基于遥感信息与水稻模型相结合对镇江地区水稻种植面积与产量的估测

为了实现遥感信息与作物模型相结合对镇江地区的水稻种植面积与产量的估测,以便于可以直接利用遥感信息与模型对该地区的水稻生长进行监测,将遥感资料与水稻生产模型(ORYZA2000)相结合,建立遥感数值模拟模型,进行由点及面的区域水稻种植面积及产量的估测。利用遥感数据（8天合成的MODIS和环境小卫星数据）,计算归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI),结合试验区实测的叶面积指数(LAI),建立植被指数与LAI之间的关系,通过模型模拟出的LAI计算出植被指数的浮动值,结合相对应的多时相的遥感数据识别镇江市的水稻,由此可以预报镇江市的水稻种植面积及产量。研究结果表明,模型对水稻生长发育期内的生物量和LAI的模拟较好,水稻LAI与遥感资料计算出的植被指数EVI的幂函数拟合性较好,可以应用这种相关模式识别水稻,并结合ORYZA2000模型提高区域范围的水稻估测精度,同时也体现了遥感信息与作物模型相结合可以很好的监测区域内水稻的生长情况,取得较好的模拟效果。     

多参数冬小麦估产模型研究及产量影响因素分析

产量估算研究对制定粮食政策和经济计划,科学地进行粮食宏观调控有着重要意义。针对以往线性遥感估产模型中多是基于NDVI和LAI的研究,且参数间存在多重共线性等问题,该研究以河北省南部石家庄、保定、邯郸、邢台、衡水、沧州六市为研究区,选用2000—2008 年的种植区最佳时相NDVI、LAI累加值,并引入与小麦生物量积累密切相关的不同月份地表温度作为原始估产指标,针对参数累加值存在的误差,提出一个修正公式对NDVI、LAI 进行修正,再对选用参数进行主成分分析,将结果与冬小麦产量数据建立出4 个多参数综合作用的冬小麦遥感估产模型。结果表明,利用2009 年数据对模型进行验证,结果表明4 个模型的R2介于0.714~0.818 之间,估产精度均在93.0%以上,其中,综合所有遥感参数的模型拟合效果最好,R2为0.818,估产精度达95%,而且引入温差主成分的模型精度高于仅用NDVI、LAI作参数的模型,另外深入分析各参数对产量估测的影响可知4 月中旬和5 月中旬的地表昼夜温差对冬小麦的后期产量具有较大影响。     

棉花叶面积指数和地上干物质积累量的高光谱估算模型研究

 用ASD FieldSpec光谱仪实测棉花冠层不同生育时期的高光谱数据,同期获取棉花叶面积指数(LAI)和地上干物质积累量(Above-ground Dry Matter Accumulation,ADMA)。分析棉花冠层反射光谱与棉花LAI、地上部干物质积累量（ADMA）的相关关系,分析结果表明,反射光谱数据与棉花LAI、ADMA的相关系数的最高值分别发生在783 nm（r=0.6394^**）和766 nm处(r=0.6287^**);对反射光谱数据进行统计分析,建立了基于比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的5种函数形式的棉花LAI、ADMA估测模型。经检验,基于RVI的估测模型具有较高的精度;对一阶微分光谱数据与棉花LAI和ADMA的逐步回归相关分析表明,敏感波段分别发生在736 nm（r=0.6769^**）和742 nm处(r=0.6847^**)。由736 nm、742 nm波段处的微分数值建立的LAI和ADMA线性回归估测模型,R值均达到了1%极显著的检验水平,说明一阶微分光谱敏感波段的数值,对棉花LAI和ADMA具有一定的估算能力。     

利用环境减灾卫星估测增城水稻产量

为了探讨将国产环境减灾卫星遥感影像应用于田块破碎度大,生长季多云、雨天气的增城地区水稻产量估测的可行性。试验于2010年在增城地区进行,获取了水稻生长季长势、产量信息,及多时相环境减灾卫星遥感影像,提取了水稻种植面积信息,并基于“光谱信息-长势-产量”间相互关系,利用主成分分析算法建立水稻产量估测模型。结果表明,国产环境减灾卫星的特点可使其有效获取研究区水稻遥感影像,便于准确提取水稻种植面积及估测产量。本研究获得的2010年早稻种植面积的提取精度在97.3%,估产模型的预测决定系数为0.73,预测相对误差为12%。推动了国产卫星在该区域的应用。     

