基于高光谱遥感的小麦条锈病胁迫下的产量损失估计

为利用高光谱遥感监测小麦条锈病,并对小麦条锈病胁迫下的产量损失进行估计,通过分析发生条锈病后的小麦冠层光谱及一阶微分的特征,分析病情指数对产量及产量构成因素的影响,分析产量和不同生育时期的光谱反射率及一阶微分光谱的相关关系,从中提取相关性高的植被指数和一阶微分参数建立产量模拟方程。结果表明,在一定范围内,产量损失随着病情指数的增大而增大,光谱反射率与产量在各个生育期都表现出稳定的显著正相关关系,从中提取相关性高的植被指数(NDVI和RVI)和一阶微分参数(SDr),利用植被指数(NDVI和RVI)建立的多时相产量模拟方程,其模拟效果较好;利用一阶微分参数(SDr)建立的不同生育时期产量回归方程,模拟的精度较高。研究结果对利用高光谱遥感监测作物病害胁迫下产量具有实际应用价值。     

玉米和大豆LAI高光谱遥感估算模型研究

以ASD FieldSpec光谱仪实测了不同生长季的大田玉米、大豆的冠层高光谱与作物的叶面积指数LAI。采用单变量线性与非线性拟合和逐步回归分析的方式,建立了玉米、大豆LAI高光谱遥感估算模型,并对模型的估算结果进行了初步分析。分析结果表明,绿光波段反射峰区、红光波段以及近红外区的单波段反射率与作物的LAI有较强的相关性,而其他波段的反射率与作物的LAI的相关性相对较弱;以高光谱的窄波段构造的NDVI和RVI与作物的LAI的相关程度高,回归模型的预测水平高;而以多波段逐步回归方式构造的统计模型的预测效果最好。     

桃树叶片氮素含量的高光谱遥感监测

通过设计试验分析用桃叶片反射率光谱预测其氮素含量,以及用光谱特征值与氮素含量建立相关模型的可能性。探讨采用光谱分析手段预测果树氮元素含量的精度及应用潜力。对桃树鲜叶的光谱反射率（Rλ）以及叶片全氮（TN）含量进行测定,并对氮素含量与Rλ及其多种变式数据（1/Rλ、log Rλ、d Rλ）的相关性进行分析,找出与氮素含量相关性最强的光谱数据形式;采用逐步回归法,对氮素和与其相关性最强的光谱数据形式进行回归分析,得到入选波长;利用入选的波长,进行基于最小误差平方和的回归建模。结果表明,可以由叶片的精细光谱特征,特别是利用d Rλ作为因子,较好地反映出氮素含量,从而为进一步探讨利用高光谱遥感探测叶片化学组分提供参考。     

淹水胁迫下棉花叶片SPAD高光谱估算模型研究

【目的】建立淹水胁迫下棉花叶片SPAD的高光谱模型。【方法】利用灌排可控的试验田在棉花花铃期模拟淹水处理,分析受涝1 d、3 d、6 d、9 d后棉花叶片光谱反射率、SPAD值的变化特征;并对淹水胁迫后棉花叶片高光谱特征参数与SPAD值进行相关与回归分析,探寻用于估算淹水胁迫下棉花叶片SPAD变化的高光谱模型。【结果】(1)受涝3 d时棉花倒4叶SPAD值就显著低于对照,到受涝9 d时SPAD值比对照减少15%左右。(2)棉花花铃期受涝后倒4叶绿光波段反射峰变陡,近红外短波段的反射率升高。花铃期受涝使棉花倒4叶红边位置蓝移,涝害持续9 d时红边位置向短波方向移动了4~5 nm,红边幅度和红边面积呈先增大后减小趋势,在受涝6 d时达到最大,红边偏度和红边峰度增大。(3)涝后棉花叶片SPAD值与红边幅值(Dr)、红边位置(λr)、绿峰反射率(Rg)、绿峰位置(λg)、红谷位置(λo)、蓝边面积(SDb)、黄边偏度(Sy)、黄边峰度(Ky)、红边偏度(Sr)、红边峰度(Kr)等光谱特征参数极显著相关;分别以Sy、Sr、Kr为自变量的一元线性、多项式和指数模型估算SPAD值较优,其决定系数(R~2)均大于0.9,均方根误差(RMSE)均小于1;多元逐步回归分析发现以λg、SDr/SDb(VI3)、Sb、Sy、Ky为自变量的多元线性模型估算SPAD值较优,R~2高达0.973,RMSE为0.393。【结论】该模型可以作为估算淹水胁迫棉花叶片SPAD值的遥感模型。     

