BP保水剂的保水效果及其在宁南山区的生产表现

BP保水剂的实验室保水试验及其在宁南山区的生产应用实践表明,BP保水剂对农作物有储存水分和提供养料、提高产量的作用。使用保水剂后,地膜春小麦、地膜玉米、豌豆、土豆的土壤含水率分别提高8.86%、11.44%、7.95%、12.13%,产量分别提高了10.79%、12.19%、8.87%、8.25%。BP保水剂具有明显的抗旱增产作用。     

基于无人机多光谱遥感的冬油菜地上部生物量估算

地上部生物量(Above-ground biomass, AGB)是判断作物生长发育的重要指标,对作物不同生长阶段地上部生物量进行快速、准确、无损遥感监测对精准农业生产具有重要意义。本文在西北关中地区开展田间试验,以不同水氮处理下冬油菜为研究对象,通过对其生理生长指标以及产量进行分析,确定I2N3(越冬期和蕾薹期补灌,施氮量为280 kg/hm²)处理为该地适宜的水氮管理策略。使用无人机获取冬油菜营养生长期和生殖生长期多光谱图像,采用阈值法对多光谱图像中的阴影和土壤背景进行掩膜处理,提取各波段反射率,构建植被指数。将冬油菜地上部生物量实测数据与21个光谱变量进行相关性分析,筛选出各生长阶段相关系数绝对值排名前8个光谱变量作为输入量,通过随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)构建不同生长阶段冬油菜地上部生物量估算模型,确定最佳估算模型。结果表明,全生长阶段和生殖生长阶段红光波段反射率显著性最强且稳定,相关系数分别达到0.835和0.754;PSO-SVM模型更适合用于反演关中地区冬油菜不...     

基于无人机多光谱遥感的大豆生长参数和产量估算

为适应现代农业发展对作物生长动态、连续、快速监测的要求,本文基于无人机多光谱遥感技术,以西北地区大豆作为研究对象,分别筛选出与大豆叶面积指数(Leaf area index, LAI)、地上部生物量和产量相关性较好的5个植被指数,采用支持向量机(Support vector machine, SVM)、随机森林(Random forest, RF)和反向神经网络(Back propagation neural network, BPNN)分别构建了大豆LAI、地上部生物量和产量的估计模型,并对模型进行了验证。结果表明,基于RF模型构建的大豆LAI和地上部生物量预测模型的精度显著高于SVM与BP模型,LAI估计模型验证集的R²为0.801,RMSE为0.675 m²/m²,MRE为18.684%;地上部生物量估算模型验证集的R²为0.745,RMSE为1 548.140 kg/hm²,MRE为18.770。而在产量的估算模型构建中,在大豆开花期(R4)基于RF模型构建的大豆产量预...     

利用相关矩阵法优化光谱指数的冬油菜氮素营养诊断

近年来高光谱技术由于无损和高效等优点成为了现代精准农业发展的必要手段方法。为实现冬油菜无损、快速的氮素盈亏诊断,该研究以连续两年(2022—2023年)不同覆盖及施氮处理下冬油菜蕾薹期采集的90份植物样品(地上部生物量和植株氮浓度)和高光谱实测数据为数据源,根据原始光谱和一阶微分(first-order differential,FD)光谱与氮营养指数(nitrogen nutrition index,NNI)的相关系数计算了8种(共16个)典型的光谱指数,随后利用相关矩阵法提取最佳光谱组合,并根据与NNI相关系数的计算结果筛选最优光谱指数,最后将最优光谱指数分为3组模型输入变量,分别采用支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)和反向神经网络(back propagation neural network,BPNN)构建冬油菜蕾薹期NNI估算模型。结果表明一阶微分光谱指数与NNI的相关系数均大于原始光谱指数,3个组合选择的光谱指数与NNI的相关...