基于无人机多时相遥感影像的冬小麦产量估算

为高效准确地预测小麦产量,以浙江省冬小麦为研究对象,利用四旋翼无人机精灵4多光谱相机获取冬小麦5个关键生育时期（拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期）的冠层多光谱数据,选取多光谱相机的五个特征波段计算各生育时期的72个植被指数,分别通过逐步多元线性回归（SMLR）、偏最小二乘回归（PLSR）、BP神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）构建不同生育时期的产量估算模型,最后采用决定系数（R）、均方根误差（RMSE）和相对误差（RE）对估算模型进行评价,筛选出最优估算模型。结果表明,基于随机森林建立的模型估算效果最优,SMLR、PLSR和SVM三种方法建立的模型估算效果接近。利用随机森林算法所建拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期模型的R、RMSE和RE分别为0.92、0.35、11%;0.93、0.33、10%;0.94、0.32、9%;0.92、0.36、9%;0.77、0.67、33%。模型验证时,抽穗期估算效果最好（R、RMSE和RE分别为0.91、0.35和15%）,拔节期、孕穗期、灌浆期估算效果接近且有很好的估算能力,成熟期估算精度最差（R、RMSE和RE分别为0.71、0.47和13%）。由此说明,结合机器学习算法和无人机多光谱提取的植被指数可以提高小麦产量估算效果。     

基于连续投影算法和光谱变换的冬小麦生物量高光谱遥感估算

为探索基于全波段冠层高光谱以及变换光谱的冬小麦地上部生物量的遥感估算方法,以2016、2017年冬小麦田间试验为基础,通过对冠层光谱和地上部生物量的相关性分析,筛选拔节期、抽穗期的冬小麦冠层光谱、一阶导数光谱、对数变换光谱和连续统去除光谱对地上部生物量的敏感波段,并结合偏最小二乘法(PLS)分别建立拔节期和抽穗期基于SPA算法的冬小麦地上部生物量估测模型,再与基于任意两波段组合的最佳归一化光谱指数、比值光谱指数、差值光谱指数和已报道光谱指数的冬小麦地上部生物量估测模型进行比较。结果表明：(1)SPA算法较好地利用了全波段冠层光谱信息,并显著降低了光谱维度,不同变换光谱的地上部生物量敏感波段个数在4~14之间;(2)拔节期和抽穗期冠层光谱与地上部生物量的相关性高于开花期和灌浆期,各生育时期一阶导数光谱与地上部生物量之间的相关性优于连续统去除光谱、对数变换光谱和光谱指数;(3) 利用抽穗期一阶导数光谱敏感波段建立的预测模型和验证模型达到了较高的精度,其预测模型的决定系数和均方根误差分别为0.78和0.87 t·hm^-2,验证模型的决定系数和均方根误差分别为 0.84和0.69 t·hm^-2,预测相对偏差为2.74。这说明,抽穗期是估算地上部生物量的最佳生育时期,且基于冠层一阶导数变换光谱,结合连续投影算法和偏最小二乘回归方法所构建抽穗期地上部生物量估算模型具有最优的精度和预测能力,可用于地上部生物量的定量估算。     

基于高光谱特征参数的冬小麦氮营养指数估算

为了实现快速高精度获取冬小麦氮营养指数的高光谱监测技术，利用美国SVC HR-1024I型野外光谱辐射仪对2017-2019年关中地区的冬小麦进行遥感监测，获取“三边”参数、任意两波段光谱指数和植被指数，通过相关性分析和逐步回归分析方法筛选冬小麦氮营养指数的敏感光谱参数，结合偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林算法(RFR)、支持向量机回归(SVR)和梯度增强回归(GBDT)建立冬小麦氮营养指数模型，并对模型估算精度进行验证。结果表明，从拔节期到灌浆期，各时期的氮营养指数与任意两波段光谱指数均呈极显著相关，其中拔节期氮营养指数与任意两波段光谱指数相关性均高于其他时期，且基于一阶导数光谱的归一化光谱指数和比值光谱指数与氮营养指数的相关系数最大，为0.66。拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数预测模型的决定系数(r²)和均方根误差(RMSE)分别为0.96和0.05,模型验证的r²、RMSE和相对预测偏差(RPD)分别为0.95、0.12和2.12,模型预测精度最高。因此，拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数估算模型可用于冬小麦氮营养监测...     

