利用数码相机和成像光谱仪估测棉花叶片叶绿素和氮素含量

实时、无损监测棉花叶片的叶绿素和氮素含量对诊断棉花生理状况和氮肥精确管理具有重要意义。本研究基于MSI200成像光谱仪和数码相机两种可见光传感器,分析和比较了光谱和颜色参数与叶绿素、氮素浓度和SPAD读数的关系,并且确立了其定量预测模型。结果表明,不同传感器对叶绿素和氮素最敏感的波段分别为R₇₁₀和R;光谱指数与叶绿素、氮素浓度和SPAD读数的相关性比原始光谱好,而且以蓝光和红光波段组成的差值指数(DI和R–B)的预测能力最佳;DI所建棉花叶片Chl a+b、Chl a、Chl b、N和SPAD读数的预测模型的预测误差分别为0.0058、0.0050、0.0018和2.3002 mg g^–1和4.9736(分别为均值的18.39%、19.47%、30.33%、11.69%和8.45%),预测精度R²分别为0.7965、0.7582、0.6608、0.7019和0.7338;R–B所建模型的预测性比DI差,对Chl a+b的预测精度最高(R²=0.7400),而预测Chl b的精度最低(R²=0.5653)。基于CIE 1976 L*a*b*颜色模型的颜色参数b*和HSI颜色模型的S是两种传感器与叶绿素、氮素浓度和叶色关系较好的颜色参数;b*对叶绿素、氮素浓度和SPAD读数的预测能力稍逊于DI,预测误差和精度都与DI的比较接近;而饱和度S值的预测RRMSE最大,整体预测精度小于0.62。因此,可以利用可见光成像传感器的光谱和颜色参数估测棉花叶片叶绿素和氮素含量。     

基于高光谱的棉花叶片磷含量估测模型

研究不同施磷条件下棉花叶片叶绿素含量的变化规律,旨在建立基于高光谱的叶片磷含量估测模型,实现棉花叶片磷含量快速监测。在盆栽试验条件下,设置不同的磷肥量,测定棉花功能叶叶绿素含量与磷含量,并利用植被指数和叶绿素含量的相关性构建磷含量的光谱变量,从而实现利用高光谱对棉花叶片磷含量的定量监测。结果表明：(1)棉花播种后100天左右,叶片磷含量与叶绿素呈现显著关系(决定系数R²=0.96)。(2)利用多个植被指数(X)和叶绿素含量(I)的相关性构建倒一叶、倒二叶、倒三叶、倒四叶的磷含量光谱变量,其中各叶片相关性最优的模型：倒一叶(L₁)为I₁=2.6131X_RENDVI-0.4275,X_RENDV为红边归一化植被指数,R²=0.71,RMSE=0.2;倒二叶(L₂)为I₅=0.0142X_TVI+0.3274,X_TVI为三角植被指数,R²=0.76,RMSE...     

棉花早衰程度诊断数码图像数字化指标的研究

应用计算机数字图像技术研究了诊断棉花早衰程度的方法。在光照条件下采集了棉田群体图像,然后分别提取了红绿蓝(RGB)三色分量和色度、饱和度和亮度指标(HSI)。在RGB和HSI颜色模型下分析了各分量与棉花早衰程度的相关特性。然后得出诊断棉花早衰程度的指标。分析结果表明:颜色分量G/(R B)和色度H分量与棉花早衰程度线性相关,可用作利用数字图像技术快速诊断作物长势的指标,而其它分量与棉花早衰程度没有明显的相关性;诊断模型G/(R B)分量比色度H分量有更好的拟合优度。     

水氮耦合对棉花冠层营养指标的影响研究

本试验研究了不同水、氮处理条件下的棉花叶面积指数(LAI)和氮素含量的变化规律。结果表明,W0条件下LAI整体偏低,W3条件下整体较高,可见水、氮对LAI的增加具有协同作用。在不同灌水条件下,叶片氮素随着生育进程的推进呈明显的降低趋势,到铃期降到最低值。可见,棉花叶片LAI和氮素对不同水氮处理都有很好的响应,可以作为棉花氮素营养丰缺状况的诊断指标。     

库大小对水稻不同叶位叶片氮代谢的影响

采用去穗与疏花方式调节库大小，研究了对水稻不同叶位叶片氮代谢的影响。去穗或疏花后，已完成发育的源叶片，尤其是顶4叶，蛋白质合成重新旺盛，蛋白氮含量提高，出现了类似于生长库的氮代谢特征。水稻叶片的酸性转化酶活力可反映其蛋白质合成能力，据此可判断叶片是属于氮素供应源还是氮素接受库。研究证实下位叶的氮代谢     

