基于多种土壤养分的精准管理分区方法研究

根据土壤养分的空间变异性和空间自相关性进行管理分区的划分是精准农业实施变量施肥管理的重要环节。本研究首先分析了3种主要土壤养分的空间变异特征和空间自相关性,碱解氮、有效磷、速效钾在空间上均达到了中等强度的变异,但仅有碱解氮和有效磷具有中等强度的空间自相关性,而速效钾在本研究采样尺度下则表现为纯块金效应,不具有空间自相关性;与各向同性相比,碱解氮在各向异性条件下克里金插值精度提高了42.8%。以空间上既存在变异又具有空间相关性的有效磷、碱解氮两种土壤养分为数据源,利用模糊K-均值聚类算法将整个地块划分为不同的管理分区,并引入模糊效果指数(PFI)和标准化分类熵(MPE)两个指标确定适宜的分区数为4个。最后,为了评价分区结果的合理性,对各管理分区进行了统计,并用LSD法进行了各分区间差异显著性检验。结果表明:各管理分区内的碱解氮的变异系数由整个地块的13.2%减小到3.0%~5.3%,趋于同质性;有效磷的变异系数由整个地块的44.3%减小到10.1%~17.2%,也得到了大幅度的减少;而且不同分区之间各养分均达到了显著差异。     

地理信息技术在精准农业中的应用

精准农业技术是科技含量最高、集成综合性最强的现代农业生产管理技术之一。其核心思想是实时采集、处理时空差异信息，获取作物生长状况或作物环境胁迫信息，以便及时确定对其投入的量、质和时间，以达到经济、生态和社会效益的统一。因此，以地理信息系统、遥感和全球卫星定位系统为主的地理信息技术是精准农业技术体系的核心技术。该文在分析了地理信息技术发展现状与精准农业技术体系的基础上，对地理信息技术在精准农业中的应用现状和发展前景进行了分析和评述，并提出地理信息技术在精准农业方面应用的产业化途径。     

小麦品质指标与冠层光谱特征的相关性的初步研究

该文通过研究冬小麦体内生化组分之间的相互关系得出，开花期叶片全氮含量与类胡萝卜素与叶绿素a的比值之间存在极显著的负相关，决定系数为0.7245，通过研究光谱指数与叶片生化组分的关系得出开花期冬小麦叶片的类胡萝卜素与叶绿素a的比值与光谱结构不敏感植被指数(SIPI)之间存在极显著的正相关，决定系数达到0.7207，且研究了冠层生化组分与籽粒品质指标间的关系，得出开花期叶片全氮与籽粒蛋白质、湿面筋、干面筋和沉降值之间存在极显著正相关。小麦不同品质指标间存在相关性，其中蛋白质品质性状间的粗蛋白含量与湿面筋含量、     

小麦内源激素脱落酸研究进展

本文综述了80年代以来小麦内源激素脱落酸（ABA）在植物生理和分子生物学领域的最新研究进展，以便为小麦化控持续高产提供指导。     

基于差分的土壤墒情自动监测数据误差修正方法

土壤墒情自动监测设备能够快速、高效、连续地观测土壤墒情数据,但由于受安装调试水平、设备自身状态、以及田间环境变化的影响,在长期连续监测中输出数据的准确性和稳定性会逐渐降低,不利于墒情监测业务的开展。本文以北京市昌平区土壤墒情的人工和自动同步观测数据为基础,通过分析土壤墒情自动监测数据的误差特点,构建了一元一次、一元二次和一元三次差分方程对自动监测数据进行误差修正,并对修正后的误差特征进行分析。结果表明:经过差分修正后,20 cm深度的绝对误差均值减小了34%和24%,40 cm深度的绝对误差均值减小了67%和54%,自动监测数据误差显著下降;3种差分方程中线性差分方程表现最优;修正后的误差统计特性符合简单随机误差,可以通过求算数平均数的方法进一步降低误差。通过差分方法来修正自动监测数据简单易行,能有效的提高自动监测数据精度,充分能够发挥人工和自动监测的优势,提高监测体系整体性能。     