基于高光谱的冬小麦不同生育时期地上部生物量监测

为实现冬小麦不同生育时期地上部生物量的高光谱监测,2017-2019年分别在河南省鹤壁市、原阳县和温县布置冬小麦氮肥梯度田间试验,分别于分蘖期、拔节期、抽穗期和灌浆期测定冬小麦地上部生物量及其冠层原位高光谱反射率（400～950 nm）,并采用Pearson相关分析明确两者间定量回归关系,再分别利用支持向量机（support vector machine, SVM）和偏最小二乘回归（partial least square, PLS）建立预测模型并进行精度验证,以确定最优光谱监测时期和有效波段。结果表明,冬小麦地上部生物量与冠层高光谱反射率在可见光区（400～715 nm）呈负相关,在近红外区（715～950 nm）呈正相关,且相关性表现为分蘖期<拔节期<灌浆期≤抽穗期。生育时期间模型精度差异较大,抽穗期效果最优,SVM和PLS模型的验证决定系数分别为0.877和0.859,相对分析误差分别为2.429和2.340;灌浆期次之,决定系数分别为0.835和0.830,相对分析误差分别为2.416和1.814;分蘖期最低,决定系数分别为0.693和0.750,相对分析误差分别为1.063和0.894。同时,冬小麦地上部生物量有效波段在生育时期间具有明显的异同性,分蘖期时有效波段在可见光-近红外区均有明显的均衡分布,至拔节期时产生明显的短波“蓝移”现象,抽穗期“蓝移”现象更显著,而至灌浆期则表现出明显的长波“红移”特征。此后,再次构建基于有效波段的冬小麦不同生育时期地上部生物量SVM和PLS监测模型,决定系数和相对分析误差分别高于0.72和1.40,预测精度较理想,能够满足无损和精准监测需求。     

不同生育时期冬小麦叶片相对含水量高光谱监测

为实现冬小麦不同生育时期叶片水分含量的快速监测,以冬小麦冠层高光谱数据和红外热成像数据为基础,计算得到5种光谱参数,通过对不同生育时期叶片相对含水量与光谱参数拟合状况进行分析和筛选,分别构建了基于光谱参数的叶片相对含水量反演模型,并对模型进行检验。结果表明,不同生育时期叶片相对含水量与比值指数（RVI）、归一化差值植被指数（NDVI）、比值/归一化植被指数（R/ND）、优化土壤调整植被指数（OSAVI）、冠气温差（TDc-a）均呈极显著相关（P＜0.01）;拔节期、抽穗期、开花期、灌浆前期和灌浆后期叶片相对含水量分别与NDVI、OSAVI、R/ND、TDc-a和TDc-a拟合效果较好,决定系数分别为0.842、0.884、0.831、0.864和0.945;预测模型的均方根误差分别为0.019、0.016、0.027、0.032和0.024,相对误差分别为2.16%、1.80%、3.30%、3.81%和3.53%。因此,在拔节期、抽穗期、开花期、灌浆前期和灌浆后期,可以分别利用NDVI、OSAVI、R/ND、TDc-a和TDc-a估测冬小麦叶片相对含水量。     

基于Sentinel-2影像和机器学习算法的冬小麦秸秆覆盖度遥感估算

为探究大范围小麦秸秆覆盖度(CRC)估测方法，以冬小麦秸秆为研究对象，基于Sentinel-2遥感卫星影像光谱指数、波段和纹理特征及其不同特征组合，利用灰色关联-随机森林(GRA-RF)敏感特征提取方法，结合高斯过程(GPR)、套索(LASSO)、岭回归(RR)和偏最小二乘(PLSR)等多种机器学习算法，开展小麦CRC估算的最优模型研究。结果表明，基于GRA-RF特征优选后的机器学习模型显著改善了小麦CRC的估算精度，LASSO算法总体对小麦CRC的估测效果最佳，并且针对不同的光谱特征组合表现出差异化的结果。其中，以光谱指数、波段和纹理信息构成的组合特征集构建的CRC遥感估算模型精度最优(r²=0.65,RMSE=9.25%),以波段与纹理两者组合特征估算的CRC精度次之(r²=0.63,RMSE=9.31%),仅利用单一的光谱指数、波段或者纹理特征估算冬小麦CRC的精度均劣于组合特征的结果。这说明应用GRA-RF组合筛选方法能够有效优选秸秆覆盖度的光谱特征；相比于单一特征，光谱指数、波段、纹理信息等构成的组合特征更能有效地监测小麦秸秆覆盖度...     