基于光谱红边参数的棉花黄萎病叶片氮素含量诊断研究

 以黄萎病胁迫下棉花叶片为供试材料,分析了黄萎病棉叶氮素含量(LNC)与光谱红边参数间的关系,建立了黄萎病棉叶LNC(Leaf nitrogen content) 的光谱红边参数诊断模型。结果表明：(1) 随着黄萎病严重程度的增加,棉叶LNC逐渐减小,且差异显著;（2）黄萎病棉叶红边参数红边位置(REP) 、红边振幅（Dr）、红谷位置(Lo) 、红边深度（Depth₆₇₂）和红边面积(Area₆₇₂) 均减小,红边宽度(Lwidth) 增加,且Area₆₇₂的值减小的幅度最大,Dr减小的幅度最小,Lwidth的值增加的幅度较大; (3) 黄萎病棉叶LNC含量均与红边参数REP、Lo、Depth₆₇₂和Area₆₇₂呈极显著正相关,与Lwidth呈极显著负相关,与Dr未达显著相关;(4)基于红边参数建立的黄萎病棉叶LNC含量的诊断模型均达到极显著水平（P<0.01）,其中以Area₆₇₂为自变量建立的黄萎病棉叶LNC的诊断模型的精度最高,R²超过0.7,RMSE小于0.6,RE小于0.007,能很好地诊断黄萎病棉叶LNC。     

基于叶绿素荧光参数的滴灌棉花氮素营养估测模型

【目的】建立基于叶绿素荧光参数的棉花叶片氮素营养监测模型,为棉花高效施氮及植株生长状况的无损监测提供方法。【方法】在水肥一体化滴灌条件下,以新陆早58号为试验材料,设置4个施氮水平,测定了棉花生长关键时期顶2(从顶部数起)至顶5叶的叶绿素荧光参数和氮素含量,分析了棉花叶片氮素含量与荧光参数的关系。【结果】(1)棉花出苗70 d后,叶片氮素含量以及光系统Ⅱ(PSⅡ)潜在光化学活性(Fv/F0)、PSⅡ潜在最大光化学效率(Fv/Fm)、PSⅡ实际光化学效率(ΦPSⅡ)、PSⅡ最大光化学效率(Fv’/Fm’)均随着棉花生长呈逐渐下降趋势。(2)不同氮素处理下,各叶片氮素含量以及叶绿素荧光参数Fv/F0、Fv/Fm、ΦPSⅡ和Fv’/Fm’均随施氮量的增加而上升,其中N2(240 kg·hm-2)处理下各荧光参数值最大。(3)叶片氮含量与Fv、Fv/F0、Fv/Fm、ΦPSⅡ都呈现极显著正相关关系,与荧光参数ΦPSⅡ、Fv’/Fm’间呈现较好的指数函数关系,与荧光参数Fv、Fv/Fm、Fv/F0呈现良好的线性函数关系。顶5叶可变荧光(Fv)与叶片氮素含量建立的关系模型(y=0.0022x+1.6243)的模拟效果最好,决定系数达到0.928,相关系数达到0.963,呈极显著正相关。【结论】适量施氮(240 kg·hm-2)能够提高PSⅡ的活性及PSⅡ反应中心开放部分的比例,进而改善棉花叶片光合能力。顶5叶氮素含量与叶绿素荧光参数Fv构建的模型精确度和拟合效果较其他荧光参数好,因此可以选用荧光参数Fv来监测棉花叶片氮素含量,进而监测植株的氮素营养状况。     

基于叶片纹理特征的棉花蚜害诊断模型研究

【目的】为探究棉花叶片蚜害快速识别的可行性,本研究对健康和受棉蚜为害的棉花叶片的高光谱图像进行识别。【方法】以新陆早45号为研究对象,通过获取健康和受棉蚜为害棉花叶片的高光谱图像,提取不同处理下棉花叶片的感兴趣区域光谱图像信息,并采用3种降维手段获取高光谱特征。利用灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)提取图像的纹理特征,构建棉蚜为害诊断模型。【结果】采用全纹理特征数据结合随机蛙跳-偏最小二乘线性判别分析模型(RF-PLS-LDA)建模得到的预测集识别率为91.49%;以能量(Energy)作为输入,建立主成分载荷-偏最小二乘线性判别分析模型(PCA-Loading-PLS-LDA),对预测集识别率达到92.55%。【结论】以灰度共生矩阵二阶统计量能量建模可有效地简化模型,减少计算量,提高预测的稳定性。基于纹理特征向量能有效地实现蚜害棉花叶片的识别,为虫情的快速识别提供技术支持。     

