用多角度光谱信息反演冬小麦叶绿素含量垂直分布

由于作物叶片具有一定的叶位空间垂直结构(倒一叶、倒二叶、倒三叶、倒四叶、倒五叶等),且存在不同叶位叶绿素等生化组分垂直分布的特性,该研究提出利用遥感数据反演作物养分垂直分布,尤其是作物中、下层信息的方法。运用多角度光谱信息,通过不同角度条件下,反映的作物上层、中层、下层信息的差异等通过构建基于不同观测天顶角条件下的冠层叶绿素反演指数的组合值,形成上层叶绿素反演光谱指数、中层叶绿素反演光谱指数和下层叶绿素反演光谱指数来反演作物叶绿素的垂直分布,达到了极显著的水平。表明运用基于多角度光谱信息的光谱指数组合能够较好的反演作物叶绿素含量的垂直分布。对于生产上迫切需要对作物中、下层叶片氮素或叶绿素状况的监测来指导适时和适量施肥,保证获得既定的作物产量和品质目标,提高肥料利用率有重要意义。     

水稻旱作对籽粒灌浆特性和物质积累的影响

选用汕优63水稻,在旱作条件下,研究水稻灌浆特性和干物质积累和分配.覆膜旱作(T1)和露地旱作(T2)生育期和有效分蘖终止期较常规水作(CK)延迟,籽粒最大干重到达时间提前,T1、T2以强势粒灌浆为主,弱势粒很少灌浆,CK灌浆强势粒和弱势粒并重.抽穗前对干物质积累、运转和分配影响不大,生育后期有较大抑制作用,不同处理各器官干物质分配比例大小不同.单株有效分蘖数虽较常规水作有所增加,但分蘖成穗率、每穗粒数、结实率和千粒重均降低,导致产量降低.旱作汕优63应该采取适当的栽培管理措施促进弱势粒的灌浆并提高其结实率.     

基于反射光谱和叶绿素荧光数据的作物病害遥感监测研究进展

作物病害是影响粮食产量和质量的生物灾害,病害的侵染消耗了作物营养和水分,扰乱了其正常的生命过程,引起了作物内部生理生化和外部表观形态的改变。冠层反射光谱能够较好地探测作物群体结构信息,叶绿素荧光能敏感反映作物光合生理上的变化,二者均能够实现作物病害的遥感探测。本文从作物病害遥感探测的方法和尺度两个方面综述了基于反射率光谱的作物病害遥感监测现状,概括了主动荧光、被动荧光以及协同日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱在作物病害遥感监测中的研究进展,分析了反射率光谱和叶绿素荧光数据在作物病害遥感探测方面的优缺点,探讨了不同数据源、不同监测方法在作物病害遥感探测中可能存在的问题,并在此基础上展望了作物病害遥感监测的未来发展,旨在为后续利用反射率光谱和叶绿素荧光数据探测作物病害提供重要的参考依据。     

基于神经网络的水稻产量预测模型

研究不同水分处理所得的作物实际产量,建立前馈神经网络模型,得到不同土壤含水量时的旱作水稻预测经济产量,模型通过学习,使误差减小到０．１。     

土壤水分含量对天目琼花生理特性的影响

为探讨干旱胁迫下天目琼花的光合机构功能及其干旱逆境的生理响应机制,采用室外盆栽的试验方法,研究了天目琼花在不同土壤水分条件下的生理生态反应。结果表明:随着土壤含水量的减少,天目琼花的蒸腾速率日进程曲线由双峰变成单峰,净光合速率、Fv/Fm日进程曲线由低谷变成深谷,电子传递效率大幅降低,PSⅡ反应中心关闭。在供水处理Ⅱ的土壤水分条件下,叶片Car含量有所升高,热耗散能力明显增强,说明天目琼花能够对干旱胁迫做出积极响应;而在供水处理Ⅲ的土壤水分条件下叶片气孔关闭,Car含量大幅下降,热耗散能力达到饱和,不能对对干旱胁迫做出积极响应,说明叶片的光合机构可能受到了一定程度的光损伤。     