关中冬小麦叶片氮素含量高光谱遥感监测模型

为给黄土高原大范围的冬小麦氮素营养遥感监测提供理论依据,通过田间试验,研究了冬小麦叶片氮素含量遥感监测的最佳生育时期、最敏感波段及其他最优光谱参量。结果表明,灌浆期是利用高光谱遥感监测冬小麦叶片氮素营养状况的最佳生育时期;在拔节、抽穗和灌浆期680nm波段光谱反射率R680均能较好地反映冬小麦叶片氮素含量,基于光谱位置以及叶面积指数的光谱参量也能较好地反映冬小麦叶片氮素含量。拔节期、抽穗期和灌浆期分别以680nm波段光谱反射率R680、绿峰反射率Rg和植被指数(SDr-SDb)/(SDr+SDb)对小麦叶片氮素含量的拟合效果最佳,其回归方程分别为Y=27.54-280.247 X+1456.245 X2、Y=8.632 X-0.24和Y=25.83 X1.012。     

基于PROSAIL模型和无人机高光谱数据的冬小麦LAI反演

为及时准确高效监测小麦叶面积指数（leaf area index,LAI）,获取了冬小麦挑旗期和开花期地面实测光谱与无人机高光谱遥感影像数据,并基于查找表建立PROSAIL辐射传输模型得到冬小麦冠层模拟光谱数据,利用数学统计回归模型与偏最小二乘回归法分别构建冬小麦LAI单变量、多变量预测模型,以实测LAI数据对预测结果进行精度评价,将最佳预测模型应用于无人机高光谱影像以分析LAI空间分布情况。结果表明,冬小麦各生育时期的预测模型均具有较高的预测精度,单变量预测模型和多变量预测模型的决定系数分别为0.598~0.717和0.577~0.755,其中以基于植被指数的多变量预测模型表现最优,其在开花期的验证精度最高,RMSE和MAPE分别为0.405和12.90%。在LAI空间分布图中,开花期预测效果优于挑旗期,各试验小区的LAI分布较为均匀。     

冬小麦叶片花青素相对含量高光谱监测

为探究冬小麦叶片花青素含量的高光谱监测方法,以陕西省关中地区冬小麦为研究对象,分析了叶片光谱反射率与花青素含量的相关性,建立以不同波段组合的RSI、DSI和NDSI光谱指数为自变量的一元回归模型以及利用偏最小二乘法构建的多元回归模型,并进行模型精度比较。结果表明,所有模型中,开花期的PLS模型精度最高,预测效果最好(建模r~2=0.872 3,RMSE=0.005 9;检验r~2=0.912 8,RMSE=0.004 8),是预测冬小麦花青素的最优模型;各生育时期中,开花期模型精度较高,表现稳定,是预测冬小麦花青素的最佳生育时期。     

基于多载荷无人机遥感的大豆地上鲜生物量反演

以多载荷无人机获取数据和地面实测的数据为基础,将大豆生殖生长期分段建模,采用植被指数和光谱参数相结合再加上农学参数株高,通过最小二乘法建立多元线性回规模型的方法,来估算大豆开花期和结荚期的鲜生物量,采用高光谱植被指数法估算大豆鼓粒期和成熟期的鲜生物量。结果表明:在大豆开花期和结荚期内,采用混合法构建生物量反演模型利用交叉验证法,验证结果的R~2和RMSE分别为0.714和0.393;在大豆鼓粒期和成熟期内,采用高光谱植被指数法构建生物量反演模型,利用交叉验证法,验证结果的R~2和RMSE分别为0.697和0.386;大豆开花结荚期构建的模型和鼓粒成熟期构建的模型都有比较高的精度和可靠性,利用这两种模型完成了高光谱影像鲜生物量的遥感空间制图,能反映当地当时大豆的真实长势情况。     

水氮互作对水稻产量形成的影响研究进展

协同利用水分和氮素这两个相互促进、相互制约的因子是提高作物产量与水氮利用效率的重要途径。本文从水氮互作的效应、水氮互作对水稻产量形成的影响以及高产高效栽培技术等方面进行了综述,并总结了存在的问题,提出了研究展望,以期为水稻高产、优质、高效栽培提供理论参考。     

