基于Fraunhofer线的小麦条锈病荧光遥感探测

【目的】遥感监测小麦条锈病比传统调查方法更省时、省力并能实现大范围实时监测。【方法】田间人工诱发产生不同发病等级的小麦条锈病群体，采用ASD光谱仪的Radiance方式对其冠层光谱进行了测定。通过比较目标和参考板太阳光谱中两个氧吸收波段的Fraunhofer线深，计算植株发射的叶绿素荧光。【结果】760 nm处叶绿素荧光与病情指数高度负相关，688 nm处叶绿素荧光与病情指数高度正相关。并且随着病情指数的升高，作为反映植物胁迫状态的荧光比值指标F688/F760亦随之增大。另外对单叶相关光合指标测试结果表明，随着病叶严重度水平的升高，SPAD、荧光参数Fv/Fm和Yield以及净光合速率均有不同程度的下降。【结论】利用Fraunhofer线原理提取的日光诱导荧光信息可以反映田间小麦条锈病的发病状况，为病害的遥感监测提供了又一途径。     

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.     

基于时间序列环境卫星影像的作物分类识别

环境星影像具有较高的时间和空间分辨率,利用其时序遥感数据进行作物信息提取优势明显。该文以黑龙江垦区友谊农场作物为研究对象,利用2010年6月至9月共10景HJ-CCD数据进行作物种植分类信息提取。首先,通过SPLINE算法对云影响区域插值去噪,重构时间序列影像数据;其次,通过分析试验区主要作物的光谱和植被指数时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了黑龙江友谊农场大豆、玉米和水稻的种植信息,分类总体精度达到96.33%。同时,将分类结果同基于时间序列植被指数影像的支持向量机和最大似然法分类结果相比较,结果表明,决策树分类效果最好,支持向量机次之,最大似然分类较差。研究表明,通过去云处理后构建的时间序列HJ卫星遥感影像,结合作物的光谱和典型植被指数时序变化特征,借助于决策树分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。     

燕麦间作箭筈豌豆效应对后作产量的影响

2006-2007年,对燕麦(Avena sativa L.)与箭筈豌豆(Vicia sativa L.)不同间作比例下的产量和氮素营养特点进行研究。结果表明:间作对燕麦产量的影响极显著(P<0.01),对箭筈豌豆产草量影响较小:燕麦与箭筈豌豆按3:1间作土地当量比大于1,具有明显产量优势(P<0.05),2006和2007年间作燕麦产量分别比单作提高12.2%和16.8%;燕麦植株的含量氮提高了1.6%~6.8%;间作后茬复种燕麦产量极显著高于连作(P<0.01),其产量是连作燕麦的1.1~1.5倍,但处理间差异不显著。说明燕麦与箭筈豌豆间作,可改善土壤肥力,为后茬作物生产提供养分基础。     

拔节后期施用植物生长物质对小麦倒伏及穗花发育的影响

探讨了高产栽培的肥水条件下,在小麦拔节后期施用多种植物生长物质对倒伏、穗花发育以及产量的影响.结果表明:在对照倒伏严重的地块,喷施麦特(环己烷三酮类植物生长延缓剂)处理可极显著抑制穗下、倒2和倒3节间伸长,全田未发生倒伏且穗花发育正常,较对照增产33.1%;多效唑(三唑类植物生长延缓剂)处理在晚施条件下抗倒伏效果降低,穗花发育明显受到抑制;天宝(增产胺类)、芸薹素(芸薹素内酯类)、爱多收(复硝钾类)和起土产(壳多糖类)处理倒伏程度略轻于对照,而单株穗数和穗粒数显著高于对照.     