基于光谱特征与PLSR结合的叶面积指数拟合方法的无人机画幅高光谱遥感应用

以冬小麦LAI为研究对象,利用孕穗期、开花期和灌浆期获取的无人机UHD185高光谱影像以及同步测定的地面数据(冬小麦冠层ASD反射率和冬小麦LAI),论证光谱特征(红边参数或植被指数)与偏最小二乘回归算法结合的改进型LAI拟合方法在无人机画幅高光谱遥感LAI探测方面的应用价值。首先,从光谱反射率相关性和植被指数相关性两方面比较UHD185与ASD,验证UHD185数据精度;结果表明,第3~第96波段(458~830 nm)的无人机UHD185高光谱数据具有较好的光谱质量,适宜探测冬小麦LAI。其次,分析光谱特征(6种植被指数和4种红边参数)与LAI的相关性,并通过独立验证和交叉验证方法,依次对基于红边参数或植被指数的传统LAI拟合方法和改进型LAI拟合方法的冬小麦LAI预测精度进行评价,相比于传统LAI拟合方法,改进型LAI拟合方法能大幅度提高冬小麦LAI的预测精度,特别是PLSR+REP。研究结果证实,改进型LAI拟合方法能更加充分地利用无人机UHD185高光谱数据预测冬小麦LAI,可望为无人机高光谱遥感的作物理化参数探测提供几点可借鉴的思路。     

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。     

遥感技术在烟草长势监测及估产中的应用进展

烟草长势信息是烟草生产管理的重要依据,全面了解遥感技术在烟草长势监测及估产中的应用进展,为利用遥感技术支撑科学化、精细化烟田管理提供科学参考。在对相关文献分析和归纳的基础上,从地面光谱、无人机遥感、卫星遥感3种尺度对目前遥感技术在烟草长势监测与估产方面的应用进行系统总结,并对进一步研究进行展望。（1）基于地面光谱对烟草的监测,主要是利用反射率光谱及其不同的变换形式、光谱指数和光谱位置变量估测其生理生化参量（氮、磷、钾、生物量、叶面积指数、叶绿素等）,为诊断烟草生长、健康状况、成熟度提供依据,进一步实现烟草长势监测、估产与品质评定。（2）利用无人机遥感技术能够在小尺度上对作物的面积进行提取、监测长势及估产,但受搭载相机分辨率、地形、自身稳定性等影响,不能监测烟草的细微变化。（3）参考LandSat、SPOT、MODIS、HJ-1等光学遥感数据以及SAR数据,利用遥感影像融合、分类等技术能够实现对大面积烟田病害、长势进行监测和产量估计。结合多源、多平台遥感数据,对烟草的参数进行定量研究,并利用同化技术对大尺度上烟草生长过程进行动态监测,来探索烟草的最佳采收期是未来研究的重点。     

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。     

基于高光谱数据的棉花冠层FPAR和LAI的估算研究

 通过非成像高光谱仪和光量子传感器,获取了棉花2品种4水平种植密度冠层关键生育时期的反射光谱数据和光合有效辐射值;利用光谱多元统计分析技术与微分处理,分析表明,反射光谱813 nm（_ρ813）和758 nm（_ρ758）处分别是光合有效辐射截获量（FPAR）和叶面积指数（LAI）的敏感波段。用反射率_ρ813和_ρ758分别与FPAR和LAI建立的线性相关模型方程估测FPAR和LAI,经检验,它们的实测值与估测值之间均呈极显著的线性相关（r_FPAR=0.7199^**,r_LAI=0.6430^**,α=1％,n=70）,模型方程的估算精度分别达96.5%、81.7%;而一阶微分光谱数据与FPAR在350 ~2500 nm波段范围相关不显著,与LAI的最大相关发生在734 nm波段处。基于一阶微分光谱_ρ′734与棉花冠层LAI线性相关的模型方程,估测LAI,实测值与估测值之间呈极显著的线性相关（r_LAI=0.6947^**,α=1％,n=70）,估算精度为82.4%,与反射光谱758 nm估测LAI的精度接近。结果表明,棉花冠层光谱数据可以对光合有效辐射截获量FPAR和LAI进行实时、无损、动态、定量的估算。     

