遥感光谱指标和神经网络结合的冬小麦地上部生物量估测

为探讨基于神经网络对小麦地上部生物量(aboveground biomass, AGB)进行遥感估测的可行性,在江苏省泰州泰兴市、盐城大丰区和宿迁沭阳县布设冬小麦大田试验,在对冬小麦近红外波段反射率(near-infrared band reflectance, REF_nir)、红光波段反射率(red band reflectance, REF_red)、归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、差值植被指数(difference vegetation index, DVI)、比值植被指数(ratio vegetation index, RVI)、土壤调节植被指数(soil adjusted vegetation index, SAVI)和优化土壤调节植被指数(optimized soil adjusted vegetation index, OSAVI)等7个遥感光谱指标与冬小麦生长指标(LAI和AGB)进行相关性分析基础上,构建基于BP神经网络的冬小麦AGB估测模型,并与...     

基于冠层高光谱植被指数的水稻产量预测模型研究

及时、准确、快速的进行粮食产量预测预报对指导农业生产和国家制定粮食政策有重大意义。以不同水稻品种和施氮水平为试验因素，进行两因素裂区设计试验，在水稻拔节期、孕穗期和抽穗期测定其冠层光谱反射率，通过筛选出与产量相关性最高的最佳波段组合，计算最优波段组合组成的12种植被指数，并建立了基于单植被指数和多植被指数组合的水稻产量预测模型。结果表明，孕穗期，在401～723 nm波段范围内水稻冠层原始光谱反射率与产量呈显著负相关关系；各植被指数与产量的相关性达到极显著水平。基于单植被指数构建的水稻产量预测模型，以孕穗期线性模型精度最高(R²=0.436,RMSE=874.57 kg/hm²)，最佳植被指数为重归一化植被指数(RDVI)，模型表达式为y=7.7E+05×RDVI₍(455,456))+1.1E+04；基于逐步回归构建的多植被指数产量预测模型同样以孕穗期表现最佳(R²=0.443,RMSE=861.81 kg/hm²)，最优植被指数为比值植被指数(RVI)、土壤调节型植被指数(...     

大豆叶面积指数的高光谱估算模型研究

通过测试大豆4个生育阶段350～2500nm波段的冠层高光谱数据,用近红外波段760nm-850nm及红光波段650nm-670nm的2个范围内的波段反射率,组成了高光谱比值植被指数（RVI）和800nm和670nm2个波段反射率组成修改型二次土壤调节植被指数（MSAVI2）;基于RVI和MSAVI2植被指数,建立了大豆叶面积指数（LAI）的6种单变量线性与非线性函数模型,经检验均达到1％极显著水平。其中,以RVI所构建洲的幂函数、MSAVI2所构建LAI的指数函数、对数函数估测模型的相关系数相对较高;用MSAVI2所构建的LAI精度较高的对数函数模型反演大豆叶面积指数,实测LAI与估测LAI呈极显著线性相关（R=0．9098^＊＊,n=46）,模型方程的估算精度达84．9％,实测值与估算值的RMSE=0．2420,平均相对误差为0．1510。表明采用高光谱植被指数,能够实时、无损、动态、定量提取大豆叶面积指数,为设计理想的大豆群体和大豆遥感估产提供了科学的依据。     

基于高光谱遥感的小麦黄花叶病害等级监测研究

为了构建小麦黄花叶病的遥感监测技术,在小麦返青期、拔节前期和拔节后期测定了不同黄花叶病等级下的冠层反射率,并同步调查与病害等级相关的小麦株高、含水量、氮含量、色素含量等农学参数,筛选出适宜监测小麦黄花叶病的植被指数,并构建病害等级监测模型。结果表明,小麦黄花叶病的反射光谱敏感波段在返青期和拔节前期集中于560～720 nm范围,而拔节后期则集中于800～900 nm区域。随病害等级的增加,光谱反射率在可见光波段逐渐增加,而在近红外波段区域降低。植被指数与病害等级相关性在不同生育时期间存在显著差异,整体上以拔节前期最好,决定系数(r²)为0.72～0.82,而拔节后期模型精度急剧下降(r²=0.26～0.72)。在植被指数中,整体上以表征色素变化的mND705模型预测精度最好,r²和RMSE分别为0.59～0.68和0.79～0.98。采用偏最小二乘回归(PLSR)建立黄花叶病害分级模型,三个时期的模型精度均高于植被指数模型,且整体上以返青期和拔节期前期估算效果较好,模型验证r²为0.93～0.97,...     