植物内源激素对小麦叶片衰老的调控机理研究

对小麦灌浆期不同叶位叶片的５大类激素含量测定结果表明,正在衰老叶片的乙烯和脱落酸（ＡＢＡ）含量明显增加,前期和中期的功能期叶片细胞分裂素（玉米素和玉米素核苷,Ｚ＋ＺＲ）和赤霉素（ＧＡ３）含量较高,生长素（ＩＡＡ）在功能期和后期衰老的叶片中含量较高。因此可以将这４种激素分为２大类,即乙烯和ＡＢＡ诱发和促进叶片衰老,另一类的Ｚ＋ＺＲ和ＧＡ３则维持叶片功能,抑制衰老。但ＩＡＡ表现了具有前期保持叶片生长发育和后期促进衰老的双重作用,在不同叶片中,春６叶（旗叶）则比较复杂。旗叶与睛相比表现了特殊性,这可能与其特殊的功能有关。     

烤烟成熟鲜烟叶生化组分高光谱估算方法筛选

为实现实时无损快速预测鲜烟叶的品质生化组分、筛选估算生化组分最佳的方法,使用ASD Fieldspec FR2500对烤烟成熟鲜烟叶进行了反射率、透射率光谱测定和常规生化组分分析。对可见近红外波段(350～1650 nm)单波段光谱和选用已有100种光谱指数共两类光谱参量进行了与生化组分之间线性函数、幂函数、指数函数共3种形式相关分析和基于决定系数的筛选。结果表明,对于叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、钾估算方法分别是Gitelson and Merzlyak2(GM₂) (R²=0.81)、光化学指数2(PRI₂) (R²=0.80)、Gitelson and Merzlyak2(GM₂) (R²=0.83)、1420 nm吸收峰开始位置(λs₁₄₂₀) (R²=0.67)的线性拟合最优。对于总糖、比叶重、氮、烟碱最优方法分别是在532 nm反射率一阶微分线性拟合(R²=0.54)、在1423 nm透射率线性拟合(R²=0.45)、在666 nm反射率倒数对数一阶微分的幂函数拟合(R²=0.44),在1135 nm反射率倒数对数二阶微分的线性拟合(R²=0.20)。通过筛选的光谱方法可以评估烟叶的品质状况。     

基于遥感信息和产量形成过程的小麦估产模型

为提高小麦遥感估产的精确性和机理性,在广域环境条件下进行了多品种小麦的种植试验,并基于遥感信息获取的瞬时性与广域性,结合小麦产量形成的生理生态过程及其与气候环境的相互关系,建立了较为简化的小麦估产模型.通过组件化的设计方法实现了遥感信息和估产模型的耦合,即利用抽穗期遥感影像反演的LAI和生物量及时替换小麦估产模型对应参数变量,进而实现对小麦产量的估测.通过试验验证,小麦产量的预测值与实测值较为一致,预测小麦产量的RMSE为354.18 kg·ha-1,利用小麦估产模型可以对不同年份、不同区域的小麦产量形成情况进行监测预报.     

基于L-THIA模型的密云水库地区非点源污染空间分布特征

农业生产营养物质的输出是造成水环境污染的重要原因之一。该文以北京密云水库周边地区为研究区域,基于土地利用、土壤以及降水等下垫面信息,利用长期水文影响评价(The Long-Term Hydrologic Impact Assessment,L-THIA)模型,估算研究区内污染物的长期平均输出负荷,并分析其空间分布特征。研究结果表明：不同土地利用类型的污染物输出负荷是不同的,其中以农用地对研究区内非点源污染的影响最大。结果表明,在流域规划和管理中使用L-THIA模型分析农业非点源污染的空间分布是可行的。     

棉花黄萎病病情严重度的连续统去除估测法

该文利用地面高光谱数据遥感监测棉花黄萎病病情严重度.通过分析黄萎病不同病情严重度下棉花单叶光谱变化特征,筛选对病情严重度识别的敏感波段,利用连续统去除法对光谱反射率进行处理并构建基于光谱特征吸收参量的病情严重度估测模型.红光光谱(650～700 nm)是识别棉花单叶黄萎病病情严重度的最佳波段,且随受害棉叶病情严重度增加,红光光谱吸收波段位置向长波方向移动,吸收波段深度及特征吸收峰面积减小,二者与病情严重度呈极显著线性相关关系.以红光波段特征吸收峰右半端面积为自变量建立的线性模型具有最大决定系数,最小均方根误差,为棉花单叶黄萎病病情严重度估测的最佳模型.研究结果表明,利用高光谱遥感技术能够有效地监测棉花黄萎病病情严重度,为进一步深入研究棉花黄萎病的遥感监测机理提供理论依据.