遥感信息与棉花模型结合反演模型初始值和参数的方法研究

通过将遥感信息(叶面积指数LAI)与棉花模型结合,建立了遥感-棉花反演模型,用以反演棉花模型所需的初始数据和参数,解决模式在从单点扩展到区域应用时缺少初始输入的问题。反演的参数为播种期、种植密度、生育期施氮量和灌溉量。通过对反演模型检验,初步确定反演模型是正确的。另外,在区域上初步应用的结果表明,反演的参数和模拟的产量与实际情况吻合较好。     

紫花苜蓿光合生产与干物质积累模拟模型研究

依据紫花苜蓿生物学特性，通过田间试验和广泛收集资料，构建了紫花苜蓿光合生产与干物质积累模拟模型。该模型包括光合作用、呼吸作用、叶面积消长、干物质积累、同化物分配和产量形成等过程，考虑了温度对光合作用的影响。计算得到紫花苜蓿不同生育时期的干物质转换系数( β )和同化物分配分配系数[C(d)_I]，确定了主要紫花苜蓿品种的光合参数(a 和P_max)。分别利用北京和太原不同年份和不同品种的试验资料对地上部生物量、产量和叶面积指数模型进行了检验。结果表明，模型对叶面积动态、地上部生物量和产量模拟效果较好，叶面积指数、地上部生物量、茎和叶生物量的决定系数分别为0.98、0.95、0.96和0.88（n=20），产量均方差(RMSE)为103 kg hm^-2，相对均方差(NRMSE)为2.1% (n=102)。模型不仅具有较强的机理性，而且有较好的拟合性。     

三个转Bt基因抗虫杂交棉杂种优势的解剖学分析

选取湘杂棉3号、南抗3号和鲁棉研15等3个大面积推广的强优势转Bt基因抗虫杂交棉及其亲本为材料,剖析盛花期主茎功能叶（倒4叶）的叶片结构、叶表皮气孔特征以及主茎功能叶的叶脉、叶柄、铃柄和对应的果枝叶叶柄等器官的维管束组织结构。结果表明,3个F1及亲本共9个材料的主茎功能叶（倒4叶）主叶脉中的维管束形态有三分支型、两分支型和无分支型3种,杂种及亲本之一的维管束都为三分支型,说明三分支型的维管束是显性遗传。F1功能叶主叶脉、功能叶叶柄、果枝叶叶柄、铃柄的维管束性状（导管总数、单个导管面积、维管束总面积、维管束组织比）和叶片厚度、叶片栅栏细胞大小的优势表现因组合而异。主叶脉、功能叶叶柄、果枝叶叶柄、铃柄的维管束以及叶片厚度、叶片栅栏细胞大小的优势与杂种的产量优势可能没有关系或相关性较小。3个F1的下表皮单位叶面积气孔总面积均表现超亲优势。果枝叶可能比主茎功能叶对铃的发育影响更大。     

杂交棉标杂A1和石杂2号超高产冠层特性及其与群体光合生产的关系

在田间自然条件下, 以标杂A₁、石杂2号为材料, 研究了超高产(3 500 kg hm^-2以上)杂交棉冠层的叶面积配置、叶倾角和光分布等冠层特性的变化及与群体光合生产的关系。结果表明, 超高产条件下杂交棉叶面积指数高且持续期长, 群体叶面积配置与光分布较均匀, 花铃期冠层中部有较好的透光性, 吐絮期底部漏光损失较小, 整个冠层仍保持较高的光吸收率。超高产杂交棉不仅群体光合速率峰值高, 而且高值持续时间长, 生育后期非叶器官仍维持较高的光合能力, 特别是茎的光合贡献率为常规高产棉花的1.6~4.9倍, 这是杂交棉在生育后期能保证群体光合优势的一个重要原因。超高产杂交棉的棉铃干物质空间分布与叶分布、光分布和冠层光合分布的比例吻合程度较高, 保证了光能的有效利用, 促进同化物及时向棉铃转运, 有利于挖掘杂交棉品种的增产潜力。     