花生冠层APAR和FAPAR高光谱遥感估测模型研究

为了快速、无损监测花生生长发育，建立整个生育期内花生冠层吸收性光合有效辐射（APAR）和光合有 效辐射吸收系数（FAPAR）的高光谱遥感估测模型，本试验利用高光谱遥感技术，测定沈阳地区5种不同生态类型的 花生冠层光谱数据，同期获取APAR、FAPAR；并对原始光谱数据进行logρ、1/ρ、ρ′变换，构建6种植被指数，分别与 APAR和FAPAR进行Pearson相关分析，并建立估测模型，对模型进行检验与评价。研究结果表明：4种变换形式的 光谱数据中最优波段与APAR 和FAPAR 均达极显著相关（r≥0.3969，P<0.01），以ρ′在759nm 波段处与APAR（r= 0.7574）和FAPAR（r=0.6276）的相关性最好，ρ′759nm处的高光谱参数与APAR、FAPAR建立的估测方程y = 797.3846 e271.4883x（R=0.5512，P<0.01；RE=0.1213）和y =0.756e85.21x（R=0.4204，P<0.01，RE=0.0788）拟合系数最高、预测精度较 好，估测效果很好。比值植被指数（RVI）、差值植被指数（DVI）、归一化植被指数（NDVI）、复归一化差值植被指数 （RDVI）、垂直植被指数（PVI）和修改土壤调整植被指数（MSAVI）这6种植被指数的最优波段与APAR的相关性优 于与FAPAR的相关性，MSAVI[723,761]与APAR所建立的对数函数y = 1554ln（x）+ 1631（R=0.7566，P<0.01；RE= 0.0870）和RDVI[731,764]与FAPAR建立的多项式函数y = 1.027x2 + 0.713x + 0.729（R=0.6194，P<0.01；RE=0.0699） 的模拟值和实测值均达到了极显著、预测精度较高，MSAVI对APAR和RDVI对FAPAR估测效果很好。一阶微分光 谱和植被指数可以较好地估测花生冠层APAR和FAPAR。     

基于机器学习的春小麦叶片水分含量高光谱估算

为了比较不同机器学习算法在干旱半干旱区春小麦叶片水分含量(leaf water content, LWC)遥感监测中的应用效果及筛选最佳波段组合,在田间尺度上,以春小麦冠层高光谱数据为基础,采用两波段组合形式,计算15种光谱参数(比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、差值植被指数DVI和12种水分植被指数),通过对抽穗期叶片含水量与光谱参数拟合效果进行对比与分析,分别构建了基于机器学习[人工神经网络(artificial neuralnetwork, ANN)、K近邻(K-nearestneighbors, KNN)和支持向量回归(support vector regression, SVR)]和光谱参数的春小麦LWC反演模型,并对模型精度进行验证,以确定有效波段组合。结果表明,小麦抽穗期LWC与冠层高光谱反射率(R_784～950)、12种水分植被指数均显著相关(P<0.01);波段组合形式有效地优化了两波段指数的波段组合,在800～1 000 nm区间光谱参数(RVI_1046,1057、NDVI_1272,1279     

甘蔗花生间作下不同氮磷钾配施对花生养分吸收及产量效益的影响

为提高华南区甘蔗间作花生的经济效益，研究不同氮磷钾配施对花生养分吸收及产量效益的影响。田间试验设置氮磷钾肥各4个水平梯度，比较氮磷钾不同配比的施肥对花生养分吸收和产量效益的影响。结果表明：氮磷肥施用量增加促进间作花生对氮磷养分的吸收，而钾肥施用过量会抑制花生对钾养分的吸收。开花下针期到荚果膨大期是间作花生干物质积累、吸收养分的关键时期。间作花生干物质累积量随氮磷钾肥施用量的增加而增加，每形成1000 g的干物质，就需要吸收同化17.7 g N、1.7 g P₂O₅和11.3 g K₂O，吸收比列为10.4∶1∶6.6（N∶P₂O₅∶K₂O）。间作花生生产百千克荚果需吸收氮、磷、钾养分量分别在6.83~7.98 kg N、0.65~0.80 kg P₂O₅、4.10~5.32 kg K₂O之间。综上，华南区种植与甘蔗间作的花生，较优氮磷钾施肥配比为80 kg/hm² N，70 kg/hm² P₂O₅，80~90 kg/hm² K₂O，可提高花生产量和经济效益，以及养分吸收利用率。     

