土壤水分对小麦叶片含量水量及生理功能的影响

考察了不同灌溉量条件下，冬小麦不同生育时期土壤水分对植株叶片水分状况及生理功能的影响。结果表明，从返青至封行前的春生5叶期期间，土壤含水量与植株叶片含水量之间呈负相关关系，其中20－40cm深度土壤含水量与叶片含水量达到极显著水平；从挑旗至蜡热期，土壤含水量与植株叶片含水量之间呈正相关关系，其中0－20cm深度土壤含水量与叶片含水量达到极显著水平。叶温以适中含水量条件下表现较低，当处于极端少水条件下叶温显著增高，在偏多水条件下叶温也呈增高趋势。在孕穗期，供水不足使PSⅡ的原初光能转化效率Fv/Fm明显降低，而水量偏多未产生显著影响，在灌浆盛期，供水不足和水量偏多均使Fv/Fm显著下降，叶片含水量由75％下降到70％左右是叶片光合生理活性的一个重要转折点，应作为判断叶片水分亏缺阈值的重要参考。     

冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析

为提高冬小麦花期长势遥感监测的精确性与普适性,在集丘陵地、河滩地及平原地为一体的冬小麦种植区域设计了田间试验,利用卫星影像信息结合地面GPS定点试验数据,在分析利用遥感技术监测冬小麦花期LAI和生物量两个主要群体长势指标可行的基础上,对卫星遥感光谱信息与冬小麦花期的主要生理生化指标(叶片叶绿素含量、叶片类胡萝卜素含量、叶片水分含量和叶片氮素含量)进行了综合分析.结果表明,NDVI(归一化植被指数)与LAI、叶片氮素含量和叶片水分含量的相关性较好,RVI(比值植被指数)与生物量和叶片类胡萝卜素含量的相关性较好,GVI(绿度植被指数)与叶片叶绿素含量的相关性较好,且均达到显著水平.说明NDVI、RVI及GVI是较为理想的可用于监测冬小麦花期生理形态指标的敏感遥感指数.进一步以这些敏感遥感指数作为因变量建立了冬小麦花期生理形态指标的遥感监测模型.利用本模型可以反演多个生理形态指标,便于对冬小麦花期的长势情况进行综合分析与判断.     

冬小麦抽穗期长势遥感监测的初步研究

小麦抽穗期是其生长的关键阶段,田间群体较大、郁蔽,抵抗力弱,常遇高温高湿天气,也是病虫害多发时期.因此,及时监测小麦抽穗期的苗情长势,是制定和采取科学管理措施的必要前提.有学者曾使用NOAAAVHRR、EOSMODIS数据进行小麦长势监测研究[1~3],由于这些影像的空间分辨率较低,常常造成"同物异谱"或"异物同谱"现象,使得监测精度降低.本研究利用分辨率较高的TM影像数据并结合实地GPS定位调查,试图通过分析TM影像植被指数与小麦抽穗期叶面积指数、生物量以及植株氮素含量的关系,建立上述群体质量指标监测模型,为小麦抽穗阶段的农田精确管理提供信息支持.     

不同条件下夏玉米冠层反射光谱响应特性的研究

通过对两个年份不同牛育阶段的田间夏玉米活体进行冠层反射光谱测定,该文分析了不同空间尺度、种植密度、观测角度、生育阶段、叶面积指数KAI、氮素胁迫、叶片含水量以及与杂草共生等8个条件下的冠层反射光谱响应特性,并探讨其发生机理,研究结果表明,夏玉米在不同条件下的冠层反射光谱响应均呈现出一定的规律性.在近红外波段,其反射率值随氮肥施用量的增加而增大,尤以750～1350 nm波段,但在可见光波段,反射率值降低;随着观测探头的逐步升高,反射率值降低:随杂草量的增多,反射率值逐渐增大.这些结果揭示了高光谱遥感田间夏玉米理化信息获取的巨大潜力,同时,为以后遥感反演建模提供了依据.     

基于高光谱响应与模拟模型的冬小麦变量追氮研究

为给小麦变量施氮提供依据,利用冬小麦起身期和拔节期冠层光谱数据,选用反映冬小麦长势信息的优化土壤调节植被指数OSAVI(Optimization of soil-adjusted vegetation index)与CERES-Wheat模型相结合进行变量施肥管理(变量区),以相邻地块常规非变量(均一)施肥区(对照区)为对照,对变量追氮模型的可行性进行探讨,并对变量追肥处理的实际效果进行分析.结果表明,CERES-Wheat模型能较好地反映冬小麦的生长状况,在冬小麦产量预测中,目标产量与实测产量具有良好的一致性.变量施肥区的产量、籽粒蛋白质含量及经济效益均优于对照区,同时变量施肥区的籽粒产量和蛋白质含量的空间变异较对照均有所降低,说明基于高光谱响应与模拟模型的冬小麦变量追氮技术具有一定的理论意义和实用价值.     