水稻新型苗床调理剂——苗壮丰的开发与应用

为解决现有的固体水稻苗床调理剂在生产应用中存在的与床土拌和花工费时、不容易拌匀施匀等问题,经多年攻关研究,成功开发出可拌种/包衣、播时洒施、播后芽前喷施、立针期喷施的液体水稻苗床调理剂——苗壮丰。产品除N、P2O5、K2O总养分≥210(140-45-25)g/L,有机质含量≥30g/L,pH值≤6,微量元素≥5.5g/L(其中Zn≥2.0)之外,还添加了促进根系发育、提高光合效率、控制养分流失等成分。跟现有产品相比,不仅使用方便、省事省工,且对出苗较为安全,能达到比较好的壮苗效果,根系发达、株高适中、假茎增粗、干物质量增加、秧龄弹性增大。2017年海安试验表明,与空白对照相比,播后芽前喷施苗壮丰的处理白根数增40.5%,株高矮1.98cm,茎基宽增38.9%,SPAD值增55.1%,百苗干物质量增44.9%。为了更好的使用该新产品,文中最后给出水稻新型苗床调理剂——苗壮丰的使用技术。     

H2O2浸种对晚直播油菜生长及产量的影响

H2O2浸种能够促进低温胁迫下油菜种子的物质代谢,为适应直播油菜不同播期生产需求,研究H2O2浸种对不同播期油菜生长发育的影响,提高晚直播油菜产量。2017年以南农油4号为材料,设置播期(早播10月5日,晚播10月25日)和0.05%的H2O2浸种两个因素,采用露天盆栽试验观察油菜在越冬期的光合特性及全生育期生长发育动态。结果表明:(1)晚播使油菜苗期延长而蕾薹期缩短,初花前可利用积温从1349.5℃·d减少至1095.5℃·d,导致油菜营养生长期干物质积累减少,而生殖生长期活动积温升高,相比早播的1042.5℃·d升高为1119.5℃·d。由于晚播生育期缩短,活动积温减少,干物质积累降低,最终显著减产8.3%。(2) H2O2浸种处理对早播油菜萌发出苗及地上部生物量无显著影响,但显著抑制了地下部生物量及光合能力,降低了越冬期干物质积累,继而影响后期产量形成,最终造成油菜显著减产,降幅为10.9%。(3) H2O2浸种处理促进了晚播油菜萌发出苗,增大叶面积,促进了油菜干物质积累使产量显著升高,增幅为15.7%。因此在油菜晚直播条件下,可通过H2O2浸种处理以提高产量。     

氮肥运筹对稻茬麦区弱筋小麦生理特性、品质及产量的调控效应

为探索有效改善弱筋小麦生理特性、品质和产量的氮肥运筹方式,于2016—2017年设置不同施氮量N0(0kg·hm^-2)、N1(120kg·hm^-2)、N2(180kg·hm^-2)、N3(240kg·hm^-2)和不同基追比(7∶3、6∶4、5∶5)试验,研究不同施氮量和基追比对小麦光合效应、产量及品质的影响。结果显示,相同施氮量下,基追比为6∶4时,小麦的叶绿素含量、叶面积指数、冠层叶绿素密度、光合速率均最高;相同基追比下,施氮量增加120kg·hm^-2(N1比N0、N3比N1)能显著提高小麦的叶绿素含量(灌浆中期基追比6∶4除外)、叶面积指数、冠层叶绿素密度和光合速率。施氮量为120kg·hm^-2和180kg·hm^-2时,3个基追比下小麦籽粒的蛋白质含量、湿面筋含量、沉淀值(N2下基追比5∶5的处理除外)和硬度指数均符合弱筋小麦国家标准;施氮量为240kg·hm^-2时,基追比5∶5处理的籽粒蛋白质含量、湿面筋含量和沉淀值均不符合弱筋小麦国家标准,且各基追比间的品质指标差异不显著。总体上,施氮量相同时以基追比6∶4最利于高产,但施氮量为240kg·hm^-2时小麦籽粒的蛋白质含量、湿面筋含量和沉淀值均不符合弱筋小麦国家标准,因此,施氮量180kg·hm^-2左右、基追比6∶4是安徽省稻茬麦区适宜的氮肥运筹方式。     

栽培措施对超级稻产量及氮肥利用效率的影响

水稻是我国重要的粮食作物。在人口增长和经济快速发展的大背景下,对粮食的需求量不断提高,产量的提高要求更大的肥水投入和更优化的栽培措施。在我国肥水投入量已经很大的情况下,优化栽培措施对水稻的增产增效意义重大。以籼粳杂交稻甬优2640与常规粳稻武运粳24为试验材料,采取4种不同的栽培措施(氮空白、当地常规、增密减氮、精确灌溉),探讨了不同栽培措施对水稻产量及氮肥利用效率的影响。结果表明,增密减氮、精确灌溉等栽培措施可以显著提高有效叶面积指数(LAI)、高效LAI,提高粒叶比,增加库容,提高氮素相关代谢酶活性,从而提高水稻产量和氮肥利用效率。     

