多光谱作物生长传感器温度特性试验

基于光谱的作物无损监测技术可实时地获取作物生长信息,进而为作物的生长调控提供数据支持,为推广该技术在农业生产中的应用,南京农业大学国家信息农业工程技术中心研制了低成本的多光谱作物生长传感器。传感器监测作物720和810nm光谱反射率,根据反射率反演作物的叶层氮含量、叶层氮积累量、叶面积指数和叶干重等作物生长信息。为提高传感器田间应用的温度稳定性,该文研究了温度对传感器输出特性的影响,并利用符号回归技术构建了传感器反射率的温度补偿。试验于恒温恒湿试验箱中进行,试验温度分别设定为6、11、15、20、25、30、35、40,44、49、54、62℃,相对湿度保持为40%不变,以40%和60%反射率标准灰度板为传感器的监测对象。研究结果表明,在光强不变的情况下,传感器输出电压随温度的升高呈增加趋势,反射率则表现为下降趋势。构建的温度补偿模型使反射率因温度影响产生的波动由1%~2.6%下降到0.45%以下,成对t检验结果表明反射率的温度补偿模型可显著降低温度对传感器反射率的影响(P=0.0150.05)。该文传感器温度补偿模型的构建方法具有一定的普适性,可为其他传感器的温度补偿研究提供参考。     

基于便携式三波段作物生长监测仪的水稻长势监测

针对现有两波段光谱仪在实际应用中存在的植被指数单一、生长指标反演精度低等问题,该研究研发了一款便携式三波段作物生长监测仪CGMD303（Crop-Growth Monitoring and Diagnosis,CGMD）并于2018年7-8月开展了水稻田间试验研究。结果表明,CGMD303获取的植被指数与商用仪器ASD FieldSpec HandHeld2呈良好的线性相关关系,同时基于CGMD303构建的水稻生长监测模型可以有效预测叶面积指数、叶片干重、叶片含氮率和叶片氮积累量,决定系数分别为0.85、0.72、0.45和0.68,相对均方根误差分别为0.21、0.32 g/m2、0.13%和0.39 g/m2。CGMD303可以有效获取冠层光谱反射率,构建的水稻指标监测模型可以精确预测叶面积指数、生物量和氮素指标,可为水稻田间栽培工作提供决策依据。     

基于便携式作物生长监测诊断仪的江西双季稻氮肥调控研究

建立基于便携式作物生长监测诊断仪的江西双季稻氮肥调控模型,利用模型推荐穗肥追氮量,实现江西双季稻氮肥追施的精确管理。基于不同株型品种和氮肥处理的田间试验资料,构建了双季稻叶面积指数光谱监测模型,利用拔节期的差值植被指数实时估测叶面积指数,进而结合江西双季稻高产栽培经验和建立的氮肥调控模型,对双季稻穗肥追氮量进行实时推荐,并和当地农户施肥方案和产量进行比较。双季稻关键生育期(分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期和灌浆期)的冠层差值植被指数DVI(810,720)与叶面积指数均呈显著正相关,线性函数拟合效果优于其他函数。利用独立试验资料对所建模型进行了检验,单生育期的模型预测效果优于全生育期模型;其中,拔节期的光谱监测模型表现最佳,早稻和晚稻叶面积指数的光谱监测模型的R2分别为0.880 6和0.878 8,模型预测早稻和晚稻叶面积指数的均方根误差、相对均方根误差、相关系数分别为0.30和0.25、7.28%和6.18%、0.923 2和0.926 9。氮肥调控模型推荐施肥应用表明,紧凑型品种的穗肥用量高于松散型品种;与农户方案相比,氮肥调控模型推荐施肥的调控方案在产量不降低的情况下减少氮肥用量6.58kg/hm2,提高氮肥农学利用率0.82个百分点、净收益103元/hm2和产投比0.9,而产量比农户方案略高或持平。与传统非定量农户施肥法相比,基于便携式作物生长监测诊断仪的双季稻氮肥调控方法可在保证产量的情况下,减少施氮量,提高氮肥农学利用率,获得更高经济效益,在江西双季稻生产中具有推广应用价值。     