Sentinel-2影像和BP神经网络结合的小麦条锈病监测方法

选用包含红边等多种不同波段信息的多光谱卫星数据,为区域尺度上展开作物病害监测研究提供更加丰富有效的信息,相比于常规的宽波段卫星遥感影像,搭载红边波段的Sentinel-2影像对作物病害胁迫更加敏感,能显著提高模型精度。该文以陕西省宁强县小麦条锈病为研究对象,基于Sentinel-2影像共提取了26个初选特征因子:3个可见光波段反射率(红、绿、蓝)、1个近红外波段反射率、3个红边波段反射率、14个对病害敏感的宽波段植被指数和5个红边植被指数。结合K-Means和ReliefF算法筛选病害敏感特征,最终筛选出3个宽波段植被指数,包括:增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、结构加强色素指数(structure intensive pigment index,SIPI)、简单比值植被指数(simple ratio index,SR),2个红边波段植被指数:归一化红边2植被指数(normalized red-edge2 index,NREDI2)、归一化红边3植被指数(normalized red-edge3 index,NREDI3)。利用BP神经网络方法(back propagation neural network,BPNN),分别以宽波段植被指数和宽波段植被指数结合红边波段指数作为输入变量构建小麦条锈病严重度监测模型,对比2种模型的监测精度。结果显示,基于宽波段植被指数结合红边波段植被指数的监测模型的总体精度达到83.3%,Kappa系数0.73,优于仅基于宽波段植被指数特征所建监测模型的精度73.3%,Kappa系数0.58。说明红边波段能够为病害监测提供有效信息,采用宽波段植被指数和红边波段植被指数相结合的方法能够有效提高作物病虫害监测模型精度。     

作物品质遥感监测预报研究进展

 当前中国对优质农作物有巨大需求,部分优质农作物产品供不应求或依赖进口。通过监测作物生长过程而进行调优栽培,优化作物分类收获、分级收购加工体制,提高作物品质监控水平是保证作物品质的重要组成部分。遥感技术的发展为作物品质信息的监测和预报提供了快捷、低廉、无损检测的手段。本文综述了面向多种作物的品质遥感监测预报研究最新进展,归纳了作物品质遥感监测的主要模式,分析了作物品质遥感技术中存在的问题并进行了展望。     

不同株型小麦的双向反射分布函数特征研究

为了获得高精度的农作物生理生化参数的遥感反演结果和冠层结构信息提取,由多年地面观测的多角度数据结合半经验的二向性反射分布函数(bidirectional reflectance distribution function,BRDF)核驱动模型,利用红光(680 nm)和近红外波段(860 nm)的6个BRDF形状指示因子,分析了紧凑型小麦J411和披散型小麦Z9507的BRDF特征。研究表明:主平面上2种株型小麦的方向性反射率表现不同,拔节期披散型小麦的二向NDVI(normalized difference vegetation index)大于紧凑型小麦;红光波段紧凑型小麦J411的几何光学核系数大于披散型小麦Z9507,紧凑型小麦几何光学效应更强;近红外波段披散型小麦体散射核系数大于紧凑型小麦,披散型小麦体散射效应更强。由此表明多角度观测数据更适于分析小麦冠层结构信息。该研究为多角度遥感在精准农业领域的应用提供参考。     

基于神经网络的冬小麦蛋白质含量关键生态影响因子分析

温度、降雨、光照和土壤等生态因子影响冬小麦籽粒蛋白质含量,确定这些因子是否有重要影响及影响程度对于小麦种植区划具有重要意义。该文利用北京地区具有代表性的小麦种植点的气象数据和土壤养分数据,通过神经网络方法来评估温度、降雨、光照和土壤等因子对蛋白质含量影响的相对重要程度。研究表明,影响北京地区蛋白质含量的主要因素依次有：6月6日至6月10日的光照时间、气温大于32℃的天数、土壤碱解氮含量、5月上旬至6月上旬的平均气温、5月26日至5月30日的平均气温、5月下旬至6月上旬≥0℃的积温、6月1日至6月5日的平均气温、5月下旬至6月上旬的温差、5月下旬至6月上旬的降雨量和土壤有机质含量;并针对部分关键因子利用神经网络模型制作了响应曲线以反映蛋白质含量随生态因子的变化趋势。     

天然中草药产品——全面替代抗生素生长促进剂的理想选择

欧盟自2006年1月1日起全面禁止使用抗生素生长促进剂(AGPs),即全面禁止抗生素以促生长目的在动物饲料中的亚治疗量使用。欧盟禁用AGPs很大程度上是出于消费者的压力,最受人们关注的就是,动物经饲料长期采食抗生素后其体内的微生物产生抗药性以及通过食物链致使人类医学中使用该