杂交棉标杂A1和石杂2号超高产冠层特性及其与群体光合生产的关系

在田间自然条件下, 以标杂A₁、石杂2号为材料, 研究了超高产(3 500 kg hm^-2以上)杂交棉冠层的叶面积配置、叶倾角和光分布等冠层特性的变化及与群体光合生产的关系。结果表明, 超高产条件下杂交棉叶面积指数高且持续期长, 群体叶面积配置与光分布较均匀, 花铃期冠层中部有较好的透光性, 吐絮期底部漏光损失较小, 整个冠层仍保持较高的光吸收率。超高产杂交棉不仅群体光合速率峰值高, 而且高值持续时间长, 生育后期非叶器官仍维持较高的光合能力, 特别是茎的光合贡献率为常规高产棉花的1.6~4.9倍, 这是杂交棉在生育后期能保证群体光合优势的一个重要原因。超高产杂交棉的棉铃干物质空间分布与叶分布、光分布和冠层光合分布的比例吻合程度较高, 保证了光能的有效利用, 促进同化物及时向棉铃转运, 有利于挖掘杂交棉品种的增产潜力。     

基于ALMANAC的山西省冬小麦模拟

为了准确的监测山西省冬小麦动态长势和预测产量,本研究使用ALMANAC作物生长模型对山西省洪洞县高、中、低产田的冬小麦产量进行了模拟。收集了模型需要的作物属性、土壤、气象及田间管理措施等众多参数并根据实际情况对参数进行了调整,结果表明：冬小麦模拟产量的相对误差(RE)为-7.8%~5.7%,叶面积指数的RE为-12.5%~13.6%,水地最大叶面积指数最大;与背景态相比生育期提前,叶面积指数水地变化不大,旱地低较多,温度主要是对生育期的影响,而水分则对叶面积指数产生较大影响。冬小麦的产量和叶面积指数的动态变化能够被ALMANAC模型较好地模拟;而且模型能够模拟不同水分条件下冬小麦的叶面积指数及气候变化对冬小麦影响。     

棉铃对位叶C/N的变化及其与棉铃干物质积累和分配的关系

以产量差异显著的14个棉花品种为材料, 研究棉铃对位叶C/N的变化特征及其与棉铃干物质积累与分配的关系。结果表明, 棉铃对位叶C/N随铃龄的变化可用y=at²+bt+c拟合[ y为C/N, t为铃龄(d), a、b、c为常数], 其主要特征值(a、b、c和C/N最大值)与单铃干物重(即单个棉铃的铃壳、棉籽和纤维3部分干重之和)和铃重(即棉籽和纤维两部分干重之和)存在极显著相关关系, 而与衣分和铃壳率无显著相关关系。以a、b、c和C/N最大值为变量可将14个棉花品种聚类为Ⅰ(美棉33B等6个品种)、Ⅱ(科棉1号等6个品种)和Ⅲ(中棉所35和中棉所38) 3个类群, 三者棉铃对位叶C/N及单铃干物重的变化特征差异显著, 其中类群Ⅲ铃龄10~17 d期间的棉铃对位叶C/N显著高于类群Ⅰ和类群Ⅱ, 铃龄24 d之后仍保持在2.5左右, 整个铃期内变幅最大, 平均值最高, 其单铃干物重快速增长期最长, 平均增长速率最小, 最终单铃干物重和铃重均最大, 但3个类群棉花棉铃干物质在棉铃各部分分配率的动态变化无明显差异, 最终衣分和皮棉产量与棉铃对位叶C/N变化特性无明显相关性。棉铃对位叶C/N变化的基因型差异显著, 棉铃对位叶C/N在铃龄10~17 d期间高、铃龄24 d之后仍维持在相对较高的水平, 有利于棉铃干物质的积累。     

棉花生长发育与产量形成模拟模型(CGSM)研究

以太阳辐射、气温为驱动变量,建立了棉花生长发育与形态发生及产量形成的动态模拟模型(CGSM)。模型通过太阳辐射能利用率的变化,逐日模拟出棉田当日生产的净生物量,并分配到各个器官分别生长,从而可得到各所需时间的单位面积总干重、茎枝总重、总叶重、蕾花铃总重和叶面积系数等;根据棉花生长所经历的温度,可模拟株高、主茎叶数、果枝数、果节和蕾铃发生与分布并可在计算机上显示出生长期内任意时刻的彩色棉株图。经检验证明,本模型基本上能较准确地模拟高产棉花的生长发育动态,可在一定的程度上为生产管理决策提供参考。     