水稻微分光谱和植被指数的作用探讨

通过两年两个不同品种水稻在不同供氮水平下的田间试验，测定了水稻冠层在生长过程中不同时期的高光谱反射率及对应的叶绿素、类胡萝卜素含量，分析了微分光谱对消除水稻冠层光谱的背景影响和植被指数在农学参数测定中的作用。结果表明：由微分光谱所得的红边位置、红边斜率与盖度和供氮水平之间有一定的相关性，与叶面积指数、地上生物量及冠层叶绿素、类胡萝卜素含量有显著相关；水稻多光谱植被指数RVI、NDVI与叶面积指数LAI及其地上部生物量之间有极显著相关性；高光谱植被指数及其变量与植被盖度、供氮水平、叶面积指数、地上生物量及叶绿素、类胡萝卜素含量之间存在相关性。这表明，用微分光谱技术与植被指数方法来监测水稻的色素含量和长势应该是可行的。     

基于光谱分析的玉米氮素营养诊断

利用光谱技术实时、快速、无损监测作物氮素营养状况是现代农业的研究热点之一。试验根据玉米氮素营养的生理特点,在关键生育期有针对性地选择第6片完全展开叶和第12片完全展开叶（果穗叶）进行光谱监测。结果表明,被考察的19个光谱特征参量中,红边斜率（Dr）、绿峰最大反射率（Rg）、比值植被指数（RNIR/Red）和归一化差值植被指数（R(NIR-Red)/(NIR+Red)）与叶片氮含量均存在较好的相关关系。考虑到诊断模型的简单实用性,选择RNIR/Red与叶片氮含量建立估测模型。根据RNIR/Red在玉米生育前期和后期与不同叶片氮含量的相关性,确立在玉米生育前期以第6片完全展开叶为诊断对象; 在生育后期以第12片完全展开叶（果穗叶）为诊断对象。经过回归分析和验证,RNIR/Red与叶片氮含量建立的对数模型和指数模型分别在生育前期和生育后期具有较高的可靠性和稳定性,确立玉米生育前期以对数模型,生育后期以指数模型为氮素营养的光谱诊断模型。该结果为研发低成本便携式作物氮素营养光谱诊断仪提供依据。     

基于有效积温的中国水稻生长模型的构建

有效积温是指作物生长至某一生育阶段所需要积累的有效温度,是反映气象条件对作物生长影响的主要指标,研究有效积温对作物生长过程的影响对提高农业生产效率具有重要意义。该文以有效积温作为气象因子,收集中国气象数据网中的气象数据和已发表的学术论文中的水稻生长数据,建立了描述水稻生长过程的叶面积指数和干物质积累量的普适Logistic模型,并研究了水稻最大叶面积指数与最大干物质积累量、收获指数(作物经济产量与生物产量的比值)及降水量之间的关系。结果表明:有效积温为1000℃左右时,水稻叶面积指数最大,且此时干物质增长速率最大;水稻最大叶面积指数与最大干物质积累量之间表现为线性关系;最大叶面积指数和收获指数、降水量之间为二次抛物线关系,当降水量为670.5 mm时,最大叶面积指数为7.93,对应的水稻收获指数达到最大值0.50。该研究对于构建其他作物的生长模型具有一定的参考意义。     

基于高光谱图像的茶树LAI与氮含量反演

为了对茶树进行实时、快速、无损的叶面积指数LAI和氮含量检测,该文以英红九号茶树为试验对象,利用便携式高光谱成像仪采集光谱数据、人工破坏性采摘叶片进行叶面积指数的计算以及传统化学方法测量叶片氮含量,比较不同高光谱特征变换形式与LAI和氮含量之间的相关性,并选择其中相关系数较高的高光谱特征变量作为自变量,分别采用线性、指数、对数和抛物线表达式建立LAI和氮含量的回归模型。结果显示:在多种高光谱数据变量建立的模型中,以绿峰反射率R_g为自变量的对数拟合模型最佳,其拟合样本的决定系数R~2和验证样本的均方根误差RMSE值分别为0.9和0.087 6。以植被指数变量VI_4(红边面积/黄边面积)与氮含量建立的指数模型为最佳建模效果,拟合样本的决定系数R~2和验证样本的均方根误差RMSE值分别为0.830 3和0.102 9,研究结果可为茶树叶面积指数LAI和营养成分的无损检测提供参考。     