香蕉、小麦中戊唑醇残留稳定性研究

本文运用香蕉和小麦中戊唑醇残留检测方法,对1.0 mg/L的标准工作溶液、香蕉和小麦提取液、香蕉、小麦中添加戊唑醇标样分别在-20℃、4℃、25℃条件下分别保存1天、3天、5天、7天、10天、14天,进行稳定性试验,香蕉和小麦中添加浓度为1.0 mg/kg,14天后戊唑醇标准工作溶液分解率分别为6.95%、9.94%和15.92%,戊唑醇提取液14天后分解率分别为11.47%和19.64%、23.88%和23.12%、26.94%和27.49%,基质中添加样贮存7天后分解率分别为23.42%和27.18%、19.14%和26.73%。     

用高光谱数据诊断水分胁迫下棉花冠层叶片氮素状况的研究

利用ASD地物光谱仪,获取北疆棉花冠层关键生育时期的高光谱数据,应用一阶微分光谱,衍生出基于光谱位置变量的分析方法,以红边积分面积(SDr)为自变量,冠层全氮(TN)含量为因变量,做相关分析,结果表明:红边积分面积变量与冠层TN含量呈显著的相关性,相关系数是0.7394(n=40),利用构建的相关模型可以较为精确地估测棉花两个品种新陆早6号与8号冠层叶片的全氮含量,均方差(RMSE)分别为0.3859和0.4272。研究认为面积变量具有预测棉花冠层全氮含量的应用潜力。     

条锈病影响下冬小麦叶绿素含量的高光谱估计

叶绿素含量是在小麦长势监测中是非常重要的评估内容，尤其是在小麦受到病害影响的情况下，准确估计其叶绿素含量，有助于合理进行灾害评价。遥感高光谱技术为获取植物的生理参数提供了丰富的数据来源。笔者使用襄樊地区实测获取的受条锈病影响的小麦高光谱数据，利用回归分析的方法建立了受条锈病影响的小麦叶绿素含量与其高光谱的关系模型。经验证，模型有较好的精度。     

基于特征波段选择和机器学习的小麦白粉病高光谱遥感监测

白粉病严重危害小麦生长及制约产量形成,精确监测该病害对精确防控及保障国家粮食安全具有重要意义。在小麦孕穗、开花和灌浆期使用地物高光谱仪获取小麦冠层光谱数据,利用一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、对数变换(LOG)、倒数变换(1/R)和连续去除法(CR)对原始光谱(OR)进行光谱变换,基于CARS算法和SPA算法相结合对五种变换的光谱数据和原始光谱进行特征波段提取,进而利用偏最小二乘回归(PLSR)、岭回归(RR)和高斯过程回归(GPR)建模方法确立小麦白粉病病情指数(mDI)监测模型。结果表明,一阶导数在Pearson相关性、两波段优化组合以及机器学习方法建模中,综合表现最好,是一种处理病害光谱数据的较好预处理方法。经过光谱数据变换后,再使用CARS-SPA算法可以更有效的提取特征波段,特征波段为411、450、476、543、561、594、624、671、726、780、835和950 nm。在不同机器学习建模方法对比中,高斯过程回归(GPR)模型表现最佳,其次为岭回归(RR)和偏最小二乘法回归(PLSR)。其中,一阶导数结合GPR模型的估算精度最高,建模集和验证集的平均R~2为...     

水稻地上鲜生物量的高光谱遥感估算模型研究

不同氮素营养水平的水稻田间试验,采用单变量线性与非线性拟合模型和逐步回归分析,用1999年试验数据为训练样本,建立水稻鲜生物量的高光谱遥感估算模型,用2000年试验数据作为测试样本数据,对其精度进行评价和验证.结果表明,高光谱变量与地上鲜生物量之间的线性与非线性拟合分析中,一些高光谱特征值如红边波长(λr)、绿峰最大     

基于近地高光谱棉花生物量遥感估算模型

分析棉花地上鲜生物量冠层高光谱反射率变异系数，反射率光谱、一阶微分光谱与地上鲜生物量相关关系得结果表明：在可见光近红外波段棉花冠层反射率光谱变异系数在672 nm波段处最大；棉花地上鲜生物量与反射率光谱相关系数最大值在可见光波段出现在589~700 nm，在近红外波段出现在865~919 nm波段，且前者大于后者。地上鲜生物量与一阶微分光谱相关系数在可见光波段出现524~528 nm、552~588 nm、710~755 nm 3个高值区。基于以上研究，选择19个高光谱特征参数建立了棉花地上鲜生物量高光谱遥感监测模型，经检验，单波段中以F₆₂₉估算水平最高，估算模型为Y = 9.7914 exp(－20.738 F629)，准确度为83.9%、RMSE为0.64 kg m^-2、预测值与实测值相关系数为0.940**；组合参数以[629, 901]指数形式估算模型估算水平最高，模型为Y = 0.0986 exp(4.3696[629, 901])，准确度达84.0%，RMSE为0.55 kg m^-2，预测值与实测值相关系数为0.960**，上述两个模型为参选模型中估算棉花地上鲜生物量最佳高光谱估算模型。     