槟榔生物量预测模型建立与应用

以海南本地种槟榔植株为材料,测量槟榔叶长（leaf length, LL）、叶宽（leaf width, LW）、叶片数（leaf number, LN）、花苞数（bud number, BN）、节数（node number, NN）、茎粗（stem diameter, SD）、株高（plant height, PH）、茎高（stem height, SH）和节间长度（internode length, IL）等可简单测量的特征指标,通过建立估测模型预测槟榔植株单片叶片干物质量（leaf dry weight, LDW）、茎杆干物质量（stem dry weight, SDW）及地上部分干物质量（aboveground dry weight, ADW）。结果表明：通过模型拟合和择优得到槟榔茎杆干物质量的估测模型为：SDW=0.2518 SD₀+ 0.0423 PH-23.8883,槟榔茎杆干物质积累量主要受株高（PH）、0 m茎粗（SD₀）的综合影响,决定系数R²=0.7157,样本株数为36株,另外18株进行外部验证,相关系数r=0.9165;槟榔单片叶片干物质量的估测模为：LDW=3.9726 LL+2.8402 LW-297.6869,槟榔单片叶干物质积累量主要受叶长（LL）、叶宽（LW）的综合影响,决定系数R²=0.6054,样本叶片数量为177片,另外88片进行外部验证,相关系数r=0.7528;槟榔地上部分干物质量的估测模型为：ADW=0.3283 SD₀ + 0.0415 PH -23.7333,槟榔地上部分干物质积累量主要受0 m茎粗（SD₀）、株高（PH）的综合影响,决定系数R²=0.6932,样本株数为36株,另外18株进行外部验证,相关系数r=0.9028。通过大量数据的观测分析,建立的槟榔生物量预测经验模型,可以将其作为最优生物量预测模型用于槟榔地上部分生物量的估算,具有一定应用价值。     

一种国外沉香中2-(2-苯乙基)色酮类化合物研究

为了了解一种国外沉香中的2-(2-苯乙基)色酮类化合物,采用多种色谱分离技术从该沉香的乙醇提取物中分离得到6个化合物,通过波谱学方法分别鉴定为：6-羟基-8-氯-2-[2-(4°-羟基苯基)乙基]色酮（1）,6-羟基-2-[2-(3°-甲氧基-4°-羟基苯基)乙基]色酮（2）,6-羟基-7-甲氧基-2-[2-(4°-羟基苯基)乙基]色酮（3）,沉香四醇（4）,5α,6β,7β,8α-四羟基-2-[2-(4°-甲氧基苯基)乙基]-5,6,7,8-四氢色酮（5）和6-羟基-2-[2-(3°-甲氧基-4°-羟基苯基)乙烯基]色酮（6）。化合物1为新的2-(2-苯乙基)色酮。对化合物2~6的细胞毒活性测试结果表明,化合物6对5株人体肿瘤细胞均表现出一定活性,其中对人慢性髓原白血病细胞K562和人肝癌细胞BEL-7402具有显著抑制活性,半数抑制浓度（IC₅₀）为2.87和 4.75 μg/mL,化合物2、3、5对5株人体肿瘤细胞表现出中等活性,IC₅₀范围为9.91~45.38 μg/mL。     

利用多种回归模型对比估算琯溪蜜柚叶片钾素含量

钾素是蜜柚营养三要素之一,是准确诊断和定量评价生长状况的重要指标,建立合适的蜜柚叶片钾素含量高光谱估算模型,为实现快速、无损、精确的钾素含量估测提供依据。基于蜜柚叶片高光谱数据和钾素含量实测数据,首先分析蜜柚叶片钾素含量与原始及一阶微分光谱的相关性,然后分析与敏感波段植被参数的相关性,并找出相关性较好的光谱参数,建立蜜柚叶片钾素含量偏最小二乘回归模型（PLS）、BP神经网络回归模型（BPNN）、随机森林回归模型（RF）和支持向量机回归模型（SVM）,并确定蜜柚叶片钾素含量最佳估算模型。在513~598 nm和699~735 nm处,蜜柚叶片钾素含量与原始光谱反射率呈显著负相关,最大负相关系数分别为-0.47（554 nm）和-0.45（715 nm）。在507~552 nm和691~711 nm处,蜜柚叶片钾素含量与一阶微分光谱反射率呈显著负相关,最大负相关系数分别为-0.54（528 nm）和-0.53（702 nm）;在557~655 nm处,二者呈显著正相关,最大正相关系数为0.58（579 nm）。选择554、715、528、579、702 nm构建光谱参数,建立差值植被指数（DVI_{λ1, λ2}）、比值植被指数（RVI_{λ1, λ2}）和归一化植被指数（NDVI_{λ1, λ2}）等,其中与蜜柚叶片钾素含量相关性较好的光谱参量为NDVI′_579,702、RVI_554,715、RVI′_528,579、R′₅₇₉。建立PLS、BPNN、RF和SVM等4种回归模型估算蜜柚叶片钾素含量并进行对比验证,4种估算模型的决定系数（R²）分别为0.72、0.74、0.84和0.81,均方根误差（RMSE）分别为2.44、2.28、1.49和1.61;相对误差（RE）分别为9.95%、9.01%、7.84%和8.01%。验证模型的R²分别为0.79、0.84、0.85和0.82,RMSE分别为1.69、1.48、1.34和1.41,RE分别为8.47%、7.70%、6.12%和6.35%,RF估算模型精度稍高于PLS、BPNN和SVM估算模型。     