水稻镉污染胁迫遥感诊断方法与试验

农田重金属污染是当今世界面临的重大生态环境问题,是普遍关注的重要课题之一。该文通过研究受镉污染胁迫水稻生理生态参数变化的高光谱响应特征来揭示作物污染胁迫遥感信息机理,从而选择水稻镉污染胁迫诊断光谱指数。采用水稻生长季节多个时相的ASD实测高光谱数据和同步获取的作物参数与农田土壤镉含量数据,分析镉污染胁迫水稻生理生态参数如叶片色素含量、水分含量、细胞结构和叶面积指数等与潜在敏感光谱遥感指数的响应关系,确定MCARI、NDWI、RVSI 和RVI为相应的诊断光谱指数。在此基础上建立多级诊断光谱指数空间,用于表达和判别水稻镉胁迫程度。试验结果表明,该方法能有效地诊断水稻镉污染胁迫,但定量估算精度还有待提高。     

不同生育时期冬小麦叶面积指数高光谱遥感监测模型

高光谱遥感能快速无损获取植被冠层信息,是实现作物长势实时监测的重要技术。为研究不同氮磷水平下冬小麦不同生育时期叶面积指数高光谱遥感监测模型,提高叶面积指数高光谱监测精度,该研究连续5 a定位测定黄土高原旱地不同氮磷水平和不同冬小麦品种各生育时期冠层光谱反射率与叶面积指数,通过相关分析、回归分析等统计方法,构建不同生育时期冬小麦叶面积指数监测模型。结果表明:不同氮磷水平下,冬小麦叶面积指数随施肥量增加呈递增趋势,随生育时期改变呈抛物线趋势变化;随着氮磷供应量的增加,冠层光谱反射率在可见光波段显著降低2%~5%(P0.05),在近红外波段显著增加4%~10%(P0.05);不同生育时期叶面积指数与优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、新型植被指数、修正归一化差异植被指数、修正简单比值植被指数均达极显著相关(P0.01);拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期叶面积指数分别与优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、增强型植被指数Ⅱ、修正归一化差异植被指数和修正简单比值植被指数拟合效果较好,决定系数分别为0.952、0.979、0.989、0.960和0.993;以不同年份独立数据验证模型表明,所建预测模型均有较好的验证结果,相对误差分别为13.0%、13.5%、12.8%、12.6%和14.0%,均方根误差分别为:0.313、0.336、0.316、0.316、0.324。因此,优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、增强型植被指数Ⅱ、修正归一化差异植被指数和修正简单比值植被指数能有效评价拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期冬小麦叶面积指数。同时,叶面积指数分段监测模型较统一监测模型精度有所改善。该结果为实现不同肥力水平下冬小麦不同生育时期长势精确监测提供理论依据和技术支撑。     

利用高光谱数据预测水稻籽粒粗蛋白含量研究

籽粒粗蛋白含量是水稻营养食味品质的重要指标之一。通过大田小区试验,测定了2个品种、3个供氮水平处理下水稻冠层和旗叶在成熟过程中不同时期的高光谱反射率,及茎、叶、穗和稻米的含氮量及粗蛋白含量,分析了它们之间的相关性。结果表明：稻穗和稻米粗蛋白质含量与孕穗期、灌浆期和乳熟期的茎、叶粗蛋白质含量极显著相关,与灌浆期、乳熟期的冠层光谱ρ_λ及其一阶导数光谱D_λ、冠层光谱RVI在某些波段也达到极显著相关;稻穗粗蛋白质含量与主茎旗叶某些高光谱指数极显著相关。这表明能用高光谱方法来估测水稻籽粒粗蛋白含量,它将为水稻品质遥感监测提供依据。     

