黑木耳露地摆袋出耳及管理技术

一、摆袋时间我市及周边县市陆地摆袋时间一般在4月下旬至5月初摆袋出耳。春季当外界气温稳定通过10℃时开始摆袋,高寒山区五月初摆袋,沿湖区4月下旬摆袋。种植户要因地制宜,根据当地气候等实际情况安排制袋和出耳时间。     

小波分析在大豆叶绿素含量高光谱反演中的应用

实测了不同水肥耦合作用下,大豆冠层高光谱反射率与叶绿素含量数据,并对光谱反射率、微分光谱与叶绿素含量进行了相关分析;采用叶绿素A与叶绿素B诊断波段构建了特定植被指数,对叶绿素A、叶绿素B进行了回归分析;采用小波分析对采集的光谱反射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对叶绿素含量进行估算。经分析发现,叶绿素A、B与光谱反射率在可见光与近红外波段的相关系数的变化趋势基本一致——在可见光谱波段呈负相关,近红外波段呈正相关,红边处相关系数由负变正。特定色素植被指数可以提高大豆叶绿素估算精度(R2>0.73);小波能量系数回归模型可以进一步提高大豆叶绿素含量的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,叶绿素A其确定性系数R2为0.76,叶绿素B为0.78;以4变量与9变量回归分析结果表明:叶绿素A实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别大于0.85、0.89;叶绿素B实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别为0.86、0.90。     

地形对漫川漫岗黑土区大豆产量的影响

为研究黑土区田块尺度地形对大豆产量造成的影响,在海伦东兴合作社具有明显地形起伏的地块,采集大豆田间试验数据,考虑温度、太阳辐射、坡度、土壤养分等因素,运用作物生长模型DSSAT(Decision Support Systemfor Agrotechnology Transfer)模型对各样点进行参数率定及验证,得出以下结论:1)DSSAT模型的模拟产量与实际产量的相对均方根误差为7.9%,模拟结果表现为优,表明运用作物模型模拟不同地形上的产量变异具有可行性;2)地形通过影响作物生长环境因子的时空差异决定产量差异,田块尺度温度、水分和坡度是影响产量差异的主要因素;3)坡顶和坡底的产量相对较高,且产量变异性较小,阳坡虽然接收到更多的光照,却由于水分胁迫造成减产,坡底和平缓坡顶水肥保持较好,易获得高产。研究成果为田间精细管理与田块尺度耕地高效利用提供科学依据。     

基于高分5号影像的东北典型黑土区土壤分类

高精度的土壤分类及制图结果有助于更好地制定土地环境保护和土地资源利用策略。为探究星载高光谱影像实现区域尺度高精度土壤分类及制图的可能性,该研究获取东北黑土区拜泉县、明水县共计4幅高分5号(GF-5)星载高光谱遥感影像。首先,将原始反射率数据(Original Reflectance,OR)进行包络线去除处理获得去包络线数据(Continuum Removal,CR);其次,对OR和CR进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)处理,分别得到反射率主成分信息(OR-PCA)和去包络线主成分信息(CR-PCA),并在OR-PCA和CR-PCA的基础上结合地形因子(Terrain,TA)。最后,OR、CR、OR-PCA、CR-PCA、OR-PCA-TA、CR-PCA-TA分别作为输入量结合随机森林分类模型,进行土壤分类并实现数字土壤制图。结果表明:1)包络线去除法可有效地提高星载高光谱土壤分类精度,与OR相比,CR的总精度提高了5.48%,Kappa系数提高了0.12。2)PCA可有效地降低高光谱数据的冗余性,提高模型的运算效率以及分类精度;与CR作为输入量相比,CR-PCA的土壤分类总精度提高了3.67%,Kappa系数提高了0.02。3)TA的引入显著提升了土壤分类精度,以CR-PCA-TA作为输入量的土壤分类精度最高,总精度为81.61%,Kappa系数为0.72,实现了高精度的土壤分类模型及土壤制图。研究结果可为大范围、高精度的土壤分类及制图提供新的思路。     

人为剥离黑土层对大豆干物质积累及产量的影响

通过田间试验,进行人为剥离黑土层,模拟研究了不同水土流失强度对大豆干物质积累及产量的影响.研究结果表明,在拥有30cm黑土层的6度坡耕地上,表土流失掉10cm对大豆干物质积累没有明显影响.然而当黑土层流失超过10cm,大豆干物质积累量随流失的增加而减少.黑土层流失5cm、10cm后,未对大豆产量造成显著影响,仅分别降低3.1%和3.2%;流失20cm,大豆产量下降了33.2%;黑土层全部流失即30cm后,产量下降了59.2%,表明黑土水土流失对大豆生产危害极其严重.试验也表明施用有机肥可适当减轻水土流失对大豆产量的影响.     