2006年贵州省赫章县秋季小麦条锈病调查

为了解中国新发现的小麦条锈病菌越夏区贵州省赫章县小麦条锈病秋季发生情况,2006年秋季笔者主要对该县古基乡、野马川镇、六曲河镇进行了调查,共调查119块地,自生麦病田率为55%,秋播小麦病田率为20.20%。古基乡发病较多,自生麦苗上有多个发病中心,有的秋播小麦田块亦呈现病叶较集中现象。在海拔1660-1910m范围内,都有小麦条锈病发生,说明当地越夏菌源能够为本地区秋苗发病提供充足菌量。对进一步研究内容进行了讨论并提出了赫章县小麦条锈病治理措施。     

具特异性状人工合成小麦的条锈病抗性改良

为了解3份具特异优良性状但高感条锈病的人工合成小麦SHW-Z1、SHW-Z2和SHW-Z4感病性的遗传特点,进行更好的育种利用。用高抗条锈病的普通小麦材料5157与上述人工合成小麦分别进行正反杂交,对6个杂交组合的亲本、F¹世代的条锈病抗性与F²代的条锈病抗感分离情况进行了分析以探究其感病性的遗传特点,结果表明：（1）本研究的普通小麦和人工合成小麦杂交后代的条锈病抗性由多对基因控制,遗传上表现出加-显效应;(2)SHW-Z1条锈病的抗性改良效果优于SHW-Z2和SHW-Z4;（3）本研究材料的条锈病抗性基因可能还受到遗传背景的影响。本研究对这3份人工合成小麦的条锈病抗性改良和育种利用提供了理论依据,同时可为相关研究提供参考。     

小麦抗条锈病基因来源及染色体定位的研究进展

条锈病是小麦生产的重要病害之一,选育抗病品种是防治该病最为经济、安全和有效的途径。由于小麦条锈菌具有高度变异性且抗源的单一化,抗病品种抗性很容易丧失。因此,不断发掘新的抗条锈病基因资源,扩大抗源选择利用范围,对中国小麦抗病育种工作极为重要。本研究对已命名的57个条锈病基因进行了总结分析,着重介绍了源于小麦一级、二级和三级基因源的各个抗条锈病基因的来源及其在染色体上的分布,并对条锈病抗源利用方面进行了分析及展望。     

利用高空风预测小麦条锈病研究初报

小麦条锈病是一种可通过高空气流传播的病害,给小麦的生产造成了巨大损失。笔者选择甘肃平凉、陕西汉中、河南郑州三地,根据小麦条锈病病情数据、地面温度、湿度、降水量及等压面300hPa、400hPa、500hPa、700hPa、850hPa高空风量数据,利用主成分分析和判别分析方法,分析三地间小麦条锈病发生流行的相关性,探讨了高空风量数据在小麦条锈病的发生程度预测中的作用。结果表明三地间小麦条锈病的发生流行具有较高的相关性,可利用高空风量数据预测三地间小麦条锈病长距离传播,准确率较高,其中500hPa等压面的风量值在预测中的准确率最高,回代准确率为100%,交叉验证准确率均在80%以上,最高可达93.75%。     