安徽小麦品种醇溶蛋白遗传多样性及其与品质性状的相关性研究

为了解安徽省种植小麦品种醇溶蛋白对其品质性状的影响,利用酸性聚丙烯酰胺凝胶电泳(A-PAGE)技术对137份安徽小麦品种进行醇溶蛋白谱带分析,同时测定了面粉的理化特性、面粉粉质特性以及面筋相关指标。结果表明,137份安徽省种植小麦品种共分离出2690条醇溶蛋白谱带,统计后得出不同迁移率的谱带共96条。其中,出现次数最高的是ω-14.3,出现概率为77.70%;出现次数最低的是α-81.7和α-89.3,出现概率均为0.72%。供试材料的遗传距离(GD)为0.13~0.81,所有材料的遗传距离平均值为0.70,说明供试材料的遗传差异较大。在GD=0.73的水平上将所有材料分为7个类群。57条不同迁移率的谱带与136项次品质性状的相关系数达到极显著或显著水平。其中,谱带β-68.0与面团粉质质量指数和面筋指数呈显著正相关,谱带α-73.4与面粉色泽L*值和白度值呈显著正相关,与b*值呈显著负相关。本试验筛选出这些对若干面粉及面团品质性状有显著影响的谱带,可为小麦品质育种工作提供参考。     

水稻水分高效利用的机理研究进展

水稻不仅是我国也是世界主要的粮食作物,同样也是农业水资源第一大消费者。水分高效利用一直是水稻资源利用效率的研究热点。本文从水分利用效率的内涵、水稻需水特性、水稻的株型、叶型、气孔特性、叶片光合与蒸腾特性、根系形态生理与水分的吸收和运输、植物激素、分子机制等方面概述了水稻水分高效利用的机理;研究了环境因素、土壤特性、水分管理方式、肥料施用等方面对水稻水分高效利用的影响,分析了目前存在的问题和对未来研究的展望。     

耐盐碱水稻研究现状、问题与建议

我国有234万hm^2沿海滩涂和1亿hm^2内陆盐碱地,是我国不可多得的土地后备资源,综合利用潜力巨大。水稻作为沿海滩涂和盐碱地改良的首选粮食作物,国内外学者对耐盐碱水稻开展了广泛研究。耐盐碱水稻是指能在盐(碱)浓度0.3%以上的盐碱地生长、单产在300 kg/667 m^2以上的水稻品种。本文对耐盐水稻种质资源筛选、耐盐基因/QTL的定位与克隆、耐盐水稻鉴定与评价方法、耐盐水稻新品种选育及其配套栽培技术的研究进行综述,指出耐盐碱水稻研究中存在的问题,提出进一步加强耐盐碱水稻研究的建议。     

我国油菜产业发展现状、潜力及对策

油菜是我国最主要的油料作物,大力发展油菜产业将有助于保障我国油料供给安全。近年来,我国油菜产业的发展虽然取得了一定的成就,但油菜生产的比较效益有所下滑,国外进口油料冲击十分突出,产业发展处于瓶颈期,面临着巨大挑战。基于2018年农业农村部油料作物专家组的大量调研数据,通过广泛收集一手资料,结合国内外油菜产业发展形势,对我国油菜产业发展现状、困境以及潜力进行了系统梳理,为促进我国油菜产业发展提出对策建议,以期为保障我国油料产业供给安全、更有效地应对中美贸易摩擦提供智力支持。     

豫南稻区再生稻精确定量施肥技术探讨

为探讨豫南稻区再生稻精确定量施肥技术的最佳用氮量,以杂交籼稻两优6326为材料,比较分析了5个不同施氮水平条件下的水稻生长、病虫害发生、倒伏等情况及产量表现,并通过经济效益曲线拟合,得出最佳用氮量。结果表明,以头季稻施氮14.8 kg/667 m^2、再生季施氮9.0 kg/667 m^2时再生稻两季产量均较高。在此施肥水平,头季稻群体适宜,后期光合速率正常,纹枯病危害和倒伏相对较轻,成熟期茎鞘干物质积累较多,有利于高节位再生芽的萌发。经济效益曲线拟合结果显示,杂交籼稻两优6326作再生稻种植全生育期适宜施N量为27.5 kg/667 m^2,产量可达847.11 kg/667 m^2。