冬小麦叶片氮含量时空分布及其与植株氮营养状况的关系

以低蛋白小麦品种宁麦9号和高蛋白小麦品种淮麦20为材料,研究了冬小麦不同生育时期冠层叶片氮素时空分布特征及其与植株氮含量的关系。结果表明,叶片氮含量在不同叶位间的分布因生育时期而异,拔节期、抽穗期和开花期叶片氮含量都呈现顶1>顶2>顶3>顶4的趋势,而在药隔期及孕穗期,两品种顶2叶氮含量均大于顶1叶。     

基于叶片SPAD的棉花氮营养指数估算研究

为了探究不同施氮处理对棉花叶片SPAD值、生物量和氮营养指数(NNI)的影响,通过两年田间试验,设置5个施氮水平(即0、120、240、360、480 kg/hm2),开展棉花叶片SPAD值、氮素吸收分配规律和生物量变化的研究.研究结果发现:棉叶SPAD值随施氮量增加呈增加趋势,在N4处理下获得最大值;建立棉花氮浓度稀...     

基于数码相机的水稻氮素营养诊断

作物叶片的颜色与其氮素营养状况密切相关,因此可以用叶片的绿色程度来反映其氮素水平。为了量化水稻叶片颜色特征并建立其与氮素营养状况间的关系,使用数码相机拍摄了不同品种、氮肥用量的水稻叶片图像,并比较了3个图像特征参数色相(H, Hue)、明度(V, Value)、深绿色指数(DGCI)与SPAD值及水稻叶片含氮量的关系。结果表明,H、V、DGCI与SPAD值间存在良好的线性关系,拔节期、孕穗期DGCI和SPAD值间的决定系数分别为0.62**、0.60**。同时,3个特征参数和叶片含氮量间也存在良好的线性关系,孕穗期H、V、DGCI与叶片含氮量间的决定系数分别为0.53**、0.63**、0.59**。利用图像特征参数对水稻进行氮素营养诊断时选择孕穗期较好,3个特征参数中V较稳定,与水稻氮素营养间关系最好。     

基于棉花冠层光谱的土壤氮素监测研究

通过连续2年小区氮肥试验,在棉花不同生育期采集冠层高光谱数据并同步测定土壤氮含量,分析棉花冠层高光谱参数与土壤氮含量间的关系,建立基于植株冠层光谱的土壤氮含量估算模型。结果表明:土壤全氮含量随着施氮水平的增加而增加,且差异显著;基于棉花不同时期冠层光谱构建的14种光谱参量与土壤氮含量间的相关性有显著差异。其中,利用冠层光谱参数P_Area1100、Depth980、Area672、PPR(550,540)建立的土壤氮含量监测模型分别在蕾期、花期、铃期、吐絮期4个关键生育期对土壤氮含量的预测均达到了较高的精度,能够很好地反映棉花土壤氮素营养状况。利用植株冠层光谱参数可以很好地监测土壤氮素营养,说明利用植株冠层光谱方法监测土壤氮含量是可行的。     

应用灰板校正提高计算机视觉预测棉花植株含水量的精确度

利用灰板校正以消除棉花不同生育期图片颜色特征值的亮度差异,建立适用于不同生育期预测植株含水量的通用模型,以提高运用计算机视觉技术进行棉花植株含水量预测的精度。研究结果表明,由灰板校正前、后颜色特征值G-B建立的最佳预测模型,决定系数分别为0.746和0.782。有效性检验结果表明,灰板校正前、后计算预测值与实测值的决定系数分别为0.739和0.783;RMSE分别为2.218和2.03,RE分别为2.13%和1.79%。基于计算机视觉提取的冠层图片颜色特征值能够预测植株含水量,应用灰板校正颜色特征值能够提高模型预测精度,可为提高计算机视觉预测植株水分状况的精度提供技术支撑和方法补充。     

Hyperspectral Estimation Model of Chlorophyll Content in Cotton Canopy Leaves under Drip Irrigation at Different Growth Stages

[Objective] This article is aimed to estimate the chlorophyll content of cotton canopy leaves in drip irrigation fields at different growth stages in northern Xinjiang and establish a model for estimating chlorophyll content in growth time series by using hyperspectral. [Method] Using Xinluzao 45 as the experimental material, the chlorophyll content and the corresponding spectral reflectance of cotton canopy leaves at different nitrogen levels and growing stages were measured, and the relationship between 12 indices and the chlorophyll content was analyzed. The estimation models of the chlorophyll content in cotton canopy leaves under drip irrigation were established. [Result] The correlation coefficient between the chlorophyll content of canopy leaves and Vogelmann red edge index was high in the four growing periods of cotton, and the correlation coefficient was 0.944, 0.907, 0.895, 0.930, respectively. And the spectral reflectivity was the highest at the flowering and boll period. The precision of the model established by the multivariate regression method is higher than that of the single exponential linear model with the determination coefficient more than 0.8 and the root mean square error smaller than that of the single exponential linear model. The model of the budding stage (y＝82.509_x1＋89.937_x2－94.438) has the best precision. [Conclusion] The chlorophyll content can be estimated by the models established at different growth stages, and the budding stage model has the best monitoring effect.     