2004-2009年甘肃省小麦条锈菌生理专化研究

小麦条锈菌新毒性小种的产生和发展是造成条锈病大流行及品种抗锈性丧失的主导因素。本文通过常规监测、致病性测定、毒谱分析等方法对2004-2009年采自甘肃省不同麦区1966份小麦条锈菌标样进行系统研究,共监测到37个小种和致病类型,基本反映了这期间甘肃省小麦条锈菌优势致病类群及生理小种的消长变化情况。除2005年‘条中32号’、‘条中33号’并列第一位外,出现频率为24.1%,2004、2006-2009年‘条中33号’均占居首位,出现频率分别为29.3%、26.2%、33.5%、37.6%、21.5%,‘条中32号’2004、2006-2008年为第二位,这2个小种总出现频率一直波动在37.5%~57.1%之间,第三、四位小种2004-2006年为‘水源11-4’、‘水源11-7’、‘水源11-5’及‘条中31号’,2007年为‘水源11-7’（尤Ⅱ感）、‘水源11-7’,2008年为‘条中33’（F.抗）、‘水源11-4’,出现频率在4.1%~11.6%之间。而2009年‘条中33’（F.抗）已上升为第二位,出现频率达18.9%,‘水源11-4’（F.抗）占据第四位,其它小种类型出现频率均比较低。Hybrid46致病类群和水源11致病类群出现总频率已由2004年的93.1%上升到2008年的99.4%。条锈菌已进入以‘条中33号’、‘条中32号’为代表的Hybrid46和水源11致病类群占优势的新阶段,‘条中32号’、‘条中33号’、VYr9、VYr3b+4b、VYrSu为危害我国小麦生产的主要流行小种及致病基因,这将对全国小麦条锈菌群体组成产生重要影响,为小麦抗锈育种及锈病治理提供了科学依据。     

小麦条锈病抗性基因研究进展及在育种中的应用

概述了已知小麦条锈病抗性基因的来源、染色体定位和分子标记研究现状,回顾了抗性品种与生理小种的演变,评价了小麦抗条锈基因,并浅谈了小麦抗条锈基因的分子标记在育种中的应用     

棉花产量遥感预测的L-Y模型构建

本文利用LAI动态与棉花产量的关系建立了叶面积指数—产量（L-Y）模型,以期利用多时相遥感数据,实现对棉花产量定量遥感预测。模型建立以小区控制和大田生产试验数据为基础,以农学原理为背景,采用数学推演方法,具简单、灵活、普适性强等特点。检验结果表明,用便携式光谱辐射计测定棉花冠层高光谱反射率,以棉花全生育期LAI动态与棉花产量的关系和近地高光谱遥感参数模型监测的多时相LAI,可很好地定量预测棉花产量,估算误差约为5.44%,RMSE达到116.2 kg·hm^-2,预测值与实测值相关系数为0.836,达极显著水平。L-Y模型为棉花卫星遥感估产提供了参考模型,对其他作物使用动态生长信息提高遥感估产水平也有一定的借鉴意义。     

2007—2008年度冀鲁豫川四省小麦区试品种（系） 遗传多样性和抗条锈性分析

为了解2007—2008年度河北、河南、山东和四川四省小麦区试品种（系）的遗传多样性和抗条锈性,采用亲缘系数系统分析了参试的75个小麦品种（系）的遗传多样性,并接种条锈菌混合菌系（CYR33、CYR32、CYR31、CYR30、CYR29、CYR17、Su-1和V26）进行抗条锈性鉴定与评价。结果表明,在供试品种（系）的2775个组合中,284个组合存在遗传相似性,所有供试品种（系）的COP值在0.0000～0.5000,亲缘系数总和为216.4531。通过对COP值聚类分析,将供试材料分为10大类;河北、河南、山东3省参试品种（系）间遗传相似性较高,对小麦条锈病抗性相对较差,四川参试品种（系）遗传相似性较低,对小麦条锈病的抗性较好。从参试品种（系）系谱看,利用前一个时期选育的品种作亲本,特别是主要推广品种‘豫麦2号’作为亲本的利用率较高是河南省参试品种（系）遗传相似性较高的重要原因;四川省参试品种（系）遗传多样性相对较高,抗条锈性相对较好,主要由于该省广泛利用了当地和其他地区的种质资源。因此,不断发掘小麦新的种质资源,并提高其利用水平,是当前高产稳产新品种选育的当务之急。     

甘肃河东地区小麦条锈病发展成因及预测预报技术

利用甘肃河东麦区5地(市)8县(区)39个冬小麦条锈病病田率样本调查资料,采用统计学方法建立了小麦条锈病秋、春季发病面积预测预报气象等级模型,分析了甘肃河东麦区小麦条锈病发展成因并提供精准的预测预报技术,为农业及时采取防灾减灾措施,减免经济损失提供科学依据。该区小麦锈菌于夏季最热时段8d日滑动平均气温24～25℃以下地区越夏,或外地菌源随风漂移入侵感染以后,随秋季气温的下降和大气湿度的增加,适宜的温湿气候使小麦锈菌大量滋生蔓延,造成当地小麦条锈病迅速发展流行;入冬以后,锈菌在冬季最冷时段7d日滑动平均气温-9～-10℃以上地区越冬,并随春季气温的回升和降水量的增加而诱发小麦锈病大面积发展蔓延并迅速侵染下游区域。统计建立的预测预报气象等级模型经回代检验,秋季准确率89%,春季准确率91%,预测预报准确率较高。