应用叶绿素计诊断烤烟氮素营养状况

为探讨叶绿素计在估测烤烟叶绿素和氮浓度上的应用价值,进行了3个田间试验。即:郑州点2003年设施N.51.0.kg/hm2与4个品种NC89、RG17、85048、541;2004年设5个氮肥用量:N.30.04、0.5、51.0、61.5、75.0.kg/hm2与2个品种中烟101、云烟85;玉溪点于2005年设5个氮肥用量:N.02、7.0、54.5、81.8、109.0.kg/hm2与K326品种的试验。测定了不同试验条件下烤烟叶片的叶绿素计(SPAD-502和CCM-200)值和实际叶绿素浓度、全氮浓度,并进行了三者关系分析。结果表明,应用叶绿素计监测烤烟叶片最佳测定部位为完全展开叶的中部。叶绿素计测定值因年份、地点、氮肥水平、叶位、同一叶片不同的部位而异。叶绿素计值与叶绿素浓度、叶片全氮浓度之间有稳定的极显著相关性。叶绿素计SPAD-502的SPAD值和CCM-200的CCI值与叶绿素浓度之间的决定系数分别为0.8755(P0.001)和0.9499(P0.001)。SPAD计值(SPAD)与全氮浓度(N)之间回归方程为N=0.0265SPAD+0.9601(R2=0.7649,P0.001),经检验该模型具有较好的精确性和普适性,利用叶绿素计进行烤烟氮素营养监测是可行的。     

北京地区基本农田土壤环境质量分析与评价

对北京地区基本农田的土壤环境质量和污染状况进行了系统的调研，并对采样区农田土壤的环境质量按照国家标准进行了单因子评价和综合评价。结果表明，重金属的污染程度依次为Cd > Cu > As > Pb > Cr > Hg，Cd，Cu，As高于北京市土壤重金属背景值，Pb、Cr接近或略低于背景值，相比较而言，Cd污染为北京市基本农田中的主要污染元素。土壤中的农药残留的主要成分为滴滴涕。只有1处农田的Cd含量超过了国家二级标准限量，其余指标均低于二级标准。整体而言，北京地区的基本农田土壤环境质量属于清洁和安全范围，符合发展都市型现代农业的要求。     

基于薄云雾去除的ETM+影像大气校正

中国南方农业遥感监测中,遥感影像常常受到薄云雾影响,大气的散射与吸收作用会使传感器接收到的地物反射率与真实值之间存在差距,是导致数据质量下降的主要原因,薄云雾去除和大气校正处理是十分必要的。该研究利用LandSat-7/ETM+影像,结合背景抑制云雾厚度因子（BSHTI）云检测方法和虚拟云点（VCP）云去除方法进行薄云雾去除,并与暗元法去云处理结果对比分析,然后将去云处理后的影像进行FLAASH大气校正,选取校正前后典型地物的光谱特征和NDVI值进行分析评价。结果表明,BSHTI-VCP法可有效消除薄云雾对遥感数据的影响,提高了云雾覆盖范围的影像质量;FLAASH大气校正较好地消除了大气影响,获得了地物真实地表反射率。该研究为南方作物遥感监测中定量反演与信息解译提供了良好理论支持。     

水稻旱作对产量和产量构成因素的影响

通过盆栽试验研究了水稻旱作对产量和产量构成因素的影响。结果表明：不同生育期干旱胁迫对产量影响程度依次为幼穗分化后期＞抽穗期＞幼穗分化前期＞有效分蘖期＞灌浆前期＞灌浆后期＞无效分蘖期，幼穗分化后期（花粉母细胞形成期）对干旱胁迫最敏感，无效分蘖期对水分最不敏感；水稻旱作条件下产量构成因素对产量影响程度为结实率＞单株成穗数＞千粒重＞单穗总颖花数。欲提高干旱胁迫情况下水稻产量应注意采取适当的调控措施来提高结实率、单株成穗数和千粒重。     

都市型现代农业建设对区域生态服务价值变化的影响分析

针对都市型现代农业建设的各个阶段,以多时相TM影像为数据源,以地块为基本单元提取土地利用/覆盖变化信息,选取植被覆盖度作为生态系统质量状况的表征系数,建立基于质量状态分析的生态服务价值定量评估模型,通过生态价值变化分析来表达土地利用变化所造成的生态环境质量改善程度。结果表明:通过都市型现代农业建设,对各个地块的土地利用方式进行合理规划和有效建设,土地利用类型趋于多样化,生态服务功能增强,建设后期的生态服务价值相对于建设之前明显提高,林地、草地和水域面积的增加是该区生态服务功能增强的最主要原因。作为都市现代农业建设示范区,要严格控制耕地面积的减少,合理转化未利用土地,这样才能实现生态环境改善和农业生产双丰收。