抽雄期和灌浆期4个关键生育期的地面高光谱数据，并实测各生育期的地上生物量(AGB);其次基于任意波段组合的波段优化算法，分别构造6种不同波段组合形式的两波段和三波段光谱指数；然后将构造的12种光谱指数与地面实测的AGB进行相关性分析，从中筛选出相关性最好的光谱指数作为最优光谱指数构建夏玉米全生育期的AGB估算模型；最后对最优光谱指数估算夏玉米各关键生育期AGB的性能进行系统评价。结果表明：基于波段优化算法筛选的最优三波段光谱指数TBI6(760,925,895)与夏玉米各生育期和全生育期的AGB均具有良好的相关性，其构建的AGB估算模型具有较高的精度，可为夏玉米全生育期AGB的快速无损估算及AGB监测装置的集成与开发提供参考。