基于无人机多光谱影像的完熟期玉米倒伏面积提取

由于土壤、地形、水分以及耕作方式等存在的时空变异性,致使灾后完熟期玉米地块存在4类作物形态,包括叶片呈绿色的未倒伏玉米、叶片淡黄的未倒伏玉米、叶片淡黄的倒伏玉米、黑色阴影区域。为进一步提高现有倒伏玉米面积提取方法的精度,该文以黑龙江省国营农场典型玉米倒伏地块为研究区,获取无人机多光谱数据,对比4类作物形态的光谱、植被指数以及纹理特征差异,经特征筛选后,首先面向倒伏玉米提取构建了5种典型特征组合。然后针对植被指数特征、光谱和纹理特征组合采用最大似然法分类,最后对提取结果的精度进行评价和分析。结果表明:反射光谱特征或植被指数特征无法准确区分4类作物形态,提取的倒伏玉米面积偏差较大;多类纹理特征法所得结果最优,4类典型作物形态的识别平均误差为9.82%,倒伏面积提取的误差为3.40%,Kappa系数为0.84。该研究延展了纹理特征在倒伏玉米面积提取中的应用并对完熟期倒伏玉米识别具有重要的借鉴意义。     

基于人工神经网络的大豆叶面积高光谱反演研究

【目的】探索不同高光谱模型监测大豆叶面积指数LAI的精度。【方法】实测不同水肥耦合作用下，大豆冠层的高光谱反射率与叶面积指数（Leaf Area Index）数据，对二者进行相关分析；采用敏感波段(801nm,670nm)构建RVI, NDVI, SAVI, OSAVI 和MTVI2植被指数，建立大豆LAI估算模型；最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行大豆LAI的估算。【结果】大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关、近红外波段呈正相关、红边处相关系数由负变正；微分光谱在三边处与大豆LAI关系密切，在红边处取得最大回归确定性系数（R2 = 0.86）。植被指数可以较为精确反演大豆LAI，确定性系数R2>0.84。人工神经网络模型可以大大提高大豆LAI的估算水平，当隐藏层节点数为2时，R2为0.92，随着隐藏层节点数的增加，R2可高达0.96；在没有黄熟期数据干扰的情况下，神经网络可以进一步提高大豆LAI的反演精度，R2可高达0.99。【结论】与基于植被指数建立的模型相比，神经网络模型可以有效避免因LAI过高而出现的过饱和现象，大大提高了LAI的反演精度。     

松嫩平原主要土壤类型含水量高光谱预测模型

为了消除土壤类型的影响,提高土壤含水量高光谱预测精度,以松嫩平原四种典型土壤(黑土、黑钙土、草甸土、风砂土)实验室高光谱反射率为研究对象,对反射光谱曲线进行去包络线处理,提取光谱特征参数;并对反射率进行多种数学变换,分析不同土壤类型、含水量水平的反射光谱特征差异,建立考虑土壤类型差异的含水量高光谱预测模型。研究结果表明:1)混合土壤类型难以提取有效的光谱特征参数进行土壤含水量预测;2)将风砂土与其他土类分开,其他土类利用光谱特征参数建模的精度高;3)基于光谱特征参数的一元线性回归精度高,输入量少。研究成果为多个土壤类型含水量高光谱预测提供了科学依据。     

优化光谱输入量的土壤有机质随机森林预测模型

以往的土壤有机质预测研究往往只提取一种光谱输入量,忽略了不同光谱输入量之间的互补性。为探究光谱输入量在预测土壤有机质时的最佳组合,以及不同光谱输入量在离散小波变换不同分解尺度下的变化趋势,该研究以宝清县土壤有机质为研究对象,对光谱反射率进行离散小波变换,对各个分解尺度下的特征光谱提取光谱特征参数、光谱指数以及主成分并分别组合,基于8种光谱输入量建立随机森林模型进行土壤有机质预测。结果表明：1)利用不同光谱输入量预测有机质的精度均高于直接使用光谱反射率建模的精度,将不同光谱输入量组合可以提升预测效果,单个光谱输入量中主成分的预测效果最好,组合中光谱特征参数和主成分的组合预测效果最好;2)随着分解尺度的变化,不同光谱输入量的预测精度的变化趋势也不同,并且单个光谱输入量的变化趋势也会影响该光谱输入量组合的变化趋势;3)所有预测结果中,精度最高的是分解尺度为6时光谱特征参数与主成分的组合,R²达到0.78,均方根误差达到1.32%,可以较好地预测土壤有机质。研究结果说明光谱输入量结合离散小波变换预测土壤有机质是可行的,可以为土壤有机质的预测提供可靠思路。     

不同降噪方式下基于高分五号影像的土壤有机质反演

通过遥感技术预测土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)的空间分布是精准农业和土地资源管理研究的重要内容,与粮食安全及环境监测密切相关。该研究主要研究采用高分五号(GF-5)反演土壤有机质的最佳降噪方式。以黑龙江省典型黑土区明水县为研究对象,获取GF-5高光谱遥感影像,对影像进行不同降噪处理,包括奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)及中值滤波(Median Filtering,MF)降噪。然而,分别结合二维光谱指数,应用随机森林(Random Forest,RF)方法预测不同降噪方式的SOM含量。结果表明:1)所选择的不同降噪方法中,与SOM含量的相关性由高到低依次为DWT、SVD、MF,其中,基于MF降噪后的光谱反射率与SOM含量相关性低于原始反射率与SOM含量的相关性。2)基于降噪方式下的光谱曲线更加平滑,且不同有机质含量对应的光谱曲线形状相似。3)采用DWT降噪方式,基于影像波段和光谱指数,以RF为预测模型的SOM最优反演模型精度R~2为0.69,均方根误差为2.26%。研究成果可为利用高光谱卫星数据实现大尺度范围内SOM的数字土壤制图提供参考,为实时定量监测土壤肥力变化提供依据。