应用土壤无机氮测试进行棉花氮肥推荐研究

在南疆滴灌条件下进行氮肥大田试验,对应用土壤无机氮测试进行棉花氮素营养诊断及氮肥推荐进行了研究。结果表明,滴灌随水追肥技术有明显的增产节肥作用。在取得皮棉2728.8 kg.hm-2时,需施氮229.5 kg.hm-2。考虑土壤供氮能力,通过测定各生育期不同层次土壤供氮量,发现其与产量有很好的相关性,确定了相应的供氮量临界值。0~40 cm土壤供氮量对棉花产量有很大的贡献,40 cm以上层次的土壤无机氮可以表征土壤供氮能力。以0~20 cm土壤无机氮为氮素诊断指标,由土壤无机氮推荐施肥表,估算出了棉花各生育期应采用的氮肥追施用量。     

氮肥对抗虫棉Bt蛋白表达的影响及其氮代谢机理的研究

通过对抗虫棉抗310不同氮肥水平Bt蛋白表达的影响研究表明,施肥能明显促进叶片Bt蛋白的表达,表达量以高氮>适氮>CK。在盛铃期棉叶中Bt蛋白含量降低,但下降幅度则以CK>适氮>高氮。氮代谢生理研究进一步表明,抗310的游离氨基酸、可溶性蛋白质和全氮含量都明显高于其轮回亲本,氮肥施用促进了Bt棉棉叶在整个大田生育期游离氨基酸的合成和全氮含量的增加、盛花前可溶性蛋白质的合成。相关分析表明,抗虫棉Bt蛋白含量与氮代谢的生理活性密切相关。     

氮钾营养对棉花主茎功能叶衰老的生理效应研究

在大田试验条件下,以转基因抗虫棉鲁棉研28为材料,设置适氮适钾(N2K2)、适氮轻钾(N2K1)、轻氮适钾(N1K2)、无氮钾(N0K0)4个处理,研究氮钾营养对转基因抗虫棉主茎功能叶叶绿素含量、叶绿素荧光参数、蛋白质含量和抗氧化酶系统特征的影响。结果表明,盛铃期一天内棉花主茎功能叶荧光参数Fv/Fm、ФPSⅡ、qP总体呈现高、低、高的"V"字型变化趋势,以ФPSⅡ最为明显。不同处理间各荧光参数多以N2K1处理值最高,N0K0处理最低。盛铃期叶绿素含量N2K2、N1K2和N2K1分别比N0K0高38.0%、24.0%和20.7%。处理间主茎功能叶蛋白质含量、SOD活性在生育中后期均以N0K0最低,MDA、ABA含量则以N0K0最高。说明维持一定氮钾营养水平利于保持棉花中后期主茎功能叶生理活性,从而有效延缓衰老。     

两个彩色棉品种碳氮代谢特征研究

以棕色棉湘彩棉2号、绿色棉皖棉39、常规白色陆地棉苏棉9号(对照)为材料,在大田栽培条件下分析天然彩色棉的碳、氮代谢特征.结果表明,在氮代谢上,两个天然彩色棉品种盛花期(7月20甘)前硝酸还原酶(NR)活性、丙酮酸转氨酶(GPT)活性、全氮含量低于苏棉9号,但在8月15日后高于对照;在碳代谢上,湘彩棉2号、皖棉39功能...     

基于RF和SPA的无人机高光谱估算棉花叶片全氮含量

为分析棉花叶片全氮含量（LNC）与冠层光谱反射特征的关系,实现作物生长过程中氮素水平的快速、准确和无损监测,以石河子大学教学试验场2019年棉花小区试验为基础,选用多元散射校正、SG平滑算法、变量标准化校正和一阶导数4种方法分别对棉花冠层原始光谱进行预处理,使用随机蛙跳（random frog,RF）和连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）筛选特征波长并结合偏最小二乘回归法建立棉花LNC光谱估算模型。RF和SPA算法从棉花冠层398～1000nm的光谱中优选5组LNC的敏感特征波段,波段数目下降了93.0%～96.3%,有效降低了光谱的冗余信息;基于SPA算法筛选的敏感波段构建的LNC偏最小二乘回归模型的决定系数和均方根误差分别为0.52和2.55,模型验证的决定系数和均方根误差分别为0.70和2.37,模型具有较好的精度和稳定性,可作为棉花LNC的无人机高光谱估算方法。