基于冠层高光谱遥感的杂交水稻植被指数氮素营养诊断模型

以杂交水稻为研究对象,进行两因素裂区试验,主区为品种,副区为施氮水平,分析了4个植被指数(VIs)分别与叶片氮素含量(LNC)、叶片氮素积累量(LNA)和地上部氮素积累量(APNA)之间的相关性,并建立了以VIs为自变量的氮素营养诊断模型.结果 表明,4个VIs和LNC、LNA之间均存在决定系数大于0.7的波段区域且波...     

移栽密度对北方稻鸭种养模式不同类型粳稻产量及生理特性的影响

采用裂区设计,在稻鸭种养有机栽培模式下研究了移栽密度对穗粒兼顾型品种沈稻47和穗数型品种沈稻505产量及生理特性的影响。结果表明,随着移栽密度增加,2个品种的叶面积指数（LAI）和单位面积有效穗数均增加;沈稻47齐穗前干物质积累所占比例、干物质总积累量和产量明显增加,每穗颖花数、结实率明显减少;沈稻505每穗颖花数明显减少,结实率、群体干物质积累量和产量先增后降;品种和密度在产量等多个性状上互作效应显著;穗粒兼顾型品种沈稻47取得高产的适宜移栽密度为30.0 cm×9.9 cm（33.0万丛/hm²）,穗数型品种沈稻505为30.0 cm×16.7 cm（20.0万丛/hm²）。     

基于无人机数码影像的水稻叶面积指数监测

[目的]为探究无人机数码影像监测水稻叶面积指数(Leaf area index,LAI)的可行性,明确利用无人机数码影像监测水稻LAI的最佳时期,构建基于无人机数码影像的水稻LAI监测模型.[方法]本研究基于不同品种和施氮量的水稻田间试验,于分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期和灌浆期测定水稻LAI,同步使用无人机搭载数码相...     

花生抗锈病种质筛选及抗性QTL分析

锈病是影响花生产量和品质的主要真菌性病害。本研究以“中花10号×ICG 12625”构建的重组自交系群体(RIL)为材料,在武昌和阳逻两个环境中对其F₈群体进行锈病抗性鉴定,获得了8份抗锈病材料(QT0348、QT0368、QT0400、QT0402、QT0419、QT0458、QT0463和QT0485)。利用前期构建的遗传图谱进行QTL分析,检测到10个与锈病抗性相关的QTL,贡献率为4.54%～10.78%,分布于7条染色体上。其中,qBB06.1和qBB06.4为重复一致的QTL,贡献率为10.76%。根据侧翼标记在物理图谱进行比对,发现对应区段含有193个基因,其中178个基因被注释,功能注释基因中有1个NBS-R基因。本研究结果为花生抗锈病的遗传改良奠定了基础。     

密度和氮肥互作对单粒精播花生SPAD值、植株和产量性状的影响

本研究旨在探讨单粒精播花生生理性状和产量性状对密度和氮肥的响应。选择山东省烟台市招远鲁东丘陵地,作物两年三熟。2018和2019年,以出口大花生品种花育22为试验材料进行大田试验,设置了3个种植密度（12万、20万、28万株/hm²,分别表示为D1、D2和D3）和4个施氮量（0、50、115、180 kg/hm²,分别表示为N0、N50、N115、N180）,于不同生育时期调查分析花生SPAD值、植株和产量性状。研究结果表明,种植密度和施氮量均显著影响花生叶绿素含量、干物质量、植株性状和产量性状,且两者互作效应显著。在D2密度条件下,花生荚果产量较D1密度和D3密度分别高24.31%～45.04%和10.57%～15.13%,成熟期叶绿素含量分别高3.70%～27.82%和6.10%～18.94%,成熟期干物质量分别高7.31%～32.34%和10.65%～34.59%,且差异性均达到了显著水平。在D2密度下,施氮量在50～180 kg/hm²范围内,花生荚果产量、叶绿素含量和干物质量均显著高于无氮处理,各施氮处理表现为N115 > N180 > N50 > N0,以施氮量为115 kg/hm²时花生荚果产量最大,较N50和N180处理分别提高了6.83%和3.90%,叶绿素含量、干物质量和植株性状也协同提高。综合考虑生理性状、产量性状等因素,在本试验条件下,单粒精播花生栽培在低密度12万株/hm²下,花生主要产量性状随着施氮量的增加而增加,以种植密度为20万株/hm²,施氮量为115 kg/hm²较为适宜。     