基于主动光源的作物生长信息监测仪的设计与试验

为了实现大田作物生长信息全天候实时、快速无损监测,基于作物生长光谱分析技术原理,研发了一种基于主动光源的作物生长信息监测仪。该监测仪包括由730和810 nm 2个光学通道组成的作物生长信息传感系统、控制器系统及其他部件,能快速、准确地获得作物冠层归一化植被指数值、比值植被指数值、差值植被指数值、重归一化植被指数值等主要光谱植被指数信息,为大田作物生长指标的实时反演奠定了基础。试验结果表明,在不同光照条件下,监测仪的抗光照稳定性能良好,标准差为1.05%和0.47%;该监测仪与Field Spec3地物光谱仪测得小麦冠层归一化植被指数值、比值植被指数值、差值植被指数值、重归一化植被指数值具有显著相关性,其决定系数分别为0.7017、0.7071、0.8178、0.7804;均方根误差分别为0.05362、0.2118、0.03434、0.04182。该监测仪具有稳定性好、抗干扰能力强、操作简便等优点,能够满足大田作物生长信息监测的要求,该研究为实现作物精确管理调控提供了可行的参考方法。     

基于光谱技术的水稻叶片氮素测定仪的开发

在理论分析的基础上设计开发了一套基于光谱技术的水稻叶片SPAD值和氮素测定仪。该测定仪主要包括光路部分、调理电路和控制与数据采集器等。光路部分包括光源、检测点以及光电传感器等元器件,主要作用是：控制光源的亮灭、收集透过叶片光线、将光信号转换为电信号;调理电路主要将所得微弱电信号进行电流电压转换以及放大到合适的幅度;控制与数据采集器包括AD转换电路,液晶显示电路和SD卡存储电路。对该测定仪的性能进行了测试,试验分为两步：先建立AD采样电压信号与SPAD值之间的模型,然后建立SPAD值与氮素之间的模型。经过大量的试验测得：传感器转换的电压信号与SPAD值之间存在很高的相关性（R2 =0.956）,SPAD值与氮含量建立的模型的决定系数为R2 =0.802,结合以上两种模型得到该仪器的氮素模型的决定系数为R2 =0.766。该仪器适合用于田间水稻叶片氮素含量的快速测量。     

叶绿素仪在氮肥推荐中的应用研究进展

叶绿素仪(Chlorophyll.meter)是近年来欧美一些国家在推荐施氮中开始使用的一种新型便携式仪器。这种仪器以叶绿素对红光和近红外光的不同吸收特性为原理来测定植物叶片的相对叶绿素含量,通过叶绿素与叶片全氮的关系来反映作物的氮营养状况,进而确定作物是否缺氮。这种新型仪器的使用为简便、快速、准确地进行氮肥推荐提供了一种新的思路。因此,通过研究不同作物,不同种植条件下叶绿素仪测定值与作物叶片全氮、作物产量之间的相关性,确定叶绿素仪测定值的临界水平,以及不同作物的测定部位、样品采集数量及影响测定准确性的因素,使这种技术尽快地应用于田间生产,有助于推动我国推荐施氮技术的进步。     

区域水稻穗期叶片氮素的遥感估测初探

快速、无损、准确地监测水稻穗期氮素状况,对于诊断水稻生殖生长特征、提高氮肥运筹水平具有重要意义。本研究在浙江省海宁市晚稻试验点进行田间取样试验,并获取同时期CBERS-1遥感数据,分析了试验点晚稻穗期叶片氮素与CBERS-1影像冠层光谱信息之间的关系。结果表明,水稻穗期叶片氮素含量与同期CBERS-1影像的光谱信息NDVI之间有良好的相关性,可以建立水稻穗期叶片氮素含量反演的相关统计模型。但由于遥感影像特征与水稻穗期叶片氮素含量之间存在较复杂的非线性关系,因此统计模型反演精度不够理想。因而,又尝试运用BP人工神经网络方法来反演水稻穗期叶片氮素含量,发现BP人工神经网络模型具有很强的非线性拟合能力,与统计模型相比,其水稻穗期叶片氮素含量的反演精度有显著提高。由此表明,利用CBERS-1遥感影像可以对水稻穗期叶片氮素含量进行建模并反演,能够在较大的范围里估测水稻的氮素营养状况。     