黑土典型区土壤有机质遥感反演

土壤有机质（SOM）含量时空变异规律研究对于土壤肥力评价、土壤碳库估算、土壤资源利用与保护具有重要意义,而地貌、成土母质、土壤类型等差异、高光谱卫星影像较少等因素制约了区域尺度的SOM含量遥感反演方法研究的开展。该文以黑龙江省黑土带典型区为例,采集区域土壤样本,获取Landsat TM遥感影像,基于有机质含量与土壤反射率的定量关系,建立区域SOM遥感预测模型。结果表明：黑土区SOM含量高,一般大于2%,决定了有机质对土壤反射光谱特性的主要作用,而且该区SOM空间变异性显著,且耕作方式、气候等因素决定了裸土时间长,因而该区适于SOM含量遥感反演;有机质与TM各波段反射率均显著相关,最大相关系数在第3波段（0.63～0.69 μm）,为-0.710,其次为4波段（0.76～0.90 μm）,与实验室基于高光谱反射率数据分析的结果一致;基于TM影像2、3、4波段的SOM指数模型最优,预测精度高、稳定性好,可以用于揭示黑土典型区SOM含量的空间分布特征。该研究将为改进土壤理化参数遥感反演、土地质量评价、土壤碳库估算等工作方法提供理论与技术支持。     

面向农田信息采集的数字照片空间标识索引方法

针对精准农业多源信息采集管理应用的实际需求,提出一种基于时间阈值的数字照片自动空间位置标识方法和基于空间位置的数字照片索引及热链接方法。利用该方法开发了面向精准农业的农田空间多媒体信息采集管理软件,软件将数字照片采集、空间标识、快速索引、热链接表达和数据转换等环节作为一个完整的流程处理,支持普通数码照相机配合手持GPS设备、GPS数码相机和具有定位拍照功能手持设备等多种数据采集方式下的空间多媒体数据采集、空间位置标识索引和数据交换,实现了地理信息系统环境下的数字照片动态索引和关联,并给出了匹配照片时间阈值ε的取值范围。通过精准农业农田基础设施空间多媒体数据采集融合实际应用,验证了该方法的有效性和实用性。     

基于Modbus协议的无线灌溉控制系统研究

为了降低布线和施工成本,提出了一种基于Modbus协议的无线灌溉控制系统.该系统实现了监控中心与采集控制节点的无线通信,相互通信遵循Modbus协议.监控中心工控机上运行的灌溉控制系统软件对采集控制节点进行灌溉控制并实现现场传感器数据的采集.该系统已经在北京郊区安装使用,现场实际应用表明系统运行可靠,达到设计目的.     

基于卫星遥感的冬小麦拔节期长势监测

为给小麦调优栽培提供信息支持,利用卫星影像信息结合地面试验数据,通过分析小麦拔节期叶面积指数、生物量以及植株氮素含量三个群体质量指标与植被指数之间的关系,建立了基于归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)的小麦群体质量指标监测模型.结果表明,NDVI与叶面积指数和植株氮素含量呈现显著的正相关关系(R2分别为0.8483和0.8238),与地上部生物量间的相关性未达显著水平(R2=0.7746).RVI与叶面积指数和植株氮素含量呈线性正相关(R2=0.7651和R2=0.78),而与地上部生物量呈显著线性正相关(R2=0.8277).利用不同的试验数据对所建模型进行了检验,监测值与实测值较为吻合,根均方差(RMSE)分别为0.19、106.13 kg·ha-1和0.136%,显示模型具有较好的监测性和通用性.因此,在拔节期可以利用NDVI对叶面积指数和植株氮素含量进行监测,对地上部生物量的监测则以利用RVI数据较好.     

基于生长模型的玉米三维可视化研究

为了实现对玉米形态结构的定量化和可视化描述,提出了基于生长模型的玉米形态模拟及三维可视化的技术框架。通过资料收集和田间观测研究,构建了可描述不同玉米品种叶片、叶鞘和节间等器官的主要形态结构参数随叶序变化的形态知识模型。在玉米生长模型框架内,整合玉米形态知识模型和基于形态特征参数的器官几何模型,使玉米生长模型可输出玉米拓扑结构和各器官的形态特征参数,实现了对玉米形态建成过程的定量化模拟,并进一步驱动几何模型进行玉米植株和冠层的三维重建。根据上述“生长模型-形态模型-数学模型-显示模型”的思路,模拟了玉米“农大108”的三维形态建成过程及冠层的三维形态,具有较强的真实感,为玉米形态结构研究提供了新的思路和手段。