冷季型草坪草耐旱及耐寒性比较

对冷季型草坪草种在夏季进行缺水处理,在冬季在自然条件下,比较其耐旱及耐寒性。在观测期测定草坪盖度,冬季测电解质渗出率、超氧化物歧化酶,过氧化物酶活性、丙二醛、叶绿素含量及叶片含水量。结果表明,缺水处理后,供试品种间盖度表现各异。生理生化指标呈规律性变化。其耐旱及耐寒性依次为高羊茅>早熟禾>黑麦草。     

旱作对水稻干物质积累、分配及产量的影响

在安徽农业大学试验农场标本园旱地和水泥池里采用常规水作、覆膜旱作和露地旱作 3种栽植方式 ,研究不同栽植方式对水稻干物质积累、分配及产量的影响。结果表明 :露地旱作水稻群体干物质积累较常规水作显著减少 ,干物质运转和分配同时受到一定影响 ,单株有效分蘖数虽较常规水作有所增加 ,但分蘖成穗率、每穗结实粒数、结实率和粒重均降低 ,导致经济产量下降。覆膜旱作与常规水作产量间无显著差异     

遥感与气象数据结合预测小麦灌浆期白粉病

利用多源数据对区域尺度上小麦白粉病的发生状况准确及时地预报能为农业服务和农业植保等部门提供重要信息,实现小麦白粉病的有效预防。研究利用一景2014年5月6日的landsat8遥感影像提取出植被指数、地表温度(land surface temperature,LST)和影像中各波段反射率特征,同时用2014年3月-5月份的站点逐日地面气象资料计算获得各气象特征,并经过GIS空间插值分析得到相应的空间气象特征。通过Relief算法和泊松相关系数相结合的方式进行遥感和气象特征的筛选,最终得出改进的简单比值指数(modified simple ratio index,MSR)、重归一化植被指数(re-normalized difference vegetation index,RDVI)、3月21日-4月20日总日照时数和4月11日-5月10日大于0.1 mm降雨日数。采用相关向量机(relevance vector machine,RVM)的方法分别用筛选出的遥感、气象数据特征及2种数据特征相结合的方式构建了河北省石家庄市藁城、晋州和赵县3地区小麦灌浆期白粉病的发生预测模型,并对3种不同数据模型进行了验证与评估。试验结果表明,遥感气象数据模型的总体精度达到84.2%,优于遥感数据模型的80.0%和气象数据模型的74.7%。进而得出,相比于单站点准确和空间不连续的气象数据和类型单一的遥感数据,遥感气象数据更适合于区域尺度范围内的作物病虫害发生发展状况的预测研究。     

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、     

基于无人机多光谱影像的槟榔黄化病遥感监测

黄化病是一种严重危害槟榔生长的病害,迫切需要及时、准确地监测其侵染的严重度差异和空间分布。低空无人机遥感可有效解决槟榔种植区由于多云雨天气而造成光学卫星影像获取不足,提高槟榔黄化病监测的实时性。该文利用大疆精灵Phantom 4 Pro V2.0四旋翼无人机搭载MicaSense RedEdge-M多光谱相机获取5波段多光谱影像,基于最小冗余最大相关算法(Minimum Redundancy Maximum Relevance,m RMR)从15个潜在的植被指数中优选比值植被指数(Ratio VegetationIndex,RVI)、改进的简单比值指数(ModifiedSimpleRatioIndex,MSR)和花青素反射指数(Anthocyanin Reflectance Index,ARI)作为敏感特征,分别利用后向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)、随机森林(Random Forest, RF)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类算法,构建了槟榔黄化病严重度监测模型。结果表明,BPNN模型总体精度达到91.7%,分别比RF模型和SVM模型提高6.7%和10.0%,且Kappa系数为0.875,为所有模型中最高,漏分、错分误差也最小,健康,轻度和重度分别为11.1%、15.8%,13.6%、9.5%和0、0。研究结果证明了无人机多光谱遥感影像监测槟榔黄化病的可行性,同时也可为其他热带作物病害监测提供案例研究。     

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。     

基于遥感数据与作物生长模型同化的作物长势监测

遥感观测和作物生长模型模拟是进行农作物长势监测的2种有效手段,并具有较好的互补性,构建二者的同化系统是目前农业遥感研究领域的热点。同化涉及多学科的交叉集成,十分有必要将同化方法中的模型、算法、数据进行集成,构建基础作物模型同化系统平台,降低科学研究和应用的难度。采用模块化结构设计,将同化系统构建所需的主要模型、算法、数据等进行有机结合和无缝集成,实现基于极快速模拟退火算法的遥感数据与CERES-Wheat作物生长模型的同化原型系统构建。此外,通过所开发的系统利用地面高光谱作为遥感数据,通过同化小麦叶面积指数对同化系统进行了检验和初步应用。同化LAI与实测结果较好的拟合度,表明所开发的同化系统基本可行,能为遥感技术与作物模型的基础研究和应用提供一个平台。     

冬小麦冻害灾情及长势恢复的变化向量分析

大尺度监测冬小麦冻害灾情,需要结合受冻后长势监测,以提高冻害监测精度。鉴于温度并非唯一冻害因子,且归一化植被指数（NDVI）易高估封垄前冬小麦覆盖度,该文引入基于多时相植被指数的变化向量分析法,进行冬小麦冻害灾情及受灾后长势监测研究。选取河北藁城2010年冬小麦冻害作为研究对象,利用多时相环境小卫星数据提取多种植被指数,构建变化向量并分析其动态变化趋势,结合冬小麦冻害光谱特征敏感性分析,建立冻害灾情遥感监测模型,并展开长势恢复程度监测。结果表明,变化向量分析法能有效地反映冬小麦受冻和长势恢复程度及空间分布,在基于多种植被指数建立的变化向量监测模型中,基于光谱结构不敏感指数SIPI建立的模型较精度最高,其冻害监测及长势恢复监测模型精度分别达83.3%、88.9%。因此,变化向量分析法能有效地监测冬小麦冻害灾情与灾后长势恢复情况,同时对其他作物灾害监测提供了途径。     

冬小麦灌浆期蚜虫危害高光谱特征研究

为了有效控制农业生产中麦蚜的危害,提高利用遥感技术对麦蚜监测预报的时效性,在冬小麦蚜虫发生的关键生育时期（灌浆期）,获取了26个地面调查点的蚜害等级和冠层光谱数据。对比分析了不同蚜害等级的冠层光谱,发现随着蚜虫危害程度的加重,在可见光、近红外和短波红外波段的冬小麦冠层反射率均逐渐减小。通过进一步筛选各波段范围的最敏感波段,初步构建了冬小麦蚜害高光谱指数,并建立了蚜害高光谱指数与蚜害等级的遥感反演模型。结果表明,该模型可以用来反演灌浆期冬小麦的蚜害等级,为高光谱遥感识别和监测冬小麦灌浆期蚜虫危害提供理论依据。     

我国农作物病虫害智能监测预警技术新进展

近年来, 随着计算机、互联网、物联网、人工智能、传感器、遥感等技术的快速发展, 智能虫情测报灯、智能性诱捕器、昆虫雷达、无人机遥感、卫星遥感、智能识别App等现代智能农作物病虫监测装备及重大病虫害实时智能监测预警系统建设方面取得了比较明显的进步。本文综述了我国近5年在利用光谱遥感、昆虫雷达、图像识别等技术进行农作物病虫害监测预警研究和应用方面取得的重要进展, 分析了各类技术存在的不足与难点, 提出了未来发展的方向, 以期为充分利用空天地多源数据实现农作物病虫害精准预报提供指导。