基于双波段作物长势分析仪的东北水稻长势监测

为了实现水稻精细栽培和变量管理的目的,利用独立开发的双波段作物长势分析仪,进行了水稻生长监测的试验与分析。传感器分别在610与1220 nm处测量太阳光与作物冠层反射光的强度,进而计算光谱反射率。利用双波段作物长势分析仪于2008年在黑龙江省农垦总局建三江分局2处水稻试验田,在分蘖期与抽穗早期进行了氮肥胁迫试验,结果表明水稻叶片氮浓度及生物质干质量与RVI、NDVI都具有很高的相关性,但与NDVI的相关性比与RVI的更高。分蘖期的测量结果表明,NDVI与施肥量的相关性非常显著,R2大于0.94。但NDVI并不与施肥量成线性相关,过量的施氮量反而会引起NDVI值的降低。分蘖期、抽穗早期的NDVI值都与最终产量有着显著的相关,其中抽穗早期的NDVI与产量的决定系数（R2）达到了0.96。分析结果显示利用双波段作物长势分析仪监测水稻冠层,可达到控制投入和提高产量的目的,为水稻的精细栽培提供理论与技术支持。     

水稻吸氮量和干物质积累的模拟试验研究

本文描述了土壤氮和肥料氮素对水稻不同时期生长的影响及水稻对氮素吸收和在各组织器官的分布模式 ,借助水稻生长模型ORYZA - 0 ,通过田间和水槽的氮肥试验结果对水稻模型和氮素动态模块进行了验证。结果表明 ,模型模拟的水稻生物量、产量、叶片吸氮量和地上部吸氮量与实测值呈明显的正相关 ,其相关系数分别为 :生物量r=0.9889;产量r =0.9992 ;叶片吸氮量r =0.9597;地上部吸氮量r =0.9234。模拟生物量、产量和实测的生物及产量的相关性较高 ;而对叶片吸氮量、地上部吸氮量的模拟值与实测值的相关性稍低一些。但总体来看 ,该模型不仅能较准确地模拟水稻生长动态 ,而且可以模拟水稻氮吸收和积累的行为动态     

夜温升高对双季水稻物质生产与养分吸收的影响

利用两间玻璃室不同的夜间温度条件, 研究了水稻生长期间夜温升高对双季早、晚稻物质生产和养分积累的影响。结果表明: 夜温升高对双季早稻的生物产量没有影响, 但可显著提高晚稻生物产量。早稻穗分化前夜温升高可增加物质积累量, 而穗分化后则减少物质积累量; 夜温升高减少晚稻幼穗分化至抽穗期间的物质积累, 而增加其他生育期的物质积累。夜温升高加速早稻剑叶衰老, 而对晚稻无显著影响。夜温升高对水稻氮素积累影响较小, 对磷、钾积累影响较大。其中, 播种至幼穗分化夜温升高有利于早稻稻株的养分积累, 而幼穗分化后不利于养分积累; 夜温升高不利于晚稻播种—抽穗的养分积累, 而有利于抽穗后的养分积累。试验表明, 夜温升高对不同季水稻及水稻不同生育期物质生产与养分吸收的影响存在差异。     

便携式精确农作系统的构建与应用

为实现农作物生产管理的便携式和精确化。该研究以精确农业技术思想为指导,课题组已有精确作物管理模型为基础,结合Pocket PC、嵌入式GIS、SQL Server CE和GPS技术,采用系统工程思想和软构件技术,开发实现了基于Pocket PC的便携式精确农作系统。系统具有地图操作、信息管理、栽培方案设计、肥水运筹、适宜生长指标设计、因苗动态调控以及系统帮助等功能。于2007－2008年在江苏、浙江及河南示范区进行了系统的示范与应用,结果表明,系统能根据田块的实际情况设计适宜的作物生产精确管理方案,精确管理田块的水稻平均产量达10 435.3 kg/hm2,产量增幅达12.83%;精确管理田块的小麦平均产量达8124.6 kg/hm2,产量增幅达9.02%,同时减少了氮肥投入。系统的建立为精确农作管理提供了新的服务载体和应用模式。