吉林省大豆品种遗传改良过程中主要农艺性状的变化

以吉林省1923—2005年间育成的30个大豆品种为材料, 两年的研究结果表明, 大豆种子产量随育成年代呈线性增加, 根据回归方程计算, 产量从1923年的1 197.80 kg hm^-2到2005年的2 305.54 kg hm^-2, 82年来增加了 1 107.73 kg hm^-2, 平均每年增加14.60 kg hm^-2。随着产量的提高, 株高降低, 主茎直径增加, 节数增多, 节间缩短, 分枝减少。相关和通径分析表明, 产量与单株荚数、单株粒数、单株叶面积、叶面积指数和单株复叶数目呈显著正相关(P<0.05), 单株荚数和单株粒数对于产量的提高贡献最大; 产量与株高、单株分枝数和倒伏指数呈显著负相关(P<0.05), 表明大豆产量的遗传改良过程中, 植株抗倒伏能力提高, 库容量增加, 源器官叶片的同化能力增强。     

Effects of Cotton/Sesame Intercropping Patterns on Crop Growth and Yield

[Objective] Intercropping as an intensive planting method, could increase the utilization ratio of land and resources. The study aimed to explore the advantages and disadvantages of cotton/sesame intercropping, and then find out the best planting pattern of cotton/sesame intercropping. [Method] Equidistant row monocropping cotton (Tc₁), wide narrow row monocropping cotton (Tc₂) and monocropping sesame (Ts) were used as control. We designed three intercropping patterns as follows: 1-1 pattern (cotton row spacing was 80 cm, one row of sesame was planted in the two row spacing), 2-1 pattern (cotton grown in wide-narrow-row, one row of sesame was planted in the wide row spacing), and 2-2 pattern (cotton grown in wide-narrow-row, two rows of sesame were planted in the wide row spacing). The effects of different intercropping patterns on cotton/sesame yield, yield components, leaf area index dynamic change and dry matter accumulation were investigated. The land equivalent ratio was used as an index to assess the land use efficiency. [Result] The results showed that cotton/sesame yield were significantiy affected by different intercropping patterns. However, the seed cotton yield decreased only slightly in 2-1 intercropping pattern. Two years average showed that, the seed cotton yield, plant height, boll number of per plant and boll weight in 1-1 pattern were reduced by 17.3%, 7.9%, 19.7% and 7.9% compared with Tc₁, respectively. In the treatment of 2-2 model, which reduced by 16.4%, 5.81%, 14.8% and 6.2% in comparison with Tc_2. But in the intercropping systems, the mixed yield and comprehensive economic benefit of cotton and sesame were higher than those of cotton and sesame monoculture. The leaf area index of the group and the total amount of dry matter accumulation in unit area increased significantly under cotton/sesame intercropping systems. The land equivalent ratios in 2015 and 2016 were from 1 to 1.24 and 0.91 to 1.16, respectively. [Conclusion] Under different cotton/sesame intercropping systems, the mixed yield and total economic benefit were higher than that of monocropping cotton or sesame. The 2-1 cotton/sesame intercropping pattern occupied the most optimal production performance and easy to cultivate, which was the practicable intercropping patterns in sustainable development.     

不同品种夏玉米主要性状与产量相关性分析

为了探索不同品种夏玉米产量与主要性状关系,采用田间试验,研究了中国生产上利用的15 个优良玉米杂交品种不同生育期的叶面积指数、叶面积指数增长率和光合势的变化及其与产量的关系。结果表明：15 个玉米杂交种中‘登海602’产量最高,玉米叶面积指数较高,具有较高的光合势;各玉米品种间的叶面积指数随生育进程均呈单峰曲线变化,在吐丝期达到最高,各玉米品种间存在差异,玉米叶面积指数增长率亦具有相同趋势;各品种光合势在整个生育期呈单峰曲线变化,峰值出现在吐丝期至乳熟期;拔节—苗期叶面积指数增长率与产量的直接通径系数最大;蜡熟—完熟期的光合势对产量的直接效应最大。苗期—拔节期和蜡熟—完熟期是玉米高产形成的关键时期。