广东花生黑腐病病原菌鉴定及防治药剂的室内毒力测定

花生黑腐病是花生的重要病害,对生产造成严重影响,被列为我国进境植物检疫性病害。为明确花生黑腐病的病原菌种类和筛选有效防治药剂,采用形态学特征与分子生物学技术相结合的方法,对花生黑腐病害进行了病原菌鉴定,同时采用菌丝生长速率法测定了8种杀菌剂对花生黑腐病菌的抑制作用。结果表明：花生黑腐病害的病原菌为冬青丽赤壳Calonectria iliciola。8种杀菌剂室内毒力测定结果显示,10%戊唑醇EC对花生黑腐病菌的毒力最强,EC₅₀值为1.12 μg/mL;300 g/L苯甲·丙环唑EC、29%吡萘嘧菌酯SC、25%咯菌腈SC、15%吡唑嘧菌酯SC和22.5%啶氧菌酯SC对花生黑腐病菌也有较好的抑制作用,EC₅₀均低于10 μg/mL;30%精甲恶霉灵的抑制作用最差,EC₅₀值为76.71 μg/mL。以上研究结果可为花生黑腐病的防治提供理论依据。     

辣木多糖酶促提取技术优化及不同部位含量研究

为研究辣木多糖的酶促提取工艺和辣木不同部位的多糖含量,在单因素试验的基础上,以多糖提取率为指标,选择纤维素酶用量、提取温度、提取时间、液料比为试验因素,采用二次回归正交旋转组合设计对纤维素酶辅助提取辣木多糖的工艺参数进行优化,并在此基础上研究辣木不同部位的多糖含量差异。4种因素对辣木多糖提取率的影响顺序依次为:纤维素酶用量>提取温度>液料比>提取时间。建立辣木多糖提取率(Y)与纤维素酶用量(X1)、提取温度(X2)、提取时间(X3)、液料比(X4)的二次正交回归模型:Y=18.6602+0.8134X1+0.7572X2–0.4312X3+0.6909X4–0.5181X12–0.4935X22–0.6277X42,该模型拟合度好,4个因素均对多糖提取率有显著影响(p<0.05)。通过回归模型获得优化的提取工艺为:纤维素酶用量1.60%,提取温度53℃,提取时间68 min,液料比52∶1,在此条件下辣木多糖提取率为19.83%,实际值与预测值一致。辣木不同部位的多糖含量结果表明,辣木根、花、嫩叶、茎中均含有丰富的多糖,其中根中含量最高且极显著高于其他部位(p<0.01),可进一步开发利用。采用二次回归正交旋转组合设计优化得到的辣木多糖酶促提取工艺条件准确可靠,可有效提高辣木多糖提取率并可在生产中推广应用。     

甘蓝型油菜抗草甘膦基因遗传转化及抗性鉴定

为自主研发抗除草剂的甘蓝型油菜,从细菌（Isotericola variabilis）中克隆I.variabilis-EPSPS*基因,使油菜产生草甘膦抗性。通过农杆菌介导法将I.variabilis-EPSPS*转入甘蓝型油菜自交系育127,获得转I.variabilis-EPSPS*基因单株E₁。草甘膦耐受性结果表明,转I.variabilis-EPSPS*基因T₁代在不同浓度草甘膦的培养基中能够正常生长,而非转基因对照生长严重受阻。I.variabilis-EPSPS*成功整合于油菜基因组并可稳定遗传,草甘膦处理后表达量增加,而且在草甘膦浓度改变时仍保持稳定表达。在温室用41%草甘膦异丙胺盐商品制剂（农达）600倍稀释液（1/3田间生产推荐中剂量）处理转I.variabilis-EPSPS*基因E₁的T₁植株,体内莽草酸累计量远低于非转基因对照。通过对角果长、每角果粒数和千粒重等农艺性状考察发现,转基因植株和对照相比无显著性差异。田间喷施农达400倍液（1/2田间生产推荐中剂量）,发现转基因E₁T₁植株正常生长而对照全部死亡。鉴于I.variabilis-EPSPS*基因在转基因油菜中能够稳定遗传并赋予了油菜草甘膦除草剂抗性,认为该抗草甘膦转基因油菜是一份新种质。